【セミナー参加特選】NotebookLMハンズオンセミナー（汎用版）

「夢の機能」１１選：NotebookLMでの具体的な活用イメージとプロンプト例

1. 「会議前の予習完了アシスタント」（資料読解、論点整理）

夢の実現イメージ： 大量の会議資料（PDF、Googleドキュメント、ウェブサイトなど）をNotebookLMに投入。短時間で資料全体の概要、主要な論点、自分がおさえておくべきポイント、想定される質疑応答などを把握し、会議に万全の体制で臨む。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 会議に関連する全ての資料（議題書、過去の議事録、参考資料PDF、関連ウェブページのURLなど）を1つのノートブックにソースとしてアップロードします。
2. NotebookLMが自動生成する各資料のサマリーやノートブック全体の概要（ブリーフィング）を確認します。
プロンプト例：
- 概要把握：
  - 「これらの資料全体を通して、今回の会議の主な目的は何ですか？」
  - 「各資料の要点を3行でまとめてください。」
  - 「この会議で最も重要な決定事項は何になりそうですか？」
- 論点整理：
  - 「今回の会議で議論されるべき主要な論点をリストアップしてください。」
  - 「資料の中で、意見が対立しそうな箇所はありますか？それはどのような点ですか？」
- 自分がおさえるべきポイント：
  - 「私がこの会議で特に発言を求められそうな点は何ですか？（私の役割は〇〇です）」
  - 「この会議に向けて、私が事前に理解しておくべき背景情報はありますか？」
- 想定問答準備：
  - 「これらの資料に基づいて、会議で出そうな質問とそれに対する模範的な回答を3つ作成してください。」
  - 「〇〇という論点について、どのような反論が予想されますか？また、それに対する再反論のポイントを教えてください。」
- 特定の資料への深掘り：
  - 「資料AのP.5に書かれているXXについて、もっと詳しく説明してください。」
  - 「資料Bの提案内容のメリットとデメリットを教えてください。」

2. 「新人（インターン）教育カリキュラム魔法の杖」（学習ガイド作成、FAQ生成）

夢の実現イメージ： 既存の社内マニュアル、業務手順書、過去の成功事例、OJT資料などをNotebookLMに投入。それらを基に、新人（インターン）向けの体系的な研修カリキュラム案、学習ガイド（Q&A形式、小テスト形式）、用語集などを自動生成。教育担当者の負担を大幅に軽減する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 新人教育に関連する資料（業務マニュアルPDF、製品知識資料、社内規定集、過去の研修資料、成功事例集など）をノートブックにアップロードします。
プロンプト例：
- カリキュラム案作成：
  - 「これらの資料を基に、新人営業向けの1週間の研修カリキュラム案を作成してください。各日の学習目標と主要な学習項目を含めてください。」
  - 「〇〇業務を新人が覚えるためのステップバイステップの学習プランを提案してください。」
- 学習ガイド作成：
  - 「製品Aに関するマニュアルから、新人が最初に覚えるべき重要ポイントを10個挙げ、それぞれについて簡単な解説と確認クイズを1つ作成してください。」
  - 「これらの資料全体の内容を理解するための、よくある質問とその回答（FAQ）を15個作成してください。」
  - 「〇〇業務の手順について、新人が間違えやすいポイントとその対策をまとめた学習ガイドを作成してください。」
- 用語集作成：
  - 「これらの資料に出てくる業界用語や社内用語をリストアップし、それぞれの意味を初心者にも分かりやすく説明してください。」
- ロールプレイングシナリオ作成：
  - 「顧客対応マニュアルを基に、新人研修で使えるクレーム対応のロールプレイングシナリオを3つ作成してください。」

3. 「あなたの専属AI書記官！音声から“使える”議事録を自動生成」（音声からの議事録作成、情報保護）

夢の実現イメージ：会議の音声データ（M4Aファイル等）をNotebookLMにアップロード。AIが内容を理解し、主要な発言、決定事項、アクションアイテム、担当者、期限などを整理した「使える」議事録のドラフトを自動生成。情報が外部学習に利用されないため、機密性の高い会議でも安心。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 会議の音声データ（M4Aファイル等）をノートブックにソースとしてアップロードします。
プロンプト例：
- 文字起こし：
  - 「一般公開するため発話者はアルファベット名にして文字起こししてください。」
- 全体概要と主要トピック：
  - 「この会議の主な議題と、話し合われた主要なトピックをリストアップしてください。」
  - 「この会議全体のサマリーを300字程度で作成してください。
- 決定事項の抽出：
  - 「この会議で決定された事項を全てリストアップし、それぞれ誰が承認したか（もし言及があれば）教えてください。」
- 特定の議論の深掘り：
  - 「〇〇というテーマに関する議論について、主な意見と結論をまとめてください。」
  - 「〇〇さんの主な発言内容を要約してください。」
  - 「予算に関する話し合いで、どのような選択肢が検討されましたか？」
- 議事録フォーマットでの出力：
  - 「これらの情報を基に、標準的な議事録のフォーマット（会議名、日時、場所、参加者、議題、決定事項、ToDoリスト、次回会議日程など）で整理してください。」
  - 「この会議の議事録のドラフトを作成してください。特に重要なポイントは太字で示してください。」

4. 「予算折衝の最強交渉パートナー」（根拠資料作成、想定問答）

夢の実現イメージ： 過去の予算申請資料、関連する市場データ、競合の動向、社内規定などをNotebookLMに投入。今回の予算申請を通すための強力な根拠資料の作成、想定される反論への対策、説得力のあるプレゼンテーションの骨子などをAIがサポート。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 予算申請に関連する資料（過去の予算実績、今回の申請理由書、市場調査レポート、競合の財務情報、社内の予算策定ガイドラインなど）をノートブックにアップロードします。
プロンプト例：
- 根拠資料の強化：
  - 「今回の予算申請の妥当性を裏付けるデータを、これらの資料から抽出・整理してください。」
  - 「過去の成功事例で、同様の予算規模で大きな成果を上げたケースはありますか？その際のポイントを教えてください。」
  - 「市場データAとBを比較し、今回の予算投入が市場機会を捉える上でなぜ重要なのか説明してください。」
- 想定問答の準備：
  - 「この予算申請に対して、経理部から出そうな厳しい質問を3つ挙げ、それぞれに対する説得力のある回答案を作成してください。」
  - 「もし『費用対効果が見えない』と指摘された場合、どのように反論するのが効果的ですか？資料Cのデータを活用してください。」
- プレゼンテーション骨子作成：
  - 「この予算を獲得するための、5分間のプレゼンテーションの構成案を作成してください。導入、現状課題、提案内容、期待効果、予算内訳、結論の流れでお願いします。」
  - 「今回の予算申請のメリットを、経営層に響くように3つのポイントでまとめてください。」
- 代替案の検討（守りの戦略）：
  - 「もし要求通りの予算が承認されなかった場合、優先順位をつけて削減できる項目はありますか？その場合のインパクトも考慮して提案してください。」

5. 「競合分析からの戦略立案アドバイザー」（情報収集・分析、戦略示唆）

夢の実現イメージ： 競合企業のウェブサイト、IR情報、業界レポート、ニュース記事などをNotebookLMに投入。AIが情報を整理・分析し、競合の強み・弱み、戦略、市場でのポジショニングなどを客観的に提示。自社の戦略立案に必要な示唆や、考慮すべき論点、新たなビジネスチャンスのヒントなどを提供する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 競合他社に関する情報（ウェブサイトURL、決算資料PDF、製品カタログ、業界分析レポート、関連ニュース記事など）を、できれば競合ごとにノートブックを分けるか、タグ付けするなどして整理してアップロードします。自社の関連資料も別のノートブックに準備しておくと比較分析に役立ちます。
プロンプト例：
- 競合の基本情報整理：
  - 「競合A社の主な事業内容、ターゲット顧客、収益モデルを、資料に基づいて説明してください。」
  - 「競合B社の過去3年間の主要なプレスリリースから、彼らの戦略の変遷を読み取れますか？」
- 強み・弱み分析（SWOTのSとW）：
  - 「競合A社の製品・サービスの強みと弱みを、顧客視点と技術視点からそれぞれ3つずつ挙げてください。」
  - 「これらの資料から判断できる、競合C社の組織的な課題は何ですか？」
- 戦略分析：
  - 「競合A社と競合B社のマーケティング戦略の違いを、具体的な事例を交えて比較してください。」
  - 「競合各社が注力している新しい技術やサービスは何ですか？その市場への影響を予測してください。」
- 市場ポジショニングの把握：
  - 「〇〇市場における、競合A社、B社、C社のポジショニングマップを作成するための情報を整理してください。（例：価格帯 vs 品質、ターゲット層 vs 製品機能など）」
- 自社戦略への示唆（自社資料も参照させる場合）：
  - 「競合のこれらの動向を踏まえ、自社製品Xが取るべき差別化戦略について、3つのアイデアを提案してください。自社の強みである〇〇を活かす方向でお願いします。」
  - 「競合B社が最近発表した新サービスは、自社の既存事業にどのような脅威をもたらしますか？また、それに対する対抗策として考えられることは何ですか？」
  - 「これらの競合分析結果から、自社が参入すべき新たな市場や、開発すべき新機能のヒントはありますか？」

6. 「契約書・規約の“落とし穴”発見アシスタント」（法的文書読解、リスクチェック）

夢の実現イメージ： 長くて複雑な契約書や利用規約のPDFをNotebookLMに読み込ませ、注意すべき条項、リスクがありそうな箇所、自社にとって不利になりそうな文言などをAIが指摘。法務担当者でなくても、契約内容のポイントを素早く把握し、潜在的なリスクを事前に察知する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 確認したい契約書、利用規約、社内規定などの法的文書（PDF、テキストファイルなど）をノートブックにアップロードします。
2. 関連する法律の条文や、過去の類似契約書のひな形などもソースとして追加すると、より高度な分析が可能です。
プロンプト例：
- 重要条項の確認：
  - 「この契約書の中で、特に注意して確認すべき条項を5つ挙げてください。」
  - 「秘密保持義務に関する条項はどこに記載されていますか？その内容を要約してください。」
  - 「契約解除に関する条件と手続きについて、該当箇所を教えてください。」
- リスクチェック：
  - 「この契約書において、当社にとって潜在的なリスクとなり得る条項はありますか？その理由も説明してください。」
  - 「免責事項や責任制限に関する条項で、特に一方的な内容になっている箇所はありますか？」
- 特定のキーワード・概念の検索：
  - 「『不可抗力』に関する記述はありますか？その定義と適用範囲を教えてください。」
  - 「この利用規約で、ユーザーの個人情報がどのように扱われるかについて説明してください。」
- （比較分析）
  - 「この契約書と、以前締結した契約書B（ソースとして追加）を比較し、主な変更点をリストアップしてください。」

7. 「お客様の声（VOC）分析＆改善提案サポーター」（顧客の声分析、改善提案）

夢の実現イメージ： アンケート結果、お客様からの問い合わせメール、SNS上の口コミなどをNotebookLMに集約。顧客が感じている不満や要望、製品・サービスへの評価などをAIが分析・抽出し、具体的な改善策や新サービスのアイデアに繋がるヒントを発見する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. お客様の声に関するデータ（アンケートの自由記述CSV/テキスト、問い合わせメールのコピー、レビューサイトのテキストデータ、SNS投稿のテキストなど）をノートブックにアップロードします。
2. 関連する製品情報やサービス概要などもソースとして追加すると、より文脈を理解した分析が可能です。
プロンプト例：
- ポジティブ/ネガティブ意見の抽出：
  - 「これらの顧客の声から、製品Aに対するポジティブな意見とネガティブな意見をそれぞれ5つずつ抽出してください。」
  - 「最も多く寄せられている不満点は何ですか？」
- 要望・改善点の特定：
  - 「顧客が具体的に改善を求めている機能やサービスは何ですか？リストアップしてください。」
  - 「新機能のアイデアに繋がりそうな顧客の要望はありますか？」
- 特定のテーマに関する分析：
  - 「価格に関する顧客の意見をまとめてください。」
  - 「カスタマーサポートの対応について、どのような評価が多いですか？」
- 改善提案のヒント出し：
  - 「これらの顧客の声を基に、製品Aの満足度を向上させるためのアイデアを3つ提案してください。」
  - 「最も深刻な不満点を解決するために、どのような対策が考えられますか？」

8. 「業界トレンド・最新技術“キャッチアップ”ナビゲーター」（情報収集、トレンド把握）

夢の実現イメージ： 業界ニュースサイトのURL、専門家のブログ記事、リサーチペーパーのPDFなどをNotebookLMに定期的に投入。最新の技術動向、市場の変化、競合の新戦略などをAIが要約・整理し、忙しい中でも効率的に業界情報をキャッチアップ。自社のビジネスに活かせるヒントを見つける。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 情報収集したい業界のニュースサイトのRSSフィード（もしあれば）、特定のキーワードで検索した記事のURL、ダウンロードしたレポート（PDF）、専門家の論文などをノートブックにアップロードします。
2. 定期的に新しい情報を追加していくことで、NotebookLMを最新情報データベースとして活用できます。
プロンプト例：
- 最新情報の要約：
  - 「今週追加したニュース記事の中で、最も注目すべき技術トレンドは何ですか？3つのポイントでまとめてください。」
  - 「〇〇市場における最近の大きな変化について、これらのレポートから読み取れることを教えてください。」
- 特定の技術・企業の動向追跡：
  - 「AI技術に関する最新の研究動向について、何か新しい発見はありましたか？」
  - 「競合企業Xが最近発表した新しい取り組みについて、その概要と市場への影響を説明してください。」
- 自社への影響分析：
  - 「この新しい技術トレンドは、当社の既存事業にどのような影響を与える可能性がありますか？」
  - 「これらの市場の変化に対応するために、当社が検討すべきことは何ですか？」
- 情報源の比較・深掘り：
  - 「記事AとレポートBでは、〇〇という技術に対する評価が異なるようですが、それぞれの論点を整理してください。」

9. 「社内規定・業務フロー“なんでも相談”コンシェルジュ」（社内情報検索、疑問解決）

夢の実現イメージ： 複雑な社内規定集、多岐にわたる業務フロー図、過去の通達などをNotebookLMに学習させる。社員が「あの手続きどうするんだっけ？」「この場合の規定は？」と疑問に思った際、AIが関連資料から的確な答えを即座に提示。問い合わせ対応の負担軽減と、業務の標準化を促進する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 社内規定集（PDF、Wordをテキスト化）、業務マニュアル、稟議フロー図（説明文と共に）、過去の社内通達などをノートブックにアップロードします。
プロンプト例：
- 規定の確認：
  - 「出張費の申請手続きについて教えてください。必要な書類と期限もお願いします。」
  - 「育児休業を取得する場合の社内規定について、主なポイントを説明してください。」
- 業務フローの確認：
  - 「新製品の企画を稟議にあげる際の、承認フローを教えてください。」
  - 「顧客からのクレームが発生した場合の、初期対応の手順は何ですか？」
- 過去の事例検索：
  - 「以前、〇〇のようなケースが発生した際の対応事例はありますか？」
- あいまいな点の明確化：
  - 「社内規定Aの第X条の『やむを得ない事情』とは、具体的にどのような場合を指しますか？関連する補足資料があれば教えてください。」
- FAQ作成：
  - 「これらの社内規定について、社員からよくありそうな質問とその回答を10個作成してください。」

10. 「パーソナル・スキルアップ“学習プラン”デザイナー」（自己学習支援、計画作成）

夢の実現イメージ： 自分が習得したいスキルに関するオンライン記事、書籍の目次や要約、専門家のブログ、関連する社内資料などをNotebookLMに投入。AIがそれらの情報を整理し、自分に合った学習計画の提案、重要ポイントの抽出、理解度チェックのための質問作成などをサポート。効率的な自己学習を実現する。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. 学習したいテーマに関する資料（ウェブ記事のURL、書籍のPDFや目次、オンラインコースのシラバス、関連する社内研修資料など）をノートブックにアップロードします。
2. 自分の現在のスキルレベルや学習目標などもプロンプトで伝えると、よりパーソナライズされたサポートが期待できます。
プロンプト例：
- 学習計画の提案：
  - 「これらの資料を基に、データ分析スキルを3ヶ月で基礎から学ぶための学習計画を提案してください。各週の学習テーマと目標、おすすめの資料も含めてください。」
- 重要ポイントの抽出：
  - 「〇〇という技術について、初心者が最初に理解すべき最も重要な概念を3つ教えてください。」
  - 「これらの記事の中で、最も実践的なノウハウが書かれている箇所はどこですか？」
- 理解度チェック問題作成：
  - 「資料Aの内容を理解できたか確認するための、選択式の問題を5つ作成してください。」
  - 「〇〇というテーマについて、自分の言葉で説明できるようになるための練習問題を3つ出してください。」
- 関連情報の深掘り：
  - 「このブログ記事で触れられている△△というツールについて、もっと詳しく知りたいです。関連する情報源はありますか？」
- 学習内容の要約・整理：
  - 「今週学習したこれらの内容を、マインドマップ形式で整理するためのキーワードを抽出してください。」

11.「アイデア枯渇知らず！AIと創る“無限ブレスト”パートナー」（アイデア生成、共通点抽出）

夢の実現イメージ：
・過去の企画書、研修資料、ワークショップのアジェンダ、参考にした書籍の要約、ブレインストーミングのメモなどをNotebookLMにすべて投入。
・AIにこれらの情報を組み合わせたり、異なる視点から解釈させたりすることで、既存のアイデアと重複しない新しい企画の種を次々と生み出す。
・あるいは、過去の膨大な資料群から、自分が無意識のうちに大切にしてきたテーマや価値観、成功パターンの共通項をAIが客観的に抽出し、今後の企画の「軸」を明確にする。
NotebookLMでの具体的な操作：
1. アイデア出しの元となる多様な資料（過去の企画書、研修資料、ワークショップのアジェンダ、ブレストメモ、関連書籍の要約、ウェブ記事URLなど）を1つのノートブックにアップロードします。
2. 「新しいアイデアが欲しい」「共通点を見つけたい」など、目的に応じたプロンプトを入力します。
プロンプト例：
- 新しいアイデアの生成（重複回避）：
  - 「これらの過去のワークショップ資料と内容が重複しない、新しい参加型研修のアイデアを5つ提案してください。テーマは『チームビルディング』でお願いします。」
  - 「既存の製品Aのプロモーション企画とは異なる視点で、新しいターゲット層に響くキャンペーンのアイデアを3つ、それぞれのコンセプトと共に教えてください。」
  - 「資料にある技術トレンドBと、当社の過去の成功事例Cを組み合わせた、新しいサービスアイデアは考えられますか？」
- 既存アイデアの発展・組み合わせ：
  - 「資料Dのワークショップアイデアと、資料Eの研修内容を融合させた、より効果的なプログラム案を提案してください。」
  - 「これらの企画案の中で、まだ深掘りされていない要素や、別の角度から展開できそうなポイントはありますか？」
- 共通テーマ・核となる価値観の抽出：
  - 「私が過去に実施したこれらの研修資料全体を通して、一貫して伝えているメッセージや、私が最も重要視している教育方針は何だと考えられますか？3つのキーワードで示してください。」
  - 「これらの成功した企画書に共通する要素や、成功パターンを分析し、今後の企画立案に活かせる教訓を教えてください。」
- 多様な視点からのアイデア出し：
  - 「このテーマについて、小学生にも分かるように説明するワークショップのアイデアを考えてください。」
  - 「もし予算が今の10倍あったとしたら、どんな革新的な研修プログラムが実現できますか？これらの資料を参考に、突飛なアイデアでも構いません。」
  - 「これらの資料を、全く異なる業界（例：エンタメ業界）の視点から見ると、どんな新しいビジネスのヒントが見つかりますか？」