Gemini初心者研修｜NotebookLMで調べ物を集めて企画書を作る手順

Geminiの基本は？

GeminiはGoogleのAIで、テキストだけでなく画像・動画・音声などマルチモーダルな扱いに強みがあります。Workspace連携や、カスタムAI（Gem）、Deep Research、コード実行など機能は多い一方、講座で主に使ったのはCanvasまわりと、根拠固めのNotebookLMでした。

高性能モデルの利用条件は、Google WorkspaceやGoogle AI Proなどの契約で変わります（2026年11月時点の公式を確認）。

なぜNotebookLMを併用する？

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• Gemini：発想、下書き、Canvasでの資料化、画像や動画まわり
• NotebookLM：入れたソースに縛って答える。出典表示があり、ファクトチェックしやすい

Deep Research単体で企画書向けの再現性を何度も試したが向きにくかった、という検証が共有され、NotebookLMで根拠を固めてから形にする方針になりました。

講座のテーマ例は？

九州のEV充電器設置計画など、調べ物が重い題材で企画書を作る流れが実演されました。インパクト重視の短い動画向け手順ではなく、情報を丁寧に積み上げるワークショップだと説明されています。

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情報収集の進め方は？

1. NotebookLMにURL・ファイル・Drive資料などをソース追加する
2. チャットで要点を引き出し、気に入った回答はメモに保存する
3. 必要ならメモだけをソースに絞り、視点を固定する

メモ保存を忘れると、あとから同じ回答を辿りにくい点に注意が必要です。ソースを増やしすぎると回答が散らばるため、絞り込みも重要です。

Canvasでは何をする？

収集した要点を、見出し構成のある企画書や説明資料へ落とします。Gemini上のCanvasを使い、章立てや表現を整えました。Gem（カスタムAI）で定型の観点を仕込む話にも触れています。

安全に使う注意点は？

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• 機密の投入：社外秘や個人情報を安易に貼らない。プランとデータ扱いを確認する
• 出典のない断定：ハルシネーションに注意。重要事実はソースで裏を取る
• メモの保存忘れ：NotebookLMは能動的に保存しないと振り返りにくい
• ソースの肥大化：増やしすぎたらメモ中心に再構成する

資料づくりを別のAIで進める例はNotion AIでプレゼン資料を作る方法｜文字起こしからスライドとパワポまで、資料をAIに読ませて文章を作る方法はChatGPTプロジェクトの使い方｜AIっぽくない自分らしい文章を作る指示の書き方で扱っています。

まとめ

初心者向けでもGeminiの機能紹介だけで終わらず、NotebookLMで根拠を固めてから企画書へ落とす流れが講座の芯でした。便利な生成と、出典つきの整理を役割分担させると、実務資料の再現性が上がります。利用条件と機密の扱いは、公開前に公式と社内ルールで確認してください。