GoodnotesとNotebookLM連携の結論：私が「手書きOCR連携」をあえて使わない戦略的理由

「Goodnotesの手書き文字が、NotebookLMのソースになる！」

最近のAIの進化で、それが可能になったと聞き、僕も試してみました。

結論から言えば、手書きの精度は（驚くほど）高かった。NotebookLMのAIの力で、僕の走り書きもある程度インプットできることが分かりました。

しかし、僕はその連携をあえて使いません。

なぜか？ それは、中小企業診断士の勉強という泥沼の中で、リソースも時間もない僕が「学習効率の最大化」という一点突破を目指す『学習OS』を設計した結果、その連携方法が僕の目的と「致命的に」矛盾することが分かったからです。

学習OSについてはこちらの記事で詳しく書いています。

この記事は、スマートなAI連携の成功譚ではありません。

リソース不足に悩む人間が「学習効率の最大化」という一点突破を目指した結果、なぜ「Goodnotesの手書き」ではなく「教材のテキスト」をソースに選んだのか。 その泥臭い試行錯誤と、戦略的な理由のすべてをお話しします。

【この記事が解決する悩み】

・GoodnotesとNotebookLMを、どう使い分ければいいか分からない
・「AI連携」と聞くと便利そうだが、逆に情報が散らかる（＝情報遭難）のが怖い
・ツールに振り回されず、「学習効率の最大化」という本質だけを追求したい

この記事は、そんな悩みを持つ「かつての僕」のような方に向けて書いています。

「最新のAI連携機能」そのものの紹介ではなく、あえて「連携しない」という戦略的判断の裏側にある、泥臭い『学習OS』 の設計思想を解説するものです。

1. 実験と発見：Goodnotesの手書きOCRは「使えた」。だが…

僕は、iPadとGoodnotesを学習の中心にしています。
当然、Goodnotes上で手書きした「まとめノート」や「思考メモ」を、そのままNotebookLMに放り込み、データベース化できたら最強だ、と夢見ていました。

そして、実際に試してみたのです。

結果は、予想以上でした。
走り書きのような僕の文字でも、NotebookLMはある程度正確に読み取り、ソースとして認識してくれたのです。

「すごい、これで最強の連携が…」

そう思った瞬間、僕の頭の中に「致命的な違和感」が走りました。

「…あれ？ 僕は、何のためにNotebookLMを使っているんだっけ？」

2. 【結論】僕が「手書きOCR連携」を使わない2つの戦略的理由

限られた時間で勝利するためには、「できること」と「やるべきこと」を厳格に分け、「やるべきこと」以外で戦略的に“捨てる”覚悟が必要です。

僕は、以下の2つの理由から、「手書きOCR連携」を“捨てる”決断をしました。

理由1：データベースの「質」が命。「原文」と「AIの分析結果」のみを蓄積する

僕にとってNotebookLMは、絶対に嘘をつかない「AI司書」であり、知識の「幹」を固めるデータベースです。
そのデータベースの「質」は、学習効率に直結する“命”です。

僕がデータベース化したいのは、僕の「手書きノート（＝僕の解釈や書き間違い）」ではありません。
データベースの土台となるのは、「中小企業診断士試験の教材」や「過去問の解説」という、100%正確な「完成されたテキスト（原文）」です。

そして、その土台（原文）を元に、僕が間違えた論点についてAI（LMやGemini）が生成した「解説」や「まとめシート」こそが、蓄積すべき『知的資産』なのです。

もちろん、手書きのメモが「知的資産」であることは間違いありません。
しかし、僕が設計する『学習OS』のデータベースにおいて、「手書きの解釈（＝現時点での僕の理解度）」は、学習の土台となる「信頼できる原文（＝100%正確な情報）」と明確に分離すべきだと考えました。

NotebookLMのデータベースに入れるのは、僕個人の「手書きの解釈」ではなく、「信頼できる原文」と「原文に基づくAIの分析結果」だけ。この厳格なルールこそが、データベースの質を担保するのです。

理由2：役割の混同が混乱を生む。「書く場所」と「集める場所」は混ぜるな危険

この気付きこそが、僕の『学習OS』の核心です。

NotebookLMの役割 = 知識の「集約場所（インプト＆データベース）」
「原文」と「AIの分析結果」を集約し、横断検索できる「司令塔」。

Goodnotesの役割 = 思考の「理解場所（アウトプット）」
集約された知的資産を、僕自身が理解するために「書く」場所。

「手書きOCR連携」は、この「インプット」と「アウトプット」の役割を致命的に混同させます。

例えば、キッチンの「冷蔵庫（インプット＝食材を集める場所）」と「まな板（アウトプット＝食材を調理する場所）」の役割が曖昧だったらどうでしょう？

冷蔵庫の中に直接包丁を入れて食材を切ろうとするようなもので、非効率かつ危険です。

学習OSも同じです。 Goodnotesが「インプット（ソース）」にもなり、「アウトプット（書く場所）」にもなると、システムは複雑化し、「あれ？あの知識どこにやったっけ？」という「情報遭難」が必ず発生します。

僕は、AIとの連携を設計するとき、「役割を（あえて）混同させない」ことこそが、効率化の最適解だと確信しています。

3. 【本題】これが最適解。「テキストDB」と「手書き思考」の分離連携フロー

では、僕が実行している「泥臭く、だが確実な」連携フローを紹介します。
これは「AIによるDB構築」と「人間による思考の落とし込み」を完全に分離させるフローです。

4. デジタル連携の「意外な着地点」

さて、Step6までで、難解な論点は「僕でも理解できる言葉」に翻訳され、データベースにも蓄積されました。

では、その最終的な「まとめ（落とし込み）」をどこで書くか？

「当然、Goodnotesでしょ？」 そう思われるかもしれません。しかし、僕の現実は違いました。

僕の最終的な「まとめノート」は、今も「紙」です。

なぜか？ 理由は2つあります。

1つは、物理的な限界です。
iPadでNotebookLMの画面（AIの解説）とGoodnotesの画面（書く場所）を「画面分割」して作業すると、単純に「書くスペースが足りない」のです。
問題を見ながら、AIの解説を見て、自分の思考を整理するには、iPadの画面は（たとえ11インチでも）狭すぎました。

2つめは、思考の「段階」の問題です。
僕にとって「紙に書く」という行為は、AIが整理した情報を脳に「刻印」するための、最終的なアウトプット（落とし込み）作業です。
デジタル（Goodnotes）上で思考を殴り書きした後、体系的にまとめ直す「最後の砦」として、「紙」というアナログツールが最適だったのです。

ただ、goodnotesで使用しないで全て紙で書いている訳ではありません。

Goodnotesで書く時：自分の中で言葉を整理する
問題を間違えた時など、脳に定着させるために殴り書きをする。

紙で書く時：書いてある内容を体形的にまとめる
初回の理論や計算式など、体形的にまとめる必要があるときに整理して書く。
この時、GeminiやLMの解説＋自分で殴り書いた思考整理のノート+紙のノートという３種類が必要になっています。

5. 結論：ツールは「連携」させるな。「学習OS」の中で「使い分けろ」

「Goodnotesの手書きOCRが使えるか？」
答えは「YES」です。

「では、それを使うべきか？」
僕の答えは「NO」です。

なんでもかんでもデジタルで連携させれば効率が上がるわけではありません。
むしろ、インプット（正確な情報）とアウトプット（自分の思考）の境界線が曖昧になり、脳内が散らかるリスクの方が大きい。

だからこそ、僕はあえて「連携を遮断」し、ツールを使い分けています。

• NotebookLM： 100%正確な情報を管理する「厳格な図書館」
• Goodnotes： 自分の思考を自由に書き殴る「泥臭い実験室」

ただし、この「使い分け戦略」には、たった一つだけ弱点があります。

それは、「テキストをNotebookLMに貼り付け、分析させる」という工程の質に、すべてがかかっているということです。

もし、ここでAIが「当たり障りのない要約」しか返してこなかったら？ あなたは結局、また元のテキストを読み直す羽目になり、時間は倍かかります。

この「分離戦略」を成功させる唯一の鍵。
それは貼り付けたテキストから、合格に必要な「論点の核心」だけを一撃で抜き出す、AIへの「鋭い指示書（プロンプト）」を持っているかどうか。 それだけです。

【最後に】この「分離連携フロー」を、今すぐ完成させる最後のピース

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
これであなたは、「手書き」と「デジタル」をどう使い分ければ、学習効率が最大化されるか（理論）を理解しました。

あとは、実践するだけです。

しかし、このフローの核となる「STEP 3：AIによる分析」には、一つだけ高いハードルがあります。 それは、「AIに的確な指示（プロンプト）を出さなければ、質の高い分析は返ってこない」という点です。

教科書のテキストを貼り付けても、AIへの指示が「要約して」だけでは、合格に必要な「気づき」は得られません。

そこで、選択肢は2つです。

A：自分で試行錯誤して、指示書を作る（無料）

NotebookLMの使い方やプロンプトの基礎は、以下の無料記事ですべて公開しています。
時間をかけてじっくり自分だけの指示書を作り上げたい方は、こちらへ進んでください。

参考記事：【完全マニュアル】独学の努力を100%結果に変える。『ログシバ式 学習OS』の全構築手順

B：僕が完成させた「分析プロンプト」をコピペする（有料）

もしあなたが、プロンプトを作る時間を「1秒」も使いたくないなら。 僕が5年かけて調整し、現在進行形で使っている「診断士試験専用・NotebookLMプロンプト（完全版）」を用意しました。

あなたは、これをコピペして司書に渡すだけ。
その瞬間から、あなたのNotebookLMは、「過去問の意図」を見抜き、「2次試験の切り口」まで提示する、ベテラン講師へと進化します。

▼ 面倒な「指示出し」は、すべて僕に任せてください ▼
【完全版】一次(全7科目)＋二次(添削)対応 AI学習OSプロンプト｜5年分の失敗と戦略のすべて【永久アップデート権付】