会議の文字起こしデータはあるものの、議事録の要約に時間がかかっている方も多いのではないでしょうか。GoogleのAIツール「NotebookLM」を活用すれば、長時間のミーティングでも短時間で高精度な会議サマリーを作成できます。NotebookLMは指定したデータのみを参照して回答を生成するため、ハルシネーションを抑えた正確な要約ができる点が最大の強みです。本記事では、初心者でも迷わず実践できる議事録作成の手順や、そのままコピーして使えるプロンプト例、安全に利用するためのセキュリティ面まで解説します。
NotebookLMで会議サマリーを作成するメリットと特徴
日々の業務において、長時間のミーティングや複数人が参加するプロジェクト会議の内容を素早く把握し、関係者へ共有する作業は大きな負担になりがちです。Googleが提供するNotebookLMを活用すれば、会議の文字起こしデータをもとに、要点の整理や決定事項の抽出といった会議サマリーの作成を大幅に効率化できます。
GoogleのAIツールNotebookLMとは
NotebookLMは、Googleが開発した高度なAIリサーチアシスタントツールです。Googleの最先端AIモデルであるGeminiを基盤にしており、ユーザー自身が指定・アップロードした資料のみを情報源として学習・分析を行う点が最大の特徴です。
従来の対話型AIがインターネット上の膨大な知識をもとに回答するのに対し、NotebookLMは提供されたドキュメントの範囲内でのみ思考します。Googleドキュメント、PDF、テキストファイル、音声の文字起こしデータなどをソースとして読み込ませることで、自分専用の高度な情報処理環境を簡単に構築できます。
ChatGPTと比較したNotebookLMの会議サマリーの強み
会議の要約作成ツールとしてはChatGPTなどの汎用AIも広く使われていますが、NotebookLMには会議記録の処理において際立った強みがあります。特に長大な文字起こしデータの読み込み能力や、元の発言箇所の参照性において優れた性能を発揮します。
| 比較項目 | NotebookLM | ChatGPTなどの汎用AI |
|---|---|---|
| 情報源の範囲 | アップロードした会議データのみに厳密に限定 | 指示次第で一般的な事前学習知識が混ざる場合がある |
| 参照元の確認 | 回答の各部分に対応する原文の該当箇所を即座に提示 | 原文のどの発言に基づいているかの特定が難しい |
| 長文コンテキスト | 長時間の会議データや複数回の議事録も一括で読み込み可能 | 入力できる文字数やトークン数に制約が生じやすい |
| 複数資料の統合 | 会議データと補足資料を掛け合わせた要約が容易 | 複数ファイルを跨いだ精緻な比較には工夫が必要 |
NotebookLMは、アップロードされた複数の文字起こしファイルや配布資料を同時に横断してサマリーを作成できるため、定例会議の連続的な流れを把握したり、関連する別プロジェクトの議事録と照らし合わせたりする作業にも適しています。
ハルシネーションを抑えて正確な議事録を作成できる理由
生成AIをビジネスで利用する際の大きな懸念点が、AIが存在しない事実をもっともらしく出力してしまうハルシネーション（幻覚）現象です。特に会議の議事録やサマリーにおいては、発言していない内容が決定事項として記載されると重大なトラブルに発展しかねません。
NotebookLMは「ソースグラウンディング」と呼ばれる仕組みを採用しており、AIの回答をユーザーが登録した会議データに完全に結びつけて生成します。読み込ませた文字起こしに書かれていない事柄について質問された場合は、勝手な推測を交えず「資料内に情報がありません」と回答する傾向が徹底されています。
さらに、生成された要約テキストには発言箇所の参照インジケーターが付与されるため、サマリー作成者はどの発言を基にまとめられたのかをワンクリックで確認できます。これにより、内容の正確性を短時間で検証しながら、信頼性の高い会議サマリーを迅速に仕上げることが可能になります。
NotebookLMを使った会議サマリーの作り方 4つのステップ
NotebookLMを活用すれば、専門的な知識がなくても簡単な操作だけで精度の高い会議サマリーを作成できます。作業の流れは大きく4つのステップに分かれており、会議の文字起こしデータを準備して画面上で読み込ませ、指示文を入力するだけで完了します。手作業で長時間の録音を聞き直したりメモを再編集したりする手間を省き、短時間で要点のまとまった議事録を仕上げるための具体的な手順を解説します。
ステップ1 会議の文字起こしテキストを用意する
サマリーを作成する前準備として、会議の内容が記録されたテキストデータを用意します。NotebookLMは読み込ませたテキスト情報をもとに分析や要約を行うため、文字起こしの精度がサマリーの完成度に大きく影響します。自社で使用しているWeb会議ツールの自動文字起こし機能や、専用の文字起こしAIサービスなどを利用してテキストデータを抽出しましょう。
Google MeetやZoomの文字起こし機能を活用する方法
日常のオンライン会議で広く使われているGoogle MeetやZoomには、標準で高精度な文字起こし機能が搭載されています。これらの機能を活用すると、会議終了後に自動でテキストファイルが生成されるため、文字起こしの手間を大幅に削減できます。主なWeb会議ツールにおける文字起こしデータの取得方法と出力形式は以下の通りです。
| Web会議ツール | 文字起こしの設定手順 | 保存先およびファイル形式 |
|---|---|---|
| Google Meet | 会議中に画面下部のメニューから文字起こし機能をオンにして録音を開始します。 | Google ドライブ内の指定フォルダにGoogle ドキュメント形式で自動保存されます。 |
| Zoom | クラウド記録を開始し、オーディオ文字起こし機能を有効にして会議を行います。 | Zoomのクラウド管理画面からVTT形式またはテキスト形式（TXT）でダウンロード可能です。 |
| Microsoft Teams | 会議コントロールから文字起こしの開始を選択して記録します。 | 会議チャットやストリームからDOCX形式またはVTT形式でダウンロード可能です。 |
Google Meetで生成されたGoogle ドキュメントはNotebookLMとの連携が非常にスムーズであり、ドライブから直接読み込めるため作業効率が高まります。ZoomやTeamsを利用している場合は、ダウンロードしたテキストファイルをそのまま手元に保存しておきましょう。
ステップ2 NotebookLMに新しいノートブックを作成する
文字起こしテキストの準備が整ったら、WebブラウザでNotebookLMのトップページにアクセスします。普段使用しているGoogleアカウントでログインすると、ノートブックの管理画面が表示されます。
画面上に表示されている新しいノートブックの作成ボタンをクリックすると、空白の作業スペースが立ち上がります。NotebookLMではプロジェクトや会議ごとにノートブックを分けて管理できるため、後から履歴を振り返りやすいようにノートブックのタイトルを「2026年〇月〇日_定例会議」や「〇〇プロジェクト進捗会議」のように具体的な名称へ変更しておくのがおすすめです。
ステップ3 会議データをソースとしてアップロードする
新しく作成したノートブックを開くと、ソースの追加を促す画面が表示されます。ここでステップ1で用意した文字起こしテキストを読み込ませます。
ソースの追加方法には、Google ドライブからの直接選択、パソコン内に保存されたPDFやテキストファイル、Markdownファイルのアップロード、クリップボードからのテキスト貼り付けなどがあります。Google Meetの文字起こしデータであればGoogle ドライブを選択し、Zoomなどのデータであればテキストファイルをドラッグ＆ドロップするだけで簡単に追加できます。
NotebookLMは複数のソースを同時に登録できるため、会議の文字起こしデータだけでなく、当日のアジェンダ資料や事前配布したプレゼンテーション資料もあわせて読み込ませることで、専門用語の認識率や議論の文脈理解が深まり、より正確なサマリーを作成できるようになります。
ステップ4 プロンプトを入力して会議サマリーを生成する
ソースのアップロードが完了すると、NotebookLMが自動的に内容を解析し、画面下部にチャット形式のプロンプト入力欄が表示されます。この入力欄に、どのような形式や視点でサマリーを作成したいかを指示する文章を入力して送信します。
たとえば「この会議の決定事項と次回までのToDoを箇条書きで整理してください」や「議論の全体の流れを300文字程度で要約してください」といった指示を送ることで、AIが瞬時にソースの内容を精査して回答を出力します。生成された回答には参照元の該当箇所を示す引用番号が付与されるため、必要に応じてクリックして原文と照らし合わせながら内容の整合性を確認できます。
そのまま使えるNotebookLMの会議サマリー用プロンプト例
NotebookLMに会議の文字起こしデータを読み込ませた後は、チャット欄に指示文（プロンプト）を入力して要約を作成します。求めるアウトプットの形式や用途に合わせてプロンプトを使い分けることで、実務で即座に役立つ精度の高い会議サマリーが得られます。ここでは、日常業務で頻出する4つのシチュエーションに応じたプロンプト例を紹介します。コピー＆ペーストしてそのまま活用してください。
全体の要点を短時間で把握するプロンプト
多忙なメンバーや欠席者が、長時間の会議内容を数分で大まかに把握したい場合に適したプロンプトです。議論の全体像、重要なアジェンダ、導き出された結論を短く簡潔にまとめるよう指示します。
以下の枠内の文章をコピーして、NotebookLMのチャット欄に入力してください。
このプロンプトを使用すると、前提知識がない人でも会議の核となる論点を素早く把握できます。プロジェクトの進捗確認会議や、定期的な定例ミーティングのキャッチアップに最適です。
決定事項とネクストアクション（ToDo）を抽出するプロンプト
会議後に最も重要なのは、「何が決まり、誰がいつまでに何を行うのか」を明確にすることです。決定事項とタスクの漏れを防ぐために、表形式で視覚的に整理して出力させるプロンプトを活用します。
出力された表を確認することで、タスクの割り振りや期限の設定に漏れがないかを一目で確認できます。生成されたタスク一覧は、タスク管理ツールやプロジェクト管理シートへ転記する際にも役立ちます。
| 抽出項目 | プロンプトで指定する理由 | 実務でのメリット |
|---|---|---|
| 決定事項 | 議論途中のアイデアと確定事項を明確に区別するため | 合意内容の認識齟齬を防ぎ、手戻りをなくす |
| 担当者 | タスクの責任の所在を明確にするため | 誰がボールを持っているかが全員に共有される |
| 期日・期限 | スケジュール遅延を防止するため | 次のアクションの優先順位付けが容易になる |
| 補足事項 | タスク実行に必要な前提条件や注意点を残すため | 作業着手時の確認工数を削減できる |
発言者ごとの意見や議論の流れを整理するプロンプト
意見が対立した会議や、複数人が活発にアイデアを出し合ったブレインストーミングでは、結論だけでなく「誰がどのような意見を述べ、どのような経緯でその結論に至ったのか」のプロセスが重要になります。発言者ごとの立場や議論の変遷を浮き彫りにするプロンプトです。
企画会議や役員会議など、意思決定の背景を後から振り返る必要がある場面で威力を発揮します。誰のどのような懸念に基づいて対策が打たれたのかを文書化して残すことで、後日同じ議論が繰り返されるのを防ぐ効果もあります。
共有用のメール形式・チャット形式で出力するプロンプト
作成した要約を社内関係者に共有する際、送信用に文章を書き直す手間を削減するためのプロンプトです。社内チャットツールやメールの文面にそのまま貼り付けて送れるフォーマットで生成させます。
用途に応じて、SlackやTeams向けの箇条書き主体の短文形式、または社外関係者にも送れる丁寧なメール形式など、媒体名をプロンプト内で指定するとさらに調整の手間が省けます。会議終了直後に要点を関係者へ即座に共有できるため、業務のスピード感が大きく向上します。
NotebookLMで精度の高い会議サマリーを作成するコツ
NotebookLMはアップロードしたソース情報のみを根拠にして回答を生成するため、一般的な生成AIよりも正確な内容を出力しやすい特徴を持っています。しかし、取り込むデータの状態やプロンプトの出し方によって、要約の完成度には大きな差が生じます。実務でそのまま活用できる完成度の高い会議サマリーを作成するために、意識しておきたい実践的なポイントを解説します。
文字起こしデータのノイズを事前に取り除く
会議の自動文字起こしテキストには、発言内容とは直接関係のない余計な情報が多く含まれています。NotebookLMは入力されたテキストを忠実に読み取るため、ノイズが多い状態のまま取り込むと、誤った文脈で要約されたり重要度の低い発言が強調されたりする原因になります。
特にWeb会議の自動文字起こしツールを利用した場合は、言い淀みや相づち、同音異義語の誤変換が発生しやすくなります。事前にテキストエディタなどで簡易的に不要な記述を整理しておくだけでも、サマリーの抽出精度は飛躍的に向上します。
| ノイズの種類 | 具体的なテキスト例 | サマリー精度を高める対処法 |
|---|---|---|
| フィラー・相づち | 「えー」「あのー」「そうですね」など | 意味を持たない発話や過度な相づちを一括置換や削除で除外する |
| 誤変換・聞き取りミス | 専門用語や社内用語の誤表記 | 正しい用語に修正し、AIが文脈を正しく把握できるようにする |
| 発言者名の不統一 | 「田中」「Tanaka」「ゲスト1」などの混在 | 発言者表記を統一し、誰の意見であるかを明確にする |
| 本題と無関係な雑談 | 冒頭の接続確認や会議終了後の雑談 | 該当する時間帯のテキストをあらかじめカットして読み込ませる |
プロンプトで出力フォーマットを具体的に指定する
NotebookLMに対して単に「要約してください」とだけ指示を出すと、一般的な要点のみが抽出され、実務で知りたい決定事項や担当者の割り振りが曖昧になってしまうことがあります。期待通りのサマリーを得るためには、どのような構成で出力してほしいのかを具体的に指示することが大切です。
サマリーを読む対象者や用途に合わせて、「決定事項」「持ち越し課題」「次回までのToDo」「期日」「担当者」といった項目を明示的に指定します。あらかじめ項目を定義して指示を出すことで、NotebookLMはその枠組みに沿ってソーステキストから必要な情報を漏れなく抽出し、整然としたフォーマットで回答を返してくれます。
ノートブックのメモ機能を活用して情報をストックする
NotebookLMでは、生成された優れた回答や重要箇所をノートブック内のメモとして保存できます。会議サマリーを作成した段階で、特に重要な決定事項や次回のアクションプランをメモとして残しておくと、ノートブック全体の参照情報として蓄積されていきます。
複数回にわたって開催される定例会議やプロジェクトミーティングでは、過去の会議サマリーやアジェンダを同じノートブック内にストックしておく運用が効果的です。過去の議論の経緯と今回の会議内容を組み合わせて比較できるようになるため、「前回の会議で出た課題が今回どのように解決されたか」といった連続性のある高度なサマリーも容易に作成できるようになります。
業務でNotebookLMを利用する際のセキュリティと注意点
NotebookLMを企業の日常業務や会議サマリーの作成に導入する際、最も慎重に確認すべきなのがセキュリティとデータ保護に関する取り扱いです。会議の文字起こしデータには、顧客の個人情報や未公開のプロジェクト情報、社外秘の数値といった極めて重要な機密情報が含まれるケースが多いためです。安全に業務効率化を進めるために把握しておくべきセキュリティの仕様と運用の注意点を解説します。
社内データがAIの学習に利用されるか確認する
生成AIツールを業務で利用する際、アップロードしたデータがAIモデルの再学習に使用されて外部に流出するのではないかという懸念が常に生じます。Googleの公式見解において、NotebookLMにアップロードされたソースデータや入力した質問内容、生成された回答などは、Googleの基盤モデルをトレーニングするために利用されることはありません。
また、アップロードしたデータはユーザーのアカウント内で隔離されており、他のユーザーから勝手に閲覧される心配もありません。ただし、個人向けの無料Googleアカウントと企業向けのGoogle Workspaceアカウントでは、管理者の統制機能やセキュリティポリシーの適用範囲に違いがあります。
| アカウント種別 | AI学習へのデータ利用 | 管理者の統制機能 | ビジネス利用時の留意点 |
|---|---|---|---|
| 個人向けGoogleアカウント | モデル学習には利用されない | なし（個人管理） | 社内規定により業務利用が禁止されている場合がある |
| Google Workspaceアカウント | モデル学習には利用されない | あり（組織による一元管理） | 企業のガバナンス下で安全に運用可能であり、業務利用に推奨される |
業務で利用する場合は、事前に社内の情報セキュリティ部門やIT管理者に確認を取り、組織で管理されているGoogle Workspaceアカウント配下で利用することを推奨します。
機密情報や個人情報の取り扱いに注意する
ツールのデータ保護体制が整っている場合でも、利用者の操作による情報漏洩リスクを完全に排除できるわけではありません。会議サマリーを作成するにあたっては、社内のセキュリティガイドラインに従った適切なデータハンドリングが求められます。
特に注意すべき点は、ノートブックの共有設定です。NotebookLMでは作成したノートブックを他のユーザーと共同利用できる機能が備わっていますが、共有リンクの設定や権限の付与を誤ると、閲覧権限のない社内メンバーや外部の第三者に会議内容が漏洩してしまうリスクが生じます。アクセス権の付与は必要最小限の関係者に限定し、閲覧権限と編集権限を正しく設定することが重要です。
また、顧客の個人情報や金融情報、極めて機密性の高い経営戦略に関する会議データを取り扱う場合は、文字起こしテキストをアップロードする前に該当箇所をあらかじめマスキングしたり、削除したりする運用ルールを徹底してください。システム側の安全性を過信せず、人の手による二重の安全策を講じることで、リスクを最小限に抑えながらサマリー作成を効率化できます。
まとめ
NotebookLMを活用すれば、アップロードした会議データのみに基づいて要約が生成されるため、AIのハルシネーションを抑えた正確な会議サマリーを作成できます。Google MeetやZoomなどの文字起こしデータを用意し、目的に応じたプロンプトを入力するだけで、決定事項やネクストアクションを短時間で整理できます。社内のセキュリティ方針や機密情報の取り扱いに配慮しつつ、日々の議事録作成や情報共有の効率化にぜひ役立ててみてください。
