こんにちは、ケンタです。
ブログ記事を書くとき、一番時間がかかるのって実は「書く作業」じゃなくて「調べる作業」なんですよね。公式サイト、比較記事、口コミ、公的資料……あちこち開いてメモして、整理して。副業で時間が限られている身としてはここを短縮したくて、GoogleのAIツール「NotebookLM」を試してみました。
試した背景・目的
僕は平日夜と週末にブログ記事を書いています。1記事あたりリサーチに2〜3時間、執筆に1〜2時間くらいの配分です。
リサーチ時間を半分にできたら、週にもう1本記事を増やせる。そう考えて、AIにリサーチの整理を任せられないか探していたところ、NotebookLMの存在を知りました。
NotebookLMは、自分がアップロードした資料（PDF、Webページ、テキストなど）をソースとして読み込ませ、その内容に基づいてAIが回答してくれるツールです。ChatGPTのように学習データ全体から答えるのではなく、自分が指定したソースだけを根拠にするのが特徴です。
実際の手順・使い方
やったことはシンプルでした。
- NotebookLMにGoogleアカウントでログイン
- 新しいノートブックを作成
- リサーチ対象のWebページURLやPDFをソースとして追加（1ノートブックあたり最大50ソースまで）
- チャット欄で「このソースの中で、料金に関する情報をまとめて」などと質問
今回は、あるAIツールの比較記事を書くために、公式サイト3つ、レビュー記事5本、料金ページ2つの計10ソースを読み込ませました。
読み込みは数秒〜十数秒で完了。あとはチャットで「各ツールの無料プランの違いを整理して」「デメリットとして挙げられている点を一覧にして」と聞くだけです。
回答には引用元のソース番号が表示されるので、どの資料に基づいた情報かすぐに確認できます。ここが個人的に一番ありがたかったポイントです。
良かった点
1. ソース限定だから情報の出どころが明確
ChatGPTやClaudeに「〇〇の料金は？」と聞くと、学習データから答えるので情報が古かったり出典が不明だったりします。NotebookLMは自分が入れたソースからしか答えないので、「この情報はどこから来たのか」が常にはっきりしています。ブログで正確な情報を書きたい場面では、これが想像以上に助かりました。
2. 複数ソースの横断比較が速い
10本の記事を自分で全部読んで比較表を作ると1時間以上かかります。NotebookLMなら「料金」「機能」「口コミの傾向」など切り口を変えて質問するだけで、数分で整理された回答が返ってきます。
3. Audio Overview機能が意外と使える
ソースの内容をもとにポッドキャスト風の音声を自動生成する機能があります。通勤中にイヤホンで聞きながら、記事の構成を頭の中で練るという使い方ができました。これは想定外の収穫でした。
気になった点
1. ソースの質がそのまま回答の質になる
当たり前ですが、読み込ませたソースに間違いがあれば、AIの回答にもそのまま反映されます。信頼性の低い記事を入れると、出力の精度も下がります。ソースの選定は結局自分でやる必要があります。
2. ソースに含まれない情報は一切出てこない
良い点の裏返しですが、「一般的にはどう言われていますか？」のような広い質問には答えてくれません。リサーチの初期段階で「そもそも何を調べればいいか」を探る用途には向いていません。
3. 日本語ソースの精度にムラがある
英語ソースに比べて、日本語のWebページを読み込ませたときの要約精度にややムラを感じました。特に表組みの料金情報などは、正確に拾えていないケースがありました。出力結果は必ず元ソースと突き合わせる必要があります。
総評：リサーチの「整理」には強いが「発見」には使えない
1週間使ってみた結論です。
NotebookLMは、すでに集めた情報を整理・比較する段階で力を発揮するツールです。リサーチ時間は体感で3〜4割短縮できました。ただし、情報を探す段階や、記事の切り口を考える段階では従来どおり自分の頭を使う必要があります。
おすすめな人：
– 比較記事やまとめ記事をよく書くブロガー
– リサーチ資料が多くて整理に時間がかかっている人
– 情報の出典を明確にして記事を書きたい人
向かない人：
– リサーチの方向性自体をAIに考えてほしい人
– ソースを集める作業自体を省きたい人
副業ブログの効率化を考えている方は、まず無料で使えるので一度試してみてください。
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