皆さん、NotebookLMの「Deep Research」機能、使っていますか？
｢自分でGoogle検索をしなくても、AIが勝手に深く調査してくれる」
というと、少し大げさに聞こえるかもしれません。
ですが、実際に3〜4時間かかっていた市場調査が30分で終わるようになった、という声が続々と届いている便利な機能なんです。
正直、NotebookLMを使っているのにDeepResearch機能を使わないのは勿体ないです！
今回は、NotebookLMを使ったことはあるけど「Deep Research」はまだ触っていない、という皆さまに向けて、使い方をマスターできるよう解説していきたいと思います。
※ NotebookLM自体がわからない方は、こちらの記事をご参照ください→ NotebookLM初心者向け解説
Deep Researchとは？｜AIが勝手にWebを調査してくれる機能
まず、「Deep Research」って何なのか？
簡単に言うと、「Webを自律的に調査して、引用付きレポートを自動生成する機能」です[1]。
この機能、2025年11月に実装されたばかりですが、2026年現在ではNotebookLMの主流機能になっているわけですね。
従来のリサーチでは、皆さん自身が複数のサイトを開いて、情報の信頼性を見定めて、関連する部分をコピペして…という作業を繰り返していたと思います。
これが本当に時間がかかるんですよね。
Deep Researchは、この一連の作業を「AIが代わりに実行してくれる」わけです。
しかも、単に情報を集めるだけじゃなくて、構造化されたレポートとして整理してくれます。
何が凄いかというと、「引用の正確性」です。
ほぼ全ての主張に対して、元のURL＋該当箇所が自動で明示されるんですね。
これによって、後からファクトチェックするのも簡単になります。
しかも、生成されたレポートをそのまま「NotebookLMの資産」として何度も再利用できる点が、他のAIツールとの最大の差別化ポイントになっています。
NotebookLMは、インフォグラフィックやスライド生成など強力なアウトプット力を持っていますから、それをそのまま活用できると考えるとワクワクしますよね
ちなみに、日本語もバッチリ対応しています。
2025年末に大幅改善されたので、日本語で質問しても自然なレポートが返ってくるわけです。
5ステップの基本的な使い方｜実際の画面で解説
ここからは、実際の操作画面を見ながら解説していきましょう。
ステップ①：NotebookLMを開く
まず、NotebookLMにアクセスして、新しいノートブックを作成します。
既存のノートブックを使ってもOKです。
ステップ②：「Deep Research」を選択
ソース追加画面で、「Deep Research」というボタンが出てきます。
ここをクリックしてください。
ステップ③：日本語で質問を入力
次に、調べたいテーマを日本語で入力してください。
例えば、
「2026年の日本EV市場シェア予測と主要メーカーの戦略」
「核融合小型モジュール炉の最新技術動向と課題」
といった具体的な質問が効果的です。
💡ここでのコツ：質問は「具体的に」「データ付き」で指示すると、精度が劇的にアップします。
抽象的な質問だと、AIも何を調べていいか迷ってしまうんですね。
ステップ④：「Fast」か「Deep」を選ぶ
ここで、検索モードを2つのモードから選べます。
｢Fast Research」と「Deep Research」です。
これについては、次のセクションで詳しく解説しますね。
ステップ⑤：レポートをワンクリックで取り込み
数分〜10分程度待つと、検索結果が表示されます。
これを「ワンクリック」でNotebookLMのソースに取り込むことができます。
たとえば今回のデモだと、20のソース、要するに20のサイトや記事を見て作成してくれたことになります。
ソースに取り込めば、チャットで中身を確認・要約したりインフォグラフィック（図解）で見やすいアウトプットにすることができます。
ここからは、正に活用の幅はあなた次第！というわけです。
※活用例が知りたい！という方には、以下の記事がオススメです 👇️
・【初心者向け】NotebookLMのインフォグラフィック機能の使い方｜ワンクリックで図解を自動生成
Fast Research vs Deep Research｜どちらを選ぶ？
さて、先ほど「2つのモードがある」とお伝えしましたので、軽くご紹介します。
| モード | 処理時間 | 向いてる場面 | 情報量 |
|---|---|---|---|
| Fast Research | 数分 | 軽く調べたい、急ぎのとき | 浅めだが十分 |
| Deep Research | 10分以上 | 本気で深く調べたい、プレゼン資料化したいとき | 引用も多く、ほぼ完全 |
Fast Researchは「ささっと情報が欲しい」ときに便利です。
たとえば、会議の前に「この業界の最新トレンドってどんな感じ？」と軽く調べたいときなんかは、Fast Researchで十分ですね。
一方で、Deep Researchは時間がかかる分、引用も多く、より広く、深く情報収集をすることができます。プレゼン資料を作るとか、企画書のベースにするとか、本気で使う資料を作りたいときはDeep Researchを選ぶと良いでしょう。
初めて使う方は、まず「Fast Research」で試してみることをおすすめします。
感覚がつかめたら、Deep Researchに挑戦してみてください。
みんなの活用例｜実際どう使ってる？
ここまで、説明ばかりで少し退屈だったと思いますので、実際の活用例を3つご紹介しますね。
活用例①：経営企画・新事業企画
｢2026年〇〇市場の成長要因」をDeep Researchで調査。
AIが主要レポート5本以上を引用して、成長ドライバーとリスク要因を分析してくれます。
時短効果：3〜4時間 → 30分
さらに、このレポートをNotebookLMに取り込んで、スライドやインフォグラフィックを自動生成すれば、そのままプレゼン資料として使えるわけです。
活用例②：マーケ・広告担当者
｢Z世代向けSNS広告クリエイティブトレンド」を調査。
事例10件以上を自動収集して、共通点と差別化要因を抽出してくれます。
時短効果：半日 → 30分
これを元に、今週のクリエイティブな企画に即座に反映できます。
活用例③：学生・研究者
「〇〇分野の最新ブレークスルー」を一括調査。
最新の論文や記事を横断的にチェックして、未解決課題までまとめてくれます。
時短効果：数日 → 数時間
卒論や修論の前提知識を一気にキャッチアップできるので、学生さんにも人気なんですよ。
このように、職種や目的に応じて、かなり幅広く活用されているわけですね。
まとめ｜まずは気軽に試してみましょう
Deep Researchは、「調査→整理→資料化」という一連の流れを劇的に短縮してくれる機能です。
NotebookLMを使ったことがある皆さんなら、すぐに使いこなせると思います。
初めてなら、まず「Fast Research」で軽く試してみることをおすすめします。
何よりも、一度調べたことが「使い捨て」にならず、NotebookLMの資産として何度も再利用できる点が最大の魅力です。
ぜひ、ご自身のリサーチ業務で試してみてください。
よくある質問（FAQ）
Q1. Deep Researchって、100%信頼できるの？
A：いいえ、完全に信頼できるわけではありません。
実は、ある程度の確率で「言い過ぎ」や「文脈のズレ」が発生すると報告されています。
特に、意見系のテーマや抽象的なテーマで起きやすいと言われています。
ですので、重要な判断の前には必ずファクトチェックを行うことをおすすめします。
「AIが出した情報だから100%正しい」と思い込まず、「判断は人間8割、AI2割」くらいのイメージで使うと良いでしょう。
Q2. 日本語でも大丈夫？
A：はい、2025年末に大幅改善されたので、ほぼ問題ありません。
日本語で質問しても、自然で読みやすいレポートが返ってきます。
ただし、日本語のソースが少ないテーマだと、英語圏のソースに偏る傾向があるので注意が必要です。
グローバルなテーマだと英語ソース中心、日本国内のテーマだと日本語ソース中心、という感じですね。
Q3. 処理時間はどれくらい？
A：Fast Researchなら数分、Deep Researchなら10分ほどです。
本気で深く調べたいときはDeep Researchを、急ぎのときはFast Researchを選ぶと良いでしょう。
処理中はバックグラウンドで動くので、他の作業を進めながら待つことができますよ。
Q4. 英語のソースばかり出てくるんだけど？
A：傾向としてそうです。
特に、日本語の情報が少ない分野では、英語圏のソースが中心になることがあります。
日本語のソースが必要な場合は、念のためファクトチェックを行ってください。
あるいは、質問の際に「日本語のソースを優先して」と明記すると、多少は改善されることもあります。
最終更新日：2025年1月24日
※免責事項
本記事の情報は執筆時点のものです。AI技術は急速に進歩しているため、最新情報については各サービスの公式サイトをご確認ください。
Citations:
[1] https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/notebooklm-deep-research-file-types/ – Google公式ブログ（NotebookLM Deep Research発表記事, 2025年11月13日）
[2] https://support.google.com/notebooklm/answer/16215270 – NotebookLM公式ヘルプセンター（Deep Researchの使い方）
[3] https://notebooklm.google.com/ – Google NotebookLM公式サイト
