# チャプター1 おはようございます。ひさまつ農園のひさまつです。 生成AIがどんどん発達してきて、いろんな使い方ができるようになってますけれども、 一つとっても面白いなと思っているのが、ノートブックLMですね。 ノートブックLMというのはGoogleが提供しているプラットフォームなんですけれども、 PDFとかウェブサイトとか、あるいは音声データとか映像とか、そういうものを読み込ませて、その内容を分析したり、そこから何かの資料を作ったりということに特化しているサービスなんですね。 これの何が面白いかというと、このソースですよね。 参照元を限定できるわけですね。 つまり特定の、こちらで指定した複数の資料にのっとって、その中からいろんなものの回答を提示したり、資料を作ったりということができる。 資料はですね、いわゆるスライドにすることもできる、音声解説もできる、動画解説もできる、マインドマップみたいなものを作れる、いろんな形でアウトプットできるんですけれども、 どこから情報を引っ張ってくるかわからない形ではなくてですね、参照元を限定できるってやっぱりすごいことですよね。 なので信頼のおける資料を読み込ませて、その中からだけ回答させることができるわけですね。 だからPDFデータ、本なんかもPDFデータに起こせれば、それを予約したり、その中から何か文章を作ったりとかいうことももちろんできますし、 私が今会社で使うのがすごく面白いと思っているのは、例えば肥料をどう使うか、どういう肥料をどのぐらい、どの作物に与えるかということを決めるにあたって、 関連する資料をですね、読んでおいて、例えば茨城県の肥料を与える基準というのは公的に定められていますので、そういうものであるとか、有機肥料の特性みたいなもので、 私がこれがちゃんとしているという、あるいは自分の会社にフィットしていると思うものをいくつか、例えば10とか資料を与えてですね、その中から回答させるっていうことができるから、 これを使って設計をしてというふうにスタッフにお願いすると、そこに投げればですね、その資料に基づいたデータが出てくるってことなんですよね。 Q&Aなんかですか、このチャットボットと言われるものは、これまでもあったわけですけれども、その元のデータ、QとAのデータを入れるところが、作るところが非常に大きな負荷だったんで、 そこを元の資料から直接、元の資料を直接参照させることができるっていうのは画期的に楽なわけでして、いわゆる社内ウィキみたいなものですよね。 社内に蓄積されたナレッジをデータベースにして、そこからあらゆる質問に回答できるようなウィキを作っちゃうとか、あるいは社外の人に対して、例えば顧客へのQ&Aをこれで作るみたいなこともできますよね。 それを元の資料から直接参照させられるという、マニュアルが簡単にできちゃうみたいなところなんで、使い道は本当に無限大と言っていいんじゃないでしょうかね。 その特定の資料からさらに深い分析をしたり、例えば絵を描いたりみたいなことをさせたいのであれば、GoogleのGeminiで参照元をそのノートブックLMの特定のページに指定することができるんで、そこからまたさらにいろんな加工ができるという、すごいですね。 もともとは本を読んだり資料を読んだりすることの補助ツールだったんですけども、そこからできることがどんどん増えていったので、本当に使い方が広がってますね、この1年。 ちょうど1年前に読書補助ツール的な形で私は使っていて、親戚の大学生の子とか自分の娘にこんなのあるから勉強に使うといいよなんて言ってたんですが、もうそれどころではなくなってしまいましたね、1年経って。 これは1つの組織の中だけじゃなくて、コミュニティの中で共有していくと、いわゆるコミュニティ資本ですよね。そのコミュニティに蓄積されていくナレッジというのは多くの人に取り出せるようになるという。 結局は世にあふれている様々な情報の中の何を取捨選択するかという、その目ですよね、そのキュレーション部分というのが極めて大事になっているわけですから、そこを信頼できるソースを限定することでアウトプットに一定の質を担保するということができるようになるわけで、 これは大変な革命ですよね。 ブックガイドみたいなもんですね、かつてで言うところの、どんな本読んだらいいですよというものが、もっと幅広い資料から横断的に提示できるという、しかもそれを誰でも取り出せるようにできてしまうというのはすごいことですね。 そうするとだから、媒体というのはノートブックLMに読み込ませることができるかどうかが重要になってきてしまうという。 ちなみにもちろん日常会話を録音して読み込ませることとかも全然できます。 大変面白い道具ですので、ぜひお使いいただければというふうに思います。 ノートブックLMについてお話ししてみました。ではまた。