「社内マニュアルや過去の議事録を NotebookLM にまとめて、新人が『これ、どうやるんでしたっけ』を自分で調べられるようにしていたんです。ところが先週、アプリを開いたら名前が『Gemini Notebook』に変わっていて、社員から『NotebookLM がなくなった、データは消えたのか』と問い合わせが来て慌てました」——社員二十名ほどの会社で情報管理を担う担当者から、こんな声を聞きました。結論から言えば、データは消えていません。名称が変わり、できることが増えただけです。ただ、こうした変更は事前に一言周知しておかないと、現場では「壊れた」「消えた」という混乱として表面化します。
Google は2026年7月16日、社内の情報を読み込ませて質問できるツール「NotebookLM」を「Gemini Notebook」へと改称したと発表しました。名前が Gemini の一員になったことには意味があり、Google のAIエコシステム全体で使える存在へと位置づけが変わっています。本記事では、何が変わって何が変わらないのか、そして業務で社内ナレッジを扱う会社が押さえておくべき点を整理します。
変わったこと・変わらないこと
まず落ち着いて全体像を押さえましょう。今回の変更は「名前」と「できること」の話であって、これまで作ったノートブックや取り込んだ資料が失われるわけではありません。
| 内容 | |
|---|---|
| 変わらないこと | 既存のノートブックと取り込んだ資料はそのまま。共有リンクも自動リダイレクトで生かされる。管理者側の対応も原則不要 |
| 変わったこと（名前） | NotebookLM → Gemini Notebook。Gemini アプリ・Google 検索など Google 全体で使える位置づけに |
| 変わったこと（機能） | ノートブックごとに安全なクラウド環境でコードを実行し、データ分析・表・スライドを生成できる。Gemini アプリと双方向同期 |
大事なのは、共有していたノートブックのリンクが自動リダイレクトで維持される点です。社内ポータルや手順書に NotebookLM のURLを貼っていても、基本的に貼り替えは不要です。とはいえ、名前が変わったこと自体を知らない社員は必ず戸惑うので、「NotebookLM は Gemini Notebook に名前が変わっただけ、中身はそのまま」という一文を社内に流しておくだけで、無用な問い合わせは防げます。
新しくできること — 「読ませて答える」から「計算して形にする」へ
今回いちばん実務に効くのは、ノートブックごとに安全なクラウド上のコンピュータが割り当てられ、取り込んだ資料に対してコードを書いて実行できるようになった点です。これまでの Gemini Notebook は「読み込ませた資料の範囲で質問に答える」ツールでしたが、ここに「取り込んだ数値を集計してグラフにする」「表計算やスライドの形で出力する」といった処理能力が加わりました。
たとえば、月次の売上明細を取り込んで「店舗別・月別の推移を表にして」と頼めば、資料の中身をもとに集計した表が返ってきます。人手でExcelに転記していた作業の一部を、資料を読ませたまま任せられるようになるわけです。ただし、このコード実行を含む高度な機能は上位プラン（Google AI Ultra や、対応する Workspace のプラン）から順次提供される形で、Pro 相当は少し遅れて使えるようになる段取りです。自社のプランで何が使えるかは、機能を業務に組み込む前に確認しておくのが安全です。
もう一つ、Gemini アプリとの双方向同期も入りました。ノートブックの名称変更・資料の追加・カスタム指示が、Gemini アプリ側とリアルタイムに反映されます。スマホの Gemini アプリから社内ナレッジにアクセスし、PCで続きを整理する、といった使い方がしやすくなります。Gemini がアプリをまたいで情報を横断する流れはGoogle Workspace の横断検索の記事の方向性ともつながっています。
業務で使う勘所 — 「出所を限定できる」のが最大の利点
社内で AI に質問できる仕組みを作るとき、いちばん怖いのは「もっともらしい嘘（幻覚）」です。一般的なチャットAIは学習した膨大な知識から答えるため、社内の事実と食い違った回答をすることがあります。Gemini Notebook の強みは、答えの根拠を、自分が取り込んだ資料の範囲に限定できることにあります。就業規則・製品マニュアル・過去のFAQといった「社内の正しい情報」だけを読ませておけば、そこに書かれていることを根拠に答え、出典も示してくれます。
この「出所を管理する」という発想は、社内ナレッジをAIで活用するときの土台です。何を読ませるか、誰と共有するか、機微な情報を含むノートブックの権限をどう絞るか——ここを設計せずにツールだけ配ると、便利さと引き換えに情報漏洩の入口を作りかねません。社内の知識をAIで引けるようにする設計思想は社内ナレッジをAIで引ける形にする記事で詳しく扱っています。NotebookLM 時代から Workspace と組み合わせて社内知識基盤を作る考え方はNotebookLM と Workspace を組み合わせる記事も参考になります。
管理者・情シスが確認しておくこと
情シス専任のいない会社でも、最低限おさえておきたい確認事項があります。ひとつはプランによる機能差です。前述のコード実行のように、使える機能はプランで異なります。全社に「これができる」と案内した後で「うちのプランでは使えなかった」となると、かえって混乱します。もうひとつは、社内で扱う情報の性質です。顧客情報や人事情報を含む資料をノートブックに取り込む場合、共有範囲とアクセス権限を必ず絞り込みます。
| 確認すること | 抜けていると起きること |
|---|---|
| 自社プランで使える機能の範囲 | 「できるはず」と案内した機能が使えず現場が混乱 |
| 機微な資料を含むノートブックの共有範囲 | 見せるべきでない相手に社内情報が渡る |
| 誰がどのノートブックを管理するか | 退職者が作ったノートブックが放置・宙に浮く |
Google 側は「管理者の対応は原則不要」としていますが、それは技術的な移行の話であって、社内でどう使うかのルール作りは各社の仕事です。まず「機微な情報は取り込む前に共有範囲を確認する」という一線だけでも決めておくと、事故の芽を早い段階で摘めます。
事例: 社内問い合わせをノートブックに集約した会社
具体例を挙げます。社員三十名ほどの会社（社名は伏せます）で、総務への「経費精算のやり方」「有給の申請方法」といった同じ問い合わせが月に何十件も発生し、担当者の時間を圧迫していました。そこで、就業規則・各種申請マニュアル・過去のFAQを一つのノートブックにまとめ、社員が自分で質問して回答と出典を得られるようにしました。
効いたのは、答えの根拠を社内資料に限定したことです。一般的なチャットAIだと「たぶんこう」という曖昧な回答が混ざりますが、取り込んだマニュアルだけを根拠にしたことで、回答の信頼性が保たれました。運用のコツは二つでした。ひとつは、資料を最新版に保つ担当を決めたこと（古いマニュアルを読ませれば古い答えが返る）。もうひとつは、人事情報など見せてはいけない資料は別管理にし、このノートブックには入れなかったこと。AIの賢さより、何を読ませ何を読ませないかの管理が、社内ナレッジ活用の成否を分けます。
まず「周知の一文」と「読ませる資料の線引き」から
Gemini Notebook への変更は、社内ナレッジ活用を一歩進める良い機会です。ですが、名称変更を放置して現場を戸惑わせたり、機微な資料を無管理で取り込んだりすると、便利さが混乱やリスクに転じます。着手するなら、難しい設定の前に二つだけ。ひとつは「NotebookLM は Gemini Notebook に名前が変わっただけ」という周知の一文を社内に流すこと。もうひとつは、AIに読ませてよい資料とそうでない資料の線引きを決めることです。
社内マニュアルやFAQをAIで引ける形にしたい、Google Workspace と組み合わせて社内ナレッジ基盤を整えたい、機微な情報の扱いを含めて安全に運用したい——そうしたお悩みがあれば、グリームハブの Google Workspace・社内ナレッジ活用の無料相談からお気軽にご相談ください。読ませる資料の設計から共有権限の整理、現場が迷わない運用ルールづくりまで、御社の実情にあわせてご一緒します。
