- NotebookLMのデザイン担当者が、中核となるユーザー体験とブランドシステムを実験段階からローンチまでどのように設計したかを要約して説明
- NotebookLMの目標は、タブ過多（tab overwhelm）の解消のために、読書・対話・生成を1つの空間でつなぐ3パネル構成とレスポンシブなパネルシステムを確立すること
- 情報の流れを Inputs → Chat → Outputs という明示的なメンタルモデルとして整理し、ユーザーが現在地を見失わないようにするコンテキスト志向UXを実装
- Audio Overviews のような機能は、ソース引用と割り込みパターンを含め、AIネイティブな相互作用を現実的な作業フローへ統合
- 結果として、小規模で俊敏なチームがブランドアイデンティティからビジュアルアセットまで一貫して拡張可能なAIファーストの製品設計フレームを構築した点が示唆的
Architecture
- プロジェクトは読書・対話・生成の結合を目標とし、UIアーキテクチャを実験からローンチレベルのシステムへ発展させた過程の共有
- UI Evolution の画像は、初期の実験的インターフェースが3パネル構成へ収束していく変遷を可視化
- 設計全体ではスケーラビリティと適応性を優先し、新しいツールやモードを追加しても構造が崩れないグリッド／パネル原則を採用
Early Prototype & Notes-driven UI
- 参加初期には、ノート中心のキャンバスの上に探索型チャットオーバーレイを載せる試みが紹介される
- ノートと対話を1画面に共存させつつ、認知負荷を下げるレイアウトを見つけるために多くの反復実験を実施
- 結果として、チャットは単なるツールではなくビューの一軸へと昇格し、後のパネルシステムの中核軸となった
3-Panel Structure
- 最終構造は Source / Chat / Studio(Notes) の3分割パネルで、小さな幅でも主要アイコンを維持するなどアクセシビリティを確保するレスポンシブパネルを採用
- レイアウトプリセットは Standard や Reading + Chat など、状況別の最適構成を提供し、引用・参照中心の作業を支援
- ユーザーのフォーカスに応じてパネル幅が動的に再調整され、ツール間の切り替え摩擦を最小化
Problem + Requirements
- 中核の問題は、複数ツールを行き来する断片的な体験によるタブ過多であり、これを1つの空間で入力・対話・出力へ統合する要件定義だった
- 入力側には Source list / Open Source(wide)、出力側には Notes list / Open Note(wide)、中央には Chat と Citations を配置
- 生成行為には複数のエントリーポイントを用意し、ユーザーが流れを途切れさせずそのまま成果物の作成へ進めるよう設計
Early Sketches
- 現在の構造は自明に見えるが、数え切れない反復の末に到達した結果
- 飛行機で紙が落ちてしまい、ナプキンスケッチによって最終解を見つけたという探索の記録も共有
- 目標は、明確なメンタルモデルと消化しやすいUIを同時に満たすブロック組み合わせ方式を確立すること
Mental Model
- メンタルモデルは、Inputs → Chat → Outputs という直線的でありながら柔軟な流れを中心に据えた構成
- ユーザーは文書・ノート・リファレンスを持ち込み、質問・整理・統合を経て、ノート・学習ガイド・Audio Overviews のような構造化された成果物を生成
- このモデルは、新しいAI相互作用の複雑さを現在地の把握と段階感によって消化しやすくする
Solution • 3 Panel Structure 詳細
- レスポンシブなパネルシステムは、ユーザーの必要に応じて柔軟にスケールし、最小幅でもソースとノートへのアクセス性を維持
- Standard レイアウトは、ソース・チャット・ノートのバランスが取れた基本ビューを提供
- Reading + Chat は、引用に基づく応答生成に最適化された構成で、根拠提示の流れを強化
Panel States
- パネル状態は、必須要素のアイコン維持と幅段階ごとの再構成によって空間効率を最大化
- パネル内部のコンテンツが変わっても構造原則は固定されるため、今後の新ツール・新ワークフロー追加にも柔軟に対応
- 設計原則は成長可能性とレジリエンスに要約される
Source Panel
- ユーザーが提供するすべてのソース（入力）の拠点として、作業ジャーニーの出発点を担う
- ソースの整理・閲覧・切り替えが素早く行え、中央の Chat との相互作用を促進
- 最小幅でも視覚的手がかりを維持し、コンテキスト喪失を防ぐ
Studio Panel
- 入力が成果物へ変換される空間で、生成・精緻化・記録を担う
- ノート・レポート・学習ガイドなど多様な出力タイプを受け入れるコンテナ型ビューとして設計
- 最新リリースでは flashcards・quizzes・professional reports への拡張事例も紹介
Chat Panel
- 体験のコア軸として常に存在し、必要に応じてサイズ自動調整を行う
- 出典引用と根拠提示を中心とした対話設計により、信頼できるAI相互作用を提供
- 他のツールが前面に出たときでも対話コンテキストを保持し、フローの断絶を最小限に抑える
User Journey • Annotated Overview
- 注釈付きユーザージャーニーは、入力の収集 → 対話による理解・整理 → 成果物の生成という段階別の相互作用を可視化
- 各段階で、パネル間の焦点移動と状態遷移がどのように有機的につながるかを説明
- 目標は、コンテキスト維持と作業速度を同時に実現するエンドツーエンド体験の構築
Audio Overviews
- Audio Overviews は、アイデアからプロトタイプ、ローンチに至る過程で、割り込みパターンなどの新しい相互作用パラダイムを導入
- 機能の有用性は、ソースに基づく（grounded）・ワンクリック要約／学習にあり、名称は偶然筆者が名付けたという裏話も共有
- 小規模なクロスファンクショナルチーム協業によって、高速な実験・リリースサイクルを実現した事例
Brand Identity
- Google Labs および中央ブランドチームとの緊密な協業により、ブランドアイデンティティとビジュアルシステムを迅速に定義
- 色・タイポグラフィ・アイコン・イラストなどのマルチアセットを、一貫して拡張可能なデザイン言語として確立
- 製品体験とブランドトーンが同じメッセージを伝えるよう、UX・BIの整合を重視
Visual Assets
- プレスキットからローンチビジュアルまで、フルスタックのアセット制作事例を提示
- Webヒーロー画像・アニメーション・キービジュアルなどの高忠実度アセットを通じて、メッセージの明確化と到達範囲の拡大を支援
- Keyword blog など外部チャネルとのメッセージ一貫性を確保し、拡張コミュニケーションに貢献
Key Takeaways from the Journey
- Audio Overviews の構築経験から得た教訓は、ユーザーと共に作る製品、素早い公開と反復、インライン引用への需要対応などに要約される
- AIはBuilt-inの形で問題を解くAIネイティブ製品であるべきで、研究と実使用課題のギャップを埋める設計が重要
- 動的でコンテキスト認識型のUIが重要であり、移行期には Chat が親しみやすい錨（anchor）であると同時に新しい体験への橋渡しを担う
1件のコメント
Hacker Newsの意見
この投稿は、NotebookLMのように本質はシンプルなのに過度に複雑にデザインされていると感じる。ファイルを選んで会話したり要約を受け取りたいというシンプルなニーズがあるのに、実際には情報密度が低く、カード、ボタン、セクション、アイコンが多すぎて、コアUXにたどり着きにくい。デザイナーの考えを聞きたかったのに、むしろスクロールジャッキング、画像カルーセル、不必要なビジュアル階層などの視覚要素がユーザー体験を妨げている。良い点は認めるが、UIのせいで本質に集中しにくい
否定的というより、むしろ共感できる視点。ファイルと会話したいならGemini、ChatGPT、Claudeでも十分うまく動く。この実験的な製品の目標は、本当にソースに基づいたツールになれるかを創造的に考えることだった。ユーザーのニーズに合わせて素早くいろいろ試し、今後もこうしたフィードバックをもとに進化していくはず。自分のWebサイトについては、視覚的な要素で意思決定の過程をもう少しうまく伝えようとしている
この現象を説明するのにぴったりなドイツ語がありそう。欠点が成功に貢献したかのように包装するケースを見かける。ビッグテックの発表でよく見るが、実際には問題があったにもかかわらず成功しただけなのに、それを美談のように語るのが面白い
80年代からある3ペインレイアウトを説明するために延々とスクロールしなければならないという皮肉がある
見た目はすっきりしているが、実際のNotebookLMのユーザー体験はあまり良くない。サービス自体がとても良いので使い続けているが、UIは一番気に入らない部分
最初はどれほど不便なものかと思ったが、実際にこうして過剰にデザインされたものを見ると面白く感じる
このサイトは自分のポートフォリオ。いろいろな人の意見を見るのは楽しい。デザインというのは反復と進化を前提とするもの。NotebookLMもこれから変わり続けるはず。この製品が初期段階だった頃から関われたのは本当に幸運だったと思う。デザイナーとして技術の未来を予測し、それに合ったUIを構築しようとしていた。Google Labsチームは本当に速く、未来志向で動いていたと思う。1年半のあいだユーザーのフィードバックを聞きながら反復し、製品を成長させた。人生で新しい製品を0から1にする素晴らしい経験だった。自分のポートフォリオがここまで有名になるとは想像もしていなかった
GoogleのIPに関連して、公に使える範囲や規定に何か制限があるのか気になる
サイトでバグを見つけたが、ブラウザや拡張機能に対してダークモードが有効なようにシグナルを送ってしまう問題がある。そのせいで実際にはダークモードではないのに正しく動作しない
労力に感謝したい。不満を言うこともあるが、これまで体験した中で最も魅力的な学習プロダクト。今後も進化してほしい
「技術の未来に向かってスケートする」という言葉に強く共感する。結局こういう仕事は、完璧に計画通りに進む科学ではなく芸術。継続的な調整が必要な領域。さまざまな役割とユーザーフィードバックをもとにプロジェクトが進化してきたのだと思う。NotebookLMは市場を揺さぶったし、今後はBardやGeminiの初期のようにもっと良くなると信じている。特にUI/UXの面で
NotebookLMを毎日使っている。デザインのシンプルさには感謝しているが、機能が追加されるほどUIを保ったまま拡張するうえで問題が出てくる。最近フラッシュカードとクイズが追加されてから、'Artifacts Button Container' が6つの大きなボタンで高さ328pxになった。インドの小さな画面のユーザーは自分のノートが見えず、Discordフォーラムで助けを求めていた。そこでTampermonkeyスクリプトで折りたためるようにした [折りたたみスクリプト]。チームがまもなく修正する予定だとは聞いたが、リリース前にもっと検証が必要だった。こうした問題は自分でスクリプトを書いて直したし、最も奇妙なのは 'notes' で、2000字のエッセイを360pxのサイドバーで読ませようとする。なのでフルスクリーンで見られるスクリプトも作った [フルスクリーンスクリプト]。チャット入力欄にも問題があり、追質問がうまく機能せず、選択後も不安定。こういう話は一日中できるが、直すほうがいいと思っている
NotebookLMのUXは好きではない。レイアウトが混乱していて、UIが伝えようとしている概念も直感的ではない。バックエンドの力がフロントエンドに十分落とし込まれていない。でも文章自体はすっきりしていて、筆者の悩みや考えがよく伝わってくる。結論や結果には同意しないが、より慎重な試みが今後も続くことを期待している。市場の変化が速い中で、職人的なデザインを実現するのは簡単ではない
NotebookLMはインターフェースのおかげで成功したのではなく、それにもかかわらず成功したケースだと思う。正直UXはかなり悪い。大きな功績はバックエンドエンジニアにある。単純なテキストのコピー＆ペーストを見つけるのにも時間がかかった。テキスト編集も良くない。なぜ専用のMarkdownノート領域がないのかわからない。大半の人はPDFよりテキストの貼り付けに慣れているのだから、フォルダとファイル構造も必要。NotesアプリのUIはノートの編集や維持に向いていない
NotebookLMを使ったことがないので気になる。Claude Projectsでファイルをアップロードしてそこでチャットするのと比べて、特に優れている点はあるのだろうか。ポッドキャスト機能がユニークなのは知っているが、両方使ったことがある人の比較を聞いてみたい
ポッドキャスト機能があるからNLMが好き。最近は毎朝、学習用ポッドキャストを流して一日を始めているが、これが本当に良い
自分も同じ考え。今ではClaude CodeとCodex CLIでフォルダに資料を入れて、その中でそのまま作業している
良い部分も多い。たとえば3ペイン構造や左側のソースビューアなど。ただ、次の点が使いにくかった。第一に、3ペインはトップバーのアイコンで切り替え可能であるべきで、チャットとノートを同時に使わないならスペースの無駄。第二に、中央の大きな領域は必ず出力に集中すべき。チャットは音声概要ほど特別な機能ではないので横に追いやってもよい。第三に、情報密度が低すぎてボタンやアイコンが大きく鈍重。AIは膨大な情報量を扱うので画面スペースが重要だが、ここでは不利になっている。NBLMの魅力は音声概要にある。チャットベースのQ&Aは引用を除けば大規模LLMならどれも基本的に提供している。そしてGemini Flashしか使っていないが、検索寄りのモデルという感じなので、推論系と組み合わせると良さそう
本のファイルをアップロードしてNotebookLMと会話し、有益なやり取りができたのに、なぜかその会話が保存されず、後から探して入り直したり続きから再開したりできない。他のAIサービス（Gemini、GPT）と違って、なぜUX/UIが逆行しているのか理解できない。それにNotebookLMは資料をもとにエッセイを書くこともできない
コンテキストサイズとポッドキャストは良いが、UXは理解できない。ノートという概念が曖昧。自分のノートとAIノートが一体どう違うのかわからない。論文作業のやり方（PhD in Psy）と合っていないのかもしれないし、elicitに慣れすぎているせいかもしれない
ノートはノートブックを他の人と共有するときに役立つ。スニペットによって、すぐに核心となる会話のきっかけを提供できる
自閉症の研究者として自分も 'ノート' という概念が理解できない。これをOneNoteのようなノートアプリとして使うべきなのか、LLMと論文を対話的に扱いながら学ぶとたしかに速くはなるが、運転中に音声概要も使ってみたものの、本当に深い科学的内容まで掘り下げるのは難しかった
継続的に使っている人に聞きたいが、主にどんな用途で使っているのか。音声概要以外に、普通のチャットや文書統合より優れている点が何なのか知りたい
arXivの論文やHacker Newsのコメント、そのほかいろいろな長文テキストをポッドキャスト化して通勤中に聴いている
自分は契約後に顧客と初めて会う技術コンサルタント。過去の会議録や契約条件をNotebookLMに入れて、目標やリスクを尋ねたり優先順位を引き出したりといったハイレベルな質問をしている。それをもとに初回会議用のスライドを書き、後からディスカバリーセッションの記録も追加する。そこから運用体制評価レポートの草案まで出している。ただしLLMが書いたものをそのままクライアントに見せることはせず、必ず自分のスタイルに書き直す。会社では公式にGSuiteを使っており、NotebookLMがソースのキュレーションをうまくやってくれるのが利点
複雑なボードゲームのルールを、いちいちルールブックから探さなくても質問するだけで引用付きで答えてくれるので、ゲーム学習にとても役立つ
音声よりも動画による説明のほうが良いと感じる
友人は大学の試験勉強でクイズやフラッシュカードを作る用途に使っている