NotebookLMの使い方｜出典付きリサーチ→スライド作成まで整理 - 「NotebookLMって何？」「ChatGPTと何が違うの？」「無料版で十分？」こんな疑問に答えます。NotebookLMは、あなた専用の資料庫にAIアシスタントを配置したようなツール。世界中のWeb情報ではなく、あなたの資料だけを参照するため、出典が明確で事実確認がしやすいのが特長です。無料でも1日50回の質問、50個のソースまで対応。本記事では、有料版の正確な制限値（全プラン統一500回/日）、モバイルアプリの使い方、実務での活用レシピまで網羅的に解説します。

NotebookLMとは？（ChatGPT / Geminiとの決定的な違い）
- ChatGPT / Geminiと何が違う？
NotebookLMでできること
無料でどこまで使える？
有料にすると何が増える？（Plus / Pro / Ultra）
- 目安（公式の“Usage Limits”参考）
使い方（10分デモ）：出典付き要約→FAQ→スライドの叩き台
Discover sources（調査の“入口”を増やす）
スライド作成（Slide Deck）：最も“実務の時短”になる使い方
- 使いどころ
- 注意（年齢制限）
アプリ（iOS/Android）：外出先で“ソース投入→確認”ができる
NotebookLM APIはある？（Enterprise向けの“管理API”はある）
マーケター向け：NotebookLM“実務レシピ”7選
落とし穴
よくある質問（FAQ）
参考文献

NotebookLMとは？（ChatGPT / Geminiとの決定的な違い）

NotebookLMは、Googleが提供する無料のAIリサーチ・ノートブックツールです。「ソース（PDF、Web、YouTube、音声、Docs/Slides等）」を先に入れて、その範囲で回答する設計のAIリサーチアシスタントです。つまり、雑談AIというより、入力したソース（根拠）に基づいて読解・整理する道具と言えます。

NotebookLMは、あなたがアップロードした資料だけを参照して回答するAIツールです。たとえるなら、専用の図書館に常駐する優秀なリサーチアシスタントのようなものです。

ChatGPT / Geminiと何が違う？

NotebookLM：ソースに“縛って”回答する（出典が出る）＝調査・要約・資料化向き
ChatGPT / Gemini：汎用的に発想・生成が強い（ただし根拠管理は自分でやる必要がある）

実務で言うと「この資料を根拠に、提案書の骨子を作れ」「このホワイトペーパーからFAQを作れ」「会議録から論点と決定事項を抜け漏れなく出せ」というようなタスクが、NotebookLMの得意領域です。

NotebookLMでできること

NotebookLMは「読ませる→問いを立てる→形にする」までを一気に進められます。

要約・ブリーフィング：長文資料を短く、意思決定向けに整形
Q&A（出典付き）：質問すると、ソースに基づく回答と引用が返る
Audio Overview：ソース内容を“会話形式の音声”にして理解を促進
Slide Deck：ソースからプレゼン資料（PDF共有も可）を生成
Discover sources：テーマを入れるとWebから関連ソース候補を提案（取り込みは選択制）

無料でどこまで使える？

無料でもかなり試せます。公式の「標準（Standard）」の目安は以下。

ノートブック：100
1ノートあたりソース：最大50
1ソース：最大50万語（ローカルアップロードは最大200MB）
1日の上限：チャット50回／音声3回

「まずは無料で（しかもかなりの量まで）」開始できるところが良いところです。

有料にすると何が増える？（Plus / Pro / Ultra）

アップグレードは、GoogleのAIプランやWorkspace/Cloud経由で提供され、上限と一部のプレミアム機能が段階的に増えます。

目安（公式の“Usage Limits”参考）

公式情報：
- すべての有料プラン（Plus/Pro/Ultra）で、NotebookLMの制限は同一
- 有料版（Pro機能）：ノート500個、ソース300個、チャット500回/日、音声20回/日
- Plus/Pro/Ultraの違いは、Gemini 3 Proへのアクセスレベルとストレージ容量（200GB/2TB/30TB）
根拠：
- Google公式サポート：「NotebookLM を Pro 機能にアップグレードすると…1 日あたりのチャットクエリは 500 件まで」
- Google Gemini公式：Plus/Pro/Ultraすべてで「5x more」との記載のみ

判断基準

無料でOK：週数本の調査・提案の下準備、短い資料の要約中心
有料が必要となるのは：競合・市場・顧客の資料が多い／案件が並行し“ノートが増える”／FAQや提案書を高速に回したい（＝回転数が増加）

使い方（10分デモ）：出典付き要約→FAQ→スライドの叩き台

まずはこの流れだけ押さえると、NotebookLMの良さが体感できます。

Step 1. ノートブックを作る

NotebookLMで新規ノートブックを作成します（Webでもアプリでも可）。
(※Googleアカウントは必須です)

Step 2. ソースを入れる（PDF / Web / YouTube など）

NotebookLMはソースが命です。まずは以下のどれかを入れます。
(デモでは下記のURLを貼ってください)

PDF（提案依頼書、調査レポート、競合資料）
サンプル：少子化の背景
(https://www.mof.go.jp/pri/international_exchange/kouryu/fy2024/pri_kipf202501_1.pdf)
Web（公式サイト、料金ページ、ヘルプ）
サンプル：地域ごとに異なる公共交通の課題と次世代交通・共創の可能性
(https://business.ntt-east.co.jp/column/bizdrive/regional-transit-co-creation.html)
YouTube（イベント動画、説明動画）
サンプル：デジタル×まちづくり×交通
(https://www.youtube.com/watch?v=aIXfdP00NQg)
音声ファイル、Google Docs/Slides など

コツ：まずは「公式」「一次情報」「自社資料」を多めに。二次まとめは後回し。

Step 3. まず“出典付きで”要約させる

最初の質問はこれでOK。

コピペ用（最初の一手）

「このソース群だけを根拠に、重要ポイントを3個。各ポイントに必ず出典（引用）を付けて。」

NotebookLMは、ソースに基づく回答と引用を返す設計です。上記のサンプルファイルをセットした場合、下記のような回答を即座に返してきてくれました。

ご提示いただいたソースに基づき、現在の日本が直面している課題の中から特に重要なポイントを3個に絞ってまとめました。
1. 少子化の加速と人口減少の深刻化日本の少子化は極めて深刻な状況にあり、2023年の出生数は72万7,288人、合計特殊出生率は1.20といずれも過去最低を更新しました。この傾向が続けば、2070年には総人口が約8,700万人まで減少すると推計されています。
2. 若い世代の結婚・出産に対する価値観の変化と経済的障壁未婚者の**76.4%が「結婚という形を取らないことも選択肢の一つだ」と回答しており、結婚を「幸せになるためのステップ」と捉えない層も増えています。また、理想の数のこどもを持てない理由として、第2子以降では特に「子育てや教育にお金がかかりすぎる」**という経済的理由が最多となっています。
3. 地域交通の危機とデジタルによる「リ・デザイン」地方での人口減少に伴い、路線の廃止や「交通空白地」の増加が深刻な課題となっています。これに対し、前橋市の**「前マース（MaaS）」による移動の利便性向上や、富山市・宇都宮市のLRT**導入のように、新たなテクノロジーを活用して持続可能な交通ネットワークへ再構築（リ・デザイン）する動きが加速しています。
これらのポイントは、日本の将来像を考える上で欠かせない要素です。少子化による人口減少と、それを補完・解決しようとする新しい交通インフラのあり方のどちらについて、より詳しく知りたいですか？

Step 4. 次に“意思決定”に関する追加情報の提案

マーケ実務で重要なのは「で、何を決める？」です。

コピペ用（意思決定のための不足情報の追加を依頼）

「意思決定に必要な未確定情報を5つ挙げ、各項目について“追加で見るべきソース種類”も提案して。」
→　下記のように、カバーしきれていない情報の提案があり、抜け漏れの防止や新しいアイデアの種が見つかります。

ご提示いただいたソースに基づき、少子化対策や地域交通の維持といった重要な意思決定を行うにあたって、現時点では**「まだ確定していない（あるいは検討の途上にある）情報」**を5つ特定しました。

それぞれの項目に対し、意思決定の精度を高めるために追加で参照すべきソースの種類もあわせて提案します。

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意思決定に必要な未確定情報と追加ソースの提案

1. 「若い世代の描くライフデザインや出会いを考えるワーキンググループ」の最終結論

    ◦ 未確定な点: 現在、ワーキンググループは議論の継続中であり、中間報告の整理にとどまっています,。具体的にどのような施策が最終的に国の方針として採択されるかは確定していません。

    ◦ 追加で見たいソース: こども家庭庁が今後発行する**「ワーキンググループ最終報告書」や、それを受けた「こども大綱の改訂版」**。

2. 地域交通「リ・デザイン」の長期的な採算性と持続可能性

    ◦ 未確定な点: 前橋市のMaaS導入などで輸送人員がコロナ前比111%に回復するなどの成果は出ていますが、これが補助金なしで自走できるレベルか、あるいは他地域へ展開した際の成功率は不明です,。

    ◦ 追加で見たいソース: 導入自治体の**「公共交通収支報告書」や、デジタル技術導入前後の「LCC（コスト）比較分析データ」**。

3. 男性の家事・育児時間増加に向けた「企業の意識変化」の具体性

    ◦ 未確定な点: 夫の家事・育児時間が長いほど第2子以降の出生割合が高い事実は示されていますが、企業側が具体的にどの程度「共働き・共育て」を推進する体制に変わるかという実態はソースに含まれていません,。

    ◦ 追加で見たいソース: 厚生労働省の**「雇用均等基本調査」や、民間企業における「男性育休取得率と復職後のキャリア追跡データ」**。

4. 非正規雇用・低所得層の所得向上策の具体化と実効性

    ◦ 未確定な点: 所得が低いほど有配偶率が低い事実は明確ですが、所得を増やす取り組みは「大前提」とされているものの、その具体的な手法や目標値は検討段階です,。

    ◦ 追加で見たいソース: 財務省や厚生労働省の**「賃金引上げの実施状況調査」や、若年層に特化した「税制優遇措置の効果検証レポート」**。

5. デジタル・ライフデザイン教育の「行動変容」への寄与度

    ◦ 未確定な点: 高校生・大学生の約4割が学校でライフデザインを学んでいますが、これが将来的に実際の結婚や出産の意思決定にどう結びついたかという追跡調査結果はありません,。

    ◦ 追加で見たいソース: 教育を受けた世代を数年間にわたって追跡する**「パネル調査（縦断調査）」**の報告書。

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これらの未確定要素は、政策の効果を予測する上で非常に重要です。特に**「若い世代の主観的な納得解」**が重視される中で、数値データだけでなく、彼らの内面的な変化をどう捉えるかが鍵になりそうです。

まずはどの項目（例えば「経済的支援の具体策」や「交通の持続可能性」など）に焦点を当てて深掘りしたいですか？興味のある分野があれば、さらに詳しくお伝えします。

Step 5. FAQを作って、説明不足や理解不足のリカバリー

ここはマーケよりですが、FAQを作ることで、たとえば記事だとSEO対策もすることができます。

コピペ用（FAQ生成）

「ソースを読むことで、聞きたくなるFAQを5個。断定はソースに書いてある範囲だけ。各回答に出典を付けて。」
→　私もこのテクニックを使うのですが、重要ポイントを問いとして投げかけられるとただ読むだけよりも、深い理解ができたり新たな問いが浮かんだりと広げることもできるようになります。

ご提示いただいたソースを読み解くことで浮かび上がる、日本の少子化、若者の価値観、および地域交通の変革に関する**5つのFAQ（よくある質問）**を作成しました。
回答はすべて、ソースに記載されている事実に基づいています。

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少子化・ライフデザイン・地域交通に関するFAQ
Q1：日本の少子化は今、どの程度深刻な状況なのですか？
A： 2023年の出生数は72万7,288人、合計特殊出生率は1.20となり、いずれも過去最低（最少）を更新しています。現在の傾向が続けば、2070年には日本の総人口は約8,700万人まで減少すると推計されています。2030年代に入るまでの今後6～7年が、この傾向を反転できるかどうかの「ラストチャンス」とされています。
Q2：なぜ若者の間で未婚化や晩婚化が進んでいるのですか？
A： 25～34歳の未婚者が独身でいる最大の理由は、男女ともに**「適当な相手にめぐりあわない」ことです。また、出会いの機会がない理由として、未婚者の約6割が「自分に自信がない」**ことを挙げています。経済的側面も大きく、正規雇用に比べて非正規雇用の男性は有配偶率が顕著に低く、年収が高い人ほど配偶者がいる割合が高い傾向にあります。
Q3：子供をさらに持ちたいと思っている夫婦にとって、何が障壁になっていますか？
A：理想の数の子供を持てない理由として、第2子以降については**「子育てや教育にお金がかかりすぎる」**という経済的理由が最多となっています。加えて、夫の協力体制も重要です。日本の夫の家事・育児時間は国際的に見て低い水準ですが、夫の家事・育児時間が長いほど、第2子以降が生まれる割合が高くなるというデータが示されています。
Q4：今の若い世代は、結婚に対してどのような価値観を持っていますか？
A：未婚者の約8割（76.4%）が、**「結婚という形を取らないことも選択肢の一つだ」と考えています。また、約5割が「結婚は幸せになるためのステップだ」とは捉えておらず、社会的に正解とされる生き方よりも、自分自身が納得できる「納得解」**を大切にする傾向があります。
Q5：人口減少で存続が危ぶまれる地方の公共交通には、どのような対策が取られていますか？
A：従来の交通網を再構築する**「リ・デザイン」が進められています。具体的には、前橋市のようにマイナンバーカードと連携したMaaS（マース）やAIデマンド交通を導入したり、富山市や宇都宮市のようにLRT（次世代型路面電車）**を整備したりすることで、利便性と持続可能性を高める取り組みが行われています。

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これらの回答から、単に「お金を配る」だけではない、価値観の変容やテクノロジーによるインフラ再編の必要性が見えてきます。特にどの分野（例えば「若者の心理的障壁」や「具体的な交通成功事例」など）について、さらに深掘りしたいですか？

以上、一番基本的な「ソースを入れる→問いかける」というプロセスのご紹介でした。

Discover sources（調査の“入口”を増やす）

NotebookLMには、テーマ（リサーチ質問）を入れるとWebからソース候補を探して提案する機能があります。

使いどころ

新規領域に入るとき（相場観・論点収集）
競合比較の“穴埋め”（公式・一次情報の補強）
「検索→開く→読む」の手間を圧縮したいとき

ただし、最終的に取り込むかは自分で選べます。ソースの質（一次情報か、販売目的の二次情報か）は必ず目視チェック。

スライド作成（Slide Deck）：最も“実務の時短”になる使い方

NotebookLMはソースからSlide Deck（プレゼン）を生成できます。NotebookLM上で提示したり、PDFで共有することも可能です。
また、モバイルアプリでもスライド関連は扱えます（機能差はあり得ます）。

使いどころ

提案書の“叩き台”をまず出す（0→1）
役員向けに「結論→根拠→次アクション」だけ先に作る
ウェビナー/社内勉強会の構成案を最短で作る

注意（年齢制限）

Slide Deckは、現時点で18歳以上のユーザーに限定という注記があります。

アプリ（iOS/Android）：外出先で“ソース投入→確認”ができる

NotebookLMのモバイルアプリは、主要機能を持ちつつ“早期版”として提供されています。

アプリでできること（公式）

ソースに質問して理解する
Audio Overviewを再生・オフラインで聴く
フラッシュカード/クイズで復習
インフォグラフィックやスライドで可視化
ブラウザ閲覧中のWeb/PDF/YouTubeを共有から取り込む

コツ：移動中は「音声」と「確認」、机に戻ったら「深掘り・資料化」で使い分けると強いです。

NotebookLM APIはある？（Enterprise向けの“管理API”はある）

個人向けに「NotebookLMでレポート生成まで全部APIで叩く」みたいな使い方を期待すると、それは現状難しそうです。

ただし、NotebookLM Enterprise（Google Cloud/Workspace等の枠）には、ノートブックを作成・取得・共有・削除する管理APIが公式に用意されています。

ノートブック管理：作成／取得／最近閲覧の一覧／一括削除／共有
ソース管理：ソースの一括追加、アップロード、取得、削除

使いどころ

「毎週の競合ニュース差分」を自動でノートに追加
「毎月の市場レポート」をノート化して部門共有
ナレッジ運用（FAQ、提案テンプレ）を半自動で回す

マーケター向け：NotebookLM“実務レシピ”7選

1) 競合比較（価格・機能・訴求の差分）

プロンプト

「このソースだけを根拠に、A社/B社の訴求・価格・導入障壁を比較。差分が出る箇所は必ず引用して。」

2) 提案書の骨子（結論→根拠→次の一手）

プロンプト

「提案書10枚の構成案。各スライドは“結論1行＋根拠3点（引用付き）＋次アクション1つ”。」

3) FAQ整備（検索意図で作る）

プロンプト

「“料金/無料/無料制限/使い方/事例”で検索する人向けFAQを15個。断定はソース範囲のみ。」

4) 失注理由の“仮説→反証条件”整理

プロンプト

「失注要因の仮説を5つ。各仮説の根拠（引用）と、否定される条件（反証）もセットで。」

5) ホワイトペーパーの再利用（記事化・メルマガ化）

プロンプト

「このWPを、(1)ブログ記事(2)メルマガ3通(3)営業トークに再構成。根拠の出典も残して。」

6) 顧客インタビューの要点抽出（論点・決定事項）

プロンプト

「発言を“課題/欲しい状態/障壁/意思決定/反対意見”で分類し、論点の抜け漏れを指摘。」

7) 自社の主張の“根拠棚卸し”（危ない断定を消す）

プロンプト

「本文の断定表現を抽出し、根拠がソースにあるもの／ないものに分けて。ないものは“言い換え案”も。」

(参考) 筆者（cozy）の資格試験対策の使い方

たとえば、情報処理技術者試験の問題が各種公開されています。
https://www.ipa.go.jp/shiken/mondai-kaiotu/ps6vr70000010d6y-att/2023r05h_st_pm2_qs.pdf

これをスクリーンショットでGoogleドキュメントに貼りつけて、それをNotebookLMに流し込みます。そして、問いについて回答だけでなく、なぜそう考えたかというようなことも対話することで回答の意図をつかむことができます。普通の生成AIだと知識が豊富すぎて問題の枠を超えた知識・知見も盛り込まれてしまうので、正しくても試験の回答としては減点というようなこともあります。しかし、NotebookLMは投入した問題の範囲で答えてくれるので逸脱する恐れは少なく、テストの回答としては適切な回答をアウトプットしてくれるように思います。

落とし穴

1) 出典が常に出るとは限らない

ソースが短すぎる等の場合、NotebookLMが文書全体を参照し、細かい引用が出ないことがあります。

2) ソースにないことは答えられない（＝それが強み）

NotebookLMは「ソースに基づく回答」を前提とします。情報が入っていないなら、ソースを追加するのが正攻法。

3) 制限（無料枠）に引っかかるのは、“こまめな問いを繰り返す人”

無料は1日50クエリなど上限があります。仕事で回すなら、上限設計は早めに見ておくと事故りません。

よくある質問（FAQ）

Q1. NotebookLMとは何ですか？

A. PDFやWeb、YouTube等のソースを取り込み、その内容に基づいて要約・Q&A・資料化を行うAIリサーチツールです。

Q2. NotebookLMの使い方は？

A. ノートブックを作成→ソース投入→質問（出典付き）→要約/FAQ/スライド等の成果物生成、の順が最短です。

Q3. NotebookLMは無料ですか？無料制限は？

A. 無料（Standard）でも使えます。目安はノート100／1ノート50ソース／チャット50回/日／音声3回/日など。

Q4. NotebookLMの料金（有料）は何が増えますか？

A. 上限（ノート数、ソース数、チャット回数、音声/動画/レポート等）が増え、プランごとに段階的に拡張されます。

Q5. NotebookLMでスライド作成はできますか？

A. 可能です（Slide Deck）。ノート内ソースからプレゼン資料を生成し、PDF共有もできます。

Q6. NotebookLMアプリはありますか？

A. あります。モバイル版は早期版として提供され、ソースへの質問、音声再生、スライド/インフォグラフィックなどが扱えます。

Q7. NotebookLM APIはありますか？

A. Enterprise向けには公式の管理APIがあります（ノート作成/取得/共有/削除、ソース追加/削除など）。

Q8. NotebookLMとChatGPTはどう使い分けるべき？

A: 既存資料の分析ならNotebookLM、創造的発想ならChatGPT

Q9. 無料版で十分？有料版が必要なのはどんな人？

A: 1日50回以上使う/300個以上のソースが必要なら有料版推奨

Q10. 日本語のPDFは正しく読み込まれる？

A: 対応しているが、OCRが必要なスキャンPDFは精度が落ちる

以上、Googleが提供する無料のAIリサーチ・ノートブックツール NotebookLMの紹介でした。

参考文献

公式ソース

Google公式ドキュメント

Google. (n.d.). NotebookLM をアップグレードする. https://support.google.com/notebooklm/answer/16213268?hl=ja
Google. (n.d.). Generate a Slide Deck in NotebookLM. https://support.google.com/notebooklm/answer/16757456?hl=en
Google. (n.d.). ユーザーに対して NotebookLM を有効または無効にする. https://support.google.com/a/answer/15239506?hl=ja
Google. (n.d.). NotebookLM モバイルアプリを使ってみる. https://support.google.com/notebooklm/answer/16296687?hl=ja
Google Cloud. (n.d.). 创建和管理笔记本(API) | NotebookLM Enterprise. https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/notebooklm-enterprise/docs/api-notebooks

Google製品ページ 6. Google. (n.d.). AI リサーチツール＆思考パートナー – Google NotebookLM. https://notebooklm.google/?hl=ja 7. Google. (n.d.). プレミアム AI リサーチツール＆ブレインストーミングツール – Google NotebookLM Pro. https://notebooklm.google/plans?hl=ja 8. Google. (n.d.). Google AI Plans with Cloud Storage. https://one.google.com/about/google-ai-plans/ 9. Google. (n.d.). Google AI Pro & Ultra — get access to Gemini 2.5 Pro & more. https://gemini.google/subscriptions/

Google公式ブログ 10. Google. (2022, December 15). 品質評価ガイドラインの最新情報: EAT に Experience の E を追加. https://developers.google.com/search/blog/2022/12/google-raters-guidelines-e-e-a-t?hl=ja

技術解説・業界分析

企業公式ブログ・技術ブログ 11. G-gen. (2025). NotebookLM in Pro（旧称NotebookLM Plus）を使ってみた. https://blog.g-gen.co.jp/entry/how-to-use-notebooklm-plus 12. G-gen. (2025). NotebookLM無償版・Pro・Enterpriseの違い. https://blog.g-gen.co.jp/entry/difference-between-notebooklm-free-pro-enterprise 13. Cloud Ace. (n.d.). 【徹底解説】NotebookLM in Pro（旧Plus）とは？無料版との5つの違い. https://cloud-ace.jp/column/detail524/ 14. Cloud Ace. (n.d.). NotebookLMとは？使い方から料金・機能・ビジネスでの活用方法. https://cloud-ace.jp/column/detail523/

SEO・マーケティング分析 15. Mieru-ca. (n.d.). Google検索「AI Overviews」とは？機能や影響・SGEとの違い. https://mieru-ca.com/ai-seo/ai-overviews/ 16. SE Ranking. (n.d.). AI オーバービューに掲載される方法：7つの最重要戦略. https://seranking.com/jp/blog/how-to-optimize-for-ai-overviews/ 17. GYRO-N. (n.d.). E-E-A-T（E-A-T)とは？SEOにおけるGoogleが重要視する4つの評価. https://www.gyro-n.com/seo/hack/e-a-t/

技術情報・RAG解説 18. AWS. (n.d.). RAG とは何ですか? – 検索拡張生成 AI の説明. https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation/ 19. Qiita. (n.d.). 【生成AI入門】「RAG」をできるだけわかりやすく解説してみる. https://qiita.com/Junpei_Takagi/items/f82d31323f00ad895579 20. Zenn. (2025). RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】. https://zenn.dev/knowledgesense/articles/2619c6e5918d08

ニュース・アップデート情報

Business Insider Japan. (2025). グーグル「NotebookLM」アプリ版はウェブ版と何が違う？スマホでの活用法. https://www.businessinsider.jp/article/2506-google-notebooklm-mobileapp/
Impress Watch. (2025). 「NotebookLM」がさらに強化、「Deep Research」エージェントが追加. https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2062709.html
TechCrunch. (2026, January 27). Google’s more affordable AI Plus plan rolls out to all. https://techcrunch.com/2026/01/27/googles-ai-plus-plan-rolls-out-to-all-markets-including-the-u-s/