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自分のNote記事を全部NotebookLMで分析する方法【初心者向け完全手順】 #AIと振り返ってみた

よしまつ

Note記事をすべてNotebookLMで分析できるようにする手順書

（Note執筆者向け／NotebookLM初心者対応）


この手順でできること

  • 自分が書いた すべてのNote記事をNotebookLMに登録

  • NotebookLMに対して

    • 「自分の記事の傾向は？」

    • 「よく書いているテーマは？」

    • 「伸びた記事とそうでない記事の違いは？」
      などを まとめて質問できる

  • 過去記事の棚卸し・再編集・有料化検討にも使える

全体の流れ（最初に俯瞰）

  1. Noteの記事を XMLでエクスポート

  2. XMLを Googleドキュメントに貼り付け

  3. Googleドキュメントを NotebookLMのソースに登録

  4. NotebookLMの Data Table機能 で記事一覧表を作る

  5. 一覧表を Googleスプレッドシートにエクスポート

  6. 記事URLをまとめてコピー

  7. NotebookLMに Webサイト（URL）として一括登録

  8. NotebookLMで自分の記事について自由に質問する

手順①：Noteの記事をXMLでエクスポートする

  1. Noteにログイン

  2. 右上のプロフィールアイコンを選択しメニューを表示

  3. [ 自分の記事 ] を選択

  4. 「自分の記事」の右上、[ エクスポート ] を選択

  5. [ エクスポートを開始 ] を選択

  6. エクスポート開始のメールが届き、エクスポート開始後、3日以内にエクスポートの完了メールが届く

  7. 完了メール内の [ ダウンロードページ ] を選択

  8. [ ダウンロード ] を選択

  9. 任意の保存先にデータがXMLファイルとしてダウンロードされる　

※ ここでは
「人間が読む」より「データとして扱う」ことが目的です。

手順②：XMLをブラウザで開く → Googleドキュメントへ貼り付け

  1. ダウンロードした XMLファイルをブラウザで開く　※Windowsの標準設定ではXMLファイルをダブルクリックするとブラウザで開くようになっています。

  2. 表示された内容を すべて選択（Ctrl / Cmd + A）

  3. コピー

  4. Googleドキュメントを新規作成

  5. そのまま貼り付け

ポイント

  • 体裁は崩れてOK

  • 見た目は気にしなくてよい

  • NotebookLMは「構造」を読むので問題なし

  • NotebookLMはXMLファイルをそのままソースとして読み込むことができません。txtやPDFに変換する方法もありますが、今回は手っ取り早くGoogleドキュメントにコピペという手段をとります。

手順③：GoogleドキュメントをNotebookLMに読み込ませる

  1. NotebookLMを開く

  2. 新しいNotebookを作成

  3. 「ソースを追加」

  4. Googleドキュメントを選択

  5. 先ほど作成したドキュメントを指定

これで
👉 NotebookLMが「自分の全Note記事の生データ」を認識 します。
ここからで手順⑧までとんでもOK、その場合は全データのみかつ文章のみの分析になります。また後述する記事のURLを指定する場合に比べるとやや精度が落ちます。

手順④：Data Table機能で記事一覧を作る

NotebookLM右側の Data Table（データテーブル） 機能を使用します。
※DataTable機能は12/22現在Google AI Pro以上の課金ユーザーのみの機能です。おそらく2,3週間程度で無料ユーザーにもも使えるようになるはず。

入力するプロンプト（そのまま使えます）

ブログのタイトルと投稿日時、公開中か否か、記事のURLを抜き出し、
時系列順に並べてください。

ここで起きていること

  • XMLの中身から以下の項目を自動で抽出し、表形式で整理されます。

    • 記事タイトル

    • 投稿日時

    • 公開／非公開

    • 記事URL

手順⑤：Data TableをGoogleスプレッドシートにエクスポート

  1. Data Tableの エクスポート機能 を使用

  2. Googleスプレッドシートとして出力

この時点で
👉 自分のNote記事一覧表（データベース）が完成

手順⑥：記事URLをコピー（必要なら未公開記事を除外）

  1. Googleスプレッドシートを開く

  2. 必要に応じて「未公開/draft」記事をフィルターで非表示して「公開中/publish」のみ表示

  3. 記事URLの列の分析する期間だけをまとめてコピー

手順⑦：NotebookLMにWebサイトとしてURLを一括登録

  1. NotebookLMに戻る

  2. 「ソースを追加」

  3. 「リンク（Webサイト）」を選択

  4. コピーしたURLを まとめてペースト

  5. 登録実行

注意点（重要）

  • Google AI Proに課金している場合でも
    1 NotebookあたりURLは最大300件（無料だと100件だったかな？）

  • 300件を超える場合は
    Notebookを分けて管理する必要があります

  • 有料記事はアクセスがブロックされるため登録しても読み込みに失敗します。

  • 有料記事は手順③で登録したGoogleドキュメントからXMLの形で読み取りますので、精度はおちますが分析できないわけではありません。

手順⑧：NotebookLMで自分の記事を分析する

ここからが本番です。

例：すぐ使える質問

  • 「私の記事で一番多いテーマは何ですか？」

  • 「アクセスが伸びやすい記事の共通点は？」

  • 「有料Noteに向いていそうな記事はどれ？」

  • 「文章の癖や改善点を指摘してください」

  • 「過去記事を再編集するとしたら優先順位を付けて」

NotebookLMは
「自分専用の編集者・分析担当」 として使えます。

私の今年のNote記事を振り返る

ここでテーマだったAIと振り返ってみたを実行します。6月から再開したNote全記事を読み込ませて以下の質問をしてみました。

「今年のAIに対する興味を時系列順にまとめてください。」

1. 【6月〜7月】AIの「声」と「予測能力」への衝撃

この時期、氏はAIによる**「音声生成」と「精度の高い分析」**に強い関心を示しています。

• 音声合成の進化: GoogleのNotebookLMが提供する「音声概要（Audio Overview）」機能の自然さに衝撃を受け、これをラジオ番組制作に応用できないかと考え始めます。

• 実験的活用: 敢えてAIに「地球平面説」などの怪文書を書かせ、それをNotebookLMで対話形式の音声にするなど、AIの「無駄遣い」を通じた娯楽性を追求しました。

• 高度な予測: Gemini 2.5 Pro (Deep Research) を使い、M-1グランプリの決勝進出者を予想させたところ、お笑いファンも納得する驚くほど妥当な分析結果が出たことに驚愕しています。

2. 【8月〜9月】実務への応用とワークフローの構築

夏から初秋にかけては、AIを単なる遊び道具から、**「特定の目的を達成するための実用的なツール」**へと昇華させています。

• 動画制作の自動化: NotebookLMで生成した音声を、日本発のAI NoLang 4.0 に投入することで、台本なしで数分で動画を完成させる効率的なワークフローを確立しました。

• 複雑な制度の理解: 市議会議員のリコール制度といった難解な法的手続きをAI（Gemini）と整理し、具体的なロードマップを作成しています。

• パーソナルデータの活用: 過去9年分の自分のブログ記事をNotebookLMに読み込ませ、自己分析や旅行記の整理を行う「内面旅行」を試みました。

3. 【10月】動画生成AIの「制御」と「アプリ開発」

秋に入ると、映像生成AIの台頭に伴い、**「いかにAIを意図通りに操るか」**という技術的な関心が高まっています。

• 動画生成AIの深掘り: Sora2を用いて架空の芸人動画を作成したり、セリフ・動作・効果音のタイミングを合わせるための「シーン分割」や「無音指定」といったプロンプト技術を研究しました。

• ノーコード開発: GeminiのCanvas機能を活用し、早押し判定機やキングオブコントの採点傾向診断ツールなど、数秒で実用的なWebアプリのコードを生成させています。

• 統計的分析: ドラフト会議の「くじ運」を期待値と分散から偏差値化するなど、AIを数学的な分析パートナーとして活用しています。

4. 【11月】ハルシネーション（幻覚）と倫理への洞察

11月は、AIがつく「もっともらしい嘘」や、プラットフォーム上の不正利用など、AIの負の側面や限界に注目しています。

• AIの嘘との対峙: Grok 4.1が実在しない劇団の公演情報を詳細にでっち上げた過程を記録し、ハルシネーション（幻覚）の恐ろしさと、それを逆手に取った創作の可能性を考察しました。

• ネット社会の闇: note内での自動スクリプト（bot）による「不自然なスキ」の増殖を分析し、注意喚起を行っています。

• 表現の境界線: 各種の画像生成AIに「金粉アート」を描かせ、各ツールの倫理フィルターの強弱を比較実験しました。

5. 【12月】爆速出版と「デジタル考古学」の集大成

年末にかけて、これまでの知見を統合し、**「大量・高速なアウトプット」**を実現しています。

• 1週間でのKindle出版: ChatGPTで原作を書き、Geminiでマンガ化するという手順で、わずか1週間で電子書籍を2冊出版するという驚異的なスピード感を披露しました。

• 平成デジタル考古学: NotebookLMのスライド機能を駆使し、アスキーアート、iモード、ニコニコ動画といった過去のネット文化をAIマンガ形式でアーカイブ化する連載を加速させました。

• 本格的な創作への挑戦: ストーリーマンガのコンテストに応募するなど、AIを単なる補助ではなく、創作の主体に近いパートナーとして扱うようになっています。

とにかくNotebookLM他AIで遊び倒した下半期だったということみたいです。

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