NotebookLMが変えるエンジニアの情報整理術

NotebookLM が変えるエンジニアの情報整理術 mercoin

自己紹介 goro フリマアプリ運営企業のグループで暗号資産交換所を運営している会社でバックエンドエンジニアをしています昨年、前橋市に移住してきました趣味：旅行、ドライブ、筋トレ、プロ野球観戦、畑 2

NotebookLMとは？活用事例の紹介まとめ本日のアジェンダ ▶ 概要と特徴主な機能 ①技術情報・ドキュメントの速習・深掘り ②チームナレッジの共有・活用と業務効率化 ③技術選定などの意思決定支援
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「皆さんは日々増え続ける情報とどう向き合っていますか？」「最近のAI周りの情報は多すぎて整理が大変ですよね...」 mercoin

NotebookLMとは？「利用者が提供した資料に特化して会話しながら情報の分析や抽出、壁打ちなどができる、利用者専用のAIリサーチアシスタント」 Google製のAI搭載ノートツール他の生成AIツールとは一線を画す特徴を持つ mercoin

NotebookLMの主な特徴 ▶ 信頼性の高いAI: アップロードした資料のみを情報源とする設計により、高い信頼性と精度を実現。ネット上の不確実な情報に頼らず、利用者が提供した資料だけに基づいて回答するためハルシネーションの可能性が低い根拠の明示: 回答には必ず引用元が表示され、ファクトチェックが容易多様なファイル形式に対応: PDF、ドキュメント、Webサイト、動画、音声など幅広く活用可能
チームでの知識共有: 生成したノートは共有可能「集合知」を形成し、チームのナレッジを効果的に活用・アップデート 6

NotebookLMの主な機能 mercoin

主な機能 ▶ 各種ソース（PDF、Googleドキュメント、URLなど）のアップロードアップロードされた情報に基づく、AIによるノートガイド（自動要約、主要トピック、質問候補）の生成 AIとの対話を通じた情報検索、質問応答複数の情報源を組み合わせた横断的な分析 FAQリストや学習ガイド、Podcastの自動生成機能も活用できる（まだ英語版だけだが音声対話もできる）参考：https://notebooklm.google.com/notebook/953b658a-579b-4b3c-b280-43b3781babf3 8

活用事例の紹介 mercoin

活用事例① 技術情報・ドキュメントの速習・深掘り mercoin

こんな悩みありませんか？ ▶ 「新しい技術やツールのドキュメント、読むのが大変…」「仕様書やマニュアルから必要な情報を探すのに時間がかかる」「技術書を買ったはいいけど積読状態…」 11

資料をNotebookLMに入れて、対話的に理解！活用事例①：解決策 ▶ 技術書、仕様書、APIドキュメント、ブログ記事などを効率よくインプットすることで情報収集の効率性を向上させられる 12

活用事例①：具体的には… ▶ 特定の技術要素や機能についてAIに質問し、関連箇所に基づいた回答を得る特に最近はAI関連の情報アップデートが多いので気になる情報をChrome Extentionを利用して NotebookLMに入れて、要約するようにしている複数のドキュメントをソースとして指定し、情報を横断的に比較・検討する技術書PDFから重要点をAIに要約させたり、Podcastを生成して日々聴いたり内容について質問することで知識の定着を促す 13

インプットの質とスピードが劇的に向上！活用事例①：効果 ▶ 調査・読解時間の短縮複雑な内容の理解促進必要な情報への迅速なアクセス積読の解消と知識の定着 14

活用事例② チームナレッジの共有・活用と業務効率化 mercoin

こんな悩みありませんか？ ▶ 「新規メンバーのオンボーディング、資料が散在して大変…」「過去の仕様変更の経緯が不明瞭で、影響範囲の特定に時間がかかる…」「コードレビュー時などに関連ドキュメントを探すのが面倒…」 16

チームの情報や業務資料をNotebookLMに集約・整理し、「集合知」を形成！活用事例②：解決策 ▶ 17

活用事例②：具体的には… ▶ 社内ツールにおける関連資料をまとめてNotebookLMにアップロードし、人ではなくAIが質問応答をサポートプロダクトの仕様書など関連資料をまとめてアップロードし、開発時やレビュー時にAIに質問して回答を得る会議の議事録を毎回読み込ませ、決定事項やネクストアクションをAIに抽出・要約させる 18

チーム全体の生産性と情報アクセス性が向上！活用事例②：効果 ▶ 問い合わせ対応工数の削減ナレッジの検索性向上と自己解決の促進情報共有の効率化と属人化の防止 19

活用事例③ 技術選定などの意思決定支援 mercoin

こんな悩みありませんか？ ▶ 「技術選定の情報収集と評価が大変… 例：どのDB使う？どのクラウドサービスを利用する？」「技術選定に関わる大量の資料の読解と整理に時間がかかる」「技術選定会議のための根拠ある比較材料を迅速に準備したい」 21

各技術の公式ドキュメントや比較記事など、信頼できる資料のみをソースに、 NotebookLMが客観的な比較・分析をサポート！活用事例③：解決策 ▶ 22

活用事例③：具体的には… ▶ 比較したい技術（例: PostgreSQL, MySQL）の公式ドキュメントやベンチマークレポート、技術ブログ記事などをNotebookLMにソースとしてアップロード「〇〇の観点で両者を比較して」のように、AIに横断的な分析を指示 AIの回答には引用元が明記
されるため、どの資料のどの部分に基づいた回答なのかが一目瞭然重要な比較ポイントやAIの回答をノートにピン留めして整理最終的に、ピン留めした内容を元に、根拠の明確な技術選定レポートを効率的に作成 23

"なんとなく" の技術選定から脱却！活用事例③：効果 ▶ 属人性とバイアスの排除: 個人の知識や記憶に頼らず、客観的な資料に基づいた評価が可能に調査・比較工数の大幅削減: 大量のドキュメントを読み込む手間を省き、比較・分析作業に集中できる説明責任の向上: 全ての結論がソース資料に紐づくため、選定理由を明確に説明できる
迅速で質の高い意思決定: 根拠のある比較材料が素早く揃うため、議論が活性化し、より良い意思決定に繋がる 24

まとめ NotebookLMは大量のドキュメントとの向き合い方を変える我々の強力な「リサーチアシスタント」のようなものなのでは... mercoin

「ぜひ、皆さんもNotebookLMを触ってみてください！」 ▶ 26

ご清聴ありがとうございました mercoin

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