日曜の夜、ブログのネタ調べをしていて、ふとブラウザのタブを数えたら27個ありました。
どのタブに何が書いてあったか、もう思い出せません。メモは取ったはずなのに、そのメモがどこにあるかを探すところから始まる。調べ物のたびにこれを繰り返している自分に、いいかげん嫌気がさしていました。
そんなときに使い始めたのが、Googleの「NotebookLM（ノートブックエルエム）」です。きのうの記事の最後で予告した「僕の調べ物のやり方を変えたAIツール」は、これのことです。
先に結論：検索の代わりではなく「自分専用の司書」
最初に僕の理解を書いておきます。
NotebookLMは、ChatGPTのように「何でも知っているAI」ではありません。自分が入れた資料の中身だけを根拠に答えてくれるAIです。
例えるなら、自分の本棚の中身を全部覚えてくれて、「あの話、どの本に書いてあったっけ？」に即答してくれる司書さんです。世界中のことは知らないけれど、僕の本棚のことなら誰よりも詳しい。そういう道具でした。
しかも、無料で始められます（2026年6月時点。Googleアカウントがあれば使えます。詳しくは公式サイトで確認してください）。月3,000円のサブスクに1週間悩む僕でも、これなら迷う必要がありませんでした。
最初の1週間は「がっかりツール」だった
正直に書くと、使い始めの1週間、僕はNotebookLMの良さがまったく分かりませんでした。
原因は、ChatGPTと同じ使い方をしていたからです。何も資料を入れずに「AI副業のネタを教えて」と聞いて、薄い答えが返ってきて、「それ、普通の検索でよくない？」とがっかりする。これを数回やって、1週間放置しました。
転機は、このブログの過去記事を全部入れてみたことです。
僕のブログは50本近く記事があって、正直、自分でも「この失敗談、前に書いたっけ？」が分からなくなってきていました。それで、過去記事の下書きファイルをまとめてNotebookLMに入れて、聞いてみたんです。「Claude Codeのインストールでつまずいた話は、どの記事に書いた？」
数秒で、該当する記事と、その中の該当部分が返ってきました。正直、ちょっと感動しました。27個のタブと、行方不明のメモの問題が、ここで一気に解決したんです。
僕の使い方：資料を入れてから聞く
使い方の流れは3ステップだけです。専門用語も出てきません。
- 1. ノートブック（資料の入れ物）を作る
- 2. 資料を入れる（PDF、メモ、ウェブページのURLなど）
- 3. 聞きたいことを聞く
僕が実際に入れているのは、自分の過去記事の下書き、公式サイトからダウンロードした資料、自分で書いた作業メモです。つまり全部「自分の本棚」の中身です。
「でも自分はブログをやってないし、入れる資料がない」と思った方へ。僕が最初の練習としておすすめしたいのは、この3つです。
- スマホのメモ帳にたまっている雑多なメモ（「あのメモどこだっけ」が一発で終わります）
- 家電や保険の説明書のPDF（「エアコンのフィルター掃除のやり方は？」に説明書から答えてくれます）
- 仕事の会議資料やマニュアル（社外秘の扱いには勤め先のルールを確認してください）
副業を始める前から、生活と本業でふつうに役に立つ。ここがNotebookLMの入りやすいところだと思います。
それと、これは僕の通勤事情での話ですが、入れた資料を音声の解説にしてくれる機能もあって、往復2時間の車で「ながら聞き」できたのは助かりました。
そして、ここがいちばん安心した点なんですが、NotebookLMは答えるときに「この資料のここに書いてあります」と出典を示してくれます。AIの答えって「本当かな？」と疑いながら読むことが多いと思うんですが、出典がセットだと、自分の目で確かめられる。AIが苦手な人にこそ向いている設計だと感じました。
注意点：司書は優秀でも、本棚を作るのは自分
2週間使って分かった注意点も書いておきます。
NotebookLMの答えの質は、入れた資料の質で決まります。当たり前なんですが、ここを忘れると最初の1週間の僕みたいに「がっかりツール」になります。何を本棚に入れるかを決めるのは、司書ではなく自分です。
それから、出典が出るとはいえ、最後は自分の目で確認すること。僕は一度、古い資料を入れたまま聞いて、半年前の情報で答えをもらったことがあります。司書は本棚にある本の古さまでは教えてくれません。
記事をまるごと書かせるような使い方も、僕はしていません。NotebookLMは調べる係、書くのは自分（とClaude Code）。役割を分けたほうが、結局うまくいきました。
あと、聞き方にも少しコツがあります。「AI副業について教えて」のような大きな質問より、「この資料の中で、初心者がつまずくと書かれている箇所を挙げて」のように、入れた資料を前提にした聞き方のほうが、答えの精度が目に見えて上がります。司書さんに「何かいい本ない？」と聞くより、「この棚の中で○○の本はどれ？」と聞くほうが早いのと同じです。
僕のAI三人体制：それぞれの持ち場
ここまで読んで、「ChatGPTもClaude Codeもあるのに、まだ増やすの？」と思った方もいると思います。僕も最初はそう思っていました。でも2ヶ月やってみて、いまはこういう役割分担に落ち着いています。
- ChatGPT：外の世界への窓口。世の中の一般的なことを聞く、調べ物の入口
- NotebookLM：自分の本棚の司書。集めた資料と過去の自分のメモから答えてもらう
- Claude Code：作業場の相棒。記事の修正や集計など、実際に手を動かす仕事を一緒にやる
全部を1つのAIにやらせようとしていたころより、明らかに作業が速くなりました。人間の職場と同じで、何でも屋を1人雇うより、持ち場がはっきりした3人のほうが強い。ちなみにこのうちNotebookLMだけが無料なので、財布へのダメージはありません。
きのうの記事で書いたとおり、手を動かす作業の主役はClaude Codeに決めました。この3人体制は、しばらく固定になりそうです。
まとめ：タブ27個の夜には戻れない
NotebookLMを使い始めて、調べ物の時間は体感で半分になりました。なにより「あれどこに書いてあったっけ」と探し回るストレスがなくなったのが大きいです。
無料で始められて、入れた資料からしか答えず、出典つき。AIに不安がある人の1本目の道具として、いちばん向いている部類だと思います。まずはスマホのメモを2、3個入れて、「司書を雇う」感覚を試してみてください。
次回は、ChatGPTの無料と有料、副業で使うならどちらでいいのかを、僕の使い方ベースで整理します。
※本記事に広告は含まれていません。機能・料金は2026年6月時点の情報です。最新は公式サイトでご確認ください。
コメント