もっと効率よくnoteの記事を書きたいなぁ
でも生成AIに書かせると結局ファクトチェックとかめんどくさいんだよなぁ
そういった方におすすめのAIツールがNotebookLMです。
NotebookLMは、AIが膨大な情報の中から解答するのではなく、自分の用意した資料から答えるのが最大の特徴です。
これによって
- 自分が必要な情報に特化した解答が期待できる
- ハルシネーション（間違えた情報をAIが解答する）が起こらない
といったメリットがあります。
というわけで、この記事ではnoteの執筆にNotebookLMがどう役立つのかを紹介していきます。
NotebookLMとは？革新的なAIノートの登場
NotebookLMは、アップロードした資料などの情報に基づいて、LLM（大規模言語モデル）がその情報に対応した質問に回答する機能を持つ生成AIツールです。
ユーザーがアップロードまたは登録したソースのみを参照するため、信頼性の高い情報を得られます。
読書、メモ取り、質問への回答、アイデアの整理など、思考をサポートする機能が満載です。
- アップロードしたソースからの回答生成：質問への回答や作業指示の実行に際して、アップロードされたソースのみを参照し、回答の根拠となったソースの箇所を引用して示すため、トレーサビリティが高まります。
- ハルシネーション(妄想生成)のリスク低減：外部情報を参照しないため、作り話が生成される「ハルシネーション」のリスクが大幅に低くなります。
- 創造性とコラボレーションの向上：メモの推敲や関連資料の提案など、創造的な作業をサポートし、ノートブックを共有できるので、チームでの知的生産性が飛躍的に高まります。
NotebookLMの活用事例①noteの記事を分析する
NotebookLMではnoteの記事のURLを入力するだけで、記事をソースとして読み込むことが出来ます。
noteの記事を分析し、記事構成やアイデアなどを活用することが考えられます。
例えば、
- 創作大賞で入選した作品
- 自分が好きな作品
- スキの多い作品
といったものを読み込んでソースとして登録すればOKです。
あとは、それらを自分の活用方法に合わせて分析することができます。
以上の記事はNotebookLMに参考となる記事を読み込ませて、それを参考に執筆した記事です。
NotebookLMの活用事例②自分の体験・知見を分析する
NotebookLMのソースとしてメモを読み込ませれば、その内容から記事のネタを見つけてくれるかもしれません。
今日起きたこと、思い出した事、閃いたことなどを書いたメモを活用することが可能。
やることは
- 普段からGoogleドキュメントなどにメモをとっておく
- NotebookLMのソースとしてメモを登録する
- それらを他のソースと併せて分析して、記事の執筆に役立てる
ほとんどのメモはせっかく書いたのに日の目を見ることはありません。
なぜなら、メモの中から役立つものを見つけるのが難しいからです。
でもNotebookLMなら関連するものを簡単に見つけ出してくれます。
これまでは、書きっぱなしになっていたメモが重要な資産になりますよ。
NotebookLMの活用事例③分析した結果を活用してnoteの記事の下書きを作る
NotebooLMに読み込ませたソースを元にnoteの記事を書いてもらうことも可能です。
- 参考となる記事を複数分析した記事構成を作成
- メモや日記
- 信頼できる情報源
などから記事の下書きを書いてもらいます。
こんな感じで自分の体験などを元に記事を書くことも可能。
小説などでも一貫性のあるキャラ設定を維持して書くことがやりやすくなっています。
また、マークダウン記法で出力したものであれば、そのままコピーすれば見出しや太字なども反映されます。
【AI活用法】NotebookLMの活用事例：noteの記事を書く：まとめ
NotebookLMは
- noteの記事を分析
- 自分の体験・知見を分析
- 分析した結果を活用して記事を書く
といった活用法で様々なジャンルのnoteの記事の執筆に役立ちます。
note以外にも
- ビジネス文書の効率的な分析と要約
- 研究論文や技術文書の理解促進
- 議事録の作成・分析・要約
- 社内FAQ・ナレッジベースの構築
- 営業資料作成の効率化
- 研修資料の作成
- 補助金・助成金申請の効率化
- 法律・契約に関するチャットボットの作成
- 試験対策
- コンテンツ制作
- 多言語文書の翻訳と解析
- 市場調査・競合分析
- SNS投稿分析
といった感じで様々な用途でNotebookLMは生産効率をあげてくれます。
まだ利用したことが無いという方は是非試してみてください。
