【実践レビュー】NotebookLMに入試改革会議資料を読ませてみた｜大学職員の業務で使える？

この記事でわかること

• ✅ NotebookLMで会議資料を要約できるのか
• ✅ 大学職員の会議準備でどこまで使えるのか
• ✅ 論点整理・ToDo整理・新任職員向け説明ができるのか
• ✅ 実際に使って感じたメリットと注意点

「会議資料が長くて、事前に読み込む時間がない…」

大学職員や事務職として働いていると、委員会資料、入試関連資料、報告書、議事録など、読むべき資料が一気に増えることがあります。

特に会議前は、「まず全体像だけでも把握したい」「自分の部署に関係する部分だけ早く確認したい」と感じる場面も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、GoogleのAIノートツールNotebookLMに、大学の入試改革検討会議を想定した資料を読み込ませ、実際にどこまで使えるのかを検証してみました。

単なる要約だけでなく、会議で説明すべきポイント、決定事項、リスク分析、部署別ToDoまで試しています。

今回NotebookLMで検証した会議資料

今回使用したのは、架空の大学を想定した「2027年度 入試改革検討会議資料」です。

実際の会議資料を想定し、以下のような内容を含めました。

• 2026年度入試結果概要
• 学部別分析
• 入試方式別分析
• 高校訪問結果
• 志願者アンケート分析
• 会議参加者の発言メモ
• 課題整理
• 改革案比較
• 審議事項
• 自由記述コメント

※今回は個人情報や実在の大学情報は使わず、検証用のサンプル資料として作成しています。

NotebookLMで3分要約を試してみた

まずは、資料全体を短時間で把握できるか確認するため、次のように質問しました。

 この資料を3分で読めるように要約してください。

NotebookLMは、志願者数の減少、情報学部の人気上昇、国際学部の志願者減少、総合型選抜の増加といった主要ポイントを整理してくれました。

実務では、会議資料を最初から最後まで読む前に、まず全体像をつかみたい場面も多くありますよね。その点ではかなり使いやすく実用的だと感じました。

会議で説明すべき重要ポイントも整理できる

次に、会議で説明する立場を想定して、次の質問をしました。

 会議で説明すべき重要ポイントを整理してください。

単なる要約ではなく、会議で議論すべき論点として指示通り整理されており良いですね。

特に、情報学部の志願者増加とリソース不足、国際学部の志願者減少、総合型選抜の運営負担など、会議で扱うべきテーマが分かりやすくまとまっています。

決定事項と継続検討事項を分けられる

会議資料を読むときに意外と重要なのが、「今日決めること」と「今後検討すること」を分けることです。

そこで、次のように質問しました。

 決定事項と継続検討事項を分けてください。

NotebookLMは、総合型選抜拡大、情報系特別選抜新設、高校訪問予算増額を「決定事項」として整理し、一般選抜改革や国際学部再編構想を「継続検討事項」として分けてくれました。

会議前の確認や、議事録作成前の整理にかなり使えそうです。

新任職員向けの説明にも使える

次に、新任職員が会議資料を理解する場面を想定して、次の質問をしました。

 新任職員向けに説明してください。

回答では、現在の入試状況を「志願者は減っているが、入学定員は確保できている」という形で説明してくれました。

また、情報学部は人気だがリソース不足、国際学部は志願者減少が課題、受験生は学費や奨学金情報を求めているといったポイントも整理されていました。

新任職員の引き継ぎや、初めて会議に出る職員向けの事前説明にも使えそうです。

部署別ToDo整理はかなり実務向き

最後に、実務で一番使いそうな質問を試しました。

 関係部署ごとのToDoを整理してください。

NotebookLMは、入試課、広報課、情報学部、国際学部、各学部共通のToDoを整理してくれました。

大学職員の会議では、「結局、自分の部署・学部は何をすればいいのか」が重要です。その意味で、部署別ToDo整理はかなり実務向きだと感じました。

実際に使って感じたNotebookLMのメリット

今回使ってみて、NotebookLMは単なる要約ツールではなく、会議資料を理解するための補助ツールとして使えると感じました。

• 長い会議資料の全体像を短時間で把握できる
• 会議で説明すべきポイントを整理できる
• 決定事項と継続検討事項を分けられる
• 新任職員向けの説明文を作れる
• 関係部署ごとのToDo整理ができる

特に、会議前の資料読み込みや、議事録作成前の論点整理には相性が良さそうです。

注意点｜AIの回答をそのまま使わない

一方で、NotebookLMの回答をそのまま会議資料や議事録に貼り付けるのはおすすめしません。

特に以下は必ず人が確認する必要があります。

• 数値が原資料と合っているか
• 学部名・部署名・役職名に誤りがないか
• 決定事項と検討事項を取り違えていないか
• AIが強く言いすぎていないか
• 機密情報や個人情報を含む資料を扱っていないか

大学職員の業務では、学生情報、入試情報、学内会議資料など、外部に出してはいけない情報を扱う場面があります。

実際の業務で使う場合は、所属先のルールや利用可能なAI環境を必ず確認しましょう。

👉 AI利用時の注意点はこちら：

大学職員の実務で使えそうな場面

今回の検証を踏まえると、NotebookLMは以下のような業務で使いやすいと感じました。

• 委員会資料の事前読み込み
• 入試関連資料の論点整理
• アンケート自由記述の整理
• 議事録作成前のポイント抽出
• 新任職員向けの引き継ぎ資料作成
• 部署別ToDoの整理

特に、長い資料を短時間で理解したいときにはかなり便利です。

まとめ｜NotebookLMは会議資料の読み込み補助にかなり使える

今回、NotebookLMに入試改革会議資料を読み込ませて検証したところ、単なる要約以上の使い方ができると感じました。

特に便利だったのは、以下の5つです。

• 3分で読める要約
• 会議で説明すべき重要ポイントの整理
• 決定事項と継続検討事項の分類
• 新任職員向けの説明
• 関係部署ごとのToDo整理

もちろん、最終確認は人が行う必要があります。

それでも、大学職員や事務職が会議資料を読み込む負担を減らすツールとして、NotebookLMはかなり有力だと感じました。

会議資料や報告書を読む時間に悩んでいる方は、まずは機密情報を含まない資料で試してみるのがおすすめです。

👉 NotebookLM関連記事はこちら：

👉 AIでアンケート分析をしたい方はこちら：