NotebookLMを活用して統合報告書の読み込みと分析を効率化し、自社のSDGs・CSRへの貢献度を体系的に整理する方法を解説。AI生成ツールを使った統合報告書作成のポイントと実践的な活用テクニックを紹介します。
はじめに：統合報告書とSDGs貢献度整理の重要性
近年、企業の社会的責任（CSR）や持続可能な開発目標（SDGs）への取り組みが重要視される中、統合報告書の作成は多くの企業にとって必須の業務となっています。しかし、膨大な情報を整理し、自社の貢献度を適切に評価・整理することは、多大な時間と労力を要する作業です。
そこで注目されているのが、GoogleのAI生成ツール「NotebookLM」を活用した統合報告書の分析と整理です。NotebookLMは、大量の文書データを読み込み、AIが内容を理解して様々な形式で情報を整理・出力できる革新的なツールです。
本記事では、NotebookLMを使って統合報告書の読み込みから自社のSDGs・CSR貢献度の整理まで、効率的に行う方法について詳しく解説していきます。
NotebookLMとは：統合報告書分析に最適なAI生成ツール
NotebookLMは、Googleが開発した文書分析・生成AI ツールです。従来のチャットボット型AIとは異なり、特定の文書群を「ソース」として読み込ませることで、その内容に基づいた高精度な分析と情報生成が可能です。
NotebookLMの主要機能
文書読み込み機能
– PDF、テキストファイル、Webページなど様々な形式の文書を読み込み可能
– 最大50個のソースファイルを同時に扱える
– 一つのファイルあたり最大500,000語まで対応
分析・要約機能
– 読み込んだ文書の内容を自動的に要約
– キーポイントの抽出と整理
– 複数文書間の関連性分析
質問応答機能
– 読み込んだ文書内容に基づいた質問への回答
– 根拠となる文書箇所の明示
– 文脈を考慮した詳細な回答生成
これらの機能により、統合報告書の複雑な内容を効率的に分析し、SDGs・CSRに関する貢献度を体系的に整理することが可能になります。
統合報告書の読み込み：NotebookLMセットアップから実践まで
ステップ1：NotebookLMの初期設定
まず、NotebookLMにアクセスし、新しいノートブックを作成します。統合報告書分析専用のノートブックを作成することで、情報を整理しやすくなります。
ノートブック作成のポイント
– プロジェクト名は「統合報告書_2024年度_SDGs分析」など、具体的で識別しやすい名前を付ける
– 分析対象期間や範囲を明確にする
– 複数年度を比較する場合は、年度別にノートブックを分ける
ステップ2：統合報告書の読み込み準備
統合報告書を効果的に読み込ませるため、事前準備が重要です。
文書の整理方法
– メインの統合報告書（PDF形式が推奨）
– 関連するCSRレポート
– SDGs関連の個別レポート
– 前年度の統合報告書（比較分析用）
読み込み前のチェックポイント
– ファイルサイズが上限内であることを確認
– スキャンPDFの場合、テキスト認識済みであることを確認
– 機密情報が含まれていないかの最終確認
ステップ3：段階的な文書読み込み
NotebookLMに統合報告書を読み込む際は、段階的に行うことが効果的です。
第1段階：メイン文書の読み込み
1. 最新年度の統合報告書をアップロード
2. NotebookLMが内容を解析するまで待機
3. 自動生成される要約を確認し、正しく読み込まれているかチェック
第2段階：関連文書の追加
1. CSRレポートや持続可能性レポートを追加
2. 各文書に適切なタイトルと説明を付与
3. 文書間の関連性をNotebookLMに認識させるためのタグ付け
第3段階：比較用文書の読み込み
1. 前年度の統合報告書を追加
2. 業界標準やベンチマーク資料の追加
3. 外部評価機関のレポート（利用可能な場合）
SDGs貢献度の体系的分析手法
SDGs17目標への貢献度マッピング
NotebookLMを使って、自社の取り組みをSDGsの17の目標に対してマッピングし、貢献度を定量的・定性的に評価していきます。
分析クエリの例
「この統合報告書で言及されているSDGs目標1（貧困をなくそう）に関連する取り組みを全て抽出し、それぞれの取り組みが目標達成にどの程度貢献しているか、具体的な数値データと併せて整理してください。」
目標別詳細分析
– SDGs目標1-6（社会課題）：雇用創出、教育支援、健康経営、ジェンダー平等、水資源管理など
– SDGs目標7-12（経済課題）：再生可能エネルギー、働きがい、技術革新、不平等解消、持続可能な都市、責任ある消費
– SDGs目標13-17（環境・パートナーシップ）：気候変動対策、海洋保護、陸上資源、平和と公正、パートナーシップ
貢献度評価フレームワーク
定量的評価指標
– CO2削減量・削減率
– 再生可能エネルギー利用率
– 女性管理職比率
– 従業員満足度スコア
– 地域雇用創出数
– 教育支援プログラム受益者数
定性的評価指標
– イノベーションの社会的インパクト
– ステークホルダーエンゲージメント質
– サプライチェーン透明性
– リスク管理体制の充実度
NotebookLMに対して以下のような質問を投げかけることで、包括的な分析が可能です：
「統合報告書に記載されている環境関連の取り組みについて、SDGs目標13（気候変動に具体的な対策を）への貢献度を、以下の観点から評価してください：
1. 具体的な数値目標とその達成状況
2. 他社や業界標準と比較した際の優位性
3. 今後の改善余地と課題
4. ステークホルダーへのインパクト」
マテリアリティ（重要課題）の特定と優先順位付け
マテリアリティ分析のプロセス
統合報告書におけるマテリアリティの特定は、企業価値創造にとって重要な課題を明確にする核心的なプロセスです。NotebookLMを活用することで、このプロセスを効率化できます。
ステップ1：課題の抽出
NotebookLMに以下のような指示を出し、統合報告書から重要課題を抽出します：
「統合報告書の中で、ステークホルダーにとっての重要度と自社の事業への影響度の両方が高いと記載されている課題を全て抽出し、それぞれについて具体的な根拠と取り組み内容をまとめてください。」
ステップ2：優先順位の分析
抽出された課題について、以下の観点から優先順位を分析します：
– ステークホルダーへのインパクト度
– 事業への影響度
– 対応の緊急性
– 競合他社との差別化要因
ステップ3：マテリアリティマップの作成支援
NotebookLMの分析結果を基に、縦軸を「ステークホルダーにとっての重要度」、横軸を「自社への影響度」とするマテリアリティマップを作成します。
KPIとターゲット設定の最適化
SMART原則に基づくKPI設定
NotebookLMを使って、既存のKPIがSMART原則（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）に適合しているかを評価し、改善提案を得られます。
「現在設定されているSDGs関連のKPIについて、SMART原則の観点から評価し、より効果的な指標設定の提案をしてください。また、業界のベストプラクティスとの比較も含めてください。」
長期・中期・短期目標の整合性確認
統合報告書に記載された様々な期間の目標について、相互の整合性と実現可能性を分析します。
ステークホルダー別影響度分析
ステークホルダーマッピングと影響度評価
主要ステークホルダーの特定
– 投資家・株主
– 従業員・労働組合
– 顧客・消費者
– 取引先・サプライヤー
– 地域コミュニティ
– NGO・NPO
– 政府・規制当局
– メディア
NotebookLMに対して、各ステークホルダーグループに対する影響度と期待値を分析するよう指示します：
「統合報告書の記載内容から、各ステークホルダーグループ（投資家、従業員、顧客、地域コミュニティ等）に対するSDGs関連取り組みの影響度を分析し、それぞれの期待値との整合性を評価してください。」
エンゲージメント戦略の効果測定
コミュニケーション効果の分析
統合報告書に記載されたステークホルダーエンゲージメントの取り組みについて、その効果を定量的・定性的に評価します。
フィードバック循環システムの評価
ステークホルダーからのフィードバックが統合報告書や企業戦略にどのように反映されているかを分析し、改善点を特定します。
データの可視化と報告書作成支援
NotebookLMの出力機能活用
自動要約機能の活用
NotebookLMの自動要約機能を使って、SDGs貢献度に関するエグゼクティブサマリーを作成します。
質問ベースの深掘り分析
特定のSDGs目標や課題について、詳細な質問を投げかけることで、深い洞察を得られます：
「SDGs目標8（働きがいも経済成長も）に関連する取り組みについて、以下の観点から詳細な分析を行ってください：
1. 具体的な施策とその効果
2. 従業員エンゲージメント向上への寄与
3. 経済価値創造との関連性
4. 今後の改善課題と機会」
レポート作成の効率化
セクション別コンテンツ生成
統合報告書の各セクション（ESG戦略、マテリアリティ、KPI等）について、NotebookLMを使って初稿コンテンツを生成し、編集作業を効率化できます。
比較分析レポートの自動生成
前年度との比較や業界ベンチマークとの比較分析レポートを、NotebookLMの支援を受けて作成します。
実践的活用テクニック
効果的なプロンプト設計
構造化された質問の作成
NotebookLMから最適な回答を得るため、以下の構造で質問を設計します：
1. 背景・コンテキストの説明
2. 具体的な分析対象の指定
3. 求める分析の観点・フレームワーク
4. 出力形式の指定
段階的深掘りアプローチ
複雑な分析については、段階的に質問を深めていくアプローチが効果的です：
第1段階：全体概要の把握
第2段階：特定領域の詳細分析
第3段階：課題と改善提案の抽出
ワークフロー最適化のポイント
分析テンプレートの作成
毎年の統合報告書分析で使用するプロンプトテンプレートを作成し、効率化を図ります。
チーム内での知見共有
NotebookLMで得られた洞察や効果的なプロンプトを、チーム内で共有し、組織全体の分析能力を向上させます。
継続的改善プロセス
分析結果の精度や有用性を定期的に評価し、プロンプトや分析手法を継続的に改善します。
まとめ：NotebookLMで実現する統合報告書分析の未来
NotebookLMを活用した統合報告書の分析と自社SDGs貢献度の整理は、従来の手作業ベースのアプローチを大幅に効率化し、より深い洞察を得ることを可能にします。
特に以下の点で大きなメリットがあります：
作業効率の劇的向上
数百ページに及ぶ統合報告書の分析作業を、数時間から数日で完了できるようになります。
分析品質の向上
人間の見落としを減らし、AIの客観的視点を活用することで、より包括的で精密な分析が可能になります。
継続的モニタリングの実現
定期的な分析プロセスを標準化することで、SDGs貢献度の継続的なモニタリングと改善が可能になります。
ステークホルダーコミュニケーションの強化
分析結果を基にした説得力のある報告書作成により、ステークホルダーとのより効果的なコミュニケーションが実現できます。
今後、AI生成ツールの性能向上とともに、統合報告書分析の自動化はさらに進展していくことが予想されます。NotebookLMのような先進的ツールを早期に導入し、組織内にノウハウを蓄積することで、競合他社に対する優位性を確立できるでしょう。
企業のサステナビリティ担当者や統合報告書作成チームにとって、NotebookLMは必須のツールとなりつつあります。本記事で紹介した手法を参考に、ぜひ実践してみてください。
