◆ はじめに
「情報が多すぎて整理できない…」「せっかくAIで調べたのに、結局手動でまとめてる…」そんな悩み、ありませんか？
この記事では、NotebookLMとGemini2.5 Proを組み合わせて、業務のリサーチから資料作成までを“ほぼ自動化”する方法を解説していきます。
特におすすめなのは、以下のような方です：
- 大量の情報を効率よくまとめたい人
- コンサルタントのような戦略的な資料を短時間で作りたい人
- 「AIに全部やらせたいけど、出力がイマイチで困ってる…」と感じている人
NotebookLMは、情報を「構造化」して整理するのが得意なAIツール。一方、Gemini2.5 Proは、深いリサーチや仮説の検証に強く、まさに人間の思考を代替するパートナーです。この2つをうまく連携させれば、もはや「考える」「まとめる」「資料化する」という作業の大半をAIに任せることができます。
AIで“戦略思考”を再現できる時代へ
AIを使って「調べる」「まとめる」だけでなく、「戦略的に考える」ところまで任せられる時代が、いよいよ現実になってきました。
これまで、戦略コンサルタントのような高度な分析や資料作成は、長い時間をかけて人の手で行われていました。特に「構造化されたアウトプットを作る」には、情報の取捨選択、仮説立て、分析、構成といったスキルが必要で、誰でも簡単にできるものではありませんでした。
しかし最近では、GeminiやNotebookLMといったツールの進化により、そのプロセスの大部分をAIに代行させることができるようになっています。
とはいえ、単に「AIに全部投げればいい」という話ではありません。従来のAI業務自動化には、次のような問題もありました：
- 情報量が多すぎて、何が重要なのか分からない
- AIが返す情報がざっくりしすぎて使いにくい
- いいアウトプットが出ても、再現性がない（もう一回できない）
つまり、AIをうまく使いこなすには、「出力をどうコントロールするか＝プロンプト設計」と「ワークフロー全体の流れ」がとても大事なんです。
これから紹介するのは、NotebookLMとGemini2.5 Proを組み合わせた、調査・抽出・分析・構造化・資料化までを一気通貫でこなすAIワークフローです。この流れを押さえれば、あとはテンプレとして繰り返すだけで、誰でも“プロっぽい”成果を出せるようになります。
NotebookLM×Gemini2.5 Proの連携ワークフロー
ここからは、NotebookLMとGemini2.5 Proを使って業務を効率化するための「5ステップAIワークフロー」を順番に解説していきます。
この流れをマスターすれば、調査からレポート作成までが“ほぼ自動”で完了するようになりますよ！
ステップ1：Geminiによるディープリサーチ
まず最初は、Gemini 2.5 Proでディープリサーチを行うステップです。
でも、いきなり「このテーマについて調べて」と言っても、求めている情報にはなかなかたどり着けません。
そこで重要になるのが、「リサーチ用プロンプト」をGemini自身に作らせることなんです。
たとえば、以下のような観点を事前にGeminiに聞いてみましょう：
- どんな役割で情報を集めるべきか？（例：市場アナリストとして）
- レポートの目的は？（例：競合の強みと弱みを分析）
- どんな情報が必要か？（市場規模、参入障壁、主要プレイヤーなど）
このやりとりを通じて、Geminiが生成する**「深掘り調査用の専用プロンプト」**を完成させ、それを実行することで、最大30分ほどで網羅的なリサーチレポートが完成します。
実際に出力されるレポートは、26ページにも及ぶ分析資料になることもあり、普通に調査すれば数日かかるような作業を一気に終わらせることができます。
ステップ2：NotebookLMで課題を抽出
次は、その大量のリサーチ結果から「本当に必要な情報」を見つけ出す工程です。
ここで活躍するのがNotebookLMです。
NotebookLMでは、Geminiが出力したPDFやテキストをアップロードし、その中から特定の視点（例：現状の課題や障壁）に沿って情報を抽出させることができます。
たとえば、以下のような問いをNotebookLMに投げかけてみてください：
- 今回のリサーチ結果から、共通する「課題」は何ですか？
- その課題の「原因」として挙げられるものは？
- 解決するには、どんなアプローチが有効ですか？
このステップでは、人間の頭でやっていた「要点の整理」や「仮説の抽出」をすべてAIがやってくれるため、時短効果がとても大きいです。
ステップ3：課題の優先順位をGeminiで分析
NotebookLMで抽出した課題や仮説が出そろったら、次はそれらをどう整理していくかがカギになります。
ここで再び活躍するのが、Gemini 2.5 Proです。
このステップでは、**抽出された課題をGeminiに再評価させて「優先順位をつける」**作業を行います。
たとえば以下のようなプロンプトを使うと、精度の高い出力が得られます。
以下の課題リストについて、それぞれの【影響の大きさ】と【解決の容易さ】を評価し、優先度の高い順に並べてください。
このような指示を与えると、Geminiはビジネス的な視点を踏まえた「優先順位付き課題リスト」を返してくれます。
まさに、戦略コンサルの頭の中をシミュレートしてくれるような使い方ですね。
この工程を挟むことで、「何から手をつけるべきか」という迷いを減らし、アクションにつなげやすくなるのが大きなメリットです。
ステップ4：NotebookLMで情報構造化
ここまでで、「必要な情報」も「優先順位」も出そろいました。
いよいよ次は、それらを最終的なアウトプット（プレゼン資料など）に適した形で構造化していく工程です。
NotebookLMは、「情報の構造化」において本領を発揮します。
たとえば、次のようなプロンプトを使うと非常に効率的です。
以下の情報をもとに、レポート用のアウトラインを作成してください。
構成は【エグゼクティブサマリー → 背景 → 課題 → 優先度 → 解決策 → アクションプラン】の順でお願いします。
このように伝えることで、NotebookLMが各章立てに必要な要素を自動で埋めてくれるため、構造がしっかりとした資料の下地があっという間に完成します。
この工程は慣れれば10分以内で終わることも多く、特に「急ぎで資料を作りたい」ときには非常に頼もしい存在になります。
ステップ5：Gensparkで資料化する
最後のステップは、構造化された情報をもとに実際の資料を完成させる作業です。
ここではGensparkを使います。
Gensparkの強みは、以下のような点にあります：
- NotebookLMの出力をそのままスライド形式で資料化できる
- 自動で見出し・段落を判別し、読みやすくレイアウトしてくれる
- 一度テンプレートを作れば、別テーマでも同じクオリティで再利用できる
つまり、「構造化された内容を忠実に可視化する専用AI」として活用できるんです。
最初は情報の“カオス”だったリサーチが、見やすく整理された資料として完成するまで、人間の手をほとんど使わずに達成できるというわけですね。
成果を最大化するプロンプト設計のコツ
このAIワークフローの中で、もっとも重要なポイントは何か？
答えはずばり、プロンプトの設計力です。
「AIはプロンプト次第」と言われるように、どんな指示を与えるかで出力の質が大きく変わります。
ここでは、5ステップのそれぞれに最適なプロンプト設計の考え方を紹介します。
① 役割・目的を明確に伝える
たとえば「競合リサーチをしてください」と頼むのではなく、
あなたは戦略コンサルタントです。生成AI業界における主要な競合企業の分析レポートを作成してください。
といったように、AIがどんな立場で、誰のために、何の目的で書くのかをはっきりさせることで、出力の精度が飛躍的に向上します。
② 「出力の形式」を最初に指定する
NotebookLMやGeminiに限らず、AIは“どのように出力すべきか”が分かれば、その通りに整理してくれます。
例：
【エグゼクティブサマリー】
【課題の要約】
【提案内容】
【今後のアクション】
このように、アウトラインや箇条書き形式をあらかじめ指示しておくと、手直しの時間が激減します。
③ ステップごとにプロンプトを使い分ける
調査、抽出、構造化、それぞれの工程で求められる“視点”は異なります。
- ステップ1（調査）：網羅性と信頼性を重視
- ステップ2（抽出）：要点と因果関係にフォーカス
- ステップ4（構造化）：見やすく整理されたアウトラインを生成
1つのプロンプトを全体に使い回すのではなく、工程ごとにプロンプトの目的を整理してから設計するのがポイントです。
④ 自動化できる「再利用プロンプト」を蓄積しよう
一度うまくいったプロンプトは、必ずテンプレート化しておきましょう。
GeminiとNotebookLMは、過去のプロンプトを活用することで再現性の高い業務フローを作ることができます。
GoogleドキュメントやNotionなどに「プロンプト集」を作っておくと、チームでも共有しやすくなりますよ。
まとめ｜AIと一緒に“考える”仕事を加速しよう
ここまで、NotebookLMとGemini2.5 Proを連携させた業務自動化ワークフローを紹介してきました。
- Geminiでのディープリサーチ（戦略的プロンプトで情報を深掘り）
- NotebookLMで課題を抽出（大量の情報から要点をピックアップ）
- Geminiで優先順位を分析（ビジネス的な視点で意思決定）
- NotebookLMで情報を構造化（資料化しやすいアウトラインに整理）
- Gensparkで資料を作成（内容をスライドに落とし込んで完成）
特に注目したいのは、AIが「考えるパートナー」になってきているという点。
昔のように「調べた結果を手作業でまとめる」のではなく、今はAIに“整理して、比較して、構造化してもらう”ことができます。
そしてその鍵を握るのが、「プロンプト設計力」。
どんなに高性能なAIでも、雑な指示ではそれなりの出力しか得られません。
逆に、的確なプロンプトを使えば、自分ひとりでは到底出せなかったアウトプットが手に入ります。
このワークフローを活用すれば、あなたの業務はもっと早く、もっと深く、もっと説得力あるものになります。
AIを“使う”だけでなく、“一緒に考えるパートナー”として活用していきましょう！
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よくある質問（FAQ）
- QNotebookLMとGeminiの連携ってどうやるの？難しくない？
- A
連携はとてもシンプルです。Geminiで出力したリサーチ結果をPDFやテキストで保存し、それをNotebookLMにアップロードするだけ。自動的に内容が読み込まれ、AIに質問したり、メモを作成したりできるようになります。
- QAIが出した情報って本当に信頼できるの？
- A
そのまま鵜呑みにするのはNGですが、正しいプロンプト設計を行い、信頼できるデータソースを明示させれば、精度の高いアウトプットが得られます。特にGeminiは「引用元」も表示できるため、人間が検証しやすい形で情報を提示してくれるのが強みです。
- QこのAIワークフロー、初心者でも使いこなせますか？
- A
はい、むしろ初心者こそ試してほしいワークフローです。プロンプト例や構造化のテンプレートを使えば、知識ゼロからでも再現可能。慣れてくると、自分の業務に合ったカスタムワークフローも作れるようになりますよ！
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