NotebookLMを利用して就業規則を自然言語で探せるようにする

## 働いていて、あれこの辺の決まりってどうなってたっけ？となりませんか？

フレックス制度が導入されている企業に属していれば、あれ？コアタイムって何時から何時だっけ？や、リモートが許可されている企業などであれば、リモート時の決まりなどいろんな疑問がふとした時に出てくるかと思います。

この場合の休暇って何日取得できるんだっけ？や、◯◯休暇系を取得できる条件って何だっけ？など休暇に関わる部分。

あれ経費申請ってどうやるんだっけ、この場合って何の項目で申請あげればいいんだっけ？申請通ったけどこのあとはどうすればいいの？などの規則の部分は無数に出てくるかと思います。

そんな時に社内資料を探して、自分が求めている情報をピンポイントで見つけることは意外と苦労します。

## お悩みを解決するNotebookLM

NotebookLMは、既存のAIモデルを調整するときのようにFine-tuningとRAGを行って精度を高めていくわけではありません。AIのパラメータ自体を調整するFine-tuningは行われずに、推論時に我々が与えた情報源から関連情報を検索し、それをプロンプトの一部としてモデルに与えることで、文脈に沿った回答を生成させるRAGの技術が使用されていますので、AIの基本動作には影響を与えることなく安定した動作の一因となっています。

 ですが、一般的な知識を完全に抜いてはポンコツAIになってしまいますので、回答のための補助的な要素としては使用されま、回答の核となるような根拠としては学習済みの一般的な情報などは基本的に使用されません。 

 なので、ユーザーが与えた情報の中からのみ回答が与えられます。 

 そして上の点があるので、他のAIに比べてハルシネーションを起こしにくという点もあります。

## 説明はわかったから使い方を教えておくれ

ということで、さっそく解説していきたいのですが非常に簡単です。

1. [NotebookLM](https://notebooklm.google/)にアクセスします
 　
1. 「NotebookLMを試す」をクリック
　 
1. 最初にサンプルデータの入ったフォルダを作成するか聞かれますので、どちらか選択します。（簡単に動作だけ確認したい場合はサンプルデータありで進めてNotebookLMのことを実際に質問してみると概要が掴みやすいです。簡単に作成されたフォルダを消すこともできますので気軽に作成してみて下さい）
　
1. 概要が掴めたら自分用のフォルダを作成して、何でもいいのでデータを入れてみましょう（困った場合はなんかの情報が載っているWebサイトのURLを添付するだけでもいいですし、YoutubeのURLを入れるだけでもいいです。できる方はGoogleドキュメントなどを読み込ませてみましょう。）
 　
1. 入れたデータに関係のあることを聞いてみましょう
 　
1. 逆に全く関係のないことも聞いてみましょう

以上です。

後で聞きたいデータを入れて、それを自然言語で問い合わせる。
というサイクルを繰り返していくだけです。

## 仮のデータで試してみた（データ作成編）

GeminiにGoogleドキュメントで、「仮式会社フェイクカンパニー　就業規則」「仮式会社フェイクカンパニー 評価制度規程」という有りもしない企業の就業規則を作ってもらいました。

一般的な情報で回答できないようにできる限り変な就業規則や、休暇を意図的に作るように依頼しました。

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<details><summary>就業規則（長いので閉じておきます）</summary>

![screencapture-docs-google-document-d-1l-RhLpyH8XGYOmKkKB0Ye9WCqndI4jFlRYY19wdIZuU-edit-2025-04-16-22_33_57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/2936775e-513d-4b5c-8e37-bf3962b22174.png)

</details>


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<details><summary>評価制度規程（長いので閉じておきます）</summary>

![screencapture-docs-google-document-d-1RDIbSiZsa0-btbEf5dF-0krP7Mw74tjV8-gPOHJQdBk-edit-2025-04-16-22_43_56.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/b9aeb523-aa28-448b-aa9a-41ae57d71c30.png)

</details>


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## 仮のデータで試してみた（実際に使ってみる編）

Googleドキュメントはクリックで簡単に追加できるので追加します。

追加してみると、簡単に要約してくれています。

![スクリーンショット 2025-04-16 22.49.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/3134414d-4fdd-4fb3-bc09-bc33aec13348.png)

それでは、情報のソースを見るとウェルネス休暇という特徴的な休暇を就業規則に組み込んでくれていたのでこの辺の質問をしてみます。

> ウェルネス休暇:
・筋トレ休暇: 週に1回、最大3時間まで取得可能（運動施設利用証明等不要、自己申告制）
失恋休暇: 失恋による精神的ダメージからの回復のため、必要に応じて最大3日間取得可能（自己申告制、プライバシーは厳守）
>
> ・推し活休暇: 応援する対象（人物、キャラクター、作品等）の重要なイベント（ライブ、発売日、記念日等）に参加するため、年に最大3日間取得可能（自己申告制）
>
> ・二日酔い休暇: 前日の懇親等による体調不良の場合、午前半休を取得可能（月1回まで、自己申告制、ただし頻繁な利用は注意喚起）

![スクリーンショット 2025-04-16 22.57.44.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/98002b6d-ecb9-4328-89c5-8b8c94f852b7.png)

- 存在する情報を聞いた場合

明確に失恋休暇に対しての回答を目的に質問を投げた場合は就業規則に書かれている、プライバシーの保護まで教えてくれています。

- 明記されていない情報を聞いた場合

きちんと「そんなものはないですよ」と否定してくれつつも、代替案を提示してくれています。


### 突拍子もないことを聞いた場合はどうなるでしょうか？

![スクリーンショット 2025-04-16 23.02.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/50f27a93-2787-4acd-a5cb-0e9d3dd62c08.png)

どら焼きが好きか聞きましたが、情報がないですよ、AIには...というやつですね

概ね想定通りの回答かと思います。

## そんなこと言って、外に出したくない情報なんだけど安全なのか

![スクリーンショット 2025-04-16 23.06.08.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3734276/f3f5be85-9f13-4b93-986b-0d6032725cc7.png)

安心して下さい、公式ページに書いてあります。

## そうは言っても一回サーバーにアップロードされるんだから学習に利用されなくても危ないんじゃないのか

その可能性は拭えません。

全てオンプレの環境で自社のドキュメントサービスを作って使っているような堅牢な企業さんであれば軽率な利用は控えたほうがいいかもしれません。

ですが、クラウドインフラを利用していたり、そもそもGoogleドキュメントや、スプレットシートなどで情報を管理している企業さんなどであればその時点で外部のプラットフォームに情報を保存しているので、そのリスクは既に許容されていると考えられます。

## まとめ

同じことの繰り返しになるので、書きませんでしたが評価制度について尋ねたときも同様に与えたデータの中から正確な情報を出力してくれました。複雑な質問や複合的な質問にも答えてくれるので非常に便利でした。

私は個人的に学習したいYoutubeの動画などの情報を与えて要約ツールとしても使っていこうと思いました。

結構前からあるサービスなのですが、キャッチアップが遅くなってしまい後悔が尽きません。

今日この頃も新しいサービスが出続けていることを理解して、きちんとキャッチアップに努めたいと思います。

NotebookLMは音声も取り込んで議事録としても利用できるそうなので、後日使って見たいと思います🙇