NotebookLMに社内ナレッジを集約してみたら何が変わった？

こんな方におすすめ

• 社内の資料やマニュアルがSlack・Notion・Google Driveなどに散らばっていて、探すだけで時間がかかっている
• インタビューや商談の録音は残しているけど、溜まるばかりで活用できていない
• NotebookLMは知っているけど、何を入れたらいいか分からない

この記事を読むと

Before：情報の置き場所がバラバラで、結局「○○さんに聞いた方が早い」になっている。録音データは溜まる一方で誰も聞き返さない

After：NotebookLMに何を・どう入れれば使えるかが分かり、マニュアルのFAQ化からインタビューの横断分析まで、社内の一次情報をすぐに引き出せる状態が作れる

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社内ナレッジが活きていない状態とは

Slack、Notion、Google Drive、録音データ…。社内の情報がいろんな場所に散らばっていて、必要なときにすぐ出てこない。こういう状態、心当たりがある方はいらっしゃいませんか？

たとえばカスタマーサポートチームが「この対応ってどうするんだっけ？？」と思ったとき、マニュアルを探すよりもついついチームチャットで誰かに聞いている、インタビューの録音は残してあるけど、聞き返すのが面倒で結局そのまま、など。商談のメモはあるけど、誰かが整理しない限り他の人には見えないという状況は多いと思います。

問題は、情報を残す仕組みはあるのに、使う仕組みがないということです。

NotebookLMは、この問題をかなりシンプルに解決してくれます。資料を入れて、聞く。それだけで散らばっていた情報に一箇所からアクセスできるようになります。

もちろん全部突っ込めばいいかというとそうでもなくて、「何を入れるか」の設計の工夫次第で活用度は変わってきます。

この記事では、実際にクライアント先で運用してきた経験をもとに、社内ナレッジをNotebookLMで活用するための考え方と具体的なパターンを紹介します。

NotebookLMが社内ナレッジに向いている理由

NotebookLMはGoogleが提供しているAIツールで、最大の特徴は自分がアップロードした資料だけを参照して回答するという点です。ChatGPTやClaudeのようにインターネット上の情報を引っ張ってくることはなく、入れた資料の中身だけをもとに答えてくれます。

この特徴こそが社内ナレッジとの相性がとても良いのです。

理由のひとつめは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が起きにくいことです。社内規程の解釈やマニュアルの手順を聞くとき、AIが勝手に一般論を混ぜて答えてしまうと困りますよね。NotebookLMなら、アップした資料に書いてあることだけを根拠に回答してくれるので、「これ本当に合ってる？」という不安が少ないです。

もうひとつの理由は、Google Workspaceの権限管理基盤の上で動くことです。ノートブックごとに共有範囲を制御できるので、「このデータはこのチームだけ」といった運用が自然にできます。権限管理の具体的な考え方は後述します。

守りの活用例「CSマニュアルのFAQ化」

まず分かりやすいのが、社内マニュアルや規程をNotebookLMに入れて、問い合わせ対応を楽にするパターンです。

あるクライアント先では、CSチームのマニュアルをNotebookLMに集約しました。対応手順、返金ポリシー、よくある質問とその回答例をまとめて入れて、チーム全員にノートブックのリンクを共有しただけです。

それまでは新人が「この場合の対応って…」と先輩に聞いていた質問が、NotebookLMに聞けば数秒で根拠付きの回答が返ってくるようになりました。先輩の手が止まる回数が減って、新人も気兼ねなく確認を重ねることが可能です。

マニュアルの更新をどう反映するか

一点問題点として、マニュアルって更新されますよね。NotebookLMに手動でアップし直すのは面倒だし、古い版が残ったままだと事故のもとです。

あるクライアント先では、もともとNotion上にCSマニュアルがあって、Notion上で更新する運用が定着していました。でもNotebookLMを使いたい…というオーダーをいただいたので、Notion APIを使ってGoogle Docsに自動同期し、そのGoogle DocsをNotebookLMのソースとして参照させる構成にすることで運用可能な形を作ったことがあります。

注意点ですが、現時点ではNotebookLMのソースは自動では更新されません。Google Docs側が更新されても、NotebookLM側でソースの更新ボタンを押す必要があります。そこで、Notionでマニュアルが更新されたらSlackに通知が飛ぶ仕組みを作って、通知を見たらNotebookLMの更新ボタンを押す、という運用にしています。

ここは正直まだ手動の一手間が残っていますが、Google Docsの変更を動的に反映するアップデートがそのうち来るんじゃないかなと思っています。上記のクライアント先ではこの運用で十分回っています。

社内ナレッジツールとNotebookLMの連携に興味がある方は、KibelaとGoogle Docsを併用したナレッジ運用の記事も参考にしてみてください。

攻めの活用「顧客データの横断分析」

社内ナレッジの活用というと、マニュアルや規程のFAQ化をイメージする方が多いと思います。でも実は、NotebookLMが本領を発揮するのは顧客に関する一次情報を横断的に分析するときです。

ユーザーインタビューの文字起こしを全量入れる

たとえば、ユーザーインタビューの文字起こしを10人分まとめてNotebookLMに入れてみてください。そこに「継続している人に共通するパターンは？」「解約した人が最初に不満を感じたタイミングは？」と聞くと、10人分の発言を横断して傾向を出してくれます。

1人ずつ読み返して付箋を貼って整理する作業が、質問一発でドラフトとして出てくる。もちろんそのまま鵜呑みにするわけにはいかないですが、仮説の出発点としてはかなり使えます。

インタビュー自体の設計についてはN1インタビューの実践解説で詳しく書いているので、ぜひ参考にしてみてください。

営業商談の録音を集約する

営業チームの商談録音をNotebookLMに集約するパターンもかなり効果があります。「直近の商談で競合として名前が挙がったサービスは？」「価格に対する反応の傾向は？」といった横断的な質問ができるようになります。

この活用法についてはNotebookLMで営業の商談録音をチームで活かす資産に変えた方法で具体的なステップを紹介しているので、営業チームでの活用を考えている方はそちらを読んでみてください。

「何を入れるか」の設計が精度を決める

NotebookLMを使ってみて「微妙だな」と感じる原因のほとんどは、入れる情報の選定にあります。

とりあえず社内の資料を片っ端から突っ込むと、検索の精度が下がります。質問に対して関係の薄い資料から引っ張ってきた回答が返ってきたり、本来参照してほしいドキュメントが埋もれてしまったりする。

うまくいくパターンは、ノートブックを目的別に分けて、入れるものを絞ることです。

たとえばこんな分け方をしています。

• CS対応用：対応マニュアル、FAQ集、返金ポリシー。CSチームに共有
• インタビュー分析用：特定プロジェクトのインタビュー文字起こし。PdMが使う
• 営業用：商談の録音文字起こし。営業チームに共有
• 議事録用：定例や商談の議事録。プロジェクト単位で分ける。詳しくはNotebookLMで議事録をチームの資産にする方法を参考にしてみてください

全部を1つのノートブックに入れるのではなく、「誰が・何のために使うか」から逆算して分けるのがポイントです。面倒に見えるかもしれませんが、目的が明確なノートブックほど回答の精度が上がるので、結果的に使われるものになります。

権限管理はノートブックを分ける時点で考える

ノートブックを目的別に分けるもうひとつの理由が、アクセス権の管理です。

CSマニュアルはCSチーム全員が見ていいけど、商談データは営業チームだけ、インタビューの生データはPdMだけ、というケースは普通にあります。NotebookLMのノートブックはGoogleドライブと同じ仕組みで共有範囲を設定できるので、「このノートブックはこのチームだけ」「閲覧のみ」といった制御ができます。

特にインタビューの文字起こしや商談録音には顧客の個人情報が含まれることもあるので、「誰が見られるか」は最初に決めておいた方がいいです。後からアクセス権を絞るより、ノートブックを分ける時点で自然に制御できている方がトラブルになりません。

GWSの権限管理基盤の上で動くこと、アップロードしたデータがAIの学習に使用されないことも含めて、組織として導入する際のハードルが低いのはNotebookLMの大きな利点です。権限管理の詳細は営業商談×NotebookLMの記事でも触れているので、ぜひご覧ください。

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まとめ

社内ナレッジの活用は、マニュアルのFAQ化だけで終わる話ではないです。インタビューの横断分析、商談データの傾向把握、CSの問い合わせ半自動化まで、NotebookLMでカバーできる範囲はかなり広いです。

• ノートブックは目的別に分ける。全部入れると精度が下がる
• マニュアル系はNotion APIやGoogle Docs同期で動的に最新化する仕組みを作る
• 顧客データ（インタビュー・商談）を入れると、単なるFAQツールではなく分析の起点になる

まずは一番「探すのがマジで面倒だなぁ」と感じている資料をNotebookLMに入れてみるところから始めてみてください。

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