NotebookLMが消えた？Gemini Notebookへのリブランドで変わった5つのこと

いつも使っているNotebookLMのアイコンがある日変わっていた。名前も変わっていた。「Gemini Notebook」？

これはGoogleブランドへの統合による単なる名前の変更なのか、それともツール自体が変わったのか？

答えは両方だ。 ブランディングが変わり、機能も実質的に進化した。7月16日のリブランド以降、Gemini Notebookで何が変わったのかをまとめる。

なぜ名前が変わったのか——リブランドの背景
Gemini 3.5：デフォルトモデルが変わった
ノートブックごとのクラウドコンピューター——最大の変化
AIが自分でソースを探してくる——リサーチの自動化
思考プロセスが見える——拡張された推論表示
教育者・研究者のための実践的な活用法

1. なぜ名前が変わったのか——リブランドの背景

GoogleはAI製品群をGeminiブランドに統合している。

2026年7月16日、GoogleはNotebookLMを公式にGemini Notebookにリブランドした。Google AssistantからGoogle One、BardからGeminiへの流れと同じだ。AIの各製品が散らばった名前を捨て、一つの傘の下に集まっている。

この変化は単なるマーケティング以上の意味を持つ。Geminiブランドへの参入は、GoogleのコアAIインフラ（Geminiモデル群、Google Search連携、Workspace統合）とのより深い接続を意味するからだ。

「名前が変われば機能も変わる」——Googleのリブランド史が示すパターンだ。

2. Gemini 3.5：デフォルトモデルが変わった

より深く考えるAIがデフォルトになった。

Gemini Notebookの最も目立つ変化の一つは、デフォルトモデルがGemini 3.5にアップグレードされたことだ。複雑な推論やデータ分析が必要な作業も、より精密に処理できるようになった。

実際に差を感じる場面：

複数の複雑な論文を横断分析する時——矛盾する主張をより的確に検出
長い契約書や政策文書の要約——条項の文脈把握能力が向上
市場トレンド分析——複数のレポートから結論を導き出す際の信頼性が向上

3. ノートブックごとのクラウドコンピューター——最大の変化

各ノートブックが独自の「思考空間」を持つようになった。

リブランドと共に導入された最も革新的な機能がノートブックごとのセキュアなクラウドコンピューターだ。簡単に説明するとこうなる：

従来のNotebookLMはソースを入れるとAIがその内容を基に回答する方式だった。本を読んだAIに質問するようなもの。今は各ノートブックが独立したコンピューティング環境を持つ。AIは単に「読んで答える」ことを超え、実際の演算とデータ処理を実行できるようになった。

これがもたらす実質的な変化：

データファイル（CSV、JSONなど）をアップロードするとAIが直接分析を実行
複雑な比較分析時にAIがその場で計算
ノートブック間のデータ分離——プロジェクト別のセキュリティ強化

比喩で言えば、従来のNotebookLMが図書館の司書なら、今のGemini Notebookは独自の研究室を持つ個人研究員だ。

4. AIが自分でソースを探してくる——リサーチの自動化

「何を知りたいか」を伝えるだけで、AIが関連ソースを先に見つけてくる。

2026年6月のアップデートで導入されたこの機能は、リサーチのワークフローを根本から変える。

従来の方法：自分でウェブで資料を探し → リンクをコピーし → NotebookLMに貼り付ける

新しい方法：Gemini Notebookに「このトピックを研究したい」と入力すると → AIがGoogle Searchを使って関連ソースを提案 → 承認すれば自動的に知識ベースが構築される

この機能が教育者や研究者にとって特に意味があるのは、リサーチの「発見」段階をAIと共に行えるからだ。何を知らないかさえわからない時、AIが関連分野を地図のように描いてくれる。

従来のワークフロー	新しいワークフロー
手動でソースを検索	AIが自動的にソースを提案
コピー&ペーストの繰り返し	承認クリックで自動追加
知っている範囲内での探索	AIが見落としていた関連資料を発掘

5. 思考プロセスが見える——拡張された推論表示

AIがなぜその答えを出したのか、「思考プロセス」を見られる。

Gemini Notebookは、チャットで**拡張された推論ステップ（expanded thinking steps）**を表示するようになった。回答の下にある「AIの思考プロセスを見る」ボタンをクリックすれば、どの根拠からどのような順序で答えを導き出したかを確認できる。

これが重要な理由：

ファクトチェックが容易になる——どのソースからどの内容を引用したかを追跡可能
信頼性の判断が可能——推論が不十分なら直接見て判断できる
学習ツールとしての価値——AIが複雑なトピックをどう分解するかを見ながら思考法を学べる

エドテックの観点から、この機能は単なる透明性以上だ。AIの推論プロセスを見せること自体が一つの教育的方法論になりうる。

6. 教育者・研究者のための実践的な活用法

授業設計（教師向け）

カリキュラム文書＋教科書PDF＋関連論文を一つのノートブックに入れる
「このユニットで生徒が最も難しいと感じる概念5つと各説明方法を提案して」
ノートブックごとのクラウドコンピューターで学生データの分析も可能

論文レビュー（研究者向け）

似たテーマの論文10〜20本を一つのノートブックにまとめる
「これらの論文の研究方法論の違いを比較分析して」
ソース自動提案機能で欠けていた重要論文を発掘

市場調査（プランナー向け）

競合他社のレポート、ニュース記事、業界報告書を統合
「このデータを基に参入障壁と機会要因を整理して」
思考プロセス表示でAI分析の論理的な流れを検証

まとめ

NotebookLMは消えていない。Gemini Notebookとして進化した。

名前の変更よりも重要なのは、リサーチツールが「手動収集→AI応答」から「AI主導の発見→人間の判断」へとパラダイムが移行していることだ。Gemini 3.5、クラウドコンピューター、ソースの自動構築はすべて同じ方向を指している。

Gemini Notebookをどんなプロジェクトに最初に使ってみたいですか？コメントで教えてください！

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