Perplexityと組み合わせてNotebookLMを何倍も使いやすくする方法
はじめに
各AIツールやウェブサイトをお使いの際は、それぞれの利用規約を必ずお守りください。
この情報は、AIの活用方法についての一例にすぎません。著作権などの権利を尊重し、適切にご利用ください。
この記事は、誰かの権利を侵害したり、不利益を与えたりする意図はありません。
これは個人的な見解に基づいた記事です。社会全体の生産性向上に少しでも役立てばと思い、作成しました。
導入
Xだとあまり詳細書かなかったのでnoteにします。
皆さん、PerplexityやNotebookLMは使われていますでしょうか。
Perplexityは検索に特化したAIサービスで、NotebookLMはRAGが得意なAIサービスです。どちらも無料で使うことができます。
Perplexityについて
Perplexityは情報源(URL)をソースとして引っ張りながら回答を生成してくれるので検索用途で使いやすく、ファクトチェックも比較的しやすい特徴があります。
Perplexity AIの主な特徴
Perplexityは情報の要約だけでなくURLも収集できるので、深掘りたい場合はリンク先にアクセスして情報を得ることができます。
またChatGPTやGeminiなど、URLを読み込める生成AIにリンクを渡してさらに深ぼるなどの使い方もできます。
しかしながら、多くの場合はPerplexityの生成結果がメインとなることが多いのではないでしょうか。
NotebookLMについて
NotebookLMは、Googleが開発した革新的なAI搭載ノートツールです。2024年6月から日本を含む200以上の国と地域で利用可能になりました。
NotebookLMの主な特徴
NotebookLMはPDF、テキスト、URLを最大50個までソースとして登録することができます。(ソース1つあたりの最大容量は20M、ノートブック全体の最大容量は200M、1アカウントで作成可能なノートブックは100個まで)
またソースや入力情報、回答結果はAIの学習に利用されませんが、不正利用や改善のために人間のレビュワーが内容を確認することがあります。
主にページ数が多いPDFや、何らかのサービスにおけるヘルプページなどをソースとして登録し、情報を引き出すために利用されることが多いのではないでしょうか。
【本題】Perplexityを活用してNotebookLMの力を引き出す
NotebookLMはソースに無いことを尋ねると「ソースには該当の箇所がありませんが、一般的に~~~」と返答します。
そのため個人的にはソースをたくさん入れたほうが、使い勝手が上がると考えています。もちろん、ジャンルがばらけると回答に揺らぎが出やすくなるので、方向性は統一する必要があります。
先述の通りNotebookLMは最大50個までソースを入力することができますが、特定の分野における情報源を50個もそろえるのは大変ですよね。
そこで活きてくるのがPerplexityです。
Perplexityは対話形式とはいかないまでも、質問を続けて行うことができます。例えば、
「日本の広告代理店における生成AI活用事例をリサーチしてください」
→「AIと人によるクリエイティブ制作の効果を比較して」
→「AIを活用してクリエイティブを作成する場合の法的な注意点は?」
上記のように、回答結果を受けて新しく気になったことをどんどん質問していくことが可能です。そのたびにPerplexityは検索を行い、新しい情報源を引用しながら回答を生成します。
つまり、Perplexityを使って特定の分野について深掘り、何度も回答を生成させることで、サマライズされた結果と、回答のもととなった情報源をたくさん入手することができるのです。
あとは簡単です。Perplexityで生成したテキスト、参照元になったたくさんのURLをNotebookLMのソースに登録すれば、何度も振り返ることができる、「あなたの気になる分野に特化した」ノートブックが完成します。
また、NotebookLMはソースを引用して回答するだけでなく、ソースをもとにして新しい発想やアイデアを生成することも可能です。辞書的な活用だけでなく、アイデア出しにも活用できるということです。個人的にはここがNotebookLMの一番素晴らしいポイントです。
恐ろしいことは、PerplexityもNotebookLMも現状無料で利用できるということです。
まとめ
あくまで個人利用を考えているため、本質的にはGoogle検索でサイトをたくさん調べて、ブックマークして、いつでも見返せるようにすることと同じだと考えています。
「なんでも聞ける」「なんでも入れていい」といった非常に便利なものほど、「何を聞いたらいいかわからない」「何を入れたらいいかわからない」状況に陥ります。
これは生成AI推進あるあるなのですが、ChatGPTだって「なんでも聞いていい」のに、わざわざ「ChatGPTにこれ聞くことってできますか?」と人間に質問する人が後を絶ちません。
NotebookLMも同様に、50個までソースを入れられて、PDF、URL、テキストその他入れられるのに、PDF2~3個入れて終わり、という人が多いのではないでしょうか。
NotebookLMの裏側はGeminiです。Geminiは特大コンテキストを入力することが可能です。これは想像ですがおそらくそれゆえに50ソース、200Mまでテキストを入れられるのでしょう。Geminiについて、よく「200万トークンあっても使わない」という声を耳にしますし、私もそう思っていましたが、NotebookLMをソース50まで入れて使ってると、50じゃ足りないという気持ちにすぐなりました。
これまでのChatGPTのカスタムインストラクションやGPTsのinstruction、knowledgeを考える発想とはまた違う新しい発想が求められ始めていると感じています。
NotebookLMにもPerplexityにも、おそらくまだまだ活用方法があると思います。ぜひ皆さんも、今あるツールをさらに使いこなす方法がないか、試してみてください。
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