2024年6月7日、Googleの新サービス「NotebookLM」がリリースされました。
大きく括るとChatGPTみたいなものではあるんですが、このサービスならではの独自性もあって可能性を感じます。
まだ触っただけの段階なので、ファーストインプレッションをまとめておきます。
PDFやウェブサイトを参照して回答してくれるLLM
NotebookLMは、参照元となるファイルの情報を元にして、その内容について質問をしたら回答してくれたり、資料を元に記事化してくれたりしてくれるサービスです。
上記の説明もおそらく正しくないというか、一部を切り取った説明にしかなってないと思います。それくらい今はまだ咀嚼しきれてなくて、いろんなことができそうなことの一部をどうにか説明するとこんな文章になっちゃうっていう感じです。
ChatGPTとの大きな違いを挙げるなら、学習ソースを提供することを前提とした立て付けになっている点です。
アップロードした資料はGoogleのAI学習には使われないそうなので、社内の資料などをアップロードしても大丈夫だと思われます。Googleドライブにアップロードできるものであれば大丈夫、っていう認識でいいはずです。
参照元となる対応ファイルが多い
参照元となる対応ファイルが多いのが特徴的だと感じました。
Googleドライブにあるファイルを、ファイルの種別問わずに片っ端から読んでくれるのは特に便利でしたね。
例えば以前に僕が講師を務めたセミナーの資料がGoogleドライブ上にあり、ドキュメントのテキストメモとスライドも一緒に読んでくれました。
あとはこれらの資料を元にあれこれできます。
PDFが1つあってそれを元にどうこうするっていうことはChatGPTでもできますが、様々なファイルを扱おうと思った時の手軽さではNotebookLMに軍配が上がります。
NotebookLMの使用例
SNSで見かけたNotebookLMの使用例をピックアップしておきます。
NotebookLMとはなんぞや、が端的にわかる動画付きの投稿。
"雑にPDFやサイトURLを投げていくだけ" で自分専用のFAQボットが出来上がる 「NotebookLM」 が革命。長大なファイルを元に回答するAIが誰でも手軽に作れるので、業務効率に直結。高性能 「Gemini 1.5 pro」が回答し、引用元もちゃんと表示してくれるので安心： pic.twitter.com/uNwjaSupWM
— すぐる | ChatGPTガチ勢 (@SuguruKun_ai) June 6, 2024
読書の効率化。一番やってみたいという興味がありつつも、PDFファイルを用意するまでがめんどくさそうという印象。ただ、PDF化さえできれば読書体験が変わりますね。
GoogleのNotebookLMによって、僕のスキルの「適当に本を読んで、適当にまとめて理解してアウトプットできる」というものの優位性が一気に失われました。
ちなみにやり方としては、
1. KindleをMacアプリで開いて
2. スクショを撮った上でそれをPDFにして
3.… https://t.co/DPW21b5ths pic.twitter.com/va1xULnPwz— けんすう – きせかえNFTの「sloth」 (@kensuu) June 7, 2024
最後に
最後に、今のところ僕がNotebookLMを使うと良さそうだと思ったシーンを羅列しておきます。
- PDFやウェブサイト上の小難しい文章を要約したい
- 資料がさまざまな形式で散らばっているものを情報ソースにしたい
- 製品のマニュアルのようにPDFなどで用意されているものを突っ込んで回答してもらう
- 公開前の情報を活用したい