A Dad-of-Two Engineer's Development Diary 2児のパパ系Webエンジニア の開発日記

NotebookLMの使い方で勉強・開発でマジでみんなと差が出る話

公式ドキュメントやRFCを NotebookLM にロードして質問できるようにしたら、技術調査の速度が大きく変わりました。Perplexity AIとの使い分け、仕事への応用、Gemini Gem 連携まで、エンジニア目線でまとめます。

AI

🙌 結論から

Google NotebookLM に公式ドキュメントや仕様書を丸ごと読み込ませると、ドキュメントを読むという体験そのものがかなり変わります！

例えば、開発フェーズだと、「このAPIのパラメータって何のため？」という疑問を、ドキュメントのコンテキストを保ったまま即座に質問できるのが最大の強みです。今までは他のエンジニアに聞かないとわからなかったことを知識の保管庫として扱うことで、こういった悩みが解決できます。SESとかだとちょっと嫌な気持ち経験したことがあると思うんですが、notebookLMをうまく使ってる現場があればめちゃ助かりますよね…✨

これはほんの一部の例ですが、他にも便利な使い方を紹介していきます！！

例えば、、、 NotebookLMを Perplexity AI と並行して使い始めてから、技術調査のスタイルがだいぶ変わりましたね(^_^)

特に、知らない技術スタックの仕様書を初めて読む時間、がかなり短縮できるようになって、マジでありがたいです❤️

📖 NotebookLM とは

NotebookLM は Google が提供するAI搭載のノートツールです。

PDFや URLを「ソース」として登録すると、AIがその内容を踏まえた上で質問に答えてくれます。

一般的なチャットAIとの違いは 「あなたが登録したドキュメントの範囲内で答えてくれる」 という点で、ハルシネーション（でたらめな回答）が格段に少ないです！✨ これが神…

エンジニア的に言うと「自分専用のRAGを手軽に作れる感じ」です。

無料プランでも十分使えて、ソースは50個まで登録できます(^^) Proプランだと300まで登録できるのですが、無料枠でもほんとに十分。

💡 エンジニア的な使い方

私がよくやる使い方はこんな感じです👇

  • 公式ドキュメントのURLをそのまま貼る（React, Next.js, Astro の公式ドキュメントなど）
  • PDFをロード（仕様書・RFC・社内ドキュメント・技術書の一部など）
  • GitHub の README や CHANGELOG をコピーして貼り付ける
  • 知りたい情報のyoutubeのURLをまとめて貼り付けて、要約させる。

ロードしたあとは、普通にチャットで質問します。

「このフックの第2引数の役割は？」「v13からv14の変更を教えて」「この設定ファイルの項目一覧をまとめて」みたいな質問が得意で、まさにピンポイントで答えてくれます！ しかも、ソースを明示してくれるので参照ドキュメントがわかるので信頼性も抜群！

ドキュメントを上から順に読んで頭の中で整理する工程が、かなり短縮されました(^o^)/

🔥 実際にやってること

最近やってよかった使い方をいくつか紹介します👀

Next.js App Router の公式ドキュメントを丸ごとロードして、「layouts.js と page.js の使い分け」「Server Actions の制限」「Parallel Routes のユースケース」など、細かい疑問をそのまま質問しています！

ページをいちいち行き来しなくても、コンテキストを持ったまま質問を重ねられるのが便利なんです。

あとは、GitHub の長い CHANGELOG をロードして、特定バージョンの変更点だけ要約させるという使い方も重宝しています。

ライブラリのアップグレード前に「v2.x から v3.x での破壊的変更を一覧化して」と聞くと、かなり精度よく答えてくれます(・_・;)

この用途だと自分でCHANGELOGを読み込んで整理する時間と比べると、かなり楽になります。

もう一つは NotebookLM のポッドキャスト生成機能 で、ドキュメントを音声化してもらって、移動中にながら聴きしながら概要を把握するという使い方です。

技術仕様の雰囲気を先に掴んでから精読するだけで、理解の速度が変わります！

👀 Perplexity AI との使い分け

Perplexity AI は「最新情報をウェブから横断的に探す」のが得意で、NotebookLM は「自分が登録したドキュメントの範囲内で深堀りする」のが得意です。

私の使い分けはこんな感じです👇

場面使うツール
技術トレンドや最新リリースを調べるPerplexity AI
特定のドキュメントを深く理解したいNotebookLM
「このライブラリ、何ができるの？」の概要把握Perplexity AI
「このオプションの詳細を知りたい」の深堀りNotebookLM

併用すると、ガチで勉強とか調査系の学習方法の世界線が変わる(｀・ω・´)

けっこうみんなと差がつくよ。

Perplexity AI を使い始めた話は別の記事でも書いたのですが、あちらは「新しい情報を探す」用途、こちらは「既知のソースを深堀りする」用途という感じで役割が明確に分かれています。

一番気に入ってるワークフローが Perplexity でリサーチして、出てきたソース URL や YouTube 動画をそのまま NotebookLM に放り込む という流れです✨

Perplexity が「この分野なら、これを読め」という一次情報を拾ってきて、NotebookLM がそれを深掘りして要約してくれる。YouTube の解説動画も URL を渡すだけで内容を整理して質問に答えてくれるので、動画を1本まるごと見なくても要点が頭に入ってくるのが、画期的というか、神レベル！

「最新の前提知識を最速で手に入れる」という目的に限れば、この組み合わせが今のところ最強だと思ってます(^^)

⚙️ 仕事のプロジェクトに応用するパターン

学習用途だけじゃなくて、実際の仕事のプロジェクトに NotebookLM を組み込む使い方も相当いいですね👀

チャット画面の「設定」から、回答の長さや口調・回答形式などをカスタマイズできるので、業務用途に特化させやすいです。

「チャットを設定」モーダル。背景の右上に、赤枠で示した設定アイコンがある。

チャット画面右上の設定アイコン（赤枠のところ）を押すと、この「チャットを設定」が開き、カスタム指示や回答の長さを保存できます。

具体例ですが、ソースのプレフィックス管理するといいかもです。ソース名を init_ や work_ のようなプレフィックスで分けておくことで、どのドキュメントが何のための情報かを整理できます。

私の場合、こんな感じで使ってます💡

  • init_ → プロジェクトの初期設計資料・要件定義・ER図・API設計書など、プロジェクトの前提になるドキュメント
  • work_ → 今まさに進めているフェーズの仕様・タスク一覧・直近の決定事項など

こうしておくと、「このプロジェクトで今どこまで決まっているか」「次に実装したい機能の前提条件は何か」 といった質問を精度高く答えてくれるようになります(^^)

チームのみんなにめっちゃ感謝されたので、ちょっと嬉しかった…w

登録したドキュメントの範囲内でしか答えないNotebookLMの特性が、ここで思い切り活きてくる感じです。

ハルシネーションが出にくくなるので、設計の認識合わせや仕様確認の用途にも使いやすくなります。この使い方は おそらく Pro 版の機能ですが、業務で使うなら試してみる価値が相当あると思ってます！

📊 スプレッドシートがそのまま同期できるようになった

地味に便利になったのが Google スプレッドシートをソースとして連携できるようになった点です✨

以前は手動でエクスポートして再アップロードする必要がありましたが、今は 「Google と同期」ボタンを押すだけで最新の状態に更新できます。

NotebookLM のソース欄。赤枠で示した「クリックして Google ドライブと同期」からスプレッドシート連携を始められる。

左のソース一覧で、赤枠の「クリックして Google ドライブと同期」を押すと、同期用の操作が開けます（ここからスプレッドシートを選べます）。

これが何気にめちゃくちゃ助かっていて、たとえばタスク管理表・進捗スプシ・仕様一覧シートなどを常に最新化した状態で NotebookLM に参照させられるので、「この仕様どうなってたっけ」という確認作業がほぼ消えます(^^)

プロジェクトの work_ ソースにスプシを連携しておくと、最新の進捗を踏まえた回答が返ってきて、精度がぐっと上がります🙌

プロジェクトでの使い方の例ですが、こんな感じで開発していくとグッとAI駆動開発が特別なものになります。

🤖 Gemini Gem との組み合わせが最強

最後に、最近一番気に入ってる使い方を紹介します。

Gemini の「Gem」機能で NotebookLM のノートブックを指定すると、NotebookLM に蓄積した知識をベースに、Gemini の頭脳で推論・応用・提案まで行ってくれる組み合わせが実現します✨

イメージとしては👇

  • NotebookLM = 知識の保管庫。ドキュメントや仕様書をロードして、「この範囲内での事実」を正確に保持してくれる場所
  • Gemini Gem = それを応用して一歩先へ進む場所。要約・提案・比較・アイデア出しなど、知識を活かした思考をさせたい時に使う

NotebookLM で「事実の精度」を担保しつつ、Gemini で「その先の考え方・提案・整理」をさせる、という役割分担です(・_・;)

「NotebookLM は知識を正確に保つのが得意だけど、創造的な提案や応用には限界がある」という弱点を、Gemini Gem が補ってくれる感じで、この2つを組み合わせると用途がかなり広がります。

設計の壁打ち・技術選定の整理・ドキュメントの改善提案なんかに使うと、一人でやるより明らかに質が上がります(^o^)/

🙌 まとめ

NotebookLM は「公式ドキュメントを読む体験を変えるツール」として、エンジニアにかなりおすすめです！ もちろん、事務仕事や秘書とかの仕事でも大活躍すると思います！

特に「複雑なドキュメントをゼロから読んで理解する時間」を短縮したい人はぜひ参考にして自分なりの活用方法を見つけてほしいです！

無料で使えるのに機能が充実しているので、まだ試していない人はぜひ一度触ってみてください。ガチで差が出ます🙌

Perplexity AI × NotebookLM × Gemini Gem の3つを使い分けられるようになると、技術調査・仕様確認・設計の壁打ちがひとつながりで回るようになって、調査スタイルが相当変わるはずです(^o^)/