NotebookLMをコールセンターで活用する方法｜精度検証・導入メリット・注意点を完全解説【2026】

2026年3月17日

コールセンター運用では、「情報が散在していて探しづらい」「回答のばらつきが発生する」といった課題が常に存在します。
そこで、今回紹介するGoogleの生成AI「NotebookLM」は、アップロードした資料を根拠として回答を生成する仕組みにより、誤回答を抑えながらマニュアル検索やQA対応を支援できるツールです。
さらに 2025年4月のアップデートで追加された Discover Sources により、必要に応じて NotebookLM自身がウェブ上の関連情報を収集し、候補ソースとして提示する機能も加わりました。
（※ただし回答時の根拠は、ノートに登録されたソースのみです）

本記事では、NotebookLMの基本機能および当社での検証結果から得られた「コールセンターでの活用例5選」を紹介します。

本記事は、2026年3月時点の情報を基に記載しています。
最新のサービス情報については、公式のNotebookLMヘルプをご参照ください。

また、本記事の目的はあくまでも情報発信であり、営利目的のプロダクト紹介ではありません。
サービスの利用有無に関しては、読者様のご判断でご利用ください。

NotebookLMとは？─ “質問に強いAI”という新しい選択肢

NotebookLMは Google が開発した“ノート型AIアシスタント”で、ユーザーが指定した資料を基に回答・要約・コンテンツ生成を行うことが特徴です。

NotebookLMの特徴

資料に基づく “根拠付き回答”
ソースごとの引用箇所を明示
音声・動画・スライドなど多様なコンテンツ自動生成機能

Discover Sources による拡張

2025年以降、NotebookLMは “Discover Sources” ボタンを押すと Web から関連する資料を収集し、ノートに追加できるようになりました。

※誤解しやすい点
Discover Sources は“参考資料の推薦”であり、回答生成に利用されるのはノートに登録された資料のみです（Web全体を直接参照して回答するわけではありません）。

NotebookLMの仕組みと特徴

ソース限定の回答生成

NotebookLMは、以下のような“ソース”をまとめたノートを作成し、その内容のみを根拠として回答します。

PDF、Word、テキスト
Googleドキュメント／スライド
WebページURL
音声（mp3 / wav）
画像
YouTube動画（文字起こし）

回答では “参照した箇所の引用” がセットで返ってくるため、根拠の確認が容易なのが大きな特徴です。

複数マニュアルを全て把握していて、質問すると根拠つきで説明してくれる“知識特化型SV”に相談しているような感覚が近いかもしれません。

一般的なAIとの違い

観点	一般的なAIチャット	NotebookLM
回答根拠	不明確なことがある	ソースを引用して回答
参照範囲	Web全体を含む	ノート内ソースに限定
コールセンター適性	ハルシネーションリスク	マニュアル前提のQ&Aに強い

※ Discover Sourcesによ検索の“補助”は可能ですが、回答生成時はあくまで“ノート内”の情報に限定されます。

ハルシネーション（誤回答）対策

また、NotebookLMは「ソースにない情報を推測しない」という設計で、情報が不足している場合は「分かりません」と回答する仕様です。
この挙動により、コールセンター運用における“根拠のない誤回答”を大幅に減らせます。

※ソースがあっても「解釈がズレる」可能性はあるため、最終確認は人手で行うことを推奨します。
※ただし、その場合も理由を突き止めやすく、修正しやすいのが特徴です。

コールセンター運用とNotebookLMが相性の良い理由

それでは、NotebookLMがコールセンター運用で“特に強みを発揮する理由”を3つの視点で整理します。

複数マニュアルを横断できる

コールセンター現場では「資料が散在し必要な情報にたどり着けない」問題が常に発生します。
しかし、NotebookLMは複数のマニュアルやFAQを1つにまとめて検索できるため、「どの資料を見ればいい？」という現場の迷いを解消しやすいのが大きな強みです。

×「マニュアル探しはベテランの匠の技が必要！」
・・・といったことが減り、新人でも必要な情報により早くアクセスできるようになります。

研修コンテンツ生成が強力

さらに、NotebookLMは教育用コンテンツ生成（構成案・台本・クイズ）が得意です。

新人研修の台本
ロールプレイシナリオ
用語集
一問一答集
確認テスト

といった資料の「叩き台」を瞬時に生成できます。

研修を担当するSVやトレーナーにとって、“ゼロから作らなくてよい”メリットは非常に大きいでしょう。

企業利用でも安心できるプライバシー設計

また、生成AIの業務利用に関しては、入力した情報を生成AIに学習されてしまうという懸念があります。
しかし、NotebookLMでは、Google Workspaceアカウントの場合、公式に下記が明記されています。

アップロード資料やクエリは AIモデルの学習に利用されない
人間のレビュアーが閲覧しない

各社のセキュリティ基準に依りますが、一般的な生成AIと比べて安心して使えると思います。

Google Workspace または Google Workspace for Education のユーザー。NotebookLM でのアップロード、クエリ、モデルの回答は、高評価または低評価のフィードバックを提供した場合でも、人間のレビュアーが確認することも、AI モデルのトレーニングに使用されることもありません。

～NotebookLMヘルプより¹～

上記以外の場合、Googleプライバシーポリシーに従って使用される旨が明記されています。
特に「高評価または低評価のフィードバック」は人間によるレビュー対象にもなるため、フィードバックには機密情報やデリケートな情報を含めないでください。

NotebookLMの使い方（基本手順）

ここでは NotebookLM を試す際の手順を簡潔にまとめます。

Webサイトにログインする

Google NotebookLM のURL（ https://notebooklm.google.com/ ）にアクセスする。
Googleアカウントでログインする。

※個人利用のGoogleアカウント（無料）でも、利用可能です。
※企業利用でのセキュリティは、各社で契約のGoogle Workspace等で管理することになります。

ログインすると上記のような画面が表示されます。　※2026年3月時点の画面

ソース画面：回答根拠のソースを指定する

まず、左の青枠内は回答根拠となる情報をまとめるソース画面です。

ここでは、下記の情報をノートとして登録することができます。

ファイルのアップロード
Webサイト
Googleドライブ
テキスト情報

今回は、当社コーポレートサイトのトップページをソースに入力してみました。

ソースにアップできるファイルの種類²は、文章テキスト、スライド、音声や画像ファイル等、幅広いファイルが利用できます。

チャット画面：ソースを基に質問への回答を得る

次に、チャットの入力画面です。

ここでは、一般的なAIチャットと同じように、聞きたい質問を入力します。

しかし、NotebookLMは、ソースに登録した情報だけを根拠に回答を生成します。
そのため 「どこを根拠に回答したか」 が明確で、専門的な内容でも確認しながら使えます。

使い方は、一般的なAIチャットと同じで、ほとんどの人が感覚的に利用できると思います！

Studio画面：ソースを基にコンテンツを作成する

最後に、Studio画面です。

ここでは、ソースを基に下記のようなコンテンツを作成できます。

音声解説
スライド資料
動画解説
マインドマップ
レポート
フラッシュカード
クイズ
インフォグラフィック
Data Table

なんと！
ほとんどのコンテンツを、ワンクリックで初稿として自動生成できます！

コールセンター業務に効くNotebookLM活用5選～実践してみた感想～

ここからが本題です。
コールセンターの現場で特に役立ちやすい活用方法を5つ厳選し、実践してみました。

① コミュニケーター＆SV向け「参照用QAボット」として活用

NotebookLMにマニュアルやFAQを登録すると、“根拠つきで回答するQAボット”として利用できます。
特に、実務では以下のメリットを感じました。

回答ごとに出典が表示されるため、SVがレビューしやすい
新人が質問しやすくなるため、教育効率が向上
回答のばらつきを抑えられる

筆者の環境では、ソースのデータ量が増えると応答速度が落ちてしまいました。
即効性の高い対応を求められる電話対応で、同じような症状が出る場合は、研修・事前確認での利用のほうが向いているかもしれません。

※NotebookLM の速度は、利用環境（資料量／資料形式／ネットワーク／モデル負荷等）で変動する可能性があります。ご自身の環境で実際にお試しください。