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NotebookLMに自分のブログ記事を全部読み込ませてみた ——「ネタ探し・要約・記事構成」の3パターンを実際に試した正直レポート

前回の記事(NotebookLMを企業はこう使っていた)の最後に、「次回は自分のブログ記事を読み込ませて試してみます」と予告しました。

 

今回はその実践レポートです。4月1〜10日公開の10記事をNotebookLMに読み込ませ、「ネタ探し」「要約・客観視」「記事構成」の3パターンで検証しました。

 

結論を先に言うと、「一番使えたのは要約(自分のブログを客観的に見てもらうこと)だった」というのが正直な感想です。使えた場面と、思ったより難しかった場面、両方正直に書きます。

 

💜 Hiroroのひとこと

自分のブログをNotebookLMに読ませるって、ちょっと恥ずかしいというか、「何て言われるかな」という気持ちがありました。実際やってみたら、自分では気づいていなかったことを指摘されて、それが一番の収穫でした。

 

準備——何を読み込ませたか

最初は「公開している記事を全部入れよう」と思いましたが、整理する手間を考えて、まず4月1〜10日の10記事に絞りました。

 

読み込み方はシンプルです。各記事のテキストをコピーしてNotebookLMの「ソースを追加」からテキスト貼り付けで入力。10記事分で15〜20分程度かかりました。

 

読み込み後は「ソース一覧」に10記事が並び、それに対して質問できる状態になります。ここからが本番です。

 

📝 制作メモ

NotebookLMへの読み込みはURLでも可能ですが、今回はテキスト貼り付けで実施しました。URLからの読み込みはログインが必要なページには対応していないため、公開済みの記事URLであれば直接読み込みも可能です。

 

検証① ネタ探し——「次に書くべきテーマを教えて」

 

Q1

この中でまだ深掘りできていないテーマはどれですか?3つ教えてください

 

💬 NotebookLMの回答(要約):3つのテーマを的確にピックアップ

  • Skywork×Claudeを活用した業務ワークフローの一本化(現在試行錯誤中)
  • 音楽AI「ProducerAI」の実際の使用感や生成品質の検証
  • NotebookLMの新機能「Cinematic Video Overview」の検証

 

◎ 使えたと思ったこと

  • 記事の中で「次回検証予定」と書いてある箇所をちゃんと読み取っていた
  • 「まだ書いていないテーマ」の特定精度は高かった

△ 正直なところ

  • 2つ目(ProducerAI)は4月13日にすでに記事化済み——NotebookLMは読み込んだ10記事の外は知らない
  • 3つ目(Cinematic Video)は自分がプラン制限で試せないため、「書けない事情」は読めない
  • NotebookLMは「書いていないこと」は分かるが「書けない理由」は知らない

 

Q2

読者が「次も読みたい」と思うような続編記事のアイデアを5つ提案してください

 

💬 NotebookLMの回答(要約):自分のブログに寄り添った続編案を5つ提案

  • Skywork×Claude業務ワークフロー一本化の完成版レポート
  • ProducerAI実践レビュー(楽曲品質・Spaces機能)
  • NotebookLMインフォグラフィック全11スタイル検証
  • Notebooks in Gemini実際に使ってみた・本家との違い
  • NotebookLM音声解説でYouTube投稿してみた(シリーズ第2弾)

 

◎ 使えたと思ったこと

  • 「自分のブログに寄り添った提案」という感覚があった
  • 既存の次回予告と連動した提案が出てきており、コンテキストを読み取れている
  • 記事数が増えれば「重複チェック」として特に使えそう

△ 正直なところ

  • 提案の中に「難易度が高くて今すぐ書けないもの」も混じっていた(5つ目:音声概要YouTubeは生成に失敗して断念済み)
  • 「気づかなかったテーマ」は出てくるが、「こむずかしい提案」も含まれる
  • 「やろうと思っていたが先延ばし」していた3つ目(インフォグラフィック全スタイル)はさすがに刺さった

 

💡 ポイント

  • ネタ探しは「読み込んだ記事の範囲内」でしか機能しない。読み込む記事数が多いほど精度が上がる
  • 「書けない事情」まではさすがに読めない。あくまで「書いていないこと」の発見ツール
  • 「先延ばしにしていたテーマ」を掘り起こしてくれる効果は地味に大きい

 

検証② 要約・客観視——「自分のブログを外から見てもらう」

 

Q3

これらの記事に共通して抜けている視点や、まだ取り上げていないテーマはありますか?

 

💬 NotebookLMの回答(要約):ブログ全体の「共通する抜け」を4点指摘

  • 公開したコンテンツの具体的な成果(PV・再生数・収益)が示されていない
  • NotebookLMの出力品質を決める「インプット(ソース収集・整理)のノウハウ」が抜け落ちている
  • 音声解説・フラッシュカード・クイズ・Deep Researchなど未検証の機能がまだある
  • AI副業における実践的なリスク管理やトラブル対応の視点がない

 

◎ 使えたと思ったこと

  • 「インプットのノウハウが抜けている」は自分では言語化していなかった——これが一番の収穫
  • ブログ全体の「穴」を客観的に指摘してもらえた感覚があった
  • 3つ目(未検証機能)は次回以降の記事計画として使えるリストになった

△ 正直なところ

  • 1つ目(成果・収益の開示)は正直まだ副業として1円も収益がないため、今すぐ書ける内容ではない
  • 「言われてみればそうだけど、今すぐ書けるかは別問題」というものも含まれていた
  • 指摘の鋭さとは裏腹に、全部に答えられるわけではないという複雑な気持ちもある

 

Q4

初心者が一番疑問に思いそうなのに、まだ記事になっていないことを教えてください

 

💬 NotebookLMの回答(要約):初心者が行動前に一番気にする「リアルな疑問」を4点指摘

  • 結局、AI副業で「毎月いくら稼げているのか?」というリアルな収益額
  • 毎月合計「いくらのツール代を払っているのか?」というリアルな出費
  • 1つのコンテンツを作るのに「合計で何時間かかるのか?」という作業工数
  • AI生成コンテンツで「本当にYouTubeの収益化審査に通るのか?」というリスク

 

◎ 使えたと思ったこと

  • 初心者が最も気にする「お金・時間・リスク」の3点を的確に指摘してきた
  • 確かにどれも書いていない——「行動前の不安」を代弁してくれた感がある
  • 3つ目(作業時間)と4つ目(収益化審査)は今後の記事ネタとして使えそう

△ 正直なところ

  • 1つ目(収益額)は現時点でまだ1円も収益がないので正直書けない——これはいつか書く
  • 2つ目(ツール代)は書こうと思えば書けるが、まだタイミングを計っていた
  • NotebookLMは「書いていないこと」を正確に指摘するが、「なぜ書いていないか」は知らない

 

💜 Hiroroのひとこと

Q4の「収益額は?」という指摘には、正直ちょっとドキッとしました。まだ1円も稼げていないので書けていない、というのが本当のところです。でも「いつか書く」と思っていたことをAIに先に言われた感じがして、それはそれで面白かった。

 

検証③ 記事構成——今回は「時期尚早」という結論

「新しい記事の構成を作ってもらう」という検証も試みましたが、正直なところ「今の段階では本格活用の時期ではない」という判断になりました。

 

NotebookLMは読み込んだ記事の内容からしか提案できません。記事数が10本では、自分のブログの「文体の癖」「よく使う構成パターン」「読者が求めているもの」を十分に学習するにはまだ少ない。

 

構成の提案は出てくるのですが、「自分のブログらしさ」より「一般的なブログ記事の構成」に寄りがちでした。これは記事数の問題だと判断しています。

 

🔍 今回の判断

記事構成への本格活用は、読み込む記事数を増やしてから再検証する

目安として30〜50本程度読み込んだ段階で「文体・構成パターン・読者への刺さり方」が学習できると考えています。その段階で改めて試してみます。

 

まとめ——3パターン、正直な評価

今回試した3パターンの評価をまとめます。

 

パターン

評価

特に良かった点

正直なところ

ネタ探し(Q1・Q2)

深掘りテーマを的確に読み取った。自分のブログに寄り添った提案が出た

「書けない事情」は読めない。難易度高めの提案も混在

要約・客観視(Q3)

自分では気づいていない弱点が言語化された。一番の収穫

指摘通りに今すぐ動けるかは別問題

記事構成

△(保留)

記事数が増えれば使えそうという手応えはある

現時点では記事数が少なく本格活用は時期尚早

 

今回試した中で一番使えたのは「要約・客観視(Q3)」でした。「自分では言語化していなかったブログの弱点」を指摘してもらえたのが一番の収穫です。ネタ探しも「先延ばしにしていたテーマを掘り起こしてくれる」という副作用があって使えます。

 

記事構成は今の段階では時期尚早でしたが、記事数が増えれば化けると思っています。「今すぐ全機能を使いこなそう」と思わず、記事数が増えるにつれて活用の幅を広げていくイメージで使うのが良さそうです。

 

今回NotebookLMに自分のコンテンツを読ませてわかったこと

  • 記事数が多いほど精度が上がる——今後も継続して読み込ませる価値がある
  • 「ブログ全体の弱点」を言語化してもらえるのが最大の収穫
  • 「書けない事情」まではさすがに読めない——あくまで補助ツールとして使う
  • Q4の「初心者が気にするリアルな疑問」の指摘は、今後の記事計画として使えるリストになった
  • 今後は読み込む記事数を増やして、ネタ探しと記事構成に本格活用していく予定

 

💡 ポイント

  • 今回一番使えたのは「要約・客観視」——自分のブログの外から見てもらう感覚が新鮮
  • ネタ探しは「先延ばしにしていたテーマを掘り起こす」副作用が意外と大きかった
  • 記事構成は読み込む記事数が増えてから本格活用するのが正解
  • 記事数が増えるほど精度が上がる——定期的に読み込ませる習慣をつけたい

 

💜 Hiroroのひとこと

自分のブログを「外から読んでもらった」感覚が一番印象に残りました。NotebookLMが指摘した「インプットのノウハウが抜けている」は、言われるまで気づかなかった視点でした。完璧な答えが返ってくるわけじゃないけど、気づきのきっかけとしては充分。

 

🔵 次回予告

次回予告:挿入記事数をさらに増やして再検証——記事数が増えると回答の精度はどう変わるか。特に「記事構成」と「ネタ探しの精度」に絞って比較します。

ABOUT ME
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45歳からAI副業に挑戦中!派遣社員として働きながら、AIを武器に新しい人生を切り開くヒロロです。失敗も学びに変えて、リアルな挑戦を毎日発信中!
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