概要

清水理史・できるシリーズ編集部 著『できるGoogle NotebookLM　可能性は無限大！自分専用AIノート活用法』(インプレス、2025 年発売、ISBN 978-4-295-02258-9、A5 判、本体 1,700 円 + 税)。

著者の 清水理史 はインプレス「できるシリーズ」を代表する執筆者で、『できる Google スプレッドシート』『できる Microsoft Edge』『できる Windows 11』等、累計 100 タイトル超を担当する Google / Microsoft 系プロダクト解説の第一人者。できるシリーズ編集部 との共著で「基本編 + 活用編」の二部構成という、できるシリーズ伝統のフォーマットで NotebookLM を扱う。

本書のターゲットは 「Google NotebookLM」を初めて触るビジネスパーソン・学生・研究者。NotebookLM は Google が 2024 年に Google Labs から正式提供を開始した AI ノートアシスタント(裏側は Gemini モデル)で、ユーザーが PDF / Google Docs / YouTube 動画 / Web URL などを「ソース」として登録すると、それらに基づいた Q&A・要約・ブリーフィング生成・Audio Overview(音声解説)が可能になる。ChatGPT や Gemini Apps と違い、「自分が登録したソースだけを根拠にした回答」(=ハルシネーション抑制)が最大の特徴。

「自分専用 AI ノート活用法」というサブタイトル通り、本書は技術解説書ではなく 「使い方ガイド + 業務シーン別活用例」 の体裁で、エンジニアでない読者でも読み通せる難易度設計になっている。

本書が扱う中核領域は当サイトの 生成 AI / LLM / RAG Topic に対応し、LLM・生成 AI 入門ロードマップ で関連書籍と並べて見られる。

本書の構成(できるシリーズ標準)

「できる」シリーズは伝統的に 「基本操作章 → 機能解説章 → 業種別/シーン別活用章 → トラブル Q&A」 の流れを取る。本書もおおよそ次の章立て:

基本編

• 第 1 章 NotebookLM とは:Google が提供する AI ノートアシスタントの位置付け、ChatGPT / Gemini Apps との違い、「ソースに基づく」設計思想
• 第 2 章 始め方:Google アカウントでのアクセス、ノートブック作成、ソース登録の最小例
• 第 3 章 ソースの種類:PDF / Google Docs / Web URL / コピペテキスト / YouTube 動画 / 音声ファイル の追加方法
• 第 4 章 ノートブック内での Q&A:質問入力、出典付き回答の読み方、引用表示
• 第 5 章 ブリーフィングドキュメント / FAQ / 学習ガイド の自動生成
• 第 6 章 Audio Overview(音声解説):2 人の AI ホストが対話形式で解説する音声ファイル生成、再生・共有、英語/日本語生成
• 第 7 章 ノートブックの共有・コラボレーション:閲覧/編集権限、チーム利用、Google Workspace 連携

活用編

• 第 8 章 学習・読書での活用:技術書 / 論文 PDF を投入して Q&A、章ごとの要約、テスト問題作成
• 第 9 章 業務での活用:議事録 / 提案書 / 競合資料を投入して FAQ 化、説明資料作成補助
• 第 10 章 研究での活用:複数論文の横断分析、引用箇所の自動抽出、文献リストとの紐付け
• 第 11 章 クリエイティブでの活用:アイデア整理、ブレインストーミング、構成案作成
• 第 12 章 トラブルシューティングと制限事項:ソースサイズ上限、生成回数制限、無料 vs NotebookLM Plus(有料)の機能差

付録

• ショートカット / 言語設定 / プライバシーとデータ取り扱い

本書が扱う NotebookLM の中核機能

「ソースに基づく Q&A」というハルシネーション抑制設計

ChatGPT / Gemini Apps は モデルが学習済みの全知識 を踏まえて回答するためハルシネーション(事実誤認の捏造)が起きやすい。NotebookLM は 「ユーザが登録したソースだけ」 を根拠にする設計で、回答に出典(ソース内の該当箇所)が常に紐付く。エンジニアの目線で言うと、これは LLM の RAG(Retrieval-Augmented Generation)を SaaS としてフルマネージドで提供する形。

Audio Overview(音声解説)— 本書の名物機能

Google が 2024 年 9 月に追加した目玉機能で、登録したソースを元に 2 人の AI ホスト が対話形式で解説する音声ファイルを生成する。10〜15 分のポッドキャスト風の出力で、車中・通勤中などに技術書を「聴いて学ぶ」ユースケースが広がった。日本語生成も 2024 年末から提供。

マルチモーダルなソース投入

PDF / Google Docs / Web URL / YouTube 動画 / 音声ファイル / コピペテキスト と多様で、特に YouTube 動画の自動字幕からの Q&A が「動画の内容を時短で吸収する」用途で人気。

NotebookLM Plus(有料プラン)

2025 年から提供開始。1 ノートブックあたりのソース上限拡張(50 → 300 件)、より長い Audio Overview 生成、利用回数増、共有機能の拡張など。Google One AI Premium または Google Workspace で利用可。

想定読者

• NotebookLM を初めて触るビジネスパーソン:資料整理 / 議事録分析 / FAQ 作成 などの業務効率化
• 学生・研究者:論文 PDF 横断分析、教科書からの試験対策ノート作成
• エンジニア:技術書 PDF / 公式ドキュメント / RFC を投入して Q&A、新技術キャッチアップ高速化
• コンテンツクリエイター・ライター:取材音声・参考文献の整理、構成案作成
• 「ChatGPT を使ってみたが何に使えるかピンと来ない人」:NotebookLM のソース型 UI のほうが業務適用イメージが湧きやすい層

関連書籍との位置付け

• 『初めての LangChain』(オライリー・ジャパン、2025)との違い:LangChain 本は エンジニア向けに RAG を自前実装する 教科書。NotebookLM は Google のフルマネージド RAG SaaS。「自前で組みたい → LangChain」「使いたいだけ → NotebookLM」という棲み分け。エンジニアでも本書を読んで NotebookLM を使い倒したあと LangChain 本に進むと、RAG の中身の理解が立体的になる
• 古川渉一・酒井麻里子『先読み!IT × ビジネス講座 ChatGPT 対話型 AI が生み出す未来』(インプレス、2023)との関係:インプレス書籍内で ChatGPT を扱う書。本書は同じできるシリーズの NotebookLM 版で、ChatGPT 対 NotebookLM の役割分担(汎用 vs ソース特化)を理解する助けに
• 『この 1 冊でしっかりわかる Gemini の教科書』(SB クリエイティブ、2025)との違い:Gemini 本は Google の汎用 AI チャット (Gemini Apps + API) を扱う。本書は NotebookLM(Gemini をバックエンドにした特定アプリ) に集中する。両方読むと Google の AI ラインナップ全体が掴める
• 斎藤康毅『ゼロから作る Deep Learning ②:自然言語処理編』との関係:NotebookLM は Transformer ベースの LLM を使うが、本書は実装は扱わない。実装を掘りたくなったらゼロから作る DL ② に進む経路
• エージェント化に進む → 『AI エージェント開発 / 運用入門』で本格的なエージェント設計・運用に踏み込める
• 「できる ChatGPT」「できる Gemini」シリーズとの関係:同じ「できる」シリーズの兄弟書。ChatGPT(OpenAI 汎用)/Gemini(Google 汎用)/NotebookLM(Google ソース特化) の 3 冊で、現代の主要生成 AI 入門が網羅できる構成。すべて清水理史 + できるシリーズ編集部の共通著者ライン
• 学習ロードマップ:本書を起点に LLM・生成 AI 入門ロードマップ、プロンプト & RAG 実装ロードマップ へ進むと、SaaS 利用 → 自前実装 のステップが体系化される

読み方の指針

NotebookLM を 触ってから読む 流儀がおすすめ。先に Google アカウントで notebooklm.google.com にアクセスし、手元の PDF を 1 つ投入してみると、本書の各章で言われていることが「ああ、これか」と一発で理解できる。

最重要は 第 6 章(Audio Overview)・第 8〜9 章(学習・業務での活用)。第 6 章は本書の名物機能を扱う章で、ここを読まないと NotebookLM を使う必然性が伝わりにくい。第 8〜9 章のシーン別活用は 「自分の業務 / 学習に置き換えながら読む」 ことで吸収率が上がる。

第 10〜11 章(研究・クリエイティブ)は該当する読者だけ精読、第 12 章(制限事項・有料プラン)は実運用に入る前に必ず読む。1〜2 週間で 1 周 が目安で、その後は手元の業務文書を投入する実践フェーズに入る。

読了後の進路:

• 生成 AI 全般を整理 → 『この 1 冊でしっかりわかる Gemini の教科書』(SB クリエイティブ、2025)
• 業務での AI 利用を深掘り → 業種別の生成 AI 活用書(医療・法務・教育など)
• エンジニア視点で RAG を自作したい → 『初めての LangChain』 → RAG Topic
• エージェント化 → 『AI エージェント開発 / 運用入門』
• 音声 AI 全般 → Audio Overview と Google の Notebook ガイドラインを公式ドキュメントで補強

※ 上記書籍 / Topic / ロードマップ / 商品 への直接リンクは、本ページ末尾の「関連リソースで深掘り」をご覧ください。

NotebookLM は 2024 年に登場したばかりで仕様変更が頻繁なため、本書(2025 年版)を起点に、Google 公式ヘルプとリリースノートを併読する運用が必須。本書で 概念と業務フィット感を掴み、変動部分は公式ドキュメントで追う という併走の仕方が現実的。