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AI×資料作成の神連携！NotebookLMとGensparkで業務効率を劇的改善する方法とは？

目次


はじめに


近年、AIツールを業務に取り入れる企業や個人が急増しています。特に「情報収集」「構造化」「資料化」など、資料作成における作業は多くの人にとって時間と労力のかかる作業です。


そこで今回は、GoogleのAIツール「NotebookLM」と、スライドやドキュメントを自動生成できる「Genspark」の連携により、高精度かつ高速に資料を自動生成する最新ワークフローをご紹介します。


初心者の方にも分かりやすく、具体的なプロンプトや活用例、写真・動画の活用案も含めて解説します。


NotebookLM × Gensparkとは？


NotebookLMはGoogleが提供するドキュメント特化型AI。アップロードした資料の内容に基づいて質問に答えたり、要約を作成する「カスタムAIアシスタント」です。

一方のGensparkは、テキストを元に高品質なスライド・ドキュメント・音声・画像・表形式の資料を自動生成できるマルチアウトプットAIです。


この2つを連携することで、以下のようなことが可能になります：

  • 膨大な情報から最適なソースを自動収集

  • 要点を論理構造化し

  • 即座にスライドや文書に変換

まさに資料作成の“神連携”です。


4ステップでできる！AI資料作成ワークフロー

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ステップ1：情報収集（NotebookLM）


まずはテーマに関連する情報を自動収集します。

例えば、検索バーに「2050年の東京の人口動態」と入力すると、NotebookLMが関連するPDFやWebページから信頼性の高い20件の情報ソースを探し出してくれます。

さらに、ChatGPTで事前にPDFの評価軸（信頼性、網羅性、独自性など）を加えたリストを作成し、それをNotebookLMにアップロードすることで、情報の質をさらに高めることも可能です。


ステップ2：情報の主者選択


次に、集めた情報から資料に必要な要素を選定します。NotebookLMに以下のようなプロンプトを入力：

「この資料をもとに、導入・課題・原因分析・解決策の4構成でストーリーラインを作成してください。引用番号は削除し、見出しに通し番号を付けてください。」

このように指定すると、NotebookLMが構造化されたストーリーを自動で作成してくれます。

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ステップ3：情報の構造化


生成された構成は以下のように明確なフレームワークに沿っています：

  1. 導入

  2. 課題提起

  3. 原因分析

  4. 解決策

  5. 今後の展望


この段階で、構成が整った文章データとして整備されます。あとはアウトプットするだけです。


ステップ4：アウトプット（Genspark）

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NotebookLMで整えた構成データをコピーし、Gensparkに貼り付けるだけで、以下のような形式でアウトプットが可能です：

  • AIスライド：グラフ付きの美麗なプレゼン資料（12ページを約10分で生成）

  • AIドキュメント：マークダウン形式またはリッチテキストで読みやすく編集可能

  • AIシート：課題・原因・解決策などを表で一覧化（CSVでソートも可）

  • AIポッドキャスト：2人の専門家による対話形式の音声資料（7分）


具体的な応用例：東京の人口動態レポート

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実際に行った応用例をご紹介します。テーマは「2050年の東京の人口動態」。

以下のようなアウトプットが生成されました：

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Gensparkによって生成されたスライドにはグラフ・アイコン・色分けが施されており、即プレゼン可能な状態に。

音声版では「都市政策家と研究者の対話」形式で、聞くだけでも内容が理解できます。


アウトプット形式の比較表

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まとめと次のステップ


NotebookLMとGensparkの連携は、情報収集から構成化・アウトプットまでを一貫して効率化できる画期的な方法です。


特に以下のような方におすすめです：

  • 業務効率を上げたいビジネスパーソン

  • 学術資料や教育資料を多く作る方

  • プレゼン資料作成に時間がかかる方


✅ 次にやるべきこと


  1. NotebookLMにログインして、資料テーマを検索

  2. 情報を収集し、構造化プロンプトでまとめる

  3. Gensparkにコピペして好きなアウトプット形式を選択


ぜひ、あなたの業務にもこの“神連携”を取り入れてみてください！


今回はこれで終わりです。次回もお楽しみに！


＜自習ノートについて＞

当社では教育機関向けの生成AI導入支援サービスも提供しています。

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自習ノートのサービスについての詳細や、お問い合わせはこちらのリンクからどうぞ。それでは、また次回の記事でお会いしましょう！

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