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👋こんにちは、はるなです。
今日のテーマは『NotebookLMを「説明書」として使ってみたら、思っていた以上に便利だった』という話です。
きっかけは、趣味でやっている洋服づくりでした。型紙をデータ化するソフト「Valentina」を触ることになって、まずはソフトのインストールや初期設定をChatGPTに頼ってみたんです。ソフトの導入まではかなり助かったのですが、そのあと実際に使い始めると、UI名やメニュー名を適当に答えてくるため、全然頼りになりません。
結局は手当たり次第メニューを開いて試すという、泥臭い作業を繰り返していくことになりました。
その様子は以前、「何からやればいい？」をAIで突破する で詳しく紹介しています。ざっくりとした方針相談や、Web上から情報をリサーチしてくる段階なら、万能タイプのChatGPTで十分です。今回のようなソフトの操作方法など、ある程度正確さを重視したい場合は、万能タイプのChatGPTには不向きです。
そこで試したのが、NotebookLMでした。
今回は、私自身が実際に試してみた「自分専用の説明書」の作り方と、具体的な活用法をお届けします。
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⚙️ AIで導入したけれど限界もあった
少し前に新しく「Valentina（ヴァレンティーナ）」というアパレル向けのパターン制作ソフトを使い始めたのですが、これが専門的なツールということもあって、最初は操作方法がさっぱり分かりませんでした。
新しいソフトウェアを導入するとき（特に英語版しかないようなもの）は、ChatGPTによく頼っていました。実際、ソフトのインストール方法や初期設定のような「一般的な手順」を調べる段階では、ChatGPTでも十分に有効です。しかし、いざインストールが終わって、実際の細かい操作に入っていくと、少しずつ雲行きが怪しくなってきます。
ChatGPTに「〇〇という作業はどうやるの？」と聞くと、もっともらしい答えは返ってくるのですが、実際の画面にあるUIの名前やメニュー名ではないものを案内してくることがよくありました。「指示された通りのメニューが画面のどこを探しても見当たらない……」ということが多発します。
ユーザー数が多く、情報量も豊富なソフトであればもう少し違ったと思いますが、何せマイナーソフトなので、情報が少なすぎます。
ChatGPTのような大規模言語モデルは、一般的な知識にはものすごく強いのですが、こういったマイナーな専門ソフトや、アップデートで頻繁に画面が変わるツールの具体的な操作手順になると、どうしても「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をついてしまいがちです。
そこで、「NotebookLMにマニュアルを丸ごと読み込ませて使えばいいんじゃないか？」と思いつき、NotebookLMの中に自分で情報を入れることにしました。
📘 NotebookLMを「自分専用の説明書」にする
NotebookLMの最大の特徴は、自分が指定したソース（情報源）だけをベースにして、AIが質問に答えてくれる点にあります。
一般的なAIは、インターネット上の膨大なデータから「それらしい一般論」を回答しがちです。しかしNotebookLMなら、Web検索のリンクやPDF、YouTube動画、テキストデータなどをまとめてノートブックに放り込むだけで、その情報だけを徹底的に読み込んだ「自分専用の説明書」をリアルタイムで構築してくれます。
この「一般論ではなく、自分が手元に用意した資料だけを基準にして答えを返してくれる」という仕様が、マニュアルを読み解く場面において圧倒的な強みを発揮します。
まずはネット上にあるValentinaの公式ドキュメントや、使い方を解説しているページをいくつか見つけてきて、その関連ページをまとめてNotebookLMのソースに追加してみました。
後半部分のページは「Valentina Studio」という別のページなのでチェックを外し、読み込まないよう設定した上でインポートします。
すると、それまでChatGPTが間違えていた操作方法や、細かいメニュー、ツール名などを、正確に答えてくれるようになったのです。ソースがあるからこそ、AI特有の「嘘の案内（ハルシネーション）」に振り回されることがなくなり、作業効率がかなり上がりました。
私の実際のワークフローとしては、iPadでNotebookLMの画面を開いておき、目の前のパソコンでソフトを操作しながら、わからない部分を横のiPadでサクッと確認するというスタイルをとっています。この組み合わせが本当に快適なんです。NotebookLMは音声入力にも対応しているので、作業の手を止めることなく「〇〇の作業はどのようにする？」と声でそのまま問いかけるだけで、答えが返ってきます。
ほかのAIツールに比べると、やや回答に時間はかかりますが、正確な手順を教えてくれます。
日本語情報が少ないアプリや資料整理に向いている
この「NotebookLMを説明書にする」というアプローチは、他にもさまざまな用途に応用できます。
まず一番におすすめしたいのが、日本語の情報が少ない海外製のアプリやソフトウェアのマニュアル化です。公式の英語マニュアルのPDFやWebサイトをそのままソースに放り込んでおけば、こちらは日本語で質問するだけで、正確な日本語の操作ガイドになります。
次に、「ソースの明確さ」が何よりも求められる情報の整理です。間違った一般論を混ぜずに正確なリファレンスとして使いたいときにぴったりです。たとえば、私の場合ならApple公式のディベロッパー資料や各Apple製品の仕様書などを追加しておくことで、公式情報のみから簡単に検索できるようになります。
他にも、見つけたレシピ情報、仕事の参考資料、過去に自分が書き溜めたメモといった、「あとで探したくなる情報」の個人倉庫化としても役立ちます。自分で書いた雑多なメモをソースにしておけば、「あのとき考えたアイデアの要点って何だっけ？」と聞くだけで、NotebookLMが過去のメモから探し出し、まとめてくれます。
また、学生の方や資格の勉強をしている人であれば、学習系の素材をまとめて、クイズや要約、復習に使うという流れも作れます。教科書やレジュメのデータを読み込ませて「この範囲から10問テストを作って」と指示すれば、手軽にオリジナルの問題集も作成できます。
⚖️ AIの使い分けとこれからの情報の整理術
世の中にはたくさんのAIアシスタントが存在していますが、それぞれに得意分野と苦手分野があります。AIも、何でも1つのツールで済ませようとするのではなく、目的によって道具を切り替えることが、ストレスなくAIと付き合うコツです。
ChatGPTは、とにかくレスポンスが速く、幅広いアイデア出しや、ゼロから文章の骨組みを作ってもらうような「ざっくりとした相談」が非常に得意です。その反面、情報の正確性に関しては、精度が下がる場合があります。
一方でNotebookLMは、ソースをじっくり読み込む性質があるため、回答の生成に少し時間がかかることがあります。しかし、自分が入れたソースを起点として回答してくれるため、情報の正確性と安心感は比較にならないほど高いです。
アイデア出しや、ざっくりとした相談はChatGPT、正確さが求められる確認や、手元の資料に基づいた調べ物はNotebookLMというように、作業内容に合わせて使い分けています。
これまでは「説明書を読むのが面倒だから、とりあえず触って覚える」か「ネットで検索して誰かのブログ記事を探す」というのが新しいツールを学ぶ時の定番でしたが、これからは「公式マニュアルをNotebookLMに放り込んで、自分専用の対話型説明書を作る」というのが、一番手軽でスマートな方法になりそうな予感です。
ということで今日は『NotebookLMを「説明書」として使うとめちゃくちゃ便利だった』というお話でした。
分厚すぎて読む気をなくしている機材の説明書があれば、ぜひNotebookLMに読み込ませて「これどうやるの？」と話しかけてみてください。きっと、その快適さに驚くと思います。
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