NotebookLM をライティングに使う:調査から構成案まで僕のフロー

AIライティング・文章生成

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この記事では、NotebookLM をライティング業務にどう組み込んでいるかを書く。調査フェーズから構成案の叩き台を作るところまで、実際に使っているフローを正直に書く。「NotebookLM ライティング 使い方」で検索している人は、具体的な実務の使い方が知りたいはずなので、そこに絞って書く。

ただ、最初に言っておくと、万能ではない。向かないフェーズもある。

notebooklm writing workflow
Photo by Emily Park on Unsplash

この記事でわかること:

  • NotebookLMを調査フェーズで使う具体的な方法(競合記事をソースに入れる使い方)
  • 構成案の叩き台を作るときの渡し方
  • 向かないケース(正直に書く)

NotebookLM をライティング業務に使い始めた理由

フリーランスになって3年になる。月に8〜10本、Webマーケ系の記事を書いている。

リサーチ時間がしんどかった。1記事あたり2時間前後は調査に使っていて、締め切りが重なると削れる時間がない。そのときに「競合記事をまとめて読み込めるツールがあればいいのに」と思い始めてNotebookLMを試した。

使い始めたのは2025年の後半。最初の1〜2ヶ月はうまく使えていなかった。それが、ある使い方に切り替えてから少し変わった。

実際のフロー:調査フェーズでNotebookLMをどう使うか

競合記事をまとめてソースに登録する

まず競合記事のURLを3〜5本まとめてソースに登録する。NotebookLMは登録したソースの内容だけを参照して回答するので、「競合が書いていること」の整理に向いている。

手順はシンプルだ。ノートブックを新規作成して、対象KWで上位に出ている記事のURLを追加する。PDFでも、Webページでも登録できる。基本的な使い方はNotebookLM の使い方を参照してほしい。NotebookLMはGoogleが提供する無料ツールだ。

「この記事が触れていないことは?」と聞く

ソースを登録したら、こんな質問を投げる。

「登録した記事群が書いていない観点や、読者が知りたそうなのに触れられていないポイントはありますか?」

これが案外効く。競合が書き漏らしているポイントや、読者が持ちそうな疑問を整理してくれる。全部が使えるわけではないが、「そこ、確かに触れていないな」という発見が1〜2個は出てくる。

ただ、前提として、ソースの品質に依存する。薄い記事を3本入れても薄い回答しか返ってこない。入れるなら、それなりに中身のある記事を選ぶ必要がある。

最初の頃、タイトルだけ見てURLを追加していたら、ほぼ内容のないまとめサイトを3本入れてしまって、回答が的外れになったことがあった。それからソースの選別に少し時間をかけるようにした。

構成案フェーズ:ブリーフとの組み合わせで使う

キーワードと意図をソースに渡してから聞く

「構成案を作って」とだけ投げると、薄い骨子が出てくる。

ここで変えたのは、ブリーフ(KW・検索意図・スコープ外の内容)をテキストでソースに追加してから聞くことだ。「このKWで、この検索意図の読者に向けて、競合が書いていない観点を入れた構成案を作って」という形で依頼すると、少し使える叩き台が出てくる。

調査フェーズで使った競合記事のソースも残しておくのがポイントだ。ブリーフ+競合分析の両方を踏まえた回答が返ってくる。

構成案はそのまま使わない。叩き台として扱う

これは最初からそのつもりでいた方がいい。NotebookLMが出してくる構成案をそのまま使えることはほぼない。

「こういう流れもあるか」という参照にはなる。でも、最終的には自分の手で組み直す。NotebookLMは「記事を書いたことがある人間の感覚」を持っていないので、読者が実際に読み進めたときの流れへの配慮が弱い。見出しの言葉は悪くないのに、順番がちぐはぐだったりする。

そこまで刺さらなかった、というのが正直なところ。ただ、0から構成を考えるより、叩き台がある方が速いのは事実だ。

notebooklm source registration
Photo by Jacob McGowin on Unsplash

具体的に聞くと精度が変わる:質問の工夫

少し補足しておく。NotebookLMへの質問は具体的であるほど精度が上がる。

「構成案を作って」ではなく、「Webマーケ系フリーランス向けに、NotebookLMをリサーチに使い始めた人向けの記事です。KWは〇〇。競合が書いていない観点として〇〇があります。この前提で、H2見出し5本の構成案を作ってください」まで書く。

ここまで書くのが面倒だと感じる人もいるかもしれない。実際、最初はそう思っていた。ただ、これを書くこと自体が「自分がこの記事で何を書きたいか」を整理する作業にもなっている。NotebookLMに投げる前に自分の頭の中が整理される、という副次的な効果がある。

質問が曖昧なまま「良い回答が返ってこなかった」とツールを諦めるのは早い。使い方の問題であることが多い。

NotebookLM がライティングに向いていないケース

いくつかある。

執筆そのもの。 NotebookLMに「記事を書いて」とお願いするのは向いていない。登録したソースを要約した文章が出てくるだけで、ペルソナが語るような文体は出ない。自分で書く前提で使うツールだ。

ソースがないテーマ。 一次情報を自分が持っているテーマ(自分が体験したことのレビューなど)は、NotebookLMに渡せる素材がないのでそもそも使えない。

スピードが求められるとき。 慣れてくるとそれなりに速くなるが、入力・整理・確認の手間はある。超タイトな締め切りのときは、普通にGoogleで調べた方が速い場面も多い。

まとめ:どのフェーズで使うかを決めると効く

使い方をざっとまとめると、こうなる。

  • 調査フェーズ:競合記事を3〜5本登録して「書かれていないこと」を聞く
  • 構成案フェーズ:ブリーフと競合ソースを渡して叩き台を出してもらう
  • 執筆フェーズ:使わない。自分で書く

「NotebookLMに何をしてもらうか」を最初に決めておくと無駄が減る。なんでも聞けるツールではなく、「ソースに基づいて整理してもらうツール」として割り切って使うのがわりとしっくりきている。

料金についてはGoogleの料金プランページで最新情報を確認できる(NotebookLM無料版はGoogle Workspace不要で利用可能)。また、NotebookLMの機能詳細はGoogle NotebookLM ヘルプにまとまっている。

NotebookLMとPerplexityをリサーチ用途でどう使い分けるかは、NotebookLM vs Perplexity の比較記事に書いた。合わせて読んでみてほしい。


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