NotebookLMの口コミ・評判｜良かった点と気になった点を整理

NotebookLMという名前は聞いたことがあっても、実際に使った人の評判が良いのか悪いのか、判断材料が無くて導入をためらっている担当者は少なくありません。

この記事では、NotebookLMの口コミ・評判を「良かった点」と「気になった点」に分けて整理したうえで、主な機能、無料版と有料プランの料金の違い、ChatGPT・Perplexityとの違い、導入時の失敗要因と対策、実際の使い方までを解説します。読み終える頃には、自社で導入すべきかどうか、導入する場合に何に注意すべきかを判断できる状態になります。

NotebookLMとは

NotebookLMは、Googleが提供する生成AIツールで、ユーザーがアップロードした資料（ソース）の内容だけに基づいて回答する点が特徴です。なお、Googleは2026年7月に本サービスの名称を「Gemini Notebook」に変更していますが、既存のリンクや機能はそのまま引き継がれており、サービス自体が終了したわけではありません。本記事では検索時に使われることの多い「NotebookLM」という名称で表記を続けます。

一般的な生成AIは学習データ全体から幅広く回答を作りますが、NotebookLMは指定したソースの範囲内でしか回答しません。そのため、AIがもっともらしい誤った情報を作り出してしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象が起きにくいと考えられています。

対応できる資料の形式は、PDF・Googleドキュメント・Webページ・YouTube動画のURLなど幅広く、社内に散在する資料をそのまま読み込ませて使えます。

アップロードした資料の内容は、Googleの基盤AIモデルの学習には使用されない方針が公式に示されています（フィードバック機能でユーザーが評価を送った場合を除く）。社内資料を扱う際のセキュリティ面の判断材料として押さえておきたい点です。

出典：Google Workspace公式サイト／NotebookLMヘルプセンター（Google公式）／プライバシーとご利用条件（Google公式ヘルプ）

NotebookLMの口コミ・評判｜良かった点と気になった点

NotebookLMを実際に使った人の評価は、大きく分けて「資料に基づく回答の正確さ」を評価する声と、「使える場面が限られる」という指摘の2種類に分かれます。それぞれ具体的に見ていきます。

良かった点として挙げられている評価

個人の実体験ブログでは、次のような点が評価されています。

• アップロードした資料に基づいて回答するため、社内資料の要約・整理に使いやすいという評価
• 回答の際に引用元・参照元が明示される仕組みがあり、「回答の根拠を確認できて安心できる」という評価
• 音声概要（Audio Overview）と呼ばれる機能で、資料の内容をもとにAIが対話形式の音声解説を自動生成できる点への評価

音声概要は、アップロードした資料をもとに、AIが会話形式の音声解説を自動で作る機能です。「移動中に資料の内容を耳で把握できる」という声とともに紹介されることが多く、口コミの中でも特に話題になっている機能の一つです。

出典：NotebookLMヘルプセンター（Google公式）

気になった点として挙げられている評価

一方で、個人の実体験ブログでは次のような指摘も見られます。

• 会話の中で自動的にインターネット検索を行い続けるような使い方には対応しておらず、常時最新の情報を追う用途には向かないという指摘（資料をWebページから手動で追加する機能はあるものの、ChatGPTやPerplexityのように会話中に自動でリアルタイム検索する仕組みではない）
• ソース数やチャットの回数に上限があり、無料版では業務量によっては足りなくなる可能性があるという指摘
• 日本語の資料でも回答は概ね自然だが、専門性の高い文書では表現がやや簡潔になりすぎる場合があるという指摘

これらは個人の体験に基づく評価であり、利用環境によって感じ方が異なる可能性があります。とはいえ、これらの指摘は、後述する「導入時の失敗要因と対策」でも扱う内容と関わっています。実際に導入する際は、こうした制限を踏まえたうえで用途を検討することが重要です。

出典：NotebookLMをアップグレードする（Google公式ヘルプ）

NotebookLMの主な機能

口コミで評価されている機能の中身を、公式情報に基づいて具体的に見ていきます。

ソースに基づく回答と引用元表示

NotebookLMは、回答を作る際にアップロードしたソースの中の該当箇所を示しながら回答します。この仕組みにより、読者は回答がどの資料のどの部分に基づいているかをたどって確認できます。社内で共有した資料の要約を、根拠を確認しながら使えるという安心感につながっている機能です。

出典：NotebookLMヘルプセンター（Google公式）

音声概要（Audio Overview）とその他の生成機能

音声概要機能では、アップロードした資料をもとに、2人のAIが会話形式で内容を解説する音声を自動生成できます。議事録やレポートを、移動中や作業の合間に聞き流しで把握したい場面に向いています。

音声概要以外にも、資料の内容をもとに動画形式の解説を生成する機能、要点をフラッシュカードやクイズの形式にまとめる機能、図解（インフォグラフィック）やスライド資料を自動生成する機能などが用意されています。社内研修用の資料作成や、内容の理解度チェックにも応用できます。

出典：NotebookLMヘルプセンター（Google公式）

NotebookLMの料金｜無料版と有料プランの違い

無料版と有料プランでは、利用できる上限や機能の範囲が異なります。自社の利用規模に合わせて、どちらで始めるかを判断する材料として整理します。

NotebookLMの有料プランは、Google One・Google AIの各種プラン（サブスクリプション）に含まれる形で提供されており、プランの階層や名称・料金は改定されることがあります。無料版と比べて、アップロードできるソース数や1日あたりのチャット回数などの上限が拡張される点は共通しています。

項目	無料版	有料プラン
ソース数上限	限定的な上限あり	上限が拡張される
チャット回数	1日あたりの上限あり	上限が拡張される
料金	無料	有料（詳細は公式ページで要確認）

日常的に多くの資料を扱う部署や、複数人で同時に利用する場合は、有料プランへの切り替えを検討する余地があります。なお、プラン名称・料金プランの詳細や金額は変更される可能性があるため、契約前には必ず公式ページで最新情報を確認することをおすすめします。

出典：NotebookLMをアップグレードする（Google公式ヘルプ）／Google One ヘルプセンター（Google公式）／Google AIプラン（Google公式）

NotebookLMとChatGPT・Perplexityとの違い

社内で「なぜNotebookLMを選ぶのか」を説明する際は、代表的な他の生成AIツールとの違いを整理しておくと判断がしやすくなります。

NotebookLM・ChatGPT・Perplexityは、いずれも生成AIツールですが、回答の根拠とする情報源が異なります。NotebookLMはアップロードしたソースの範囲内で回答し、ChatGPTは学習データや会話の履歴を幅広く参照して回答し、Perplexityはインターネット検索の結果を根拠に回答します。

項目	NotebookLM	ChatGPT	Perplexity
回答の根拠	アップロードしたソース	学習データ・会話履歴	インターネット検索結果
得意な用途	社内資料の要約・整理	幅広い相談・文章生成	最新情報の収集
向く企業	社内資料の活用を進めたい企業	汎用的な業務支援を求める企業	最新動向を追いたい企業

この違いから、社内資料の正確な要約・整理にはNotebookLM、最新情報の収集にはPerplexity、幅広い相談や文章生成にはChatGPTが向いている傾向にあると考えられます。用途に応じて使い分ける、あるいは併用することも選択肢になります。

出典：OpenAIヘルプセンター「What is ChatGPT?」／Perplexity公式FAQ

NotebookLM導入時の失敗要因と対策

口コミで指摘されている気になった点を踏まえると、NotebookLMの導入時には次の4つの失敗が起きやすいと考えられます。それぞれの症状と対策を見ていきます。

無料版の上限超過による業務停止

資料数や質問回数が多い部署で無料版を使い続けた結果、途中で上限に達して作業が止まってしまうケースがあります。

原因は、導入前に自部署の利用規模（資料数・利用人数）を見積もらずに、無料版のまま運用を始めてしまうことにあります。

対策として、導入前に想定するソース数・利用頻度を洗い出し、無料版の上限（前掲の比較表）と照らし合わせておきます。超える見込みがある場合は、最初から有料プランの利用を検討します。

出典確認不足による誤情報の社内展開

NotebookLMの回答をそのまま資料化して社内に共有した結果、ソースに含まれていない誤った解釈が広まってしまうケースがあります。

原因は、ソースに基づく回答であっても、要約や解釈の過程で意味が変化する可能性があることを認識せず、引用元を確認しないまま展開してしまうことにあります。

対策として、回答に示される引用元・参照箇所を必ず確認したうえで社内共有し、重要な意思決定に使う場合は原資料も併せて確認する運用ルールを決めておきます。

リアルタイム情報・外部連携非対応の用途誤解

最新のニュースや市場動向の収集にNotebookLMを使おうとして、期待した情報が得られないケースがあります。

原因は、NotebookLMが会話中に自動でインターネット検索を行い続ける仕組みを持たず、リアルタイムの情報取得を主目的としたツールではないという制限を理解しないまま導入してしまうことにあります。

対策として、最新情報の収集には（前掲の比較表のとおり）Perplexityなど検索連携型のツールを併用し、NotebookLMは社内資料の整理・要約という用途に絞って導入します。

無許可データアップロードによるセキュリティ懸念

担当者個人の判断で機密性の高い社内資料をアップロードし、情報システム部門やセキュリティ部門から問題視されるケースがあります。

原因は、法人での利用にあたって、アップロードするデータの範囲や社内の承認プロセスを事前に定めていないことにあります。

対策として、導入前に情報システム部門と連携し、アップロード可能なデータの範囲・承認フローを社内ルールとして定めたうえで運用を始めます。

失敗要因×リスク×対策の一覧

ここまでの4つの失敗要因と対策を一覧に整理すると、次のようになります。自社が当てはまる項目がないか、確認に活用してください。

失敗要因	リスク	対策
無料版の上限超過	業務中に利用できなくなる	利用規模を事前に見積もり、超える場合は有料プランを検討
出典確認不足での社内展開	誤情報が社内に広まる	引用元を必ず確認してから共有する運用ルールを定める
リアルタイム情報非対応の誤解	期待した情報が得られない	用途を社内資料の整理に絞り、検索系ツールと併用する
無許可のデータアップロード	情報漏えい・社内規程違反のリスク	アップロード可能な範囲と承認フローを事前に定める

NotebookLMの使い方｜導入までの3ステップ

実際に使い始める際の流れは、次の3ステップで進められます。

Googleアカウントでログインし、NotebookLMにアクセスします。次に、ノートブックを作成し、社内資料（PDF・Googleドキュメントなど）をソースとしてアップロードします。最後に、チャット欄で資料の内容について質問し、引用元付きの回答を確認します。

出典：NotebookLMヘルプセンター（Google公式）

NotebookLMなどAI導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

NotebookLMの口コミ・評判や料金体系を踏まえても、「自社にとって本当に使いこなせるか」「社内のどの業務に、どこまで任せてよいか」の判断は、担当者一人で抱えるには荷が重いテーマです。ソースの範囲や利用上限の見積もり、社内ルールの整備まで含めると、検討項目は少なくありません。

導入を検討する際は、次のような論点を事前に整理しておく必要があります。

• 自社のどの業務（資料整理・議事録要約・社内問い合わせ対応など）にNotebookLMを活用するか
• 無料版と有料プランのどちらで始め、どのタイミングで切り替えるか
• アップロードするデータの範囲や、社内での運用ルール・承認フローをどう定めるか
• ChatGPTなど他の生成AIと役割をどう分担するか

こうした論点は、自社に知見が無いまま進めると検討だけで時間がかかったり、導入後に想定していた効果が得られなかったりする原因になります。

フリーコンサルタント.jpでは、事業会社やコンサルティングファーム出身のプロ人材を、必要な期間だけ活用できます。生成AIツールの選定・活用方針の設計といった上流の整理から、社内展開・運用ルールの構築、社内メンバーへのノウハウ移転までを一気通貫で伴走支援できる点が特長です。自社にAI活用の専門人材が不足している場合でも、必要な知見をピンポイントで補いながら導入を進められます。

フリーコンサルタント.jpによるAI導入支援の事例

生成AIやデータ活用の推進に関して、フリーコンサルタント.jpが支援した事例を紹介します。

事例①｜大手飲食業界企業：需要予測・発注レコメンドAIの開発支援

200店舗以上・400品目の発注業務を店舗担当者の経験と勘に頼っており、業務が属人化していた企業の事例です。データサイエンティスト・データアナリストなどAI活用の経験者が社内に不足し、本格的なデータ活用の進め方が分からない状態でした。

当時の課題	・データサイエンティスト・データアナリスト人材が社内に不足 ・店舗情報・POSデータをもとにした需要予測を複数人が同じ精度で行うことが困難 ・発注業務が現場の勘に依存し、担当者の休暇・退職で業務が滞るリスクを抱えていた
実施したこと	・店舗ごとの特徴を踏まえた変数を定義し、データを整理 ・PoC（概念実証）を経て、店舗ごとに高い精度で需要予測ができるAIモデルを構築・運用

需要予測AIの活用により発注業務の多くを自動化し、店舗担当者が接客など本来の対応に時間を割けるようになりました。

事例②｜大手通信キャリア企業：デジタル活用推進に向けたCoE組織の立ち上げ支援

業務効率化を目的に、デジタル活用組織（CoE＝Center of Excellence、複数部門の知見を集約する専門組織）の立ち上げを決定したものの、組織立ち上げの推進とデジタル技術活用の両方を担える人材が社内に不足していた企業の事例です。

当時の課題	・デジタル領域の知見と組織立ち上げ経験を併せ持つ人材が社内に不足 ・業務効率化ツールの開発・運用体制をゼロから構築する必要があった
実施したこと	・CoE組織の立ち上げから全体設計・運用構築・実運用までを一気通貫で伴走支援 ・事業部門への課題ヒアリングをもとにしたツール開発の仕組みを構築し、プロパー社員が自走できる体制へ知見を移転

CoE組織の立ち上げと運用の安定化により、プロパー社員が主体的に運用できる体制を構築し、外部人材への依存から段階的に脱却しました。

NotebookLMをはじめとする生成AIの導入・活用でお悩みの際は、無料相談から始められる「フリーコンサルタント.jp」へお気軽にご相談ください。

まとめ

NotebookLMの口コミ・評判は、資料に基づく正確な回答や音声概要機能が評価される一方、リアルタイム情報への非対応や利用上限が気になる点として挙げられています。導入時は、自社の利用規模・用途・社内ルールを事前に整理しておくことで、こうした失敗を避けやすくなると考えられます。

無料版と有料プランの違い、他ツールとの使い分け、社内の運用ルールまで含めて検討したい場合は、専門家に相談しながら進める方法もあります。