「一方向の消費」から「双方向の探索」へと進化するYouTube動画
NotebookLMの大きな特徴の一つに、インターネット上の公開コンテンツを効率的に知識化できるというものがある。例えば、YouTube動画は専門家の講義、製品発表、学術カンファレンス、教育コンテンツなど多様な知識が集積されているため、学習素材としての価値が高い。NotebookLMを活用すれば、こうした映像資料をテキスト化して整理することができる。
従来、YouTubeの内容を学習に活用する際は、視聴とメモを手動で行う必要があった。ChatGPTやGeminiといった対話型生成AIの登場によって、状況は一変した。動画を視聴せずとも内容を要約できるようになり、理解への時間を大幅に短縮することが可能になった。
NotebookLMはその先を行く。NotebookLMは動画の内容を自動的に書き起こし、要点を抽出し、時間のかかる作業を短縮する。動画の長さや話者数が多い場合でも、NotebookLMは自動的に話者の区別やトピックの切り替わりを検出し、ノートを論理的な構造で生成する。
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Google NotebookLM
NotebookLMが生成するノートはただの要約ではなく、質問応答や概念整理にも対応している点が優れている。ユーザーは生成されたノートに対して自然言語で質問を行い、動画の内容に基づく回答を得ることができる。これにより、動画の視聴体験は「一方向の消費」から「双方向の探索」へと進化する。
このように、YouTube動画をNotebookLMで処理することにより、学習効率と知識保持の両面で大きな効果が得られる。今回は、NotebookLMでYouTube動画を構造化する具体的な手順と応用例を紹介しよう。
YouTube動画をNotebookLMに取り込む手順
YouTube動画をNotebookLMに入力する際は、まず動画のURLを指定する。NotebookLMはリンク先の音声・字幕データを解析し、自動的にテキストデータを抽出する。字幕が付与されている動画であれば精度が高まり、話者の発言を正確に記録することができる。
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「＋新規作成」ののち、ソースとして「YouTube」を選択する
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ノートを生成したいYouTube動画のURLを貼り付ける
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指定されたYouTube動画を分析中
動画の解析が完了すると、NotebookLMは内容の構造を分析し、セクションごとに要約を提示する。ユーザーはこの段階で、どの部分を重点的にノート化するかを選択できる。例えば、講義動画の中で「理論の解説部分のみ」「質疑応答部分のみ」といった抽出が可能だ。これにより、不要な部分を除いた効率的なノート生成が実現する。
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分析が完了した状態
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「レポート」から生成したいノートを指定する
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生成されたレポートを読んで内容を把握する
さらにNotebookLMは、複数のYouTube動画を同一ノートブックに統合する機能を備えている。関連する動画をまとめることで、テーマ別の知識データベースを構築できる。例えば「AI技術の基礎」や「経済学講義シリーズ」といったカテゴリーを作成し、動画群を一元管理することが可能だ。
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NotebookLMに要約を読んで気になった点について質問することで理解を深めていく
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質問は繰り返し行うことができ、詳しく知りたい点を理解していくことができる
NotebookLMでは、取り込んだ動画の要約を閲覧しながらメモを追記したり、AIに質問を投げかけたりできる。この操作性の高さが、NotebookLMを単なる自動要約ツールではなく、インタラクティブな学習支援環境としていちづける要因だ。
ノートとマインドマップによる知識整理
前回も取り上げたように、NotebookLMは、YouTube動画から生成したノートをもとに、マインドマップを自動生成する機能を提供している。マインドマップは、動画の内容を階層的・視覚的に把握するために有効であり、複雑なトピックの理解を助ける。とくに講義やドキュメンタリーのように情報量の多い動画では、マインドマップを通じてトピック間の関係を整理することが有効だ。
ノートからマインドマップを生成する過程では、NotebookLMが自動的にキーワードや主要概念を抽出し、それらをノードとして配置する。ユーザーは生成されたマップをもとに、さらにノードを追加・編集できる。これにより、AI生成の自動構造と人間の判断を融合した「半自動知識整理」が実現する。
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NotebookLMで生成するマインドマップは内容の理解を大きく助ける
生成されたマインドマップは、視覚的な整理だけでなく、再学習やプレゼン資料の基盤としても活用できる。例えば、講義内容を理解したうえで、自分の観点から再構成した学習ノートを作成する際に役立つ。NotebookLMはその結果を再び音声や動画に変換することもできるため、知識循環のプロセス全体を支援する。
このようなマインドマップ連携によって、NotebookLMは単なる文字情報の要約ツールを超え、情報の「構造化」「再表現」を行う知識プラットフォームへと進化している。
実践例と応用の方向性
NotebookLMを実践に活用できる場としては、ビジネス・研究・教育の3領域が挙げられる。ビジネス領域では、企業のプレゼンテーションの動画や製品説明会をNotebookLMで処理し、社内共有資料として再構成することが可能だ。言語がわからないことで敬遠しがちな海外の発表動画もNotebookLMで自動翻訳・要約することで、容易に海外の情報にアクセスすることが可能になる。NotebookLMは多言語対応しているため、国際的な知識活用においても有用なのだ。
さらに、NotebookLMのAPI連携機能を活用すれば、YouTube動画のインポートからノート生成、社内知識ベースへの登録までの一連の流れを自動化できる。これにより、チーム全体で最新情報を即時に共有できる環境が整う。
教育現場では、教師が講義動画をNotebookLMに入力し、学生に要約ノートやマインドマップを配布することで、授業理解を深めることができる。研究分野では、学会講演やオンラインセミナーの動画を整理し、研究テーマごとの知識データベースを構築するのに有効だ。
最終的に、YouTube動画を基にしたNotebookLMの活用は、個人の学習だけでなく、組織全体の知識マネジメントにも寄与する。今後は生成されたノートを他のAIツールと組み合わせ、ナレッジグラフや教育用教材として再利用する方向へ発展していくことが期待される。
PowerPointのコピー機能「スライドの再利用(Reuse Slide)」を廃止
