展示会で収集した大量のパンフレットの整理に悩んでいませんか？NotebookLMを活用すれば、複数の資料を一括で要約し、効率的な報告書作成が可能です。ビジネスの成果を最大化するAI活用術を詳しく解説します。従来の手作業による整理から脱却し、戦略的な情報分析を実現しましょう。
展示会後の資料整理、こんな悩みありませんか？
展示会やビジネスイベントに参加すると、気づけば大量のパンフレットやカタログが手元に集まります。「あの会社の製品、興味深かったけど詳細を思い出せない」「これだけの資料を上司に報告するのに何時間かかるだろう」そんな経験をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
従来の方法では、一つひとつの資料を手作業で読み込み、重要なポイントを抜き出して報告書にまとめる作業が必要でした。しかし、この作業には多くの時間と労力が必要で、本来注力すべきビジネス戦略の検討に十分な時間を割けないという課題がありました。
NotebookLMが変える展示会資料の活用方法
Googleが開発したNotebookLMは、こうした課題を根本的に解決するAI生成ツールです。複数の文書を同時に読み込み、内容を理解して要約や分析を行う機能により、展示会で収集したパンフレットの効率的な活用が可能になります。
NotebookLMの基本機能
NotebookLMは、PDF、テキストファイル、Google ドキュメントなど、様々な形式の文書を同時に処理できます。単純な文字認識にとどまらず、文書の内容を理解し、関連性を分析して、包括的な洞察を提供します。
特に展示会資料の処理において優れているのは、複数企業の製品情報やサービス内容を比較分析し、競合状況や市場動向を客観的に整理できる点です。
展示会パンフレット収集から報告書作成までの実践的ワークフロー
ステップ1：効率的な資料収集戦略
展示会当日から、NotebookLMでの活用を前提とした資料収集を行います。
デジタル化を前提とした収集方法
– パンフレットと併せて、企業担当者の名刺やメモを整理
– スマートフォンのカメラ機能を活用して、ブース展示の写真も記録
– 興味度や優先度に応じて、資料に簡単な分類タグを付与
収集時の注意点
– 後で判別できるよう、会社名や製品名が明確な資料を選択
– 価格表や技術仕様書など、具体的な情報が記載された資料を優先
– 競合他社の資料も積極的に収集し、比較分析の材料とする
ステップ2：NotebookLMへの一括アップロード
展示会から帰社後、収集した資料をデジタル化してNotebookLMに読み込ませます。
資料のデジタル化
– スキャナーアプリを使用してパンフレットをPDF化
– 解像度は文字が判読できる程度（300dpi程度）に設定
– ファイル名には会社名と資料の種類を含める（例：「ABC株式会社_製品カタログ.pdf」）
NotebookLMでの処理手順
1. 新しいノートブックを作成
2. 収集した全資料を一括でアップロード
3. 各資料にタグや分類を設定
4. 処理完了を待って分析開始
ステップ3：AI による一括要約と分析
NotebookLMの強力な分析機能を活用して、大量の資料から有意義な情報を抽出します。
基本的な要約作業
– 各企業の主力製品・サービスの概要
– 価格帯や提供条件の整理
– 技術的特徴や競合優位性の分析
– 導入事例や実績の比較
高度な分析機能の活用
– 業界トレンドの把握
– 競合企業間の位置づけ分析
– 自社のビジネスとの関連性評価
– 今後のビジネス機会の発見
ステップ4：目的別報告書の自動生成
NotebookLMでは、収集した情報を基に様々な視点からの報告書を生成できます。
経営陣向けエグゼクティブサマリー
– 市場動向の概要
– 主要な競合情報
– ビジネス機会の評価
– 戦略的推奨事項
営業チーム向け詳細レポート
– 顧客ニーズの分析
– 競合製品との比較表
– 価格競争力の評価
– 営業戦略への提言
技術開発チーム向け分析資料
– 技術トレンドの整理
– 競合技術の詳細分析
– 自社技術との比較
– 今後の開発方向性
NotebookLM活用による具体的なメリット
作業時間の大幅短縮
従来、20社分のパンフレットを整理して報告書を作成するには、2-3日の作業時間が必要でした。NotebookLMを活用することで、この作業を数時間に短縮できます。
時間短縮の内訳
– 資料読み込み：3時間 → 30分
– 要点整理：4時間 → 1時間
– 報告書作成：8時間 → 2時間
– 合計：15時間 → 3.5時間（約77%の時間短縮）
分析精度の向上
人間の記憶や注意力には限界がありますが、AIは膨大な情報を客観的に処理できます。
精度向上のポイント
– 見落としがちな重要情報の発見
– 複数資料間の関連性の把握
– 定量的データの正確な比較
– バイアスのない客観的評価
戦略的思考への集中
単純作業から解放されることで、より戦略的な思考に時間を使えるようになります。
戦略的活動の例
– 市場参入戦略の検討
– パートナーシップ構築の計画
– 新製品開発のアイデア創出
– 競合対策の立案
業界別活用事例
IT・ソフトウェア業界
収集対象：SaaS製品カタログ、技術仕様書、価格表
分析ポイント：機能比較、導入コスト、セキュリティ要件
報告書の特徴：技術的詳細度が高く、ROI計算を含む
製造業
収集対象：設備カタログ、部品仕様書、メンテナンス情報
分析ポイント：性能比較、耐久性、保守性
報告書の特徴：数値データが豊富で、TCO分析を重視
小売・流通業
収集対象：商品カタログ、販促資料、流通条件
分析ポイント：商品ラインナップ、価格競争力、マージン構造
報告書の特徴：市場性と収益性のバランスを重視
NotebookLM活用時の注意点とベストプラクティス
セキュリティ面での配慮
展示会で収集した資料には、競合情報や機密性の高い内容が含まれる場合があります。
セキュリティ対策
– 社内セキュリティポリシーの確認
– アクセス権限の適切な設定
– 処理後の資料の適切な管理
– 外部共有時の承認プロセス
情報の正確性確保
AIによる分析結果は、必ずしも100%正確とは限りません。
精度向上のための取り組み
– 重要な情報は元資料との照合
– 複数の視点からの検証
– 専門家によるレビュー
– 継続的な改善
効果的な質問の仕方
NotebookLMから有益な洞察を得るためには、適切な質問の設定が重要です。
効果的な質問例
– 「各社の製品を価格帯別に分類して比較してください」
– 「当社の既存製品と競合する可能性が高い製品を特定してください」
– 「今回の展示会で見つかった新しい技術トレンドを整理してください」
今後の展望とさらなる活用方法
継続的な情報収集システムの構築
NotebookLMを活用した展示会資料の分析を継続することで、業界動向の長期的な変化を把握できます。
システム化のメリット
– 年次比較による市場変化の可視化
– 競合企業の戦略変化の追跡
– 自社のポジション変化の客観的評価
他部署との情報共有強化
分析結果を社内の関連部署と共有することで、組織全体の市場理解を深められます。
共有方法の工夫
– ダッシュボード形式での情報提供
– 定期的な報告会の開催
– 部署別カスタマイズレポートの作成
展示会で収集したパンフレットは、適切に活用すれば貴重なビジネス情報の宝庫です。NotebookLMを活用することで、この情報を効率的に処理し、戦略的な意思決定に役立てることができます。
従来の手作業による整理から脱却し、AIの力を活用した情報分析により、展示会参加の投資対効果を最大化しましょう。今回ご紹介した方法を参考に、次回の展示会参加時にはぜひNotebookLMを活用してみてください。
