情報発信をしていると、どうしても避けて通れないのが「ターゲットリサーチ」です。
・どんな悩みを持つ人に届けるのか
・どんな言葉が響くのか
・どんな商品が求められているのか
こうした“見込み客の心理やニーズ”を深く理解しない限り、
どれだけ時間をかけて発信を続けても、思うような反応は得られません。
私自身も情報発信を始めた当初、何度もこのリサーチ作業につまずきました。
例えば、見込み客が欲しいと思う商品のセールスレターをひとつひとつ読み込んで、
ターゲット像や訴求のパターンをメモにまとめ、
似たような表現や心理描写を分析して…という地味な作業を繰り返していたのです。
もちろん、それはとても大事なプロセスではあります。
しかし正直、時間も手間もかかりますし、
やってるけど、本当にこの分析が役立っているのか…？
と不安になったことも一度や二度ではありませんでした。
そんなときに試してみたのが、
Googleが提供しているAIノートツール「NotebookLM（ノートブックエルエム）」です。
もともとは「生成AIに自分の資料を読ませて、質問できる」くらいの感覚で使い始めたのですが、
あるときふと思いついて、複数のセールスレターをまとめてアップロードしてみたんです。
すると、驚くほど明確な“共通点”や“感情の流れ”を抽出してくれて、感動したのを覚えています。
もちろん、完璧な分析結果というわけではありません。
生成AIらしい曖昧な返答もありますし、
人間のような直感力や文脈解釈には限界があります。
しかしそれでも、私ひとりで何時間もかけていたリサーチ作業が、
わずか数分で“骨組みごと見えてくる感覚”には、明確な価値がありました。
今回は、そんな体験をした私が実際にNotebookLMを使って
・どのようにターゲットリサーチを行ったのか
・どんな成果が得られたのか
そしてそれを情報発信や商品設計にどう活かしたのかを、実体験ベースでお伝えしていきます。
ターゲット理解に悩んでいる人、セールスライティングの精度を上げたい人、
あるいは「生成AIって便利そうだけど、結局どう活用すればいいの？」と思っている人にとって、
何かひとつでもヒントになる内容になれば嬉しいです。
そもそもNotebookLMとは何か
NotebookLM（ノートブックエルエム）は、
Googleが開発したAIノートアシスタントです。
NotebookLMの最大の特徴は、
自分でアップロードしたドキュメントや資料をAIが読み込み、それに基づいた内容でやり取りできることです。
たとえば、セールスレターや商品企画書、競合分析レポート、顧客アンケート、
あるいは自分がこれまでにまとめたPDF資料など
そういった「知識の詰まった文書ファイル」をNotebookLMに読み込ませておくと、
あとはまるで“その資料の専門家”がすぐ隣にいて、
質問すれば即答してくれるような感覚で対話できます。
これは、ChatGPTのようなゼロベースの会話型AIと決定的に異なる点です。
ChatGPTももちろん優れたツールですが、
情報のベースは大規模な学習データ（インターネット上の膨大な文章）に依存しているため、
時に「自分が持っている資料」とはズレた回答をしてしまうこともあります。
一方、NotebookLMはあくまで
“インポートした自分の資料”をベースにして回答してくれるため、
・このセールスレターの読者の悩みは？
・この3つの資料に共通して使われている言葉は？
・この文書内で最も強く訴求されている価値は？
といった、極めて文脈的で限定的な質問にも的確に答えてくれるのです。
もう少し具体的に言うと、NotebookLMでできる主なことは以下のようなイメージです。
・アップロードした複数のPDFやテキストをまとめて横断的に分析できる
・指定した資料の内容を要約してもらえる（しかも構造的に）
・資料に書かれていることをベースに、「似た表現」「共通する主張」を抽出してくれる
・自分では気づけなかった読者心理のパターンを提案してくれる
こうした機能は、特に「情報発信者」や
「コンテンツビジネスを行う人間」にとって、かなり強力です。
なぜなら、コンテンツ設計やマーケティング、ライティングで一番重要なのは、
「ターゲットの頭の中を正確に想像できるかどうか」だからです。
NotebookLMをうまく使えば、自分の手持ちのセールスレターや
既存資料を“分析用の素材”に変えて、
効率よく「ターゲットの感情と言葉」をあぶり出すことができるというわけです。
また、私が使っていて感じたもう一つの利点は、
複数の資料を“まとめて横断的に見てくれる”という点
これが地味にすごくて、
たとえば3つの異なるセールスレターをアップロードしておいて、
この3つに共通して使われているフレーズは何？
と聞けば、すぐに答えてくれます。
人力でやろうとしたら、それぞれの文面を読み込み、マーカーを引いて、一覧表を作って…
と何時間もかかる作業が、ほんの数十秒で完了するのです。
つまりNotebookLMは、
手元にある情報の意味を整理し、構造化し、使える形に変換してくれるAI
と言えます。
ノートを取るだけでなく、ノートを“理解し、
活用できる知識”に変えてくれる存在
Googleが「AI時代の“知的作業パートナー」としてリリースしたことにも納得できる、
非常に実用的なツールだと感じています。
こうしてNotebookLMの全体像とできることがわかってくると、
「じゃあ、これをどう情報発信に使っていけるのか？」という問いが浮かびます。
そして実際に私が試してみたのが、
複数のセールスレターをインポートして、見込み客の悩み・感情・行動心理を抽出する
という使い方でした。
セールスレターを複数インポートして分析
私がまず最初に行ったのは、複数のセールスレターの準備です。
私は過去に保存していたいくつかのPDF資料やテキストデータをピックアップしました。
ジャンルとしては、「情報商材系」「副業・在宅ワーク系」「コンテンツビジネス系」など、
自分がこれから取り組むテーマと近いものを中心に選びました。
だいたい5本ほどのセールスレターをNotebookLMにアップロードし、
それぞれにざっくりとしたタイトルをつけて管理しました。
ここまではただのノート整理と変わらない作業です。
面白くなってくるのは、ここからです。
NotebookLMには「質問ボックス」があり、
そこに自由に聞きたいことを入力できます。
たとえば私は、次のような質問を投げかけました。
・このセールスレターのターゲットはどんな悩みを抱えているか？
・本文の中で繰り返し登場するキーワードやフレーズを教えて
・読者の購買意欲を高めている具体的な表現や心理的テクニックは？
・この5つのセールスレターに共通して見られる価値観や訴求の傾向は？
・最も強い感情表現が出ている部分とその理由を分析して
驚いたのは、その回答の“構造化されたわかりやすさ”でした。
単に「こんなことが書かれています」という説明だけではなく、
ターゲットは“失敗したくない”“騙されたくない”という不安を強く持っているようです。
繰り返し登場するキーワードは、“仕組み化”“自動化”“スマホだけで”など。
本文の中で“あなたには無理かもしれない”という
逆張りのトーンを使うことで、読み手の反発心理を刺激しています。
といった具合に、人間が1時間かけてようやく言語化できるような
“行間を読んだ考察”を、ほんの数秒で返してくれるのです。
さらに複数レターを横断して分析させると、
このジャンルのセールスでは、
“過去に何度も失敗した経験を持つ読者”を前提にしているものが多いようです。
それを逆手に取り、“あなたにもできる”という
未来志向の表現が用いられている傾向があります。
といった、マーケティング全体に応用できる
共通フレームまで引き出すことができました。
これには本当に驚かされました。
自分で読んで分析しても、
こうした“裏の文脈”まで言語化するのはかなり時間がかかります。
それが、生成AIの客観的な視点と処理速度によって、
何倍も速く、しかも抜け漏れなく俯瞰できる。
さらに有益だったのは、生成AIならではの「問い返し」の姿勢です。
あるセールスレターについて
この部分の意図を詳しく説明して
と聞いたところ、
これは読者の“〇〇な心理”に働きかけるものと考えられますが、
同様のテクニックは他の資料にも見られます。比較してみますか？
といったように、
こちらが気づいていなかった視点を逆提案してくれる場面もありました。
正直、これまで「生成AIは人間の補助ツール」といった程度に考えていましたが、
このNotebookLMを使った分析体験を通じて、
“生成AIの知的補助”という概念が一段階進化していると感じました。
特に情報発信や商品設計のように、
見込み客の頭の中を読み解く力
が求められる分野において、
NotebookLMの活用は非常に相性が良いです。
ここで得られたアウトプットは、
実際に私のコンテンツ設計にも大きく影響を与えてくれました。
ターゲット理解を深めるための生成AI活用アプローチ
情報発信やコンテンツ販売において、
最も重要な要素のひとつが「読み手＝ターゲットの深い理解」です。
年齢や性別といった表面的な属性ではなく、
・日々どんな不安やストレスを感じているのか
・どんな未来を望んでいて、どんな過去に失敗してきたのか
・どんな言葉に反応し、どんな言葉に心を閉ざすのか
そういった“感情の輪郭”に近づくことができたとき、発信の質は一気に変わります。
とはいえ、この「深い理解」を得るのは簡単ではありません。
従来であれば、
・競合商品のセールスレターを読み込む
・SNSやレビュー、YouTubeコメント欄などからリサーチする
・顧客の声をひたすら集めて傾向を抽出する
といった作業を何時間もかけて行う必要がありました。
もちろん今でもこれらは非常に重要ですが、ここに生成AIの力を加えることで、
人間のリサーチでは拾いきれない共通点や傾向
を浮かび上がらせることが可能になってきています。
NotebookLMのようなツールを使えば、単に文章を要約するだけでなく、
以下のような視点でのアプローチが可能になります。
・複数のセールス資料に共通する表現やキーワードを抽出する
→ どの言葉が頻繁に使われているか、どういうストーリー展開が多いか
・読者の感情を刺激している箇所をAIに見つけてもらう
→ 「この文章は不安感を、この部分は希望を煽っています」といったラベリングが可能
・過去の失敗・恐れ・不信感など“ネガティブな動機”を分析する
→ 購買に至るまでの心理障壁を理解する材料に
・“理想の未来像”として描かれているパターンを比較する
→ どんなベネフィットが読み手にとって魅力的なのかを知る
これらは、人間がひとつひとつ読み込んで記録していたら膨大な時間と労力がかかる作業です。
ですが、生成AIを活用することで分析の
「初動スピード」や「抜け漏れのなさ」が格段に上がるというメリットがあります。
もちろん、AIのアウトプットをそのまま鵜呑みにするのではなく、
「自分の目と脳で確かめながら、視点の補助として使う」ことが前提ですが、
少なくとも“ゼロベースでリサーチを始める負担”は大きく減らすことができます。
また、NotebookLMのように
「自分がインポートした資料」に基づいて答えてくれるタイプの生成AIは、
ChatGPTのような汎用的な知識ベースのAIと組み合わせて使うことで、相乗効果が生まれます。
・NotebookLMで読者心理の傾向を抽出する
・ChatGPTで「こういった読者に響く表現を考えて」と依頼する
・実際のコンテンツ制作に活かす（タイトル、冒頭文、ストーリー展開など）
このような連携によって、
「情報の分析」から「表現の設計」まで一気通貫で生成AIの力を借りることができるのです。
特に、初心者や副業で限られた時間の中で発信に取り組んでいる人にとって、
「時間をかけずに深い読者理解を得られる」ことの価値はとても大きいはずです。
人間の直感や共感力が不要になるわけではありません。
むしろ、AIの視点を通すことで見えてくる読者の感情に、
自分の言葉で共感し、寄り添っていける力がより強化される
そんな使い方こそが、
これからのAI時代の発信者に求められてくる在り方なのではないかと感じています。
情報発信の精度を上げるために、NotebookLMをどう活かすか？
ここからはさらに踏み込み、
得られた分析結果を、情報発信にどう落とし込んでいくのか
について考えていきます。
NotebookLMは、読者の悩みや感情を
“言語化”する工程を大きく効率化してくれます。
ただ、それだけで終わらせてしまってはもったいない。
本当に価値があるのは、その言語化された情報を、
どう“コンテンツの表現”に反映させるかという部分です。
① 読者の感情を「言葉に宿す」
生成AIによって抽出された“読者の不安”や“理想の未来像”といった情報は、
単なるリサーチ結果ではなく、あなたが発信するすべての言葉の土台になります。
たとえば、「読者がこれまで副業で何度も失敗してきた」という心理傾向が分かったとしましょう。
その場合、ただ「副業を始めてみましょう」と促すよりも、
これまでいろんな副業に挑戦しては思うような結果が出ずに諦めた─そんなあなたへ
と書くだけで、
“読者の頭の中を見ていたのか？”と感じさせるような強い共感が生まれるのです。
この“ひと言”の違いが、
クリック率、滞在時間、信頼感、すべてに大きく影響します。
NotebookLMで得られた心理傾向や価値観は、
まさに「相手の頭の中にある言葉」を先回りして書くためのヒントの宝庫です。
② コンテンツの「切り口」に差別化をもたらす
もう一つ、NotebookLMの活用で得られる大きなメリットが、
発信内容の切り口を“他とズラす”ための視点が手に入ることです。
今の時代、情報発信をしている人は非常に多く、
特に副業・ビジネス系のジャンルでは似たようなメッセージやトーンのコンテンツが溢れています。
そこで、セールスレターやLPをAIに分析させ、
「よくあるパターン」をあえて洗い出しておくと、
逆に「誰も語っていない角度」が浮き彫りになるのです。
たとえば、多くのコンテンツが
「ラクに稼げる」「再現性が高い」といった“手軽さ”を訴求している場合、自分はあえて
・継続力が結果を左右すること
・誰でもできるけど、やる人は少ないこと
・成果を出すには“地味な仕組み化”が必要なこと
など、“現実的で真面目な視点”から切り込むことで差別化が可能になります。
このように、NotebookLMで「業界の定番」を可視化することで、
自分のポジショニングを調整できるのです。
③ 情報の構造化で「説得力ある発信」ができる
もう一つ大きなポイントは、
NotebookLMの出力は単なる感覚的な言語ではなく、
構造化された知識として提示されることです。
たとえば、
・読者の悩み：繰り返し副業に失敗してきた不信感
・背景にある価値観：「自分でもできる」と言われても信じられない
・必要とされる訴求：失敗した経験に共感したうえで「今回は違う」と思わせる構造
というように、発信者が
なぜこの表現を使うのか
なぜこの順番で説明するのか
という論理的な設計根拠が持てるようになります。
これは、読者の信頼を得るうえでも非常に重要で、
「この人の発信はなんか安心できる」「無理に煽られてない」と感じてもらえる理由になります。
④ コンテンツ制作の生産性が飛躍的に上がる
さらに実務的なメリットとして、
NotebookLMを使って事前にターゲット分析ができていれば、
ブログ記事、メルマガ、セールスコピー、SNS投稿…あらゆる発信がスムーズに進みます。
発信前に迷うことが減るので、
1コンテンツあたりにかける時間も短縮でき、結果として発信量も安定します。
そして何より、“書いていて手応えがある”という実感が湧きやすくなります。
これはただ伝えたいことを話してるだけじゃない。
ちゃんと“相手に届けるための言葉”になってる。
という納得感が積み重なると、
発信はどんどん楽しくなり、自信にもつながっていきます。
生成AIツールはあくまで“補助”ではありますが、
視点の切り替えや分析のスピードという点で、もはや無視できない存在になっています。
NotebookLMはその中でも、「読み手の言語を拾い、構造的に捉える」ための強力な相棒です。
使い方さえ間違えなければ、
これほど情報発信と相性の良いツールはなかなかありません。
最後に、こうしたAI時代の発信者にとって大切な
「生成AIを活かしつつ、どう読者と向き合うのか」という視点から、
情報発信の本質にもう一度立ち返ってみたいと思います。
生成AIを使っても「読者に寄り添う発信」が最重要である理由
ここまで、NotebookLMをはじめとしたAIツールが、
情報発信におけるターゲット理解やコンテンツ設計の手助けになることをお伝えしてきました。
実際に私自身、NotebookLMを活用することで、
セールスレターに潜む読者の感情や価値観をより明確に把握できるようになり、
それが発信の言葉や切り口にも良い影響をもたらしました。
ただ、ここでひとつ強調しておきたいことがあります。
それは、どれだけ生成AIを使いこなせても、どれだけ効率的にリサーチができても、
「最終的に読者の心を動かすのは、人間の“共感”と“誠実さ”だということです。
生成AIの分析が的確になっても、
それをどう解釈し、どう表現するかは私たち人間に委ねられています。
どんなに精密なデータが手に入ったとしても、
・それをどう使うか
・その情報にどんな感情を込めるか
・どんな温度感で読者に語りかけるか
この部分だけは、生成AIには担えない領域です。
私たち発信者が届ける言葉は、読み手の目に映る文章であると同時に、
その奥にある“人柄”や“想い”を伝える手段でもあります。
たとえば、NotebookLMが
「このセールスレターの読者は、過去の失敗に対して強い不安を持っている」と教えてくれたとします。
そこに「安心してください」とただ書くのか、
それとも「私自身も同じように、うまくいかない時期がありました」
と、読み手と同じ目線で語りかけるのか。
この違いは、文章の表面的な“うまさ”ではなく、
どれだけ読者の痛みに寄り添えているかで決まるのだと思います。
生成AIはツールです。
私たちの考える力を補い、分析を助け、視点を増やしてくれます。
しかし、その先で読者の背中をそっと押す言葉、
読者が思わず「この人の話、もっと聞いてみたい」と感じる瞬間をつくるのは、
やはり発信者の“人間性”そのものなのだと、改めて実感しています。
今は「生成AIに頼ればなんでもできる」と錯覚しがちな時代でもあります。
しかし、生成AIがどれだけ進化しても、
届けたい相手の顔を思い浮かべながら言葉を紡ぐ
という人間らしい発信の本質は変わることがないと思います。
だからこそ、私たちは生成AIに依存するのではなく、
共に歩みながら、より読者に優しい発信を目指していくべきではないでしょうか。
今回は、GoogleのNotebookLMを活用したターゲットリサーチの体験をもとに、
生成AIが情報発信の質をどう高めてくれるのか、そしてどこまで活用できるのかについて、
私の視点から解説させていただきました。
この内容が、あなたの発信活動やリサーチのヒントになれば幸いです。
