NotebookLMでアンケートデータを分析してみた

こんにちは、廣本です🎤。
今回はNotebookLMを使用したアンケートデータの分析方法について紹介します。

NotebookLMとは？
NotebookLMでアンケートデータを分析してみる
- 使用するアンケートデータ
- アンケートデータの分析
まとめ

NotebookLMとは？

NotebookLMは、Google社が開発したGemini搭載のAIリサーチサービスです。WebサイトやPDFファイル、YouTube動画等をソースとして指定することができ、特定の情報をもとにした情報検索や壁打ちに活用することができます。

notebooklm.google

一般的なLLMを使用したAIサービスの場合、情報のソースが不明瞭だったり、与えられるソースの量に制限があったりします。

一方でNotebookLMの場合は、ユーザーが与えた情報を参照して回答するため、AIのエラーやハルシネーションのリスクを下げることが可能です。また、ソースの量に関しても、1ノートブックあたり無料版で最大50件のソースを参照できるため、制限をあまり気にすることなく利用することができます。

さらに、会話でやり取りするだけでなく、スライドやクイズ、画像等、多様な形式のアウトプットを生成することも可能です。

私自身も、特定の情報の検索や、ボリュームの多い資料の確認、研修資料からテストを生成する等、さまざまな用途で使用しています。

NotebookLMでアンケートデータを分析してみる

このようにさまざまな用途で活用可能なNotebookですが、今回は架空のアンケートデータをNotebookLMで参照し、その結果を分析してみます。

使用するアンケートデータ

NotebookLMはGoogle社が開発したサービスということもあり、簡単にGoogle Drive上のファイルと連携できます。

今回は、架空の「AI利用に関するアンケート調査」のデータをAIで作成し、Googleスプレッドシートに格納しました。

聴取項目は下記です。さまざまな回答形式を用意しました。

設問	回答形式
氏名	自由記述
年齢	数値
性別	選択式（男性/女性）
職業	自由記述
仕事でのAI利用有無	選択式（利用したことがない/ほとんど利用しない/月に数回/週に数回/ほぼ毎日）
日常でのAI利用有無	選択式（利用したことがない/ほとんど利用しない/月に数回/週に数回/ほぼ毎日）
AIは便利だと思う	選択式（思わない/どちらかというと思わない/わからない/どちらかというと思う/思う）
AIは信じられる	選択式（思わない/どちらかというと思わない/わからない/どちらかというと思う/思う）
自費で月にAIにかけている金額（円）	数値
1週間あたりに仕事でAIを使う時間（時間）	数値
1週間あたりに日常でAIを使う時間（時間）	数値
AIに対して思っていること	自由記述

アンケートデータの分析

Googleスプレッドシートを連携すると、下記のサマリが提示されました。

このソースは、さまざまな年齢、性別、職業を持つ30名の人々を対象にした、AI利用に関する意識調査をまとめたものです。回答者は、仕事や日常生活におけるAIの使用頻度や、ツールに費やす月間費用、具体的な活用時間を詳細に報告しています。多くの利用者が、資料作成やアイデア出しにおける業務効率化の利便性を認める一方で、情報の正確性や信頼性については慎重な姿勢を示しています。特に医療や教育などの専門分野では、最終的な判断は人間が行うべきだという意見が多く、AIを補助的なツールとして捉える傾向が読み取れます。全体として、AIの普及が進む中で、それぞれの職種に応じた活用ルールや使い方の工夫が模索されている現状を浮き彫りにしています。

では、NotebookLMを使用して、アンケートデータをさまざまな角度で分析してみましょう。

基礎分析

使用したプロンプト

アンケートデータの基礎分析をおこなってください。

出力結果

ご提示いただいたアンケート調査結果（回答者30名）に基づき、AI利用に関する基礎分析を以下の項目に分けてまとめました。

1. 回答者の属性
性別構成: 男性15名、女性15名と、男女比はちょうど半数ずつです。
年齢層: 21歳から52歳まで幅広く、特に**20代（11名）と30代（12名）**がボリュームゾーンとなっています。
職業: エンジニア、マーケティング、公務員、学生、主婦、医療従事者など、多岐にわたる職種のデータが含まれています。

2. AIの利用頻度（仕事 vs 日常）
仕事での利用: 「ほぼ毎日」利用しているのは6名（約20%）で、エンジニアやライター、コンサルタントなど専門職に目立ちます。一方で、医療・介護・教育関係者や事務職の一部では「利用したことがない」「ほとんど利用しない」という層も一定数存在します。
日常での利用: 仕事よりも利用の裾野が広く、「ほぼ毎日」または「週に数回」利用する人が過半数を超えています。学生などは仕事での利用経験がなくても、日常的に調べものや相談相手として活用している傾向が見られます。

3. AIに対する意識（利便性と信頼度）
利便性: **「思う」「どちらかというと思う」を合わせると27名（90%）**に達し、大多数がAIを「便利」だと感じています。
信頼度: 利便性の評価とは対照的に、「わからない」と回答した人が16名（約53%）と最も多く、「どちらかというと思わない」も5名います。**「便利さは認めているが、全面的に信頼しているわけではない」**という慎重な姿勢が浮き彫りになっています。

4. 定量的指標（金額・時間）
自費での支出: 月額0円から5,000円まで幅があります。月額3,000円以上を支払っている層は8名おり、その多くが仕事で「ほぼ毎日」AIを活用しているプロフェッショナル層（エンジニア、マーケター、ライター、翻訳者など）です。
利用時間:
仕事: 最長はWebライターの14時間/週。次いでマーケティング職（12時間/週）、翻訳者（11時間/週）となっており、テキスト作成や情報整理が中心の業務で長時間活用されています。
日常: 学生（8〜9時間/週）やWebライター（10時間/週）の利用時間が長く、学習やリサーチへの親和性が高いことが伺えます。

5. 自由記述から見る傾向
自由記述の内容を整理すると、以下の3つのポイントに集約されます。
主なメリット: 「資料・構成案の作成」「アイデア出し・壁打ち」「要約・情報整理」において、初速の向上や効率化に大きく貢献しているという意見が多数派です。
懸念点: 「情報の正確性」「法的・倫理的なルール整備」「最終的な確認は人間が必要」といった、精度の限界と責任の所在に関する指摘が共通して見られます。
業界ごとの温度差: 専門職では「手放せない」という声がある一方、医療や公務、対人サービス（保育・介護）の現場では、慎重な導入や個人情報の扱いを重視する声が目立ちます。

このデータから、AIは既に**「実用的なツール」として広く認知されているものの、信頼性の面では依然として課題があり、ユーザーは「人間の目による最終確認」を前提として活用している**現状が読み取れます

集計

使用したプロンプト

各設問における選択肢の回答割合を集計して教えてください。
・仕事でのAI利用有無
・日常でのAI利用有無
・AIは便利だと思う
・AIは信じられる

出力結果

ご提示いただいたアンケート調査結果（回答者30名）に基づき、ご指定の4つの設問における回答割合を集計しました。
各項目の集計結果は以下の通りです。

1. 仕事でのAI利用有無
仕事でAIを利用している層は、全体の約57%となっています。一方で「利用したことがない」という層が27%近く存在し、職種による活用の差が見られます。
利用したことがない: 26.7% (8名)
週に数回: 20.0% (6名)
月に数回: 20.0% (6名)
ほぼ毎日: 16.7% (5名)
ほとんど利用しない: 16.7% (5名)

2. 日常でのAI利用有無
日常シーンでは、約70%の人が月に1回以上AIを利用しており、仕事での利用に比べて「利用したことがない」人が極めて少ない（約3%）のが特徴です。
週に数回: 30.0% (9名)
ほとんど利用しない: 26.7% (8名)
月に数回: 23.3% (7名)
ほぼ毎日: 16.7% (5名)
利用したことがない: 3.3% (1名)

3. AIは便利だと思う
「思う」「どちらかというと思う」を合わせた**肯定的な回答が80%**に達しており、多くの回答者がAIの利便性を実感しています。
思う: 46.7% (14名)
どちらかというと思う: 33.3% (10名)
わからない: 16.7% (5名)
どちらかというと思わない: 3.3% (1名)
思わない: 0% (0名)

4. AIは信じられる
利便性の評価とは対照的に、信頼度については**「わからない」が60%**と過半数を占めています。「思う」と断言する回答者は一人もおらず、利便性を認めつつも慎重な姿勢が伺えます。
わからない: 60.0% (18名)
どちらかというと思う: 20.0% (6名)
どちらかというと思わない: 20.0% (6名)
思う: 0% (0名)
思わない: 0% (0名)

自由記述の分析

使用したプロンプト

設問「AIに対して思っていること」の内容を、ポジティブ・ネガティブ・中立の3種類に分類し、その割合を集計して教えてください。

また、それぞれ、どのような意見があったのか、要約して教えてください。

出力結果

自由記述「AIに対して思っていること」の内容を、回答のトーンに基づき「ポジティブ」「中立」「ネガティブ」の3つのカテゴリーに分類し、その集計結果と主な意見をまとめました。

1. 分類と回答割合の集計
回答者30名の自由記述を分析した結果、割合は以下の通りとなりました。

ポジティブ: 40.0% (12名)
AIの有効性を高く評価し、積極的に活用している、または活用したいと考えている層。

中立（条件的肯定・慎重）: 60.0% (18名)
「便利だが〇〇が必要」といった、利便性を認めつつも課題や懸念、制約を指摘する層。

ネガティブ: 0% (0名)
今回の調査では、AIを全否定するような明確なネガティブ意見は見られませんでした。

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2. カテゴリー別の意見要約

ポジティブな意見（12名）
AIを**「生産性を劇的に変えるツール」や「優秀なパートナー」**として捉える意見が目立ちます。
圧倒的な効率化: コーディング、事務作業、メール作成、翻訳などの業務において、生産性の向上や時間短縮に大きく貢献している。
アイデアの源泉: 企画の壁打ち相手、構成案の作成、デザインの発想を広げる補助として非常に優秀である。
日常・学習への浸透: 調べもの、レシピ提案、勉強や就活の相談相手として、生活に密着した使いやすさを評価している。

中立（条件的肯定・慎重）な意見（18名）
「使い勝手は良いが、最終的な責任や正確性には人間が介在すべき」というバランスの取れた視点が多く見られます。
精度の不安と確認の必要性: 情報の正確性に不安があるため、内容のファクトチェックや最終確認は自分で行う必要がある（「そのまま使うのは危険」との声も）。
人間ならではの役割: 独自性が必要なクリエイティブな判断や、法的・医療的な高度な判断はAIに任せきりにせず、人間が担うべきである。
ルールと倫理: 公的業務での利用におけるルール整備や、個人情報の扱い、教育現場での生徒への影響など、倫理・制度面での慎重な対応を求めている。
活用場面の模索: 便利そうではあるが、自分の仕事（介護や製造など）の現場ではまだ具体的な活用イメージが湧いていない。

ネガティブな意見（0名）
今回の回答の中には、「AIは不要」「使うべきではない」といった強い拒絶反応を示す意見はありませんでした。ただし、中立意見の中には「現状では使いにくい」といった現状の限界を指摘する声が含まれています。

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全体として、**「AIの便利さは認めつつも、その能力を過信せず、人間が主体となってコントロールしていくべき」**という、実用的かつ慎重な姿勢が回答者全体の共通認識となっていることが伺えます。

職業別分析

使用したプロンプト

職業別のAI利用傾向を教えてください。

出力結果

アンケート結果から、職業を大きく5つのグループに分類し、それぞれのAI利用傾向をまとめました。

1. クリエイティブ・専門職（エンジニア、ライター、マーケター、コンサル、翻訳など）
このグループは、最も積極的にAIを活用しており、投資額や利用時間も突出しています。
利用傾向: ほぼ全員が仕事で「ほぼ毎日」活用しており、週の利用時間が10時間を超えるケースも目立ちます（Webライター：14時間、マーケティング職：12時間、翻訳者：11時間など）。
投資: 自費で月額3,000円〜5,000円を支払っている層が多く、ツールへの投資を惜しまない傾向があります。
用途: コーディングの補助、構成案の作成、情報の要約、アイデアの壁打ち、下訳などが挙げられ、「生産性向上」や「初速の向上」に直結するツールとして手放せない存在になっています。

2. 事務・営業・バックオフィス職（総務、人事、法務、経理、営業など）
仕事での利便性は感じつつも、**「限定的な活用」や「慎重な姿勢」**が見られるグループです。
利用傾向: 仕事での利用頻度は「週に数回」から「月に数回」にとどまる人が多い傾向にあります。
用途: 主に定型業務の効率化、資料作成、営業メールや物件説明文の作成補助、要点整理などに活用されています。
課題: 経理や法務、人事などの職種では、数値の正確性や法的な判断、個人情報の扱いを重視するため、「最終的には人間が判断・確認すべき」という意見が共通して見られます。

3. 学生（大学生、大学院生、専門学生）
仕事での経験は少ないものの、日常的な利用頻度と時間が非常に高いのが特徴です。
利用傾向: 日常では「ほぼ毎日」または「週に数回」利用しており、週の利用時間は5〜9時間に達します。
用途: 調べもの、文章のたたき台作成、勉強や就活の相談相手、文献の要点整理など、**「学習やリサーチの補助」**として活用されています。
意識: 利便性を高く評価する一方で、情報の正確性や引用の妥当性については不安を感じている層も存在します。

4. 医療・福祉・公務・教育職
AIの導入に対して、最も慎重な姿勢を示しているグループです。
利用傾向: 仕事での利用は「利用したことがない」または「ほとんど利用しない」という回答が目立ちます。
懸念点: 医療現場での慎重な運用、公的業務におけるルール整備、生徒への影響、個人情報の取り扱いなど、「倫理面や安全面」での課題を指摘する声が多く、実務への本格導入にはハードルを感じている様子が伺えます。

5. 製造・販売・サービス・その他（主婦、自営業含む）
現時点では**「AIとの距離がある」**と感じている層が含まれるグループです。
利用傾向: 製造業や介護士など、現場作業が中心の職種では「現場で使う場面が思い浮かばない」「自分の仕事とは距離がある」という意見が見られます。
用途の変化: 一方で、主婦が「レシピ提案や調べもの」に、自営業者が「企画の壁打ち」に活用するなど、日常的な困りごとの解決やビジネスの補助として個人的に活用し始めている例もあります。

総括すると、PC上でのテキスト作成や情報処理が主となるホワイトカラーの専門職ほど活用が進んでおり、対人サービスや現場作業、または高い正確性や倫理性が求められる職種ほど、活用の模索段階にあると言えます。

グループ分け

回答者をクラスターに分けて分析してください。

出力結果

アンケートの回答結果から、AIの利用頻度、支出額、職種、および意識の傾向に基づき、回答者を以下の5つの主要なクラスターに分類して分析しました。

1. プロフェッショナル・コア層（積極活用グループ）
仕事においてAIを「ほぼ毎日」活用し、自費での投資も惜しまない層です。
主な職種: システムエンジニア、マーケティング職、Webライター、翻訳者、コンサルタント、商品企画。
特徴: 1週間あたりの仕事での利用時間が7〜14時間と非常に長く、月額3,000円〜5,000円を自費で支出しています。
傾向: コーディング、データ分析、下訳、企画の壁打ちなど、専門業務の**「生産性向上」や「初速の最大化」**にAIを組み込んでおり、既に「手放せないツール」となっています。

2. ビジネス実務・効率化層（実利志向グループ）
日常的な事務や営業業務の効率化のために、ツールとしてAIを使いこなしている層です。
主な職種: 営業、事務、カスタマーサポート、広報、不動産営業、デザイナー。
特徴: 週に数回〜月に数回程度の頻度で利用し、支出は0円〜3,000円程度。仕事での利用時間は2〜6時間ほどです。
傾向: 資料作成、メール文面の作成、要約、アイデア整理などに活用しています。「便利だが内容の最終確認は人間がすべき」という、実用性と慎重さのバランスが取れたスタンスが特徴です。

3. デジタルネイティブ・学習活用層（学生グループ）
「仕事」としての利用経験はないものの、日常的なリサーチや学習のパートナーとしてAIを使い倒している層です。
主な職種: 大学生、大学院生、専門学生。
特徴: 日常での利用頻度が「ほぼ毎日」または「週に数回」と高く、日常の利用時間は5〜9時間に達します。
傾向: 調べもの、文章のたたき台作成、就活の相談、文献の要約などに活用しています。**「もっと早く使えばよかった」**という肯定的な意見がある一方、情報の正確性への不安も併せ持っています。

4. 慎重・ルール重視層（専門領域グループ）
職業倫理や情報の正確性、法的ルールの整備を重視し、導入に対して慎重な構えを見せる層です。
主な職種: 公務員、法務、経理、教師、看護師、医療事務、保育士。
特徴: 仕事での利用は「ほとんど利用しない」または「利用したことがない」が中心で、支出も0円が目立ちます。
傾向: 「便利そうだ」という認識はあるものの、個人情報の扱い、生徒への影響、法的判断の精度といった観点から、明確なガイドラインやルールの必要性を強く感じています。

5. 非活用・距離感維持層（未体験グループ）
自身の生活や業務においてAIの必要性をまだ感じていない、あるいは使い道が不明確な層です。
主な職種: 製造業、介護士、販売職、主婦。
特徴: 利用頻度は「ほとんど利用しない」または「利用したことがない」が多く、具体的な利用時間もほぼゼロです。
傾向: 「自分の仕事とは距離がある」「現場で使う場面が思い浮かばない」といった意見が見られます。ただし、主婦層のように「レシピ提案」など身近な用途から少しずつ触れ始めているケースも存在します。

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分析のまとめ: 
現在の利用状況は、PC作業が中心の**「クリエイティブ・専門職」から順に普及しており、次いで「学生」による学習利用が定着しつつあります。一方で、現場作業や高い信頼性が求められる職種では、「技術的な期待」よりも「安全性やルールの欠如」が障壁**となり、活用が足踏みしている構造が見て取れます。

※ただし、これは統計学的なクラスター分析手法（K-means法など）を直接適用した計算結果ではなく、ソースの情報を基にしたデータ解釈によるものでした。

レポートの作成

使用したプロンプト

なし。

※上記「レポートを作成」から、「概要説明資料」を選択して作成しました。

出力結果

AI利用に関する実態調査：意識と活用の動向分析

AI利用に関する実態調査：意識と活用の動向分析
エグゼクティブ・サマリー
本報告書は、21歳から52歳までの多様な職業を持つ30名を対象としたAI（人工知能）の利用状況に関するアンケート調査の結果をまとめたものである。
調査の結果、多くの回答者がAIを「便利」だと評価しており、特に資料作成の効率化、アイデア出し、要約、プログラミング補助といった面で高い有用性を認めている。しかし、AIの「信頼性」については、「わからない」または否定的な見解を持つ者が多く、情報の正確性や倫理面、機密情報の取り扱いに対する懸念が根強く残っていることが浮き彫りとなった。
利用時間は職業によって大きな隔たりがあり、Webライターやマーケティング職、システムエンジニアなどのデジタル関連職種では週10時間以上の利用が見られる一方、製造業や医療・福祉の現場では利用が進んでいない。自費での投資額は月額0円から5,000円と幅広く、活用の度合いが経済的な投資意欲にも直結している現状が示された。

主要テーマと詳細分析

1. 業務における活用場面と効率化の実態
調査データによれば、AIは主に「思考のたたき台作成」や「定型業務の補助」として活用されている。
文書作成と編集: 営業職、事務職、カスタマーサポート、広報など、多くの職種で「下書き作成」「要約」「言い換え」「校正」に利用されている。
蒼坂ルナ（カスタマーサポート）は、問い合わせ文面の作成や要約で大きな助けを得ていると述べている。
天原キョウ（不動産営業）は、物件説明文の作成時間を短縮している。
思考の壁打ちとアイデア創出: 商品企画やマーケティング、自営業者などは、AIを「相談相手」として評価している。
久遠ジン（システムエンジニア）は、設計の「壁打ち」が生産性向上に寄与していると報告している。
遠星タスク（自営業）や紫苑崎ユウト（商品企画）も、企画のたたき台作りにおいてAIを高く評価している。
専門業務の補助: Webライターの霧生ハルト（週14時間利用）はリサーチの入り口として、翻訳者の焔森サラは下訳や表現比較としてAIを駆使している。

2. 職業・属性別の利用傾向
AIの利用頻度と時間は、職種によって明確な傾向の違いが見られる。
職種カテゴリ
主な職種
利用頻度・時間の傾向
高頻度利用
Webライター、マーケティング、翻訳者、システムエンジニア
ほぼ毎日利用。仕事での利用時間は週10時間前後。
中頻度利用
事務、カスタマーサポート、広報、学生
週に数回。効率化の手段として定着しつつある。
低頻度・未利用
医療（看護師・介護士）、製造業、公務員、保育士
利用経験がない、あるいはほとんど利用しない。現場業務との乖離を指摘。
学生の動向: 大学生の星凪トアや専門学生の彩雲ヒナノは、日常的に（ほぼ毎日）AIを利用しており、調べものや就活相談、勉強の補助として積極的に活用している。
慎重派の職種: 医療従事者の月白セリナや保育士の琥珀谷ソラは、対人サービスや生命に関わる分野での利用に慎重な姿勢を示している。

3. AIに対する信頼性とリスク意識
利便性を認める一方で、信頼性については多くの回答者が留保をつけている。
「内容確認」の不可欠性:
天瀬リクト（営業職）は、「資料作成には助かるが、内容確認は自分で行う必要がある」と述べており、AIの結果を鵜呑みにしない姿勢が一般的である。
研究職の宵月ソウは、論点整理には有用としつつも、専門分野での誤りの多さを指摘している。
正確性と事実確認（ファクトチェック）:
大学院生の冬凪メイサは、文献の要点整理に活用しつつも、引用元や事実確認の欠如をリスクとして挙げている。
ルール整備と安全利用:
白波レン（公務員）は公的業務におけるルール整備の必要性を、常磐木レイ（医療事務）は個人情報の取り扱いへの懸念をそれぞれ表明している。

4. コストと投資
AI利用に対する支出額は、その活用度と期待値に比例する傾向がある。
高額支出層（3,000円〜5,000円）: マーケティング職（空葉イノリ：5,000円）、コンサルタント（流星野カエデ：5,000円）、翻訳者（4,500円）などは、高い月額費用を投じている。これらはAIを「手放せないツール」として認識している層である。
無料利用・低額層: 事務職や教員などは1,000円〜2,000円程度の支出、あるいは完全に無料で利用している。法務の朝霧レオのように、活用はしているが現状の精度（法的判断には不十分）から投資を見送っているケースも見られる。

結論
本調査の対象者において、AIはもはや未知の技術ではなく、特定の職種においては業務の根幹を支える「強力な補助ツール」としての地位を確立している。
しかし、その普及と活用をさらに進めるためには、「情報の正確性の担保」「各業界における利用ルールの策定」「専門的な判断が求められる場面での人間との役割分担」の明確化が課題となっている。回答者の多くは、AIを「発想の幅を広げる手段」や「初動を早めるためのエンジン」として評価しつつも、最終的な品質責任や意思決定は人間が担うべきであるという共通認識を持っている。