投稿者 global-ai-media 
Googleの「NotebookLM」は、指定した文書に基づき回答を生成する能力で注目を集めていますが、各ノートブックが独立しているという制約がありました。最新の動向では、Geminiを介して複数のノートブックを横断的に参照可能にすることで、この壁が取り払われつつあります。本記事では、この連携がもたらす実務上のインパクトと、日本企業が社内ナレッジを安全かつ効率的に活用するためのポイントを解説します。
NotebookLMが抱えていた「情報のサイロ化」という課題
Googleが提供するNotebookLMは、ユーザーがアップロードしたPDFやテキストファイル、Googleドキュメントなどを「ソース（情報源）」として読み込ませ、その内容に基づいて要約や回答を行うAIツールです。一般的な生成AI（ChatGPTやGeminiの通常モード）とは異なり、回答の根拠をアップロードされた資料のみに限定する「グラウンディング（Grounding）」の精度が高い点が特徴です。これにより、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減できるため、社内規定の確認や論文調査などの実務で重宝されています。
しかし、NotebookLMには構造上の限界がありました。それは「ノートブック（プロジェクト）」単位で情報が独立している点です。例えば、「プロジェクトAの議事録まとめ」と「プロジェクトBの仕様書まとめ」という2つのノートブックを作成した場合、これらを横断して「AとBの共通課題は何か？」と問うことは、これまで困難でした。情報が整理されているものの、それぞれのノートブックが「サイロ化」してしまっていたのです。
Geminiを「オーケストレーター」として活用する
最近のアップデートや連携強化により、Gemini（特にGemini AdvancedやGoogle Workspaceの拡張機能など）を経由することで、作成した複数のNotebookLMのノートブックを参照できる環境が整いつつあります。これは、Geminiを情報の「オーケストレーター（指揮者）」として配置することを意味します。
具体的には、チャットインターフェースであるGeminiに対し、「NotebookLMにある『2023年度営業レポート』と『2024年度市場調査』の両方を参照して、当社の成長阻害要因を分析して」といった指示が可能になります。これにより、個別に深掘りされたナレッジベースを横串で刺し、より上位の意思決定に必要なインサイトを引き出すことが可能になります。
日本企業における具体的な活用シナリオ
この「複数ソースの横断検索・分析」は、文書主義が根強い日本企業の商習慣において、以下のような領域で特に威力を発揮すると考えられます。
- 過去プロジェクトの資産化： 日本企業には「過去の提案書」や「完了報告書」が大量に眠っています。これらを年度や部署ごとのノートブックとして整理し、Geminiで横断検索することで、「過去5年間の類似案件におけるトラブル事例」などを即座に抽出できます。
- 部門間連携の促進： 「営業部の顧客ヒアリングメモ」と「開発部の技術仕様書」を別々のノートブックで管理しつつ、商品企画担当者が両方を参照しながら「顧客要望を満たすための技術的課題」を洗い出す、といった使い方が可能です。
- コンプライアンス対応： 複数のガイドラインや法改正情報を個別のソースとして管理し、特定の業務フローが最新の全規定に抵触しないかを複合的にチェックする際の補助ツールとして活用できます。
日本企業のAI活用への示唆
このNotebookLMとGeminiの連携は、高価なRAG（検索拡張生成）システムを自社開発せずとも、手軽に「社内データ活用」を実現できる点で魅力的です。しかし、組織として導入する際には以下の点に留意すべきです。
1. データガバナンスとセキュリティの線引き
最も重要なのは、入力データの扱いです。無料版のGoogleアカウントを使用する場合、入力データがAIの学習に利用される可能性があります。企業ユースでは、必ず「Gemini for Google Workspace」などのエンタープライズ契約を結び、データがモデルの学習に使われない設定（ゼロデータリテンションの方針など）を確認する必要があります。機密情報を扱う以上、シャドーIT化を防ぐための管理運用ルールの策定が不可欠です。
2. 「小規模RAG」としての位置づけ
全社規模のナレッジ検索システムを構築するには、数千万円規模の投資と長い開発期間が必要になることが一般的です。しかし、NotebookLMとGeminiの連携は、部署単位やプロジェクト単位での「スモールスタートなRAG」として機能します。まずは特定のチームでパイロット運用を行い、有用性を検証してから大規模なシステム投資を検討するという、堅実なアプローチが推奨されます。
3. 人間による最終確認の徹底
いくらグラウンディング精度が高いとはいえ、AIは文脈を読み違える可能性があります。特に日本語のビジネス文書に見られる「曖昧な表現」や「行間を読む文化」は、AIが誤解釈しやすい領域です。出力された分析結果はあくまで「ドラフト」や「視点の提供」として捉え、最終的な判断や事実確認は必ず人間が行うというプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。