前半では、資料をもとに回答するRAGツールとしてNotebookLMを振り返り、オープンソースのOpenNotebookを紹介しました。NotebookLMはGoogleのGeminiを利用する一方、OpenNotebookはAIモデル自体を含まず、OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeekなど複数のプロバイダーのモデルを選べる点が特徴として挙げられました。プロンプトやモデルの設定を調整でき、接続方法によってはローカルモデルも利用できるため、資料を外部に出したくない場合の選択肢になり得ると話しました。
機能面では、NotebookLMと同様に資料を読み込ませて質問に答えさせるほか、ポッドキャストを生成できることや、話者のプロフィールを設定できる点に注目しました。一方で、モデルの利用には別途設定や費用が必要で、環境構築も初心者にはハードルが高いと指摘。画像や動画を使った生成には対応しておらず、現状はテキスト中心のツールとして捉えられると整理しました。導入の手間に見合う場面は限られるものの、社内資料を扱う場合など、ローカルでAIを動かしたいニーズには合う可能性があると話しました。
後半ではARの活用について、平面では把握しにくい空間情報を立体で示すことや、学習・ライブ演出などの用途を例に意見を交わしました。また、オンラインコミュニティは交流、制作、イベントなど多様な活動を含むため、その価値や取り組みを初めて知る人に説明する難しさも話題になりました。明確な成果だけでなく、気軽に過ごせる居場所としての側面も含め、魅力をどう伝えるかを考えました。