NotebookLMがデータ分析をアシスト。専門知識不要の活用術

コラム更新日：2026.03.06

Google が提供する AI ツール NotebookLM を活用すれば、専門知識がなくてもデータ分析が可能になります。

本記事では、 NotebookLM を活用してデータ分析の精度とスピードを向上させる方法を詳しく解説します。「膨大な資料から必要な数値を探すのが大変」「データ分析をしたいが、マーケティング担当者に頼むほどではない」といった方は、ぜひ最後までご覧ください。

▼ビジネス向け Google Workspace の生成 AI Gemini なら、安全に全社活用を目指せます。

\ Gemini 活用について相談無料！ /

今すぐ相談する

執筆・監修：TSクラウド編集部

Google Cloud の「プレミア認定」を保有する、Google Workspace 正規販売代理店です。業界歴 17 年、延べ 3,500 社以上の導入支援実績（ 2026 年 2 月時点）に基づき、Google Workspace の最新機能から活用術、DX推進に役立つノウハウを専門的な視点で解説しています。

※情報は記事公開（更新）時のものです。Google Workspace の仕様や価格は変更される場合があるため、最新情報は必ず公式ページでご確認ください。

NotebookLMでデータ分析を行うメリット

NotebookLM は、Google が開発した AI アシスタントツールです。AI がデータ分析を行うため、専門知識を持たない人も、テキストによる対話だけでデータ分析が可能です。

従来のデータ分析では、複数のファイルから必要な数値をピックアップし、手作業で Google スプレッドシートなどに転記して集計する必要がありました。NotebookLM は、多様な形式のデータを横断して情報を分析・整理できます。データ分析にかかる時間を短縮し、意思決定や施策の実行・振り返りの PDCA の高速化につながります。

専門知識なしで「AIに正確な集計」を任せられる理由

NotebookLM は、その独自の思考・生成過程により、より信頼性の高い回答が得られるのが特長です。

アップロードした情報のみを参照してハルシネーションを防ぐ

従来のチャット型 AI は、インターネット上の膨大な情報を背景に「言葉の並び」を予測して回答を作るため、根拠不明な誤情報（ハルシネーション）が混じる懸念がありました。この「精度の壁」が、ビジネス、特に正確性が求められるデータ分析業務への導入において大きな課題となっています。

しかし NotebookLM は、ユーザーがアップロードした情報のみを根拠として回答を生成する仕組みです。ソース内に答えが見つからない場合は、「情報がなかった」旨が出力されるので、インターネット上の無関係な情報や、勝手な推測で内容を補完する心配が大幅に軽減されます。

「何を参照したか」を明確に表示する

NotebookLM の回答には、「ソースのどの部分を参考にしたか」を数字で示す、インライン引用が表示されます。提示された分析結果が正しいかどうかなどを、即座に元資料で確認できるため、分析プロセスにおける「検証の透明性」が高まります。

データ分析におけるNotebookLMの活用イメージ

NotebookLM は、単一の資料を読み解くだけでなく、散らばった情報を横断的に調査して重要ポイントを見つけだす際に、真価を発揮します。データ分析を手軽に行うビジネスシーンとして、以下のような使い方が挙げられます。

複数のデータを統合して要因を分析する

マーケティング分野では、「顧客の感想」や「アンケート結果」と「売り上げ」を紐付けて、顧客の離反理由や満足要素を特定します。不満の共通項を NotebookLM で抽出して、商品やサービスの改善につなげることが可能です。

経理業務であれば、複数年度の決算資料や財務データをまとめて読み込ませ、変化のパターンを分析するといった使い方ができます。

蓄積されたデータから「優先すべき領域」を特定する

たとえば製造現場なら、膨大な部品リストから「今、本当に確保すべきものはどれか」を数分で特定し、欠品の防止と在庫コストの削減を両立できます。在庫状況や製造時期などの複雑な条件を AI が数分で分析するため、「欠品させない安心」と「無駄なコストの削減」を同時に実現可能です。

この、リストから重要事項を抽出するプロセスは、業種を問わず応用可能です。個人の主観やその場の勢いに左右されることなく、「客観的なデータ」という共通言語で、経営判断のスピードアップを図ります。

バラバラな社内知見を構造化。「ナレッジベース」を構築する

社内に散在しているマニュアル、過去のプロジェクト報告書、市場調査レポートを一箇所に集約し、NotebookLM で「ナレッジベース」化することが可能です。これにより、データ分析の副産物として、誰もが過去の知見に即座にアクセスできる環境が整います。

「過去の類似プロジェクトでの成功要因は？」といった質問に AI が答えることで、属人化していたノウハウが組織全体の資産へと変わります。個々の社員がナレッジを活用しやすくなれば、属人化の防止にもなります。

データ分析で失敗しないための3ステップ

AI ツールを「いまいち使いこなせないツール」で終わらせないためには、人間側の工夫とルールの設計が不可欠です。以下の 3 ステップを踏むことで、NotebookLM が心強い武器になってくれるでしょう。

1．「AIが読みやすい表」を用意する

データ分析のためには、AI が正確に読み取れるよう、事前の情報整備が不可欠です。NotebookLM には、1 ソースあたり最大 50 万語（または 200MB）という制限があるため、大規模な資料や情報は、分割・整理して、アップロードできるサイズにしておきましょう。

Google スプレッドシートをソースに追加する際は、セルの結合を解除しておくことが重要です。NotebookLM が結合セルの数値を正しく解釈できない場合があり、分析の精度が下がることが懸念されるためです。1 行 1 データの「レコード形式」になっていることも必要で、各列に明確な項目名を入れ、空白列は削除しておきましょう。AI が読みやすいデータを渡すことが、正確な分析につながります。

2．効果的なプロンプトを設計する

期待通りの分析結果を得るには、AI に効果的な指示（プロンプト）を与えることが重要です。単に「分析して」と投げるのではなく、「○○の重要ポイントを 3 つ教えて」のように、具体的かつ明確に指示を出します。たとえば以下のようなプロンプトです。

分析の目的	推奨されるソース	プロンプト例
売上・トレンド分析	売上データ（CSV／PDF）、月次報告書	〇月〜〇月の売上データに基づき、売上金額のトップ 5 商品と、前月比で最も成長率が高いカテゴリーを特定してください。また、その要因をデータから推測してください。
業務効率・ボトルネック抽出	作業ログ、プロジェクト管理シート	この作業ログの中で、所要時間が平均より 20 % 以上長いタスクを 3 つ抽出してください。それらに共通するボトルネック（停滞要因）の仮説をデータから提示してください。
顧客ニーズ・市場分析	アンケート結果、インタビュー記録	顧客アンケートの結果を分析し、満足度が低いポイントを「機能」「価格」「サポート」の観点で整理してください。最も優先的に改善すべき課題を 1 つ特定してください。
競合比較・強み抽出	自社・他社の製品資料、市場調査資料	自社製品と A 社の製品資料を比較し、自社が優位な点と劣っている点を表形式でまとめてください。特に、価格重視の顧客に対して強調すべきメリットを 3 つ挙げてください。
リスク・課題の早期発見	プロジェクト提案書、契約書、財務資料	この提案書におけるコスト構造を分析し、収益性を圧迫する可能性のあるリスクを 3 つ挙げてください。それぞれの対策案についても、資料内の情報に基づいて提案してください。

このほか、「あなたはデータアナリストです」のように AI にプロの視点を与える、出力形式を指定する（表、箇条書きなど）なども、期待した回答の生成につながります。

法人向けの Google Workspace（Business Standard以上）で利用できる NotebookLM in Pro には、チャットのカスタマイズ機能が搭載されています。チャットのスタイルを「学習ガイド」にしてスキル習得に活用したり、回答を「短め」に指定したり、ニーズに沿った出力形式を設定可能です。

3．「人間による最終検証」を組み込む

NotebookLM は業務の一部を補助するものであり、全自動の万能ツールとして期待しすぎないことも必要です。生成された分析結果を部分的に検証し、誤りがないか、人間の目で必ず確認しましょう。ビジネス利用においては、どこまでを NotebookLM に任せ、どこから人間が補足するかを設計するのが現実的です。

社外秘データも安心！Google Workspaceで守る機密情報

独自のマニュアル、顧客データ、未公開の商品情報のような機密情報を扱う場合、セキュリティは最も重要です。そのため、企業としてのガバナンスが適用できる Google Workspace の利用を強く推奨します。

NotebookLM は、無料版（個人のGoogleアカウント）でもデータは学習に使われないとされていますが、ユーザーが送信した「フィードバック」の内容は Google のスタッフが確認する場合があり、そこから情報が漏れるリスクを完全には否定できません。

さらに、企業側で利用を管理できないため、誤った共有設定やセキュリティ設定が不十分な場合に、情報漏洩の可能性があります。

Google Workspace では、データが AI モデルの学習に利用されないことが「契約レベルで保証」されています。また、管理者が社員の AI 利用を制御可能で、必要な社員だけに絞って利用を許可する、共有範囲を制限するなどができ、企業のセキュリティポリシーに沿った安全な運用を実現します。

【企業向け】NotebookLM に学習させない対策｜安全性の実態と運用ルール

NotebookLM の、データ学習の仕様や個人版とビジネス版（Google Workspace）の違い、安全な運用のためのルールを解説

NotebookLMにデータ分析を任せて意思決定をスピードアップ

NotebookLM は、専門知識なしに「データ分析ツール」として十分に活用できます。担当者は、時間がかかっていた資料の読み込みや解析を AI に代行させることで、より生産性の高い業務に時間を使えるようになるでしょう。その一方で、企業が AI を活用する際には、情報漏洩のリスクを抑えるための、堅牢なセキュリティ基盤が欠かせません。安全に AIを利用できる法人向けプランの導入と、具体的な運用方法を検討してはいかがでしょうか。