Geminiに新たに追加されたNotebookLMは、ユーザーが提供する資料や情報を元にAIが質問に回答するノート機能です。本記事では、NotebookLMの基本動作や外部資料の活用方法、効率的なインポート手順について具体例を交えて解説します。
NotebookLMの基本動作
NotebookLMは追加した情報ソースに基づいてAIが回答を生成します。デフォルトでは外部Web情報を自動で参照することはなく、ユーザーがNotebookに追加したサイト情報や文章が主な根拠となります。
実例として、特定の学術記事をNotebookに追加すれば、その記事に基づいて質問に答えることができます。AIは追加した情報を優先的に参照し、外部の一般情報に依存せずに応答します。
資料の追加方法と形式
NotebookLMではテキストやPDF、ウェブクリップなどを追加可能です。Webサイトからの情報はリンク先をコピーしてNotebookに貼り付けるだけで取り込めます。
例えば、学習サイトの章ごとのテキストをコピーしてNotebookに追加すれば、章単位でAIが内容を理解して質問に答えられます。
リアル書籍の活用方法
書籍や紙資料をNotebookLMで活用する場合、写真を1枚ずつ取り込む方法もありますが、より効率的にはOCR（文字認識）アプリを使ってテキスト化する方法がおすすめです。
具体例として、スマホアプリやスキャナーで書籍をPDF化し、OCRでテキスト抽出後、NotebookLMにインポートすれば、紙資料もデジタルデータとして活用できます。
効率的な情報整理のコツ
資料をNotebookに追加する際は、章やテーマごとに整理するとAIの理解がスムーズになります。ラベルやタグを付けることで、後で特定のトピックだけを参照させることも可能です。
また、長文をそのまま追加するより、要点を抜粋して段落単位で分けると、AIがより正確に回答を生成できます。
まとめ
GeminiのNotebookLMは、ユーザーが追加した情報を基にAIが回答する強力なツールです。外部参照なしでの回答が基本で、書籍やサイト情報もテキスト化して追加すれば活用範囲が広がります。
効率的に利用するには、OCRで紙資料をデジタル化し、章やテーマごとに整理してNotebookに追加することがポイントです。これにより、質問に対してより正確で実用的な回答をAIから得られます。
コメント