プロンプト時代は終わった。NotebookLMが示すAI活用の正解




こんにちは!プロクラスの吉田です。

今日は、ここ最近「これは教育・ビジネスの現場を確実に変える」と本気で感じている NotebookLM(ノートブックLM) について書いてみたいと思います。

ChatGPTやClaudeなど、生成AIはすでに当たり前の存在になりつつありますが、

「じゃあ実務でどこまで使えているか?」と聞かれると、

正直 “調べ物止まり” になっている方も多いのではないでしょうか。

NotebookLMは、その一段上。

「自分の知識・資料を、AIが理解して一緒に考えてくれる」

そんな体験を与えてくれるツールです。


1. NotebookLMとは何者なのか?

NotebookLMは、Googleが提供する**“自分専用のAIノート”**です。

最大の特徴は、

👉 AIがインターネットではなく「あなたが与えた資料」だけを根拠に答える

という点。

PDF、Googleドキュメント、スライド、テキストメモなどを読み込ませると、

その中身を“理解した上で”質問に答えてくれます。

つまり、

  • 社内資料

  • 講義レジュメ

  • 契約書

  • 仕様書

  • 調査レポート

こういったクローズドな情報を、安全にAI活用できるわけです。

これ、地味に見えて革命的です。


2. ChatGPTとの決定的な違い

「それってChatGPTのRAGと何が違うの?」と聞かれることがあります。

結論から言うと、NotebookLMは“考える過程”が見えるAIです。

ChatGPTの場合

  • 答えは賢い

  • でも「なぜそう言ったのか」が分かりにくい

  • 元資料との対応関係が曖昧

NotebookLMの場合

  • どの資料の

  • どの部分を根拠に

  • どう解釈したか

が、かなり明示的です。

教育現場で使うと、「AIが答えを出す」ではなく

「AIの思考プロセスを一緒に追う」 という学びが生まれます。

これは大きい。


3. 教育現場での破壊力がすごい

プロクラスでは、

  • プログラミング

  • ITパスポート

  • 探究学習

などを扱っていますが、NotebookLMとの相性は抜群です。

例えばこんな使い方

  • 教科書PDFを入れて

    → 「この章を中学生にも分かるように説明して」

  • 複数資料を入れて

    → 「共通点と違いを整理して」

  • レポート下書きを入れて

    → 「論理の飛躍がある箇所を指摘して」

“先生の分身”がもう一人増える感覚です。

しかも、生徒ごとに

  • 理解度

  • 語彙レベル

  • 興味関心

に合わせて説明を変えられる。

これ、個別最適化学習の完成形にかなり近いです。


4. ビジネス利用では「資料地獄」から解放される

NotebookLMの真価は、資料が多ければ多いほど発揮されます。

  • 何十ページもある提案書

  • 過去の議事録

  • 契約書の束

  • RFP(仕様書)

これらをまとめて入れて、

  • 「要点を3分で説明して」

  • 「リスクだけ抽出して」

  • 「この前提条件ってどこに書いてある?」

と聞ける。

もう

「資料を探す人」

「まとめる人」

「理解する人」

を分ける必要がありません。

考えるところだけ人間がやる

これが現実的になります。


5. NotebookLMが示す“AI活用の正解”

ここが一番伝えたいところです。

NotebookLMを使っていて感じるのは、AI活用の本質は「質問力」ではなく「材料」だ

ということ。

  • どんな資料を

  • どの粒度で

  • どう整理して渡すか

これが8割。

つまり、

AIを使いこなせない

= 能力が低い

ではなく

= 情報の構造化ができていない

という話なんですね。

これは、これからの DX・AI教育で必須の視点 です。


6. これからNotebookLMを使う人へ

注意しなければならない点もあります。
NotebookLMは、「魔法の道具」ではありません。

ですが、

  • 学ぶ

  • 教える

  • 考える

  • 整理する

このすべてを、一段階レベルアップさせてくれるツール です。

特に、

  • 教育関係者

  • 研修担当者

  • コンサル

  • 経営者

このあたりの方には、是非一度触ってみてほしいです。

きっと「AIって、こう使うものだったのか」という感覚になります。

プロクラスでも、今後このNotebookLMを活用した

AI×学習の新しい形 をどんどん試していく予定です。

また実践例がたまったら、続編も書きますね。

それではまた!