生成AIが“個人専属リサーチ助手”へ進化した決定的理由

生成AIの進化はとどまるところを知りません。
ChatGPTをはじめとするLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、すでに多くのビジネス
シーンで活用されていますが、Googleが新たに打ち出した「NotebookLM」は、その次のステージを示す
存在と言えます。

本記事では、NotebookLMが「なぜ進化系AI」と呼ばれるのかを
実例を交えながら分かりやすく解説します。

LLM（大規模言語モデル）のおさらい

LLMとは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章生成や要約、質問応答
推論などを可能にしたAIモデルのことです。
ChatGPTが代表例であり、これまでのAIは「世の中に存在する膨大な一般知識」をもとに回答する
ことを得意としてきました。

NotebookLMは何が違うのか？

NotebookLMは、Googleが開発しているAIサービスです。
大量の資料やURL、ドキュメントをアップロードすると、AIがそれらを理解したうえで、

  • 要約
  • Q&A
  • アイデア生成
  • 構造化・整理

を行ってくれます。
公式の説明を聞くと少し抽象的ですが、端的に言えば「AIリサーチ助手」です。
ただし、ここが重要なポイントです。

最大の進化点は「パーソナル情報」を理解すること

従来のAIは、過去に学習した一般的・公開情報をもとに回答していました。
これはこれで非常に便利ですが、NotebookLMはアプローチが異なります。

ユーザー自身が持つ資料・知識・コンテンツを読み込み、その文脈の中で思考する。

つまり、NotebookLMは「あなた専用の知識ベースを理解するAI」
という立ち位置にあります。

実例：数千本の業務ブログを“書籍化”できるか？

ここからは、実際の活用イメージをご紹介します。
私自身、日々業務系ブログを執筆し、「まちの総務」としてWebサイトで情報発信を行っています。
気が付けば記事数は数千本規模。

「これらを一冊の書籍として体系的にまとめたい」と考えた場合、
人力では膨大な時間と労力が必要になります。
そこでNotebookLMの出番です。

手順①：Webサイトをそのまま読み込ませる

NotebookLMには、資料としてWebサイトのURLを指定できます。

例：
https://soumutech.com/
これだけで、掲載されているコラムやメルマガの内容を“まとめて理解”してくれます。

手順②：まずは理解度を確認する質問を投げる

いきなり指示を出すのではなく、
「どこまで正確に読み取れているか」を確認します。

質問例
「掲載されているDXコラムやメルマガは、どのような対象読者に向けて、どのような目的で
発信されていますか？」

返ってきた回答は、

  • 対象読者（総務・IT担当者・DX推進層）
  • 目的（業務効率化、課題解決、地域活性）
  • 記事タイトルや文脈を踏まえた根拠

まで含めた、非常に的確な内容でした。
この時点で「きちんと理解している」ことが分かります。

手順③：具体的なアウトプットを依頼する

次に、より踏み込んだ指示を出します。

指示内容
「中小企業（主に製造業）向けのデジタル化支援の指南書として、
年齢層別に構成した表題と章立てを作成してください」

すると、

  • 書籍タイトル案
  • 年齢層別（若手・中堅・経営層）の章構成
  • 既存記事を紐づけた項目設計

が一瞬で提示されました。

さらに一歩先へ：本文解説まで自動生成

驚きはここで終わりません。
「各項目に沿って解説文書を追記してください」

この一文だけで、
指南書としてそのまま使えるレベルの本文案が、章ごと・論点ごとに生成されました。
もはや「要約AI」ではなく、
編集者・構成作家・リサーチャーを兼ねた存在と言っても過言ではありません。

NotebookLMがもたらすビジネスインパクト

NotebookLMの本質的な価値は、次の点にあります。

  • 社内に眠る資料・ナレッジを“使える知識”に変換
  • 属人化していた情報を構造化
  • コンテンツの再編集・再利用を圧倒的に高速化

報告書、マニュアル、研修資料、書籍、ホワイトペーパーなど、
知的生産を行うすべてのビジネスパーソンにとって強力な武器になるでしょう。

総括：AIは「考える相棒」の時代へ

今回はデモとしてシンプルな質問で試しましたが、
質問をさらに細分化すれば、実用的な電子書籍レベルの成果物も十分に狙えます。

NotebookLMは、「AIに何を聞くか」ではなく
「自分の知識をどう預け、どう育てるか」
という新しい付き合い方を提示してくれました。

正直に言ってもう何も言うことはありません。
まいりました。