2025年11月、GoogleのAIノートブック「NotebookLM」に、待望の「Deep Research（ディープリサーチ）」機能が追加されました。
これまでは「手持ちの資料」を整理・分析するのがメインだったNotebookLMですが、今回のアップデートで「Web上の膨大な情報」も本格的に調査・統合できるようになり、最強の資料活用ツールになろうとしています。
- 「結局、今までと何が違うの？」
- 「ChatGPTやGeminiのDeep Research機能とどう使い分けるべき？」
そんな疑問を持つあなたのために、新機能を実際に使い倒して分かった「すごさ」と「リアルな使用感」を徹底解説します。
📖この記事のポイント
- 「Deep Research」搭載によって一気通貫で資料の分析・活用ができるようになったのが便利すぎる！
- アップデートで対応ソースも劇的に拡大！
- 「Deep Research」は無料プランで月5回まで
- Googleアカウントさえあればだれでも使うことができる
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NotebookLMに「Deep Research」が追加！
これまでのNotebookLMは、ユーザーがアップロードしたPDFやドキュメントをメインに回答するツールでした。しかし、今回の「Deep Research」搭載により、その役割が大きく拡張されたのが革命的です。
今までと何が変わったの？アップデート内容をチェック
今回のアップデートによる最大の変化は、「リサーチの全自動化」と「対応ソースの拡大」です。
従来のNotebookLMは手持ち資料ベースの回答がメインで、Web検索機能は存在したもののリサーチレポートの作成ではなく単なる情報の補完が主な役割でした。そのため、手持ち資料が0の状態から作業するためには、Geminiの「Deep Research」を使ってWebの情報をまとめてから、そのレポートをNotebookLMにアップロードする必要がありました。
しかしNotebookLMに「Deep Research」が追加されたことで、以下のプロセスを一気通貫で行うことができるようになりました。
さらに、読み込める資料（ソース）の種類も大幅に増えています。
- Google Docs（ドキュメント）
- PDFファイル
- テキストファイル（.txt）
- Markdownファイル
- Google Slides（スライド）
- WebページのURL
- YouTube動画（字幕付きURL）
- 一部画像ファイル
- 音声ファイル
- Google Sheets（スプレッドシート）
- Microsoft Word（.docx）ファイル
- Google Drive上のファイルURL
- Google Drive内のPDFファイル
- 画像ファイルの拡充：手書きメモ・写真なども認識・分析対象に拡充
これにより、社内資料（Word/Excel）とWebの最新情報を組み合わせたレポート作成が、驚くほどスムーズになりました。
SNSでのみんなの反応集
リリース直後からX（旧Twitter）などのSNSでは、AI活用に敏感なユーザーたちが即座に反応しています。
一方で、以下のような不満の声も見られます。
NotebookLMの「Deep Research機能」には満足している人が多数いる一方で、ほかのAIとの差別化やディープリサーチ機能自体の性能の面から不満を抱く人も一部います。
しかし、それでも今回のDeep Research搭載のアップデートには、圧倒的に満足・賛成の声が多いのは事実で、ほとんどの人にとって前向きなアップデートと言えます。
気になる料金プランと利用条件
「無料でどこまで使えるの？」という点は最も気になるところです。現在のプラン構成とDeep Researchの利用制限をまとめました。
▼NotebookLM 料金プラン・機能比較
| プラン名 | 月額料金（税込） | Deep Research利用回数 | ノート/データ保存容量 | 主な機能・特徴 | 対象ユーザー |
| 無料プラン | 無料 | 月5回まで | ノート最大100件、1ノートに50ソースまで | 基本機能、Web+手持ち資料でリサーチ・ノート化、自動レポート保存が可能。 | 個人・初心者 |
| Pro (Google One AI Premium) | 月額2,900円 | 月250回まで | ノート最大500件、1ノートに300ソース、2TB | Deep Research使い放題級、拡張ストレージ、高度なAI分析・音声/動画生成も可能 | 個人・ビジネス・教育 |
| Ultra (Google AI Ultra) | 月額36,400円 | 制限なし | 30TB | すべてのAI機能＋最高レベルの制限解除、YouTube Premium付与など追加特典あり | 法人・大規模チーム |
無料プランでも月に5回はお試しが可能ですが、本格的に業務や研究で使うならProプラン（月額2,900円）が現実的な選択肢となります。
ChatGPTやGeminiの「Deep Research機能」との違い
NotebookLMに追加された「Deep Research機能」はGeminiやChatGPTのものとどう違うのでしょうか。以下の比較表を用いて、違いを見ていきましょう。
| 項目 | ChatGPT Deep Research | Gemini Deep Research | NotebookLM Deep Research |
|---|---|---|---|
| モデル | o3 / o4-mini (lightweight) | Gemini 2.5 Flash / Pro | Gemini 2.5 Pro（統合） |
| 機能 | 数百ソース収集・分析、5-30分レポート（PDF/画像等） | Workspace連携（Gmail/Drive/Chat等）、予測市場データ、インタラクティブ報告 | 数百サイト閲覧・報告生成、Fast/Deepモード、Notebook自動インポート |
| 出力 | 詳細レポート（PDF/docX）、ソース表示 | 多ページ＋Audio Overview、チャート/クイズ | レポート＋ポッドキャスト/マインドマップ、Sheets/Word対応 |
| 料金 | Plus：月額3,000円（制限回数：月50-100回） | Pro：月額2,900円（制限回数：月250回）、Ultra：月額36,400円（制限なし） | Pro：月額2,900円（制限回数：月250回）、Ultra：月額36,400円（制限なし） |
| 強み | 推論力・多様なAPI連携 | エコシステム連携・最新情報横断 | ソース管理/学術向け、引用根拠明示、ノート化 |
| 弱み | 制限厳しめ・ハルシネーション | 冗長・モバイル遅延 | セットアップ必要、安定性検証中 |
| 用途 | ビジネス/コードレビュー | 個人/Workspace分析 | 学術/知識構築 |
上記の表からわかるように、NotebookLMの「DeepResearch」はGeminiと同じモデルを使用しています。新規導入・拡張機能なのでベータ要素は残りますが、基本的な性能はGeminiのDeepResearchと変わらないということですね。
ただ、ディープリサーチで生成されたレポートをそのままNotebookLMの機能を使って直接分析・活用できるのが一番の強みで、NotebookLMが最強になったと言われる所以です。
NotebookLMの「Deep Research機能」の使い方
使い方は非常にシンプルです。直感的なUIで、誰でもすぐにリサーチを開始できます。
- STEP1
- STEP2ソースを追加する
NotebookLMの最大の強みは手持ち資料の分析・活用です。Deep Research機能自体はソースをアップロードしなくても使えますが、手持ち資料をアップロードしておいた方が後々の分析がやりやすくなります。
- STEP3「Deep Research」を選択してプロンプトを書く
「ソース」からテキストを入力しする部分の「Fast Research」をクリックします。「Deep Research」を選択し、プロンプトをテクストボックスに入力します。
プロンプトを書き終えたら画面右の「→」をクリックし、レポートの生成を開始します。
- STEP4レポートを確認し、必要なソースをそろえてインポートする
レポートは数分で完成します。生成されただけではソースに追加されていない状態なのでインポートする必要があります。
また、完成したレポートには、参照したいくつかの引用ソースが添付されています。そのため、以下のようにチェックボックスでソースに追加する資料を選択して「インポート」をクリックしてください。
以上でDeep Research機能を使ったアップロードは、完了です。ここからは、いつも通り「チャット」や「Studio」で資料を分析・活用できます。
NotebookLMの「Deep Research機能」を実際に使ってみた！
ここからは実際にNotebookLMを使ってみた感想や生成物を紹介していきたいと思います。
今回は、「学生カップルの世界一周旅行」というコンテンツを伸ばすための戦略を、ほかの世界一周旅行の例と比較してリサーチしてもらいました。
レポートの生成スピードや質は？
まずは生成されたレポートの生成スピードに関してですが、今回の場合は2～3分程度でリサーチしてレポートにまとめてくれました。もちろん実行環境やリサーチする内容にもよると思いますが、非常に早かったです。
次に、生成されたレポートの内容（質）を見ていきましょう。実際に生成されたレポートがこちらです。
見ていただいたら分かるように、結構深くまで分析してくれました。拡張機能として追加された機能なのでクオリティや安定性の面で少し心配でしたが、全然低品質であるとかでたらめなこと書いているとかではありませんでした。
むしろ現状の分析から戦略、KPIまでしっかりリサーチしてくれて高品質なレポートに仕上がっています。
リサーチ結果をもとに動画解説を生成！？
Deep Research機能の搭載自体がすごいというよりも、それによって生成されたレポートをNotebookLM内で資料として直接分析・活用できる点が一番すごいポイントです。
実際、先ほどのレポートをもとに内容をわかりやすく解説してくれる動画を生成してみました。
生成自体に10分程度かかったものの、動画自体が長くクオリティもめちゃくちゃ高くてびっくりしました。リサーチ資料を動画で簡単に理解できるので、長々と資料を読むより楽でした。
実際に使ってみて、リサーチからこのような資料活用まで一気通貫で作業できるのは本当に便利だと感じたので、でひ皆さんにも使ってほしいです！
実際にDeep Research機能を使って感じたメリット
では、ここからは実際に使って感じたメリットを解説していきたいと思います。
- 数百件のWebサイトを自動で収集・要約してくれる
→ 自分でGoogle検索→記事読む→コピペ…という作業が劇的に減る - 収集したソースが自動でNotebookに追加される
→ いちいち手動でURLやPDFをドラッグ＆ドロップする必要がなくなる - 引用元が明確に表示される（Citationが付く）
→ 生成された内容がどこから来たのか一目でわかるので信頼性が高い - ポッドキャスト生成やチャット質問がそのまま使える
→ Deep Researchで集めた大量情報に対して「このテーマを5分で解説して」「比較表作って」など即座に深掘りできる - Fast Researchモードで「軽く調べる」も選べる
→ 時間がないときは数秒で10件程度のサマリー、じっくりやりたいときはDeepで数百件、と使い分け可能
上記のような多くのメリットがあり、Deep Researchが追加されたことによるデメリットは使っていて感じられませんでした。
現時点で「リサーチ＋レポート作成＋音声解説/動画解説」まで一気通貫でできるツールは他にほぼ存在しないため、資料活用においては最強のツールだと言えます。
NotebookLMの「Deep Research機能」に関するFAQ
最後に、よくある質問をまとめました。
- Q無料プランでもDeep Researchは使える？
- A
はい、基本機能は利用可能です。ただし、Deep Researchの利用回数は「月5回まで」の制限があります。本格的にリサーチを行う場合は、回数制限が増える有料プランへの移行が推奨されます。
- Q手持ちのWordやPDFファイルとWeb情報を同時にレポート化できる？
- A
可能です。これがNotebookLMの最大の強みです。自分のGoogleドライブ内のファイル（Word/PDF等）と、Deep ResearchによるWeb検索結果を横断して統合レポートを作成できます。
- Qレポートや回答内容の引用元（根拠）は明示されますか？
- A
はい、明示されます。回答には必ずWebページのURLやファイル名などの引用根拠（数字付きのチップ）が付くため、情報の信頼性をすぐに元データで再検証（ファクトチェック）できます。
- Q日本語対応やGoogle Workspace連携はできますか？
- A
はい、最新版では日本語に完全対応しており、Google Workspace（Docs, Sheets, Driveなど）とのシームレスな連携も可能です。
まとめ
NotebookLMの「Deep Research機能」は、それ自体がユニークな機能というよりは、生成されたレポートを直接NotebookLMで分析・活用できる点でめちゃくちゃ便利です。
ここで、この記事のポイントをまとめます。
- NotebookLMに「Deep Research」が搭載されたことで、リサーチから資料活用まで一気通貫で作業できるようになったのがめちゃくちゃすごい！
- SNS上では、今回のアップデートに関して満足の声多数
- Geminiの「Deep Research」と使用モデルは同じだが、直接NotebookLMに読み込まることができるのが便利
- 無料プランでは月5回まで利用可能
実際に使ってみて、みんなに使ってほしいツールだと感じました。特に、以下の人には強くおすすめできます。
- 資料を分析したり活用することが多いマーケターやライター
- 論文執筆中の学生・研究者
- 社内資料とWeb資料を組み合わせて提案書を作るビジネスマン
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