「GoogleのAIツールが増えすぎて、どれをどう使えばいいのか分からない…」
「NotebookLMとGemini、結局どちらを使えば業務効率が上がるの？」
こういった疑問や悩みを持っている方も多いのではないでしょうか？
実は、この2つのツールは「どちらか選ぶ」ものではなく、「組み合わせて使う」ことで真価を発揮します。
単体では解決できなかった複雑なタスクも、両者を適切に連携させることで、驚くほどスムーズに進められるようになります。
本記事では、NotebookLMとGeminiの決定的な違いから、具体的な連携フロー、そしてビジネスや学習での実践的な活用事例について解説しました。
生成AI活用支援を行っている弊社が、日々の業務で実際に実践しているノウハウのみを凝縮してご紹介します。
あなたのAI活用レベルを一段階引き上げる内容になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
NotebookLMとGeminiの違いは？連携前に知るべき特徴
ここからは、NotebookLMとGeminiそれぞれの特徴と、なぜ連携が必要なのかを解説します。
NotebookLMは「守り・収束」に強く、Geminiは「攻め・発散」に強いという特性があります。
それぞれの得意分野を正しく理解することで、ツールの使い分けが明確になります。
それでは、両者の違いを詳しく見ていきましょう。
NotebookLMは「根拠に基づく」情報整理・分析の専門家
NotebookLMの最大の特徴は、ユーザーがアップロードした資料（ソース）のみに基づいて回答を生成する点にあります。
一般的なAIがWeb上の膨大なデータから確率的に回答を作成するのに対し、NotebookLMは指定された情報の範囲内でのみ思考します。
これにより、生成AIの最大の課題である「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを極限まで抑えることができます。
社内マニュアル、契約書、論文、会議の議事録など、正確性が求められる情報を扱う際に圧倒的な信頼性を発揮します。
また、アップロードした資料の内容を要約したり、資料間の関連性を見つけ出したりする能力に長けています。
たとえば、YouTube動画のURLや複数のPDFファイルを読み込ませて「A案とB案の共通点と相違点をリストアップして」と指示すれば、瞬時に比較表の元となる情報を抽出してくれます。
さらに、音声概要（Audio Overview）機能を使えば、資料の内容をまるでポッドキャストのように音声で解説してくれます。解説の重点やレベルを指示してカスタマイズすることも可能になり、移動中などの「ながら学習」にも最適です。
あくまで「手元の情報」を深く理解し、活用するためのツールであると言えます。
こちらはNotebookLMの具体的な機能や仕様について解説した公式ヘルプです。 合わせてご覧ください。https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461
Geminiは「創造と対話」が得意なマルチタスクAI
一方、GeminiはGoogleが誇る最新のマルチモーダルAIモデルを搭載した、汎用的なチャットボットです。
Googleが提供する生成AI「Gemini」の基本的な使い方や料金、できることを知りたい方は、こちらの記事で詳細をご確認いただけます。 合わせてご覧ください。
Web検索（Google検索）とリアルタイムに連動しており、インターネット上の最新情報を踏まえた回答が可能です。
Geminiの強みは、ゼロからのアイデア出しや、文章のドラフト作成、画像の生成、コーディングなど、クリエイティブなタスクにあります。
「新しいマーケティング施策を10個考えて」「このテーマでブログ記事の構成案を作って」といった、正解のない問いに対して多様なアプローチを提案してくれます。
また、Google Workspaceとの連携も強力です。
Gmail、Googleドキュメント、Googleスプレッドシートなどのデータにアクセスし、それらを横断して情報を処理することができます。
NotebookLMが「与えられた情報を分析する」ことに特化しているのに対し、Geminiは「外部情報を収集し、新しい価値を創造する」ことに長けています。
最新のトレンドを調査したり、壁打ち相手として思考を広げたりするフェーズでは、Geminiの右に出るものはありません。
こちらはGemini 1.5 Proのモデル性能や技術的な詳細について解説したレポートです。 合わせてご覧ください。https://arxiv.org/pdf/2403.05530
【比較表】NotebookLM・Gemini・Deep Researchの機能と得意分野
これら3つのツールの違いを整理すると、役割分担がより明確になります。
それぞれの機能と得意分野を以下の観点で比較します。
まず「情報の参照元」についてです。
NotebookLMはユーザーがアップロードしたソース（PDF、Web・YouTubeのURL、音声ファイル等）に限定されます。
Geminiは学習データに加え、Google検索を通じてWeb上の全情報を参照します。
Deep Research（Gemini Advanced機能）は、さらに深くWebを巡回し、数百ページに及ぶ情報を自律的に調査します。
次に「得意なタスク」です。
NotebookLMは要約、Q&A、分析、情報の構造化が得意です。
Geminiはアイデア出し、創作、翻訳、コーディング、一般的な相談に適しています。
Deep Researchは市場調査、競合分析、技術リサーチなど、時間を要する調査業務を代行することに特化しています。
最後に「アウトプットの性質」です。
NotebookLMは事実に基づいた正確で堅実な回答を出力します。
Geminiは流暢で創造的、かつ提案型の回答を出力します。
Deep Researchは網羅的で詳細なレポート形式での出力を基本とします。
このように、ツールごとに明確な「性格」があります。
これらを状況に応じて使い分ける、あるいは組み合わせることで、単一のツールでは到達できない高品質な成果物を作成することが可能になります。
相互補完で質を高める！NotebookLMとGeminiの具体的な連携フロー
ここからは、NotebookLMとGeminiを実際にどのように組み合わせて使うのか、その具体的なフローを解説します。
「Geminiで広げて、NotebookLMで整える」、あるいは「NotebookLMで固めて、Geminiで膨らませる」。
この2つの方向性を意識するだけで、アウトプットの質は劇的に向上します。
それでは、それぞれのパターンを見ていきましょう。
【Gemini→NotebookLM】アイデアを広げてから情報を集約する（発散→収束）
まず、新しいプロジェクトの立ち上げや企画立案の初期段階で有効なのが「GeminiからNotebookLMへ」の流れです。
このフローは、情報がまだ手元にない状態からスタートする場合に特に役立ちます。
具体的な手順としては、まずGeminiに「〇〇業界の最新トレンドを教えて」「××に関する課題を洗い出して」といったプロンプトを投げかけます。
Geminiをより深く使いこなすための、コピペ可能なプロンプト集はこちらの記事でご紹介しています。 合わせてご覧ください。
Geminiの持つ広範な知識とWeb検索能力を使って、アイデアの種や関連情報を大量に生成（発散）させます。
そして、Geminiが出力した回答や、参照したWeb記事のURLをコピーし、NotebookLMのソースとして読み込ませます。
次に、NotebookLM上で「読み込ませた情報から、実現可能性の高いアイデアを3つに絞って」「この情報の矛盾点を指摘して」といった指示を出します。
NotebookLMは読み込まれた情報のみを根拠にするため、Geminiが広げすぎた風呂敷を畳み、論理的に整理（収束）してくれます。
こうすることで、Geminiの創造性とNotebookLMの堅実さをいいとこ取りした、ユニークかつ現実的な企画書や提案資料を作成することができます。
「発散」で可能性を探り、「収束」で質を高める、最強の連携パターンです。
【NotebookLM→Gemini】正確なソースを元にアウトプットを作成する（収束→生成）
次に、すでに信頼できる資料やデータが手元にある場合に有効なのが「NotebookLMからGeminiへ」の流れです。
このフローは、社内資料や専門書などの正確な情報をベースに、対外的なコンテンツを作成したい場合に適しています。
まず、社内のマニュアル、議事録、あるいは自分が書いたメモなどをNotebookLMにアップロードします。
NotebookLMに「この資料の要点を箇条書きでまとめて」「この部分の解説文を作成して」と指示し、正確な要約や構成案を作成させます。
この段階では、情報の正確性が何よりも保証されています。
そして、NotebookLMが出力したテキストをコピーし、Geminiにペーストします。
Geminiに対して「この内容を元に、初心者にも分かりやすいブログ記事を書いて」「この要約を魅力的なプレゼンのスピーチ原稿に書き換えて」と指示します。
Geminiの高い文章作成能力を活用することで、正確な情報を維持しつつ、読み手にとって魅力的で分かりやすい表現（生成）に変換することができます。
事実確認はNotebookLMに任せ、表現のブラッシュアップはGeminiに任せることで、チェック作業の時間を大幅に短縮できます。
Deep Research（Gemini Advanced）とNotebookLMの使い分け
Gemini Advancedで利用可能な「Deep Research」機能は、AI活用の次元をさらに一つ引き上げます。
これは通常のGeminiの検索とは異なり、AIが自律的に「調査計画」を立て、数十〜数百のWebサイトを巡回・分析し、包括的なレポートを作成する機能です。
こちらはDeep Research機能の概要や使い方について解説した公式記事です。 合わせてご覧ください。https://support.google.com/gemini/answer/16577209
Deep Researchの最適な使いどころは、「NotebookLMに入れるための『質の高いソース』をゼロから作る」場面です。
例えば、「東南アジアにおけるSaaS市場の競合プレイヤーとシェア率を詳細に調査したい」という場合、人間が検索して資料を集めると数日かかります。
これをDeep Researchに任せれば、数分から数十分で詳細なレポートが完成します。
このDeep Researchが作成したレポートをPDFやGoogleドキュメントとして出力し、それをNotebookLMに読み込ませるのです。
そうすれば、NotebookLMはその「超高品質な調査レポート」を専属の知識ベースとして持ち、ユーザーはそのレポートに対して「A社とB社の戦略の違いは？」とチャットで対話できるようになります。
Deep Researchを「最強の資料収集係」、NotebookLMを「最強の分析係」として連携させることで、リサーチ業務の工数は10分の1以下に圧縮されるでしょう。
【ビジネス編】業務効率が劇的に上がる連携活用事例
ここからは、実際のビジネスシーンで役立つ具体的な連携事例を3つ紹介します。
市場調査、会議の効率化、競合分析など、多くのビジネスパーソンが抱える課題を解決するシナリオを用意しました。
明日からの業務にそのまま使えるテクニックばかりですので、ぜひ参考にしてください。
こちらはEquifaxなど、世界の業界リーダーによる生成AIの実践的な活用事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders
Geminiで市場調査の仮説を立て、NotebookLMで社内資料と突き合わせる
新規事業の開発において、市場のニーズと自社のアセット（資産）を適合させる「Product-Market Fit」の検証は不可欠です。
しかし、外部環境の調査と内部環境の照合を同時に行うのは容易ではありません。
まず、Geminiを使って市場調査の仮説を立てます。
「20代向けのフィットネスアプリのトレンドと、ユーザーが抱える不満を5つ挙げて」といったプロンプトで、市場の機会を探ります。
GeminiはWeb上の最新情報から、具体的なトレンドやアンケートデータなどを引用して回答してくれます。
次に、その回答内容と、自社の過去の事業計画書やユーザーインタビューの議事録をNotebookLMに読み込ませます。
そしてNotebookLMに「Geminiが挙げた市場トレンドの中で、自社の技術リソース（資料A参照）で解決できるものはどれか？」と問いかけます。
NotebookLMは社内資料の内容を正確に把握しているため、「自社の動画配信技術を使えば、トレンドの第3位にある『自宅でのフォーム指導』という不満を解消できる可能性があります」といった、根拠に基づいた提案をしてくれます。
会議の議事録をNotebookLMで要約し、GeminiでTo Doリストとメール案を作成
毎日のように行われる会議ですが、議事録の整理やネクストアクションの共有に時間を取られていませんか？
この作業も、2つのAIを連携させることで自動化できます。
まず、会議の録音データ（音声ファイル）や動画URLをそのままNotebookLMにアップロードします（文字起こしは不要です）。
NotebookLMに「会議の決定事項と、未決事項を箇条書きでまとめて」と指示し、要点を整理させます。
長い会議でも、重要なポイントを漏らさずに抽出してくれるのがNotebookLMの強みです。
次に、その抽出された要点をGeminiに渡します。
Geminiに対して「この決定事項に基づき、担当者別のTo Doリストを表形式で作成して。さらに、関係者に共有するための丁寧なメール文面も作成して」と指示します。
Geminiはフォーマットを整えたり、ビジネスメールのマナーに沿った文章を書いたりするのが得意なため、そのままコピペして送信できるレベルのアウトプットが完成します。
人間が行うのは、最終的な内容のダブルチェックだけになり、事務作業の負担が激減します。
そもそも議事録の正しい書き方がわからないという方は、こちらの記事を合わせてご覧ください。議事録のテンプレートも無料でダウンロードできます。
NotebookLMで競合分析を行い、Geminiで差別化戦略の壁打ちをする
競合他社の動きを把握し、差別化戦略を練る際にも、連携プレーが光ります。
競合企業のIR資料、ホワイトペーパー、WebサイトのPDFなどを収集し、NotebookLMにまとめて読み込ませます。
NotebookLMに「競合A社が現在注力しているターゲット層と、提供している価値のキーワードを抽出して」と質問します。
複数の資料から、競合の戦略の核心部分を正確に抜き出すことができます。
これにより、事実に基づいた正確な競合分析が完了します。
その分析結果をGeminiに入力し、「競合A社は〇〇層をターゲットにしている。これに対して、当社が狙うべきニッチなターゲット層はどこか？差別化するためのキャッチコピー案を10個考えて」と壁打ちを行います。
Geminiはマーケティングのフレームワークなどの一般知識も持っているため、NotebookLMの分析結果をベースに、多角的な視点から戦略アイデアを提供してくれます。
分析はNotebookLMで正確に、戦略立案はGeminiで大胆に、という使い分けが成功の鍵です。
【学習・研究編】理解度が深まる連携活用事例
ここからは、学生や研究者、あるいは資格取得を目指す社会人の方に向けた活用事例を紹介します。
学習効率を最大化し、深い理解を得るためには、インプットとアウトプットのバランスが重要です。
こちらはNotebookLMを活用したアクティブラーニング（RAG）の学習効果について解説した研究論文です。 合わせてご覧ください。https://www.researchgate.net/publication/390772640
NotebookLMとGeminiを使えば、自分専用の「最強の家庭教師」を作ることができます。
論文や参考書をNotebookLMに読み込ませ、Geminiで模擬試験を作成する
難解な論文や分厚い参考書の内容を定着させるには、読むだけでなく問題を解くことが効果的です。
しかし、適切な問題集が手に入らない場合や、特定の章だけを集中的に学習したい場合もあるでしょう。
まず、学習したい論文（PDF）や参考書の該当ページをNotebookLMに読み込ませます。
NotebookLMは資料の内容を完全に理解しているため、「この論文の結論に至るまでの論理展開を要約して」といった質問にも的確に答えられます。
ここで、NotebookLMに「この資料の重要な用語と概念を20個リストアップして」と指示し、重要ポイントを抽出させます。
次に、そのリストをGeminiに渡し、「これらの用語を使った、4択式の模擬試験問題を10問作成して。解答と解説も付けて」と指示します。
Geminiは教育的なトーンで問題を作成するのが得意です。
作成された問題を解くことで、自分の理解度を客観的にチェックできます。
間違えた問題については、再度NotebookLMに戻って該当箇所を読み直すことで、学習サイクルを回すことができます。
NotebookLMの「音声概要」で全体像を掴み、Geminiで不明点を深掘りする
新しい分野を勉強し始める際、いきなり専門書を読み込もうとして挫折した経験はありませんか？
まずは全体像をざっくりと把握することが、学習のハードルを下げるコツです。
NotebookLMの「音声概要（Audio Overview）」機能を使います。
資料をアップロードして音声ガイドを生成すると、AI同士の対話形式で資料の内容を解説してくれます。
これを通勤中や家事の合間に聴くことで、難しい内容でもストーリーとして頭に入ってきます。
まずは「耳」から情報を入れ、大枠を理解するのです。
その後、音声を聞いて気になった点や分からなかった用語について、Geminiに質問します。
「さっきの解説に出てきた『〇〇』という概念について、小学生でも分かるように例え話を使って説明して」とGeminiに頼みます。
Geminiは噛み砕いた説明が得意なため、専門用語を日常的な事象に置き換えて解説してくれます。
NotebookLMで全体を俯瞰し、Geminiで細部を解像度高く理解する、という流れが非常にスムーズです。
こちらは教育現場におけるAIツールの試験導入と成果について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://blog.google/technology/google-deepmind/ai-classroom-northern-ireland/
Geminiで英語の例文を大量生成し、NotebookLMで自分専用の単語帳を作る
語学学習において、自分に必要な単語やフレーズだけを集めた単語帳は強力な武器になります。
市販の単語帳ではカバーしきれない、自分の仕事や趣味に特化した英語学習を実現しましょう。
まず、Geminiに「IT業界のプロジェクトマネージャーが頻繁に使う英単語と、その実践的な例文を50個作成して」と指示します。
Geminiは文脈に応じた自然な英語を生成してくれます。
さらに「それぞれの単語の語源や、類義語とのニュアンスの違いも解説して」と付け加えれば、より深い知識が得られます。
Geminiが出力した内容をコピーし、Googleドキュメントなどに貼り付けてPDF化し、NotebookLMに読み込ませます。
これで「自分専用のIT英語単語帳」がNotebookLM内に完成しました。
あとはNotebookLMに対して「この単語帳の中から、会議の進行で使うフレーズだけを抜き出してクイズを出して」と対話することで、効率的に復習ができます。
自分の興味関心に合わせた教材をGeminiで作り、それをNotebookLMで学習ツール化するという高度な連携です。
【キャリア・転職編】自己分析と選考対策の連携活用事例
ここからは、転職活動やキャリアプランニングにおける活用事例を紹介します。
自分の強みを客観的に分析し、企業ごとの対策を練る作業は、孤独で精神的にも負担がかかるものです。
AIをキャリアアドバイザーとして活用し、選考通過率を高めるための戦略を解説します。
自分の職務経歴書をNotebookLMに読み込ませ、Geminiで面接の想定問答を作る
面接対策で最も重要なのは、自分の経歴と応募企業の求める人物像を一貫させることです。
しかし、自分の経歴を客観視するのは意外と難しいものです。
まず、自分の職務経歴書や履歴書をPDFにしてNotebookLMに読み込ませます。
NotebookLMはあなたの経歴データを完全に把握した状態になります。
「私の経歴の中で、マネジメント能力をアピールできるエピソードはどこか？」「転職回数が多い理由を聞かれた場合、ポジティブに答えるための要素はあるか？」といった質問をNotebookLMに投げかけます。
NotebookLMは記述された事実に基づいて、あなたの強みや一貫性のあるキャリアパスを言語化してくれます。
次に、その分析結果と志望企業の募集要項（JD）をGeminiに入力します。
「私の強み（NotebookLMの出力）を踏まえて、この企業の面接で聞かれそうな質問を10個リストアップし、それぞれの回答案を作成して」とGeminiに指示します。
Geminiは面接官の視点になりきり、鋭い質問と、それに適したロジカルな回答を作成してくれます。
これにより、自分ひとりでは気づけなかったアピールポイントを発見し、自信を持って面接に臨むことができます。
Geminiで業界トレンドを洗い出し、NotebookLMで志望企業のIR情報と照らし合わせる
志望動機を語る上で、「なぜその業界か」「なぜその企業か」を深く語れることは大きな武器になります。
そのためには、業界全体の動向と、その企業の立ち位置を正確に理解する必要があります。
まず、Geminiを使って志望する業界のトレンドを調査します。
「自動車業界の今後5年間のトレンドと、直面している課題（EV化、自動運転など）を詳しく教えて」と質問し、業界全体の地図を把握します。
Geminiが出してくれた課題やトレンドキーワードをメモしておきます。
次に、志望企業の最新の中期経営計画や統合報告書（IR資料）をNotebookLMに読み込ませます。
そしてNotebookLMに「この資料の中で、Geminiで調べた『EV化の課題』に対して、どのような対策や投資を行っていると書かれているか？」と質問します。
NotebookLMは膨大な資料の中から、企業の具体的な取り組み箇所を特定してくれます。
これにより、「御社は業界全体の課題である〇〇に対して、××という独自の戦略を掲げており、そこに魅力を感じました」という、非常に説得力のある志望動機を作成することができます。
NotebookLMとGeminiの連携に関するよくある質問（FAQ）
最後に、NotebookLMとGeminiを連携させて使う際によくある質問とその回答をまとめました。
ツールを使い始める前に、疑問点を解消しておきましょう。
NotebookLMとGeminiのアカウントは連携（同期）できますか？
現時点では、NotebookLMとGeminiの間で、チャット履歴や設定をボタン一つで自動同期するような直接的な連携機能は提供されていません。
それぞれのツールは独立して動作しています。
そのため、本記事で紹介したように、Geminiの出力をコピーしてNotebookLMにソースとして追加する、あるいはGoogleドキュメントやドライブを経由してデータを共有する、といった「データの受け渡し」が必要になります。
ただし、Googleのエコシステム内にあるため、Googleドライブ上のファイルを介した連携は非常にスムーズに行えます。
将来的には、よりシームレスな連携機能が実装される可能性も十分にあります。
アップロードしたデータはGeminiの学習に使われますか？
これは企業で利用する際に最も懸念される点ですが、明確な違いがあります。
NotebookLMに関しては、Googleは「個人的なソースのデータがNotebookLMのトレーニングに使用されることはない」と明言しています。
生成AIへ社内データを学習させる際の方法やセキュリティ上の注意点については、こちらの記事で詳細に解説しています。 合わせてご覧ください。
アップロードした資料は、あくまであなたのノートブック内でのみ使用され、他者のAIモデルの学習に使われることはありません。
一方、無料版のGemini（個人用アカウント）で入力したデータやプロンプトは、GoogleのAIモデルの改善や学習に使用される可能性があります。
機密情報を扱う場合は、Gemini Advanced（Google One AIプレミアムプラン）や、企業向けのGemini for Google Workspaceを利用することをおすすめします。
これらの有料プランや企業向けプランでは、データが学習に使用されない設定になっています。
セキュリティポリシーに合わせて、適切なプランとツールを選択することが重要です。
こちらはGoogle Workspaceにおけるエンタープライズ向けのセキュリティとプライバシー保護について解説した公式資料です。 合わせてご覧ください。https://support.google.com/a/answer/15706919
スマホアプリ版で両方のツールを連携して使えますか？
GeminiにはiOSおよびAndroid向けの専用アプリがあり、手軽に利用できます。
一方、NotebookLMには現時点で専用のネイティブアプリは存在しませんが、モバイルブラウザ（ChromeやSafariなど）からアクセスして利用することは可能です。
モバイル版の表示にも最適化されているため、スマホでも閲覧や簡易的な操作は問題なく行えます。
連携フローとしては、スマホのGeminiアプリで調査を行い、その結果をクリップボードにコピーして、ブラウザで開いたNotebookLMにペーストするという使い方が可能です。
特にNotebookLMの音声概要機能は、スマホのバックグラウンド再生に対応しているため、移動中のインプット手段としてスマホでの利用は非常に相性が良いと言えます。
場所を選ばずに、ポケットの中にある2つのAIを使いこなしましょう。
NotebookLMとGemini、使い分けで終わってない？「連携できない人」と「成果を出す人」の決定的違い
あなたはまだ「GeminiとNotebookLM、どっちを使えばいいの？」と悩んでいませんか？実はその悩み自体が、AI活用のチャンスを逃している証拠かもしれません。Googleが提供するこれら2つのツールは、単体ではなく「組み合わせる」ことで、単なる足し算以上の効果を発揮します。多くのビジネスパーソンがツールの使い分けで満足してしまう中、成果を出すトップ層はこれらを「連携」させ、業務スピードを劇的に向上させています。この記事では、多くの人が陥りがちな「片手落ち」な使い方と、プロが実践する「掛け合わせ」の極意を、具体的なテクニックを交えて解説します。
【警告】単体利用はあなたの「生産性」を頭打ちにするかもしれない
「Geminiに任せればなんでもできる」「NotebookLMがあれば分析は完璧」――。もしそう信じて疑わないなら、少し危険なサインです。それぞれのツールには明確な「限界」が存在します。Geminiは創造的ですが、時に平気で嘘をつく（ハルシネーション）リスクがあります。一方、NotebookLMは正確ですが、手元の資料以上のアイデアを生み出すことは苦手です。
この特性を無視して単体で使い続けると、次のようなリスクが生じます。
- 精度の低い成果物：Geminiの不確かな情報を鵜呑みにし、裏取りの工数が増大する。
- 視野の狭い分析：NotebookLM内の情報に固執し、外部のトレンドや新しい視点を見落とす。
- 業務の分断：ツールを行き来するだけで時間が過ぎ、本質的な思考時間が削られる。
便利なツールを使っているつもりが、実はツールの特性に振り回され、本来のパフォーマンスを発揮できていない可能性があるのです。
引用元：
Googleの仕様において、NotebookLMはユーザーがアップロードしたソース（情報源）のみに基づいて回答を生成する「ソースグラウンディング」機能を有し、情報の正確性を担保します。対してGeminiは、広範な学習データとWeb検索を活用したマルチモーダルな生成能力を特徴としており、両者の設計思想と得意領域は根本的に異なります。（Google公式ブログおよび製品仕様より）
【実践】2つのAIを「ハイブリッド」に使い倒すプロの連携術
では、「成果を出す人」はこれらをどう使っているのでしょうか？答えは、互いの弱点を補完し合う「連携フロー」を構築している点にあります。ここでは、誰でも今日から実践できる3つの「連携」パターンをご紹介します。
連携術①：Geminiで「広げて」NotebookLMで「整える」
新しい企画を立てる際、ゼロから考えるのは非効率です。まずGeminiという「発想豊かなパートナー」に市場トレンドやアイデアを大量に出させ（発散）、その結果をNotebookLMという「論理的な整理役」に読み込ませて、実現可能なプランに落とし込む（収束）のです。これにより、独創的かつ現実的な企画書が瞬時に完成します。
連携術②：NotebookLMで「裏を取り」Geminiで「表現する」
正確性が求められる社内資料やマニュアル作成では、逆のフローが有効です。NotebookLMに既存資料を読み込ませて正確な要約を作成させ、そのテキストをGeminiに渡して「魅力的なプレゼン原稿」や「分かりやすいブログ記事」にリライトさせるのです。事実は変えず、伝え方だけを洗練させる、最も安全で効果的な時短術です。
連携術③：Deep Researchで「素材を集め」NotebookLMで「対話する」
調査業務においては、Gemini AdvancedのDeep Research機能が最強の「資料収集係」になります。Web上の膨大な情報を自律的に調査させてレポートを作成し、それをNotebookLMにインポートします。すると、NotebookLMはそのレポート内容を完璧に把握した「専属アドバイザー」へと進化します。あなたはアドバイザーと対話するだけで、複雑な調査結果を自由に引き出せるようになるのです。
まとめ
企業は慢性的な人材不足や生産性向上の課題に直面しており、生成AIの活用はもはや避けては通れない経営課題となっています。
しかし、現場では「どのAIツールを選べばいいか判断できない」「高度なプロンプトエンジニアリングを習得する時間がない」といった悩みが尽きず、導入が足踏みしてしまうケースも少なくありません。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは日本初のアプリ型インターフェースを採用し、200種類以上の実用的なAIタスクをパッケージ化した生成AI活用プラットフォームです。
たとえば、日々のメール返信案の作成から、会議の議事録要約、複雑な資料からのデータ抽出、さらには企画書の骨子作成まで、業務に必要な機能を「アプリ」として選ぶだけで、誰でも専門知識なしにAIを使いこなせます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、企業が最も懸念するデータセキュリティも万全で、機密情報漏えいの心配もありません。
さらに、経験豊富なAIコンサルタントによる手厚い導入サポートが用意されているため、「使い方が分からない」という状態で放置されることなく、確実に業務への定着を図ることができます。
導入初日から直感的に操作でき、即座に業務効率化の効果を実感できる設計こそが、多くの企業に選ばれている理由です。
まずは、Taskhubの具体的な活用事例や全機能を網羅した【サービス概要資料】を無料でダウンロードしてください。
Taskhubで“迷わない生成AI活用”をスタートさせ、御社のビジネススピードを劇的に加速させましょう。
