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「ソース追加」をクリックし、現れたダイアログボックスの下部にある「ウェッブサイト」と書かれたボタンをクリック。すると

「ウェッブサイトとyoutube」書かれたダイアロボックスに変わる。このダイアロボックスでURLを記入し、「挿入」をクリックすると、指定したURLのウェッブページに記載している内容がNotebookLMの回答データとして利用されるようになる。

ウェッブサイトのURLを指定し、webページをソースとして登録できるが、参照先のURLページ内で他のページにリンクしていても、そのリンク先のページは参照されず不便である。Ｃｒｏｍｅの拡張機能「websync for NotebookLMの拡張機能を探し、Ｃｒｏｍｅにインストールする。ソースとしたい登録したいノートブックを

指定し、「Crawl entiresite」ボタンをクリックすると、指定したＵＲＬ以下のページがクロールされ、ソースとして登録される。

動画の内容もNotebookLMの情報源として登録される。youtubeの動画は、ソースを追加するダイアロボックスで「webサイト」をクリックし現れた「ウェッブサイトとyoutubeＵＲＬ」の画面で、動画のＵＲＬを記入し、「挿入」をクリックすると動画がノートブックのソースとして追加される。

ノートブックのソースは音声データもソースとして取り込むことができる。音声データをソースとして追加する方法であるが、ノートブックの「ソースの追加」をクリックし、現れたダイアロブックスで「ファイルのアップロード」をクリックしたい音声データをアップロードできる。音声データはNotebookLMにより整理

することができる。

手元に資料やデータが少ない場合でも、「ソース追加」の検索欄からwebサイトを検索し、NotebookLMのソースとして取り込める。

web検索の結果をソースにする方法は、「ソースを追加のダイアロボックス」の上部に「ウェツブで新しいソースを検索」を書かれた欄にソースとして利用したいテーマを記入し、右端「→」をクリックすると、その結果が表示される。ただし、検索結果のサイトを取り込むノートブックのソースを消費するうえ、情報の信頼性も低下する。

Geminiの回答結果をソースすることもできる。Geminiにアクセスし、プロンプトで指示や質問出して回答得る。回答が表示されたら、画面右上のメニューをクリックし、「ノートブックに追加」指定する。作成しているNotebookLMの一覧が表示されるのでチャット内容を追加したいノートブックに指定する。

具体的にはNotebookLMにアップロードするAIの知識ベースを変えることができるのである。NotebookLMは、「ノートブック＝AIの頭脳なのである。プロジェクトや業務単位でノートブックを分けることで、複数の専門家AIを使い分けて使用できる。

NotebookLMに、異なる目的の資料を混在させると回答が曖昧に

なってしまう。NotebookLMは検索エンジンではないのである。

NotebookLMを活用するためには、ノートブックをプロジェクト毎に作成し、その中に過去の資料など蓄積するのがよい。

NotebookLMはPDFやドキュメント追加するだけで、その内容毎に回答してくれる。特別な設定は不要で、資料を入れること自体がAI活用の出発点になる。

NotebookLMの資料が整理されていればいるほどAIの精度も高くなる。不正確なデータを活用すると誤った結果につながる。資料の選定と更新管理が重要なのである。

NotebookLMには、URL追加するだけで、ソースとしてwebページの内容を登録し、その内容を把握したり要約・分析できる。ただし、NotebookLMが参照するのは登録したページだけであり、参照先のURLページ内で他のページにリンクしていても、そのリンク先のページは参照されない。

ただし、Ｃhｒｏｍｅの拡張機能「WebSync for NotebookLM」を利用する。

方法はchromeウェブストアーにアクセスして、検索機能でebSync for NotebookLM拡張機能を探し、Chromeにインストールする。ソースとして作成したサイトにアクセスし、WebSync for ＮotebookokLM拡張機能アイコンをクリックすると、指定したＵＲＬ以下のページがクロールされる。

ＵＲＬを指定するダイアボックスでは、「youtubeのＵＲＬ」という記載もある。youtube動画のＵＲＬを指定することで、動画の内容もNotebookLMの情報源とすることができる。

さらに、便利な機能に録音データを取り込むことで、音声テキストとして扱い、要約や分析ができる。方法は、ノートブックの「ソースを追加」をクリックして現れたダイアボックスで「ファイルをアップロード」クリックし、アップロードするためのエクスポローラが起動するので、アップロードしたい音声データファイルを指定し、NotebookLMにアップロードする。音声データをアップロードしたら、プロンプトで「音声データの内容を記事用にわかりやすく、まとめてくださいと」指示すれば、読みやすい文章で整理されて内容を得ることができる。ただし、話言葉は正確に文字起こしても読めるものとは限らない。

「発言者ごとの主張を整理してください」などと指定することで、内容を構造的に分析し、目的に合った要約を得ることができる。

　注意しなければ」ならない点は、録音されている音声品質が低い場合はや雑音が多い場合は認識されない可能性があることである。

　NotebookLMは作業を効率化するが、最終的にはユーザーが修正

　しなければならない

NotebookLMの使い方であるが

①情報の元となるソースが（AIが生成する回答の元になるデータ）必要になる。

ソースには

①コピーして貼り付けたテキスト

②Googleドキュメント

③ggoogleスライド（最大１００枚まで）

④googleスプレッドシート

⑤Microsoft word,テキスト、マークダウン、PDFファイル

⑥公開されているyoutubeの動画

⑦音声ファイル

⑧EPUB式電子書籍

追加できるソースは最大５０個、１ファイルのサイズは２００MBまで、ファイルの形式も決まっている。指定形式以外のファイルは読み込まれない。著作権のある資料を使用するときは注意が必要。

〇ソースを追加するには

①画面中央に表示されているダイアログボックスで、ソースとして追加したいファイルやURLを指定するか、ソースパネル上部の「ソースを追加」クリックし、表示されるダイアログボックスで

ファイルを指定する。あるいは「ファイルアップロード」をクリックし、ファイル選択してアップロードする。特定のサイトを指定するときは、「ウェツブサイト」と書かれたボタンをクリック

し、URLを記述するなどの方法がある。

〇ノートブックごとに専門家育てる。

・ソース追加し、ソースを追加することでNotebookLMを使用する

　準備が完了する。

・ノートブックにアップロードする資料によってAIの知識ベース

　を変えることができる。NotebookLMはノートブックごとにAIの

　知識と役割が変わるため、用途別にノートブックを分けること

　で専門性の高い情報を得ることができる。

・異なる目的の資料を同一ノートブックに混在させると、ＡＩの

　回答が曖昧になり精度が低下する。情報の整理が必須である。

〇NotebookLMの最大の特徴

・ノートブックスに資料を入れるだけで、ＡＩがその内容を理解

　し使える状態になる。

・ユーザーがその判断材料を与える必要がある。

・特別の設定は必要なく、資料を入れること自体がＡＩ活用の出

　発の点となる。

　例えば、社内のマニュアル送り込んでおいて、「この作業の手

　順を初心者向けに説明してください」質問すれば、マニュアル

　に基づいた説明がかえってくる。

〇回答は入力した資料の質に左右される。

　・あくまでも与えられた資料をもとに回答を生成する。

　・読み込ませた資料の内容がそのまま回答に反映されるため、

　　不正確な情報や古いデータを使用すると誤った結果につなが

　　る。

〇ＵＲＬもソースにできる。

　NotebookLMはＵＲＬを追加するだけで、ソースとしてwebペー

　ジの内容を登録し、その内容を把握したり、要約・分析するこ

　とができる。

資料やデータをNotebookLMに入れておき、「この顧客の課題何ですか。」「次に提案すべき内容を考えてください」などと指定すれば、過去のすべての情報を踏まえた回答をしてくれる。

NotebookLM市場調査レポートや競合分析の資料を入れておき、

「市場のトレンドは何ですか」「競合との差別ポイントを教えて」といった指示を出すだけで、入れておいた資料を横断し分析し、その結果を瞬時に回答してくれる。

NotebookLMの回答は単なる要約ではない。さらに、専門性の高い文献・レポートでもNotebookLMにアップロードし、「この内容を中学生でもわかかるように説明してください」と指示するだけで、難解な内容やまったく知らない外国語の内容のものも平易な言葉で整理してくれる。データや資料を読む作業を省略し、アウトプットをNotebookLMに任せれば、ＡＩからの回答をいかに意思決定に反映させるか集中できる。

会社のPCではなく、個人のスマホを利用して生成AIを利用すると「シャドーAI」の発生が大きな問題となる。NotebookLMは情報の漏洩を防ぎ、強固なセキュリテイで守られたAIなのである。

生成AIには、回答が本当に正しいのかという問題があるが、NotebookLMは、ユーザが指定した情報に基づいて回答するので回答の正しさには問題がない。

NotebookLMでは、回答に引用元が表示され、どの資料のどの部分を根拠にしているか確認できる。