NotebookLMを個人開発で使ってみる

こんにちは！

Googleから、NotebookLMの日本語対応が発表されましたね。
https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/notebooklm-google/

プロジェクトで使うと良さそうだと思ったので、個人開発で使ってみました。

# NotebookLMとは
Googleが提供しているサービスで、リサーチや執筆をする際のAIアシスタントです。
複雑な資料を理解して精査し、情報から新しい類似性を見つけ、下書きなどをすばやく作成するのに役立つツールとのこと。

自分が必要とする知識をAIに学習させて、必要な情報を引き出せるツール、というところでしょうか。

# 使い方
まずはデータをインプットして、自分専用のアシスタントを構築してみましょう。
#### 1. 以下のURLにアクセス
https://notebooklm.google.com/
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/73b6d933-560b-df59-2d2a-1075c853d536.png" width="90%" />

#### 2. 「Try NotebookLM」をクリック
ウェルカムメッセージが表示されます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/c07fb1d5-7b2d-c2ac-3c65-e584deeb3659.png" width="90%" />

#### 3. 「新しいノートブック」をクリック
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/96b485d8-aaf9-f12f-a67b-97e914843d8a.png" width="90%" />

#### 4. データをインプット
ソースのアップロード元を聞かれたので、今回はコピーされたテキストを選択しました。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/778872ea-58d9-4608-3344-1f931598fbb9.png" width="90%" />

素案と要件定義を登録しました。
今回は、[CryptoKitties](https://www.cryptokitties.co/)のようなサービスをイメージしてます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/ae54fd0e-03aa-ced3-2a16-b88b6d602f25.png" width="90%" />

#### 5. FAQを作成
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/c7823430-1c24-4361-066f-cffa7370d631.png" width="90%" />

JSONで出力されましたね。
試しに、別のNotebookを作って所属会社の情報をインプットしてみたところ、きちんと表示されました。

検証はしていないのですが、インプットする情報によっては、まだ挙動が安定しないケースもあるかもしれません。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/e0cb335b-89e8-182b-21ee-850216e5ad38.png" width="90%" />

#### 6. 「Study Guide」で学習ガイドを作成
次に、右下の「ノートブックガイド」をクリックして、「Study Guide」で学習ガイドを作成してみます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/0fa97ff3-1b7a-e7d9-a6e7-2bcb8abc84d0.png" width="90%" />

インプットした内容に沿って、簡単なクイズと回答、エッセイ問題などを生成してくれました。
メンバーが増えた際に、概要理解に役立ちそうですね。

# 質問してみる
それでは、いろいろな質問をしてみましょう。
#### 1. どんなスキルを持つ人が必要なのか
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/f4386438-9681-c4db-663d-c929b871ee0e.png" width="90%" />
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/042af5c5-3a1b-a068-3f00-3f378b59bb19.png" width="90%" />

文中に情報元のリンクが貼られているので、クリックしてみます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/16c60b70-9bb3-59ba-32b0-aa0b6f495783.png" width="90%" />
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/06ff9982-6d8b-4025-cf36-dd3f9012ab44.png" width="90%" />

インプットした情報から答えているようです。

#### 2. 工数の見積
要件定義の内容から工数の見積りが可能か、試してみます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/e20472d2-652a-7ef4-f926-ce28eda686dc.png" width="90%" />

インプットした情報に工数についての記載が無いので、算出できないとのこと。

質問の仕方を少し変えてみましたが、やはりインプットした情報からしか判断できないようです。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/a9f69932-457f-21c4-429b-f256d6231977.png" width="90%" />

#### 3. 記載内容に関する質問
ロイヤリティに関する質問をしたところ、正確に答えてくれました。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/84be64c7-1efc-bf5e-9ad6-c105ec02e5fa.png" width="90%" />

#### 4. 改善提案
インプットした要件定義について、改善提案をお願いしてみました。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/f82ab651-c82c-1354-0ce2-6c4600f01e17.png" width="90%" />

提案は行なってくれるようです。
要件やアイデアなどのブラッシュアップはできそうです。

#### 5. 全く関係のない質問
インプットした情報とは関係のない質問をしてみます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/b1ba4cc3-af6a-f97d-1e11-fe1617d5f024.png" width="90%" />

Goのクリーンアーキテクチャについて記載が無いため、教えてもらえませんでした。

続いて、ピカチュウとライチュウの違いについて質問してみましたが、こちらも教えてもらえません。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/407770/26c35d80-6091-e04a-f927-fd3c16e083f6.png" width="90%" />

本当に、インプットした情報から判断しているようです。

# プロジェクトで使えそうか
NotebookLMは、用意したデータの範囲内で回答してくれるため、プロジェクトでは以下のケースで活用できそうです。
・要件の確認
・要件や仕様のブラッシュアップ
・メンバーが増えた際の教育コスト削減

使い方を工夫すれば、プロジェクトの大小問わず、効率化ができそうです。

特に導入教育では、Study Guideで確認テストや用語集などを作ってくれるので、教育コストを抑制することができそうです。

# 他のユースケース
私が使った感覚では、以下のユースケースが有効だと感じました。
・入社時のオリエンテーション
・会社のヘルプデスク
・自治体の政策等

# まとめ
NotebookLMは、プロジェクトの要件確認、仕様のブラッシュアップ、メンバーへの導入教育など、さまざまな場面で活用できる可能性を秘めたツールです。 
特に導入教育においては、Study Guide機能を活用することで、確認テストや用語集を作成し、教育コストの削減に貢献できます。 

さらに、入社時のオリエンテーション、会社のヘルプデスク、自治体の政策情報など、幅広い分野での活用が期待されます。

今後は、NotebookLMがさらに進化し、より精度の高い回答や多様な機能が提供されることに期待しています。