NotebookLMがなくても大丈夫。ChatGPTのプロジェクト機能でトピック専用の資料ソースを作る方法

NotebookLMは、資料を読み込み、要点を整理し、引用を確認しながら理解を深めるうえで便利なツールです。PDF、Webサイト、YouTube動画、音声ファイル、Googleドキュメント、Googleスライドなどを扱え、ノートブック内のソースに基づいた回答や引用確認にも対応しています。(Google ヘルプ)

ただし、調査後の作業をChatGPTで進める場合、NotebookLMの出力をコピーし、前提を説明し直し、要約や出典を再整理する手間が発生しやすくなります。そこで使いたいのが、ChatGPTのプロジェクト機能とDeep Researchです。

ChatGPTのプロジェクトは、ファイル、指示、チャットを1か所に集約できるワークスペースです。さらに有料プランでは、プロジェクト内でもDeep Researchを利用できる場合があり、調査結果をそのまま同じテーマのレポート、企画書、提案資料、FAQ、学習メモ、記事などへ展開しやすくなります。(OpenAI Help Center)

この記事で伝えたいのは、NotebookLMを否定する話ではありません。音声概要や動画概要はNotebookLMの強みとして残しながら、ChatGPTだけでトピック別の資料ソース環境を作る方法を紹介します。

NotebookLMとChatGPTを往復すると、なぜ作業が重くなるのか？

NotebookLMで整理した内容をChatGPTで使う場合、要約、引用、前提条件、出力ルールを移し替える作業が発生します。調査結果をレポート、企画書、提案資料、FAQ、学習メモ、記事などへ展開するほど、作業場所が分かれることによる再説明が増えます。

NotebookLMは、アップロードしたソースに基づいて内容を理解し、引用付きで確認する用途に向いています。Google公式ヘルプでも、NotebookLMはソースに基づいた情報をインライン引用付きで扱えると説明されています。(Google ヘルプ)

一方で、最終的な成果物をChatGPTで作る場合は、NotebookLMで得た要点をChatGPTに移し替える必要があります。この移し替えが増えると、「どの資料に基づく話なのか」「どの前提で出力してほしいのか」「どの形式でまとめるのか」を毎回指定することになります。

問題は、NotebookLMが不便ということではありません。問題は、調査する場所と成果物を作る場所が分かれることで、文脈の移動が増えることです。

ChatGPTのプロジェクトを使えば、資料、会話、指示、途中の出力を同じ場所にまとめられます。OpenAI公式ヘルプでは、プロジェクトはファイル、指示、チャットを1か所に集約し、繰り返し使うワークフローにも利用できると説明されています。(OpenAI Help Center)

NotebookLMにもWebリサーチがあるのに、なぜChatGPTプロジェクトを使う意味があるのか？

NotebookLMにもFast ResearchとGemini Deep Researchがあるため、Webリサーチ自体はNotebookLMでも可能です。ChatGPTプロジェクトを使う意味は、Web調査の有無ではなく、調査結果、アップロード資料、会話、指示、作成プロセスを同じ場所で扱える点にあります。

NotebookLMのFast Researchでは、WebやGoogleドライブからソースを検索してノートブックに取り込めます。さらにNotebookLM内でGemini Deep Researchを使い、調査レポートと関連ソースを確認し、必要なものをノートブックにインポートできます。(Google ヘルプ)

つまり、NotebookLMとChatGPTの違いは「Webを調べられるかどうか」ではありません。違いが出るのは、調査結果をその後どう使うかです。

たとえば、調査結果をそのままレポートにする、提案資料の骨子にする、社内FAQに変換する、学習メモとして再利用する、といった作業では、ChatGPTプロジェクト内に資料と指示をまとめておく価値があります。ChatGPTのプロジェクトでは、PDF、スプレッドシート、ドキュメント、画像、貼り付けたテキストなどを参照資料として追加でき、プロジェクト内だけで使う指示も設定できます。(OpenAI Help Center)

ChatGPTのプロジェクト機能は、トピック専用の資料ソースとして何ができるのか？

ChatGPTのプロジェクトは、特定テーマに関するチャット、ファイル、指示をまとめる作業スペースです。1テーマにつき1プロジェクトを作ることで、業務テーマ、学習テーマ、顧客課題、競合調査、商品調査、社内ナレッジなどを個別の資料ソースとして管理できます。

プロジェクトには、PDF、スプレッドシート、ドキュメント、画像、テキストを追加できます。さらに、プロジェクトの指示はそのプロジェクト内で適用され、グローバルなカスタム指示より優先されます。(OpenAI Help Center)

たとえば「生成AI活用の社内研修」というプロジェクトを作った場合、社内資料、参考記事、研修対象者の課題、過去の質疑応答を同じ場所に集められます。そのうえで、「初心者にもわかる表現にする」「社内用語は補足する」「結論から書く」といった指示を固定しておけば、毎回同じ前提を説明する必要が減ります。

ChatGPTのプロジェクトにはメモリも組み込まれており、プロジェクト内で作成またはアップロードしたチャットやファイルを文脈として扱えます。プロジェクト専用メモリを選ぶと、同じプロジェクト内の会話は参照できますが、プロジェクト外の会話は参照しない設定になります。(OpenAI Help Center)

Deep Researchをプロジェクト内で使うと、資料集めはどう変わるのか？

ChatGPTのDeep Researchは、公開Web、特定サイト、アップロードファイル、接続済みアプリなどを使って調査し、出典付きのレポートとしてまとめる機能です。プロジェクト内で使うことで、調査結果をそのまま同じテーマの成果物へ展開しやすくなります。(OpenAI Help Center)

Deep Researchでは、調査の目的を入力し、使用するソースを選び、ChatGPTが提示する調査計画を確認してから調査を進められます。出力には引用やソースリンクが含まれるため、後から情報の確認もしやすくなります。(OpenAI Help Center)

この機能をプロジェクト内で使うと、調査と作成の距離を短くできます。たとえば、市場動向をDeep Researchで調べ、その結果をプロジェクト内で「経営層向けの要約」「営業担当向けのFAQ」「研修用の説明資料」「比較表」に変換できます。

また、ChatGPTのファイルアップロードは、文書やファイルの統合、比較、要約、抽出、スプレッドシート分析などに対応しています。つまり、Deep Researchで外部情報を集め、アップロード資料で社内情報や手元の資料を確認し、同じプロジェクト内で照合する使い方ができます。(OpenAI Help Center)

この運用では、ChatGPTを単なる質問ツールとして使うのではなく、テーマ別の資料整理スペースとして使います。調査、要約、比較、作成、修正を同じ場所で続けることがポイントです。

NotebookLMとChatGPTプロジェクトは、どのように使い分けるべきか？

NotebookLMは、ソースをもとにした要約、引用確認、音声概要、動画概要に強みがあります。ChatGPTプロジェクトは、調査結果を使って要約、整理、分析、企画、資料作成、執筆、編集、再利用まで進めたい場合に向いています。

NotebookLMのAudio Overviewは、アップロードしたソースの主要トピックをAIホストによる音声形式で要約する機能です。Video Overviewは、ノートブック内のソースを動画形式の概要に変換する機能として提供されています。(Google ヘルプ)

使い分けの目安は、最終的に何をしたいかです。資料を読み、引用を確認し、音声や動画で概要を把握したいならNotebookLMが適しています。

一方、調査した内容を別の成果物に変換するならChatGPTプロジェクトが向いています。プロジェクト内では、Web search、画像生成、Canvas、音声モード、Deep Researchなどのツールも利用できる場合があり、プロジェクトの文脈を保ったまま作業を進めやすくなります。(OpenAI Help Center)

ChatGPTだけでトピック専用の資料ソースを作る手順は？

ChatGPTだけで資料ソースを作るには、プロジェクトを作成し、資料をアップロードし、Deep Researchで追加調査を行い、調査結果をプロジェクト内で整理します。そのうえで、出力形式を固定すれば、同じテーマの成果物を継続して作りやすくなります。

まず、テーマ名でプロジェクトを作ります。テーマ名は「AI研修資料」「競合調査」「顧客インタビュー分析」「新規事業リサーチ」「資格学習メモ」のように、後から見返して目的がわかる名前にします。

次に、既存資料を追加します。PDF、議事録、過去資料、調査メモ、CSV、スプレッドシート、参考URL、社内FAQなど、同じテーマで使う可能性がある資料を集めます。

その後、Deep Researchで不足している外部情報を調べます。Deep Researchは、公開Web、アップロードファイル、接続済みアプリなどを使って調査でき、完了後は引用やソースリンク付きのレポートを確認できます。(OpenAI Help Center)

調査が終わったら、「ソース一覧」を作ります。資料名、出典URL、内容の要約、使えそうな論点、注意点をまとめておくと、後でレポートや資料を作るときに再利用しやすくなります。

最後に、目的に応じて成果物へ変換します。レポート、企画書、提案資料、FAQ、学習ノート、比較表、記事など、同じ資料ソースから複数の形式に展開できます。

このとき大切なのは、成果物ごとに新しいチャットを作っても、同じプロジェクト内で進めることです。プロジェクト内のチャットとファイルを優先して参照できるため、同じテーマの文脈を保ちやすくなります。(OpenAI Help Center)

プロジェクト指示には何を書けば、毎回の説明を減らせるのか？

プロジェクト指示には、対象テーマ、想定読者、参照する資料の優先順位、出力形式、引用ルール、禁止事項を書きます。これにより、毎回のチャットで同じ前提を説明する手間を減らせます。

OpenAI公式ヘルプでは、プロジェクト設定からプロジェクトの指示を追加でき、そのプロジェクトでのChatGPTの振る舞いを指定できると説明されています。プロジェクトの指示は該当プロジェクト内でのみ適用され、グローバルなカスタム指示より優先されます。(OpenAI Help Center)

毎回のプロンプトで説明していた前提を、プロジェクト指示に固定する。これにより、同じテーマの調査・整理・作成を継続しやすくなります。

プロジェクト指示には、次のような内容を入れておくと使いやすくなります。

このプロジェクトの目的：
このプロジェクトでは、〇〇に関する資料を集め、要約・比較・分析し、必要に応じてレポート、企画書、提案資料、FAQ、学習メモに展開する。

想定読者：
専門知識がない人にも理解できるようにする。専門用語を使う場合は、初出時に短く説明する。

参照ルール：
アップロード済み資料を優先し、不足する情報はDeep ResearchやWeb searchで補う。外部情報を使う場合は、出典を明記する。

出力形式：
結論を先に書き、その後に根拠、補足、注意点を続ける。必要に応じて比較表、箇条書き、手順形式にする。

禁止事項：
出典のない数値を断定しない。古い情報と新しい情報が混在する場合は、日付を明記する。根拠が弱い場合は、その旨を示す。

この指示を入れておくと、「このプロジェクトでは何を優先するのか」を毎回説明しなくて済みます。特に、複数日に分けて調査や作成を進める場合、プロジェクト指示は作業の再現性を上げる役割を持ちます。

どんな用途ならChatGPTプロジェクト運用から始めるべきか？

ChatGPTプロジェクト運用は、調査結果をそのまま別の成果物に変換する用途に向いています。特に、レポート作成、企画書作成、提案資料、社内FAQ、学習ノート、競合調査、顧客理解、研修資料などでは、テーマごとに資料と出力ルールをまとめる価値があります。

OpenAI公式ヘルプでも、プロジェクトの用途例として、調査、レポート作成、コンテンツ作成、グループ作業などが挙げられています。データセットやレポートを1つのプロジェクトに保存し、繰り返し更新を生成する使い方も説明されています。(OpenAI Help Center)

たとえば、競合調査なら、各社のWebページ、プレスリリース、料金表、比較メモを同じプロジェクトにまとめます。そのうえで、「比較表を作る」「営業向けの説明にする」「経営層向けに要点だけまとめる」といった変換ができます。

学習用途でも同じです。講義資料、論文、ノート、過去の質問をプロジェクトに入れておけば、理解できていない点の確認、用語集の作成、復習問題の作成、要点整理に使えます。

企画や提案にも向いています。市場調査、顧客インタビュー、既存資料、参考事例をプロジェクトに集めておけば、同じ文脈で企画骨子、提案書、FAQ、想定質問への回答を作れます。

ChatGPTプロジェクト運用で注意すべきことは何か？

ChatGPTプロジェクトは便利ですが、NotebookLMと同じ機能をすべて置き換えるものではありません。音声概要や動画概要を重視する場合はNotebookLM、調査結果を整理して別の成果物へつなげたい場合はChatGPTプロジェクト、という使い分けが現実的です。

NotebookLMのVideo OverviewはAI生成であり、不正確さや音声上の不具合を含む可能性があるとGoogle公式ヘルプにも記載されています。ChatGPTのDeep Researchも、出典付きのレポートを出せますが、最終的な確認は人が行う必要があります。(Google ヘルプ)

注意したいのは、プロジェクトに資料を入れすぎることです。古い資料、新しい調査結果、未確認のメモが混在すると、どの情報を優先すべきかが曖昧になります。

そのため、プロジェクト内には「優先資料」「参考資料」「古い資料」「未確認メモ」のような区分を作るとよいでしょう。さらに、出典URL、取得日、資料の更新日を残しておくと、後から確認しやすくなります。

また、個人情報や機密情報を扱う場合は、利用しているプランや組織のルールを確認する必要があります。OpenAIのヘルプでは、プロジェクトのデータ制御や保持、共有設定はプランやワークスペース設定によって扱いが変わることが説明されています。(OpenAI Help Center)

まとめ：NotebookLMを使わなくても、ChatGPTだけで資料ソース運用は始められるのか？

音声概要や動画概要を使いたい場合は、NotebookLMに明確な強みがあります。ただし、資料を集め、調査し、要点を整理し、レポート・企画書・提案資料・FAQ・記事などへ展開する用途であれば、ChatGPTのプロジェクト機能とDeep Researchだけでも始められます。

NotebookLMにもFast ResearchとGemini Deep Researchがあります。したがって、比較すべき点は「Webリサーチができるかどうか」ではなく、調査後の活用をどこまで同じ場所で進めたいかです。(Google ヘルプ)

NotebookLMが注目されがちですが、ChatGPTにもプロジェクト機能があります。しかも、プロジェクト内ではファイル、指示、チャットをまとめられ、Deep ResearchやWeb searchなどのツールも組み合わせられます。(OpenAI Help Center)

まずは、1テーマにつき1プロジェクトを作るところから始めると十分です。資料を集め、Deep Researchで補い、ソース一覧を作り、必要な成果物へ変換する。この流れを作れば、NotebookLMとChatGPTを往復しなくても、ChatGPTだけでトピック専用の資料ソース運用を始められます。

参考資料

• Learn about NotebookLM - Computer - NotebookLM Help
• ChatGPT のプロジェクト | OpenAI Help Center
• ノートブックの新しいソースを追加または検索する - パソコン - NotebookLM ヘルプ
• Deep research in ChatGPT | OpenAI Help Center
• File Uploads FAQ | OpenAI Help Center
• Generate Audio Overview in NotebookLM - NotebookLM Help
• Generate Video Overviews in NotebookLM - NotebookLM Help

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Yoshinori Fukushige

マーケティング担当 & AIコンサルタント

広告、SEO、AIを活用したマーケティング業務の自動化を得意としています。