1. Gemini 3の登場後も「NotebookLM」でスプシを読みたい理由

先日、Geminiも新しいモデルへアップデートされ、賢さに磨きがかかりました。
一方で、NotebookLMも「Google スプレッドシート（以下スプシ）」の読み込みに対応し、ますます便利になっています。

ここで、多くのユーザーがふと抱く疑問があります。

「正直、Gemini本体でもスプシを読み込めるし、NotebookLMを使う必要ある？」

結論から申し上げますと、「あります」。
むしろ、Geminiが賢くなった今だからこそ、この2つを使い分ける「AI分業（リレー）」が、業務効率とアウトプットの質を劇的に高める鍵になるのです。

今回は、あえてNotebookLMを挟むことで、Geminiのポテンシャルを最大限に引き出す「最強のワークフロー」を解説します。

2. 正直、Gemini 3一本でもいける？ 現場で起きる「コンテキスト汚染」の罠

Gemini本体（特にProの思考モード）は非常に優秀な「万能選手」です。
データを渡せば分析も計算もコード実行もこなします。
しかし、ビジネスの現場、特に「絶対に間違えられない数字」や「大量のデータ」を扱う場面では、万能ゆえの弱点も顔を出します。

それは、「計算（分析）」と「創造（アウトプット）」を同時にやらせると、負荷が高いという点です。

人間でも、膨大な売上データのエクセルと睨めっこしながら、同時に気の利いたクライアントへの提案メールを書こうとすると、ミスが起きたり文章が雑になったりしますよね？
GeminiやChatGPTをブラウザベースで利用していると、「処理が遅くなってきたなぁ」「読み込みのアニメーションが終わらないなぁ」「妙な返答が増えてきたぞ」という現象があると思います。
人間同様、AIにも同じことが起きるのです。

そこで提案したいのが、以下の役割分担です。

👉 NotebookLMの役割：【分析官】

• データを読み込み、事実関係を整理し、ソース（根拠）を紐付ける。
• 「嘘をつくリスクを極限まで下げ、検証を容易にする」ことに特化。

👉 Gemini本体の役割：【司令官 / クリエイター】

• 整理された情報を元に、戦略を立てたり、成果物（メール、資料）を作る。
• 「文脈を読み、最適解を出す」ことに特化。

この「分析」と「創造」のリレーこそが、今のAI活用の最適解です。

3. 実践！ 「NotebookLM → Gemini」のリレーワークフロー

論より証拠。
実際に「不動産物件データの分析」を例に、このリレーがいかに強力かを見てみましょう。

🧩 シチュエーション

あなたは不動産会社のエリアマネージャーです。
「最近、調布エリアの物件数が減っている気がする。データを元に来週の営業戦略をチームに指示したい」と考えています。

Step 1：【分析官】NotebookLMに「事実」を抽出させる

まず、生データ（物件数の推移などのスプシ）をNotebookLMにアップロードします。
そして、ざっくりとこう聞きます。

📌 NotebookLMへのプロンプト

調布エリアの物件数の推移と、もし減少しているならその主要因を教えて。

NotebookLMは、RAG（検索拡張生成）の技術により、データに基づいた事実だけを回答します。

💬 NotebookLMの回答（要約）

調布エリアの総物件数は直近で減少傾向にあります。
最大の要因は「新築一戸建て」の急減です。
9月には87件あった在庫が、11月中旬には56件まで落ち込んでいます。
一方で、「中古マンション」は50件前後で安定しており、大きな変動はありません [ソース: 行2-3, 行15-16]。

ここでのポイントは「ソースへのリンク（[1] [2]）」が付くこと。
クリックすれば、該当するスプシのセルへ飛び、数字が正しいか瞬時に確認できます。

そしてもう1点重要なポイントが、「主要因」について、データにない以上の仮説や推論を出さないこと。

これがGemini本体だけでは得にくい「安心感」です。

Step 2：【司令官】Geminiに「戦略」を作らせる

ここでバトンタッチです。
NotebookLMが出した「新築が減り、中古は安定」というインサイト（洞察）をコピーし、Gemini本体に投げます。

Geminiはもう、面倒な集計作業をする必要はありません。
「新築がないならどうするか？」という高度な思考だけにリソースを使えます。

📌 Geminiへのプロンプト

# 前提情報
以下の[NotebookLMの分析結果]を元に、チームへの指示メールを作成してください。

# NotebookLMの分析結果
[ここにNotebookLMの回答をコピペ]

# 依頼内容
あなたは不動産会社の敏腕マネージャーです。
データに基づいた冷徹な分析と、チームを鼓舞する熱いメッセージを組み合わせて、
「来週のアクションプラン」を箇条書きで3つ提示してください。
文体はSlackで送るような、簡潔かつ丁寧なトーンでお願いします。

Step 3：アウトプットの完成

Geminiは、渡された文脈を理解し、即座に以下のようなアクションプランを出力します。

💬 Geminiの回答（抜粋）

**件名：【重要】調布エリア：新築在庫減に伴う来週の戦い方**

お疲れ様です。
データ分析の結果、現在の調布は「**新築一戸建ての在庫急減**」により、これまでのような「豊富な新築から選んでもらう提案」が難しくなっています。
来週は以下の2点にシフトしてください。

**1. 新築検討層への「希少性」訴求**
在庫が減っている事実を伝え、「迷っている間に売れてしまう」というクロージングを行ってください。

**2. 「中古マンション」への誘導**
新築がない今こそ、在庫が安定している中古マンション＋リノベーションの提案へ顧客の目を向けさせるチャンスです。

4. この使い分けが生む「3つの価値」

このワークフローには、単にGeminiだけでやる場合にはない3つのメリットがあります。

1. 「数字の嘘」が激減する

Gemini本体に大量の数字を食わせて計算させると、たまに自信満々に間違った数字を出すことがあります。
NotebookLMは「参照元」を明示する仕組みのため、数字の信頼性が段違いです。

2. 「コンテキスト汚染」を防ぐ

Geminiに「集計」と「文章作成」を同時に頼むと、注意力が散漫になり、指示の一部を忘れることがあります。
NotebookLMで一度情報を「蒸留」し、純度の高い情報だけをGeminiに渡すことで、Geminiは最高のアウトプットを出せます。

3. NotebookLMが「プロジェクトの書庫」になる

Geminiのチャットは流れていきますが、NotebookLMはソースごと保存されます。
「先月の分析結果どうだったっけ？」と思った時、NotebookLMを見に行けば、そこには過去のデータと対話ログが整理されています。

5. ただし、これだけは守って！ NotebookLMに読ませるスプシ「3つの掟」

NotebookLMはかなり気を利かせて読み取ろうと努力をしますが、スプレッドシートの読み取りが上手くいかない場合は、十中八九ユーザー側のデータに起因します。。
人間用にゴリゴリに装飾された「神エクセル」ならぬ「神スプシ」を渡すと、途端に機嫌を損ねたり、読み取りエラーを起こしたりします。

スムーズに分析させるために、以下の3点だけは事前に整えておきましょう。

掟1：1行目は必ず「見出し（項目名）」にする

NotebookLMは、1行目のテキストを見て「この列は何のデータか」を判断します。
「1行目に『2025年度 売上報告書』というタイトルを結合セルで入れて、2行目を空けて、3行目から表が始まる……」というドキュメントスタイルは、AIにとって混乱の元です。

AI用と割り切って、1行目から「日付」「商品名」「売上金額」といった項目名がズラッと並ぶ形式にしてください。

掟2：「セルの結合」は絶対にNG

人間が見る分には、カテゴリをまとめる「セルの結合」は見やすい工夫です。
しかし、AI（機械）にとってセル結合は、データの構造を破壊する行為に他なりません。

結合されたセルが「どの行に属するのか」が曖昧になり、集計ミスの原因になります。
面倒でもセル結合はすべて解除し、空いたセルには同じ値を埋めておくのが鉄則です。

掟3：複雑な関数は「値貼り付け」で確定させる

QUERY関数やIMPORTRANGE、あるいは複雑なIFネストで表示されているデータは、読み込み時にうまく値が取得できない場合があります。
また、条件付き書式で「赤くなっているセル」といった「見た目の情報」もNotebookLMには伝わりません。

分析させたいシートを作ったら、全体をコピーして「値のみ貼り付け（Ctrl+Shift+V）」を行い、純粋なテキストと数字だけの状態にしてから読み込ませましょう。
これがもっとも安全で確実な方法です。

6. まとめ：AIにも「適材適所」を。

新しいGemini 3は確かに賢いですが、すべての仕事を一人で抱え込ませる必要はありません。

• 「調べる・裏を取る」なら NotebookLM
• 「考える・書く・作る」なら Gemini

このリレーを意識するだけで、AIのハルシネーションに悩まされる時間は減り、より本質的な「意思決定」や「創造」に時間を使えるようになります。

👉 ネクストステップ

ドライブ上に転がっている『（コピー）2025年度_店舗別売上推移_v2』のような、正直触りたくない集計ファイルを、まずはNotebookLMに読み込ませてみてください。
「このデータの傾向を3つ挙げて」と聞き、その回答をコピーして、Geminiに「この傾向を上司に報告するメールにして」と頼んでみましょう。
そのスムーズさと品質の高さを、ぜひ体感してください。