こんにちは！ 「生成AI時代のアップデート勉強会」です。
隔週にてお届けしているメールマガジンで、最新の生成AIや
DX、リスキリングなどをテーマに情報をお届けしております。
最近、ネットでは生成AIに関する情報が氾濫しており、一体、
何から手を付けてよいか迷っている方も多いと思います。
個人的な利用なら、どんなAIでも問題ないのですが、業務利用
なら、Google社の生成AIサービス 「NotebookLM（ノート
ブックエルエム）」の使用を強くお薦めしています。
「NotebookLM」とは、どんなツールなのか、なぜ業務利用
だと良いのか、詳しく解説していきます。
今回のテーマは、「NotebookLMを使った企業の情報活用」
です。
１．生成AIの業務利用の壁
生成AIは、文章の作成やデータ要約、アイデア出しなどの業務で
強い力を発揮します。
しかし、その一方で業務利用となると、以下のような不安が拭い
きれません。
—————————————
・不安１
「思っていた内容とは、全く違った答えが返ってきた」
生成AIに対する指示によっては、変な回答が出てくる場合も
あります。
また、事実とは異なる内容で、間違った回答をするケースも
見受けられます。
・不安２
「情報を要約してまとめてくれたが、どこからその情報を持って
きたか分からない」
生成AIは古いサイトや間違った情報をもとに要約を行う場合が
あります。
そのため、信憑性については疑問がでる場合があります。
・不安３
「社内資料をそのまま学習させてよいのか、セキュリティ面が
心配」
過去には、社外秘の資料やデータ等を生成AIに学習させたら、
それが世界中に公開されてしまったという話がありました。
—————————————
ChatGPTのような汎用の生成AIは、ネット上の膨大な情報や
各ユーザーが学習させたデータをもとに回答しています。
しかし、皆さんの会社の業務を理解している訳ではありません。
もちろん、会社の業務規程、業務フローなどについても同様で、
業務内容を加味することはできないのです。
結果、それらしい回答は得られるものの、実務で使用するには
微妙だと感じてしまうのです。
そんな中、お薦めしたいのが、「NotebookLM」です。
「NotebookLM」は、自分が学習させた資料をもとに生成AIが
回答を行うサービスです。
これなら、ネット上にある信頼性が低いデータから回答される
心配もありません。
また、会社の業務に関わるデータを入れれば、皆さんの業務に
合った回答が得られます。
また、学習させた情報はGoogleのクラウドサービス内で保持
されます。
これは、Googleドライブ と同じで仕組みとなりますので、
大事な情報を守って安全に利用することが可能なのです。
２．様々な生成AIサービス
前項では業務利用の不安と、それを解消する「NotebookLM」
の特徴について説明しました。
ここでは、「NotebookLM」を解説する前に、最近の代表的な
生成AIサービスについて確認したいと思います。
それぞれ、どんな特徴があるのか、見てみましょう。
※ChatGPT
OpenAIが開発したAIサービスです。
2022年の登場以来、生成AIの代名詞的な存在となりました。
文章作成・画像生成・音声対話など多彩な機能を備えており 、
利用者が圧倒的に多いサービスです。
【良いところ】
文章の作成やアイデア出し、幅広い質問への回答が得意。
また、画像生成機能なども使いやすく、人気の高い機能です。
その他、AIエージェント機能「GPTs」、プログラミングのコード
生成に強いなど。
【弱いところ】
最新データは学習できていないため、回答できない。
読み込んだデータをもとにした処理はできるが、読み込める
量が非常に少ない。
世界中で利用されているため、膨大なデータを学習しているが、
逆に根拠があいまいになりやすい。
※Copilot
MicrosoftがOpenAIと連携して開発したAIサービス。
WindowsPCに搭載されていて手軽に使用できる。
生成AIのエンジン自体はChatGPTを使用しているが、内容は
大きくカスタマイズされている。
【良いところ】
PC上で指示をして、Officeソフトを使った書類作成ができる。
自分の作成した資料を読み込んで指示することも可能。
Microsoft社の検索エンジンBingとデータ連携がある。
ChatGPTの弱点であった最新データに関する回答も可能。
【弱いところ】
元のChatGPTに比べると、回答がややシンプルになりがち。
自分の資料を読み込んで処理させることが可能だが、不安定な
ところもあり、改善の余地がある。
(データの形式によっては、うまく読み込まず反映されない)
※Claude
Anthropicが開発したAIサービスです。
安全性と倫理を重視して開発されました。
長文の読解や要約において特に高い精度を持っています。
【良いところ】
細かい条件や複雑な指示に強く、ユーザーの意図を組んだ文章
作成が得意です。
信頼性の低い情報については、慎重な回答を出す傾向があり、
比較的、安全性が高いと言われています。
【弱いところ】
標準では、音声対話や画像生成の機能がないこと。
数値処理が苦手で、基本的には数字やグラフを扱う業務では
他ツールとの併用が前提となること。
※Gemini
Googleが開発したAIサービス。
Androidのスマートフォンに標準搭載されている。
Googleが提供している各種サービスとの連携が特徴。
【良いところ】
GmailやGoogleドキュメント、スプレッドシートなどと連携し、
処理を指示できる。
Googleの検索エンジンと連携しているのが強力で、ネット上
の様々なデータを参照に回答できる。
【弱いところ】
ChatGPTと比べると文章生成の精度にバラつきが多い。
Google検索との連携は強力だが、そのネット上のデータに
引っ張られやすく、単にサイトの内容を引用している回答も
多い。（信頼性に欠ける内容も引用される）
※NotebookLM
自分の資料を学習させて、その情報を専用のナレッジとして
扱う、Googleの生成AIサービスです。
自分で用意した書類や参照してほしいHPなど、指定された
ソースだけを根拠に回答する設計が特徴となります。
【良いところ】
自分のアップロードした資料に基づく回答のため、AIが根拠の
ない誤った回答をするリスクが極めて少ない。
回答に引用した資料が明確に分かる。
複数の資料をまとめてアップロードし、複数の資料にまたがる
内容を質問、比較、要約することができる
【弱いところ】
「アップロードした資料の中」だけを参照する設計のため、幅広い
質問には回答できない。
どの資料を学習して処理させるか、人間が資料の管理、内容の
確認などを行う必要がある。
さて、このように比較してみると「NotebookLM」は、他の生成
AIと全く異なるサービスであることがよく分かります。
では、どのように「NotebookLM」を業務利用すればよいので
しょうか。
３．「NotebookLM」で何ができる？
さて、前半では、「NotebookLM」は自分の資料の内容から
回答を出してくれるので、業務利用に最適という話をさせて
いただきました。
では、具体的に何に使えばよいのでしょうか。
明日からでも試してほしいのが、以下の３つです。
（１） 就業規則・規程のQ&A化
社内規程やマニュアルをアップロードしてみましょう。
「この手続きはどうするのか」
「申請期限はいつか」
といった質問をすれば、アップロードした資料をもとに答えを
探して回答してくれます。
人事や総務への問い合わせを減らす一次窓口として使えば、
便利な取り組みです。
（２） 会議議事録の検索
過去の会議記録をアップロードしてみましょう。
「あの時、何を決定したか」
「誰がどんな課題点を出していたか」
といった質問に回答してくれます。
議事録を保管するだけでは意味がありません。
積極的に活用するための情報に変えていきましょう。
（３） データ分析
顧客ごとの取引内容のデータをアップロードしてみましょう。
「顧客別に売上をデータから分析」
「顧客の業種業態別に取引の状況を分析」
といった質問をすることで、今まで見えていなかった切り口の
分析結果が出てくる可能性があります。
また、それを活かして、新たな顧客に提案する資料作成なども
可能です。
その他、自分の業種や業界のニュースサイトなどを学習させて
自社に関係のある情報を整理させるということも可能です。
ここで大切なのは、「NotebookLM」は人間に代わって正解を
作るツールではなく、「考えるための土台を整えるツール」だと
いうことです。
「全部任せる」のではなく、資料やデータをすぐに引っ張りだし、
必要な判断をしやすくするために使う。
この発想が、DXを進めるうえでも非常に重要です。
４．圧倒的にミスは少ないが…
「NotebookLM」の便利さが理解いただけたと思いますが、
少し慎重に使用いただくところがあります。
それは、アップロードした資料をもとに答えるため、通常の生成
AIよりも根拠が明確で、誤回答が少ない仕組みです。
また、回答に引用元が付くため、どの資料をもとに答えているか
確認しやすいのも安心です。
しかし、だからといって「絶対に安全」ではありません。
例えば、アップロードした資料そのものに記述にミスがあったと
します。
その場合、その資料をもとに答える生成AIの回答は「誤回答」と
なってしまいます。
また、同形式で見分けにくい資料が沢山ある場合、AIの整理や
要約に偏りが出る場合もあります。
そして、画像やPDF（フォント無し）等の資料はAI側で読み取り
ますが、この精度が悪い場合もあります。
読み取りにくいと思われる資料は、事前にOCRソフトなどで
テキスト化を行い、AI側が判断しやすい資料にしておくことも
重要です。
※「NotebookLM」運用のポイント
（１）アップロードする資料の質を揃える
→資料に記載ミスがないか確認する。
→画像等はテキスト化してからアップロードする。
→日付を定位置に入れ、時系列が分かるようにする。
（２）回答の引用元を確認する
→外部のWEBの情報の場合、指定の内容を確認する。
→回答に引用した資料にミスがないか確認する。
もちろん、おかしな回答が出た場合は担当者に確認するのも
大事なポイントとなります。
これ押さえれば、「NotebookLM」は「危険なAI」ではなく、
社内データを有効活用できるツールとして、皆さんの企業で
重宝されることは間違いありません。
５．知識を回せ！
これまで、「NotebookLM」の業務利用について解説をして
きました。
そこでもう一歩踏み込んで話をいたします。
業務で生成AIを活用していくには…
「社内の資料や知識を、どれだけ“使える形”に変えられるか」
という部分が非常に重要となります。
例えば、社員が競合他社について調べたレポートを作成しても、
それが共有されなければ、レポートは無駄になってしまいます。
営業が同業他社とコンペで競っている時、あるいは開発担当が
他社の製品と比較する際、パッと調べてその資料が出てくるで
しょうか。
多く企業が、そういった資料が共有されていないか、共有されて
いても、すぐに確認できないという課題に直面します。
「NotebookLM」が強いのは、まさにこの部分です。
・個人の頭の中にある情報
・会議で一時的に話された知見
・資料の中に埋もれているデータ
こういった情報を探しやすく、比べやすく、再利用しやすくする、
そういったことが出来るのです。
これは単なる効率化ではありません。
企業にとっては「知識をためる」から「知識を回す」 へ、考え方の
大きな転換となります。
そして、この転換を進めるには、どの資料を使うのか、どこまで
共有するのか、誰が確認するのか、こうしたルール作りや組織の
見直しも必要となります。
だからこそ、「NotebookLM」は、生成AIの業務利用の入口で
あると同時に、企業の業務フローを考える出発点にもなります。
大切なのは、何でも答えさせることではなく、信頼できる資料を
もとに「考えやすい状態」を作ること。
この視点を持つだけで、生成AIの使い方は大きく変わります。
最初の一歩は、難しくありません。
・就業規則を1つ入れてみる
・議事録をまとめて読み込ませてみる
・顧客データを入れて分析に使ってみる
この小さな試行から、実務での活用は始まります。
今回の内容はいかがでしたでしょうか。
それでは、また次回のメールマガジンでお会いしましょう！
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