物語思考×NotebookLMで、あの著者を自分のなりたいキャラにする。
NotebookLM、ただの要約AIだと思ってる人へ。
実はこれ、お手本にしたい著者を、24時間いつでも相談できる存在として呼び出せるんです。
「この本の考え方、本当にすごいな」と胸が熱くなったのに、数日たつと忘れてちゃいますよね。
今回は、けんすうさんの『物語思考』を元に、著者の考え方をインストールして自分のキャラにしちゃおうという話をしてみます。
コピペできるプロンプトもつけておきました。
「あの人ならどうする？」が、人を変える
まず、土台になる『物語思考』の話を少しだけ。
この本のメッセージを僕なりにまとめると、「なりたい自分を『キャラ』として決めて、そのキャラとして行動しなさい」ということです。
迷ったときは「このキャラならどうする？」と考える。
本では、これを5つのステップで説明しています。
頭の枷を外して「なりたい状態」を考える
その状態をすでに体現している「キャラ」を作る
キャラとして実際に行動してみる
キャラが活きる「環境」に身を置く
小さく動いて「物語を転がす」
全部おもしろいんですが、まずは AIが一番効く2と3、それと5のあたりを解説します。
なりたいキャラを作って（2）、そのキャラに相談して動く（3）。失敗も含めて物語を転がしていく（5）。
ここをNotebookLMで手伝ってもらいます。
本の中では、矢沢永吉さんが紹介されてるんですが、矢沢永吉さん本人と、演じているキャラとしてのYAZAWAは別物で、本人がそのキャラを決めて、ずっと演じきっている。
だから一貫して、ぶれない。
なので、思ったのが、自分の推しの著者をロールモデルにしてしまおうということ。
自分が感動した著者って、まさに「なりたい状態をすでに体現している理想のキャラ」だと思います。
その人をAIで呼び出せたら、「あの著者ならどうする？」をいつでも聞けます。
でも、頭の中だけでやろうとすると、すぐぶれます。
この「ぶれ」を止めてくれるのがNotebookLMです！
なぜ「本＋ネット」を両方入れるのか
普通のAIに相談すると、ネットの平均的な情報から出てきた、教科書通りの正論が返ってきます。
間違ってはいないんですが、誰の思考でもない、つまらない答えなんですよね。
NotebookLMは、自分が入れたソースの中だけで考えます。
だから、入れる素材の質が、そのまま著者の再現度になります。
ここで効くのが、本とネットの「両方」を入れることです。
本は、じっくり練られた一番濃い思考。
ネットは、インタビューやXの発言に出てくる、生の語り口や最近の考え。
この2つを融合すると、著者がぐっと立体的に立ち上がります。
このネット情報を足すアイデアは、えーたんさん（@ai_jitan）の「AI社長降臨」の手法から取り入れました。
このやり方は孫正義さんやジョブズみたいに、ネットに情報が多い人ほど、よく効きます。
もっと深い部分は、著書そのものをNotebookLMに入れること。
全体の流れは、3ステップだけ
著者の「本＋ネットの発言」をデータ化して、NotebookLMに入れる
NotebookLMに「この著者ならどうする？」を相談する
返ってきた行動を、実際にやってみる
NotebookLMが装置で、本とネットが源泉、行動がゴールです。
STEP1：本＋ネット情報をデータ化して、NotebookLMに入れる
まず、お手本にしたい著者を1人だけ決めます。
物語思考でも、なりたいキャラは1人に絞ります。
何人も混ぜると、YAZAWAみたいなぶれない一貫性が出なくなるからです。
決めたら、その人の素材を2種類そろえます。
1つ目は、本。
一番影響を受けた代表作を、裁断せずにスマホでPDF化します。
僕はスマホとカメラアーム（3000円くらい、ランチ2回分）でスキャンしています。
仕上がり重視ならvFlat Scan、スピード重視ならAdobe Scan。
Googleドライブの無料スキャンも、有料アプリ並みの精度が出ます。
詳しくはこちらの記事で。
【2026年最新版】裁断しない書籍PDF化×NotebookLMで、読書が"自分のもの"に変わるワークフロー
今日は、紙の本をスキャンして、NotebookLMに突っ込むと、かなり読書体験が変わるので、そのワークフローについて徹底解説します！
2つ目は、ネット上の発言。
著者のインタビューや対談記事には、本には載っていない生の語り口や本音が出ます。
これを手で1つずつ集めるのは大変です。
そこで使うのが、NotebookLMの「Fast Research（ソースを探す）」機能です。
えーたんさんも、この機能でネット上の情報を集めていました。
調べたいテーマを入れると、ネット中の記事を自動でかき集めてくれます。
コツは、1回で全部集めようとせず、観点を分けて何回か回すことです。
僕がやるなら、こんな観点で回します。
・[著者名]の考え方・物事の捉え方がわかる記事
・[著者名]の過去のエピソードや、判断・行動がわかるインタビュー
・[著者名]独自のこだわり・価値観が出ている記事
・[著者名]の意思決定のパターンがわかる発言
集まったソースの中から、これだと思うものを残します。
本（PDF）と、Fast Researchで集めたネットのソース。
この2つが1つのノートブックにそろったら、準備完了です。
STEP2：NotebookLMに、そのまま質問する
素材を入れたら、もう準備は終わりです。
基本は質問ベースでいきます。
最初に一度だけ、こう宣言しておきます。
これから、ソース（本とネット上の発言）だけに基づいて、「[著者名]ならどう考えるか」という視点で答えてください。 一般論ではなく、この人の考え方・判断の癖を踏まえて、僕の相談に乗ってください。
あとは、悩みをそのままぶつけるだけです。
この企画、[著者名]ならどう進めますか？
今の僕のやり方を、[著者名]ならどう斬りますか？
[著者名]なら、ここで何を「やらない」と決めますか？
NotebookLMは、本やネット発言のどこに基づいて答えたかを、リンクで示してくれます。
著者の言葉が、本のどの一節、どの発言から来ているか、一目でわかる。
表面的な名言botとの違いは、ここなんですよね。
STEP3：毎日使いたくなったら、Geminiの「Gem」に連結する
STEP2までで、相談自体はもう成立しています。
ただ、毎日ノートブックを開くのは、ちょっと面倒です。
もっと手軽に呼び出したくなったら、Geminiの「Gem」を使います。
新しいGemを作って、指示欄に次のシステム指示を入れます。
あなたは、連結したNotebookLMのソース（書籍とネット上の発言）だけに基づいて、[著者名]として振る舞うAIです。 僕は、あなた（著者）の思考を自分にインストールして、行動を変えるために相談に来ています。 一般論や一般的な正論は不要です。あなた固有の哲学・視点・口調を再現して、僕の現実の課題に本気で答えてください。
そして、Gemの作成画面の「＋」から、STEP1で作ったNotebookLMを直接つなげます。
一度連結すれば、次からワンクリックで呼び出せます。
根拠リンクも、そのまま残ります。
あくまでNotebookLMが頭脳で、Gemは「いつでも呼べる入口」という関係ですね。
「物語を転がす」使い方
ここまでで、お手本の著者を呼び出す準備は完成です。
でも、呼び出して満足したら、もったいないんです。
『物語思考』の核心に、こんな考え方があります。
人は、自分の行動を見て、自分の性格を判断する。
けんすうさんはこれを「自己シグナリング」と呼んでいます。
最初に挙げた5ステップでいうと、ステップ3「キャラとして行動してみる」の話ですね。
つまり、先に「あの著者ならこうする」という行動を真似してしまえば、自己認識のほうが後から追いついて行く、ということです。
だから、呼び出した著者には、ど真ん中からこう聞きます。
今、僕は[状況]に直面しています。失敗が怖くて、正直ちょっと足がすくんでいます。 あなた（＝僕がお手本にしている著者）なら、ここで何を、どの順番でやって物語を前に進めますか。 あなたが「やらない」ことも教えてください。
返ってきた行動を、1個でいいので実際にやってみる。
そして、その結果をまた相談する。
これはまさに、矢沢永吉さんがYAZAWAを演じきったのと同じ構造です。
自分が決めた著者というキャラを、AIの力を借りて演じてみる。
行動して、結果をまた相談して、また動く。これが、ステップ5の「物語を転がす」です。
このループを回すうちに、ただの「読者」だった自分の行動が、その著者の思考へ少しずつ書き換わって行きます。
NotebookLMに全部任せるためじゃなく、自分が「なりたい自分」に近づくために使う。
僕は、この使い方が一番しっくり来てます。
今日から始められる3つのこと
お手本にしたい著者を1人決めて、本をスキャンし、ネットの発言も集めてNotebookLMに入れる
「この著者ならどう考えるか教えて」と宣言して、悩みをそのまま質問する
返ってきた行動を1個やってみて、結果をまた相談する
お手本の著者を初めて呼び出した瞬間、きっと「これだ」と思うはずなので、ぜひやってみてください！