株式会社TIMEWELLの濱本です。
日々の業務において、膨大な情報の中から必要な知識を効率的に収集し、分析・活用する能力は、ビジネスパーソンにとって不可欠なスキルとなっています。近年、AI技術の目覚ましい発展により、この情報処理プロセスは大きな変革期を迎えています。中でも、Googleが提供するAIノートツール「ノートブックLM（NotebookLM）」は、その独自の機能と使いやすさから、多くの注目を集めてきました。そして今、ノートブックLMは更なる進化を遂げ、私たちのリサーチ体験を根底から覆す可能性を秘めた新機能「DeepResearch」と「マインドマップ」を実装しました。
これまでもノートブックLMは、自身がアップロードしたPDFやGoogleドキュメント、Webサイト情報などを基に、専門性の高いAIアシスタントを構築できる点が評価されてきました。しかし、今回のアップデートでは、単に既存の情報を整理・要約するだけでなく、指定したテーマについて、AIが関連性の高い情報ソースを提案し、深く掘り下げた調査を可能にする「DeepResearch機能」が追加されました。これにより、リサーチの初期段階でありがちな「どこから情報を集めれば良いかわからない」という課題を解決し、より効率的かつ質の高い情報収集が実現します。
さらに、収集した情報を視覚的に整理し、思考を深めるための「マインドマップ機能」も搭載されました。複雑な情報も構造的に把握しやすくなり、新たな気づきやアイデア創出を強力にサポートします。本記事では、この驚くべき進化を遂げたノートブックLMの新機能、特に「DeepResearch」と「マインドマップ」に焦点を当て、その特徴から具体的な活用方法、そして既存のAIツールとの比較まで、徹底的に解説していきます。この革新的なツールが、あなたの情報収集・分析プロセスをどのように変革するのか、ぜひご覧ください。
ノートブックLMの核心：その特徴とDeepResearch機能がもたらす調査革命 実践！DeepResearch機能の使い方とChatGPTとの比較分析 思考を視覚化するマインドマップ機能とノートブックLMの戦略的活用 まとめ ノートブックLMの核心：その特徴とDeepResearch機能がもたらす調査革命
ノートブックLMが他のAIツールと一線を画し、多くのビジネスパーソンや研究者から支持を集めている背景には、そのユニークな特徴があります。新機能であるDeepResearchを理解する上で、まずはノートブックLMが持つ基本的な強みを把握しておくことが重要です。ここでは、ノートブックLMの主要な特徴を整理し、それらがディープリサーチ機能とどのように結びつき、調査プロセスに革命をもたらすのかを解説します。
ノートブックLMの最も際立った特徴は「即時専門性」にあります。一般的な大規模言語モデル（LLM）が、インターネット上の膨大な情報を学習データとしてアウトプットを生成するのに対し、ノートブックLMはユーザーがアップロードまたは指定したデータソースのみに基づいて応答を生成します。これは、特定のプロジェクトや研究テーマに関するPDF、テキストファイル、Googleドキュメント、WebサイトのURL、さらにはYouTube動画のトランスクリプトといった多様な形式の情報をノートブックLMに「学習」させることで、その特定の情報群に特化した「専門AI」を即座に構築できることを意味します。例えば、特定の業界レポートや社内文書、学術論文などをソースとしてアップロードすれば、ノートブックLMはその内容に関するエキスパートとして機能し、質問応答、要約作成、アイデア出しなどを高精度で行います。この仕組みにより、一般的なAIでは得られない、文脈に即した深い洞察や、専門分野に特化したアウトプットを引き出すことが可能になります。
第二に、「アップロードデータからの出力」という原則は、AIが生成する情報の信頼性を高める上で極めて重要です。ノートブックLMは、ユーザーが提供した情報ソースの範囲内でしか回答を生成しません。そのため、AIが事実に基づかない情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象のリスクを大幅に低減できます。もしアウトプットに誤りがあった場合、それはAIモデル自体の問題ではなく、元となったデータソースの内容に起因する可能性が高いと考えられます。これにより、ユーザーは生成された情報をより安心して利用でき、ファクトチェックも容易になります。各アウトプットには、参照元のソース箇所が明示されるため、どの情報に基づいてその結論に至ったのかを迅速に確認できる点も、信頼性を担保する上で大きなメリットです。
第三の特徴として、「多様なソースへの対応」が挙げられます。前述の通り、PDF、テキスト、マークダウン、Googleドキュメント、Webサイト、YouTube動画など、様々な形式のデータをインプットとして扱えるため、あらゆる情報源を統合して分析することが可能です。散在する情報を一元管理し、それらを横断的に分析・活用できる柔軟性は、複雑なリサーチプロジェクトにおいて強力な武器となります。
第四に、ノートブックLMの頭脳にはGoogleの最新AIモデル「Gemini」が搭載されています。これにより、高度な自然言語処理能力、文脈理解力、そして多様なタスクに対応する柔軟性を備えています。常に進化を続ける最先端のAI技術を、ユーザーはノートブックLMを通じて活用できるのです。
第五に、「データのプライバシー保護」も重要なポイントです。ノートブックLMでは、ユーザーがアップロードしたデータが、AIモデルのトレーニングに使用されることはないと明記されています。機密性の高い情報や社外秘の文書などを扱う際にも、情報漏洩のリスクを心配することなく、安心して利用できる設計になっています。これは、特にビジネス利用において重要な要素と言えるでしょう。
そして最後に、「継続的な機能アップデート」が行われている点も、ノートブックLMの魅力です。単なる情報整理ツールに留まらず、ユーザーのニーズに応える形で新機能が続々と追加されています。今回の「DeepResearch機能」や「マインドマップ機能」の実装は、まさにその好例であり、ノートブックLMが常に進化し続けるプラットフォームであることを示しています。
これらの特徴を踏まえた上で、「DeepResearch機能」を見ていきましょう。この機能は、ノートブックLMの「アップロードデータからアウトプットを出す」という基本原則は維持しつつ、リサーチの初期段階を強力にサポートします。ユーザーが調査したいテーマに関するプロンプト（指示）を入力すると、ノートブックLM（Gemini）がそのテーマに関連性の高いWebサイトやYouTube動画などの情報ソースを自動で複数提案してくれるのです。従来は、ユーザー自身が信頼できる情報ソースを探し出し、一つ一つアップロードする必要がありましたが、ディープリサーチ機能を使えば、その手間を大幅に削減できます。AIが提案したソースの中から、ユーザーは内容を確認し、調査に適したものだけを選択してノートブックLMに取り込むことができます。もちろん、提案されたソースに加えて、自身で収集したファイルやWebサイトを追加することも可能です。
この機能により、「何について調べたいか」という問いからスタートし、AIの提案を足がかりに関連情報を効率的に収集、その収集した情報群に特化した専門AIを構築し、さらに深く分析を進める、という一連のリサーチプロセスがシームレスに繋がります。これは、情報収集の効率化だけでなく、AIが提案する多様な視点に触れることで、思いがけない発見や調査範囲の拡大にも繋がる可能性があります。まさに、ノートブックLMの持つポテンシャルを最大限に引き出し、調査・分析の質を一段階引き上げる画期的な機能と言えるでしょう。さらに嬉しいことに、このディープリサーチ機能は、現在（動画公開時点）、ノートブックLMの無料版でも利用可能となっています。これにより、多くのユーザーが手軽に高度なリサーチ機能を試すことができます。
実践！DeepResearch機能の使い方とChatGPTとの比較分析
ノートブックLMに新たに搭載されたDeepResearch機能は、リサーチの効率と質を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。ここでは、具体的な操作手順を追いながら、その使い方を詳しく解説し、さらに同様の調査機能を持つChatGPTのDeepResearch機能と比較することで、それぞれのツールの特性と最適な活用シーンを探っていきます。
まず、ノートブックLMでディープリサーチ機能を利用する手順を見ていきましょう。ノートブックLMを開き、新しいノートブックを作成、または既存のノートブックを開きます。情報ソースを追加する画面で、「ソースをアップロード」といったボタンの近くに「ディープリサーチを開始」ボタンが表示されます。このボタンをクリックすることが、DeepResearch機能の入り口となります。
次に、調査したいテーマに関するプロンプトを入力します。デモンストレーションでは、「2025年から5年間でデザインツール業界のマーケットシェアがどのように変わっていくのか」という具体的なプロンプトが使用されました。このプロンプトを送信すると、ノートブックLM（内部のGemini）がインターネット上から関連性の高い情報ソースを検索し、候補となるWebサイトやYouTube動画などをリストアップして提示します。例えば、「デザイン業界の動向」「主要ツールの比較」「市場予測レポート」といった内容を含む可能性のあるソースが提案されるでしょう。
ユーザーは、提案されたソースのタイトルや概要を確認し、今回の調査目的に合致するもの、信頼性が高いと思われるものを選択します。「インポート」ボタンを押すと、選択したソースがノートブックLMに自動的に追加され、内容の読み込みが開始されます。読み込みが完了したソースにはチェックマークが付き、分析対象のデータとして扱えるようになります。ここで重要なのは、提案されたソースを鵜呑みにせず、自身の判断で取捨選択することです。また、提案されたソースだけでは不十分な場合や、特定の情報源を加えたい場合は、従来通り「ソースを追加」ボタンからファイルやURLを手動で追加することも可能です。これにより、AIの提案と自身の知見を組み合わせた、より質の高い情報基盤を構築できます。
ソースの読み込みが完了した段階では、まだ具体的なアウトプットは生成されていません。ここからがノートブックLMの本領発揮です。右側のメモ欄にある「ブリーフィングドキュメント」を選択すると、読み込んだ全てのソース（デモでは10件）の内容を統合し、構造化された概要レポートを自動生成してくれます。これは、ChatGPTのDeepResearch機能で生成されるドキュメントに近いものと言えるでしょう。概要、主要なトレンド、課題、将来予測といった項目で整理されたレポートは、調査テーマ全体の俯瞰的な理解を助けます。
あるいは、「ブリーフィングドキュメント」に頼らず、チャットインターフェースを使って、より具体的に知りたい観点から質問を投げかけることも可能です。例えば、デモンストレーションのように「これからのデザイン業界がどのようになっていくのか」と質問すれば、ノートブックLMは読み込んだ10件のソースの中から関連する情報を抽出し、回答を生成します。この際、生成された回答の各部分が、どのソースのどの箇所に基づいているかが明確に示されるため（引用元へのハイライト表示）、情報の信頼性を確認しやすく、ファクトチェックが容易に行えます。気に入った回答は「メモに保存」しておくことで、後から参照したり、他のドキュメントに活用したりできます。最近のアップデートにより、保存したメモからも参照元ソースを確認できるようになった点も利便性が向上しています。
さて、このノートブックLMのディープリサーチ機能と、ChatGPT（特に有料プランのChatGPT Plusで提供されるDeepResearch機能）を比較してみましょう。
まず利用料金の観点では、ノートブックLMのDeepResearch機能は無料版でも利用できるのに対し、ChatGPTの同等機能は基本的に有料プラン（月額約2800円程度）が必要です。手軽に試せるという点ではノートブックLMに軍配が上がります。
次に調査プロセスの違いです。ノートブックLMでは、まずAIがソースを提案し、ユーザーがそれを選択・追加してから分析を開始します。一方、ChatGPTでは、プロンプトを入力すると、AIが「どのような観点で調査しますか？」「対象はBtoBですか？BtoCですか？」「地域はグローバルですか？日本ですか？」といった具合に、調査のスコープを絞り込むための質問を投げかけてきます。これにより、ユーザーの意図に沿った、より的確な調査結果を得やすくなります。動画の例では「Canva、BtoC、日本」と絞り込むことで、より具体的なレポートが生成されていました。ノートブックLMには、現時点でこのような対話的な絞り込み機能はありません。
アウトプットの質と範囲については、一長一短があります。ChatGPTは、絞り込み質問を通じてユーザーの意図を正確に把握し、広範なWeb情報から関連性の高いものを自動で収集・分析して、網羅的で構造化されたレポートを生成する傾向があります。グラフの挿入（一部文字化けあり）や、参考文献リストの提示など、レポートとしての完成度が高い場合が多いようです。デモンストレーションでは、Canvaの日本市場における成長予測や競合比較など、的を射た内容が出力されていました。
一方、ノートブックLMは、良くも悪くも「ユーザーが選択したソース」に強く依存します。AIが提案するソースの質や関連性が低い場合、あるいはユーザーの選択が適切でない場合、生成されるアウトプットも的外れになる可能性があります。動画の例でも、最初のプロンプトに対して提案されたソースをそのまま利用した結果、期待した「デザインツール業界」よりも広い「経済全般」に関する情報が多く含まれてしまい、やや焦点がぼやけたアウトプットになった場面がありました。しかし、これは裏を返せば、ユーザーが意図的に信頼性の高いソースや特定の文書群を選択すれば、その範囲内で極めて精度の高い、専門的な分析が可能になるということです。情報の出所を厳密に管理したい、特定の文書群のみに基づいて分析したい、といったニーズにはノートブックLMが適していると言えます。
ソース選択の自由度と課題も比較ポイントです。ノートブックLMはAIがソースを提案してくれますが、現状では一度に提案される数が10件程度と限られています。より多くのソースを扱いたい場合は、複数回DeepResearchを実行するか、手動で追加する必要があります。また、提案されるソースの質にばらつきがある可能性も指摘されており、ユーザーによる確認と選別が不可欠です。この選別作業に手間がかかるのであれば、最初から自分でソースを探した方が早いと感じるケースもあるかもしれません。
ChatGPTは、ソース選択のプロセスは基本的にAIに任せる形になりますが、その分、ユーザーはソース探しの手間から解放されます。
まとめると、手軽さや無料での利用、特定の情報ソース群に限定した詳細分析、情報の出所の厳密な管理を重視する場合はノートブックLMが有利です。一方、調査範囲の絞り込み、網羅的で完成度の高いレポートの自動生成、ソース探しの手間削減を求める場合はChatGPT Plusが適していると言えるでしょう。ただし、ノートブックLMも今後のアップデートで、ソース提案の質や量、対話的な絞り込み機能などが改善される可能性は大いにあります。
思考を視覚化するマインドマップ機能とノートブックLMの戦略的活用
ノートブックLMの進化は、DeepResearch機能だけに留まりません。収集・分析した情報を整理し、理解を深め、新たなアイデアを生み出すための強力なツールとして、「マインドマップ機能」が実装されました。この機能は、テキストベースの情報やチャットのやり取りを、視覚的に分かりやすいマップ形式で表示し、複雑な関係性や構造を一目で把握することを可能にします。ここでは、マインドマップ機能の具体的な使い方と、DeepResearch機能と組み合わせた戦略的な活用法について掘り下げていきます。
マインドマップ機能の利用は非常に簡単です。ノートブックLMのチャットインターフェース内に、「マインドマップ」というオプションが表示されています。これをクリックすると、現在ノートブックに追加されている情報ソース全体、あるいは特定のチャットのやり取りに基づいて、AIが自動的にマインドマップを生成します。デモンストレーションでは、DeepResearch機能で収集した複数のソース（動画内では最終的に20件のソース）を元にマインドマップが作成されました。
生成されたマインドマップは、中心となるトピック（例：「2025年の展望と注目トピックス」）から、関連するサブトピック（例：「マーケティングの変化」「デザイン業界の動向」など）が放射状に広がっていく構造になっています。各ノード（トピック）はクリックすることでさらに下位のトピックへと展開していくことができ、情報の階層構造を直感的に辿ることが可能です。例えば、「マーケティングの変化」ノードをクリックすると、「未来のコンテンツマーケティング」が現れ、さらにそれをクリックすると「AIに伴うコンテンツマーケティングの進化」といった具体的な項目へとドリルダウンできます。
このマインドマップ機能の特筆すべき点は、単なる情報の視覚化ツールに留まらないことです。各ノードを選択すると、そのトピックに関連するチャットが自動的に生成され、即座にそのトピックについてさらに深く掘り下げた質問をしたり、要約を求めたりすることができます。例えば、マインドマップ上で「AIに伴うコンテンツマーケティングの進化」というノードを選択すると、チャット欄に「『未来のコンテンツマーケティング』がより大きな文脈において何を意味しようとしているのか議論してください」といったプロンプトが自動入力され、それに対する回答をノートブックLMに生成させることができるのです。これにより、膨大な情報の中から気になるポイントを視覚的に発見し、その詳細をテキストで確認・分析するというプロセスが非常にスムーズに行えます。情報量が多い場合、テキストのレポートだけでは全体像を掴みにくかったり、重要なポイントを見逃してしまったりすることがありますが、マインドマップを併用することで、情報の構造を把握し、関心のある部分に効率的にアクセスできるようになります。
このマインドマップ機能は、DeepResearch機能と組み合わせることで、その真価を最大限に発揮します。まず、DeepResearch機能を使って調査テーマに関連する多様な情報ソースを収集します。次に、収集したソース群全体を俯瞰するためにマインドマップを生成します。これにより、AIが自動的に情報を整理し、主要なテーマやトピック、それらの関連性を可視化してくれます。ユーザーはマインドマップを眺めることで、調査対象の全体像を素早く把握し、特に重要と思われる領域や、さらに深掘りしたいトピックを特定できます。
そして、マインドマップ上で特定したトピックについて、関連するチャット機能を使ってノートブックLMに質問を投げかけ、詳細な分析や要約、異なるソース間の比較などを依頼します。例えば、「デザイン業界におけるAIの役割の変化」というノードが気になった場合、そのノードを選択して「このトピックについて、ソースAとソースBの情報を比較し、具体的な変化をリストアップしてください」といった指示を出すことができます。このように、DeepResearchで収集した広範な情報をマインドマップで構造化し、気になる部分をチャットで深掘りするというサイクルを回すことで、効率的かつ効果的なリサーチと分析が可能になります。
さらに、マインドマップはアイデア発想のツールとしても活用できます。可視化された情報の繋がりを眺めているうちに、これまで気づかなかった新たな関係性や、異なるトピックを結びつける斬新なアイデアが生まれることがあります。ブレインストーミングの叩き台としてマインドマップを利用し、そこから派生する疑問やアイデアをチャット機能でさらに練り上げていく、といった使い方も有効でしょう。
ノートブックLMの戦略的な活用においては、DeepResearch機能で「情報の入口」を広げ、マインドマップ機能で「情報の構造化と探索」を行い、そしてチャット機能とメモ機能で「情報の深化と記録」を行う、という一連の流れを意識することが重要です。これらの機能を連携させることで、単なる情報収集ツールとしてだけでなく、思考を整理し、知識を体系化し、新たな洞察を生み出すための強力な「第二の脳」としてノートブックLMを活用することができます。今後のアップデートで、さらに機能が洗練されていくことを期待しつつ、現時点でもこれらの新機能を積極的に試してみる価値は十分にあると言えるでしょう。
まとめ
本記事では、GoogleのAIノートツール「ノートブックLM」に新たに実装された「DeepResearch機能」と「マインドマップ機能」について、その特徴、具体的な使い方、そしてChatGPTとの比較を交えながら詳しく解説してきました。
ノートブックLMは、ユーザーが提供した情報ソースに基づいて応答を生成するという独自のアーキテクチャにより、専門性の高いAIアシスタントを構築でき、ハルシネーションのリスクを低減できるという強みを持っています。今回追加されたDeepResearch機能は、この基本思想を踏襲しつつ、調査テーマに関連する情報ソースの提案をAIが行うことで、リサーチの初期段階における情報収集の手間を大幅に削減します。無料版でも利用可能という手軽さも魅力ですが、AIが提案するソースの質や量、対話的な絞り込み機能の不在といった点は、今後の改善が期待される部分でもあります。
一方、マインドマップ機能は、収集した情報を視覚的に整理し、その構造を一目で把握することを可能にします。単なる可視化に留まらず、気になるトピックから直接チャットを起動し、さらに深く情報を掘り下げることができるため、膨大な情報を効率的に探索し、理解を深める上で非常に有効なツールです。
DeepResearch機能で効率的に情報を収集し、マインドマップ機能で全体像を把握しながら探索を進め、チャット機能で詳細を分析・記録するという一連のプロセスは、これまでのリサーチ体験を大きく変える可能性を秘めています。特に、特定の文書群やデータセットに基づいて詳細な分析を行いたい場合や、情報の出所を厳密に管理したい場合には、ノートブックLMは非常に強力な選択肢となるでしょう。
もちろん、ChatGPT Plusが提供するDeepResearch機能のように、対話による調査範囲の絞り込みや、完成度の高いレポートの自動生成といった面では、まだノートブックLMに課題があることも事実です。しかし、Googleという巨大テック企業が開発を進めるノートブックLMは、今後も継続的なアップデートにより、さらに洗練され、強力なツールへと進化していくことが予想されます。
AI技術の進化は止まることを知りません。ノートブックLMのような革新的なツールを積極的に活用し、その特性を理解した上で使いこなすことが、これからのビジネスや研究活動において、ますます重要になっていくはずです。ぜひ一度、ノートブックLMの新機能を試し、その可能性を体感してみてはいかがでしょうか。