「検索して、広告を避けて、SEO記事を読んで、また戻る…」
この作業、1日に何回繰り返してますか？
私も正直、つい最近まで「ググる」以外の選択肢を知りませんでした。調べたいことがあると、とりあえずGoogle検索。上位に出てくる記事を開いて、広告をスクロールで飛ばして、本題にたどり着いたと思ったら「いかがでしたか？」で終わる。また検索に戻る。
この無限ループ、地味にストレスなんですよね。
2024年11月、GoogleのNotebookLMに「Fast Research」と「Deep Research」という機能が追加されました。これを使い始めてから、調べ物のやり方がガラッと変わったので、その話をします。
「探す」から「統合する」へ
従来のGoogle検索って、基本的に「情報のありか（URL）」を教えてくれるだけなんですよね。
「この記事にあなたの欲しい情報があるかもしれませんよ」という提案であって、実際に読んで理解するのは自分の仕事。だから、1つの疑問を解決するために5個も10個もタブを開くことになる。
NotebookLMのアプローチは違います。
AIが複数のWebサイトを巡回して、情報を「統合」した状態で返してくれる。しかも、どのサイトのどの部分を参照したかという出典付きで。
| 項目 | 従来のGoogle検索 | NotebookLM |
|---|---|---|
| 返ってくるもの | URLのリスト | 情報の要約＋出典 |
| 作業の中身 | 選別と読解 | 理解と深掘り |
| ノイズ | 広告、アフィリ、薄い記事 | 除去済み |
正直、最初は「本当にそんなうまくいくの？」と思ってました。
Fast ResearchとDeep Research、どう違う？
NotebookLMのWebリサーチ機能には2つのモードがあります。
Fast Researchは、その名の通り爆速。30秒〜1分程度で10個前後の関連ソースを提案してくれます（参考）。「とりあえず何から読めばいいか知りたい」というときに便利。
Deep Researchは、より本格的な調査モード。3〜5分かけて数百のサイトを巡回し、15〜25個のソースから詳細なレポートを生成します（参考）。テーマについて網羅的に把握したいときはこっち。
私の場合、普段はFast Researchで済ませて、本気で調べたいテーマだけDeep Researchを使う、という感じで使い分けています。
実践：NotebookLMでリサーチする3ステップ
具体的なやり方を説明します。
ステップ1：ソースの追加で「Web」を選ぶ
NotebookLMで新しいノートブックを作ったら、ソースの追加画面で「Web」を選択します。ここでFast ResearchかDeep Researchかを切り替えられます。
例えば「2025年の全固体電池の最新動向」みたいなテーマを入力すると、AIが勝手に調査を始めてくれます。
ステップ2：生成されたソースをもとにチャットで深掘り
調査結果を読んで、気になったところをチャットで質問します。
「この中で日本企業が強いのはどの領域？」とか「実用化のボトルネックは何？」とか。AIはさっき集めたソースに基づいて回答するので、ハルシネーション（嘘）のリスクがかなり低い。
ここが個人的に一番気に入っているポイントです。普通のChatGPTだと「それ本当？」と思うことがあるんですが、NotebookLMは出典が明示されるので安心感がある。
ステップ3：Audio Overviewで「聴く」学習
時間がないときは、「音声の概要」を生成するのもアリです。
AIの2人がラジオみたいに対話形式でリサーチ結果を解説してくれる機能で、移動中とか家事しながらでも情報が頭に入ってきます。日本語にも対応しています（参考）。
ただ、音声生成には数分かかるので、急いでるときは向かないかもしれません。
あなたの状況別：NotebookLMが刺さる5つのケース
「ググっても欲しい情報が出てこない」には理由があります。
広告収入で成り立つメディアは、あなたを「購入」や「登録」に誘導したい。だから「本当に知りたいこと」より「書くと儲かること」が優先される。NotebookLMは、そういう構造的なノイズを飛ばして、一次情報に近づける手段です。
以下、「今まで情報がなかった理由」と一緒に、具体的な使い方を説明します。
ケース1：副業ブログで月5万を目指すが「裏取り」に毎回2時間溶かしている
なぜ情報がないのか：
SEOライティング講座は「キーワード選定」「見出し構成」ばかり教える。でも実際に記事を書くと、時間を食うのは「この数字、本当？」「出典どこ？」のファクトチェック。ここを効率化する方法は、なぜか誰も教えない。
結果、信頼性の低い記事を量産するか、裏取りで消耗するかの二択になる。
従来のやり方：
「〇〇 市場規模」で検索 → 出てくるのは他のブログ記事 → 「出典：〇〇調査」と書いてあるが、リンク切れ → 元の調査レポートを探す → 有料で買えない → 結局「〇〇と言われています」という曖昧な書き方で逃げる
NotebookLMでやると：
「〇〇市場の規模推移と主要プレイヤー」でDeep Research → 調査会社のプレスリリース、業界団体の統計、ニュース記事が統合されたレポート → 「この中で無料で閲覧できる一次情報源はどれ？」と質問 → 引用可能なソースだけ抽出
私も記事を書くとき「〇〇の効果についてエビデンスのある情報を探して」とDeep Researchにかけます。出典付きで返ってくるので、記事末尾の「参考文献」リストも同時に完成する。裏取り時間、体感で7割くらい減りました。
ケース2：補助金申請を一人で丸投げされた中小企業の総務・経理
なぜ情報がないのか：
行政は情報を「出す」ことには熱心だが、「届ける」気はない。中小企業庁のサイトは専門用語だらけ、公募要領のPDFは100ページ超え。社労士やコンサルに聞く予算もない担当者は、自力でPDFと格闘するしかない。
解説記事を探しても、出てくるのは「補助金申請代行します」の広告ばかり。
従来のやり方：
「ものづくり補助金 2025 要件」で検索 → 中小企業庁のPDFを開く → 100ページ目で力尽きる → 「ものづくり補助金 わかりやすく」で再検索 → 出てきた記事が去年の情報 → 結局よく分からないまま締切が迫る
NotebookLMでやると：
公募要領のPDFをそのままアップロード → 「従業員15名、製造業、年商3億円の会社が申請する場合、どの類型が該当するか」と質問 → 該当箇所を引用しながら回答 → 「加点項目で取りやすいものはどれ？」と深掘り → 自社に関係ある情報だけ抽出
私の勤務先でも「省力化投資補助金」を調べたとき、この方法を使いました。80ページのPDFを全部読まなくても「うちは対象か」「何を準備すればいいか」だけ分かればいい。その回答が3分で出てくる。
ケース3：新規事業のリサーチを「来週まで」と振られた入社2年目
なぜ情報がないのか：
コンサルのレポートは数十万円。無料で手に入るのはSEO記事の寄せ集め。「一次情報ベースの調査を短時間でやる方法」は、社内の誰も教えてくれない。
上司は「調べといて」と言うだけで、調べ方は教えない。結果、見栄えだけの資料ができて、質疑で詰められる。
従来のやり方：
「〇〇業界 市場動向 2025」で検索 → 似たような記事を10個開く → どれも「今後も成長が見込まれます」としか書いてない → 一次情報を探すが見つからない → 結局、他社の記事をパッチワークして資料を作る → 上司に「これ、ソースは？」と聞かれて詰まる
NotebookLMでやると：
「〇〇業界の市場規模、主要企業の戦略、今後3年の成長ドライバー」でDeep Research → 業界団体の統計、企業のIR資料、ニュースが統合されたレポート → 「この中で競合A社とB社の戦略の違いは？」と質問 → 出典付きで比較表が出てくる
「よく調べたね」と言われる資料と、「浅いね」と言われる資料の差は「一次情報に当たっているか」だけ。NotebookLMは、その一次情報へのショートカットになります。
ケース4：子どもの中学受験を調べたいが、塾のアフィリ記事しか出てこなくて疲弊している親
なぜ情報がないのか：
教育メディアは塾・教材の広告収入で成り立っている。だから「塾なしで合格した事例」「費用対効果の悪い選択肢」「途中で撤退した家庭のリアル」は、意図的に書かれない。
検索上位は「おすすめ塾10選」「〇〇塾の評判」ばかり。本当に知りたい「うちの子に合う選択肢は何か」は出てこない。
従来のやり方：
「中学受験 塾なし 合格」で検索 → 出てくるのは塾のアフィリエイト記事 → 「塾に通わなくても大丈夫！でも〇〇塾がおすすめ」という矛盾した結論 → 口コミサイトを見る → 広告が多すぎて本音が分からない → 結局、ママ友の噂話に頼る
NotebookLMでやると：
「中学受験 塾なし 合格体験記」「中学受験 費用 総額 内訳」などでDeep Research → 個人ブログの体験談、教育系メディアの調査データが統合 → 「塾なしで合格した家庭の共通点は？」と質問 → 広告意図のないソースから傾向を抽出
「何が正しいか」より「何が売りたいか」で情報が歪む領域こそ、NotebookLMが活きる。
広告モデルに乗っていない一次情報を探し出してくれます。
ケース5：転職活動中で「業界研究」に追われているが、企業口コミを読んでも全体像が掴めない
なぜ情報がないのか：
転職サイトは「企業単位の口コミ」を並べるだけ。
業界の構造、トレンド、5年後の将来性を俯瞰する視点は提供しない。
結果、面接で「なぜこの業界を志望したのですか？」と聞かれて、浅い受け答えしかできない。
従来のやり方：
「〇〇業界 将来性」で検索 → 転職サイトの記事 → 「やりがいのある仕事です」としか書いてない → 業界団体のサイトを見る → 専門用語だらけで理解できない → 口コミサイトで企業評価を見る → 個別の不満ばかりで業界全体が見えない
NotebookLMでやると：
「〇〇業界の構造、主要企業の特徴、今後5年の課題と成長領域」でDeep Research → 業界レポート、ニュース、企業のIR資料が統合 → 「この業界で30代が転職する場合、どのポジションが狙い目か」と質問 → 業界地図が30分で頭に入る
面接官は「この業界のことを分かっている人」を見抜きます。
「御社は業界内でどういうポジションで、競合と比べて〇〇に強みがありますよね」と言えるかどうか。
その準備時間が劇的に短くなります。
現状と理想の比較（As-Is/To-Be分析）
| 観点 | As-Is（従来の検索） | 課題 | To-Be（NotebookLM活用） |
|---|---|---|---|
| 所要時間 | 30分〜数時間 | 選別作業が長い | 3分〜10分 |
| 情報の質 | 玉石混交 | 信頼性の判断が必要 | 出典付きで検証可能 |
| ノイズ | 広告・SEO記事が多い | 本題までが遠い | フィルタリング済み |
| 学習効率 | 読む時間が必要 | 移動中は難しい | 音声で「ながら学習」可能 |
2025年に追加された新機能
NotebookLMは2025年に入ってからも進化を続けています。知っておくと便利な新機能を紹介します。
Video Overviews（動画要約）
2025年7月末に追加された機能です。ノート内容をもとに、AIがスライド形式の要約動画を自動生成してくれます。Audio Overviewsと同様に80以上の言語に対応しており、日本語での動画生成も可能です（参考）。
チームへの共有資料を作るときに「音声だと聞いてもらえない」という場合は、動画形式の方が刺さることがあります。
スマホアプリ対応
Google PlayとApp Storeからアプリをインストールできるようになりました。オフラインでも音声概要を聞くことができ、バックグラウンド再生にも対応しています（参考）。
通勤中に前日のリサーチ結果を聴き直す、みたいな使い方ができます。
Google Workspace統合
2025年2月5日以降、NotebookLMはGoogle Workspaceのコアサービスとして統合されました。企業でWorkspaceを導入していれば、追加契約なしで使えるケースが増えています。
Gemini 2.5への進化
バックエンドのAIモデルがGemini 2.5に更新され、処理速度と回答精度が向上しています。特に複雑な質問への対応力が上がった印象です。
Perplexity連携という選択肢
もう少し踏み込んだ使い方として、Perplexity AIとの連携があります。
Perplexityで「○○に関する最新の論文・ニュース・政府統計のURLを10個リストアップして」と指示して、出てきたURLをNotebookLMに流し込む。こうすると、信頼できるソースだけで構成された知識ベースが作れます。
ただ、これはちょっと手間なので、普段使いというよりは「本気で調べたいテーマがあるとき」の技かなと思います。
料金プラン：無料版とPlus版の違い
NotebookLMは基本無料で使えますが、ヘビーに使うなら有料プランも検討の価値があります。
無料版の制限
| 項目 | 無料版の上限 |
|---|---|
| ノートブック数 | 最大100冊 |
| 1ノートあたりの資料数 | 最大30件 |
| 1日のレポート生成 | 10件まで |
| Deep Research | 利用可能（回数制限あり） |
普段使いなら無料版で十分です。ただ、複数プロジェクトを並行して調べたい場合は、ノートブック数の制限が気になるかもしれません。
NotebookLM Plus（有料版）
月額約2,900円（$19.99 USD）で、各種制限が5倍に拡張されます（参考）。
| 項目 | Plus版の上限 |
|---|---|
| ノートブック数 | 最大500冊 |
| 1ノートあたりの資料数 | 最大300件 |
| 1日の質問回数 | 500回 |
| 音声要約 | 1日20件 |
なお、Google One AIプレミアム（月額2,900円）に加入していれば、NotebookLM Plusが含まれています。すでにGemini Advancedを使っている人は、追加料金なしでPlus版を使える可能性があります。
注意点：万能ではない
正直に言うと、NotebookLMにも限界はあります。
速報性は微妙。今日起きたニュースを調べたいなら、普通にGoogle検索やPerplexityの方が速いです。NotebookLMは「ある程度情報が出揃ったテーマを深掘りする」用途に向いています。
無料版には制限がある。1日のチャット回数やDeep Researchの利用回数に上限があります。ヘビーに使いたい場合は、Google AI Proへの加入でNotebookLM Proにアップグレードする必要があるかもしれません（参考）。
日本語ソースの精度。英語圏の情報に比べると、日本語のWeb検索結果はまだ少しムラがある印象です。専門的なテーマだと英語ソースが多くなりがち。
それでも、従来の「ググる→選別→読む→また検索」のループから解放されるメリットは大きいと感じています。
エンジニア向け：技術調査での活用法
一般的な検索疲れの解消だけでなく、エンジニアにとって特に有効なユースケースも紹介します。
APIドキュメントの横断検索
複数のAPIドキュメント（Stripe、AWS SDK、社内APIなど）を一括で読み込ませて、「このエラーコードが返ってくる条件をすべて教えて」と質問できます。出典付きで回答されるので、どのドキュメントのどのセクションかもすぐ分かります。
技術選定の比較資料作成
「ReactとVueのパフォーマンス比較」を調べるとき、公式ドキュメントやベンチマーク記事のURLをソースとして追加。「それぞれの強みと弱みを表形式で比較して」と依頼すれば、ソースに基づいた比較表が出てきます。
上司への報告資料を作るときに便利です。
会議録からの仕様抽出
PMとの打ち合わせの文字起こしデータをアップロードして、「この会議で決まったDB設計の変更点を箇条書きにして」と質問。非エンジニアの言葉を、技術的なタスクに翻訳してくれます。
オンボーディングの効率化
新しいプロジェクトに参加したとき、README、Wiki、過去の設計書を一括で読み込ませます。「このディレクトリ構成の意図は？」「過去に発生したバグの傾向は？」といった、ドキュメントを横断しないと分からない質問にも答えてくれます。
まとめ
「ググる」から卒業するには、一度「検索せずに答えが降ってくる体験」をしてみるのが一番早いです。
NotebookLMは無料で始められるので、今あなたが「本当は調べたいけど面倒で後回しにしているテーマ」があれば、試しにFast Researchにかけてみてください。
1分後には、たぶん「あ、これでいいじゃん」ってなると思います。
よくある質問（FAQ）
Q. NotebookLMとChatGPTの違いは？
A. 最大の違いは「情報源」です。ChatGPTはインターネット全体の学習データから回答しますが、NotebookLMは「あなたがアップロードした資料だけ」を情報源にします。そのため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が抑制され、出典も明示されます。
逆に言えば、資料をアップロードしないと何も答えられません。「汎用的な質問」はChatGPT、「特定の資料に基づく質問」はNotebookLMという使い分けがおすすめです。
Q. Deep ResearchとGemini Deep Researchは同じもの？
A. 別物です。Gemini Deep ResearchはGeminiアプリ内の機能で、Web検索結果をまとめたレポートを生成します。NotebookLM Deep Researchは、NotebookLM内でWeb検索を行い、その結果をソースとして追加する機能です。
両者を組み合わせる使い方もあります。Gemini Deep Researchで出力したレポートをGoogle Docsに保存し、それをNotebookLMに読み込ませて深掘りする、というフローです（参考）。
Q. 日本語でも使える？
A. はい、日本語に対応しています。Audio Overview（音声要約）も日本語で生成可能です。ただし、Web検索結果は英語ソースが多くなる傾向があり、専門的なテーマでは英語の参考文献が増えることがあります。
Q. 企業で使っても大丈夫？
A. 2025年2月以降、NotebookLMはGoogle Workspaceのコアサービスとして統合されました。Workspaceを導入している企業であれば、管理者の設定に従って利用できます。機密情報を扱う場合は、社内のセキュリティポリシーを確認してください。
Q. スマホでも使える？
A. はい、iOS/Android向けのアプリがあります。オフラインでも音声概要を聴けるので、通勤中のインプットに便利です。
参考資料
- NotebookLMにDeep Researchが搭載｜レポート生成も可能に – Deep Research機能の詳細解説
- NotebookLM Review 2025: Deep Research Update – Fast/Deep Researchの比較レビュー
- NotebookLMとは？使い方や料金・活用事例5選 – 機能一覧と料金プラン
- NotebookLMとは？使い方やProとの違い！ – 2025年最新の機能解説
- NotebookLMのディープリサーチをオフにすべき理由 – 注意点と使い分けのヒント
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