【AI活用術】Notebooklmと〇〇で作り上げる自分専用bot！
2026.01.26
はじめに：「NotebookLM」とは知識を対話できるAIの可能性
NotebookLMは、Googleが提供するAIツールで、あなたが提供したドキュメントやデータをソースとして学習し、その内容に基づいて対話ができる点が最大の特徴です。通常のAIチャットボットとは異なり、あなたが与えた情報だけを基に回答を生成するため、より信頼性の高い、パーソナライズされた情報のやり取りが可能になります。
PDFファイル、テキストドキュメント、Googleドキュメント、ウェブサイトのURLなど、様々な形式の情報をソースとして取り込むことができ、それらを統合的に理解した上で質問に答えてくれます。社内マニュアルやプロジェクトの議事録、過去の提案書などをソースとして登録すれば、必要な情報を瞬時に引き出せる専用アシスタントが完成し、業務効率が劇的に向上します。
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業務知識を注入した専用botの可能性と課題
NotebookLMに業務で蓄積した知識やノウハウをソースとして与えることで、あなただけの専用botを作り上げることができます。
過去の資料を一つ一つ開いて確認する必要はなく
「あの案件でどう対応したっけ？」
「このエラーの解決方法は？」
といった質問に、AIが瞬時に関連情報を探し出し、文脈に沿った回答を提示してくれます。
しかし、実際に運用を始めるといくつかの課題に直面します。最も大きな問題は、ソースの数に制限があることです。
無料プランで50、有料プランで300までしかソースは追加できません。
また、複数のファイルに情報が分散していると管理が煩雑になり、どのファイルにどの情報があるのか把握しづらくなります。
さらに深刻な課題として、情報の与え方によってはAIが誤った回答を生成するリスクがあります。
古い情報と新しい情報が混在している場合、AIがどちらを優先すべきか判断できず、不正確な回答をしてしまう可能性があるのです。
NotebookLM×スプレッドシートで実現する構造化されたナレッジベース
前章で挙げた課題を解決する方法が、Googleスプレッドシートを活用したナレッジベースの構築です。
スプレッドシートに2つの列を用意し、一方の列に「Q（質問・疑問）」、もう一方の列に「A（回答）」を記入していくだけ。
この単純な構造が、NotebookLMの性能を最大限に引き出す鍵となります。
※画像は私の実際のスプシですが、C列とD列に補足情報を入れられるようにしています。
この方法の最大のメリットは、使用するソースをスプレッドシート1つに集約できる点です。
複数のファイルを管理する必要がなく、すべての知識が一元化されます。
また、QとAの列に分けて情報を整理することで、疑問と回答が明確に構造化され、NotebookLMがより正確に質問の意図を理解し、適切な回答を選択できるようになります。
さらに、情報の更新管理も非常に簡単です。
古い情報を新しい情報に書き換える場合、該当する行の回答を編集するだけ。複数のドキュメントをバージョン管理する手間が省け、常に最新の情報をbotに反映させることができます。
継続は力なり！日記感覚で育てる知識の資産
この方法の真の価値は、継続的に知識を蓄積していくことで発揮されます。
1日1項目、たった1つのQ&Aを追加するだけでも、1年間続けると300項目以上のナレッジが蓄積されます。
この数字は決して小さくありません。300項目のQ&Aがあれば、業務の大部分をカバーする専用botが出来上がるのです。
この習慣を続けるコツは、日記を書く感覚で取り組むことです。
毎日の業務の中で「これは覚えておきたい」「また同じことで悩みそう」と感じた瞬間があれば、それをスプレッドシートに記録します。
完璧な文章である必要はありません。
自分が理解できる言葉で、後で見返したときに思い出せる程度の情報を書き留めるだけで十分です。
蓄積される知識の価値は、時間とともに指数関数的に増大します。
最初は項目数が少なくても、3ヶ月、半年と続けるうちに、多くの質問に対して的確な回答が得られるようになります。
そして1年後には、あなたの業務における最も信頼できる相談相手に成長しているはずです。
今日から始める自分専用bot作成のステップ
それでは、実際に自分専用botを作成する具体的な手順を見ていきましょう。
まず、Googleドライブにアクセスし、新しいGoogleスプレッドシートを作成します。
わかりやすい名前をつけたら、A1セルに「Q」、B1セルに「A」と入力してヘッダーを設定します。
準備はこれだけです。
効果的なQ&Aの書き方のポイントは、質問を具体的で実践的にすることです。
「新規顧客への提案書を作る際のポイントは？」「エラーコード404が出た時の対処法は？」といった、実際に自分がbotに尋ねたい形で書きましょう。
回答については、簡潔でありながら必要十分な情報を含めることを意識します。
結論を先に書き、その後に詳細を追加する構成が読みやすいでしょう。
最初の10〜20項目を入力したら、NotebookLMにアクセスし、新しいノートブックを作成します。
ソースを追加する画面で「Googleドライブ」を選択し、先ほど作成したスプレッドシートを選びます。
試しに質問を入力して、適切な回答が返ってくれば成功です。
あとは日々の運用です。
業務の中で新しい学びや気づきがあったら、すぐにスプレッドシートに追加します。
NotebookLMは自動的に更新された内容を反映するため、追加した情報はすぐにbotの知識として利用可能になります。
最も重要なのは、今日から最初の一歩を踏み出すことです。
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まとめ
NotebookLMとGoogleスプレッドシートを組み合わせることで、誰でも簡単に自分専用のAIアシスタントを作ることができます。
スプレッドシートにQ&A形式で知識を蓄積していくシンプルな方法は、ソース管理の課題を解決し、AIの回答精度を高める効果的なアプローチです。
1日1項目という小さな習慣を続けることで、1年後には300項目以上の貴重なナレッジベースが完成します。
完璧を目指す必要はありません。
まずは今日、最初のQ&Aを書き込むことから始めてみてください。
小さな一歩の積み重ねが、やがて大きな知識の資産となり、あなたの業務を支える強力なツールになるはずです。
