$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Deep Research と NotebookLM を使い倒す!レガシーリプレイスの技術選定...
Search
tet0-h
September 26, 2025
Technology
0
3.2k
Deep Research と NotebookLM を使い倒す!レガシーリプレイスの技術選定と学習コスト削減術
4社が語るリプレイス・リニューアル最前線
というイベントで登壇した際に使ったスライドです。
tet0-h
September 26, 2025
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
2.3k
21st ACRi Webinar - AMD Presentation Slide (Nao Sumikawa)
nao_sumikawa
0
200
pmconf2025 - データを活用し「価値」へ繋げる
glorypulse
0
450
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.9k
その設計、 本当に価値を生んでますか?
shimomura
3
180
知っていると得する!Movable Type 9 の新機能を徹底解説
masakah
0
210
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
37k
命名から始めるSpec Driven
kuruwic
3
830
MAP-7thplaceSolution
yukichi0403
2
250
Introduction to Bill One Development Engineer
sansan33
PRO
0
330
著者と読み解くAIエージェント現場導入の勘所 Lancers TechBook#2
smiyawaki0820
9
3k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
16k
Featured
See All Featured
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
73
11k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
186
22k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.6k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
700
Music & Morning Musume
bryan
46
7k
Code Review Best Practice
trishagee
73
19k
It's Worth the Effort
3n
187
29k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
Transcript
Deep Research と NotebookLM を使い倒す!レガシーリプレイスの技 術選定と学習コスト削減術 株式会社 Schoo 手登根 晴輝(てとね
はるき) 4社が語るリプレイス・リニューアル最前線
自己紹介 株式会社 Schoo 手登根 晴輝(てとね はるき) フロントエンドエンジニア Vue.js が好き
リプレイスのつらみを AI を使ってなるべく楽にした話をします
技術選定、比較対象たくさんある問題
リプレイスしたプロジェクトで E2E テストツールは何使う? ざっと検索しただけで… Selenium Puppeteer TestCafe WebdriverIO Nightwatch.js Protractor
Playwright Cypress etc...
調査対象が 多すぎる!!!
そこでGeminiの DeepResearch
Deep Research とは 引用元:Gemini Deep Research:https://gemini.google/overview/deep- research/?hl=ja つまり人間の代わりに検索して結果をレポートにまとめてくれる
Deep Research の個人的にとても良いと思ってる点 1. 英語のページでも調査結果を日本語でまとめてくれる 2. 今あるサイトを検索するのでカットオフを気にしなくて良い 3. 情報元へのリンク(情報ソース)を明示してくれる ※本当のことを言っているのか?(ハルシネーション)の確認がしやすい
Deep Research の個人的にとても良いと思ってる点 1. 英語のページでも調査結果を日本語でまとめてくれる 2. 今あるサイトを検索するのでカットオフを気にしなくて良い 3. 情報元へのリンク(情報ソース)を明示してくれる ※本当のことを言っているのか?(ハルシネーション)の確認がしやすい
AI が本当のことを言っているのかの確認はとても大事 ソースへのアクセスのしやすさは調査のスピードに直結する ※↑ こんな感じでこの情報はここに書いてありましたっていうのがわかる
技術選定のためにやること 1. 情報収集 2. 情報精査 3. 技術選定
技術選定のためにやること 1. 情報収集 ← ここを Deep Research で省力化 2. 情報精査
3. 技術選定
新しく使う技術、キャッチアップ大変問題
新しいことをいきなり理解できる人間は存在しない いかに早く理解できるところまでいけるかの勝負!
そこで NotebookLM
NotebookLM とは 指定したソースをもとに AI が対話形 式で情報整理・要約を行ってくれる ツール
NotebookLM とは 指定したソースをもとに AI が対話形 式で情報整理・要約を行ってくれる ツール
キャッチアップしたいフレームワークやライブラリ の公式ドキュメントの URL を全てソースとして指 定すると自然言語で質問に答えてくれる AI ができ る!!!
Vue.js の公式ドキュメントをソースとして指定した NotebookLM
最近は音声や動画での 解説を作ってくれた り、マインドマップや 理解できているか確認 できるテストを作って くれるようになりまし た。 控えめに言って神。
NotebookLM の個人的にとても良いと思ってる点 1. 英語のソースでも結果を日本語で出力してくれる 2. 学ぶための機能が豊富 3. 情報ソースをこちらから指定しているのでハルシネーションが起こりづらい。 起きたとしてもすぐソースを確認できる。
NotebookLM の個人的にとても良いと思ってる点 1. 英語のソースでも結果を日本語で出力してくれる 2. 学ぶための機能が豊富 3. 情報ソースをこちらから指定しているのでハルシネーションが起こりづらい。 起きたとしてもすぐソースを確認できる。
チーム開発で NotebookLM を使うメリット 作ったノートブックを共有できる
まとめ AI に任せられる部分は積極的に任せよう! でもその出力があっているかは人間がチェックしよう! 情報ソースを明示してくれる Deep Research と NotebookLM は神!
ご清聴ありがとうございました