NotebookLM Deep Research活用術｜Gemini本体との決定的な違いは「情報を飼う」こと

1. 「あれ？それ、Geminiでやればよくない？」という真っ当な疑問

2025年11月、NotebookLMに待望の機能が追加されました。
「Deep Research（ディープリサーチ）」です。
「自分の代わりに数十分かけてネットの海を深掘りし、詳細なレポートを書いてくれる」という、あの強力な機能です。

ここで、Gemini Advanced（有料版）を使いこなしている感度の高い方ならこう思うはずです。
「え、Gemini本体でやればよくない？わざわざNotebookLMでやる意味ある？」

結論から言うと「使うべきです」。
むしろ、BtoB営業が本当にやりたかった「競合分析」や「提案根拠作り」は、Gemini本体よりも現時点ではNotebookLMの方が向いています。

今回は、単なる機能紹介ではありません。
GoogleがNotebookLMという「実験場（Labs）」を通じて私たちに見せている「未来のAIとの働き方」について、実務的なメリットと共に解説します。

なぜNotebookLMなのか。
その最大の理由は、情報の扱い方が根本的に違うからです。

Geminiとのチャットは、基本的に「フロー（流れ）」です。
素晴らしいリサーチ結果が出ても、新しい話題に移ればログは彼方に流れていきます。
基本的にGemini本体のUIは、壁打ちやタスクを完結させるような業務に向いています。

「先週調べた競合のデータを踏まえて、今回の提案書を書いて」と頼むには、またそのデータを貼り直したり、スレッドを探し回ったりする必要があるわけです。

一方、NotebookLMは「ソース（情報源）」を固定できます。
今回追加されたDeep Researchの結果は、単なるチャットの回答ではなく、「1つのソースファイル」として保存されます。

これが何を意味するか？
「社内の固定ルール（ガイドライン）」と「最新の外部情報（Deep Research）」を、同じプロジェクトフォルダに放り込んで、いつでも引き出せる状態（資産）にできるということです。

では、実際に営業現場でどう使うのか。
「Geminiだけ」では実現しにくい、内部情報と外部情報の統合（Grounding）を試してみます。

自社のSaaS製品を提案したいが、競合他社Aが最近大幅なアップデートを行ったらしい。
「自社の強み（内部）」と「競合の最新状況（外部）」をぶつけて、勝てるトークを作りたい。

まず、NotebookLMに以下のファイルを読み込ませます。
これが「動かない判断基準」になります。

ここで新機能を使います。
左側のウェブで新しいソースを検索部分から「ウェブ」→「Deep Research」を選択。

プロンプト例

競合製品『○○』について調査してください。

特に2024年後半のアップデート内容、価格改定の詳細、およびユーザーレビューで見られる『不満点』を重点的に掘り下げてください。

Deep Researchは検索負荷が高く、待ち時間も発生します。
初手で満足のいく出力を得るためには、「期間」や「視点」などを事前に明示するようにしましょう。

NotebookLMは数分かけてWebを探索し、レポートを作成して「ソース」として保存します。
Gemini本体ならここで「会話」として終わるところですが、NotebookLMではこれが「資料」として残ります。

これで準備完了です。
「社内資料」の隣に、「最新の競合調査レポート」が並びました。

では中央のチャット欄に以下のようにプロンプトを打ち込みます。

プロンプト例

ソースに追加された『競合調査レポート』のユーザーの不満点（特にサポート面）に対して、ソースにある『自社製品カタログ』のどの機能をぶつければ効果的ですか？

『営業トークスクリプト』のトーンに合わせて、具体的なカウンターセールストークを作成してください。

出力されたのは、ネットの一般論ではなく、文脈を完全に理解したトークとなります。

競合情報（外部）：「A社はチャットボット対応のみになり、電話サポートが廃止された」
自社情報（内部）：「弊社は専任担当制」
生成結果：「○○様、A社様は最近電話窓口を廃止されたようですが、弊社のプランでは専任担当が直通で繋がります。導入初期の不安な時期こそ、声でのサポートが必要ではありませんか？」

「調べた情報」と「手持ちの情報」をセットで保存し、噛み合わせる。
この体験こそが、NotebookLMを使う理由です。