Googleの情報整理ツール「NotebookLM」をテーマに、一般的なチャット型AIとの違いや機能を紹介しました。PDF、Googleドキュメント、ウェブページ、YouTubeなどをソースとして登録すると、その資料をもとに要約を作ったり、質問に答えたりできます。回答の根拠が登録資料に限られるため、資料にない質問には「書かれていない」と返すこともあり、誤った情報の生成を抑えやすい点が特徴として挙げられました。一方で、資料の内容を踏まえた推論には対応する場合があり、回答がどの情報を根拠にしているかを確認しながら使うことも話題になりました。
活用例として、小説の内容や登場人物の特徴を整理して、必要な情報を質問で確認する方法が紹介されました。また、授業のノートや教材を登録し、学習内容の整理や問題作成に役立てる案も挙がりました。コミュニティの資料を読み込ませて活動方針について質問した例では、既存の目標や活動内容を手がかりにした提案が返されました。ウェブサイトやソーシャルメディア上の情報を直接取り込めない場合もあり、別のAIで情報を集めて資料化するなど、複数のツールを組み合わせる方法も話しました。
特に注目したのは、登録資料をもとに音声要約を作る機能です。資料の内容を二人の対話形式で数分程度にまとめ、相づちや話し方も自然に聞こえることに驚きが寄せられました。授業資料を移動中に聞くなど、学習への活用も提案されました。ただし、画像そのものを認識するのではなく、テキスト情報を中心に扱うため、画像に依存した説明は十分に読み取れない可能性があります。NotebookLMは何でも質問するAIというより、資料を選び、整理したうえで活用するツールとして紹介されました。