実務活用No1！notebookLMで自分だけのAI生成
はまってます！notebookLM!!
1. notebookLMとは？
notebookLMは、Googleが提供している実験的なAIツールです。大規模言語モデル（LLM）を用いて、ユーザーがアップロードした文書や既存のGoogleドキュメントを読み込み・要約したり、そこから追加情報を引き出したりすることができます。
従来の大規模言語モデルはインターネット上の膨大な情報から学習しているため、応答内容が事実とは異なる“ハルシネーション”が発生することがありました。ところがnotebookLMでは、自分の持っている情報ソース（Googleドキュメントなど）をリアルタイムで参照して回答を生成する仕組みがあるため、事実誤認が起こるリスクを大幅に抑えられます。これこそが「notebookLMで自分専用のAIを作ると、ハルシネーションを限りなく抑制できる」大きな理由です。
2. notebookLMで「自分だけのAI」を作るメリット
自前の情報に基づいた回答
自分でアップロードしたドキュメントやメモ、論文などをもとに回答を生成できるため、インターネット検索によるノイズが減り、特定分野に特化した正確性の高い回答を得られます。ハルシネーションの抑制
決められたデータセット（自分のドキュメント）が参照元となるので、誤った情報を生成しにくくなります。言い換えると、モデルが根拠とする情報源がはっきりしているため、どの資料をもとに言っているかを追跡しやすいのも大きな利点です。プライバシー・セキュリティの安心感
他のクラウド型AIサービスでありがちな「アップロードした文章が学習データとして公開される」リスクを抑えつつ、Googleアカウント内で完結する形で利用できます（利用前に必ずポリシーを確認してください）。簡単・すぐに導入できる
特別なプログラミング知識がなくても、自分のGoogleアカウントのドキュメントを連携するだけで始められる気軽さが魅力です。
3. notebookLMを使った「AI生成」の基本ステップ
ステップ0：利用環境を整える
Googleアカウント：GmailやGoogleドライブを利用しているアカウントが必要。
notebookLMへのアクセス：現在は一部のユーザー向けのベータ版提供中です。利用権限が付与されているか、Googleの公式アナウンスを確認してください。
ステップ1：連携したいドキュメントを準備する
AIに参照させたい情報（自分のノウハウ、レポート、エッセイなど）をあらかじめGoogleドキュメントにまとめておきます。
既存の資料をそのままアップロードしてもOK。
- WordファイルをGoogleドキュメント形式に変換する
- PDFをテキスト化して貼り付ける
など、お好みの手順で準備します。
ステップ2：notebookLMにドキュメントを読み込ませる
notebookLMにアクセスして、新規の「ノートブック」を作成します。
「参照するドキュメント」を選ぶ画面で、自分が用意したドキュメントを選択します。
notebookLMがアップロードされたドキュメントを解析し、理解を深めるまで少し待ちます。
ステップ3：問い合わせ・命令（プロンプト）を投げる
ドキュメントを読み込ませた後は、画面右側などにあるチャット画面から質問や指示を入力します。
例）「このレポートの主張を簡単に3行で要約して」
「○○というキーワードについて詳しく説明して」
「内容を元に、新しいアイデアを3つ提案して」ポイント：ドキュメントに書かれていないことを聞いても回答できません。逆に、この制限があるおかげでハルシネーションが起こりにくくなります。
ステップ4：活用＆アレンジ
生成された回答を必要に応じて編集し、オリジナルの文章・アイデアに加えます。
notebookLMの回答はドキュメントを参照するため、根拠となった部分を表示してくれることがあります。これをもとに、自分の文章に引用として追記するなど、明確にエビデンスを示せるのも便利です。
4. ハルシネーションを抑えるためのヒント
問い合わせの範囲をドキュメント内に留める
notebookLMに「自前ドキュメントの情報だけ参照して回答してほしい」ことを明確に伝えると、外部の知識に頼ったハルシネーションが出にくくなります。依存する文書の質を上げる
元のドキュメントに誤りや混乱があると、AIもそれに沿った回答を生成してしまいます。前提となる資料を整備することが大切です。過度に曖昧な質問をしない
「～とはどういうこと？」のような抽象度が高すぎる問い合わせは、ドキュメントに情報があっても、余計な推測や不要な生成が入る可能性が高まります。具体的な形で質問を投げましょう。内容を随時検証する
notebookLMからの回答が必ず正しいとは限りません。出力結果を引用する際は、原文と照合しながら正確性を確かめてください。
5. 実践シーンの例
研究論文のまとめ
大量の参考文献や研究論文をGoogleドキュメントにまとめて読み込ませ、要点整理や引用箇所の抽出を頼む。ビジネスレポートの作成
社内ドキュメントを集約し、その情報を元にレポート作成や提案資料用の骨子を作成する。オリジナル作品の設定づくり
小説やシナリオの設定をドキュメント化し、notebookLMに対して登場人物や世界観に関する質問をすることで、設定の矛盾点を見つけたりアイデアを膨らませたりできる。
このように、情報ソースが自分で管理できることで正確性や使い勝手が大幅に向上します。
6. まとめ
notebookLMで「自分だけのAI」を生成・活用する最大のメリットは、参照元となるドキュメントを自分で指定し、その範囲内で回答を得られる点です。
これによって、モデルが勝手に外部の情報を参照してハルシネーションを起こすリスクを極力抑えつつ、高い精度の回答を享受できます。プライベートな研究やビジネスアイデアのまとめなど、様々なシーンで非常に有用です。
今後、notebookLMの機能拡張やユーザーインターフェースの改善が進むことで、さらに幅広い活用が期待されます。興味のある方は、Googleの公式情報をチェックして、最新の進捗をウォッチしてみましょう！
最後に
notebookLMの利用はまだ実験的段階のため、利用条件や仕様の変更がある可能性があります。
自分のドキュメントをアップロードする前に、守秘義務や個人情報の取り扱いなどに注意しましょう。
常に自分で検証・チェックを行いながら利用することで、より正確性を高められます。
ハルシネーションを避け、自分に最適化されたAIを作りたい方は、ぜひ一度「notebookLM」を試してみてください。