こんにちは、中村です。皆さんはNotebookLMの超便利機能であるポッドキャスト機能使っていますか？
NotebookLM自体は使ったことあるけどポッドキャスト機能はまだ使ったことがない人、NotebookLM自体を使ったことがない人のために今回はNotebookLMを紹介しつつ、効率的なインプット方法を紹介していこうと思います！
目次
NotebookLMとは
NotebookLMとは、Googleが開発したAI搭載のノートアプリで、ユーザーがアップロードした資料やメモをもとに、要約、質問応答、アイデア整理などを支援するリサーチアシスタントツールです。PDF、Googleドキュメント、ウェブサイト、YouTubeの字幕付き動画、音声ファイルなど、多様な形式の資料をアップロード可能で、AIが内容を解析し、ユーザー要約や質問応答を行います。Webアプリだけでなく、最近スマホアプリもリリースされたので、ますます使いやすくなっています！
使い方
https://notebooklm.google.com/へ行き、新規作成をクリック
すると上のような画面が表示されるので、要約や解説が欲しい資料を指定します。今回は私が以前書いたブログをソースとして指定しています。
ソースを読み込むと上のような画面が表示されます。大きく3つの部分で構成されているのがわかります。
- ソース
指定したソースがここに表示されます。ソースの追加やチャットで参照するソースをチェックボックスから選択することも可能です。 - チャット
選択したソースに関しての要約や質問に回答できます。回答をStudio内のメモに追加したり、回答の根拠のソースを確認することができます。 - Studio
ソースをもとにポッドキャストを作成したり、よくある利用法をもとにメモを作成できます。
直感的にわかりやすいUIをしているので、さわっているうちに使い方に慣れると思います。
個人的におすすめな使い方3選
ここからは、私が効率良くインプットするためにしている、NotebookLMの活用例を3つ紹介していきます。
読書の効率化
1つ目は読書の効率化です。
具体的には電子書籍のPDFを章ごとに区切ってポッドキャスト化する方法です。弊社は勉強のための書籍代を会社が負担してくれるので、本によるインプットがしやすい環境にあります。なので個人的に一番よくこの方法を利用しています。作成したポッドキャストはスマホアプリからもアクセスできるので、事前にパソコンで作成して通勤中などの隙間時間にスマホで聞けるのも大きなメリットです。
章ごとに切ることをおすすめするのは、長すぎるとポッドキャストが雑に1テーマでまとめてしまうことがあるからです。章が短ければ1部ごとに、長ければ1節ごとに区切ることがおすすめです。
（注意：kindleの電子書籍はPDF化できません。購入する電子書籍の形式には注意が必要です。）
新情報インプットの効率化
2つ目は新情報インプットの効率化です。具体的には、各ツールベンダーのリリース情報や界隈の最新情報をまとめてソースとして指定し、ポッドキャストにする方法です。中には英語の記事も多く存在するので、日本語、英語関係なく解説ポッドキャストを作ってくれるのはとてもありがたいです。
またポイントとして、ソースにまとめてほしい情報と一緒に以下のプロンプトを「コピーしたテキスト」に追加すると、ポッドキャストがわかりやすい構成になります！
音声概要に関するプロンプトです。音声概要を作成するときは以下の4点を必ず守ってください。
・ソースは先週1週間の間にリリースされたツールに関する情報です。
・一つ一つのソースは独立しているので、関連付けて紹介しなくてよいです。
・音声概要の始まりは「先週週発表されたリリース情報について紹介します。」から始めてください。
・音声概要の終わりにユーザーに問いかけはいりません。試験対策の効率化
3つ目は試験対策の効率化です。具体的には各試験の試験要綱をソースとしてマインドマップ化、学習ガイドを使って要点を整理していく方法です。私は現在SnowPro® Associate: Platform Certificationの合格を目標に勉強しているので、ソースはこの試験の試験概要を指定します。
チャットの下部マインドマップをクリックするとStudioのメモにマインドマップが追加されます。
マインドマップを展開すると、Certification Overviewを見ると試験の項目は大きく4項目あることがわかります。
・Validate essential Snowflake skills
・Data management
・AI/ML integration
・Snowflake Cortex LLM functions
また、学習リソースには3つあることがわかります。
・Exam Study Guide
・Snowflake Platform Course (Instructor-Led Recommended)
・SnowPro Associate: Platform Exam Study Guide (Free Self-Study Recommended)
これで試験の全体像とSnowflakeで使える学習リソースがわかりましたね。
また、元の画面に戻ってStudioのメモ内の学習ガイドをクリックすると、学習ガイドを作成・追加されます。
作成された学習ガイド全文
SnowPro® Associate: Platform Certification 学習ガイド 概要 この学習ガイドは、SnowPro® Associate: Platform Certification の準備を支援するために設計されています。この認定資格は、データ管理、AI/ML 統合、Snowflake Cortex LLM 関数を含む、Snowflake の基本的なスキルに関する知識を検証します。 認定試験の範囲 SnowPro® Associate: Platform Certification 試験では、以下の能力がテストされます。 Snowflake ユーザーインターフェイスと Snowflake Notebooks のセットアップと操作 データベースとステージの作成、およびコンピューティングリソースの使用 構造化データ、半構造化データ、非構造化データのロードと活用 Snowflake ロールとデータアクセスの管理の理解 Snowflake アカウント構造の理解と管理 Snowflake Cortex LLM 関数の呼び出し 受験候補者 Snowflake を 3 ヶ月以上使用した経験がある候補者。 推奨される準備資料 Snowflake Platform Course (インストラクター主導コースまたは無料の自習コース) SnowPro Associate: Platform Exam Study Guide SnowPro FAQs Snowflake Learning Journey (学習トラック) クイズ 以下の質問に 2～3 文で解答してください。 Snowflake Cortex LLM 関数は、SnowPro® Associate: Platform Certification で検証されるスキルのどの分野に関連していますか？ Snowflake アカウント構造を理解し管理することは、この認定資格の重要な要素ですか？ 構造化データ、半構造化データ、非構造化データのロードと活用は、Snowflake プラットフォームでどのような重要性を持っていますか？ Snowflake のユーザーインターフェイスと Snowflake Notebooks を操作する能力は、この認定資格にとってどの程度重要ですか？ Snowflake でデータベースとステージを作成することの主な目的は何ですか？ Snowflake におけるロールの概念とデータアクセスの管理は、なぜ不可欠ですか？ SnowPro® Associate: Platform Certification の受験に推奨される経験期間はどのくらいですか？ Snowflake Education Services は、SnowPro Certifications 以外にどのようなサービスを提供していますか？ 「Snowflake University」（または「Uni」）の目的は何ですか？ Hands-On Essentials プログラムは、どのような種類の学習体験を提供しますか？ クイズ解答 Snowflake Cortex LLM 関数は、AI/ML 統合および Snowflake Cortex LLM 関数自体の使用に関連しています。これは、認定試験で検証される具体的なスキルセットです。 はい、Snowflake アカウント構造の理解と管理は、この認定資格の重要な要素です。試験でテストされるコア能力の1つとして明確に記載されています。 これらのデータタイプのロードと活用は、Snowflake の多様なデータ処理能力を示すため重要です。ユーザーがさまざまな形式のデータをプラットフォームに取り込んで利用できる能力を検証します。 Snowflake のユーザーインターフェイスと Snowflake Notebooks を操作する能力は非常に重要です。これらはプラットフォームを操作し、多くのタスクを実行するための主要なツールであるため、試験の最初の検証分野の1つとして挙げられています。 データベースとステージを作成することの主な目的は、Snowflake 内でデータを整理および保存し、データのロードとアンロードのための場所を提供することです。これらはデータワークフローの基本的な要素です。 Snowflake におけるロールとデータアクセスの管理は、データのセキュリティとガバナンスを確保するために不可欠です。これにより、適切なユーザーが適切なデータにアクセスできるようになり、データプライバシーとコンプライアンスが維持されます。 SnowPro® Associate: Platform Certification の受験には、Snowflake を 3 ヶ月以上使用した経験が推奨されています。これは、プラットフォームの基本的な機能に慣れている候補者を対象としているためです。 Snowflake Education Services は、SnowPro Certifications 以外に、Instructor-Led Training と、Snowflake University (オンデマンドコース) を提供しています。これらのサービスは、ユーザーの教育とスキル向上を目的としています。 「Snowflake University」（または「Uni」）の目的は、オンラインでオンデマンドの教育コースを提供することです。これには、Hands-On Essentials のようなバッジプログラムやその他のコースが含まれます。 Hands-On Essentials プログラムは、実践的なスキル構築のためのバッジプログラムとして設計されています。ユーザーは、具体的なタスクを実行することで、Snowflake プラットフォームの主要な機能を学ぶことができます。 エッセイ形式の質問 以下の質問について、エッセイ形式で考察を深めてください。 構造化データ、半構造化データ、非構造化データの違いを説明し、それぞれを Snowflake にロードして活用する際の一般的なアプローチを比較検討してください。 Snowflake におけるロールベースのアクセスコントロール（RBAC）の概念を詳しく説明し、データアクセス管理において RBAC がどのように機能するかを具体例を挙げて論じてください。 Snowflake のコンピューティングリソースの概念を説明し、それらが Snowflake プラットフォームでのデータ処理にどのように貢献するかを詳述してください。 Snowflake のアカウント構造を説明し、管理者とエンドユーザーの両方にとって、アカウント構造を理解することがなぜ重要なのかを説明してください。 Snowflake Cortex LLM 関数が Snowflake プラットフォームのデータ処理機能にどのように統合され、潜在的にどのような新しい分析やアプリケーションが可能になるかについて考察してください。 用語集 Snowflake ユーザーインターフェイス: Snowflake プラットフォームを操作するためのウェブベースのグラフィカルインターフェイス。 Snowflake Notebooks: Snowflake 内でコードを実行し、データを操作するためのインタラクティブな環境。 データベース: Snowflake 内のデータのコレクションを整理するための論理的なコンテナ。 ステージ: データのロードとアンロードのための Snowflake 内の場所（内部または外部）。 コンピューティングリソース: Snowflake でデータ処理タスクを実行するために使用される仮想ウェアハウス。 構造化データ: 固定されたフィールドとレコードで構成されるデータ（例：リレーショナルデータベースのテーブル）。 半構造化データ: 構造を持つが、リレーショナルデータベースのように厳密な形式ではないデータ（例：JSON、XML）。 非構造化データ: 特定の構造を持たないデータ（例：テキストドキュメント、画像、音声）。 ロール: Snowflake 内でのユーザーの権限とアクセスレベルを定義するエンティティ。 データアクセス管理: ユーザーがアクセスできるデータと実行できる操作を制御するプロセス。 Snowflake アカウント構造: Snowflake アカウントの組織と管理階層。 Snowflake Cortex LLM 関数: Snowflake 内で大規模言語モデル（LLM）機能にアクセスするための関数。 Snowflake University (Uni): Snowflake が提供するオンライン、オンデマンドの教育コースのプラットフォーム。 Hands-On Essentials: Snowflake University が提供する実践的なスキル構築のためのバッジプログラム。 SnowPro Certifications: Snowflake スキルに関する知識を検証する認定プログラム。 Instructor-Led Training: インストラクターによる対面またはバーチャルでのトレーニング。 Learning Tracks: 特定の学習目標を達成するためにキュレーションされた一連のコースとリソース。 SnowPro Associate: Platform Certification: Snowflake プラットフォームの基本的なスキルを検証する認定資格。
短答・記述形式の問題や用語集を作成してくれるので、これを指標に試験対策を始められるのはとてもありがたいですね！
まとめ
今回はNotebookLMの使い方と、おすすめの使い方3選について紹介しました。この他にも社外への情報発信にNotebookLMのポッドキャストを使っている企業などもあり、良い使い方はまだまだたくさんありそうです。ぜひご自身のおすすめの使い方を探求してみてください！
