新しいプロジェクトに参加した際や、難解な技術文書を読み解く際、聞き慣れない専門用語に苦労した経験はありませんか。NotebookLMを活用すれば、膨大な資料から重要なキーワードだけを抽出し、自分だけの高精度な用語集を数分で作成できます。
この記事では、AIを駆使して専門用語を効率的に整理し、学習や業務のスピードを劇的に高める手順を解説します。リサーチの質を上げ、確実な知識を蓄積したい方は、ぜひ紹介するプロンプトや管理術を実践してください。
NotebookLMを用語集作成に使うメリット
NotebookLMは、Googleが提供するAI搭載のノートツールです。最大の特徴は、一般的なAIと異なり「あなたがアップロードした資料だけ」を回答の根拠にする点にあります。これにより、インターネット上の曖昧な情報ではなく、社内規定や特定の論文に基づいた正確な用語定義をまとめられます。
専門用語の定義を調べる際、従来は複数のファイルを検索して回る必要がありました。しかしNotebookLMなら、複数のソースを跨いで用語が使われている文脈を瞬時に特定します。情報の出所（ソース）が明確なため、ビジネスの現場でも信頼できる用語集が完成します。
具体的には、資料ごとに微妙に異なる言葉の使われ方を比較することも可能です。単なる辞書作りを超えて、プロジェクト内の「共通言語」を定義する作業が、AIの力で驚くほどスムーズになります。
用語集の土台となるソースの準備手順
精度の高い用語集を作るためには、AIに読み込ませる材料の質にこだわりましょう。NotebookLMは一度に50個までのファイルを「ソース」として取り込めます。文字情報が多いPDFはもちろん、2026年時点では動画や音声からも用語を抽出できるため、手元にあるあらゆる形式の情報を活用してください。
1. 信頼できる公式文書を優先的にアップロードする
まずは、プロジェクトの「正解」が書かれた文書を揃えます。技術仕様書、社内マニュアル、業界団体のガイドラインなどがこれに該当します。
- Googleドライブから対象のドキュメントを選択する。
- ローカルにあるPDFファイルをドラッグ&ドロップで追加する。
- ファイル名には「2025年度版_技術仕様書」のように、時期や種類がわかる名前をつけておくと管理が楽になります。
2. 未整理のメモやチャット履歴をテキスト化して追加する
公式文書だけでなく、現場でのやり取りも重要なソースになります。Slackの投稿内容や、自分が書き殴ったメモをテキストファイルにまとめてアップロードしましょう。
AIは、教科書的な定義だけでなく「現場でどう呼ばれているか」という生きた情報を拾い上げます。公式と現場の呼び名のギャップを埋めることが、実用的な用語集を作るコツです。
3. YouTubeの解説動画や音声データをソースに加える
専門家が解説している動画や、会議の録音データもそのまま活用できます。NotebookLMにURLを入力するか、音声ファイルをアップロードしてAIに解析させます。
動画内の字幕や音声から、耳慣れない言葉を自動で書き起こしてくれます。文字を読むのが苦手な分野でも、動画をソースにすることで、視覚的なイメージと結びついた用語整理が可能です。
効率よく用語を抽出させるチャットのコツ
資料の準備ができたら、チャット画面でAIに指示を出します。このとき「用語集を作って」と短く頼むのは不十分です。抽出したい用語の範囲（例えば「略語のみ」や「IT用語のみ」）を明示し、どのようなフォーマットで出力してほしいかを具体的に伝えることで、手直しの手間がなくなります。
抽出したい用語の難易度を具体的に指定する
対象とする読者や、自分の理解度に合わせてレベルを設定してください。例えば「新入社員が覚えるべき基本用語を10個」や「専門家向けの高度な概念のみ」といった制約を加えます。
抽出の基準を明確にすることで、AIは不要な一般語を排除し、本当に重要なキーワードだけを厳選します。情報の解像度をあえて絞り込むことが、読みやすい用語集への近道です。
「用語・定義・出典」をセットで出力させる
用語の意味だけでなく、それが資料のどこに記載されていたかを併記させましょう。NotebookLMは回答の根拠となったソースの該当箇所をリンク（シテーション）で示してくれます。
意味を忘れたときに原文へすぐ戻れる環境を作っておくことが、学習効率を最大化します。具体的には「ソースの章番号も含めてください」と指示することで、よりテクニカルな索引が完成します。
アルファベット順やカテゴリ別に並び替えを指示する
バラバラに出力されると、後から検索するのが大変です。出力の段階で「50音順に並べて」や「インフラ、アプリ、セキュリティのカテゴリ別に分けて」と指示しましょう。
整理された状態で出力させれば、そのままコピーして資料として配布できます。一方で、出現頻度が高い順に並べさせることで、プロジェクトの重要単語を一目で把握することも可能です。
用語集作成に役立つプロンプト例
実際にNotebookLMのチャット欄に貼り付けて使えるプロンプトを3つ紹介します。これらをベースに、[ ] の中身をプロジェクトの状況に合わせて書き換えて利用してください。構造化された綺麗なテキストが手に入ります。
1. 資料内の全専門用語をリスト化するプロンプト
広範囲から網羅的に用語を拾い上げたいときに有効な指示です。
# 役割
あなたはIT専門のテクニカルライターです。
# 指示
アップロードされたソースをすべてスキャンし、[プロジェクト名]に関連する専門用語を網羅的に抽出してください。
# 形式
以下の項目をテーブル形式で出力してください。
| 用語 | 意味の定義 | ソース内の出現箇所 |
| :--- | :--- | :--- |
# 条件
- 一般的な用語（パソコン、インターネット等）は除外してください。
- 意味は100文字程度で簡潔に説明してください。
2. 略称の正式名称を特定するプロンプト
IT業界や社内用語に多い「アルファベット3文字の略称」を整理するための指示です。
# 指示
資料内に登場する「英字の略称（例：SaaS, API等）」をすべてリストアップしてください。
# 形式
1. 略称
2. 正式名称（英語）
3. 日本語での意味
4. このプロジェクトでの具体的な使われ方
上記4点を箇条書きで整理してください。
3. 初心者向けに噛み砕いた解説を付記させるプロンプト
教育用資料や、自分自身の理解を深めるために使う指示です。
# 指示
資料内の重要キーワードについて、[新入社員]でも直感的に理解できるように、身近なものに例えて解説してください。
# 条件
- 専門用語を別の専門用語で説明しないでください。
- 1つの用語につき、必ず「たとえ話」を1つ含めてください。
抽出した用語を「メモ」として固定・整理する方法
チャットでのやり取りが終わったら、その回答を「メモ」として保存しましょう。NotebookLMでは、作成したメモをノートブック上にピン留めして常に表示させておくことができます。また、保存した用語集メモ自体を新たな「ソース」として設定することで、AIの理解力をさらに強化するテクニックも存在します。
回答を新規メモとして保存し見出しを整える
チャット回答の右上にある「ノートに保存」アイコンをクリックします。保存されたメモは、左側のパネルからいつでも閲覧可能です。
保存後は自分で見出しを太字にしたり、不要な一文を削ったりして清書しましょう。一度メモ化してしまえば、他のメンバーと共有する際もスッキリした状態で渡せます。
複数のメモを一つに結合して網羅的な辞書にする
小分けに作成した用語集メモは、複数選択して「結合」することができます。例えば「A会議の用語」と「B仕様書の用語」をまとめて一つの巨大な用語集に仕上げます。
情報を一箇所に集約することで、検索性が格段に向上します。さらに、アルファベットの見出し（A、B、C…）を自分で手動で加えることで、より本格的な辞書としての体裁が整います。
用語集メモを「ソースに追加」してAIを調教する
これがNotebookLMの隠れた最強テクニックです。作成した用語集メモを、右上のメニューから「ソースとして追加」してください。
これにより、以後のチャットでAIは「あなたが決めた定義」を最優先して回答するようになります。つまり、社内独自の特殊な意味を持つ言葉でも、AIが間違えることがなくなります。
用語の「定義の揺れ」を特定して統一する手順
複数の担当者が作成した資料を読み込ませると、同じ言葉なのに定義が微妙に食い違っていることがよくあります。こうした「定義の揺れ」は、プロジェクトの重大なミスを招く原因になります。NotebookLMに資料間の矛盾をチェックさせることで、組織としての標準ルールを確立しましょう。
資料Aと資料Bの記述の差異を比較させる
「ソース1とソース2で、[用語名]の説明に違いがある箇所をリストアップして」と指示します。AIは、一方には書かれているが他方にはない条件などを詳細に比較します。
情報の抜け漏れや、担当者ごとの認識のズレが浮き彫りになります。人間が全ページを読み合わせる必要がなくなり、数秒で不整合を特定できるのが強みです。
組織内で推奨される「統一名称」の案をAIに出させる
不整合が見つかった場合、AIに「どちらの定義がより包括的か」や「新しい統一案」を考えさせましょう。複数の定義の良いとこ取りをした、洗練された説明案が提案されます。
これを会議のたたき台にすることで、用語統一の議論がスムーズに進みます。具体的には、テーブル形式で「旧定義」と「新提案」を並べて表示させると比較が容易です。
廃止された旧用語と新用語の対応表を作る
システムの刷新時など、古い呼び方を禁止して新しい呼び方に変えたいときに役立ちます。「古い資料での呼び方と、現在の正式名称の対照表を作って」と頼みます。
| 旧用語 | 新用語（現在） | 変更の理由 |
| プロジェクトα | 次世代基盤システム | 開発範囲の拡大に伴う名称変更 |
| 外部連携API | コネクトゲートウェイ | 商標登録およびサービスブランド統一のため |
音声概要機能（Audio Overview）で用語を耳から覚える
2026年最新の「音声概要」機能は、作成した用語集を2人のAIがラジオ番組のような対談形式で解説してくれる機能です。テキストを読むだけでは頭に入りにくい複雑な概念も、会話の流れの中で聴くことで、直感的に理解を深められます。
用語集をベースにした対談形式の音声を生成する
ノートブックガイドの「音声概要」ボタンを押すだけで、自動的に音声ファイルが生成されます。単なる読み上げではなく「この用語って、要するにこういうことだよね？」といった自然な掛け合いが行われます。
通勤時間や家事の最中に聴き流すだけで、自然と専門用語が耳に馴染んできます。文字情報と音声情報を組み合わせることで、記憶への定着率は2倍以上に高まります。
覚えるべき重要単語に焦点（フォーカス）を当てた解説を指示する
生成前に「この3つの用語を重点的に解説して」とカスタマイズ指示を出すことが可能です。自分が特に苦手な部分だけを厚く解説させることができます。
特定のキーワードを深掘りさせることで、表層的な意味だけでなく、実務での活用法まで含めた理解が可能になります。一方で、不要な部分はカットさせることで、タイパ（タイムパフォーマンス）の良い学習が実現します。
自分の理解度に合わせて解説のトーンを調整する
「もっと専門的に」や「初心者向けに」といった指示も音声生成に反映されます。最初は初心者向けに作成し、慣れてきたらプロフェッショナルなトーンで生成し直しましょう。
段階的に難易度を上げることで、挫折することなく知識を深められます。具体的には「ユーモアを交えて」と指示すると、難しいトピックもリラックスして聴ける内容に変わります。
チームで共有して「プロジェクト専用辞書」として運用
NotebookLMで作った用語集は、チームメンバーと共有してこそ最大の価値を発揮します。新しくチームに入ったメンバーに、このノートブックを共有するだけで、膨大な資料を読み込む苦労を肩代わりしてあげることができます。
共有設定でメンバーをノートブックに招待する
右上の共有ボタンから、チームメンバーのメールアドレスを入力します。閲覧のみの権限を渡せば、勝手に定義を書き換えられる心配もありません。
メンバーは自分のチャット画面で、用語集に基づいた質問ができるようになります。チーム全体で「言葉の定義」が揃うことで、打ち合わせでの認識のズレが劇的に減ります。
全員が追加・修正できる「共同編集」のルールを決める
編集権限を渡せば、メンバーが見つけた新しい用語を随時追加していく「育てる用語集」になります。Wikiのようなナレッジベースとして活用可能です。
誰がいつ更新したかをメモの末尾に記載するなどの運用ルールを決めておきましょう。一方で、情報の正確性を保つために、最終的な承認者を一人決めておくのが安全です。
更新された用語定義をメンバーに通知して周知する
重要な用語の定義が変わったときは、結合したメモを再配布したり、チャットで通知したりしましょう。
NotebookLMには直接の通知機能はありませんが、共有メモのURLをSlackなどに貼ることで、常に最新の辞書を参照させることができます。情報の鮮度を保つことが、チームの生産性を維持する生命線です。
まとめ：NotebookLMの用語集で業務を加速させる
NotebookLMを活用して自分専用の用語集を作ることは、単なる整理作業ではなく、自分自身の「思考のOS」をアップデートする行為です。
- 信頼できるソースから正確な定義を抽出する。
- プロンプトを工夫して、実用的なフォーマットで出力させる。
- メモ機能や音声機能を駆使して、知識を自分のものにする。
この3つのステップを繰り返すだけで、どんなに難解なプロジェクトも恐れる必要はなくなります。まずは手元のPDFを一冊アップロードして、最初の10個の用語を抜き出すことから始めてみてください。
