NotebookLM(노트북LM), 이것까지 된다고? 실전 사용법 5가지

제미나이, 클로드, ChatGPT, Perplexity 등 생성형 AI를 활용한 도구가 많아졌습니다. 대부분 인터넷 전체를 검색해 자료를 수집하고 그럴듯한 답을 내놓습니다. 하지만 이 답변의 내용이 사실과 다른 경우가 많아 사실관계를 확인하는 데 시간이 또 소요됩니다.

반면 NotebookLM은 다른 퍼포먼스를 보여줍니다. 직접 수집한 자료만을 바탕으로 요약하고, 질문에 답하고, 핵심을 정리해줍니다. 일반적인 챗봇과 달리 외부 정보를 섞지 않고 내가 제공한 자료만을 근거로 답변합니다.

실제로 NotebookLM을 경험한 사람들은 문서 내용을 파악하고 자료를 정리하는 시간이 획기적으로 줄었다고 말합니다. 복잡한 문서 분석, 보고서 내용 파악, 회의록 정리, 기술 제안서 작성, API 스펙 비교처럼 정확성이 중요한 작업에서 특히 강력합니다.

지금부터 NotebookLM으로 문서 작업 시간을 획기적으로 줄이는 방법과 활용 노하우를 알려드리겠습니다.

NotebookLM이란?

* 이미지 출처: NotebookLM 홈페이지

NotebookLM은 Google이 개발한 AI 기반 리서치 · 정리 도구입니다. 단순한 챗봇이 아니라, 사용자가 업로드한 문서나 웹 자료를 '기반 지식'으로 삼아 그 안에서만 답변하고 요약하는 AI 노트북에 가깝습니다.

기존 AI 도구들이 인터넷 전체를 참고해 답변하는 방식이라면, NotebookLM은 내가 넣은 자료만을 근거로 답변을 생성합니다. 이 구조 덕분에 출처가 명확하고 근거를 가진 요약, 비교, 정리, 질문 응답이 가능해집니다.

예를 들어, 기술 문서, 사내 기획서, 논문, 회의록, API 스펙 문서를 업로드해두면 여러 문서를 한 번에 요약하거나 핵심 개념만 뽑아 정리할 수 있습니다. 문서 간 차이점을 비교하거나 특정 내용에 대한 질의응답도 가능하고, 보고서 초안을 자동으로 생성할 수도 있습니다.

즉, NotebookLM은 검색하는 AI가 아니라 내가 가진 자료를 구조화해주는 AI입니다.

구글에서 출시한 고급 RAG 시스템

NotebookLM은 사용자가 제공한 자료를 기반으로 하는 RAG 기술을 핵심으로, 기존 AI 챗봇이나 단순 요약 서비스와 차별화되는 강점을 가지고 있습니다. 

Gemini 1.5 Pro 모델을 기반으로 사용자가 직접 업로드한 문서의 내용만을 참고해 답변하기 때문에, 생성형 AI의 큰 단점으로 뽑혔던 '할루시네이션' 현상을 최소화합니다. 답변의 신뢰도를 높이기 위해 숫자로 출처를 표기하고, 이를 클릭하면 원문 해당 위치로 즉시 이동해 내용을 확인할 수 있어 AI의 답변을 쉽고 빠르게 검증할 수 있습니다.

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NotebookLM이 주목받는 이유

1. AI 환각 리스크를 줄인 구조

일반적인 AI 도구는 그럴듯하지만 실제로는 틀린 정보를 만들어내는 경우가 있습니다. 이를 흔히 '환각(hallucination)'이라고 부릅니다.

NotebookLM은 이 문제를 구조적으로 줄입니다. 답변의 근거를 항상 사용자가 업로드한 데이터에서 추출하는 RAG의 특성을 가지고 있어 "이 내용의 근거가 어디야?"라고 물으면 출처를 바로 확인할 수 있습니다. 

실제로 논문 결과에 따르면 NotebookLM은 제미나이보다 환각 현상이 3배 적게 발생할 정도로 정확도가 뛰어난 것으로 밝혀졌는데요. 그래서 기술 문서, 정책 문서, 법률 자료, 내부 기획서처럼 정확성이 중요한 영역에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

2. 문서 이해 속도를 비약적으로 줄여줌

IT 실무에서는 문서를 읽는 데 시간이 가장 많이 소요됩니다. API 문서, 아키텍처 설계서, 요구사항 정의서, RFP 제안 요청서, 기술 제안서, 보안 가이드 같은 문서들 말이죠.

NotebookLM은 이런 문서들을 읽고, 구조화하고, 요약하는 시간을 크게 줄여줍니다. "이 문서의 핵심 내용을 요약해줘", "이 API의 인증 흐름만 정리해줘", "A 문서와 B 문서의 차이점 정리해줘", "이 내용을 기반으로 회의 자료 만들어줘" 같은 요청이 가능합니다.

덕분에 문서를 처음부터 끝까지 읽지 않아도 필요한 정보만 빠르게 추출할 수 있습니다.

3. 개발자, 기획자, CTO 등 다양한 직무에 모두 유용한 구조

NotebookLM은 다양한 직무에서 유용하게 사용 가능합니다. 

개발자는 기술 문서 요약, 레거시 코드 설명 정리, 설계 구조 이해에 활용할 수 있고, 기획자는 요구사항 문서 정리, 정책 비교, 서비스 구조 정리에 사용할 수 있습니다. 

CTO나 리드급 인력은 아키텍처 문서 검토, 기술 제안서 요약, 의사결정 자료 정리에 쓸 수 있죠. 

즉, NotebookLM은 코드를 짜는 도구를 넘어 '이해와 판단'을 빠르게 만드는 도구입니다. 그래서 빠르고 정확한 의사결정을 도출하는데 유용하게 활용할 수 있습니다.

NotebookLM 주요 기능 정리

1. AI 오디오 오버뷰

업로드한 문서의 핵심 내용을 대화형 음성 요약으로 들을 수 있는 기능입니다. 긴 리포트나 기술 문서를 읽지 않고 들으면서 이해할 수 있어 문서 파악 속도가 빨라집니다. 출퇴근 중에 보고서를 듣거나 외국어 강연을 한국어로 변환해 듣는 등 유용하게 활용할 수 있습니다.

2. 동영상 개요

문서 내용을 음성 나레이션과 함께 시각적으로 설명하는 영상으로 만들어주는 기능입니다. 업로드한 자료에서 이미지, 다이어그램, 인용문을 뽑아 슬라이드 형태로 구성하고 화이트보드 등 다양한 시각 스타일을 적용합니다. 사내 매뉴얼 설명이나 제품 사용법 튜토리얼 제작에 유용합니다.

3. 마인드맵

문서의 핵심 개념과 항목을 뽑아 마인드맵 형태로 연결 관계까지 보여줍니다. 장황한 글을 읽기 전에 전체 지도를 먼저 보듯 논리 구조를 한눈에 이해할 수 있습니다. 수백 페이지의 전공 서적이나 프로젝트 문서를 파악해 전체 논리 구조를 설계하거나 지식의 흐름을 정리할 때 효과적입니다.

4. 보고서

업로드한 자료를 브리핑 문서, 요약본, FAQ, 블로그 포스트 등 다양한 형태로 재구성해줍니다. 그럴듯한 문장 생성이 아니라 실제 자료 내용을 정리해 초안을 만들어주는 방식입니다. SNS 홍보 글 작성이나 주간 업무 보고서 생성에 유용합니다.

5. 플래시카드

문서의 핵심 용어와 개념을 뽑아 질문-답변 형태의 플래시카드로 변환해줍니다. 정리된 내용을 읽는 데서 끝나는 게 아니라 반복 학습과 기억에 맞는 형태로 바꿔주는 것이 핵심입니다. 기술 용어나 정책 기준 같은 암기 자료에 잘 맞으며, 모바일 앱으로 이동 시간에 퀴즈처럼 복습할 수 있습니다.

6. 퀴즈

업로드한 자료를 기반으로 이해도 점검용 퀴즈를 자동으로 생성합니다. 요약만 보면 안다고 착각하기 쉬운데, 퀴즈는 실제로 이해했는지 확인하게 만들어줍니다. 교육 자료나 사내 온보딩 문서 운영, 본인의 학습 이해도를 확인하는 셀프 테스트로 활용할 수 있습니다.

7. 인포그래픽 (베타)

복잡한 내용을 시각적으로 요약한 형태로 정리해줍니다. SNS용 핵심 요약 이미지나 식당 신메뉴 포스터, 이벤트 안내장 등을 디자인 지식 없이 제작할 수 있습니다. 베타 기능이라 문서 구성에 따라 결과물 품질이 달라질 수 있어 검수가 필요합니다.

8. 슬라이드 자료 (베타)

문서 내용을 바탕으로 발표용 슬라이드 구조와 핵심 포인트를 잡아주는 기능입니다. 처음부터 PPT를 만드는 시간을 줄이고 발표 흐름을 빠르게 잡아 초안을 만드는 데 도움이 됩니다. 갑작스러운 클라이언트 피칭이나 회의 보고, 여행 가이드북 제작 등에 유용합니다.

9. 데이터 표

문서에 흩어진 정보를 표 구조로 재정리해 비교와 검토가 쉬워지도록 만들어줍니다. 생성된 표는 구글 시트로 바로 내보낼 수 있어 추가 작업이나 공유가 편리합니다. 여행지 정보를 일정표로 만들거나 브랜드별 가격 비교표를 작성할 때 시간을 획기적으로 줄여줍니다.

* NotebookLM 주요 활용도를 한눈에 보세요!

NotebookLM 사용 노하우 5가지

1. 딥리서치(Deep Research)를 통한 보고서 생성 후 AI PPT 생성

NotebookLM의 딥리서치는 방대한 자료 조사를 자동으로 수행합니다. 주제만 입력하면 AI가 웹에서 관련 자료를 찾아 분석하고 URL 소스를 수집합니다. 

추가된 소스를 바탕으로 보고서 작성을 요청하면 AI가 수집한 내용을 분석해 출처가 명확한 전문 보고서를 작성해줍니다.

기존에는 구글 검색으로 자료를 하나씩 찾고 내용을 읽고 중요한 부분을 정리하는 데만 몇 시간이 걸렸던 작업을 단 몇 분으로 압축할 수 있습니다.

여기에 더해 작성된 보고서를 슬라이드 자료 생성 기능을 통해 바로 PPT 슬라이드로 변환할 수 있습니다. 

딥리서치로 만든 보고서를 소스로 지정하면 AI가 보고서의 핵심 내용을 발표용 PPT 슬라이스로 자동 구성합니다. 제목, 본문, 핵심 데이터를 슬라이드별로 적절하게 배치하고 시각 자료까지 함께 생성하죠.

기획자나 마케터의 경우 시장 조사 보고서를 작성할 때, PM이라면 경쟁사 분석 자료를 준비할 때 NotebookLM의 딥리서치 기능을 유용하게 활용할 수 있습니다.

2. 동영상 개요를 활용한 강의용 영상 제작

NotebookLM의 동영상 기능은 AI 호스트가 업로드된 문서의 이미지, 도표, 인용문을 기반으로 슬라이드 형태의 영상을 만들어 내용을 설명해주는 기능입니다. 

나노 바나나가 추가되면서 단순히 음성만 나오는 것이 아니라 시각적 요소를 함께 보여주기 때문에 복잡한 개념을 교육할 때 매우 효과적입니다.

특히 화이트보드 모드를 선택하면 판서하며 설명하는 듯한 영상을 제작할 수 있고, "초보자도 이해하기 쉬운 강의 스타일로 설명해줘"나 "비개발자 입장에서 친절하게 설명해줘" 같은 프롬프트로 대상에 맞춘 커스터마이징도 가능합니다. 

생성된 영상은 AI 호스트가 문서의 핵심을 파헤치며 대화하듯 설명해주며, 다운로드해 교육 자료로 활용할 수 있어, 교사나 사내 교육 담당자라면 학생이나 직원 개개인의 수준에 맞춘 맞춤형 이러닝 콘텐츠를 빠른 시간 내에 제작할 때, 비디오 오버뷰 기능을 유용하게 활용할 수 있습니다. 

3. 마인드맵 기능을 활용한 지식 구조화

NotebookLM의 마인드맵 기능은 복잡하고 방대한 정보를 시각적으로 구조화하여 지식의 체계를 잡는 데 매우 유용합니다. 

업로드한 PDF, 유튜브 영상, 웹사이트 등 다양한 소스를 분석해 핵심 주제와 하위 주제가 연결된 노드 형태의 맵을 생성합니다.

방대한 소스 자료의 전체적인 큰 그림을 한눈에 보여주기 때문에 시각적 이해도가 매우 높고, 흩어진 정보들 사이의 연결 고리를 보여주어 내용을 논리적으로 정리하고 새로운 인사이트를 발굴하는 데 도움을 줍니다.

마인드맵의 각 노드를 클릭하면 해당 내용에 대한 설명을 자동으로 생성해주기 때문에 단순히 구조만 보는 것이 아니라 세부 내용까지 빠르게 파악할 수 있습니다.

연구자나 대학원생이라면 어려운 전공 서적이나 논문을 공부할 때, 프로젝트 매니저라면 복잡한 프로젝트의 전체 구조를 설계하고 파악할 때, 기획자라면 여러 자료를 종합해 기획안의 논리 구조를 짤 때 마인드맵 기능을 유용하게 활용할 수 있습니다. 

텍스트를 일일이 읽는 것보다 훨씬 빠르게 구조를 파악할 수 있어 학습과 리서치 속도를 비약적으로 높여줍니다.

4. 플래시 카드를 활용한 핵심 개념 암기

NotebookLM의 플래시카드 기능은 문서의 핵심 용어와 개념을 질문 - 답변 형태로 변환해 반복 학습을 돕는 기능입니다. 이는 뇌의 시냅스 가중치 원리와 유사하게 작동하는데, 특정 내용을 반복해서 노출할수록 기억 연결이 강화되는 방식으로 약한 부분을 집중적으로 학습할 수 있습니다.

업로드한 자료에서 중요한 용어, 정의, 개념을 자동으로 추출해 카드를 생성하며, 모바일 앱에서도 사용할 수 있어 이동 시간에 퀴즈처럼 복습할 수 있습니다. 

외국어 학습자라면 새로운 단어나 문장을 암기할 때, 자격증 준비생이라면 전문 용어와 개념을 반복 학습할 때, 학생이라면 시험 대비용 핵심 개념을 정리할 때 플래시카드 기능을 유용하게 활용할 수 있습니다.

5. NotebookLM Chrome 확장팩 사용한 링크 수집

* 이미지 출처: 구글 NotebookLM Chrome 확장팩 앱스토어 홈페이지

보고있던 페이지를 NotebookLM으로 빠르게 수집하고 싶다면, NotebookLM의 Chrome 확장팩을 활용하는 방법이 매우 효과적입니다.

크롬 확장 프로그램을 설치하면 북마크 단축키를 활용해 수십 개의 링크를 한 번에 수집하고 NotebookLM 소스로 일괄 등록할 수 있는데요.

웹 페이지를 옮겨가며 자료를 저장해야하는 번거로움을 줄여 필요한 페이지를 빠르게 저장할 수 있습니다.

무료 버전 기준 최대 50개까지 소스를 추가할 수 있고, 유튜브 영상, 블로그, 뉴스 기사 등 다양한 형태의 웹 자료를 동시에 수집할 수 있어 각 콘텐츠가 다루는 정보의 사각지대를 보완하고 더욱 깊이 있는 분석이 가능합니다.

UX 리서처나 기자라면 특정 주제에 대한 다양한 자료를 빠르게 수집할 때, 학생이라면 여러 강의 영상이나 참고 자료를 한꺼번에 정리할 때, 마케터라면 경쟁사 블로그나 산업 동향 자료를 대량으로 분석할 때 이 방법을 유용하게 활용할 수 있습니다.

NotebookLM의 요금제

NotebookLM 사용 시 주의사항

1. 업로드한 자료의 품질이 곧 결과물의 품질

NotebookLM은 내가 준 자료를 기준으로만 작동합니다. 따라서 입력 자료가 부정확하거나 오래된 경우, 결과도 그대로 영향을 받습니다.

오래된 기술 문서, 버전이 다른 API 스펙, 내부 정책 변경 전 문서 같은 자료를 섞어두면 AI는 구분하지 못하고 그대로 사용합니다. 따라서 문서 정리 → 업로드 → 활용의 순서가 중요합니다.

2. 해석은 AI가, 책임은 사람이 져야 한다

NotebookLM은 문서를 이해하고 요약해주지만 의사결정을 대신해주지는 않습니다. 이 구조가 최적인지, 이 설계가 보안적으로 안전한지, 이 정책이 실제 법적으로 문제없는지 같은 판단은 여전히 사람의 몫입니다. 

NotebookLM은 읽고 정리하는 시간을 줄여주는 도구이지, 최종 판단 도구는 아닙니다.

3. 보안 · 민감 정보 업로드 주의

NotebookLM은 클라우드 기반 서비스입니다. 따라서 고객 개인정보, 내부 보안 문서, NDA 기반 자료, 미공개 서비스 구조 같은 자료를 업로드할 때는 주의가 필요합니다. 기업 환경에서는 반드시 보안 정책 검토 후 사용하는 것이 안전합니다.

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