Google AIアップデート5選＋α（2025年版）

イントロダクション：AIアップデートを「追えていない人」ほど危険になってきた

2025年の終盤にかけて、Googleは怒涛の勢いでAI関連アップデートを投入しました。
NotebookLM、Gemini、Nano Banana Pro、Google Workspace Flows、Opal…。名前だけは聞いたことがあっても、

• 実際にどこまでできるようになったのか

• 自分の業務にどう効くのか

• どの機能から試すべきなのか

まで整理できているビジネスパーソンは、まだ少数派ではないでしょうか。

一方で、これらのアップデートは「単なる便利機能」ではなく、

• 調査リサーチ

• 資料作成

• フォームやアンケートの設計

• 画像・クリエイティブ制作

• 業務フローの自動化

といった“仕事の型そのもの”を変えてしまうポテンシャルを持っています。

本記事では、2025年末時点で業務インパクトが特に大きいと考えられるGoogle AIアップデートを、筆者独自の視点でランキング形式に整理しました。
最後に、ランキングに入れなかったものの「今後の働き方を決定的に変えうる」番外編も紹介します。

読み終わる頃には、「どの機能から業務に組み込むか」が具体的にイメージできるはずです。

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Google AIアップデート・トップ5の選定基準

今回のランキングは、以下の3つの観点から総合的に評価しています。

1. 業務プロセスへのインパクト

   • どれだけ手作業を削減できるか

   • 従来は専門スキルが必要だった作業を、どこまで一般化できるか

2. すぐに使える実用性

   • すでに多くのユーザーがアクセスできるか

   • UIや設定のハードルが低いか

3. 近未来への拡張性

   • 今後のアップデートで、どこまで自動化・高度化しうるか

   • 他のGoogleサービスとの連携ポテンシャル

そのうえで、現時点（2025年末）で仕事のやり方を「今すぐ変えられる」5つをピックアップしました。

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第5位：NotebookLMがスプレッドシート＆画像対応で「実務ツール」へ進化

何が変わったのか

AIリサーチツールとして進化を続けるNotebookLMは、ついに以下のファイル形式に対応しました。

• Google スプレッドシート（Sheets）

• Google Drive上の各種ファイル（Docs / PDF / Word など）

• URL

• 画像ファイル

従来は「PDFかテキストに変換してからアップする」という一手間が必要でしたが、
今はスプレッドシートや画像をそのまま“ソース”として読み込ませ、要約・比較・観察ポイントの抽出まで一気通貫で行えます。

ビジネス現場で何がうれしいのか

特にインパクトが大きいのは、スプレッドシート対応です。

• 売上・広告指標・在庫などのKPIシートを読み込ませ、

  • 「この3ヶ月で異常値が出ている指標はどこか」

  • 「季節性とキャンペーン要因をざっくり分解して」
    といった“問い”に対して、AIに一次分析を丸投げできる

• アンケート結果の一覧表から、

  • 自由記述の傾向

  • セグメントごとの差分
    を自然言語でサマリしてもらう

• 複数のシートにまたがるデータを「NotebookLM側」で横断的に読み合わせる
  （例：広告レポート＋売上データ＋キャンペーン管理表）

これまではアナリストやマーケターが自分でピボットテーブルやグラフを作りこむ必要があった「一次分析」の相当部分が、自動的にこなせるようになります。

画像ソース対応でできること

画像対応も、地味ながら効いてきます。

• 店頭の棚割りの写真から、「競合商品の露出状況」をざっくり把握

• ホワイトボードに手書きしたアイデアを撮影し、NotebookLMに整理させる

• イベントポスターやバナーをまとめてアップし、「訴求パターン」の傾向を分析

「画像をいったんPDFに変換して…」という無駄なステップが不要になったことで、
“とりあえず全部放り込んでから考える”リサーチスタイルを取りやすくなりました。

使いこなしのポイント

• ソースは「雑多に」入れるのではなく、プロジェクト単位で整理したノートを作る

• スプレッドシートは、列名・シート名を意味のある日本語にしておく

• NotebookLMに聞くときは、

  • 「何を知りたいか」（目的）

  • 「どのソースを優先して見るべきか」
    をセットで指示すると精度が上がります。

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第4位：Gemini Deep Researchの「社内ナレッジ対応」— ただし使い方にコツあり

Deep Researchの対応範囲が大幅拡張

Geminiのリサーチ専用モードであるDeep Researchは、もともと公開Webを横断的に調べてレポート化する機能でした。
2025年11月のアップデートで、以下の社内データにも対応しています。

• Gmail

• Google Drive

• Google Chat

• NotebookLMとの連携（レポートをNotebookLMにインポート）

これにより、

「新製品Aの市場分析と、過去の社内検討資料・メール・チャットをまとめて整理して」

といった指示に対し、
外部情報＋社内ナレッジをミックスしたレポートを、自動で生成できるようになりました。

とはいえ、何でも“丸投げ”すればいいわけではない

注意したいのは、**Deep Researchの「範囲」と「深さ」**です。

• Web全体に対して実行した場合：

  • 多数のサイトをまたいで「網羅性の高い」レポートを作るのが得意

• 自分のDriveやGmailに対して実行した場合：

  • 対象範囲は広いものの、「そのテーマに本当に必要なファイル」に限定できるとは限らない

実務上は、

• 「とりあえず全体観を掴む」
  → Deep ResearchでWeb＋社内データをざっくり俯瞰

• 「重要なプロジェクトに絞って深掘り」
  → NotebookLMで、関連しそうなDriveファイルだけをソースとして選別し、
  その上でQ&Aや要約を繰り返す

という二段構えが現実的です。

ビジネスでの具体的な活用例

• 新規事業の企画書を作る前に

  • Deep Researchで市場動向・競合情報・トレンド記事をまとめてもらう

  • 自社の過去提案資料や失注レポートも一緒に分析させる

• 大型クライアント向けの提案準備

  • 相手企業名＋自社が持つ資料（過去提案・議事録・メール）を指定して
    「このクライアント向けの提案で押さえるべき論点」を要約させる

Deep Researchは、「ゼロから調べる時間」を大幅に短縮するための“ファーストステップ”として活用するのが現実的です。

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第3位：GoogleフォームにGemini搭載—「Help me create」でフォーム設計の常識が変わる

フォーム作成の“めんどうさ”からの解放

Googleフォームには、Geminiを使ってフォームの下書きを自動生成する
**「Help me create（フォームを作成して）」**機能が搭載されました。

• 「経費精算フォームを作って」

• 「社内勉強会の満足度アンケートを10問程度で作成して」

• 「採用一次面談の評価シートをフォームで作りたい」

といった日本語プロンプトを入力するだけで、

• 質問項目（テキスト／選択式／リッカートスケールなど）

• 必須／任意の設定

• ファイルアップロード欄（領収書など）

まで含めたフォームのたたき台を一瞬で生成してくれます。

なぜフォーム領域とAIの相性がいいのか

ドキュメントやスライドと違い、フォームは「文章の美しさ」よりも、

• 質問設計（構造）

• 抜け漏れのなさ

• 回答しやすい分岐・形式

が重要です。

Geminiは、この「構造化された設計」を得意としているため、

• 人がゼロから項目を考える

• フォーマットをいちいち設定する

といった時間を、ほぼ丸ごと削ってくれます。chromeunboxed.com+1

現場での利用シーン

• 人事・総務

  • 経費精算／出張申請／勤怠申請などの定型フォームのたたき台をAIで生成

• マーケティング

  • セミナーアンケート、LPのユーザー調査、NPS調査フォームなどをプロンプトで一気に作成

• 情報システム・情シス

  • 問い合わせ窓口フォーム、IT資産申請フォームなどの標準化

ポイントは、「100点のフォームをAIに作らせる」のではなく、
6〜7割のたたき台をAIが作り、最後のチューニングだけ人間が行うという割り切りです。

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第2位：Gemini Canvas → Googleスライド直接エクスポートで「資料作成前提」が変わる

Canvasでプレゼンを“生成してから編集する”時代に

GeminiアプリのCanvas機能では、テキストプロンプトやアップロードした資料から
スライド構成・本文・簡易デザインまでまとめて生成し、そのままGoogleスライドにエクスポートできるようになりました。

手順は非常にシンプルです。

1. Geminiを開き、Canvasを選択

2. 「AIがマーケティングを変える理由を10枚のスライドで」といったプロンプト、
   あるいは既存の企画書・レポートをアップロード

3. Canvas上でスライド案が生成される

4. 「Export to Slides」をクリックして、Googleスライドに変換

これだけで、タイトル・見出し・箇条書き・簡易なビジュアルが揃ったスライドが完成します。

何がうれしいのか（特に資料作成が多い人ほど効く）

• 叩き台スライドを作る時間が「ゼロ」に近づく

• レイアウト調整や画像探しに悩む時間を大幅に削減

• Googleスライドにエクスポート後は、

  • 既存テンプレートへの適用

  • ブランドカラーやフォントへの置き換え

  • 共同編集
    がそのまま行える

つまり、プレゼン作成のワークフローが

アイデア出し → 構成案作り → スライド作成 → 仕上げ

から

アイデア出し → Gemini Canvasでスライド生成 → 仕上げ

へと短縮されるイメージです。
「構成案＋ラフデザイン」までAIで自動化できることがポイントです。

現時点での注意点

一部の環境では、エクスポート時にスライドが画像として埋め込まれ編集しにくいケースも報告されています。

そのため、

• 重要なプレゼンでは「アウトラインだけ生成させ、レイアウトは自分で整える」

• 逆に「社内共有用でスピード最優先」の場合は、ほぼそのまま使う

といった使い分けをすると現実的です。

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第1位：Nano Banana Proによる“画像生成の質的転換”— ビジュアル制作の前提が崩れる

Nano Banana Proとは何か

Nano Banana Proは、Gemini 3 ProをベースにしたGoogleの高性能画像生成・編集モデルです。

従来版Nano Bananaの強み（キャラクター一貫性、部分編集、写真合成など）を維持しつつ、以下の点が大きく進化しました。

• 多言語対応の高精度テキストレンダリング（日本語も含む）

• 最大14枚までの画像を組み合わせた高度な合成

• 最大5人までの人物の一貫性を保ったイメージ生成

• 焦点・ライティング・カメラアングル・カラーグレーディングなど“スタジオ級”の制御

• 2K/4Kクラスの高解像度出力

利用可能な場所も広く、

• Geminiアプリ

• Gemini API / Google AI Studio

• 一部のクリエイティブツール連携（例：Google側の連携先としてPhotoshop等からも利用可能なケース）

など、ビジネス現場から開発現場まで幅広く統合が進んでいます。

ビジネスでの「破壊力」

Nano Banana Proが本当に「すべてを過去にする」インパクトを持つのは、
“そこそこのクオリティのビジュアル”ではなく、“プロ並みのクオリティ”を短時間で量産できる点です。

• 日本語を含むイベントバナー・サムネイル・キャンペーンKV

• キャラクターの一貫性を保ったマンガ風コンテンツ・解説スライド

• データや図表をベースにしたインフォグラフィックス

• ブランドトーンに合わせたイラスト・背景画像

これらが「デザイナーにラフを依頼 → 修正」というフローを通さず、

テキストプロンプト＋簡単な調整

だけで量産できてしまう世界になります。

もちろん、ブランドガイドラインや細かな表現調整のために、
プロのデザイナーの仕事が不要になるわけではありません。

しかし、

• 0→1のラフ制作

• バリアント（パターン）の大量生成

• 社内向け資料や検証用クリエイティブの量産

といった領域は、急速にAI主導に移行していくと考えられます。

NotebookLMやOpalとの組み合わせが真価を発揮

Nano Banana Proは、単独で使うよりも、

• NotebookLMで整理したリサーチ結果をもとに、
  インフォグラフィックや図解スライドを生成する

• Opalで「ブログ記事用サムネイルを毎回自動生成するミニアプリ」を組む

といった他のAIツールとの連携により、さらに価値が増します。

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【番外編①】Google Workspace Flows：AIネイティブな業務自動化プラットフォーム

Power AutomateやZapierとの違い

Google Workspace Flowsは、GmailやDrive、DocsなどWorkspaceアプリを中心に、
ノーコードで業務フローを自動化できる新プラットフォームです。

よく比較されるのが、

• Zapier：膨大な外部サービスをつなぐ「連携・ハブ型」

• Microsoft Power Automate：RPAも含めた「エンタープライズ・プロセス型」

ですが、Flowsはそれらと少し思想が違います。

特徴的なのは、

「AI（Gemini）がフロー全体の“頭脳”になる」ことを前提に設計されている

という点です。

• 人間が細かな分岐条件を書くのではなく、
  「こういうケースはこう処理して」と自然言語で方針を伝える

• AIがメール内容やドキュメントの文脈を理解し、
  タスクの振り分けやステータス変更を自律的に行う

という世界観を目指しています。

具体的にできることのイメージ

• 指定のラベルが付いたGmailをトリガーに

  • 内容を要約 →

  • 案件管理スプレッドシートに追記 →

  • 関係者にGoogle Chatで通知

• Googleフォームの回答内容から

  • 緊急度の高いものを自動で判定

  • 担当者のカレンダーに対応タスクを登録

現時点では、従来型の「ワークフロー自動化ツール」と同じ使い方もできますが、
将来的には**「AIエージェントに業務フローを任せる」**ための中核基盤になりうる存在です。

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【番外編②】Opal：カードをつなぐだけでAIアプリを作れる“AIミニアプリ工場”

Opalとは？

Opalは、Google Labsが提供するノーコードのAIアプリビルダーです。

• 作りたいアプリの内容を自然言語で説明すると

• Opalが必要なステップを推論し

• カード（ノード）をつないだワークフローとして可視化

• そのまま動く「ミニアプリ」として利用・共有できる

という、「AI時代のアプリ開発入門」的な立ち位置のツールです。

インターフェースの特徴

Opalの画面は、以下の4種類のノードで構成されます。

1. ユーザー入力ノード（黄色）

2. 生成ノード（青／GeminiやNano Banana Proなど各種モデルを利用）

3. アセットノード（赤／固定のガイドラインや画像など）

4. 出力ノード（緑／Webページ・Docs・Slides・Sheetsなど）

このカードをつなぎながら、

• Webページの要約＋画像生成＋HTMLページ出力

• YouTube動画の文字起こし＋要約＋学習用クイズ生成

• ブログ記事生成＋サムネイル生成＋Google Docs保存

といった「AIワークフロー」を、プログラミングなしで作っていけます。

ビジネスユーザーが作れる実用ミニアプリの例

• 「毎週の業界ニュースを3本ピックアップし、要約＋スライド化してくれるアプリ」

• 「社内勉強会の録画URLを入れると、要約＋QAリスト＋理解度チェックテストを生成するアプリ」

• 「商品カタログ情報から、LP文案＋バナー用コピー＋サムネイル画像をまとめて出してくれるアプリ」

これらを個人レベルで組めるようになることは、
「AIスキル＝プロンプトの書き方」から
「AIスキル＝ワークフロー（アプリ）を設計できる力」へのシフトを意味します。

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ここからどう始めるか：3ステップで「自分の仕事をAI仕様にする」

ここまで見てきたアップデートは、どれも強力ですが、
一度に全部を使いこなそうとすると確実に挫折します。

現実的には、次の3ステップで少しずつ仕事の型を変えていくのがよいでしょう。

ステップ1：自分の仕事を「リサーチ」「資料」「フォーム」「自動化」に分解する

まずは、1週間の業務をざっくり振り返り、

• 情報収集・調査（リサーチ）

• 社内外向けの資料作成（スライド・レポート）

• フォーム・アンケート作成

• 定型的な通知・転記・ステータス更新

にどれくらい時間を使っているか可視化します。

ステップ2：領域ごとに「1ツールだけ」導入してみる

次に、それぞれの領域に対して「1ツールだけ」試してみます。

• リサーチ
  → NotebookLM ＋ Deep Researchで、次の企画の下調べをAI主導に変えてみる

• 資料作成
  → Gemini Canvasで、次回の社内共有会資料をまずAIに作らせてから仕上げる

• フォーム
  → Googleフォームの「Help me create」で、次のアンケートをプロンプトから作る

• 自動化
  → まずは単純なフロー（例：Gmail→Chat通知）をFlowsで組んでみる

「すべてをAI化する」のではなく、
目についた1つの業務にだけAIを差し込むのがコツです。

ステップ3：OpalやFlowsで「自分専用のAIワークフロー」を組み始める

最後に、OpalやWorkspace Flowsを使い、
「自分の仕事を一部でもいいのでアプリ化する」ことに挑戦してみてください。

• 何度も書いているメール文面

• 毎週作っているレポート

• 定期的に行っているデータ整理

こうした“繰り返しの塊”を見つけて、

「この作業を、OpalかFlowsでミニアプリやフローにしてしまうとしたら？」

と逆算して考えると、AI時代のワークスタイルが一気に具体的になります。

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結論：ツールのアップデートより「自分の仕事のアップデート」が問われている

2025年末にかけてのGoogleのAIアップデートは、

• NotebookLMのマルチソース対応

• Deep Researchの社内データ統合

• GoogleフォームのGemini生成

• Gemini Canvasからスライドへの直接エクスポート

• Nano Banana Proによる高品質画像生成

• そして、Workspace FlowsとOpalによるAIネイティブな自動化基盤

と、どれも“単なる機能追加”の域を超えたものばかりです。

重要なのは、

「どの機能がすごいか」を追い続けることではなく、
「自分の仕事のどの部分をAIに任せるか」を決めていくこと

です。

一気にすべてを変える必要はありません。
まずは、この記事で紹介したうちのどれか1つだけでも構いませんので、

• 実際に操作してみる

• 自分の業務データを流し込んでみる

• 1つの仕事のやり方を“AI前提”に変えてみる

ところから始めてみてください。

その一歩が、数ヶ月後の「仕事の標準」を大きく変えているはずです。