【AI活用術】Slackの膨大な議論をNotebookLMでサマリー化！情報追跡の時間をゼロにする方法

Slackのチャンネルに流れる膨大な情報に埋もれ、過去の議論や決定事項を探すのに時間を浪費していませんか？本記事では、Googleの最新AIツール「NotebookLM」を活用し、Slackの会話履歴を自動でサマリー（要約）することで、情報追跡の時間をゼロにする具体的な手順を解説します。この記事を読めば、Slackからデータをエクスポートし、NotebookLMに読み込ませ、的確なプロンプト（指示文）で要約や質疑応答を行う全ステップが、初心者でも分かるように理解できます。結論として、NotebookLMがSlackの議論整理に最適な理由は、Slackから出力されるJSON形式のデータを直接ソースとして扱えるため、面倒なデータ整形なしで高精度な要約が可能になる点です。これにより、日々の情報追跡や議事録作成にかかる時間を劇的に削減し、プロジェクトの進捗把握や新メンバーのキャッチアップを効率化できます。AIを使った新しい情報整理術を身につけ、Slackの情報洪水から解放されましょう。

Slackの情報洪水にうんざりしていませんか

ビジネスチャットツールSlackは、今や多くの企業でコミュニケーションの中心的な役割を担っています。リアルタイムでの情報共有や迅速な意思決定を可能にし、私たちの働き方を大きく変えました。しかしその一方で、その利便性が生み出す「情報の洪水」に悩まされている方も多いのではないでしょうか。次から次へと流れてくるメッセージ、増え続けるチャンネル。便利なはずのツールが、いつの間にか業務効率を低下させる原因になっていませんか。

この記事では、そんなSlackの情報過多問題を、Googleの最新AIツール「NotebookLM」を使って解決する方法を提案します。まずは、多くの人が直面している具体的な課題から見ていきましょう。

日々の議論を追いかける大変さ

Slackでのコミュニケーションは非同期で進むため、少し目を離した隙に重要な議論が展開されていることが日常茶飯事です。特に、複数のプロジェクトやチームに所属している場合、すべての会話をリアルタイムで把握することは物理的に不可能に近いでしょう。多くのビジネスパーソンが、以下のような状況に頭を抱えています。

よくある状況	具体的な課題
複数のチャンネルへの参加	プロジェクト別、部署別、全社連絡用など、所属チャンネルが増えるほど未読メッセージが溜まり、どこから手をつければ良いか分からなくなる。重要な情報を見落とすリスクが高まる。
絶え間ない通知	自分宛のメンションやキーワード通知が頻繁に届き、その都度作業が中断されてしまう。集中力が削がれ、本来の業務に専念できない。
議論の文脈把握	会議や外出から戻ると、議論がすっかり進んでしまっている。途中から会話に参加しようにも、膨大なログを遡って文脈を理解するのに多大な時間がかかる。
時差やフレックスタイム	チームメンバーと働く時間帯が異なると、朝一番に大量の未読メッセージを確認することから一日が始まる。夜中の議論の結論だけを知りたいのに、雑談も混じっていて把握が困難。

これらの課題は、個人の努力だけで解決するには限界があります。結果として、情報のキャッチアップだけで多くの時間を費やし、生産性の低下を招いてしまうのです。

過去の重要情報が埋もれてしまう問題

Slackのもう一つの大きな課題は、時間の経過とともに重要な情報が過去のログに埋もれてしまうことです。「あの件に関する決定事項、どこで話したっけ？」「共有されたはずの資料のリンクが見つからない」といった経験は、誰にでもあるのではないでしょうか。

Slackの検索機能も便利ですが、キーワードを正確に覚えていなければ、目的の情報にたどり着くのは至難の業です。特に、以下のような情報は簡単に見失われがちです。

• 活発な議論の末に決定された重要な方針や仕様
• 口頭で合意され、テキストとして明確に残されていない意思決定
• チャットで共有されたファイルや設計書、参考URL
• プロジェクトの背景や過去の経緯に関するやり取り

これらの情報が必要になったとき、私たちは延々とチャンネルのログをスクロールしたり、様々なキーワードで検索を試したりすることになります。この「情報を探す時間」は、何も生み出さない unproductive な時間であり、業務全体のボトルネックとなります。特に、新しくプロジェクトに参加したメンバーが過去の経緯を把握する際の負担は計り知れません。膨大な会話履歴を自力で読み解くことは、多大な労力と時間を要し、スムーズなオンボーディングを妨げる大きな壁となっているのが現状です。

AIで解決する新しい方法 NotebookLMとは

Slackの情報洪水に日々悩まされているビジネスパーソンにとって、まさに救世主となり得るのが、Googleが開発したAIツール「NotebookLM」です。これは単なるメモアプリやチャットAIではありません。あなたが提供した情報源（ソース）だけを基に、AIが思考し、回答を生成する「パーソナルAIアシスタント」とも呼べる革新的なツールです。

これまでのように、インターネット上の膨大な情報から答えを探す汎用的なAIとは一線を画し、あくまでアップロードしたドキュメントの内容に忠実に応答します。これにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを大幅に低減し、信頼性の高い情報を得ることが可能になります。

Google製のAIノートツールNotebookLMの概要

NotebookLMは、Googleの最新かつ高性能な大規模言語モデル（LLM）である「Gemini Pro」を搭載したAIノートツールです。ユーザーはPDFファイル、テキストファイル、Googleドキュメント、コピーしたテキスト、さらにはウェブサイトのURLなどを「ソース」としてNotebookLMに読み込ませることができます。

最大の特徴は、このソースに基づいてAIが応答する「グラウンディング」と呼ばれる技術にあります。NotebookLMは、読み込ませた資料の内容を深く理解し、その範囲内でのみ、要約の作成、専門用語の説明、複雑なアイデアのブレインストーミング、そして質問への回答などを行います。まるで、あなたの持っている資料すべてを完璧に記憶し、内容を熟知した専属のアシスタントが隣にいるかのような体験を提供します。

NotebookLMがSlackの議論サマリー化に最適な理由

では、なぜこのNotebookLMが、Slackの膨大な議論を整理し、サマリー化する作業に最適なのでしょうか。その理由は、NotebookLMが持つ独自の機能と特性にあります。従来の検索機能や他のAIツールと比較すると、その優位性は明らかです。

第一に、SlackからエクスポートしたJSON形式の生データを、そのままソースとして扱える点です。複雑なデータ整形をせずとも、会話のテキスト情報をAIが直接解釈してくれます。第二に、長文の文脈を正確に理解する能力です。誰が、いつ、どのような背景で発言したのかという文脈を捉え、表面的なキーワードだけでなく、議論の核心を突いた要約を生成します。そして何より重要なのが、セキュリティです。アップロードしたデータはAIモデルの学習には使用されないため、機密情報を含む可能性のある社内コミュニケーションを安心して分析できます。

これらの特徴を他の方法と比較してみましょう。

比較項目	NotebookLM	従来のSlack検索	外部の汎用AIチャット
情報の範囲	アップロードしたSlackデータに限定	キーワードに合致する断片的なメッセージ	インターネット上の広範な情報（非推奨）
文脈理解度	非常に高い（会話の流れや背景を理解）	低い（キーワード前後のみ）	データを貼り付ければ可能だが、セキュリティに懸念
要約・分析能力	高精度な要約、時系列整理、意見の対比などが可能	不可（メッセージの羅列のみ）	可能だが、情報の正確性や機密性に課題
対話による深掘り	可能（「〇〇の件の結論は？」など対話で探求できる）	不可	可能だが、会話のたびにデータを貼り付ける必要
セキュリティ	高い（ソースはAIの学習に使われない）	高い（Slack内の機能のため）	低い（機密情報を外部サービスに入力するリスク）

このように、NotebookLMはSlackの議論を「安全」かつ「高精度」に要約・分析するための理想的な環境を提供します。単に過去のログを検索するだけでなく、そこに眠る無数の情報を「知識」へと昇華させ、業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めているのです。

Slackの議論をNotebookLMでサマリー化する全手順

ここからは、実際にSlackの膨大な会話履歴をGoogleのAIツール「NotebookLM」を使ってサマリー化する具体的な手順を、3つのステップに分けて詳しく解説します。この手順通りに進めるだけで、誰でも簡単にSlackの情報整理を自動化できます。特別なプログラミング知識は不要ですので、ぜひ試してみてください。

ステップ1 Slackから会話履歴をエクスポートする

NotebookLMに情報を読み込ませるための最初のステップは、Slackから分析したい会話履歴をデータとして取り出す「エクスポート」作業です。ここでは、Slackの標準機能を使ったエクスポート方法と、その後のデータの準備について解説します。

標準エクスポート機能の使い方

Slackには、ワークスペースのデータをエクスポートする機能が標準で備わっています。ただし、利用しているプランによってエクスポートできる範囲が異なります。

• フリープラン: パブリックチャンネルのメッセージ履歴のみエクスポート可能です。
• プロプラン、ビジネスプラスプラン: パブリックチャンネル、プライベートチャンネル、ダイレクトメッセージなど、すべての会話履歴をエクスポートできます。

エクスポートの手順は以下の通りです。

1. Slackデスクトップアプリまたはブラウザで、左上のワークスペース名をクリックします。
2. メニューから「設定と管理」を選択し、次に「ワークスペースの設定」をクリックします。
3. ブラウザで設定ページが開いたら、右上のメニューアイコン（三本線のアイコン）から「ツール」＞「インポート/エクスポート」を選択します。
4. 「エクスポート」タブを開き、エクスポートしたいデータの期間を指定します。（例：「全期間」）
5. 「エクスポートを開始する」ボタンをクリックします。データ量に応じて処理に時間がかかる場合があります。
6. エクスポートが完了すると、ワークスペースのオーナーまたは管理者にダウンロードリンクが記載されたメールが届きます。リンクからZIPファイルをダウンロードしてください。

JSON形式のデータを準備する

ダウンロードしたZIPファイルを解凍すると、複数のフォルダとファイルが現れます。中には、各チャンネル名のフォルダがあり、その中に「YYYY-MM-DD.json」という日付ごとのファイル名で会話履歴が格納されています。

NotebookLMで効率的に分析を行うためには、これらのJSONファイルを少しだけ加工するのがおすすめです。分析したい特定のチャンネル（例：#project-a）のフォルダ内にある、複数のJSONファイルを開き、その中身をすべてコピーして、一つのテキストファイル（.txt形式）に貼り付けて保存しましょう。これにより、時系列に沿った一連の会話としてAIが認識しやすくなり、要約の精度が向上します。

ステップ2 NotebookLMにSlackのデータを読み込ませる

次に、準備したSlackの会話履歴データをNotebookLMにアップロードします。この作業により、AIがあなたのデータだけを学習し、的確な回答を生成する準備が整います。

新規ノートブックの作成

まずはNotebookLMの作業スペースとなる「ノートブック」を作成します。

1. お使いのブラウザでNotebookLMにアクセスし、Googleアカウントでログインします。
2. 画面に表示される「+ 新しいノートブック」ボタンをクリックします。
3. ノートブックに名前を付けるよう求められます。「〇〇プロジェクト議事録」や「△△チャンネル 2024年上半期」など、後から見て内容がわかる名前を付けておくと管理がしやすくなります。

ソースとしてデータをアップロード

作成したノートブックに、先ほど準備したSlackの会話履歴データを「ソース」として追加します。

画面左側にある「ソース」エリアの「+ ソースの追加」をクリックし、「アップロード」を選択してください。ファイル選択画面が開くので、先ほど作成した会話履歴のテキストファイル（.txt）を選び、アップロードします。複数のファイルを一度にアップロードすることも可能です。

アップロードが完了すると、NotebookLMが自動的にファイルの内容を読み込み、分析（インデックス作成）を開始します。データ量によりますが、通常は数秒から数分で完了します。完了すると、画面左の「ソース」欄にアップロードしたファイル名が表示されます。

ステップ3 AIに指示してSlackの議論をサマリー化する

データの準備が整ったので、いよいよAIに指示（プロンプト）を出して、Slackの議論をサマリー化していきます。NotebookLMとの対話を通じて、必要な情報を自由自在に引き出すことができます。

基本的な要約を依頼するプロンプト例

まずは、会話全体の内容を把握するための基本的な要約を依頼してみましょう。画面下部のチャット入力欄に、以下のようなプロンプトを入力して送信します。

• 全体の概要を掴むプロンプト:
  「アップロードしたSlackの会話履歴について、重要なポイントを3つに絞って要約してください。」
• 箇条書きで整理するプロンプト:
  「この議論で話し合われた主要なトピックと、それぞれの結論を箇条書きでまとめてください。」
• 決定事項をリストアップするプロンプト:
  「この会話の中で決定された事項をすべてリストアップしてください。」

このように、具体的かつ明確な指示を出すことで、AIはより精度の高い回答を生成してくれます。NotebookLMは回答と同時に、その根拠となった元の会話箇所（引用元）をソース内に表示してくれるため、情報の正確性を簡単に確認できるのが大きな利点です。

特定のトピックについて質問し回答を得る方法

NotebookLMの真価は、単なる要約だけでなく、対話形式で特定の情報を深掘りできる点にあります。プロジェクトの進行状況の確認や、過去の意思決定の経緯を追跡する際に非常に役立ちます。以下に、実践的なプロンプトの例を目的別に示します。

目的	プロンプトの具体例
決定事項の確認	「A機能のUIデザインについて、最終的に採用された案は何ですか？関連する発言を引用して教えてください。」
担当者・期日の確認	「クライアントへの次回提案資料の作成担当者は誰に決まりましたか？また、その提出期限はいつですか？」
課題や懸念点の抽出	「このプロジェクトに関して、議論の中で挙がった課題、リスク、懸念点をすべて洗い出してください。」
特定の人物の発言を追う	「佐藤さんが発言した内容だけを時系列で要約してください。」
議論の背景や経緯の理解	「なぜ、Bという仕様が却下されたのですか？その理由と経緯を説明してください。」

これらの質問を通じて、まるで優秀なアシスタントに尋ねるかのように、Slackのログの海から必要な情報をピンポイントで引き出すことが可能です。これにより、過去の議論を延々とスクロールして探す手間がなくなり、情報追跡にかかる時間を劇的に削減できます。

実践的なNotebookLM活用術 AIでもっと効率化

Slackの会話履歴を単純に要約するだけでも便利ですが、NotebookLMの真価は、そのAI対話機能にあります。ここでは、基本的な使い方から一歩進んで、日々の業務を劇的に効率化する3つの実践的な活用術を、具体的なプロンプト例とともにご紹介します。Slackに蓄積されたテキストデータを、単なるログではなく「検索可能な情報資産」へと昇華させましょう。

プロジェクト単位での進捗状況をサマリー化

複数のプロジェクトが並行して動いていると、特定のプロジェクトの最新状況や意思決定の経緯を追いかけるのは一苦労です。関連チャンネルの会話履歴をNotebookLMに読み込ませることで、プロジェクトマネージャーや途中から参加したメンバーは、過去のログを遡ることなく、瞬時に必要な情報を把握できます。

例えば、特定のプロジェクトチャンネルのログをソースとして、「次のアクションアイテムは何か」「懸念事項として挙げられている点は何か」といった質問を投げかけるだけで、AIがソース情報に基づいて的確な回答を生成します。これにより、定例会議前の状況整理や、日々の進捗確認にかかる時間を大幅に削減できます。

目的	プロンプト例
最新状況の把握	「[プロジェクト名]の最新の進捗状況を、主要なトピックごとに箇条書きでまとめてください。」
課題・懸念点の抽出	「現在議論されている課題や懸念点をすべてリストアップし、誰が担当しているか教えてください。」
次のアクション特定	「今後のタスクやアクションアイテムを、担当者と期限を明確にして表形式でまとめてください。」
意思決定の経緯確認	「[特定の機能名]の仕様に関する最終決定事項と、その結論に至った理由を説明してください。」

定例会議の議事録を自動生成する

多くのチームでは、定例会議のアジェンダや議論がSlack上で行われます。会議後にこれらの議論をまとめて議事録を作成する作業は、時間がかかり面倒なものです。NotebookLMを活用すれば、この議事録作成プロセスをほぼ自動化できます。

定例会議が行われた期間のチャンネルログをNotebookLMにアップロードし、「議事録を作成して」と指示するだけです。AIは会話の流れを理解し、「決定事項」「TODO（担当者付き）」「議論されたが結論が出ていない事項」などを構造化してまとめてくれます。生成されたテキストを少し手直しするだけで、精度の高い議事録が完成し、情報共有のスピードと正確性が格段に向上します。

目的	プロンプト例
標準的な議事録作成	「[日付]に行われた定例会議の議事録を作成してください。以下の項目を含めてください：参加者、議題、決定事項、次のアクションプラン。」
要点のみを抽出	「この会議で決まったことと、誰が何をいつまでに行うことになったか（TODOリスト）だけを簡潔にまとめてください。」
特定テーマの深掘り	「[特定の議題]に関する議論の要点を3行でまとめて。賛成意見と反対意見もそれぞれ記載してください。」

新メンバー向けのキャッチアップ資料を作成

新しいメンバーがチームやプロジェクトに参加した際のオンボーディングは、教育担当者にとっても新メンバー自身にとっても大きな負担となります。過去の膨大なSlackログをすべて読んでもらうのは非現実的です。そこでNotebookLMの出番です。

プロジェクトのメインチャンネルや技術的な議論が交わされるチャンネルなど、関連する複数の会話履歴をソースとして読み込ませます。そして、「新メンバー向けのキャッチアップ資料を作成して」と依頼します。AIは、プロジェクトの目的、これまでの経緯、主要な登場人物、使われている専門用語の解説、重要な意思決定の背景などをまとめたドキュメントを生成します。これにより、新メンバーは自律的に情報を学習でき、チームへスムーズに合流するための強力なサポートとなります。

目的	プロンプト例
全体像の把握	「このプロジェクトの目的、背景、現在のフェーズについて、新しく参加したメンバー向けに分かりやすく説明してください。」
主要な情報の整理	「プロジェクトの主要な決定事項を時系列でリストアップし、それぞれの理由を簡潔に添えてください。」
技術情報のキャッチアップ	「このプロジェクトで採用されている主要な技術スタックと、その選定理由について説明するドキュメントを作成してください。」
用語集の作成	「この会話で頻繁に使われる専門用語や略語をリストアップし、それぞれの意味を説明する用語集を作成してください。」

NotebookLM利用時の注意点とよくある質問

NotebookLMはSlackの議論をサマリー化する上で非常に強力なツールですが、利用する際にはいくつかの注意点や疑問点が生じます。特に、企業の機密情報を含む可能性のあるSlackデータを扱うため、セキュリティやデータ精度に関する理解は不可欠です。ここでは、NotebookLMを安心して活用するために知っておくべきポイントをQ&A形式で詳しく解説します。

セキュリティとプライバシーに関する注意

業務利用を検討する上で最も気になるのが、セキュリティとプライバシーの問題です。アップロードしたSlackのデータがどのように扱われるのか、正確に理解しておきましょう。

アップロードしたデータはAIの学習に使われる？

結論から言うと、NotebookLMにアップロードしたソース（SlackのJSONデータなど）が、GoogleのAIモデルのトレーニングに使用されることはありません。これはGoogleの公式ヘルプページにも明記されている重要なポイントです。

ユーザーが提供したデータは、あくまでそのユーザーのノートブック内での応答を生成するためだけに使用されます。そのため、社内の機密情報や個人情報を含むSlackのログが、意図せずGoogleの汎用AIモデルの学習データになってしまう心配はありません。

データ管理と情報漏洩のリスク

アップロードしたデータはGoogleの安全なインフラストラクチャ上で保管されますが、情報漏洩のリスクをゼロにするためには利用者側の意識も重要です。

• Googleアカウントの保護: NotebookLMへのアクセスはGoogleアカウントに紐づいています。アカウントのパスワードを強固なものに設定し、可能であれば二段階認証を有効にして、不正アクセスを防止しましょう。
• 社内規定の確認: 企業によっては、外部のAIサービスに業務データをアップロードすること自体を禁止している場合があります。NotebookLMを利用する前に、自社の情報セキュリティポリシーやガイドラインを必ず確認してください。

ノートブック共有時の注意点

NotebookLMには作成したノートブックを他のユーザーと共有する機能があります。この機能はチームでの情報共有に便利ですが、設定を誤ると意図しない情報公開につながる可能性があります。Slackの議論をまとめたノートブックを共有する際は、共有範囲を特定のメンバーに限定するなど、アクセス権限の設定に細心の注意を払いましょう。

日本語データの精度と文字数制限

NotebookLMは日本語にも対応していますが、その精度や扱えるデータ量にはいくつかの特性と制限があります。

日本語の要約・分析精度について

NotebookLMの基盤となっているAIモデル「Gemini Pro」は、非常に高い日本語処理能力を持っています。そのため、一般的なビジネス会話であれば、かなり正確に内容を理解し、質の高いサマリーを生成できます。

ただし、以下のようなSlack特有の表現については、AIが意図を誤解したり、うまく解釈できなかったりする場合があります。

• 社内スラングや独自の略語: プロジェクト名や特定の業務を指す社内用語は、AIには理解できません。
• 文脈に依存する絵文字やスタンプの多用: リアクションとしての絵文字の意味合いを正確に汲み取るのは困難です。
• 口語的すぎる表現や内輪ネタ: 雑談チャンネルなどで見られる砕けた会話は、要点を抽出しにくい傾向があります。

もし精度が低いと感じた場合は、「〇〇プロジェクトに関する意思決定のみを抽出して」「技術的な課題についての議論を時系列でまとめて」のように、プロンプトをより具体的にすることで、AIの回答精度を向上させることができます。

アップロード可能なデータ量（文字数・ファイル数）

NotebookLMには、一度に扱えるデータ量に上限が設けられています。長期間にわたるSlackの全履歴など、巨大なデータを扱いたい場合は注意が必要です。

項目	上限
1ソースあたりの上限	50万語 / またはファイルサイズ25MB
1ノートブックあたりのソース数	最大50個

SlackからエクスポートしたJSONファイルがこの上限を超える場合は、いくつかのファイルに分割してからアップ로드する必要があります。例えば、1ヶ月ごとや1プロジェクトごとに出力期間を区切ってエクスポートするなどの工夫が有効です。

無料でどこまで使えるか

高性能なAIツールであるNotebookLMですが、気になるのは利用料金です。現状の料金体系と利用範囲について解説します。

料金プランと利用条件

2024年6月現在、NotebookLMはすべての機能を無料で利用できます。有料プランは存在せず、Googleアカウントさえ持っていれば、誰でもすぐに使い始めることが可能です。実験的なサービスという位置づけのため、現時点では費用を気にすることなく、そのパワフルな機能を試すことができます。

無料での機能制限

前述の通り、NotebookLMには有料プランが存在しないため、「無料プランだからこの機能が使えない」といった機能的な制限はありません。ただし、無料で利用できる範囲内であっても、「日本語データの精度と文字数制限」の章で解説したソースあたりの文字数やノートブックあたりのソース数といったデータ量の上限は適用されます。この上限を超える大規模な分析を行いたい場合は、データを分割するなどの対応が必要です。

商用利用は可能か

企業のSlackデータを分析するなど、業務目的での利用（商用利用）については、Googleの利用規約に従う必要があります。一般的に、企業のデータを扱う際は、そのサービスの利用規約やプライバシーポリシーを十分に確認することが求められます。NotebookLMを本格的に業務導入する前には、法務部門や情報システム部門に相談し、Googleの公式ドキュメントを確認することをおすすめします。

まとめ

本記事では、Slackに蓄積された膨大な議論や情報を、GoogleのAIツール「NotebookLM」を活用して効率的にサマリー化する具体的な手順と活用術を解説しました。日々流れていく情報の中から重要な意思決定や過去の経緯を探し出す手間は、多くのビジネスパーソンにとって大きな課題でした。

その解決策として、Slackの会話履歴をエクスポートし、NotebookLMに読み込ませるというシンプルな手順で、AIに議論の要約や特定トピックに関する情報の抽出を任せられることを示しました。この方法の最大の理由は、AIが文脈を理解し、人間が時間をかけて行っていた情報整理・追跡作業を自動化してくれる点にあります。これにより、情報検索にかかる時間をほぼゼロにすることが可能になります。

さらに、プロジェクトの進捗報告や議事録の自動生成、新メンバー向けのキャッチアップ資料作成といった実践的な活用法も紹介しました。NotebookLMは、単なる要約ツールではなく、Slackのデータを個人の知識ベースとして再構築し、生産性を飛躍的に向上させる強力なパートナーとなり得ます。

Slackの情報洪水に悩んでいる方は、ぜひこの記事を参考にNotebookLMの導入を検討してみてください。AIを賢く活用することで、情報に振り回されることなく、より本質的な業務に集中できる新しい働き方を実現しましょう。