【初心者向け】GoogleのAI「NotebookLM」とは？バックオフィス業務が劇的に変わる使い方を徹底解説

1.正確な情報をもとにした回答

経理・人事・法務といったバックオフィスの業務では、「自社の就業規則」「最新の経費精算ルール」など、社内文書に書かれている内容こそが【正解】です。

NotebookLMは、指定された資料のみを読み込んで回答を生成するため、一般的な生成AIのようにインターネット情報や嘘の情報、他社の事例を混ぜてしまうことがありません。つまり、「正確性が最も重要な仕事」と「与えられた情報だけを使って答えるAI」という構図が、非常にマッチしているのです。

2.「同じような質問への対応」から解放される

「この経費は申請できますか？」「育休の申請手続きを教えてください」 など、バックオフィスの担当者は、日々多くの社員から同じような質問を受け、その対応に多くの時間を費やしています。
NotebookLMに規程やマニュアルを読み込ませておけば、社員は自分でAIに質問して答えを得られるようになります。つまり、「24時間稼働のAIヘルプデスク」の完成です。人事・総務・経理担当者は、同じ問い合わせへの対応から解放され、より付加価値の高い業務に集中できます。

3.「探す・読む・まとめる」時間を大幅に削減できる

バックオフィスでは、日々次のような作業が発生します。たとえば

こういった作業は人が行うと時間がかかるうえに、見落としのリスクもあります。
NotebookLMは、こうした「探す」「読む」「まとめる」といった工程をすぐに実行できます。その結果、人は「判断」や「改善提案」といった本質的な業務に時間を割けるようになります。

活用例1：社員からのよくある就業規則の質問に答える

社員から頻繁に寄せられる「育休の申請方法は？」「有給休暇はいつから何日付与されますか？」「休職の場合はどの部署に聞けばいいですか？」「雇用形態別の就業規則は？」といった定型的な質問。その都度、人事担当者が調べて回答するのは大きな負担です。 就業規則や各種申請マニュアルをNotebookLMに読み込ませておけば、社員が自ら質問して答えを見つけられる「自己解決型ヘルプデスク」が完成。担当者の対応工数を削減し、社員は24時間いつでも気軽に疑問を解消できます。

活用例2：新入社員のオンボーディングに活用し、教育コストを削減

新入社員や中途入社、異動者へのオンボーディングでは、膨大な量の社内ルールや業務手順を教える必要があります。 NotebookLMに必要な資料一式をアップロードしておけば、新メンバーは自身のペースで学習を進め、分からない点をピンポイントで質問できます。「自社システムの使用手順は？」「初日は何から確認すればいい？」といった基本的な質問から、部署固有のルールまで、NotebookLMが専属の教育担当としてサポート。受け入れ側の教育担当者の負担を軽減し、新メンバーの早期戦力化を実現します。

活用例1：新幹線やタクシー利用時の精算ルールを確認する

「新幹線や飛行機の申請方法は？」「タクシー利用の精算の条件は？」といった細かい経費精算のルールは、従業員も経理担当者も迷いがちなポイントです。

経費精算規程をNotebookLMに読み込ませておけば、従業員は申請前に手軽にルールを確認可能。「出張時のレンタカーを使った時の申請方法は？」のように質問をすることで、規程のどこを見れば良いか一目瞭然。申請の手戻りやミスを未然に防ぐことができます。

活用例2：取引先からの「請求書」の申請方法を確認する

取引先から受け取った請求書の処理は、「発注番号は必要か？」「支払い可能な日は最短でいつか？」など、確認事項が多くて煩雑です。特に「前払い」と「後払い」の場合や、締め直後に重要な支払いが発生したといった場合では申請フローが異なることもあるため、間違いが起きやすいポイントです。申請方法を間違えると、支払遅延など取引先との関係にも影響しかねません。

請求書処理マニュアルをNotebookLMに読み込ませておけば、従業員が「〇〇社への前払い申請の方法を教えて」「今月末締め分の請求書は、いつまでに経理に提出すればいい？」と質問するだけで、必要な手続きを即座に確認できます。経理と申請者の確認業務を減らし、円滑で正確な支払いプロセスを実現します。

活用例1：「入退社手続きマニュアル」を一元化

従業員の入退社手続きは、PCや社員証といった備品の貸与・回収、各種アカウントの発行・削除など、多岐にわたる作業が発生します。これらの手順が特定の担当者に属人化していたり、口頭での引き継ぎに頼っていたりすると、「アカウントの削除漏れによるセキュリティリスク」や「備品の回収忘れによる資産紛失」といったことにもなりかねません。

そこで、入退社手続きに関するマニュアルやチェックリストを、すべてNotebookLMに集約します。そうすることで、部署や担当者が変わっても誰もが同じ手順書を参照できる環境が整います。NotebookLMに「中途入社する社員の手続きの方法を教えて」と聞くだけで、常に最新かつ正確な手順を確認できるため、誰が担当しても同じ品質で、ミスなくスムーズに入退社手続きを進められるようになります。

活用例2：複数の契約書から共通条項や違いを抜き出して比較検討する

複数の取引先と契約を結ぶ際、それぞれの契約書にある「秘密保持義務」や「損害賠償」の条項がどう違うかを比較するのは、非常に重要かつ神経を使う作業です。 複数の契約書ファイルをNotebookLMにアップロードし、「A社、B社、C社の契約書における秘密保持条項の違いを比較して」と質問すれば、各条項を並べて表示し、比較検討を強力にサポートします。

活用例1：過去～現在の市場調査レポートから、特定のターゲット層に関する記述だけを抜き出す

「20代女性の消費行動は、この5年間でどう変化したか？」を分析するために、過去から現在までの膨大な市場調査レポートを読み解くのは骨の折れる作業です。 NotebookLMに複数のレポートを読み込ませることで、特定のターゲット層に関する記述だけを横断的に抽出し、時系列での変化を分析することが可能に。新たな戦略立案のヒントの発見を助けます。

活用例2：商談履歴や受注実績の資料を読み込ませ、成約理由や傾向を自動で整理・可視化

SFA/CRMに蓄積された商談履歴や、営業担当者が作成する活動レポートには、顧客の生の声や受注に至った背景など、貴重な定性的データが眠っています。しかし、これらのテキスト情報を一つひとつ読み解いて分析するのは、多大な時間と労力がかかります。

そこで、企業情報や商談履歴、受注レポートをNotebookLMに読み込ませることで大量のテキストデータから「頻出するキーワード」や「受注に結びついた共通の要因」を自動で抽出・整理します。例えば、「『サポート体制の手厚さ』が決め手となって受注した商談のリストを教えて」「失注した案件で、顧客から最も多く指摘された課題は何？」といった質問を投げかけるだけで、これまで見過ごされてきた実践的なインサイトを素早く見つけ出すことができます。

活用方法：顧客からの問い合わせの回答を迅速化

顧客からの問い合わせに対し、迅速かつ正確に回答することは、顧客満足度を維持・向上させる上で非常に重要です。しかし、担当者は膨大な量のヘルプセンター記事や商品ドキュメントの中から、適切な回答を探し出すのに時間がかかってしまうことがあります。

そこで、ヘルプセンターの記事や商品仕様書、過去の問い合わせ対応履歴などをNotebookLMにソースとして読み込ませることで、担当者は顧客からの問い合わせ内容をそのままNotebookLMに質問するだけで、関連するドキュメントの該当箇所を瞬時に見つけ出すことができます。「〇〇というエラーメッセージが表示された時の対処法は？」「製品Aと製品Bの機能的な違いを比較して」といった質問に対して、AIが即座に回答の候補と出典を提示。担当者の回答作成時間を大幅に短縮し、より質の高いサポート提供に貢献します。

音声解説

「音声解説」では、AIがあなたの資料の内容を元に、対談形式の短いポッドキャストを自動生成してくれる機能です。AI同士が内容について議論するように話すため、要点が頭に入りやすくなっています。 通勤中などの移動時間にインプットしたり、複雑な資料の全体像を掴んだりするのに非常に便利です。

メモ

「メモ」は、AIとのやり取りで見つけた重要なポイントや、ソースからの引用を保存しておくためのスペースです。気になる回答を後で参照できるように、メモに保存することも可能です。
AIの気になる回答を「メモに保存」ボタンを押すだけで、出典情報付きのメモが自動で作成されるのが大きな特徴です。

メモの「よくある質問」の機能では、複雑な業務マニュアルをソースとして読み込ませた後にこの機能を使えば、従業員が疑問に思いそうな点をAIが予測し、想定問答集（FAQ）の形式で自動的にリストアップしてくれます。