NotebookLMとWhisperを組み合わせた音声日記の文字起こしワークフロー

「音声日記の内容を後から検索したい」「聴き返す時間がないけど要点だけ把握したい」という人に、NotebookLMとWhisperを組み合わせたワークフローが役立ちます。音声で話したことをテキストに変換し、AIで整理するこの組み合わせは、音声日記の弱点を補います。この記事では、具体的な手順を解説します。

なぜNotebookLM + Whisperなのか

Whisper: OpenAIが開発した音声認識モデルで、日本語の精度が高くローカルでも動作します。話した音声をテキストに変換する役割を担います。無料で使えるバージョンもあり、録音データをそのまま文字起こしできます。

NotebookLM: Googleが提供するAIノートツールで、アップロードしたドキュメントに対して質問・要約・分析ができます。Whisperで文字起こしした音声日記テキストをNotebookLMに入れることで、「今週の日記を要約して」「最近自分がよく話しているテーマは何か」という問いに答えてもらえます。

ワークフローの全体像

録音（スマホ）→ Whisperで文字起こし → NotebookLMで分析

この3ステップで、音声日記の「検索できない・聴き返す時間がない」という弱点を解消します。

STEP 1: 録音する

スマホのボイスメモアプリや音声日記アプリで録音します。ファイル形式はmp3やm4aで問題ありません。録音が終わったら、音声ファイルをPCに転送します（AirDropやGoogleドライブ経由が便利）。iPhoneのボイスメモアプリを使っている場合は、保存したい音声を長押し → 「共有」をタップし、共有先でNotebookLMアプリ（またはブラウザ）を選択すると、直接アップロードできます。Android・PCブラウザからでも同様の操作が可能です。MP3・M4A・WAV形式に対応しています。

迷った時のおすすめ開始フレーズ:

「今日の気分は〜」
「最近ずっと頭にあること：〜」
「今週一番印象に残ったのは〜」

声景を使う場合、AIが沈黙や文脈を読んで「なぜそう感じるんですか？」などの問いを差し込んでくれます。これにより、一人で録るより深い思考が引き出されます。

STEP 2: Whisperで文字起こしする

ローカルで使う場合: Python環境があればOpenAI Whisperをインストールして実行できます。コマンドラインで whisper 音声ファイル.mp3 --language Japanese を実行すると、テキストファイルが生成されます。複数の音声メモをまとめて処理したい場合は、シンプルなシェルスクリプトで自動化することも可能です。

Webサービスを使う場合: Whisperを使ったWebサービス（各種文字起こしサービス）に音声ファイルをアップロードする方法もあります。

文字起こしの精度は話し方にもよりますが、日常会話レベルであれば実用十分です。固有名詞は確認が必要な場合があります。

iPhoneユーザーであれば、iOS 17以降で「ボイスメモ」アプリで録音した音声は自動的にテキスト化されます。再生画面の下部にトランスクリプトが表示されるので活用しましょう。Androidの場合は、Googleドキュメントを開き、「ツール」→「音声入力」を使って録音内容を読み上げるか、Google Recorderアプリで録音すると自動でテキスト化されます。

テキスト化されたデータは、メモアプリやGoogleドキュメントに「2026-03-28.txt」のように日付ファイル名で保存しておくと、後から管理しやすくなります。

STEP 3: NotebookLMで分析する

文字起こしテキストをNotebookLMのソースとして追加します。週分・月分まとめてアップロードすることで、「今月の音声日記で繰り返し出てきたテーマは？」「先月と今月で変化したことは？」という問いに答えてもらえます。

NotebookLMは複数のドキュメントをまとめて参照できるため、「複数週分の音声日記から総括を作る」という使い方が特に効果的です。無料版の上限は1ノートブック50ソースなので、毎日録音する場合は「1ヶ月＝1ノートブック」の運用が現実的です。月が変わったら新しいノートブックを作る習慣をつけると管理しやすくなります。

NotebookLMを「日記をまとめてくれるツール」として使うと、出力が表面的になりがちです。自己分析として使うには、問いの質が重要です。例えば、以下のような問いを投げかけることで、感情パターンを浮かび上がらせることができます。

「今月の記録を読んで、私がポジティブな気持ちになっていたのはどんな状況ですか？」
「逆に、消耗している・しんどいと言っている場面はどんな状況が多いですか？」
「繰り返し出てきているテーマや言葉はありますか？」

さらに、以下のような問いで自己理解を深掘りできます。

「今月の自分の言葉から、私が大切にしていそうな価値観を3つ挙げてください」
「この記録を見て、来月の自分に一言アドバイスするとしたら何と言いますか？」

NotebookLMには「音声概要（Audio Overview）」という機能もあります。アップロードしたドキュメントや音声をもとに、2人の話し手がその内容を議論するポッドキャスト形式の音声を自動生成します。この機能を使うと、1ヶ月分の音声日記から「先月の自分を振り返るポッドキャスト」が自動生成されます。自分の発言を第三者視点でまとめてもらう、という体験は振り返りの質を変えます。日本語での音声概要生成は2025年4月に対応し、現在は自然な日本語で生成されます。

2026年最新：WhisperとNotebookLMの進化

2026年時点でWhisperのAPI精度はさらに向上し、日本語の口語・方言認識が改善されています。また、2026年の研究（Fablaアプリ検証研究）では、音声日記はテキスト入力より平均2倍の語数を引き出すことが実証されました。NotebookLMもアップデートを重ね、より自然な日本語での音声概要生成が可能になっています。Redditでも「Thesis Proposal and NotebookLM」などの活用事例が話題となっており、音声日記 → Whisper文字起こし → NotebookLM分析のワークフローは研究・自己分析の両面で注目が高まっています。

声景編集部の見解

WhisperとNotebookLMの組み合わせは、音声日記を「閉じた記録」から「検索・分析できる知識ベース」に変えます。自分の思考・感情・気づきのデータベースが、時間をかけて蓄積されます。この仕組みを一度作ると、音声日記の継続意欲も高まります。

声景（Koekei）は音声ジャーナリングの習慣化と自己理解の観点から、NotebookLMとの組み合わせを積極的に紹介しています。声景が「話しながら深める」ツールとして機能する一方、NotebookLMは「蓄積した声を振り返る」ツールとして機能します。まず声景で毎日話す習慣をつくり、月末にNotebookLMで整理する——このサイクルが長期的な自己理解の深化に有効だと考えています。

声景について

声景（Koekei）は、録音しながらAIがリアルタイムで「問いのカード」を差し込むジャーナリングツールです。録音しながらすでにAIが思考を深める問いを返してくれるため、文字起こしとの組み合わせでさらに豊かな記録になります。現在β版のウェイトリストを受け付けています。また、声景とNotebookLMは目的が異なります。声景は「録音しながらAIが問いを返してくれる」リアルタイム型ツール。NotebookLMは「蓄積した記録をあとから分析する」事後整理型ツールです。この2つを組み合わせると、声景で話すことでAIの問いかけで思考が深まり、内容の濃い音声が録れます。そして、声景での録音を定期的にNotebookLMにアップロードして蓄積し、月末に「今月の自分のパターン」を分析するというサイクルが生まれます。声景だけでは「今この瞬間の深掘り」に強く、長期的な自己分析はしにくいですが、NotebookLMだけでは「話す内容が浅い」まま蓄積されやすいという課題を、両方使うことで補完できます。

まとめ

WhisperはOpenAIの音声認識モデルで日本語精度が高く、音声ファイルをテキストに変換できる
NotebookLMはアップロードしたテキストへの質問・要約・分析が可能で、週分・月分をまとめた総括に使える
録音→Whisper文字起こし→NotebookLM分析の3ステップで音声日記の「検索できない」弱点を解消できる
NotebookLMに「自分がいつ一番イライラするか」と質問すると、客観的な分析結果を得られる
NotebookLMの音声概要機能で「先月の自分のポッドキャスト」を自動生成できる
声景とNotebookLMを組み合わせることで「話す→深める→蓄積する」サイクルが実現する

NotebookLMと音声日記の組み合わせ：より詳しい手順

NotebookLMと音声日記を組み合わせることで、「後から自分を分析できる」ようになります。ある日、1ヶ月分の音声日記をNotebookLMに放り込んで「自分がいつ一番イライラするか教えて」と聞いたところ、AIが淡々と「月曜の朝と、締め切り前日の夜が多いようです」と返してきました。言われてみればそのとおりで、自分ではぼんやり気づいていたことが、データとして確認された感覚でした。

基本フロー:

スマホのボイスメモアプリで日々の音声を録音する（1〜3分でOK）
録音ファイルをNotebookLMのノートブックにアップロードする
AIに「今月の自分の感情パターンは？」「一番繰り返している悩みは何か？」と質問する

iPhoneボイスメモ → NotebookLM直接アップの手順

iPhoneの「ボイスメモ」アプリを開く
保存したい音声を長押し → 「共有」をタップ
共有先でNotebookLMアプリ（またはブラウザ）を選択
対象のノートブックに追加する

Android・PCブラウザからでも同様の操作ができます。MP3・M4A・WAV形式に対応しています。

月別ノートブックで容量上限を回避する

無料版の上限は1ノートブック50ソースです。毎日録音すると1ヶ月で30本になるため、1日1本ペースなら「1ヶ月＝1ノートブック」の運用が現実的です。月が変わったら新しいノートブックを作る習慣をつけると管理しやすくなります。

「まとめてもらう」で終わらない問いの投げ方

NotebookLMを「日記をまとめてくれるツール」として使うと、出力が表面的になりがちです。自己分析として使うには、問いの質が重要です。

感情パターンを浮かび上がらせる問い:

「今月の記録を読んで、私がポジティブな気持ちになっていたのはどんな状況ですか？」
「逆に、消耗している・しんどいと言っている場面はどんな状況が多いですか？」
「繰り返し出てきているテーマや言葉はありますか？」

自己理解を深める問い:

「今月の自分の言葉から、私が大切にしていそうな価値観を3つ挙げてください」
「この記録を見て、来月の自分に一言アドバイスするとしたら何と言いますか？」

これらの問いへの回答は、普段の日記には書かれない視点を引き出してくれます。

声景×NotebookLMで実現する「話す→深める→蓄積する」サイクル

声景（Koekei）とNotebookLMは目的が異なります。声景は「録音しながらAIが問いを返してくれる」リアルタイム型ツール。NotebookLMは「蓄積した記録をあとから分析する」事後整理型ツールです。

この2つを組み合わせると:

声景で話す: AIの問いかけで思考が深まり、内容の濃い音声が録れる
NotebookLMで蓄積: 声景での録音を定期的にアップロードして蓄積する
NotebookLMで分析: 月末に「今月の自分のパターン」を分析する

声景だけでは「今この瞬間の深掘り」に強く、長期的な自己分析はしにくい。NotebookLMだけでは「話す内容が浅い」まま蓄積されやすい。両方使うことで補完関係になります。

NotebookLM分析に使えるプロンプト集

NotebookLMのチャット欄に以下のプロンプトをコピペして使ってください。

月次振り返りプロンプト（基本）:

この1ヶ月の日記から、以下を教えてください：
1. 繰り返し登場したテーマや悩みは何ですか？
2. 気分が上向きだった時期はいつ頃で、何がきっかけでしたか？
3. まだ解決していない問いが残っているとしたら何ですか？

思考パターン発見プロンプト:

この日記全体から、私の口癖や繰り返す言い回しのパターンを
3〜5個挙げて、それが示している思考の傾向を分析してください。

自己受容プロンプト:

この1ヶ月で私が「うまくいった」と感じた瞬間と、
「できなかった」と感じた瞬間をそれぞれ抜き出して、
その比率と傾向をコメントしてください。

NotebookLMでの月次アーカイブ化

NotebookLMのStudio（右側パネル）→「メモ」欄に、月末の分析結果を貼り付けます。その後、メモを「ソースに変換」ボタンで永続化します。これにより、翌月以降も「先月のまとめ」がソースとして蓄積され、AIが過去の傾向も含めて分析できるようになります。6ヶ月分、12ヶ月分と積み重なると、自分の変化の軌跡が見えてきます。

音声日記のテキスト化をより手軽にするには

NotebookLMで音声日記を分析する上で、テキスト化は避けて通れないステップです。より手軽にテキスト化を行うための方法をまとめました。

STEP1: 毎日の録音（5〜15分）

好きな方法で録音してください。この段階は「うまく話そう」とする必要はありません。

おすすめ開始フレーズ（迷ったらここから）:

「今日の気分は〜」
「最近ずっと頭にあること：〜」
「今週一番印象に残ったのは〜」

STEP2: テキスト化（録音後すぐ〜翌日）

音声をテキストに変換します。完璧な文字起こしは不要です。

選択肢:

iPhoneボイスメモ（iOS 17以降）: 録音後にトランスクリプト表示ボタンをタップするだけで文字起こしされます。無料・即時・オフライン対応。精度は高く、日本語でも実用的なレベルです。
Googleドキュメント音声入力: 録音済み音声を「読み上げながら入力」する形式ですが、文字起こし専用ツールとしても使えます。Androidユーザーにおすすめ。
WhisperAPI（有料・高精度）: 専門用語や固有名詞が多い場合はOpenAIのWhisperが有効です。API料金は1時間あたり数十円〜数百円程度です。
Notta・Otter.ai等の文字起こしアプリ: 無料プランでも一定量使えます。複数デバイス対応が強みです。

どのツールを使っても、テキストを「日付_内容メモ.txt」のように保存しておくと、後の処理がスムーズです。

STEP3: NotebookLMに追加（週次または月次）

毎日追加する必要はありません。週末か月末にまとめて追加します。

notebooklm.google.com を開く
「新しいノートブック」を作成（例: 「2026年3月の音声日記」）
「＋ソースを追加」→「テキストを貼り付け」でその週/月分のテキストを追加
各ファイルに「2026-03-21」などのタイトルをつけておくと振り返りやすい

無料版では1ノートブックにつき最大50ソース追加できます。1ヶ月分（30日分）は余裕で収まります。

NotebookLMと声日記の組み合わせは完全無料

これらのツールはすべて無料で利用できます。

ツール	用途	料金
スマホ内蔵ボイスメモ / 声景	音声録音	無料
iPhone標準文字起こし / Googleドキュメント音声入力	テキスト化	無料
Google NotebookLM	分析・振り返り	無料（Pro版あり）

有料ツールは一切不要で、NotebookLMと声日記の組み合わせを始めることができます。

AIを活用した3ステップ：文字起こし、要約、アクション抽出

音声日記を「聴くだけのアーカイブ」から「行動につながる記録」に変えるために、AIを使った3ステップのワークフローを紹介します。

STEP 1：文字起こし（テキスト化）

音声をテキストに変換します。目的は「内容にアクセスしやすくすること」なので、完璧な精度は不要です。

選択肢:

iPhoneボイスメモ（iOS 17以降）: 録音後にトランスクリプト表示ボタンをタップするだけで文字起こしされます。無料・即時・オフライン対応。精度は高く、日本語でも実用的なレベルです。
Googleドキュメント音声入力: 録音済み音声を「読み上げながら入力」する形式ですが、文字起こし専用ツールとしても使えます。Androidユーザーにおすすめ。
WhisperAPI（有料・高精度）: 専門用語や固有名詞が多い場合はOpenAIのWhisperが有効です。API料金は1時間あたり数十円〜数百円程度です。
Notta・Otter.ai等の文字起こしアプリ: 無料プランでも一定量使えます。複数デバイス対応が強みです。

どのツールを使っても、テキストを「日付_内容メモ.txt」のように保存しておくと、後の処理がスムーズです。

STEP 2：要約（AIに渡してコンパクトにまとめる）

文字起こしテキストをClaude・ChatGPT・Geminiなどに渡し、要約を依頼します。

基本プロンプト:

以下は音声日記の文字起こしです。
・この話の中心テーマを1〜2文で
・話者が気にしていること・悩んでいることを箇条書きで3点以内
・印象的だった言葉やフレーズを1〜3個
にまとめてください。

このプロンプトで出てくる要約は「自分が気づかなかった自分の言葉のパターン」を可視化してくれます。特に「印象的だった言葉・フレーズ」は、自分では当たり前に使っていた表現がAIに取り上げられることで、「あ、自分はこういう言い方をするのか」という発見になります。

STEP 3：アクション抽出（To Doや意思決定につなげる）

要約の後、アクションになりうるものを抽出します。

アクション抽出プロンプト:

上記の音声日記テキストから、
・「やってみたい」「確認したい」「話したい」など行動として取り出せそうなものを
・ To Do形式で3件以内にまとめてください。
・行動としては取り出せないが「考え続けたい問い」があれば1件だけ挙げてください。

「行動」と「問い」を分けることがポイントです。すぐに行動できることはTo Doに、まだ答えが出ていない問いは「保留中の問い」として別のメモに蓄積します。この「保留中の問い」リストが積み重なると、自分が何を長期的に考え続けているかが見えてきます。

声景は「録りながらAIが関与する」設計により、STEP 1〜3のフローを自然に始めるための入口を担います。声景で録音した内容は文字起こし機能を通じてテキスト化でき、そのままNotebookLMやClaude等のAIへ転送してSTEP 2・3に進められます。「録りっぱなし」を防ぐ仕組みを最初の段階から作ることを声景は重視しています。

この3ステップは、一度設計してしまえば毎回同じフローで回せます。最初はどこか1ステップだけ試してみてください。音声日記が「声の記録」から「自分を動かす道具」に変わっていきます。

ボイスメモとNotebookLMの連携

iPhoneのボイスメモに溜まった音声メモも、以下の手順でNotebookLMで分析できます。

iOSのボイスメモに録音した音声をファイル共有でPCに転送
Whisper（ローカルまたはAPIで利用）でテキストファイルとして書き出し
NotebookLM（notebook.google.com）にアクセスし、新しいノートブックを作成
「ソースを追加」からテキストファイルをアップロード
NotebookLMのチャット欄で質問を入力し、複数のメモを統合した形で回答を得る（例: 「この音声メモ群に共通するテーマを教えてください」「感情の変化の流れを整理してください」）

1か月分の音声日記を全てテキスト化してNotebookLMに入れ、「この人（私）の今月の関心事は何か」と問いかけると、第三者的な視点での自己分析レポートを得られます。声景を使って録音と問いのやりとりを蓄積しておけば、そのトランスクリプトをNotebookLMのソースとして活用することもできます。日本語音声の場合はwhisper audio.m4a --language jaと指定して実行します。出力はtxt形式で保存されます。まとめて複数件処理したい場合はシンプルなシェルスクリプトで自動化できます。

音声日記の蓄積の壁を越える：文字起こしAIの活用

音声日記を続けてしばらくたつと、新しい悩みが出てくることがあります。「録音が増えすぎて、過去の内容を見つけられない」「3ヶ月前に何を話したか検索できない」——これは多くの音声日記ユーザーが経験する「蓄積の壁」です。文字起こしAIを組み合わせることで、この壁を大きく下げられます。音声のまま眠っていた記録がテキストになると、検索・引用・整理がまったく別次元に変わります。

文字起こしAIの選択肢

Whisper（OpenAI）: オープンソースの音声認識モデル。ローカルで動かせるため、音声データを外部に送らずに文字起こしできます。日本語の精度が高く、無料で利用可能。設定には多少の技術的な知識が必要ですが、プライバシーを重視する方に向いています。
Notta: スマートフォンアプリでも使えるクラウド型の文字起こしサービス。録音しながらリアルタイムで文字起こしされるため、音声と文字を同時に記録できます。日本語対応で操作が直感的です。
Otter.ai: 英語日記や英語学習の記録に適したサービス。話者分離機能があり、複数人の会話でも誰が何を話したかを区別できます。
iPhoneのメモアプリ（音声入力）: 追加アプリなしで試せる最もお手軽な方法。マイクアイコンで話した内容がそのままテキストになります。精度はやや落ちますが、まず試してみたい方に。

テキスト化した音声日記の活用方法

キーワード検索: 「仕事」「不安」「〇〇さん」などのキーワードで過去の記録を瞬時に検索できます。「あのとき何を思っていたか」を掘り起こしやすくなります。
週次・月次レビューに使う: 1週間分のテキストをまとめて読み返すと、思考のパターンやよく出てくるテーマが見えてきます。「今月は仕事のことばかり気にしていたな」という発見が、自己理解を深めます。
AIとの対話に貼り付ける: 文字起こしテキストをClaudeやChatGPTに貼り付けて「この1週間の自分の思考の傾向を分析して」と頼む使い方もあります。音声日記がAI分析の素材になります。
ノートやNotionへの転記: テキストをそのままNotionのページに貼り付けて整理。音声ファイルと文字起こしを同じページで管理すると、後の検索・活用がしやすくなります。

ワークフローの組み方

シンプルなのは「録音 → Whisper/Notta → テキストファイル保存 → フォルダ管理」の4ステップです。毎日やるのが難しければ、週末にまとめて文字起こしする「週末テキスト化」でも十分です。続けられる頻度で始めることが大切です。

声景は「声で話す → 深める問いが返ってくる」体験を提供していますが、その対話の記録をテキストとして残せる設計も重要なテーマです。音声日記を長期間続けるためには、「蓄積した記録をどう活用するか」という設計が欠かせないと考えています。音声で話す → 文字起こしAIでテキスト化 → 検索・整理・AI分析。この3ステップを組み合わせると、音声日記は「聴き返すもの」から「使いこなすもの」に変わります。まず一本の録音を文字起こしして、テキストで読んでみることから始めてみてください。

NotebookLM以外の選択肢：オープンソースツールでプライバシーを確保する

音声日記や議事録の整理ツールとして便利ですが、「Googleのサーバーにデータが送られる」「プライバシーが気になる」「オフラインで使いたい」という声も一定数あります。音声日記の用途でNotebookLM以外の選択肢を探している方向けに、オープンソース・ローカル動作の代替ツールを整理します。

なぜオープンソース代替を探す人がいるのか

NotebookLMをはじめとする商用AIサービスは、入力したデータがサービス改善のために使われる可能性があります。個人の日記・会議録・感情の吐露など、プライベート性の高い音声日記では、データをクラウドに送ることをためらう方も少なくありません。

オープンソース代替を使う主な理由：

データが自分のデバイスだけに残る（ローカル処理）
サービス終了・料金変更のリスクがない
カスタマイズ・拡張が自分でできる
月額費用ゼロで使い続けられる

音声日記用途で使えるオープンソース・ローカルツール

① Whisper（OpenAI）— ローカル文字起こし

音声をテキスト化する部分は、OpenAIのWhisperをローカルで動かすことで完全にオフライン処理できます。Pythonとターミナルの基本操作ができれば導入でき、日本語精度も実用的です。コマンド1行で音声ファイルをテキストに変換します。

whisper audio.mp3 --language ja

② Ollama + ローカルLLM — テキスト分析

文字起こしされたテキストの要約・感情分析・振り返りには、Ollamaを使ったローカルLLM（Llama 3、Mistral等）が使えます。インターネット接続なしでAIによるテキスト処理ができます。ただしGPUのないMacBook等では動作が遅くなることがあります。

③ Obsidian + プラグイン — ナレッジ管理

音声日記の文字起こしテキストをObsidianに取り込み、ノートとして管理する方法です。Obsidianはローカルファイルベースのノートアプリで、データはすべて自分のマシン上に保存されます。Audio Transcription プラグインを使えば、音声ファイルのWhisper文字起こし連携も可能です。

④ AnythingLLM — ローカルRAG環境

過去の音声日記をまとめてデータベース化し、「先月のあの話はどこだっけ」と検索できる環境を作るには、AnythingLLMがオプションになります。ローカルで動作し、Ollamaと組み合わせることでクラウド不使用の検索・要約環境が作れます。

NotebookLMが向いている場合とオープンソースが向いている場合

観点	NotebookLM	ローカルOSS
精度・使いやすさ	◎	△〜○
プライバシー	△	◎
初期設定コスト	低い	高い
ランニングコスト	無料〜有料	基本無料
オフライン利用	×	○

プライバシーより手軽さを優先するならNotebookLMが速いです。個人情報を含む音声日記をセキュアに管理したい場合は、ローカルOSSの組み合わせが適しています。

ツール選びは「どこまで手間をかけられるか」と「どこまでプライバシーを重視するか」のバランスです。まずWhisperのローカル動作から試してみると、自分に向いているアプローチがわかります。

NotebookLM分析に使えるプロンプト集：自己分析・感情整理・目標と振り返り

NotebookLMに音声日記を入れてみたけど、「何を聞けばいいかわからない」と止まってしまった経験はありませんか？どんなプロンプトを投げるかで得られる気づきの深さがまったく変わります。以下に、音声日記との組み合わせで実際に使えるプロンプトをカテゴリ別に紹介します。

まずは、NotebookLM×音声日記の基本フローを確認しましょう。

録音: スマートフォンのボイスメモアプリなどで5〜10分話す（テーマは自由）
アップロード: NotebookLMに音声ファイル、またはテキスト書き起こしをアップロード
プロンプトを投げる: 以下のテンプレートをそのままコピーして質問する
気づきをメモ: AIの回答を読んで、引っかかった言葉だけメモしておく

音声の場合、まずGoogleドキュメントや文字起こしアプリで書き起こしを作り、そのテキストをNotebookLMに貼り付ける方法が安定しやすいです。

以下にプロンプトの例をいくつか紹介します。

【自己分析】

自分の思考パターンや価値観を掘り下げるためのプロンプトです。

1. 繰り返しテーマの抽出

この音声日記に繰り返し登場しているテーマやキーワードを3つ抽出してください。

2. 本当に気にしていることを見つける

私が「気になっている」と感じている出来事の中で、最も強く感情が反応しているのはどの部分ですか？

3. 価値観の言語化

この日記の内容から、私が大切にしている価値観や信念を読み取れますか？

4. 思考の癖を見つける

私がよく使う言葉のパターンや、思考の傾向を教えてください。

5. 強みの発見

この日記の内容から、私が得意にしていること・自然にできていることはどんなことですか？

6. 行動と感情のズレを探す

「やった」と言っていることと、そのときの感情がズレている場面はありますか？

7. 言葉にできていない気持ちを引き出す

日記の中で「よくわからない」「モヤモヤする」と言っている部分について、言葉にするとしたらどんな感情だと思いますか？

8. 人間関係のパターン分析

登場する人物への感情や評価に、何かパターンや傾向はありますか？

9. 自己評価の傾向

私は自分のことをポジティブに評価していますか、ネガティブに評価していますか？どのような言葉からそう感じましたか？

10. 今の自分への一言

この日記を読んだ上で、今の私に一言声をかけるとしたらどんな言葉ですか？

【感情整理】

感情の整理や、ストレスの原因を言語化するためのプロンプトです。

11. 今日の感情のメインカラー

この日記全体のトーンを色に例えるとしたら何色ですか？その理由も教えてください。

12. 何に疲れているかを見つける

「疲れた」「しんどい」という感覚の原因として、何が最も影響しているように見えますか？

13. 怒りの奥にあるものを探す

私が怒りや苛立ちを感じている場面で、その感情の奥に隠れている気持ちは何だと思いますか？

14. 喜びの源泉を言語化する

この日記の中で私が一番嬉しかった・楽しかったと感じていたのはどの場面ですか？

15. 不安の輪郭をはっきりさせる

私が漠然と不安を感じている内容を、できるだけ具体的に言語化してください。

16. 感情の変化を時系列で追う

この日記の中で、感情がポジティブからネガティブ（またはその逆）に変わった転換点はどこですか？

17. 「比べている相手」を見つける

私が誰かと自分を比べている場面はありますか？それはどんな文脈ですか？

18. 「べき思考」のパターンを探す

「〜しなければならない」「〜であるべきだ」という思考が出てきている箇所を教えてください。

19. 安心できる場所・状況を探す

この日記の中で、私がリラックスしている・安心しているのはどんな状況ですか？

20. 感情の「なぜ」を深掘りする

今日の一番強い感情について、「なぜそう感じたのか」を3段階で掘り下げてください。

【目標・振り返り】

週次・月次の振り返りや、目標設定・進捗確認に使えるプロンプトです。

21. 今週の収穫を整理する

この1週間の日記から、学んだことや気づいたことを3つ挙げてください。

22. 繰り返し先送りしていることを見つける

「やろうと思っているけどできていない」と言及していることはありますか？

23. 宣言と実行のギャップを確認する

先週・先月に「やる」と言っていたことで、実際にできたこととできなかったことを整理してください。

24. 来月の自分への手紙を書いてもらう

この日記の内容を踏まえて、1ヶ月後の私へのメッセージを200字程度で書いてください。

25. 優先順位のズレを発見する

私が「大事だ」と言っていることと、実際に時間を使っていることにズレはありますか？

26. 小さな前進を可視化する

先月と比べて、少しでも前に進んでいると感じられることはありますか？

27. 理想の1日を言語化する

この日記の内容から、私が「こんな1日を過ごしたい」と思っている状態を描写してください。

28. エネルギーを消耗していることを特定する

私のエネルギーを最も消耗させているのは何ですか？日記の内容から読み取れることを教えてください。

29. 今すぐできる小さな一歩を提案してもらう

この日記を読んで、明日すぐに実行できる小さなアクションを1つだけ提案してください。

30. 3ヶ月後の自分に向けたメッセージを作る

この日記から読み取れる課題と可能性を踏まえて、3ヶ月後の私が振り返ったときに「あのとき気づいてよかった」と思えるようなメッセージを書いてください。

活用のコツと注意点

プロンプトは1〜3本に絞って試すと、答えを読む時間と向き合う余裕が生まれます。全部一気に試すと情報過多になりがちです。
週次・月次で「振り返り用」を使うと効果的です。単日の日記では見えにくいパターンが浮かび上がります。
NotebookLMの無料版は1日3回まで音声概要の生成には回数制限があります。プロンプトでの質問は別カウントですが、ノートブックの作成は1回1回を丁寧に使うことをおすすめします。

NotebookLMと声景を組み合わせた音声日記の月次ワークフロー

「音声日記を始めたけど、録りっぱなしになっている」「NotebookLMを試したけど、何をどう分析すればいいかわからなかった」——どちらも単独で使うと迷いやすいツールです。声景（毎日の音声記録）とNotebookLM（月次の分析）を組み合わせると、「録る・溜める・振り返る」という自己理解のサイクルが自然に回り始めます。この2つのツールを組み合わせた月次ワークフローを、週ごとのアクションで解説します。

週次ルーティン：声景で「素材を作る」

月次分析の質は、日々の録音の質と量で決まります。声景での週次ルーティンとして以下が機能しやすいです。

毎日（5〜10分）: 声景を起動して、今日気になったこと・仕事で感じたこと・出来事への反応を話します。整理しなくていいです。「今日は朝から気分が乗らなかった。なぜかというと……」のように途中まで話してもOKです。声景のAIが問いを差し込んでくれるため、話すテーマに詰まることも少なくなります。

週末（15〜20分）: 週の音声日記を一度聴き返します。聴き返しで「これは今週のテーマだったな」と感じたエピソードに印をつけておきます。次のNotebookLM月次分析の際に使うメモになります。

テキスト化は、LISTENアプリや声景の文字起こし機能を活用します。完全なテキストでなくても「大まかな内容のメモ」でもNotebookLMへの投入に使えます。

月末ルーティン：NotebookLMで「パターンを発見する」

月末に1時間を確保して、その月の音声日記テキストをNotebookLMに入れて分析します。

NotebookLMへの投入手順:

その月のテキスト化済み日記をまとめて1つのGoogleドキュメントにコピー
NotebookLMで新しいノートブックを作成してアップロード
プロンプトを使って分析を依頼（上記「NotebookLM分析