概要
https://dev.classmethod.jp/articles/questionnaire-report-with-notebooklm/
詳細内容
## NotebookLM を利用したアンケートレポートの作成
https://dev.classmethod.jp/articles/questionnaire-report-with-notebooklm/
NotebookLMのGoogleスプレッドシート・スライド連携機能を活用し、アンケートの生データから分析レポート用のスライド作成までを一気通貫で自動化する手順を解説する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[NotebookLM, Googleスプレッドシート, Googleスライド, データ分析, 業務効率化]]
本記事は、Googleが提供するAIノートブックツール「NotebookLM」の新機能であるGoogleスプレッドシートおよびスライドとの連携機能を活用し、アンケート結果の集計から分析レポートの作成までを効率化する具体的なワークフローを紹介している。著者は組織開発の現場において、社内アンケートの結果を対象に、この手法を実践した。
従来、アンケート結果をスライドにまとめる作業は、スプレッドシートでの集計、グラフ作成、スライドへの貼り付け、そして定性的なフィードバックの要約といった、手動かつ煩雑な工程を必要としていた。著者が提案するNotebookLMを活用した手法の核心は、チャットを通じた動的なデータ分析の結果を「メモ」として保存し、それをさらに「ソース情報」として再投入することで、最終的なアウトプットの精度と構造を高める点にある。
具体的な手順として、まずGoogleフォームの回答が出力されたスプレッドシートをNotebookLMのソースとして読み込ませる。次に、チャット上で「利用率」や「負荷軽減の比率」といった特定の指標の算出を指示し、得られた結果をメモに保存する。このプロセスを繰り返すことで、定量的データだけでなく、部署別の回答状況やテキストフィードバックの要約といった定性的データも構造化された形でノートブック内に蓄積していく。
最終工程では、分析によって生成された「メモ」のみをソースとして選択し、スライド作成機能を実行する。ここで具体的なスライド構成（タイトル、担当部署、含めるべき図表や要約の項目）をカスタム形式のプロンプトとして指定することで、AIが指示に基づいた内容のスライドを自動生成する。
筆者によれば、この手法の重要性は単なる自動化に留まらず、スプレッドシートの数値データ、テキストの自由回答、そしてスライドというアウトプット形式を、NotebookLMという単一のコンテキスト内でシームレスに統合できる点にある。エンジニアやプロダクトマネージャーにとって、報告用のドキュメント作成コストを大幅に削減し、本質的な分析や改善アクションに注力するための実用的なアプローチとなっている。