【部門別】NotebookLM活用事例10選！現場の課題を解決する実践ガイド

生成AIのビジネス活用が進む中、Googleが提供する「NotebookLM」が大きな注目を集めています。
既存のAIとは一線を画す、独自の「データ活用能力」は、企業の業務効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。

しかし、「具体的にどのような業務で使えるのかイメージが湧かない」という方も多いのではないでしょうか。

本記事では、BtoB企業の現場におけるNotebookLMの実践的な活用事例を部門別に厳選し、10選として紹介します。自社の課題解決のヒントとして、ぜひお役立てください。

NotebookLMとは？ビジネスで役立つ独自の強み

NotebookLMは、ユーザーがアップロードしたドキュメントをAIが理解し、その内容に基づいて質問への回答や要約、アイデア出しを行う「パーソナルAIアシスタント」です。一般的な生成AIがインターネット上の公開情報を学習元とするのに対し、NotebookLMは「あなたが指定したデータ」のみを情報源とします。

この仕組みにより、NotebookLMはビジネスシーンで以下の強力なメリットを提供します。

• 高精度な回答（グラウンディング）: 回答の根拠となる資料の該当箇所を提示するため、AI特有の「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」が極めて少なく、業務での信頼性が高い。

• 多様なソースに対応: PDF、Googleドキュメント、スライド、ウェブサイトのURLなど、社内に散在する多様な形式の資料を最大50個（Pro版はそれ以上）まで同時に読み込み、横断的に分析できる。

• 直感的な操作性: 特別なプロンプトエンジニアリングの知識がなくても、チャット形式で自然に問いかけるだけで、必要な情報を瞬時に抽出・整理できる。

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一般的な生成AIとNotebookLMの違いを、ビジネス活用の視点で整理しました。

特徴	一般的な生成AI（ChatGPTなど）	NotebookLM
情報源	インターネット上の膨大な公開データ	ユーザーがアップロードした独自の資料
得意なタスク	一般的な知識の検索、文章作成、アイデア出し	指定資料に基づく調査、分析、要約、論点整理
回答の信頼性	ハルシネーションのリスクあり	根拠提示により極めて高い（グラウンディング）
社内データ活用	原則として不向き（学習されるリスク）	最適（クローズドな環境で安全に利用可能）

【営業・マーケティング部門】顧客理解と提案力を深化させる活用事例

営業やマーケティングの現場では、顧客、競合、市場に関する膨大なデータを短時間で分析し、戦略や提案に落とし込むスピードが求められます。NotebookLMは、散在する資料からインサイトを抽出し、提案の質と速度を同時に高める強力な武器となります。

1. 競合他社のIR資料・中期経営計画の比較分析

数百ページに及ぶ競合の資料を読み込ませ、要点を抽出して比較表を自動生成します。情報収集時間を削減し、戦略検討に注力できます。

• 読み込ませる対象（ソース）: 競合数社の決算短信、有価証券報告書、中期経営計画説明資料（PDFなど）。

• 指示するプロンプト例: 「各社の今後の注力領域とDX戦略の違いを表形式でまとめて」

• 期待されるアウトプット: 各社の戦略が整理された比較一覧表。根拠となる資料のページも提示される。

2. 膨大な顧客アンケートからのインサイト抽出

定性的なテキストデータを分析し、見落としがちな顧客の本音や新たなニーズを効率的に発見します。

• 読み込ませる対象（ソース）: 展示会やセミナーのアンケート回答一覧（Excel/CSV）、営業担当者のヒアリングメモ。

• 指示するプロンプト例: 「顧客が抱える共通の課題トップ3は何か？」「自社製品に対するネガティブな意見の傾向を分析して」

• 期待されるアウトプット: 課題のランキングや意見の傾向分析レポート。具体的な顧客の声が引用される。

3. 過去の提案書に基づいた新規提案資料の骨子作成

文脈を理解したAIが、説得力のある提案骨子をドラフトします。提案書作成の初動が劇的に速くなります。

• 読み込ませる対象（ソース）: 過去の成功事例の提案書、社内の最新製品資料、顧客から受領したRFP（提案依頼書）。

• 指示するプロンプト例: 「顧客の課題（RFPの内容）を踏まえ、当社の強み（製品資料）を活かした提案書の構成案を作成して。その際、過去の成功事例（提案書）の構成要素も取り入れて」

• 期待されるアウトプット: 顧客の課題に寄り添いつつ、自社の強みを活かした具体的な提案書の目次案と各章の要点。

【企画・開発・研究部門】情報収集とアイデア創出を加速する活用事例

新規事業の企画や製品開発、研究開発の現場では、専門的な文献調査や複雑な情報の整理が日常的に発生します。NotebookLMは、専門性の高いドキュメントを横断的に理解し、新しい視点やアイデアの結合を支援するパートナーとして機能します。

4. 関連論文や技術資料の横断的な要約と論点整理

難解な専門資料の要点を短時間で把握し、研究開発の方向性検討や技術動向調査の効率を飛躍的に高めます。

• 読み込ませる対象（ソース）: 特定の技術テーマに関する数十本の学術論文、技術レポート（英語・日本語混在可）。

• 指示するプロンプト例: 「これらの論文で共通して指摘されている技術的課題は何か？」「アプローチ手法の違いを整理して」

• 期待されるアウトプット: 複数の文献を横断した課題のまとめや、手法の比較整理。

5. ブレスト会議の議事録からのアイデア構造化

発散した議論の内容を構造化し、次のアクションにつながる整理されたアウトプットを提供します。

• 読み込ませる対象（ソース）: 新規サービスアイデア出し会議の文字起こしテキストや議事録。

• 指示するプロンプト例: 「議論の中で出たアイデアをカテゴリー別に分類し、それぞれのメリット・デメリットを整理してマインドマップ風にまとめて」

• 期待されるアウトプット: アイデアが構造化されたリストや、メリット・デメリットの整理表。

6. 製品マニュアルや仕様書に基づいたFAQの自動生成

AIが技術的な内容を理解し、平易な言葉でFAQドラフトを生成します。サポート部門への引き継ぎやマニュアル作成の工数を削減できます。

• 読み込ませる対象（ソース）: 開発中の新製品の仕様書、設計ドキュメント。

• 指示するプロンプト例: 「この仕様書を基に、ユーザーから頻繁に来そうな質問とその回答を10個作成して。専門用語はなるべく避けて」

• 期待されるアウトプット: ユーザー視点での想定Q&Aリスト（10選）。

【人事・総務・法務部門】社内ナレッジ活用と業務効率化の活用事例

バックオフィス部門は、社内規定、契約書、マニュアルなど、膨大なテキストデータを扱う「文書業務の宝庫」です。NotebookLMを活用することで、問い合わせ対応の自動化や文書チェックの効率化を実現し、従業員体験の向上にも寄与します。

7. 社内規定・就業規則に関する従業員からの問い合わせ対応

担当者の問い合わせ対応工数を削減し、従業員も必要な情報を即座に得られるようになります。

• 読み込ませる対象（ソース）: 最新の就業規則、賃金規定、福利厚生マニュアルなど。

• 利用イメージ（従業員側の質問）: 「育児休業の申請期限はいつまで？」「結婚した時の慶弔休暇は何日？」

• 期待されるアウトプット: 該当する規定の条文を根拠として示した、正確かつ簡潔な回答。

8. 新入社員オンボーディング用の学習資料作成

膨大な既存資料から教育コンテンツを効率的に生成し、オンボーディングの質を均一化します。

• 読み込ませる対象（ソース）: 会社案内、各部門の業務マニュアル、社内システムの利用ガイドなど。

• 指示するプロンプト例: 「新入社員が最初の1週間で知っておくべき重要事項をクイズ形式で10問作成して」

• 期待されるアウトプット: マニュアルに基づいた理解度確認テスト（クイズと解答）。

9. 契約書ひな形と法改正情報の照らし合わせチェック

法務担当者のレビュー負担を軽減し、法改正に伴う契約書の見落としリスクを低減します。

• 読み込ませる対象（ソース）: 自社の標準契約書ひな形、関連する最新の法令改正の解説資料。

• 指示するプロンプト例: 「この法改正の内容を踏まえ、現在の契約書ひな形で修正すべき条項はあるか？具体的な修正案とともに指摘して」

• 期待されるアウトプット: 法改正の影響を受ける条項の指摘と、具体的な修正文案の提示。

10. 複雑な社内申請手続きの対話型ガイド作成

マニュアルを読み込む手間を省き、申請ミスの削減につなげる対話型のガイドとして機能します。

• 読み込ませる対象（ソース）: 経費精算や稟議申請など、手順が複雑な社内手続きのマニュアル。

• 利用イメージ（従業員側の質問）: 「出張経費の申請手順を教えて」

• 期待されるアウトプット: 「まずは〇〇システムにログインしてください。次に〜」といった、ステップバイステップの案内。

まとめ

本記事では、Googleの生成AI「NotebookLM」について、BtoB企業における具体的な活用事例を部門別に10選紹介しました。

NotebookLMは、社内に眠る膨大なドキュメントを「使える知識」へと変える画期的なツールです。営業の提案力強化、開発のスピードアップ、バックオフィスの効率化など、その活用範囲は多岐にわたります。重要なのは、自社の業務課題と照らし合わせ、「どのデータを読ませれば、どんな課題が解決できるか」を具体的にイメージすることです。

まずは、無料版やトライアルを活用し、身近な業務の小さな課題からNotebookLMを試してみてはいかがでしょうか。その一歩が、組織全体の生産性を大きく向上させるきっかけとなるはずです。

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