Deep ResearchとNotebookLMの組み合わせ方！
活用例や使い方、併用時のポイントを解説

情報収集や分析、資料作成といった業務を効率化するため、生成AIサービスを活用している方も多いのではないでしょうか。生成AIには関連するさまざまなサービスがあるが、なかでも最近注目されているのがDeep ResearchとNotebookLMです。

Deep ResearchはWeb上の膨大な情報を集約するのに便利で、NotebookLMは指定したデータソースの情報を整理・分析する際に役立ちます。両者は単体で使用するのはもちろん、組み合わせて活用でき、それによって幅広い業務の大幅な効率化が可能です。

本記事では、Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせて活用する方法や具体例を紹介します。利用料金や注意点なども解説しているので、ぜひ参考にしてください。

Deep ResearchとNotebookLMの概要

Deep ResearchとNotebookLMは、どちらも生成AI技術を活用した機能・サービスですが、それぞれできることや活用方法が大きく異なります。そのため、両者を組み合わせて活用する際は、それぞれの特徴や強み、使い方などをしっかりと押さえておくことが重要です。

生成AIにおけるDeep Research機能の基礎知識

Deep Researchとは、生成AIサービスに搭載されている機能の一つで、AIがプロンプト（テキストによる指示）や質問の意図に合った情報をWeb上から横断的に検索する点に特徴があります。関連性が高いと思われる数十～数百もの情報をAIが参照し、ユーザーの求める文字数やフォーマットで簡易的に情報を要約してくれるのがポイントです。

リサーチ対象となるデータが膨大な量におよぶ場合でも、Deep Researchであれば数分から十数分程度で作業が完了します。数万文字を超える詳細なレポートとして出力することも可能なので、リサーチや分析、レポーティングといった業務の大幅な効率化につながります。

Deep Researchの機能は、GeminiやChatGPT、Perplexityなど、さまざまな生成AIサービスに搭載されています。なかでもおすすめなのがGeminiで、NotebookLMと同じGoogle社が提供しているため、Deep Researchの結果をGoogleドキュメントで出力し、それをNotebookLMで読み込むといった一連のプロセスが非常にスムーズです。

NotebookLMの基礎知識

NotebookLMとは、Google社が提供する、生成AI技術を活用したアシスタントツールです。一般的な生成AIサービスと同様、プロンプトを入力することで、その内容に沿ったアクションをAIが実行してくれるほか、情報源をユーザー側で指定できるという大きな特徴を有しています。

例えば、GeminiやChatGPTで情報収集を行う場合、AIがプロンプトの内容を読み取ったうえで、Web上から情報を集めて出力結果を返します。一方のNotebookLMでは、最初にユーザーがデータソースを指定し、「この情報源の内容をまとめて」といった指示が可能です。指定できるデータソースは、テキストファイルやWebページURL、Googleドキュメント、PDFなど多岐にわたります。

このようなNotebookLMの機能により、Web上に含まれた誤情報や古いデータなどが出力結果に反映されることなく、より正確な情報を出力できるようになります。そのため、従来の生成AIで課題になりがちだった、ハルシネーション（事実と異なる内容を出力してしまう現象）や参照データのブラックボックス化といったリスクを最小限に抑えられます。

Deep ResearchとNotebookLMは組み合わせて活用できる

Deep ResearchとNotebookLMは、単独で利用することはもちろん、両者を組み合わせて活用することも可能です。主にDeep Researchには情報収集、NotebookLMには情報の整理と分析という役割があります。そのため、両者を組み合わせることで、大量の情報をスピーディーに収集したうえで、その内容を分析して、わかりやすい資料やレポートにまとめるといった活用につながります。

NotebookLMには、データソースから読み取った情報をさまざまな形に変化させる、「Studio」と呼ばれる機能が搭載されています。解説用の音声・動画データやマインドマップ、分析レポート、フラッシュカードなど、さまざまな形式で情報を整理できるのが特徴です。

また、ほかの生成AIサービスと同様、チャット形式で指示や質問を与えることも可能です。

このように、Deep Researchで収集した情報をNotebookLMで整理・分析することで、従業員一人ひとりの専用ノートや学習スペースを構築できます。また、ほかのユーザーを招待して情報を共有したり、共同編集を行ったりできるため、組織全体で使えるナレッジベースを構築する際にも役立つでしょう。

Deep ResearchとNotebookLMを併用するための5つのステップ

Deep ResearchとNotebookLMを併用する際の手順は次の通りです。

1. GeminiアプリでDeep Researchを実行
2. Googleドキュメントへの出力
3. NotebookLMでデータソースを取り込み
4. データの分析・整理
5. ノートブックの共有

両者を使いこなすために高度で複雑な知識は必要ありません。ここでは、GeminiのDeep Research機能を例にあげつつ、それぞれの手順に沿って具体的な使い方を解説します。

1. GeminiアプリでDeep Researchを実行

GeminiのDeep Research機能を利用する際は、Geminiアプリを活用します。Geminiアプリとは、パソコンやスマートフォンからGeminiの機能を手軽に利用できるアプリケーションです。パソコンの場合は公式サイトにアクセスし、スマートフォンやタブレットでは専用のモバイルアプリをインストールすることで、即座にGeminiの機能を利用できます。

今回はパソコンでGeminiを利用するため、まずはGeminiアプリの公式サイトにアクセスします。そして、プロンプト入力欄から［ツール > Deep Research］を選択しましょう。

この状態でプロンプトを入力することで、GeminiがDeep Research機能を使って情報収集を行ってくれます。

Deep Researchは、Web上の数十～数百もの情報を収集し、その内容をわかりやすくまとめてくれる機能です。そのため、「～について情報を調べて」といった簡易的な質問ではなく、膨大な情報源が必要なレポート作成や市場調査、戦略立案といった目的で利用するのがおすすめです。

【プロンプトの例】

2. Googleドキュメントへの出力

NotebookLMでデータを取り込めるよう、Deep Researchの結果をGoogleドキュメントに出力します。Deep Researchの結果画面の上部にある［共有とエクスポート > Googleドキュメントにエクスポート］の順にクリックしましょう。

すると、Deep Researchで出力されたテキストが、そのまま新規ドキュメント上にコピーされます。出力されたドキュメントは、Googleドライブに自動的に保存され、いつでも参照可能です。

3. NotebookLMでデータソースを取り込み

続いて、NotebookLMの公式サイトにアクセスし、［ノートブックを新規作成］をクリックします。

新しいノートブックとデータソースの指定画面が開くので、［Google Workspace］の項目にある［Googleドライブ］をクリックし、先ほど出力したGoogleドライブを開きましょう。

すると、画面中央のチャット画面に取り込んだデータの概要が表示されます。

4. データの分析・整理

NotebookLMでは、プロンプトによる指示やStudio機能により、取り込んだデータの分析や整理が可能です。プロンプトを入力する際は、チャット欄の下部にあるテキスト入力欄に指示を記載します。

また、NotebookLMのStudioでは、目的のコンテンツをクリックするだけでAIがアクションを自動で実行してくれます。

例えば、［音声解説］をクリックすると、AIがデータソースの内容を読み取ったうえで解説用の音声ファイルを出力してくれる仕組みです。そのほか、解説動画やレポート、マインドマップなど、さまざまなコンテンツを出力できます。

5. ノートブックの共有

ノートブックをほかのユーザーと共有する際は、編集画面の上部にある［共有］をクリックします。

すると、ノートブックの共有設定画面が開きます。画面上部の［ユーザーやグループを追加］の項目にGoogleアカウント名やGmailアドレスを入力すると、そのユーザーを招待できます。

招待するとすぐにユーザーが追加され、アカウント名の隣から［閲覧者］や［編集者］といった権限を設定できます。

また、リンクを共有した全体とノートブックを共有したい場合は、［ノートブックへのアクセス］の項目の［制限付き］を［リンクを知っている全員］に変更しましょう。そして、画面下部の［リンクをコピー］をクリックし、メールやチャットでそのリンクを送信します。

これで、共有されたリンクにアクセスすると、いつでもノートブックの内容を閲覧できるようになります。ただし、この方法では、招待されたユーザーに閲覧のみの権限しか与えられないため、編集権限を付与する場合は個別にユーザーを招待する必要があります。

Deep ResearchとNotebookLMの組み合わせによる活用例5選

Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせることで、学習資料の作成や調査資料のレポーティングなど、さまざまな形で活用が可能です。ここでは、具体的な活用例について詳しく解説します。

学習資料やナレッジベースの構築

従業員が何らかの知識や技術を習得する際、Web上からさまざまな情報を取得し、それを独自のマニュアルや資料に落とし込むといったプロセスを採ることも珍しくありません。このような作業は、Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせることで自動化が可能です。

Web上から膨大な量の情報を取得しなければならないケースでも、Deep Researchなら数分～十数分でAIが自動収集してくれます。取得したデータをまとめる作業も、そのほとんどをNotebookLMが代替わりしてくれるため、ユーザーは適切な指示を与えるだけで済みます。

上記の作業を組織全体に発展させることで、ナレッジベースの構築にもつながるでしょう。必要な知識や情報を効率良く収集・整理し、ノートブック上でいつでも参照できるのは大きなメリットだといえます。

市場調査・競合調査などのレポーティング

市場調査や競合調査などを行う際も、事前にさまざまな情報を収集しなければなりません。その点、Deep Researchであれば、Webから横断的に必要な情報を取得できるため、ほとんど時間をかけずに調査資料が完成します。

完成した調査資料はGoogleドキュメントに落とし込み、NotebookLMにアップロードすれば、レポート作成業務も短時間で完了します。NotebookLMのStudioには、戦略的な分析レポートやプレゼン資料、用語解説集といったレポーティング専用のテンプレートが用意されており、ボタンをクリックするだけで自動的にテーマに即したレポートを作成してくれます。

ブログやコラムなどのコンテンツ制作

Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせると、ブログやコラムなどのコンテンツ制作にも発展可能です。

まずは、Deep Researchでコンテンツ制作に必要な情報を収集します。プロンプトには、構成（見出しの配置やタイトル）や文章量、トーン＆マナー、禁止語句などを細かく指定できるため、収集した情報をわかりやすく可視化できます。そして、収集した情報をNotebookLMにアップロードすることでコンテンツ化が可能です。

NotebookLMのStudioには、ブログやコラムに適したレポートテンプレートが用意されているため、Webサイトのフォーマットに応じたコンテンツをワンクリックで作成できます。また、「記事内の頻出単語をトップ10形式で表示して」といったプロンプトを入力することで、コンテンツの分析も同時に行えます。

SNSやオウンドメディアなどの分析

Deep Researchは、SNSやオウンドメディアなど、Web上で公開されている自社コンテンツの分析に活用できます。例えば、「Xの○○のアカウントについて詳細なレポートを作成して」といったプロンプトを提示すれば、投稿内容の傾向や人気が高いコンテンツ、フォロワー数・エンゲージメントなどの情報をAIがまとめてくれます。

そのままの状態でも分析データとして活用できますが、より詳細な分析を行うには、NotebookLMにDeep Researchの出力結果を落とし込むと良いでしょう。NotebookLMでは、分析用の綺麗なレポートや解説用の音声・動画を即座に作成できます。また、作成したレポートや音声・動画などを複数のユーザーで共有できるため、組織全体で分析データを最大限に活用できるようになります。

新しく導入する製品の比較・検討

社内に新しく業務システム（CRMツールやBIツールなど）やクラウドサービスを導入する際は、複数の製品を比較・検討するケースも珍しくありません。そのため、製品ごとに公式サイトをチェックしたり、ホワイトペーパーをダウンロードしたり、見積もりを依頼したりと、情報を収集するのに時間や手間がかかりがちです。

Deep Researchの機能を活用すれば、このような作業をAIが一任してくれます。製品ごとの特徴や機能、価格などの情報をわかりやすくまとめてくれるほか、表を見て複数の製品を一目で比較することも可能です。

このようにしてGoogleドキュメントに落とし込んだ製品比較情報は、NotebookLMで読み込めます。NotebookLMでは、各製品の情報をマインドマップ形式で出力できるため、よりスピーディーに自社にとって最適な製品を絞り込めます。また、「自社の課題や要件に合った製品を抽出して」といったプロンプトを与えることで、比較・検討時のヒントや示唆を得られるのも利点です。

Deep ResearchとNotebookLMを併用する際のポイント・注意点

Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせて利用する際は、次のような点を意識することが重要です。

• Gemini 2.5 Proのモデルを使用する
• 必ず人間の目で出力結果を確認する
• 情報漏洩リスクを理解したうえで対策を行う

それぞれのポイントについて詳しく解説します。

Gemini 2.5 Proのモデルを使用する

GeminiのDeep Research機能を利用する際は、できるだけ上位版のモデルを使用するのがおすすめです。

2025年10月15日時点では、Gemini 2.5 ProとGemini 2.5 Flashの2種類のモデルを選択できます。Gemini 2.5 Flashは、高速処理が可能でレスポンス速度に優れていますが、Gemini 2.5 Proに比べて解析精度がやや低い傾向があります。そのため、膨大な量の情報を解析する必要があるDeep Researchでは、Gemini 2.5 Proを使用するほうが精度の高い出力結果を得やすいといえます。

ChatGPTやPerplexityなど、ほかの生成AIサービスを利用する際も同様です。なるべく上位版のモデルを採用することで、Deep Researchの機能を最大限に発揮できるでしょう。

必ず人間の目で出力結果を確認する

Deep ResearchとNotebookLMはどちらも生成AIの仕組みを活用した機能・サービスなので、必ずしも正しい情報が出力されるとは限りません。参照する情報に誤りがあったり、データが古かったりする場合は誤った情報が出力される可能性があるほか、プロンプトの意図とAIの認識にズレがあれば、誤解が生まれることも考えられます。

そのため、必ず人間の目で出力結果を確認することが重要です。特に数値や日付といった具体的な情報に関しては、参照データをもとにファクトチェックを実施することをおすすめします。

情報漏洩リスクを理解したうえで対策を行う

Deep ResearchやNotebookLMを利用する際は、情報漏洩リスクが発生する点を十分に理解する必要があります。

Deep Researchの場合、入力したプロンプトの内容がAIモデルの学習に利用される可能性があり、それが原因で自社の機密情報が第三者の目に触れてしまうリスクが存在します。Google Workspaceをはじめ、有料ユーザーとして登録すると、プロンプトが学習データとして利用されなくなるため、安全にサービスを利用する場合は有料契約を検討すると良いでしょう。そのほか、「そもそもプロンプトに機密情報を入力しない」といったルールを設けるのも一案です。

NotebookLMの場合は、公式サイトのヘルプページで、アップロードされたデータソースの情報をAIモデルの学習に利用しないことが明記されています。ただし、ノートブックの公開範囲を拡大しすぎて、外部ユーザーによるデータの窃取や情報漏洩につながる恐れもあるため、アクセス権限を適切に設定することが重要です。NotebookLMのセキュリティ設定方法については、こちらの記事で解説しています。

Deep ResearchとNotebookLMを併用する際の利用料金

Deep ResearchとNotebookLMは、それぞれ無料版と有料版によってできることが異なります。それぞれの利用料金について詳しく解説します。

Deep Research（Gemini）の料金

GeminiのDeep Research機能は、無料版でも利用できます。しかし、無料版では1ヶ月に最大5回までしかDeep Research機能を利用できません。また、Deep Research機能を利用する際にGemini 2.5 Proを指定できないといった制限も設けられています。

このような点から、Deep Researchを最大限に活用するには、有料版のGeminiにアップグレードするのがおすすめです。有料版のGeminiは、Google OneまたはGoogle Workspaceに契約することで利用できます。

上記のうち、最安値のエディションでもGemini 2.5 Proを使ってDeep Research機能を利用できます。また、より上位のエディションにアップグレードすることで、1日に利用できるDeep Researchの件数が増える仕組みです。

NotebookLMの料金

NotebookLMにも無料版と有料版のプランがあります。基本的な機能は無料版でも利用できますが、プロンプトの入力回数や作成できるノートブックの数、Studioの使用回数などに制限が設けられています。有料版にアップグレードすると、ノートブック作成数が最大500個、ノートブックあたりのデータソース数が最大300個に拡張されるなど、制限が緩和される仕組みです。

Google OneまたはGoogle Workspaceに契約することで、有料版であるNotebookLM Proを利用できます。同時に有料版のGeminiも利用できるため、Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせて活用する場合は重複契約をする必要はありません。

また、Google Cloudでは、さらに上位エディションであるNotebookLM for Enterpriseを利用できます。1ライセンスあたり月額$9の費用が発生しますが、組織全体のアカウントや権限をコントロールできる管理機能や企業向けのセキュリティ機能、API連携などを活用できるのがメリットです。

Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせて業務効率を高めよう

生成AIサービスに搭載されているDeep Research機能と、Google社が提供するNotebookLMは非常に相性の良く、両者を組み合わせることでさまざまな業務の効率化につながります。学習資料やナレッジベースの構築、レポーティング、コンテンツ制作など、ビジネスシーンの幅広い業務で発展できるのが利点です。

特にGeminiのDeep Research機能は、NotebookLMと同じGoogle社のサービスとして提供されているため、Googleドキュメント経由で簡単な操作のみでデータをやり取りできます。Google OneやGoogle Workspaceなど、有料サービスに契約することでできることや使用回数が拡張されるため、さっそく試してみてはいかがでしょうか。

電算システムでは、Google Workspaceだけでなく、Google Workspace with Geminiの導入支援サービスを提供しています。Geminiの活用方法や体系的な知識を学べるハンズオントレーニングやワークショップ、カスタマイズトレーニングを提供しており、Google Workspace with Geminiのスムーズな定着を支援します。Google Workspace with Geminiの特徴や機能、最新情報などに関しては、以下の資料で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。