노트북LM 사용법, 회사 문서로 쓰는 법과 한도

노트북LM(NotebookLM)은 내가 올린 문서, 웹페이지, 영상만 근거로 질문에 답하고, 답마다 어느 문서의 어느 문장에서 왔는지 인용을 달아 주는 구글의 AI 조사 도구입니다. 2026년 7월 16일부터 이름이 Gemini Notebook으로 바뀌었고, 주소(notebooklm.google)와 쓰는 방법은 그대로입니다. 두꺼운 제품 매뉴얼, 수십 장짜리 거래 계약서, 쌓여 있는 회의록을 사람이 처음부터 읽는 데 반나절이 걸린다면, 노트북LM에 넣고 묻는 데는 몇 분이면 됩니다. 다만 회사 문서를 개인 계정에 올리느냐 회사 계정에 올리느냐에 따라 데이터 처리 방식이 다릅니다. 노트북LM 사용법을 소스 한도, 질문하는 법, 오디오 오버뷰와 마인드맵, 공유와 데이터 처리, 신입 영업사원 교육 예시 순서로 2026년 10월 구글 공식 도움말 기준으로 정리합니다.

노트북LM이란: 내 자료로만 답하는 AI

구글 도움말은 노트북LM을 "아이디어를 다듬고 정리하는 데 도움이 되도록 설계된 AI 기반 조사 어시스턴트"로 소개합니다. 노트북이라는 단위를 하나 만들고 그 안에 PDF, 구글 문서, 웹사이트, 유튜브 영상 같은 소스를 넣으면, 채팅으로 그 소스에 대해 묻고 학습 가이드, 브리핑, 오디오 오버뷰, 마인드맵 같은 형식으로 바꿀 수 있습니다.

일반 AI 채팅과 가장 다른 점은 답의 근거입니다. 채팅 도움말에 따르면 노트북LM의 답은 넣은 소스만 바탕으로 하고, 소스의 문장과 이미지를 인용으로 붙입니다. 인용에 마우스를 올리면 원문이 보이고, 누르면 그 문장이 있는 위치로 이동합니다. 소스에 없는 내용을 물으면 답하지 않는다고 자주 묻는 질문에 적혀 있습니다. 회사 규정이나 계약 조건처럼 "우리 문서에 뭐라고 쓰여 있는지"가 중요한 질문에 잘 맞는 구조입니다.

이름은 2026년 7월 16일 구글 공식 블로그에서 Gemini Notebook으로 바꾼다고 발표했습니다. 같은 글에서 구글은 별도 제품으로 계속 운영하면서 Gemini 앱에서도 노트북을 만들고 열 수 있게 하고, 노트북마다 코드를 실행하는 클라우드 컴퓨터를 붙여 소스 기반 데이터 분석을 할 수 있게 한다고 밝혔습니다. 검색창에서는 여전히 노트북LM이라는 이름으로 많이 찾으므로 이 글도 노트북LM으로 부릅니다.

노트북LM에 넣을 수 있는 소스와 한도

소스 추가 도움말이 밝힌 소스 종류는 넓습니다. 회사 업무에서 많이 쓰는 것만 추리면 PDF, 워드, 파워포인트, 텍스트, 마크다운, CSV 파일, 구글 문서와 구글 슬라이드(100장까지), 구글 스프레드시트, 이미지, MP3와 WAV 같은 음성 파일, 웹페이지 주소, 자막이 있는 공개 유튜브 영상, 직접 붙여 넣은 글입니다.

종류마다 들어오는 범위가 다릅니다. 웹페이지는 글만 가져오고 이미지, 삽입 영상, 하위 페이지, 유료 구독 페이지는 가져오지 않습니다. 유튜브는 공개 영상의 자막만 가져옵니다. 음성 파일은 올릴 때 글로 받아 적고, 말소리가 없거나 음질이 나쁘면 실패할 수 있습니다. 구글 드라이브에서 넣은 문서는 몇 분마다 자동으로 동기화되지만 각주와 댓글은 들어오지 않고, 여러 탭으로 된 문서는 소스 하나로 합쳐집니다. 구글 스프레드시트는 10만 토큰까지 읽습니다.

소스 하나는 50만 단어 또는 업로드 파일 200MB까지입니다. 노트북 수와 노트북당 소스 수는 요금제마다 다르며, 요금제 도움말의 2026년 10월 기준 한도는 다음과 같습니다.

채팅, 오디오 오버뷰 같은 기능을 얼마나 쓸 수 있는지는 횟수가 아니라 질문의 복잡도와 쓰는 기능에 따른 계산량으로 정해집니다. 사용량 도움말에 따르면 사용량은 5시간마다 다시 채워지고 주간 한도가 따로 있으며, 설정의 사용량 메뉴에서 남은 양을 볼 수 있습니다. 한국에 사는 사용자는 결과물에 보이는 워터마크가 자동으로 붙는다는 점도 요금제 도움말에 적혀 있습니다.

노트북LM 사용법: 질문부터 오디오 오버뷰까지

시작은 간단합니다. notebooklm.google에 구글 계정으로 들어가 새 노트북을 만들고, 왼쪽의 소스 추가에서 파일을 올리거나 드라이브 문서를 고릅니다. 소스가 들어오면 가운데 채팅 창에 질문하고, 오른쪽 스튜디오 패널에서 오디오 오버뷰나 마인드맵 같은 결과물을 만듭니다.

회사 문서에 질문하기

질문을 잘하는 요령은 문서 종류마다 조금씩 다릅니다.

• 매뉴얼: "냉동 제품을 하차할 때 확인할 것을 순서대로 알려 줘"처럼 절차를 묻습니다. 답이 여러 장에 흩어져 있어도 한 번에 모아 주고, 각 단계에 인용이 붙어 원문 페이지를 바로 확인할 수 있습니다.
• 계약서: "거래처별 계약서에서 대금 지급 기일과 반품 조건만 표로 정리해 줘"처럼 같은 항목을 여러 문서에서 뽑아 비교시킵니다. 소스 목록에서 비교할 계약서만 체크하면 그 문서만 근거로 답합니다.
• 회의록: "9월 영업회의에서 정한 할 일과 담당자를 정리해 줘"처럼 결정 사항을 뽑습니다. 회의 녹음 파일을 그대로 넣어도 글로 받아 적어 소스로 씁니다.

좋은 답은 채팅 아래의 노트에 저장을 눌러 노트로 남겨 둡니다. 저장한 노트는 표와 인용 링크를 그대로 유지합니다. 채팅 기록은 본인에게만 보입니다. 채팅 설정에서는 대화 방식(기본, 학습 가이드, 직접 지정)과 답의 길이를 고를 수 있어서, 신입 교육용 노트북이라면 학습 가이드로 바꿔 두면 설명형으로 답합니다.

인용이 붙어도 숫자와 날짜는 원문을 눌러 한 번 대조하는 습관이 좋습니다. 마인드맵과 오디오 오버뷰 도움말 모두 결과가 부정확할 수 있으니 다시 확인하라고 안내합니다. 문서가 짧으면 특정 문장 대신 문서 전체를 인용으로 다는 경우도 있습니다.

오디오 오버뷰, 동영상 오버뷰, 마인드맵

오디오 오버뷰는 소스 내용을 두 진행자가 대화하는 라디오 방송처럼 들려주는 기능입니다. 오디오 오버뷰 도움말에 따르면 기본인 심층 대화(Deep Dive) 외에 한 사람이 2분 안에 핵심만 말하는 요약(Brief), 내용을 평가하는 비평(Critique), 두 관점을 나누는 토론(Debate) 형식이 있고, 길이는 짧게, 기본, 길게 중에서 고릅니다(길게는 영어만). 한국어를 포함한 80개가 넘는 언어로 만들 수 있고, "신입 영업사원 눈높이로 거래 조건 위주로"처럼 초점을 지정할 수 있습니다. 만드는 데 몇 분이 걸리며 링크로 공유하거나 파일로 내려받을 수 있습니다. 진행자에게 끼어들어 질문하는 대화형 모드는 영어에서만 됩니다.

동영상 오버뷰는 소스를 그림과 내레이션이 있는 영상으로 만듭니다. 동영상 오버뷰 도움말에 따르면 주요 내용을 구조적으로 잇는 설명형(Explainer), 60초 안팎의 짧은 영상(Short), 이야기 형식의 시네마틱(Cinematic, 영어만, 만 18세 이상) 형식이 있습니다. 화이트보드, 수채화 같은 그림체를 고를 수 있고, 만드는 데 30분 넘게 걸리기도 해서 나중에 만들기를 눌러 두고 다른 일을 해도 됩니다.

마인드맵은 소스의 주제를 가지 모양으로 펼쳐 보여 줍니다. 마인드맵 도움말대로 채팅 창의 마인드맵 버튼을 누르면 스튜디오 패널에 노트로 만들어지고, 가지를 펼치거나 접으며 볼 수 있습니다. 가지 하나를 누르면 그 주제로 채팅에 바로 질문이 들어가므로, 처음 보는 자료의 전체 구조를 잡고 궁금한 부분만 깊이 파고들 때 좋습니다. 마인드맵은 아직 모바일 앱에서는 만들 수 없습니다.

공유와 데이터 처리: 회사 계정과 개인 계정

노트북은 이메일 주소로 공유합니다. 노트북 만들기 도움말에 따르면 뷰어는 공유받은 소스와 노트를 모두 읽을 수 있지만 고칠 수 없고, 편집자는 소스와 노트를 넣고 빼며 다른 사람에게 다시 공유할 수 있습니다. 채팅 화면만 보이는 링크를 보낼 수도 있지만, 이 화면은 소스를 가려 줄 뿐 뷰어의 접근 자체를 막지는 않는다고 도움말이 밝히고 있습니다. 공유받는 사람이 소스 원문을 봐서는 안 되는 문서라면 처음부터 넣지 않는 것이 맞습니다. 개인 Gmail 계정은 노트북 하나를 최대 50명과 공유할 수 있고, 링크가 있으면 누구나 보는 공개 공유는 Workspace 기업용과 교육용 계정에서 막혀 있습니다.

회사 문서를 넣을 때 가장 먼저 볼 것은 어느 계정으로 쓰느냐입니다. 개인정보 도움말에 따르면 개인 계정의 노트북 내용은 구글의 기반 AI 모델 학습에 직접 쓰이지 않지만, 답에 좋아요나 싫어요 피드백을 보내면 그때의 질문, 소스, 결과가 구글로 전달되어 계정과 분리된 뒤 검토 인력이 보고 최대 3년 보관됩니다. 회사 Workspace 계정은 Google Cloud 약관을 따르고, 업로드한 파일과 질문, 답을 피드백을 보내도 사람이 검토하지 않으며 AI 모델 학습에도 쓰지 않습니다(Workspace 계정 도움말). 대부분의 Workspace 버전에서 노트북LM은 Gmail, 문서와 같은 핵심 서비스로 제공되고, 요금제에 따라 한도가 다릅니다.

정리하면, 계약서와 거래처 단가가 들어간 문서는 개인 Gmail이 아니라 회사 Workspace 계정의 노트북에 넣는 것이 원칙입니다.

예시: 대영식품의 신입 영업사원 교육 노트북

냉동 만두와 간편식을 만드는 대영식품에 11월 신입 영업사원 두 명이 들어옵니다. 영업팀 과장은 지금까지 첫 2주 동안 제품 카탈로그, 영업 매뉴얼, 거래처별 계약서를 출력해 주고 모르는 것은 그때그때 물어보라고 했지만, 같은 질문에 하루 수십 번 답하느라 자기 일을 못 했습니다.

과장은 회사 Workspace 계정으로 "신입 영업 교육" 노트북을 만들고 소스 12개를 넣었습니다. 제품 카탈로그 PDF(48쪽), 영업 매뉴얼 워드 파일, 주요 거래처인 성우유통과 한일리테일의 표준 거래 계약서 PDF, 거래처 유형별 최소 주문 수량과 납품 리드타임을 정리한 구글 스프레드시트, 지난 분기 영업회의록 구글 문서 6개, 공장 견학 때 녹음한 품질팀 설명 음성 파일입니다. 노트북당 50개, 소스당 200MB 한도 안에 넉넉히 들어갑니다.

먼저 과장이 직접 질문해 답을 확인했습니다. "대형마트와 식자재 유통사의 최소 주문 수량과 납품 리드타임을 표로 정리해 줘"라고 묻자 스프레드시트와 계약서의 해당 줄을 인용한 표가 나왔고, 계약서와 스프레드시트의 리드타임이 하루 다른 거래처 한 곳이 드러나 원본 스프레드시트를 고쳤습니다. 드라이브 문서라 몇 분 뒤 노트북에도 고친 내용이 반영됐습니다. 확인한 답 다섯 개는 노트로 저장해 신입이 처음 볼 자료로 두었습니다.

다음으로 스튜디오 패널에서 한국어 오디오 오버뷰를 "신입 영업사원 눈높이로, 제품군과 거래 조건 위주로"라는 지시를 넣어 만들었습니다. 신입은 출퇴근길에 듣고, 제품군 마인드맵으로 전체 구조를 본 뒤 궁금한 가지를 눌러 질문합니다. 채팅 설정은 학습 가이드로 바꿔 답이 설명형으로 나오게 했습니다. 마지막으로 두 신입에게 뷰어 권한으로 공유했습니다. 계약서 원문을 읽어도 되는 사람들이라 소스 공개에 문제가 없었습니다.

첫 주가 끝나자 과장에게 오던 단순 질문은 크게 줄었고, 신입의 질문은 "이 거래처에는 왜 다른 조건을 줬나요"처럼 문서에 없는 판단을 묻는 쪽으로 바뀌었습니다. 다만 노트북에 있는 것은 넣어 둔 문서까지라서, 오늘 기준 재고와 거래처별 미수금처럼 매일 바뀌는 숫자는 여전히 ERP 화면에서 따로 확인해야 했습니다.

👉 RAG 뜻, AI가 회사 문서를 찾아보고 답하게 하는 방법

노트북LM 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 노트북LM은 무료인가요?

무료로 노트북 100개, 노트북당 소스 50개까지 쓸 수 있습니다. 더 많은 소스와 사용량이 필요하면 Google AI Plus, Pro, Ultra 요금제나 해당 기능이 포함된 Workspace 요금제를 씁니다.

Q. 노트북LM과 Gemini Notebook은 다른 제품인가요?

같은 제품입니다. 구글이 2026년 7월 16일 노트북LM의 이름을 Gemini Notebook으로 바꿨고, 지금도 notebooklm.google 주소로 들어가 씁니다.

Q. 한글(HWP) 파일도 소스로 넣을 수 있나요?

공식 도움말의 지원 형식 목록에 HWP는 없습니다. PDF나 워드, 구글 문서로 바꿔서 넣습니다.

Q. 회사 계약서를 넣어도 학습에 쓰이지 않나요?

회사 Workspace 계정은 업로드한 파일과 질문, 답을 사람이 검토하지 않고 AI 모델 학습에도 쓰지 않습니다. 개인 계정은 학습에 직접 쓰이지 않지만 피드백을 보내면 그 내용이 검토 대상이 되므로, 회사 문서는 Workspace 계정에서 씁니다.

inline AI로 회사 문서와 업무 데이터를 함께 쓰기

inline AI에서는 직원이 연 회사 파일을 AI가 읽고 바로 고치거나 새 문서로 만들고, 회사용 AI OS까지 함께 쓰면 ARP에 쌓인 주문, 재고, 미수금 같은 오늘 기준 데이터로 답하고 일을 처리합니다. 데이터는 AES-256으로 암호화해 저장하고 AI 학습에 쓰지 않습니다.