Deep Research + NotebookLMでいい感じにキャッチアップする

2025/07/04に社内のLTイベントで利用した資料です。

Transcript

1. Deep Research + NotebookLMでいい感じにキャッ チアップする 谷口
2. はじめに • 私（谷口）：自称フルスタックエンジニア ◦ 低レイヤ（※1）、コンテナ、ゲーム製作、 Web、クラウドなど、それぞれ少しだけしかできない • 主な価値観 ◦ ステークホルダー（一緒に仕事をする人、ユーザー、皆）に安心と喜びを感じてもらうことで貢献感を得てやりが いや生きがいを感じる ◦ 付加価値を生み出し、素早く価値のあるものを迅速に提供し、常に期待を上回れることを目指している • 目指す人材像： ソフトウェアエンジニア (IPAデジタル人材より ) ◦ カバーしたいロール：フロントエンド、バックエンド、クラウド • 真（？）のフルスタックエンジニア、ソフトウェアエンジニアになるためには、やはりキャッチアップは欠かせないのでは ないか？ ※1 パケットキャプチャ、バイナリ解析等
3. キャッチアップ大変すぎ問題 • 谷口の傾向として、1つのことに集中して、早めに終わらせ、次へ…といった形で、コツコツと取り組みたい ◦ ただし、昨今の変化や生成AIの利用が常識となった時代 ◦ 変化がはやく、陳腐化もはやい • 生成AIは言わずもがな、幅広い技術領域を、頭の片隅に入れておく必要があるのでは？ ◦ キャッチアップが必要 ◦ ただし、人力だと無謀すぎて、心が折れる • キャッチアップのインプット情報収集を生成AI（Deep Research）に任せる
4. Deep Research概要
5. Deep Researchとは？ • LLMがユーザーの質問を元に、自律的・横断的に調査 • 調査結果のレポーティングをしてくれる 技術動向インテリジェンスレポート (2025年6月14日 - 2025年6月28日) レポート例
6. 別の課題が発生：キャッチアップはできるようになったが・・・ • レポートの量が多すぎて、読むのに時間がかかる （Word文書／Googleドキュメント　30ページ） • （満たされたら、さらに次の欲が出てくる） • NotebookLMに任せる
7. NotebookLM概要
8. NotebookLMとは • Googleのサービス • GoogleドキュメントやPDFなどを「データソース」としてアップロード • データソースを元に、「音声概要」や「マインドマップ」等の作成が可能 • チャットへの質問による深掘り ※Gemini 2.5 ProのCanvas + インフォグラフィックにて作成
9. NotebookLMとは Deep Research結果 マインドマップ自動生成 （クリックで深掘りも可能） 音声概要 Podcast、ラジオ風に、要点をまとめて解説 （wav形式でダウンロード可能） （下記リンク先の音声ファイルは、 wavをmp3に変換したもの） 2025年6月後半_ 技術トレンド要約レポート .mp3
10. 主な流れ
11. 主な流れ（無料版でやる場合） • キャッチアップ期間は、 2025/07/04から2週間以内とする • GeminiにプロンプトA, Bそれぞれで、Deep Researchを実行 ◦ モデル：Gemini 2.5 Flash • Deep Research結果を、Googleドキュメントとしてエクスポート • NotebookLMを開き、対象のドキュメント A, Bを開く GeminiプロンプトA（最新フォーカス用） GeminiプロンプトB（俯瞰用） ※プロンプトは、 ChatGPT o3で作成
12. 主な流れ（普段やっている方法） 前提：ChatGPT Plus, Claude Pro, Gemini AI Proを契約 • キャッチアップ期間は、 2025/07/04から2週間以内とする • GeminiにプロンプトA, Bそれぞれで、Deep Researchを実行 ◦ モデル：Gemini 2.5 Pro • ChatGPTに対して、キャッチアッププロンプトで、 Deep Researchを実行 ◦ モデル：o3, GPT-4.1 ◦ LLMから質問されたら以下のように回答する ▪ 生成AIを重点的に。中級者。 ただし説明は平易な日本語 (中学生でも理解できる )でお願いします • Claudeに対して、キャッチアッププロンプトで、リサーチ＆ Deep Thinkingを実行 ◦ モデル：Claude Opus 4 • Deep Research結果を、Googleドキュメントとしてエクスポート • NotebookLMを開き、対象のドキュメントを開く GeminiプロンプトA（最新フォーカス用） GeminiプロンプトB（俯瞰用） ※プロンプトは、 ChatGPT o3で作成 キャッチアッププロンプト
13. なんで？ • なんでgeminiはプロンプト 2つ？ ◦ ChatGPT、Claudeは「過去2週間」と指示した場合、現在日付を基準としてくれる　 （今日試したら、Claude Opus 4は2025/01を基準としてしまったた め明示した方が良い） ◦ Gemini ▪ 過去2週間と指示すると、 2024年時点を「最新情報」としてしまうことがあった ▪ 直近情報のキャッチアップ用と俯瞰用で分割 • 直近情報のキャッチアップ用：期間内に特筆すべき更新はありませんでしたということを明記させる • 俯瞰用：過去 2週間の動きはないが、最新情報は〇〇ですといった補足をさせる • なんでgeminiだけじゃないの？ ◦ 各モデルで調査・取得させることで、情報の正確さを高めたい意図がある（ LLMの出力した情報をそのまま「正しい」インプット情報とし て、手放しで鵜呑みにしてる感じがして、抵抗感があった） ◦ →NotebookLMに読み込む直前のフェーズ にいずれかのサービスでの「 妥当性チェック 」を入れた方が良いかもとも考えている ◦ 「これらの文書はそれぞれ GPT o3, Claude Opus 4, Gemini 2.5 ProによるDeep Research結果です。文書のファクトチェック及び妥当 性の確認を実施してください」的な。
14. 画面イメージ
15. 画面イメージ： Deep Research実行前
16. 画面イメージ： Deep Research実行中
17. 画面イメージ： Deep Research結果
18. 画面イメージ： Deep Research結果をGoogleドキュメントに Export
19. 画面イメージ： NotebookLM
20. 画面イメージ： NotebookLMでソースを選択
21. 画面イメージ： NotebookLMメインページ
22. 画面イメージ： NotebookLM　マインドマップ 1
23. 画面イメージ： NotebookLM　マインドマップ 2
24. 画面イメージ： NotebookLM　マインドマップから深掘り
25. 所感
26. 所感 • わりとタイムリーにキャッチアップ（頭の片隅に置く）ことができるようになり、良い感じ ◦ Pythonのパッチバージョンアップ、脆弱性など ▪ Python 3.11.13など ◦ Google Cloudの障害（2025年6月12日に発生したこと） ◦ GitHub CopilotでClaude Sonnet 4やOpus 4が一般提供（GA）された ◦ LlamaIndexやOllamaの動向 ◦ awesome-llm-appsなど、人気のリポジトリ • 定期的にGPT/Gemini/ClaudeでそれぞれDeep Researchして、調査結果を特定のストレージに配置するエージェント 作っても良いかもと思っている（ API料金怖い…）