【2025年最新】NotebookLMで開発ドキュメント作成・技術調査を爆速効率化！

NotebookLMで開発ドキュメント作成・技術調査を爆速効率化！

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Googleの「NotebookLM」を皆さん使ってますでしょうか？個人的には調べものをまとめるには最強ツールだと思っています。このツールを活用して、開発ドキュメント作成や技術調査を爆速効率化する方法を紹介します。具体的に使えそうな活用事例や応用例、注意点なども解説していきたいと思います。

NotebookLMは、様々な形式の大量の情報をひたすら読み込ませて学習させ、様々な形式でアウトプットできるAIツールです。特に、エンジニアが使うような専門的な情報を効率的に整理・分析し、開発業務に役立てることができます。
特筆すべきは、NotebookLMがGoogleの最先端大規模言語モデルであるGemini 2を基盤としている点です。そして、なんと現時点では無料で利用できます！ (ただし、将来的に有料化される可能性や、無料版には利用制限が設けられる可能性もあります。)

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NotebookLMの基本機能

• 使う前に必要な準備：
  • NotebookLMを使用するには、まずGoogleアカウントでログインし、新しいノートブックを作成します。
  • 次に、調査対象となるドキュメントやウェブサイトをソースとして追加します。
• 対応データ形式：NotebookLMは、PDFファイル、テキスト、MP3などの音声ファイル、Googleドキュメント、ウェブサイト、YouTube動画など、多様な形式のデータに対応しています。YouTube動画の場合、文字起こし機能があればテキストデータをすべて読み込むことが可能です。
• 主要機能：
  • 要約：アップロードしたドキュメントの内容を自動で要約します。
  • 質問応答：ドキュメントの内容に関する質問にAIが回答します。
  • 対話：AIとの対話を通じて、情報を深掘りできます。
  • 学習ガイド作成：ドキュメントの内容に基づいて、学習ガイドやクイズを自動生成します。（技術調査の理解度確認に活用可能）

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NotebookLMの活用事例

私が、個人的に活用している活用事例を紹介したいと思います。

• 英文ドキュメントの要約：
  • 例えば、NVIDIAの年次報告書をNotebookLMにアップロードし、財務状況や事業戦略の要約を作成します。
  • これにより、100ページを超える英文ドキュメントの内容を短時間で把握できます。
  • ボリューミーなドキュメントは、英語でも日本語であっても要約するのに時間がかかります。それもすべて自動でやってくれるので、とても便利で非常に愛用しています。
• プログラミング学習：
  • プログラミング言語のドキュメントやチュートリアル記事をNotebookLMに読み込ませ、学習ガイドやHello World的なサンプルコードを作成します。
  • 例えば、Pythonの公式ドキュメントをアップロードし、特定の関数やライブラリ使用のサンプルコードを作成など。
• APIリファレンスの調査：
  • 複数のAPIリファレンスをNotebookLMに読み込ませ、比較検討や必要な情報の抽出を行います。
• 競合製品の調査：
  • 競合製品の公式サイトや技術ドキュメントをNotebookLMに読み込ませ、機能比較や特徴の分析を行います。
• 技術トレンドの調査：
  • 最新技術に関する論文や記事をNotebookLMに読み込ませ、トレンドの把握や自社技術への応用可能性を検討します。
• 障害調査：
  • ログファイルやエラーレポートをNotebookLMに読み込ませ、原因の特定や解決策の提案を支援します。
  • 後述しますが、機密情報をアップロードしての調査はリスクを背負いますので注意が必要です。
• 動画の分析と要約:
  • 技術系のウェビナーやカンファレンス(例えば、Google Cloud Nextなど)の動画をNotebookLMに読み込ませて分析します。
  • 動画の文字起こしデータをソースとして追加することで、動画の内容を要約したり、特定のトピックに関する情報を抽出したり、Q&Aを作成したりできます。
  • 長時間の動画を全て視聴する時間がない場合でも、NotebookLMを使えば効率的に情報を収集できます。

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NotebookLMの応用

活用編ということで、実際にここまで私も使いこなせているわけではないですが、応用編として、以下のような活用もできるかなということでご紹介したいとおもいます。

• 設計ドキュメントの自動生成：

  • 要件定義書やユースケース記述などをNotebookLMに読み込ませ、クラス図やシーケンス図などの設計ドキュメントの草案を生成します。（Mermaid記法も問題なく生成してくれます）
  • 例えば、以下のようなMermaid記法のクラス図を生成できます。

• コードレビューの支援：

  • ソースコードをNotebookLMに読み込ませ、潜在的なバグや改善点の指摘、コードの可読性評価などを行います。
  • 正直Cursorとか使っている方は、Cursorで事足りますが、、、、こちらは無料（笑）なので、ぜひお試しください。

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NotebookLMを使う上での注意点

• プロンプトの重要性：
  • NotebookLMに指示を出す際のプロンプトは、他の生成AIと同様、具体的かつ明確に記述する必要があります。
  • 例えば、「〇〇という技術について、△△の観点からメリットとデメリットを3つずつ挙げてください」のように指示したりすると、より良い結果が得られる可能性があります。ここは、AIに対するプロンプトはというよりは、ビジネスマンとして、他の人とコミュニケーションするのと同じですね。ステップバイステップでとか、時系列でとか、いれるとまた出力が変わるので使ってて楽しいです。
• 情報の正確性：
  • 当たり前ですが、AIが生成した情報が正しいかどうかを最終的に判断するのは人間です。
  • AIあるあるのハレーション（幻覚）は、実際にドキュメントを読ませている分、少ない印象ではありますが、それでもハレーションはあるので、その点は注意が必要です。
  • 特に、技術的な内容や法律に関わる情報は、必ず専門家等の力を借りるようにするのが良いと思います
• データ同期：
  • Googleドキュメントなどのソースを更新した場合、NotebookLM Plus内のデータも手動で同期する必要があります。
  • 定期的にデータを同期し、最新の情報を反映させるようにしてください。
• 機密情報の取り扱い：
  • ここが一番の味噌で、社外秘の情報や個人情報を含むドキュメントをNotebookLMに読み込ませる際は、情報漏洩のリスクに十分注意する必要があります。Googleはこのアップロードされた情報を学習に使わないと現時点では公表していますが、あくまでも無料のサービスなので利用規約などが変更になる恐れは大いにあります。クライアントから提供されたドキュメントなどをアップロードするのは会社のルールで禁止をしておきましょう。
• 著作権の遵守：
  • 他者が著作権を持つドキュメントをNotebookLMに読み込ませて利用する際は、著作権法を遵守してください。

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まとめ

NotebookLMは、情報収集の効率化、ドキュメント作成の迅速化、技術調査の効率化など、多くのメリットをもたらします。

今後の展望としては、NotebookLMは、今後も進化し、より高度な機能が追加されることが期待されます。特に音声概要はまだ日本語化がされてないので、日本語対応の強化や、他のGoogle Workspaceツールとの連携などを期待したいところです。他のモデル（ChatGPTのDeepResearchなどと組み合わせたら更に捗りそう）を選べたら最強ですが、Google製なのでそれは難しいところですね（笑）

NotebookLMを活用して、開発ドキュメント作成や技術調査を効率化し、ぜひ開発業務を爆速化させてみてください。

※ちなみに、この記事もNotebookLMでソースを集めて壁打ちしながら、誤字脱字をCursorでチェックしてもらって書いています。