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Gemini Notebookとは?使い方・できること・始め方を初心者向けに解説

Gemini Notebookとは?使い方・できること・始め方を初心者向けに解説のアイキャッチ

Gemini Notebookは、Googleが提供するAIリサーチツールで、2026年7月16日に「NotebookLM」から正式に改称されました。
自分がアップロードしたPDFやドキュメント、WebページのURLをもとにAIが回答してくれる「グラウンデッドチャット」が最大の特徴で、全回答にソース引用が付くため情報の根拠がすぐ確認できます。
「AIに聞くと何でも答えてくれるけど、本当に正しいのか不安…」という気持ち、よくわかります。Gemini Notebookは自分のデータを使って回答してくれるので、その心配がぐっと減るのがいいところです。

Gemini Notebookは、PDFや音声・動画URLなど多様なソースをアップロードするだけで、AIがその内容を読み込み、チャット・音声・動画・コードでアウトプットしてくれる万能リサーチ環境です。
3,000万人以上のユーザーと60万超の組織が活用しており(出典:Google公式発表、2026年7月)、初心者からビジネス利用まで幅広く使われています。
使い方・できること・料金の考え方を順番に押さえれば、今日から実践できます。

この記事でわかること
  • Gemini Notebook(旧NotebookLM)とは何か・何ができるか
  • Gemini Notebookの始め方と基本的な使い方の手順
  • Audio Overviews・Video Overviews・コード実行など2026年最新機能
  • Gemini NotebookとGoogle Colabの違い・使い分けのポイント

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Contents

Gemini Notebookでできること|2026年最新機能を整理する

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  1. Gemini Notebookとは何か?旧NotebookLMからの変化
  2. グラウンデッドチャットで「根拠つき回答」ができる
  3. Audio Overviews・Video Overviewsでコンテンツを音声・動画化できる
  4. クラウド上でコードを書いて実行できる新機能
  5. 対応ソース形式と1ファイルあたりの上限

Gemini Notebookとは何か?旧NotebookLMからの変化

Gemini Notebookは、Googleが提供するAIリサーチツールです。
2026年7月16日、旧名称「NotebookLM」から「Gemini Notebook」へと正式に改称されました(出典:Google Labs 公式発表、2026年7月)。
開発元はGoogle Labsで、VP of Google LabsのJosh Woodwardが改称を公式にアナウンスしています。

このツールのルーツをたどると、2023年のGoogle I/Oで「Project Tailwind」として初公開され、その後「NotebookLM」→「Gemini Notebook」と3度も名前が変わっています。
名前は変わっていますが、「自分がアップロードしたデータをもとにAIが回答する」という根本のコンセプトはずっと変わっていません。
改称により、GeminiモデルやGeminiアプリとの連携がより深まり、Googleのエコシステム全体で使いやすくなる方向で進化しています。

ChatGPTのような汎用AIとの大きな違いは「グラウンディング」という考え方です。
一般的な生成AIは学習データをもとに「それらしい回答」を生成しますが、Gemini Notebookはユーザーがアップロードしたソースだけを根拠に答えるため、回答の根拠がつねに明確です。
「AIの回答が正しいかどうかわからない」という不安がある方にとって、これはかなり安心感のあるつくりになっています。

グラウンデッドチャットで「根拠つき回答」ができる

Gemini Notebookの中核機能が「グラウンデッドチャット(Grounded Chat)」です。
PDFや書類をアップロードしてチャットで質問すると、AIはそのファイルの内容だけを根拠にして回答してくれます。
回答には必ずソース引用が付くため、「どこに書いてあったのか」をすぐに確認できます。

たとえば、社内の長い規程集をアップロードして「有給休暇の取得ルールを教えて」と聞くと、規程集の該当箇所を引用しながら答えてくれます。
ハルシネーション(AIが事実と異なる内容を生成してしまう現象)のリスクが大きく下がるため、ビジネス用途や学習・研究の場面でとくに重宝されています。
また、Gemini Notebookはユーザーがアップロードしたデータをモデルの学習に使用しないことが公式に明記されており、機密書類も扱いやすい設計です(出典:Gemini Notebook公式プライバシーポリシー)。

チャットは日本語でも問題なく使えます。
「英語のPDFを日本語で要約して」という使い方もでき、英語の技術文書や論文を読む際の時間を大幅に短縮できます。
初心者の方でも、まずこのグラウンデッドチャットだけ使い始めるだけで、情報整理やリサーチの効率がかなり変わってきます。

Audio Overviews・Video Overviewsでコンテンツを音声・動画化できる

Gemini Notebookには、アップロードしたコンテンツをポッドキャスト風の音声で聴ける「Audio Overviews」機能があります。
2人のAIホストが対話形式でドキュメントの内容を解説してくれるので、移動中や作業しながらでも内容をインプットできます。
長い報告書や論文を「ながら聴き」で把握できるのは、時間のやりくりが大変な方にとってありがたい機能です。

さらに「Video Overviews」機能も用意されています。
ドキュメントの内容を画像・図・引用文つきのAI生成動画でまとめて視覚的に説明してくれます。
テキスト・音声・動画の3つのアウトプット形式が揃っているため、学習スタイルや用途に合わせて使い分けられます。

このほかにも、機能は継続的に追加・更新されています。
機能の進化スピードが速いため、定期的に公式サイト(notebook.google)で最新情報を確認することをおすすめします。

クラウド上でコードを書いて実行できる新機能

2026年7月16日のアップデートで追加された注目機能が、各ノートブックへのセキュアなクラウドコンピュータの付与です。
これにより、アップロードしたデータに対してPythonなどのコードをネイティブに記述・実行できるようになりました。
データ分析や機械学習の作業を、ブラウザ上のノートブック環境で完結できるイメージです。

たとえば、CSVファイルをアップロードして「このデータをグラフで可視化して」とチャットで依頼すると、Gemini Notebookがコードを生成してその場で実行し、結果を表示してくれます。
Google ColabやJupyter Notebookのようなインタラクティブなコード実行環境と近い体験を、より手軽に得られるようになった点が大きな変化です。
データサイエンスやプログラミングを学んでいる方にとって、ノートブック環境として活用できる選択肢が増えました。

ただし、コード実行機能はGoogle ColabのようなフルスケールのPython開発環境とはまだ違いがあります。
「データ分析・可視化を手軽に試したい」用途には十分ですが、本格的な機械学習モデルの構築や大規模なプログラミング開発には、引き続きGoogle ColabやJupyter Notebookが適している場面もあります。
「どちらをメインで使うか」は目的次第なので、後述の比較セクションも参考にしてみてください。

対応ソース形式と1ファイルあたりの上限

Gemini Notebookに取り込めるソース形式は非常に幅広いです。
対応形式を把握しておくと、どんなデータでも活用できるかどうかをすぐに判断できます。
公式が明記している対応形式を確認しておきましょう(出典:Gemini Notebook公式サイト、2026年7月確認)。

  • Google ドキュメント・Google スライド
  • PDF
  • テキストファイル・Markdownファイル
  • Web URL(ウェブページのリンク)
  • コピー&ペーストしたテキスト
  • 公開YouTube動画のURL
  • 音声ファイル

1つのソースにつき、50万ワードまたは200MBが上限として公式に明記されています。
書籍1冊分のテキストが約10万〜15万ワード程度なので、かなりのボリュームのドキュメントを丸ごと取り込めます。
長大なマニュアル、複数章からなる論文、会議の書き起こしテキストなども十分対応できる設計です。

YouTube動画のURLをそのまま貼り付けると、動画の字幕・音声内容を読み込んでチャットで質問できます。
英語の解説動画を日本語で要約する、長い動画の特定部分について質問する、といった使い方が可能です。
音声ファイルにも対応しているため、会議や講義の録音をそのまま放り込んで議事録を作るという流れも試せます。

Gemini Notebookの始め方と基本的な使い方の手順

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  1. Gemini Notebookにアクセスしてアカウントを準備する
  2. ノートブックを作成してソースをアップロードする
  3. チャットで質問してAIの回答を活用する
  4. Audio/Video Overviewsを生成する手順

Gemini Notebookにアクセスしてアカウントを準備する

Gemini Notebookを使い始めるために特別なインストールは不要です。
ブラウザから公式サイト(notebook.google公式サイト)にアクセスするだけで始められます。
旧URLのnotebooklm.googleからは自動でリダイレクトされるため、以前から使っていた方はそのままアクセスできます。

必要なのはGoogleアカウントのみです。
対象は、個人のGoogleアカウントユーザー・Google Workspace利用者・Workspace Individual加入者と幅広く、多くの方がすでに利用可能な状態にあります。
料金プランについては複数の段階があるとされていますが、具体的な金額や制限は変動する可能性があるため、最新情報は公式プランページ(notebook.google)でご確認ください。

ログイン後はシンプルなダッシュボードが表示され、「新しいノートブックを作成」ボタンから作業を始められます。
UIは直感的に設計されており、初めて触る方でも迷いにくい構成です。
英語のインターフェースが表示される場合もありますが、チャットでの質問・回答は日本語でやり取りできます。

ノートブックを作成してソースをアップロードする

ノートブックを新規作成したら、まずソースをアップロードします。
「ソースを追加」ボタンからPDF・テキストファイル・GoogleドキュメントのURL・YouTubeのURLなどを選んで追加します。
複数のソースを同じノートブックに入れられるため、関連する資料をまとめてひとつのプロジェクトとして管理できます。

アップロード後、Gemini Notebookはソースを自動で読み込み、内容を分析します。
処理が完了すると「ノートブックガイド」と呼ばれるソースの概要・キーポイント・想定される質問例が自動生成されます。
何から聞けばいいかわからないときは、この自動生成された質問例をそのまま使うのが手軽でおすすめです。

注意点として、アップロードできる形式に制限があります。
パスワードつきのPDF・非公開YouTube動画・ログインが必要なWebページなどは読み込めません。
あらかじめ「アクセス制限のないファイルかどうか」を確認してからアップロードするとスムーズです。

チャットで質問してAIの回答を活用する

ソースのアップロードが完了したら、右側のチャット欄に質問を入力するだけで使い始められます。
Gemini Notebookのチャットは、アップロードしたソースの内容だけを根拠に回答するため、一般的な生成AIよりも的外れな回答が少ないのが特徴です。
回答の横に「①」「②」のようなソース引用マーカーが表示され、クリックすると元の文章の該当箇所が確認できます。

効果的な質問の例をいくつか挙げます。
「この文書の要点を3つ教えて」「〇〇という言葉が出てきた箇所をすべて教えて」「この内容をもとに、初心者向けにやさしく説明して」など、具体的に聞くほど精度の高い回答が得られます。
曖昧な質問でも答えてはくれますが、目的を明確にして質問した方が欲しい情報に早くたどり着けます。

チャットのやり取りはノートブック内に保存されるため、あとから見返したり続きから作業したりできます。
チャットで生成した回答は「ノートに保存」する機能があり、重要な内容をメモとして蓄積しながら使い続けることが可能です。
リサーチや学習を「一回きり」で終わらせず、継続的に積み上げていける設計になっています。

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Audio/Video Overviewsを生成する手順

Audio Overviews(音声概要)は、ノートブック右側のパネルにある「Audio Overview」ボタンから生成できます。
ボタンをクリックするとAIが数分でポッドキャスト風の対話音声を生成してくれます。
生成された音声はブラウザ上でそのまま再生でき、ダウンロードにも対応しています。

Video Overviewsも同様のパネルから生成できます。
テキストの内容を画像・図解・引用文つきのスライド動画形式でまとめてくれるため、視覚的に理解しやすいアウトプットが得られます。
プレゼン資料の下地や学習コンテンツとして活用している利用者も多いようです。

生成にかかる時間はソースの量や内容によって変わりますが、数分程度が目安です。
一日あたりの生成回数には上限が設けられている場合がありますが、具体的な制限は変動することがあるため、最新情報は公式サイトで確認してください。
音声・動画・テキストの3形式を組み合わせることで、同じソース素材から多様な学習・共有スタイルに対応できます。


Gemini NotebookとGoogle Colabの違い|目的別の使い分け方

Gemini NotebookとGoogle Colabの違い|目的別の使い分け方のイメージ画像
  1. Gemini NotebookとGoogle Colabの根本的な違い
  2. データ分析・機械学習でどちらを選ぶべきか
  3. Gemini Notebookをどんな場面で使うと効果が出るか

Gemini NotebookとGoogle Colabの根本的な違い

Gemini NotebookとGoogle Colabは、どちらもGoogleが提供するクラウドベースのツールですが、設計の目的がまったく異なります。
混同して「どっちを使えばいいの?」と迷う方が多いので、ここでしっかり整理しておきます。
端的に言うと、Gemini Notebookは「ドキュメントを理解・分析するAIアシスタント」、Google Colabは「Pythonコードを書いて実行するプログラミング環境」です。

項目Gemini NotebookGoogle Colab
主な用途ドキュメント分析・リサーチ・学習Pythonコード実行・機械学習・データサイエンス
コード実行簡易的に可(2026年7月〜)フルスケールのPython環境
AIチャットグラウンデッドチャット(ソース引用つき)Gemini AIによるコード補助
対象ユーザー初心者〜ビジネス利用者プログラマー・データサイエンティスト
ファイル対応PDF・YouTube・音声など多形式主にコードファイル・データセット
GPU利用非対応(コード実行は軽量処理向け)対応(機械学習モデル訓練に使用可)
無料利用Googleアカウントで利用可(制限あり)Googleアカウントで利用可(GPU時間制限あり)

Google ColabはJupyter Notebook互換のインタラクティブなPython実行環境で、データ分析・機械学習モデルの訓練・可視化などに特化しています。
一方でGemini Notebookは、プログラミングの知識がなくても「自分のドキュメントをAIに読ませて活用する」ことを重視した設計です。
2026年7月からGemini Notebookもコード実行に対応しましたが、本格的なプログラミング作業にはまだColabが適している場面が多いです。

データ分析・機械学習でどちらを選ぶべきか

データ分析・機械学習の用途では、現時点ではGoogle Colabを主軸にするのが現実的です。
ColabはGPUを使った大規模なモデル訓練、pandasやscikit-learnなどのデータサイエンス系ライブラリの実行、大量データの処理など、本格的な開発環境として設計されています。
Pythonを書いて試行錯誤しながら学ぶスタイルには、Colabのインタラクティブなノートブック環境が向いています。

Gemini Notebookのコード実行機能は、「アップロードしたCSVを簡単に分析したい」「軽いグラフを描きたい」「コードを書かなくてもチャットでデータを操作したい」という用途に向いています。
プログラミングが得意でない方が、ドキュメントやデータをAIに渡して手軽に処理してもらう、という使い方がイメージとして近いです。
「Pythonを一から書かなくても、データをAIに渡せばなんとかしてほしい」という方に向いています。

結論として、「コードを書いて本格的に機械学習・データサイエンスをやりたい」→ Google Colab、「ドキュメントや資料をAIに読ませてリサーチや分析に活用したい」→ Gemini Notebookと考えると迷いにくいです。
どちらか一方しか使えないわけではなく、目的によって使い分けるのが現実的なアプローチです。
AIやプログラミングを学び始めたばかりの方は、まずGemini Notebookから入るとハードルが低く、慣れてきたらColabやJupyter Notebookに広げる流れがおすすめです。

Gemini Notebookをどんな場面で使うと効果が出るか

Gemini Notebookが特に力を発揮するのは、「大量の情報を素早く整理・理解したい」場面です。
仕事での活用例としては、長い契約書・規程・マニュアルのポイント抽出、会議録音ファイルの要約、英語論文の日本語での要約、社内資料をもとにしたFAQの作成などが挙げられます。
学習・研究での活用例としては、教科書や参考書をアップロードして疑問点を質問する、複数の論文を横断して比較する、試験範囲の音声解説を生成するなどが代表的な使い方です。

コンテンツ制作との親和性も高く、インタビュー音声・取材メモ・参考資料をまとめてアップロードし、記事の構成案や要点をチャットで引き出す使い方もできます。
音声やチャットなど、複数の方法でドキュメントの内容を理解できる点が、Gemini Notebookの特長です。

一方で、向いていない用途もあります。
インターネット上の最新情報を調べたいときや、ソース外の一般知識について聞きたいときは、通常のGeminiやChatGPTを使う方が適しています。
「自分が持っているデータを深く掘り下げたい」場面でGemini Notebookを使い、「広く情報収集したい」場面では汎用AIを使うと、それぞれの長所を活かせます。

よくある質問

Gemini Notebookとは何ですか?

Gemini Notebookは、Googleが提供するAIリサーチツールです。2026年7月16日に旧名称「NotebookLM」から改称されました(出典:Google Labs公式発表、2026年7月)。ユーザーがアップロードしたPDF・Webページ・YouTube動画・音声ファイルなどのソースをAIが読み込み、チャットで質問すると根拠つきで回答してくれます。回答にはつねにソース引用が付くため、情報の出典をすぐ確認できるのが特徴です。3,000万人以上のユーザーと60万超の組織が活用しています(出典:Google公式発表、2026年7月)。

Gemini Notebookは無料で使えますか?

Googleアカウントがあれば基本的に利用できます。複数の料金プランが存在するとされており、無料での利用から有料プランまで段階的な構成があるようです。ただし、具体的な金額・プランの制限内容は変動する可能性があるため、最新の料金・利用制限については公式サイト(notebook.google)のプランページで必ずご確認ください。過去にも料金が変更されたことがあるため、二次情報の価格をそのまま信用するよりも公式情報を参照するのが確実です。

Gemini NotebookとGoogle Colabの違いは何ですか?

Gemini Notebookは「自分のドキュメントをAIに読ませて分析・理解するリサーチツール」、Google Colabは「Pythonコードを書いて実行するプログラミング・データサイエンス環境」です。根本的な設計目的が異なります。Gemini Notebookはプログラミング知識がなくても使えますが、Google ColabはPythonの知識が前提になります。2026年7月からGemini Notebookも簡易的なコード実行に対応しましたが、本格的なデータ分析・機械学習モデルの開発にはGoogle Colabが適しています。「資料を理解したい」ならGemini Notebook、「コードを書きたい」ならColabと使い分けると迷いません。

Gemini NotebookはPythonやAPIキーの設定が必要ですか?

基本的な利用にPythonの知識やAPIキーの設定は不要です。Googleアカウントでログインして、ファイルをアップロードしてチャットするだけで使い始められます。APIキーの設定が必要なのは、Gemini APIを活用してアプリ開発や外部ツールとの連携をおこなう場合です。Google AI Studio(Google AI Studio公式サイト)でAPIキーを取得することで、Gemini Notebookとは別にGeminiモデルをプログラムから呼び出す高度な使い方ができます。初心者の方はAPIキー設定なしでの基本利用から始めて問題ありません。

Gemini Notebookは日本語に対応していますか?

チャットでの質問・回答は日本語でやり取りできます。英語のPDFや英語の動画をアップロードして「日本語で要約して」と依頼することも可能で、英語のリサーチ・学習にも活用できます。インターフェース自体は英語表示の場合がありますが、操作は直感的でわかりやすい設計です。Audio Overviewsの音声は現時点では日本語対応の状況が変わっている可能性があるため、実際の利用時に公式サイトで最新の言語対応状況を確認することをおすすめします。

アップロードしたデータはAIの学習に使われますか?

公式プライバシーポリシーにより、ユーザーがGemini Notebookにアップロードしたデータはモデルの学習に使用されないことが明記されています(出典:Gemini Notebook公式プライバシーポリシー)。社内の機密書類・個人情報を含む資料・未公開の研究データなどを扱う場合でも、この点は比較的安心して利用できる設計です。ただし、利用規約の内容は更新される可能性があるため、定期的に公式の規約・プライバシーポリシーページを確認する習慣をつけておくとよいでしょう。

Gemini NotebookでPythonコードを実行するにはどうすればよいですか?

2026年7月16日のアップデートから、各ノートブックにクラウドコンピュータが付与され、Pythonなどのコードをネイティブに書いて実行できるようになりました(出典:Google公式発表、2026年7月)。データファイルをアップロードしてチャットで「このデータを分析して」と依頼すると、AIがコードを生成して実行し結果を表示します。自分でコードを書いて実行することも可能です。ただし、GPUを使った大規模な機械学習モデルの訓練などには対応しておらず、本格的なプログラミング開発にはGoogle ColabやJupyter Notebookを合わせて活用するのが現実的です。

まとめ|Gemini Notebookを使いこなすためのチェックリスト

  • Gemini Notebookは2026年7月に旧「NotebookLM」から改称されたGoogleのAIリサーチツール
  • Googleアカウントで利用できる(料金・プランの詳細は公式サイトで確認)
  • グラウンデッドチャットで、アップロードしたソースをもとに根拠つきの回答が得られる
  • 対応ソースはPDF・Google ドキュメント・YouTube URL・音声ファイルなど幅広い
  • 1ソースあたり50万ワードまたは200MBまで取り込める(公式明記)
  • Audio Overviewsでポッドキャスト風の音声、Video Overviewsでスライド動画を自動生成できる
  • 2026年7月からコード実行機能が追加され、データ分析も手軽にできるようになった
  • アップロードデータはAIモデルの学習に使用されない(公式プライバシーポリシー)
  • Google Colabとは用途が異なる。本格的なPython開発にはColabを併用するのが現実的
  • 最新の機能・料金・制限は公式サイト(notebook.google)で随時確認する

「AIツールって種類が多すぎて、何から手をつければいいかわからない」という気持ち、正直よくわかります。
Gemini Notebookは、プログラミングの知識がなくてもすぐに使い始められる設計なので、AIを活用したリサーチや情報整理に興味がある方にとって入口として試しやすいツールのひとつです。
機能のアップデートが速いツールでもあるので、気になった機能があれば公式サイト(notebook.google)でいちど最新の状態を確認してみてくださいね。

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