2024年6月6日、Googleが「NotebookLM(ノートブックエルエム)」 を日本語でも提供開始しました。AI関連で次々に新しいサービスがでてきます。
これだけ次々といろいろなサービスが出てくると、企業がなにか生成AIをつかったあたらしいサービスを展開しようとしてもGAFAM(ガーファム)がこぞってサービス展開をする中、独自のポイントやニッチさがないと日本の企業がどんどん差別化ポイントを出すのが難しくなってきています。

今回は、実際にNotebookLMを使ってみたうえでの、使用シーンを模索してみました。

NotebookLMとは?

簡単に言うなれば資料を基に会話できるAIということです。
この文章だけみると簡易的なRAGかな?という印象です。

NotebookLMとは
NotebookLMとは

NotebookLM は、ユーザーの思考をサポートするパーソナライズされた AI コラボレーターを提供します。ドキュメントをアップロードすると、NotebookLM がこのソースの即席の専門家となります。ユーザーは NotebookLM といっしょにドキュメントを読む、メモを取る、共同作業をするといったことを通じて、アイデアを練ったり、整理したりできるようになります。
NotebookLM は、Gemini API が利用可能な 180 以上の地域のすべてのユーザー(18 歳以上)が利用できます。

引用元:Google(https://support.google.com/notebooklm/answer/14273541?hl=ja)

NotebookLMの料金について

現状無料です。
「NotebookLM はまだ早期テスト段階であるため、現時点では料金は発生しません。」

料金
NotebookLM はまだ早期テスト段階であるため、現時点では料金は発生しません。


引用:Google(https://support.google.com/notebooklm/answer/14276672?hl=ja)

https://notebooklm.google/
このgoogleの公式リンクからすぐに始められます。

早速使ってみた。

最初に始めるとこのようなテキストが出てきます。

NotebookLM注意事項
NotebookLM注意事項

ユーザーの個人データが NotebookLM のトレーニングに使用されることはありません。人間のレビュアーは、トラブルシューティング、不正使用への対応、フィードバックに基づく改善を行うために、クエリ、アップロード、モデルの回答を確認することがあります。人間のレビュアーに見られたくない情報は送信しないでください。

NotebookLM には、Google の見解とは異なる、不正確または不適切な情報が表示されることがあります。NotebookLMを医療、法律、財務、その他の専門分野において使用しないようご注意ください。これらのトピックに関するコンテンツは情報提供のみを目的としており、資格を持つ専門家の助言に代わるものではありません。 ​

簡単に要約すると
トレーニングに使用はしないからほかの人に漏れない可能性が高いけど、Google内部的には見るからね。よろしくね。
ということみたいです。

この内容は企業によっては使用を許可されない場合もあると思います。
ただこの時代の速度の速さについていこうとすると、中小企業やスモールビジネスでは積極的に利用していかないと革新的な動きをとるのは、なかなか難しくなりつつあると考えます。

NotebookLMの実際の操作

https://notebooklm.google/
このgoogleの公式リンクからすぐに始められます。

正直UXも分かりやすいので説明いらないレベルです。
とりあえず無料なので、操作してみていただいた方が早いです。

左上のソースからどんどん資料を投げ込むだけです。あとはチャットでこたえてくれます。

何か読み込ませてみようと思ったので、経済産業省のデジタルガバナンス・コードとその活用方法という資料をよみこませてみました。

DX_NotebookLM1
DX_NotebookLM1

読み込ませるだけで、この精度でまとめてくれるのかと驚かされます。PDFです。

DX_NotebookLM
DX_NotebookLM

チャットの精度としては抽象的なことをきくと答えてくれません。
そのため、ブレスト目的だとすると、ちょっと目的が違うかなという印象です。
今後もしかしたらそのようなモードを選択できる。そんな機能がついてきたらすごいですが。

どちらかというと、NotebookLM自体がそもそも、資料を基に回答するというサービスのようです。
逆を言えば引用元を提示できない、不正確な回答は避けてくれます。
つまり、長い文献など最適です。

では、資料を「Ctrl+F」で検索するのと何がちがうのかというと、とはいえ生成AI独自の、「多少のあいまいさや、予測」を許容できるところです。
これにより、こちらの質問の精度自体を挙げてくれるのがメリットです。

NotebookLMの使いみち考えてみた。

ぱっと思いつくのは「書籍」です
Kindleや、「自炊」したPDF本を読み込ませて、それをまとめてもらう感じです。
ただし一致したものを持ってくる感じなので、推論などは目的が違いそうです。

あとは会議資料です。
「たしかあんなことがあったはずだけどなんだったけ?」みたいなときには便利です。
抽象的で回答できないとしても、できないなりに似た項目はここにありますけど?どうですか?みたいな提案はしてくれます。
また長い資料などは一瞬でブリーフィングしてくれます。

そして、その中でいいなと思ったのはFAQ作成です。ホームページをなげて画面からFAQ作成を押すだけです。

NotebookLM
NotebookLM

SMOOZのサイトをよみこませてみました。すごいわかりやすいです。
Googleもブリーフィング(要点を絞って説明すること)に向いていると説明しているだけはあります。

まとめ

軽く使ってみた今のところの印象だと、RAGというよりは 検索補助 by 生成AIという感じでしょうか。
知識を与えるというよりかは、「先にAIに資料を読み込んであとで見方を教えてもらう」みたいな印象でしょうか。ほかにはFAQ作成が非常に便利だとおもいました。

「AIと」ブレストだとするとちょっと意図が違いそうです。そうなってくるとソースをあたえ対応させるRAGの方が自然会話的な印象です。
NotebookLMは共有ができるので「人と人がブレストするときの補助として使う」というのが最適そうです。
抽象的な質問を理解して探ったりをAIそのものにしてもらおうとするとRAGが必要そうです。

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