まず最初にお伝えしておくと、これから紹介するワークフローやツールの特徴は、2025年11月29日現在の姿です。
明日には新しい機能が追加されているかもしれません。
その点はどうぞご了承ください。
なぜ「三刀流」にするのか？
まず前提として、別の記事では Perplexity×ChatGPTの二刀流リサーチ術を紹介しました。
一次情報の収集と裏取り → Perplexity
構造化・思考・執筆 → ChatGPT
という役割分担です。
では、ここにあえて Google NotebookLM を挟む理由は何でしょうか。
結論からいうと、
「集めた情報を、自分専用の研究ノートとして育てたいとき」に強いからです。
そこで、三刀流にしたときの役割を整理してみます。
まず Perplexity：外の世界（Web全体）から情報を集める
次に NotebookLM：集めた資料をノートに整理し、要約や比較を行う
そして ChatGPT：そこから構成案や文章、スライド、コードなどを作る
この分業によって、次のようなメリットが出ます。
一時的なメモではなく、「長く使える知識ベース」を作れる
情報の根拠がNotebookLM側に残る（どの文献のどの箇所か）
ChatGPT側では「どう使うか」に集中できる
一方で、単発のブログ記事や軽い調査だけなら、
二刀流のまま、あるいはChatGPT単体でも十分です。
つまり、目的に応じて、三刀流と二刀流を使い分けるイメージになります。
それぞれの役割整理
Perplexity：一次情報とソース集め担当
まず最初の入口は Perplexity です。
Perplexityは「AI回答エンジン」と呼ばれるサービスです。
ここで、特徴を3つに分けて見てみます。
まず、Web上の情報をリアルタイムで検索してくれる
次に、検索結果を要約して提示してくれる
さらに、参照したサイトのURLをセットで表示してくれる
このように、全体像を素早くつかみたいときに向いています。
同時に、裏取りもしやすいツールと言えます。
では、この段階で何をすればよいでしょうか。
やることはとてもシンプルです。
まず、気になるテーマをPerplexityで調べる
次に、大事そうな記事やレポートを開いて中身を確認する
そして、「あとで読み返したい資料」をピックアップしておく
こうして「素材の山」をつくります。
そのうえで、次のステップとして、その山をNotebookLMに渡していきます。
NotebookLM：資料整理と学習ノート担当
次の受け皿が Google NotebookLM です。
NotebookLM は「指定した資料だけ」を情報源として使います。
たとえば、次のようなものです。
PDF
Webページ
スライド
YouTubeの文字起こし など
そして、NotebookLMは次のようなアウトプットを出せます。
要約
論点ごとの整理
学習ガイドやレポート
簡易マインドマップ
さらに、最近は機能もかなり増えています。
まず、「このノートのゴール」を設定できる
次に、Google Driveとの連携が強化されている
そして、文献レビュー用のテンプレートも用意されている
このように、特定テーマを深く学ぶための環境として使えるようになっています。
では、このレイヤーでは具体的にどう使うのでしょうか。
まず、Perplexityで集めたPDFや記事をNotebookLMに登録する
次に、「このノートの内容をもとに、重要論点を5つに整理して」と依頼する
さらに、「試験勉強用のまとめを作って」「クライアント説明用の3枚資料の骨子を作って」と続ける
こうすることで、「バラバラな資料の束」が、**一貫した“自分用テキスト”**に変わります。
そのうえで、ChatGPTが動きやすい「素材」が整うわけです。
ChatGPT：思考・構成・執筆・設計担当
最後の仕上げをするのが ChatGPT です。
ここからが、いわば「真打ち登場」のパートになります。
具体的な流れは次の通りです。
まず、NotebookLMで作った要約やアウトラインをChatGPTに貼り付ける
次に、「この内容をもとに、提案書の構成案を作って」と依頼する
そして、「ブログ記事として3,000文字で書いて」「スライド構成と各ページの要点を考えて」と続ける
このとき、ChatGPTの役割は次のように整理できます。
ロジックやストーリーラインの設計
読みやすい文章への整形
図解やフレームワークの提案
必要に応じたコードや分析ロジックの作成
つまり、素材づくりはPerplexityとNotebookLM に任せます。
一方で、ChatGPTは「編集長兼ライター」として、アウトプットに集中します。
三刀流ワークフロー：具体例3パターン
ここからは、三刀流をどう使うかを、具体例で見ていきます。
たとえば、次の3つのケースです。
① 新規ビジネス提案のリサーチ
ゴールの例
「○○業界の最新トレンドと競合状況を整理し、AI活用提案書を作る」
1. Perplexity：業界の外観をつかむ
まず、Perplexityで「○○業界 DX 事例」「市場規模 推移」「主要プレイヤー」などで検索します。
次に、信頼できそうなレポートや統計をいくつか選びます。
あわせて、業界団体や公的機関の資料もチェックします。
2. NotebookLM：業界ノートを作る
そのうえで、見つけたPDFやレポートをNotebookLMのノートに登録します。
そして、「このノートをもとに、現状・課題・チャンスを整理して」と依頼します。
さらに、「経営層に3分で説明するための要約も作って」とお願いするイメージです。
3. ChatGPT：提案書の構成とドラフト
次に、NotebookLMの要約と論点をChatGPTに渡します。
そこで、「PowerPoint20枚想定の構成と、各スライドの要点を書いて」と頼みます。
最後に、できた構成を土台に、本文やスピーカーノートを作っていきます。
4. 最後にPerplexityで最新情報を再確認
とはいえ、数字や市場トレンドは変わりやすい部分です。
そのため、重要な数字やトレンドだけ、もう一度Perplexityで確認します。
とくに、「直近1年で新しいレポートはないか」もチェックしておくと安心です。
② 資格試験・学習用途（例：中小企業診断士）
ゴールの例
「DX／AI関連の最新トピックを押さえた試験対策ノートを作る」
1. Perplexity：試験分野の最新事情を集める
まず、「DX推進 ガイドライン 最新」「AI戦略 日本 政府」などで検索します。
次に、白書や公式レポートを中心に拾います。
この段階では、とにかく“試験に出そうな元資料”を集めるイメージです。
2. NotebookLM：文献レビュー用ノートを作る
そのうえで、集めたPDFをNotebookLMに登録します。
そして、「診断士試験で重要そうなポイントを整理して」と依頼します。
さらに、「論点ごとに、出題されそうな切り口を箇条書きにして」と続けます。
3. ChatGPT：問題集と解説を作る
次に、NotebookLMのまとめをChatGPTに渡します。
そこで、「この内容をもとに、一問一答を20問作って」と依頼します。
あわせて、「各問の模範解答と簡単な解説も付けて」と追加します。
この流れで、自作の問題集と解説集ができます。
その結果として、インプットとアウトプットを一度に回せる形になります。
4. NotebookLMを“復習辞書”として使う
さらに、解けなかった問題があったら、NotebookLMのノートに戻ります。
そこで「この論点をもう少し詳しく」「図を使って説明して」と聞きます。
こうして、元資料にリンクしながら復習できるので、理解が深まりやすくなります。
③ 書籍・長期レポート・ブログシリーズ
ゴールの例
「AI×マーケティング」をテーマに連載記事や小冊子を書きたい。
1. Perplexity：テーマ全体をざっくり俯瞰
まず、「AI marketing case study」「MarTech 2025 trend」などで検索します。
次に、海外の事例も含めて、広くネタを集めます。
このとき、「これは連載のどこかで使えそう」というものを意識してメモします。
2. NotebookLM：連載用“マスターノート”
そのうえで、集めた資料と自分のメモをNotebookLMに登録します。
そして、「このノートをもとに、章立て候補と各章の要点を出して」と依頼します。
さらに、「ブログ10本分のトピック案もリストアップして」と続けます。
3. ChatGPT：各回の原稿を書く
次に、連載3回目の記事を書く場合を考えます。
まず、該当する論点だけNotebookLMで要約します。
つぎに、その要約をChatGPTに渡し、「初心者向けに3,000文字で書いて」と依頼します。
これを回ごとに繰り返していきます。
こうすると、連載全体の一貫性はNotebookLMで確保できます。
一方で、各回の読みやすさやトーンはChatGPT側で調整できます。
いつNotebookLMを挟むべきか？
では、実際のところ、どんなときに三刀流を選ぶべきでしょうか。
ここでは、判断の目安を整理します。
NotebookLMを挟むと良いケース
まず、次のような場合はNotebookLMを使う価値が高いです。
同じテーマを長期的に深掘りしたいとき
PDFやレポートの量が多いとき
「どの文献に何が書いてあったか」を後で確認したいとき
チームや学習仲間とノートを共有したいとき
二刀流 or ChatGPT単体で十分なケース
一方で、次のようなケースでは、ツールを増やさないほうが早いです。
単発の記事や軽い調査だけ行うとき
「明日の会議のために、ざっくり背景を知りたい」だけのとき
情報源が短いWeb記事1〜2本しかないとき
このようなときは、Perplexity×ChatGPTだけ、あるいはChatGPTだけで完結したほうが効率的です。
まとめ：三刀流は「知識を資産化したいとき」の奥義
最後に、三刀流のポイントをもう一度まとめます。
一次情報とソースを集める → Perplexity
資料を整理してノート化する → NotebookLM
思考・構成・執筆・設計を行う → ChatGPT
この組み合わせは、知識をその場限りで終わらせず、資産として残したいときに力を発揮します。
一方で、スピード重視の小さなタスクなら、
あなたがすでに実践している Perplexity×ChatGPTの二刀流 がベストです。
まずは二刀流をベースとして使いこなす
そのうえで、「これは長く使うテーマだ」と思ったら、NotebookLMを挟んで三刀流にする
このステップで試してみると、
ツールの切り替えストレスを抑えつつ、知識の資産化と生産性向上を両立できるはずです。
コメント