生成AIとの会話、普段通りに肩の力を抜いてね！！
おはようございます。
朝から机上やPC上のメモの山を整理しようかと、相棒(生成AI)と相談です。
下記のプロンプトが会話のスタート
「利光の仕事のやり方で、NotebookLMの効果的な使い方は？ 今は、Google Keepを多用している。過去にMicrosoft OneNoteを使っていたが上手に使えなかった。Microsoftとの違いも含めて、どちらが使いやすい？」
相棒のアドバイスは、
哲哉さんの仕事のスタイル — コンサルティング資料の作成、セミナー準備、大学との共同研究、複数クライアントの案件管理、AIプログラミングなどアウトプットの多さを踏まえると、これら3つのツールはそれぞれ「得意な役割」がまったく異なります。NotebookLMは「情報の整理」というよりも「情報の活用・構造化」において、Google KeepやOneNoteとは全く異なる次元の力を発揮します。結論から言うと、Google Keep + NotebookLM の組み合わせが最も合っていると思います。
NotebookLM
なぜOneNoteが合わなかったか(おそらくの原因)
OneNoteは「自由度が高すぎる」ことが逆に仇になります。パワーポイントのようにページ上のどこにでもテキストや画像を配置できるのは一見便利ですが、実際には「どこに何を書くか」のルールを自分で決めないと、ノートブックがカオスになります。また、メモの並び順が絶望的で、タグ機能も貧弱、リマインダーもないという声が多く、「書いたメモを後から探せない」問題が起きやすい。
Microsoft 365を使っている場合、OutlookやTeamsとの連携は確かに強みですが、哲哉さんのようにGoogleエコシステム寄りの方だと、その恩恵が薄くなります。
Google Keepの強みと限界
強み：起動してすぐメモを作成でき、起動も非常に早い。画像や音声を文字に起こしてメモに残すこともできるので、アイデアの瞬間キャプチャには最適です。色分け、ピン留め、ラベルによる整理もシンプルで直感的。
限界：Google Keepは「デジタル付箋」であって、知識を蓄積・分析するツールではありません。シンプルなメモ共有には適していますが、本格的なチームコラボレーションには不向きです。セミナー資料の元ネタや研究論文の整理のような、構造的な知識管理には力不足です。
NotebookLMが哲哉さんの仕事を変えるポイント
NotebookLMは「メモアプリ」ではなく、AIリサーチアシスタントです。ここが根本的な違いです。
1. クライアント案件ごとの「知識ベース」構築
ノートブックをクライアント別に作り、提案書、議事録、業界資料をまとめてアップロードすると、回答には出典も明示されるため、「どの資料」の「どの部分」にもとづいているのかをクリック1つで確認可能です。例えば「A社のDX計画で最も優先度の高い施策は？」と聞けば、アップロード済み資料を横断して回答してくれます。
2. セミナー準備の効率化
AI活用セミナーの参考資料（PDF、Webページ、YouTube動画）をまとめて放り込めば、長いPDFを要約して重要なポイントだけを教えてもらったり、YouTube動画の内容を把握できたり、深掘りもできる。さらに2025年3月に追加されたマインドマップ機能で、セミナーの構成を視覚的に組み立てられます。
3. 研究論文の整理と分析
大学との共同研究で論文や実験データを扱う際、Deep Research機能を活用することで、従来のドキュメント中心の分析をさらに進化させることができ、Web上の最新情報も自動収集してレポートを生成してくれます。量子コンピューティングやUI文化分析のような専門的テーマでの文献調査が格段に楽になるはずです。
4. 移動時間の活用
2025年4月に日本語対応した「音声概要（Audio Overview）」機能で、アップロードした資料をポッドキャストのような音声で解説してくれるので、クライアント先への移動中に次の打ち合わせの資料を「聴いて」予習できます。
5. Video Overviewsでクライアント説明資料を自動生成
2025年7月に新たに登場した「Video Overviews」は、資料をAIが理解して自動でナレーション付きスライド動画を生成する機能です。中小企業の経営者に「読んでください」ではなく「見てください」で伝えられるのは大きいです。
推奨する使い分け
Google Keepで日々キャプチャしたメモの中から「これは深掘りが必要」というものをNotebookLMのノートブックに移す、という流れが自然です。NotebookLMは無料で利用することができ、モバイルアプリもあるので、まずはひとつのクライアント案件で試してみるのをおすすめします。
