Google が提供する NotebookLM は、AI を活用して大量の情報を整理・分析できる強力なツールです。しかし、せっかく多くの資料を登録しても、情報が散らかっていては本来の力を発揮できません。

本記事では、NotebookLM を最大限に活用するための「ソース粒度」「タグ設計」「命名規則」という 3 つの情報設計要素に焦点を当てて、実践的なベストプラクティスをご紹介します。これらの設計を適切に行うことで、情報の検索性が向上し、AI の回答精度も大きく向上するでしょう。

背景

NotebookLM における情報設計の重要性

NotebookLM は PDF、テキスト、Google ドキュメントなど、さまざまな形式の「ソース」を登録し、それらを横断的に検索・質問できる点が魅力です。しかし、登録するソースの数が増えるほど、以下のような課題が生じやすくなります。

• 似たような内容のソースが重複して登録される
• 必要な情報がどのソースに含まれているか分からなくなる
• AI への質問時に無関係なソースまで参照されてしまう

こうした問題を防ぐには、最初から体系的な情報設計を行うことが不可欠です。

情報設計の 3 つの柱

NotebookLM で効果的な情報管理を実現するには、以下の 3 要素を意識する必要があります。

mermaidCopy codeflowchart TB
  info["情報設計の3要素"]
  info --> granularity["ソース粒度<br/>（分割の単位）"]
  info --> tagging["タグ設計<br/>（分類の方法）"]
  info --> naming["命名規則<br/>（識別の仕組み）"]

  granularity --> gran_result["検索精度向上"]
  tagging --> tag_result["文脈の明確化"]
  naming --> name_result["管理効率向上"]

  gran_result --> goal["AI回答の<br/>精度向上"]
  tag_result --> goal
  name_result --> goal

この図が示すとおり、3 つの要素はそれぞれ異なる役割を持ちながらも、最終的には AI の回答精度向上という共通のゴールに貢献します。次の章では、これら 3 要素が引き起こす具体的な課題について見ていきましょう。

課題

ソース粒度が適切でない場合の問題

粒度が大きすぎる場合

1 つのソースに複数のトピックが含まれていると、以下のような問題が発生します。

• 検索ノイズの増加: 質問に無関係な情報まで検索結果に含まれてしまう
• コンテキストの混乱: AI が異なるトピックを混同して回答する
• 更新時の影響範囲拡大: 一部の情報を更新する際に、無関係な部分まで再登録が必要になる

粒度が細かすぎる場合

逆に、情報を細かく分割しすぎると、以下の課題が生じます。

• 管理コストの増大: ソース数が膨大になり、メンテナンスが困難になる
• 文脈の分断: 関連する情報が複数のソースに分散し、全体像が把握しづらくなる
• 検索の非効率化: 必要な情報を得るために複数のソースを横断する必要が生じる

タグ設計が不十分な場合の問題

タグを適切に設定していないと、次のような状況に陥ります。

• ソースの分類が曖昧: どのソースがどのプロジェクトや領域に属するか判別できない
• 検索フィルタリングの困難: 特定の条件でソースを絞り込めない
• 重複ソースの発見が遅れる: 似た内容のソースが複数存在することに気づきにくい

命名規則が統一されていない場合の問題

ファイル名やソース名が統一されていないと、以下の問題が顕在化します。

• 視認性の低下: ソース一覧を見ても内容が推測できない
• 検索キーワードの不一致: 命名パターンが統一されていないため、検索が困難になる
• 時系列の把握困難: 作成日や更新日が名前から判別できない

以下の図は、これらの課題がどのように連鎖するかを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
  poor_granularity["ソース粒度<br/>が不適切"] --> noise["検索ノイズ<br/>増加"]
  poor_granularity --> confusion["コンテキスト<br/>混乱"]

  poor_tagging["タグ設計<br/>が不十分"] --> no_filter["フィルタリング<br/>不可"]
  poor_tagging --> duplication["重複発見<br/>困難"]

  poor_naming["命名規則<br/>が未統一"] --> low_visibility["視認性<br/>低下"]
  poor_naming --> search_fail["検索失敗"]

  noise --> bad_answer["AI回答の<br/>精度低下"]
  confusion --> bad_answer
  no_filter --> bad_answer
  duplication --> bad_answer
  low_visibility --> bad_answer
  search_fail --> bad_answer

これらの課題を解決するために、次の章では具体的な解決策をご紹介します。

解決策

ソース粒度のベストプラクティス

基本原則

ソース粒度は「1 ソース = 1 トピック」を基本とします。1 つのソースには、単一の明確なテーマや目的を持つ情報のみを含めましょう。

粒度の判断基準

以下の表は、ソース粒度を判断する際の具体的な基準です。

#	判断項目	適切な粒度	不適切な粒度
1	トピック数	1 つの明確なテーマ	複数の無関係なテーマ
2	ページ数	10〜50 ページ程度	100 ページ超の大型資料
3	更新頻度	独立して更新可能	部分更新で全体再登録が必要
4	参照パターン	単独で参照されることが多い	常に他のソースとセットで必要
5	情報の密度	冗長性が少ない	無関係な情報が多数含まれる

具体的な分割例

以下は、大きな資料を適切な粒度に分割する例です。

分割前:

• プロジェクト全体ドキュメント.pdf（200 ページ）
  • 要件定義、設計書、テスト計画、運用手順がすべて含まれる

分割後:

• 要件定義_ユーザー管理機能.pdf（15 ページ）
• 設計書_認証システム.pdf（25 ページ）
• テスト計画_API統合テスト.pdf（20 ページ）
• 運用手順_バックアップ手順.pdf（10 ページ）

このように分割することで、各ソースが独立したトピックを持ち、検索精度が向上します。

タグ設計のベストプラクティス

タグの階層構造

タグは階層的に設計し、大分類から小分類へと体系的に分類できるようにしましょう。

mermaidCopy codeflowchart LR
  root["タグ体系"]

  root --> category1["プロジェクト"]
  root --> category2["フェーズ"]
  root --> category3["ドキュメント種別"]

  category1 --> proj_a["プロジェクトA"]
  category1 --> proj_b["プロジェクトB"]

  category2 --> phase_req["要件定義"]
  category2 --> phase_design["設計"]
  category2 --> phase_test["テスト"]

  category3 --> doc_spec["仕様書"]
  category3 --> doc_manual["マニュアル"]
  category3 --> doc_report["レポート"]

この図のように、タグを 3 つの大分類（プロジェクト、フェーズ、ドキュメント種別）に分けることで、多角的な検索が可能になります。

推奨タグカテゴリ

以下は、NotebookLM で有効なタグカテゴリの例です。

#	カテゴリ	説明	タグ例
1	プロジェクト	所属するプロジェクトや案件	proj:alpha、proj:beta
2	フェーズ	開発フェーズや時期	phase:planning、phase:dev
3	種別	ドキュメントの種類	type:spec、type:manual
4	重要度	情報の優先度	priority:high、priority:low
5	ステータス	文書の状態	status:draft、status:final

タグ命名規則

タグは以下のルールに従って命名します。

• プレフィックス付与: カテゴリを示すプレフィックスを付ける（例: proj:、phase:）
• 小文字・英数字: 英小文字と数字、ハイフンのみを使用
• 略語の統一: 同じ意味には常に同じ略語を使用
• 階層の明示: 階層がある場合はスラッシュで区切る（例: proj:alpha​/​frontend）

実践例

以下は、1 つのソースに複数のタグを付与した例です。

ソース名: 要件定義_ユーザー管理機能_v2.0.pdf

付与タグ:

• proj:alpha
• phase:requirement
• type:spec
• priority:high
• status:final

これにより、「プロジェクト alpha の要件定義フェーズの仕様書で、優先度が高く、最終版である」という情報が一目で分かります。

命名規則のベストプラクティス

基本的な命名パターン

ファイル名は以下のパターンに従って命名します。

Copy code{ドキュメント種別}_{トピック}_{バージョン}_{日付}.{拡張子}

各要素の詳細

#	要素	説明	例
1	ドキュメント種別	文書の分類	要件定義、設計書、議事録
2	トピック	具体的な内容	ユーザー管理機能、決済API
3	バージョン	バージョン番号（任意）	v1.0、v2.1
4	日付	作成・更新日（任意）	20250115、2025-01-15
5	拡張子	ファイル形式	.pdf、.docx、.txt

命名規則の実例

以下は、様々なドキュメント種別における命名例です。

仕様書:

• 仕様書_認証システム_v1.0_20250115.pdf
• 仕様書_API設計_v2.3_20250120.pdf

議事録:

• 議事録_週次ミーティング_20250108.docx
• 議事録_要件レビュー_20250112.docx

マニュアル:

• マニュアル_環境構築手順_v1.0.pdf
• マニュアル_デプロイ手順_v2.0_20250115.pdf

レポート:

• レポート_パフォーマンス分析_202501.pdf
• レポート_ユーザー調査結果_20250110.pdf

禁止事項

命名時には以下を避けましょう。

• 曖昧な名前: ドキュメント1.pdf、メモ.txt
• 日本語のみの長文: これは新しいプロジェクトのための要件定義書です.pdf
• 特殊文字の使用: 要件定義(最新版)!.pdf、設計書@2025.pdf
• スペースの使用: 要件 定義 書.pdf（アンダースコアを使用）

命名規則の統一効果

命名規則を統一することで、以下のメリットが得られます。

mermaidCopy codeflowchart LR
  naming["統一された<br/>命名規則"]

  naming --> benefit1["ソート時に<br/>整列される"]
  naming --> benefit2["検索キーワードが<br/>明確になる"]
  naming --> benefit3["バージョン管理が<br/>容易になる"]
  naming --> benefit4["視認性が<br/>向上する"]

  benefit1 --> result["効率的な<br/>情報管理"]
  benefit2 --> result
  benefit3 --> result
  benefit4 --> result

これらの設計原則を実際のワークフローに組み込むことで、NotebookLM の真価を引き出すことができます。次の章では、具体的な運用例をご紹介します。

具体例

ケーススタディ: Web アプリケーション開発プロジェクト

あるチームが NotebookLM を使って Web アプリケーション開発プロジェクトの情報を管理する例を見てみましょう。

プロジェクト概要

• プロジェクト名: Alpha プロジェクト
• 期間: 2024 年 10 月〜2025 年 3 月（6 ヶ月）
• フェーズ: 要件定義、設計、開発、テスト、リリース
• ドキュメント数: 約 50 個

情報設計の実装

ソース粒度の実装例

プロジェクトの各フェーズで生成されるドキュメントを、以下のように分割しました。

要件定義フェーズ:

• 要件定義_ユーザー管理機能_v1.0_20241015.pdf（12 ページ）
• 要件定義_商品カタログ機能_v1.0_20241018.pdf（15 ページ）
• 要件定義_決済機能_v1.0_20241022.pdf（18 ページ）

設計フェーズ:

• 設計書_データベーススキーマ_v2.0_20241105.pdf（25 ページ）
• 設計書_API仕様_v1.5_20241110.pdf（30 ページ）
• 設計書_画面設計_v1.0_20241115.pdf（40 ページ）

テストフェーズ:

• テスト計画_単体テスト_v1.0_20250115.pdf（20 ページ）
• テスト計画_統合テスト_v1.0_20250120.pdf（25 ページ）
• テスト結果_第1回統合テスト_20250125.pdf（10 ページ）

各ドキュメントは 10〜40 ページの範囲で、1 つの明確なトピックに焦点を当てています。

タグ設計の実装例

すべてのソースに対して、以下のタグ体系を適用しました。

タグ構造:

mermaidCopy codeflowchart TB
  alpha["プロジェクトAlpha"]

  alpha --> req["要件定義<br/>phase:requirement"]
  alpha --> design["設計<br/>phase:design"]
  alpha --> dev["開発<br/>phase:development"]
  alpha --> test["テスト<br/>phase:test"]

  req --> req_spec["仕様書<br/>type:spec"]
  req --> req_meet["議事録<br/>type:minutes"]

  design --> design_spec["設計書<br/>type:design-doc"]
  design --> design_review["レビュー<br/>type:review"]

  test --> test_plan["計画書<br/>type:test-plan"]
  test --> test_result["結果報告<br/>type:test-result"]

この図のように、フェーズとドキュメント種別を組み合わせてタグ付けすることで、柔軟な検索が可能になります。

具体的なタグ付け例:

#	ソース名	タグ
1	要件定義_ユーザー管理機能_v1.0_20241015.pdf	proj:alpha, phase:requirement, type:spec, priority:high, status:final
2	設計書_API 仕様_v1.5_20241110.pdf	proj:alpha, phase:design, type:design-doc, priority:high, status:draft
3	議事録_週次ミーティング_20241105.docx	proj:alpha, phase:design, type:minutes, priority:medium, status:final
4	テスト結果_第 1 回統合テスト_20250125.pdf	proj:alpha, phase:test, type:test-result, priority:high, status:final

命名規則の実装例

プロジェクト全体で以下の命名パターンを統一しました。

パターン:

Copy code{種別}_{トピック}_{バージョン}_{日付}.{拡張子}

実装例:

仕様書系:

• 要件定義_ユーザー管理機能_v1.0_20241015.pdf
• 要件定義_決済機能_v1.0_20241022.pdf

設計書系:

• 設計書_データベーススキーマ_v2.0_20241105.pdf
• 設計書_API仕様_v1.5_20241110.pdf

議事録系:

• 議事録_週次ミーティング_20241105.docx
• 議事録_要件レビュー_20241112.docx

テスト系:

• テスト計画_単体テスト_v1.0_20250115.pdf
• テスト結果_第1回統合テスト_20250125.pdf

運用での効果

この情報設計を実装した結果、以下の効果が得られました。

検索精度の向上:

• 質問: 「ユーザー管理機能の認証方式は?」
• 以前: 複数の無関係なドキュメントから断片的な情報を取得
• 改善後: 要件定義_ユーザー管理機能_v1.0_20241015.pdf から正確な回答を取得

フィルタリングの効率化:

• タグ phase:requirement で要件定義フェーズのドキュメントのみを抽出
• タグ priority:high で重要度の高いドキュメントのみを優先的に参照

メンテナンス負荷の低減:

• バージョン番号により、最新版と旧版を明確に区別
• 日付により、情報の鮮度を一目で判断

チーム間のコミュニケーション改善:

• 統一された命名規則により、誰が見ても内容を推測できる
• タグにより、関連ドキュメントを素早く発見

ベストプラクティスの適用フロー

実際にプロジェクトで情報設計を適用する際の推奨フローをご紹介します。

mermaidCopy codeflowchart TD
  start["新規ソース<br/>登録開始"] --> check_granularity["粒度チェック:<br/>1トピック?"]

  check_granularity -->|No| split["ソースを<br/>分割"]
  check_granularity -->|Yes| define_tags["タグを定義"]
  split --> define_tags

  define_tags --> apply_naming["命名規則を<br/>適用"]
  apply_naming --> register["NotebookLMに<br/>登録"]

  register --> validate["検索テスト"]
  validate --> ok_check{検索結果<br/>OK?}

  ok_check -->|No| adjust["タグ・名前を<br/>調整"]
  adjust --> register

  ok_check -->|Yes| done["登録完了"]

この図のフローに従うことで、情報設計の品質を担保しながら、効率的にソースを登録できます。

よくある失敗パターンと対策

実際の運用で起こりがちな失敗パターンと、その対策をまとめました。

#	失敗パターン	原因	対策
1	すべての資料を 1 つのソースにまとめてしまう	粒度の概念が不明確	「1 ソース = 1 トピック」原則を徹底
2	タグを付けずに登録してしまう	タグの重要性を認識していない	登録前チェックリストにタグ付与を追加
3	ファイル名が「メモ 1」「資料.pdf」など曖昧	命名規則が未定義	プロジェクト開始時に命名規則を文書化
4	同じ内容のソースが複数存在する	重複チェックの仕組みがない	タグとファイル名で事前検索を実施
5	バージョン管理ができていない	ファイル名にバージョン情報がない	命名規則にバージョン番号を含める

これらの対策を講じることで、情報設計の質を維持し、NotebookLM を効果的に活用できます。

まとめ

NotebookLM を最大限に活用するには、ソース粒度、タグ設計、命名規則という 3 つの情報設計要素を体系的に整えることが重要です。

重要なポイント

ソース粒度のポイント:

• 「1 ソース = 1 トピック」の原則を守る
• 10〜50 ページ程度を目安に分割する
• 独立して更新可能な単位で管理する

タグ設計のポイント:

• プロジェクト、フェーズ、種別などの多角的な分類を行う
• プレフィックス付きの階層的なタグを使用する
• 検索・フィルタリングを意識したタグ体系を構築する

命名規則のポイント:

• {種別}_{トピック}_{バージョン}_{日付} のパターンに統一する
• 英小文字、数字、アンダースコアのみを使用する
• バージョン管理と日付を含めて履歴を追跡可能にする

導入のステップ

これらのベストプラクティスを導入する際は、以下のステップで進めることをお勧めします。

1. 現状の棚卸し: 既存のソースを洗い出し、粒度・タグ・命名の状態を確認する
2. 設計ルールの策定: プロジェクトに合わせた具体的なルールを文書化する
3. 段階的な適用: 新規ソースから適用を開始し、徐々に既存ソースも整理する
4. 継続的な改善: 運用しながらルールを見直し、チームに定着させる

適切な情報設計により、NotebookLM は単なる資料置き場ではなく、知識を活用するための強力なパートナーになります。AI の回答精度が向上し、必要な情報へのアクセスが劇的に速くなるでしょう。

ぜひ本記事のベストプラクティスを参考に、あなたのプロジェクトでも体系的な情報設計を実践してみてください。

関連リンク

• NotebookLM 公式サイト
• NotebookLM ヘルプセンター
• 効果的なタグ付けの原則（情報アーキテクチャ）
• ドキュメント管理のベストプラクティス