【推奨】論文の比較・分析が劇的加速！医療系リサーチを変えるNotebookLMの機能

こ～だい

最近研究に必要な文献を集めてるんだけど、整理したり要約して解釈するのに手間取ってて中々先に進まないんだよね…

ゆ～き

僕も以前はかなり時間がかかってたけど最近はAI搭載ツールを使用してるからそこまで時間がかからなくなってきたんだよね。

こ～だい

え？なにそれ気になる！その部分を短縮にできたら今より格段に執筆作業を速くできるね。

ゆ～き

よしわかった！じゃあ今回はNotebook LMについて解説したいと思います。

はじめに
Notebook LMの紹介
1. Notebook LMの2つの強み
NotebookLMの基本的な使い方（3ステップ）
研究リサーチへの活用術
さいごに
参考文献

はじめに

心臓リハビリテーションや心肺運動負荷試験（CPX）の分野は常に進化しており、最新のガイドラインや論文を追いかけるのは一苦労です。特に、複数のPDF論文を読み込み、必要な情報を抽出し、それらを比較・統合する作業は、膨大な時間と集中力を要します。このリサーチの効率化こそが、臨床や研究の質を高める鍵となります。

Notebook LMの紹介

今回ご紹介するのは、Googleが開発した自分だけの資料を読み込ませて使う新しいAIツール、「NotebookLM」です。

従来のAI（ChatGPTや通常のGeminiなど）がインターネット全体から情報を探してくるのに対し、Notebook LMは、ユーザーがアップロードした資料だけを根拠に回答するのが最大の特徴です。

Notebook LMの2つの強み

② 「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が極めて少ない回答には必ず情報の出典（引用元）へのリンクが付与されます。「この回答は資料のどこに基づいているか」ワンクリックで確認できるため、情報の裏取りが劇的に楽になります。

① 情報源を信頼できる資料に限定できる論文PDF、Googleドキュメント、指定したWebサイトのURLなどをアップロードすると、AIはその中身だけを解析します。不確かなネット情報が混ざらないため、専門的なリサーチに最適です。

NotebookLMの基本的な使い方（3ステップ）

今回は無料版で利用しています。操作は簡単なのですぐに活用できるかと思います。

では順番に解説していきます。

1．ノートブックを作成して情報を取り込む

まず、プロジェクトやテーマ（例：心臓リハビリテーションの最新ガイドライン）ごとに最新のノートブックを作成します。ノートブックの作成は「ノートブックを新規作成」をクリックすることできます。

次に、ノートブックを新規作成したらソース（情報・文献）を取り込んでいきます。

YoutubeやウェブサイトはURLを貼り付ける必要がありますが、PDF、txt、Markdownなどは「ソースをアップロード」と表示されている部分にドラッグすればアップロード可能です。

ソースとして追加できるもの

Googleドキュメント、スライド
PC上のPDFファイル、テキストデータ
WebサイトのURL
（一部機能では）YouTube動画のURLや音声ファイル

今回は、「心血管疾患におけるリハビリテーションに関するガイドライン」と「心不全診療ガイドライン」のPDFを貼り付けました。ソースをアップロードできたら以下のような画面になります。

左の「ソース」の欄にアップロードされた文献・情報が確認できましたら、次のステップに進みます。

2．AIチャットで質問・要約の依頼

資料を取り込んだ後、中央のチャットエリアでAIに質問を投げかけます。AIはアップロードされたソースだけをエビデンスとして回答してくれます。

例えば、「心臓リハビリについて教えてください。」と質問しますと、2つのガイドラインの内容を基に質問内容についての回答を示してくれます。表示される①、②などの番号は引用した文献の引用リンクになってます。

3．Studio機能で情報を整理・生成

右側の「Studio」パネルでは、アップロードした資料を基にした多様な整理・生成機能が利用できます（機能は更新される可能性があります）。

今回は、この中でも「レポート作成機能」について深堀します。

レポートをクリックすると上記のような項目が表示されます。

その中の一つである「概要説明資料」をクリックしてみましょうか。すると、ものの数分で以下のような文章が右側の「Studio」欄に表示されるようになります。

元のガイドラインの内容を見てみても、概要を掴んでしっかり要約されておりAIを使用したときに見られるハルシネーションが非常に少ないことが伺えます。

研究リサーチへの活用術

複数の文献の比較・統合

複数のガイドラインや研究論文（PDF）をまとめてアップロードし、「これらの資料における運動処方の違いを比較表にしてください」と依頼することで、横断的な情報分析を効率化することもできます。

特定の情報の抽出

長大な論文から、「HFpEF（駆出率が保持された心不全）」に関する記述や、特定の薬剤名に関連する研究結果など、ピンポイントの情報を迅速に検索・抽出することもできます。

引用元の明確化による信頼性の担保

ブログ記事の構成案をチャットで生成させた後、AIの回答に付いている引用元リンク（インライン引用）をすぐに確認できるため、正確な情報に基づいた記事執筆が可能です。

専門用語の解説生成

アップロードした資料内の文脈に基づいた、専門用語（例：Peak VO₂、AT、VE vs VCO₂ slopeなど）の解説を生成させ、記事に分かりやすい説明を加えるのに役立てられます。

操作手順

①「Studio」欄から「レポート」をクリックしてから表示される「レポートを作成」から「用語解説集」をクリックします。

②「作成したいレポートの内容を記入して下さい」の項目に「心肺運動負荷試験の測定項目であるPeak VO2、ATについての解説を作成してください。」といったプロンプトを記入します。

③画面の右下の「生成」と表示された部分をクリックすると「Studio」欄にレポートが作成されます。

さいごに

ここまでご覧いただきありがとうございます。

NotebookLMを活用することで、膨大な文献を読み込む時間と労力を大幅に削減し、より信頼性の高い、情報収集や研究論文の執筆に役立てられると思います。

ぜひこれから活用してみてください。

参考文献

日本循環器学会/日本心臓リハビリテーション学会（2021）.「心血管疾患におけるリハビリテーションに関するガイドライン」.https://www.jacr.jp/cms/wp-content/uploads/2015/04/JCS2021_Makita2.pdf.
日本循環器学会/日本心不全学会（2025）.「2025年改訂版心不全診療ガイドライン」.https://www.j-circ.or.jp/cms/wp-content/uploads/2025/03/JCS2025_Kato.pdf.