最近話題のAIノート「NotebookLM（旧Project Tailwind）」を実際に触ってみました。この記事では、NotebookLMがどんな場面で使えるのか、システムエンジニアの視点から整理してみたいと思います。
NotebookLMとは？
NotebookLMは、Googleが提供するAIノート機能です。従来のAIチャットとは違い、ユーザーがアップロードした資料（PDFやテキストなど）を元に、その情報に基づいて会話ができる点が特徴です。
つまり、「自分専用の知識ベース」を使ってAIと対話ができるツールと言えます。ChatGPTなどの一般的なAIチャットと違って、自分の持っている資料をベースにやりとりできるので、より正確で深いやり取りがしやすくなっています。
NotebookLMでできること・向いている使い方
◎ 情報の整理と分析に強い
NotebookLMは、情報を構造的に整理する場面に適しています。たとえば：
- 調査で集めた資料を一つのノートにまとめて比較・分析
- 自分だけが持っている非公開の情報と、公開されている情報を組み合わせて検討
- インターネット検索では混じりがちなノイズを省いて、確度の高いデータのみで検討できる
このように、信頼できる情報に基づいて考えを整理したい時に便利です。
※「確度」とは、情報の正しさや信頼性の高さを指します。
ChatGPT有料版との違いは？
ChatGPT（有料版）でもファイルを添付してやりとりできますが、NotebookLMはドキュメント単位で情報を蓄積・整理できる点が少し異なります。
ファイル管理がしやすく、ノートごとに会話が分かれているため、「プロジェクトごとの思考整理」に向いています。
個人用途：シンプルに使うなら投資分析が現実的かも
正直なところ、個人の用途ではそこまで頻繁に使うシチュエーションが浮かびません。というのも、普段の生活で「資料をAIに読ませて分析したい場面」って、実はあまり多くないんですよね。
ただし、投資分析には活用の余地があります。たとえば：
- DeepResearchで調べた企業情報
- 自分の資産運用記録（ポートフォリオ）
- 過去の株価動向に関するメモ
などをNotebookLMにまとめれば、「自分用の分析AI」として使える可能性があります。自分で入力した情報だけで分析できる点は、他のツールにない強みです。
仕事での活用：RAG的な活用が現実味あり
一方、業務での用途はかなり多く想定できます。
社内ドキュメントや業務ルールなどをNotebookLMにアップロードしておけば、それを前提とした回答が得られるので、社内向けチャットボット的な使い方が可能です。
※RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIに知識を渡して答えさせる仕組みのことで、NotebookLMもこれに近い形で動作します。
さらに、以下のような使い方も期待できます：
- 設計書や仕様書をインプット → AIにレビューさせる
- 複数の業務資料をまとめて比較・要約
- 社内マニュアルの検索性向上
情報量が多い環境ほど、NotebookLMの効果が見えやすいと感じました。
まとめ：個人よりも業務向けに強いAIノート
NotebookLMは、「AIに何かを聞く」というよりも、「AIにベースとなる知識を渡して一緒に考えてもらう」ツールです。
個人での活用シーンは限られますが、業務の中で大量の資料を扱う人や、知識の再利用を効率化したい職種には特におすすめです。
今後、社内ツールやクラウドサービスとの連携が進めば、さらに使いやすくなることが期待されます。
