今回はSNSで話題になっているNotebookLMの紹介です。
NotebookLMはGoogle Labsが開発したAI搭載のノートアプリです。6月6日より、日本語でも使用出来るようになりました。最新LLMのGemini 1.5 Proを採用し、ユーザーがアップロードしたファイルや文章の内容を要約・加工を行い、ファイルや文章に基づいた回答を返してくれたりと多岐にユーザーを支援してくれるサービスです。
実際にNotebookLMを触ってみました。
NotebookLMの概要
NotebookLMは、Googleが提供するAI駆動のメモ作成およびリサーチアシスタントアプリです。このアプリは、最新の大規模言語モデルGemini 1.5 Proを採用して、任意のテキストの要約や提案を行います。現在、NotebookLMは日本語を含む200以上の国や地域で利用可能です。
主な機能
多様なソースの取り込み
インライン引用
Notebook Guide
マルチモーダル機能
自動コンテンツ分析
動的なアクション提案
ノートの保存と整理
プライバシーとデータ管理
NotebookLMはクローズドシステムであり、ユーザーが追加したコンテンツ以外のウェブ検索は行いません。ユーザーデータはプライベートに保たれ、アルゴリズムのトレーニングには使用されません。
この「プライバシーとデータ管理」の部分が多くのユーザーからの支持を受けているのかなと感じます。
1.NotebookLMにアクセス
NotebookLMへアクセスします。
※Googleアカウントが必要です
アクセスしたら、右上にある
のボタンをクリックして、ご自身のGoogleアカウントでログインします。
ログインすると、自動でトップページが表示されます。
今回は初めて使用するので、「新しいノートブック」をクリックします。
次のページではどこからアップロードするかを尋ねられます。
アップロード元は、
・Google Drive内のファイル
・ローカル(パソコン)に保存されているPDFファイル
・ローカル(パソコン)に保存されているテキストファイル
・コピーされたテキスト
・ウェブサイト
この5つから選択してアップロードします。
今回はGoogle Drive内のPDFをアップロードします。
今回はアメリカの連邦準備制度(FRB)が経済状況に関する情報を公表している「BeigeBook」を読み込ませてみました。
アップロードすると、画面左のサイドバーにアップロードしたファイル名、真ん中にノートブックガイドが表示され、自動的にアップロードしたファイルの文章を要約(概要)してくれます。
概要の右隣には、こちらも自動でオススメの質問(Suggested questions)を作成してくれます。
2.要約の比較
NotebookLMが自動で要約した概要とGPT-4oの要約を比較してみます。
NotebookLMの概要
比較的短い文章ですが、しっかりと要約してまとめてくれています。
GPT-4oの要約
GPT-4oはPDFの読み取り性能も向上されており、詳細に要約してくれています。
3.オススメの質問(Suggested questions)
次は概要の右隣にあるオススメの質問(Suggested questions)を使用してみます。
3種類に質問が自動で生成されるみたいです。
真ん中の「企業は経済の短期的な将来についてどのように見ていますか?」という質問を選んでみます。
自動で以下の回答が生成されました。
質問に関して、しっかりとファイルの文章を読み取って回答してくれています。
回答には番号が記されており、番号をクリックするとファイルのどの部分を参照しているか把握できます。
どこを参照したか把握したいときがあるのでこれは便利です。
4.メモの生成(5種類)
ノートブックガイドを見ると、【概要】の上に5種類のメモを生成できるタブがあります。各種メモをクリックすると、こちらも自動で生成してくれます。
よくある質問(FAQ)
学習ガイド(Study Guide)
目次(Table of Contents)
進行表(Timeline)
説明資料(Briefing Doc)
以下は各種メモをクリックして自動生成された回答です。
①:よくある質問(FAQ)
②:学習ガイド(Study Guide)
③:目次(Table of Contents)
④:進行表(Timeline)
進行表(Timeline)は小説や物語の登場人物や時系列を表すメモであり、論文や報告書のような説明文には対応していないことがわかりました。
⑤:説明資料(Briefing Doc)
まとめ
5種類のメモを作成してみましたが、④:進行表(Timeline)以外はどれもよくまとめてくれており、論文や報告書の概要はメモの自動生成からでも十分把握できると思います。
生成されたメモは画面に付箋のような形で表示されます。
また、生成されたメモにチェックを入れると画面下のチャット欄から、メモに関する質問をワンクリックで入力できます。
5.チャットでオリジナルの質問
チャット欄にオリジナルの質問を入れても、ファイルを参照して回答してくれます。
ブログ記事作成
③:目次(Table of Contents)で生成されたメモを使用して、ブログ記事を書けるか指示してみます。
文字数は約2000文字で指示した文字数より少ないですが、メモから記事作成もある程度できることがわかりました。
X(Twitter)の文章作成
次はX(Twitter)用に140字のツイート文にするように指示してみます。
こちらは140字の指示に対して170字の回答でした。
文字数の指示は難しいですが、要点はしっかりとまとめてくれている印象です。
6.資料を比較してみる
NotebookLMで2つの資料を比較させてみました。
先ほどは2024年5月公表のBeigeBookをアップロードしました。
比較対象で、2024年4月公表のBeigeBookもアップロードします。
次に2024年5月のBeigeBookと、今アップロードしたBeigeBook4月の両方にチェックを入れて、①:よくある質問(FAQ)のメモで比較できるか試してみます。
しっかり5月と4月の資料を比較して経済の動きをFAQで回答してくれています。
今までPDFを日本語で翻訳して、資料を隅々まで読んで見比べて、うんぬんかんぬんと時間をかけていたのが嘘のようです。
AIの進化の速さを改めて感じます。
7.アイデア次第で可能性は無限大
今回は簡単ではありますが、NotebookLMを触ってみた感想を記事にさせていただきました。
論文や報告書はもちろん、学生の勉強ツールや会社のマニュアルをアップロードしてのFAQチャットボットなどアイデア次第で様々な可能性が広がります。
X(Twitter)でも既に様々なユーザーがアイデアを提案していますので、少しご紹介します。
このようにNotebookLMは既に大きな話題になっており、様々なユーザーが使用しています。
そして今後、どんなアップデートがされていくのかも注目です。
皆さんもこのNotebookLMを活用して日々の日常をアップデートしていきましょう!
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