NotebookLM プロンプトチートシート：要約・比較・抽出を一発で呼び出す定型文

2025年10月20日

NotebookLM

NotebookLM プロンプトチートシート：要約・比較・抽出を一発で呼び出す定型文

NotebookLM を使っていると、「毎回同じようなことを聞いているな」と感じることはありませんか。資料の要約、複数文書の比較、重要ポイントの抽出など、よく使う質問パターンは決まっているものです。

この記事では、NotebookLM で即座に使えるプロンプトのチートシートをご紹介します。要約・比較・抽出といった頻出タスクを、コピー&ペーストで一発実行できる定型文をまとめました。業務効率を大幅に向上させるテクニックを、ぜひ実践してみてください。

プロンプト早見表

#	タスク分類	プロンプト名	用途	定型文テンプレート
1	要約	全体要約（短文）	資料全体を短く要約	`[資料名] の内容を、300字以内で要約してください。最も重要なポイントを 3 つに絞って、箇条書きで示してください。`
2	要約	全体要約（詳細版）	資料全体を詳しく要約	`[資料名] の内容を、800字程度で要約してください。以下の観点を含めてください。- 主要なテーマ - 重要な発見や結論 - 実践的な示唆`
3	要約	章・セクション別要約	特定箇所のみ要約	`[資料名] の [章番号・セクション名] について、200字以内で要約してください。技術的な観点から、重要なポイントを箇条書きで示してください。`
4	要約	対象者別要約	読者層に合わせて要約	`[資料名] の内容を、[対象者] 向けに要約してください。専門用語はわかりやすく言い換え、400字以内でまとめてください。`
5	比較	2つの資料の比較	資料間の違いを比較	`[資料A] と [資料B] を比較し、以下の観点で違いを表形式でまとめてください。- 主張の違い - 根拠・データの違い - 結論の違い`
6	比較	複数資料の共通点抽出	共通テーマを抽出	`[資料A]、[資料B]、[資料C] に共通して現れるテーマやキーワードを抽出してください。それぞれの資料でどのように扱われているかを、箇条書きで示してください。`
7	比較	時系列比較	版の変更点を比較	`[資料A（古い版）] と [資料B（新しい版）] を比較し、変更点や追加された内容を箇条書きで示してください。変更の背景や理由も推測してください。`
8	比較	メリット・デメリット比較	手法の優劣を比較	`[資料名] で紹介されている [手法A] と [手法B] について、それぞれのメリットとデメリットを表形式で比較してください。どのような場合にどちらを選ぶべきかも示してください。`
9	抽出	キーワード抽出	重要キーワードを抽出	`[資料名] から、最も重要なキーワードを 10 個抽出してください。それぞれのキーワードについて、簡潔な説明（20字以内）を付けてください。`
10	抽出	データ・数値抽出	数値情報を抽出	`[資料名] に含まれる数値データ（統計、割合、金額など）をすべて抽出し、表形式でまとめてください。各データについて、出典ページも明記してください。`
11	抽出	引用・参考文献抽出	参考資料を抽出	`[資料名] で引用されている文献や参考資料をすべて抽出し、箇条書きで示してください。著者名、タイトル、出版年も含めてください。`
12	抽出	アクションアイテム抽出	実践項目を抽出	`[資料名] から、実践すべきアクションアイテムや推奨事項をすべて抽出してください。優先度が高いと思われる順に、番号付きリストで示してください。`
13	抽出	課題・問題点抽出	課題と解決策を抽出	`[資料名] で指摘されている課題や問題点をすべて抽出してください。各課題について、提案されている解決策も併せて示してください。`
14	質問生成	理解度チェック用質問	理解度確認の質問	`[資料名] の内容を理解したかチェックするための質問を 5 つ作成してください。難易度は [初級・中級・上級] としてください。`
15	質問生成	ディスカッション用質問	議論用の質問	`[資料名] の内容について、チームでディスカッションするための質問を 3 つ作成してください。多様な意見が出やすい、オープンな質問にしてください。`
16	質問生成	深掘り質問	詳細理解の質問	`[資料名] の [特定のトピック] について、さらに深く理解するための質問を 5 つ作成してください。批判的思考を促す質問を含めてください。`
17	整理・分類	カテゴリ分類	テーマ別に分類	`[資料名] の内容を、テーマごとにカテゴリ分類してください。各カテゴリには 3〜5 個の小項目を含め、階層構造で示してください。`
18	整理・分類	タイムライン作成	時系列で整理	`[資料名] に記載されている出来事や手順を、時系列順に整理してください。各項目には日付や順序番号を付けてください。`
19	整理・分類	マインドマップ形式	階層構造で整理	`[資料名] の内容を、マインドマップのような階層構造で整理してください。中心テーマから枝分かれする形で、主要トピックとサブトピックを示してください。`
20	分析	SWOT 分析	強み・弱みを分析	`[資料名] で紹介されている [企業名・製品名・戦略名] について、SWOT 分析（強み・弱み・機会・脅威）を行い、表形式でまとめてください。`
21	分析	ギャップ分析	現状と理想の差を分析	`[資料A] で示されている現状と、[資料B] で示されている理想状態を比較し、ギャップを明確にしてください。ギャップを埋めるための具体的なステップも提案してください。`
22	分析	トレンド分析	将来予測を分析	`[資料名] から、今後のトレンドや将来予測に関する記述を抽出してください。それぞれのトレンドについて、根拠となるデータや専門家の意見も併せて示してください。`

背景

NotebookLM とプロンプト活用の重要性

NotebookLM は Google が提供する AI アシスタントで、複数の資料（PDF、テキスト、Web ページなど）をまとめて読み込み、質問に答えたり要約したりできるツールです。膨大な情報を扱う研究者、ライター、ビジネスパーソンにとって強力な味方となっています。

しかし、NotebookLM の真価を引き出すには「適切なプロンプト」が欠かせません。曖昧な質問では期待する回答が得られず、何度もやり直す羽目になるでしょう。一方、明確で具体的なプロンプトを用意しておけば、一発で目的の情報を引き出せます。

プロンプト設計の基本原則

効果的なプロンプトには以下の要素が含まれています。

#	要素	説明
1	目的の明示	「要約して」「比較して」など、何をしてほしいか具体的に示す
2	対象の指定	どの資料・章・セクションを対象にするか明記する
3	出力形式の指定	箇条書き、表、文章など、望む形式を指定する
4	文字数・分量の制約	「300 字以内」「3 つのポイント」など、範囲を限定する
5	観点・視点の指定	「技術的な観点で」「初心者向けに」など、切り口を示す

これらを組み合わせることで、NotebookLM は期待通りの回答を生成しやすくなります。

以下の図は、プロンプトの構成要素とその関係を示しています。

mermaidflowchart TD
  prompt["プロンプト"] --> purpose["目的の明示<br/>例: 要約・比較・抽出"]
  prompt --> target["対象の指定<br/>例: 資料A・第3章"]
  prompt --> format["出力形式の指定<br/>例: 箇条書き・表"]
  prompt --> constraint["文字数・分量の制約<br/>例: 300字・3ポイント"]
  prompt --> viewpoint["観点・視点の指定<br/>例: 技術的・初心者向け"]

  purpose --> response["NotebookLM の回答"]
  target --> response
  format --> response
  constraint --> response
  viewpoint --> response

図で理解できる要点：

プロンプトは 5 つの要素で構成される
すべての要素が組み合わさることで、精度の高い回答が得られる
要素が欠けると、回答の質が低下する可能性がある

課題

よくあるプロンプトの失敗パターン

NotebookLM を使い始めた際、多くの人が以下のような問題に直面します。

曖昧な質問による不完全な回答

「この資料について教えて」といった漠然とした質問では、NotebookLM は何を答えればよいか判断できません。結果として、資料の冒頭部分を単に繰り返すだけの回答や、焦点の定まらない説明が返ってくることがあります。

毎回プロンプトを考える時間のロス

必要な情報は決まっているのに、毎回プロンプトをゼロから考え直していては時間がもったいないでしょう。特に定型業務では、同じパターンの質問を繰り返すことが多いはずです。

出力形式が期待と異なる

箇条書きで欲しいのに長文が返ってきたり、逆に詳細な説明が必要なのに簡潔すぎる回答が来たりすることもあります。出力形式を明示しないと、NotebookLM は独自の判断で形式を選んでしまいます。

課題の整理

以下の表は、よくある課題とその原因をまとめたものです。

#	課題	原因
1	不完全な回答	プロンプトが曖昧で目的が不明確
2	時間のロス	毎回プロンプトを考え直している
3	形式の不一致	出力形式を指定していない
4	情報の過不足	文字数や分量の制約がない
5	視点のズレ	観点や視点を明示していない

次の図は、課題発生のメカニズムを示しています。

mermaidflowchart LR
  vague["曖昧なプロンプト"] -->|目的不明| incomplete["不完全な回答"]
  notemplate["定型文なし"] -->|毎回考える| timeloss["時間のロス"]
  noformat["形式指定なし"] -->|AI が独自判断| mismatch["形式の不一致"]
  noconstraint["制約なし"] -->|情報量不適切| excess["情報の過不足"]
  noview["視点なし"] -->|焦点定まらず| gap["視点のズレ"]

図で理解できる要点：

プロンプトの不備が直接的に回答の質に影響する
定型文を用意することで、時間ロスと品質のブレを防げる
各要素を明示することが、課題解決の鍵となる

解決策

プロンプトチートシートの活用

これらの課題を解決するには、よく使うプロンプトをあらかじめ定型文として用意しておくことが最も効果的です。チートシートを作成し、必要に応じてコピー&ペーストするだけで、一貫性のある高品質な回答を瞬時に得られます。

チートシート作成の 3 原則

効果的なチートシートを作るには、以下の 3 つの原則を守りましょう。

1. タスク別に分類する

要約、比較、抽出、質問生成など、タスクごとに定型文を用意します。同じタスクでも、対象や目的が異なれば別の定型文を作成すると良いでしょう。

2. カスタマイズ可能な部分を明示する

定型文の中で、「[資料名]」「[章番号]」「[文字数]」のように、使用時に書き換える部分を明示します。これにより、様々な状況に柔軟に対応できます。

3. 出力形式と制約を必ず含める

「箇条書きで」「表形式で」「300 字以内で」など、出力形式と文字数・分量の制約を必ず指定します。これにより、期待通りの形式で回答が得られます。

以下の図は、チートシート活用の全体フローを示しています。

mermaidflowchart TD
  task_identify["タスクを特定<br/>例: 要約・比較・抽出"] --> select["対応する定型文を選択"]
  select --> customize["カスタマイズ部分を編集<br/>例: [資料名] → 資料A"]
  customize --> paste["NotebookLM に貼り付け"]
  paste --> execute["実行"]
  execute --> check["回答を確認"]
  check -->|満足| done["完了"]
  check -->|不満足| refine["プロンプトを微調整"]
  refine --> paste

図で理解できる要点：

チートシートを使えば、プロンプト作成が数秒で完了する
カスタマイズ部分を編集するだけで、多様な状況に対応できる
不満足な場合も、ベースがあるため微調整が容易

チートシート管理のベストプラクティス

定型文は、以下の方法で管理すると便利です。

テキストファイルやノートアプリに保存：Notion、Obsidian、Google Keep などに保存し、いつでもアクセスできるようにする
タグやカテゴリで整理：「要約」「比較」「抽出」などのタグを付けて検索しやすくする
定期的に見直す：使用頻度の低い定型文は削除し、新しいパターンを追加する

具体例

ここでは、実際に使えるプロンプトの定型文を、タスク別にご紹介します。カスタマイズ部分は [...] で示していますので、実際の資料名や条件に置き換えて使ってください。

要約タスク

要約は NotebookLM で最もよく使われるタスクです。目的や分量に応じて、複数のパターンを用意しましょう。

全体要約（短文）

資料全体を短く要約したい場合に使います。

text[資料名] の内容を、300字以内で要約してください。最も重要なポイントを 3 つに絞って、箇条書きで示してください。

使用例

text「2024年度 マーケティング戦略レポート」の内容を、300字以内で要約してください。最も重要なポイントを 3 つに絞って、箇条書きで示してください。

全体要約（詳細版）

より詳しい要約が必要な場合に使います。

text[資料名] の内容を、800字程度で要約してください。以下の観点を含めてください。
- 主要なテーマ
- 重要な発見や結論
- 実践的な示唆

章・セクション別要約

特定の章やセクションだけを要約したい場合に使います。

text[資料名] の [章番号・セクション名] について、200字以内で要約してください。技術的な観点から、重要なポイントを箇条書きで示してください。

使用例

text「Web アプリケーション設計ガイド」の「第3章：データベース設計」について、200字以内で要約してください。技術的な観点から、重要なポイントを箇条書きで示してください。

対象者別要約

特定の読者層向けに要約したい場合に使います。

text[資料名] の内容を、[対象者（例：初心者、経営層、エンジニア）] 向けに要約してください。専門用語はわかりやすく言い換え、400字以内でまとめてください。

比較タスク

複数の資料や章を比較する際に使います。

2 つの資料の比較

text[資料A] と [資料B] を比較し、以下の観点で違いを表形式でまとめてください。
- 主張の違い
- 根拠・データの違い
- 結論の違い

使用例

text「プロジェクト管理手法A」と「プロジェクト管理手法B」を比較し、以下の観点で違いを表形式でまとめてください。
- 主張の違い
- 根拠・データの違い
- 結論の違い

複数資料の共通点抽出

text[資料A]、[資料B]、[資料C] に共通して現れるテーマやキーワードを抽出してください。それぞれの資料でどのように扱われているかを、箇条書きで示してください。

時系列比較

text[資料A（古い版）] と [資料B（新しい版）] を比較し、変更点や追加された内容を箇条書きで示してください。変更の背景や理由も推測してください。

メリット・デメリット比較

text[資料名] で紹介されている [手法A] と [手法B] について、それぞれのメリットとデメリットを表形式で比較してください。どのような場合にどちらを選ぶべきかも示してください。

以下の図は、比較タスクのプロセスを示しています。

mermaidflowchart LR
  sources["複数の資料"] --> extract["情報抽出"]
  extract --> compare["比較分析"]
  compare --> viewpoint1["観点1: 主張の違い"]
  compare --> viewpoint2["観点2: 根拠の違い"]
  compare --> viewpoint3["観点3: 結論の違い"]
  viewpoint1 --> output["表形式で出力"]
  viewpoint2 --> output
  viewpoint3 --> output

図で理解できる要点：

比較タスクは複数の観点から分析する
各観点ごとに情報を整理し、表形式でまとめると理解しやすい
観点を明示することで、比較の精度が向上する

抽出タスク

特定の情報を資料から抽出する際に使います。

キーワード抽出

text[資料名] から、最も重要なキーワードを 10 個抽出してください。それぞれのキーワードについて、簡潔な説明（20字以内）を付けてください。

データ・数値抽出

text[資料名] に含まれる数値データ（統計、割合、金額など）をすべて抽出し、表形式でまとめてください。各データについて、出典ページも明記してください。

使用例

text「2024年度 売上レポート」に含まれる数値データ（統計、割合、金額など）をすべて抽出し、表形式でまとめてください。各データについて、出典ページも明記してください。

引用・参考文献抽出

text[資料名] で引用されている文献や参考資料をすべて抽出し、箇条書きで示してください。著者名、タイトル、出版年も含めてください。

アクションアイテム抽出

text[資料名] から、実践すべきアクションアイテムや推奨事項をすべて抽出してください。優先度が高いと思われる順に、番号付きリストで示してください。

課題・問題点抽出

text[資料名] で指摘されている課題や問題点をすべて抽出してください。各課題について、提案されている解決策も併せて示してください。

質問生成タスク

資料の理解を深めるための質問を生成します。

理解度チェック用質問

text[資料名] の内容を理解したかチェックするための質問を 5 つ作成してください。難易度は [初級・中級・上級] としてください。

ディスカッション用質問

text[資料名] の内容について、チームでディスカッションするための質問を 3 つ作成してください。多様な意見が出やすい、オープンな質問にしてください。

深掘り質問

text[資料名] の [特定のトピック] について、さらに深く理解するための質問を 5 つ作成してください。批判的思考を促す質問を含めてください。

整理・分類タスク

情報を構造化して整理します。

カテゴリ分類

text[資料名] の内容を、テーマごとにカテゴリ分類してください。各カテゴリには 3〜5 個の小項目を含め、階層構造で示してください。

タイムライン作成

text[資料名] に記載されている出来事や手順を、時系列順に整理してください。各項目には日付や順序番号を付けてください。

マインドマップ形式

text[資料名] の内容を、マインドマップのような階層構造で整理してください。中心テーマから枝分かれする形で、主要トピックとサブトピックを示してください。

分析タスク

資料の内容を分析的に読み解きます。

SWOT 分析

text[資料名] で紹介されている [企業名・製品名・戦略名] について、SWOT 分析（強み・弱み・機会・脅威）を行い、表形式でまとめてください。

ギャップ分析

text[資料A] で示されている現状と、[資料B] で示されている理想状態を比較し、ギャップを明確にしてください。ギャップを埋めるための具体的なステップも提案してください。

トレンド分析

text[資料名] から、今後のトレンドや将来予測に関する記述を抽出してください。それぞれのトレンドについて、根拠となるデータや専門家の意見も併せて示してください。

以下の図は、分析タスクの種類と目的を示しています。

mermaidflowchart TD
  analysis["分析タスク"] --> swot["SWOT 分析<br/>強み・弱み・機会・脅威"]
  analysis --> gap["ギャップ分析<br/>現状と理想の差"]
  analysis --> trend["トレンド分析<br/>将来予測"]

  swot --> purpose1["戦略立案に活用"]
  gap --> purpose2["改善計画の策定"]
  trend --> purpose3["意思決定の材料"]

図で理解できる要点：