開発現場におけるnotebookLMの使い方を考えてみる

はじめに

非常に簡単に簡易的なRAGを構築することができるnotebookLMに魅力を感じたので、
開発現場においてどんな使い方ができるのかを考えてみようと思います（Geminiで）。

NotebookLMとは？

Googleが提供するAIを活用したドキュメント理解・生成ツールです。
複数のドキュメントをアップロードし、それらの内容に基づいて質問したり、
要約を作成したり、関連情報を抽出したりすることができます。

• NotebookLM
  https://notebooklm.google/

• NotebookLM Plus（有料版です）
  https://notebooklm.google/plus

エンジニアの業務におけるNotebookLMの活用方法

代表的な業務シーンにおけるNotebookLMの活用方法を考えてみます。

1. 設計・開発フェーズ

• 要件定義書の理解と質問
  • 複数の要件定義書や関連ドキュメントをNotebook LMにアップロードします。
  • 「〇〇機能の非機能要件は何ですか？」「〇〇APIの連携フローについて詳しく教えてください」といった具体的な質問をNotebook LMに投げかけることで、必要な情報を迅速に得られます。
  • 曖昧な点や不明な点を明確にするための質問も有効です。
• 技術仕様書の分析と理解
  • 技術仕様書、APIドキュメント、アーキテクチャ図などをアップロードします。
  • 「〇〇コンポーネントの役割は何ですか？」「〇〇データベースのスキーマについて説明してください」といった質問で、技術的な詳細を効率的に把握できます。
  • 異なるドキュメント間の関連性を質問することも可能です。
• 過去の設計資産の再利用
  • 過去のプロジェクトの設計書や実装例をアップロードします。
  • 「〇〇機能と類似した機能の設計例はありますか？」「〇〇パターンを使った実装例を見せてください」といった質問で、過去の知見を効率的に活用できます。
• 設計レビューの準備
  • 設計書や関連ドキュメントをNotebook LMにアップロードし、自分自身で内容を深く理解するために質問を繰り返します。
  • Notebook LMが生成した要約や関連情報をレビュー資料に含めることもできます。
• プログラミングにおけるヒントの発見
  • エラーログ、APIドキュメント、技術記事などをアップロードします。
  • エラーメッセージの内容や解決策に関する質問をすることで、問題解決の糸口を見つけやすくなります。
  • 特定の技術に関するベストプラクティスやコーディング規約に関する情報を得ることも可能です。

2. テスト・品質保証フェーズ

• テスト仕様書の理解と質問
  • テスト仕様書やテストケース一覧をアップロードします。
  • 「〇〇機能のテストケースは何ですか？」「〇〇シナリオにおける期待結果は何ですか？」といった質問で、テスト内容を効率的に理解できます。
• テスト結果の分析
  • テスト結果レポートやログファイルをアップロードします。
  • 「〇〇テストが失敗した原因は何ですか？」「〇〇エラーの発生頻度は？」といった質問で、問題点を迅速に特定できます。
• 不具合報告書の作成支援
  • テスト結果やログファイルをNotebook LMに参照させながら、不具合の内容、発生条件、再現手順などを記述する際のヒントを得ることができます。

3. 保守・運用フェーズ

• インシデント対応
  • 障害発生時のログファイル、監視データ、過去のインシデント報告書などをアップロードします。
  • 「〇〇エラーが発生した原因は何ですか？」「過去に同様のインシデントは発生していますか？」といった質問で、迅速な原因究明と復旧を支援します。
• システムドキュメントの理解
  • システム構成図、運用手順書、設定ファイルなどをアップロードします。
  • 「〇〇サーバーの役割は何ですか？」「〇〇設定ファイルのパラメータについて説明してください」といった質問で、システムに関する知識を深めることができます。
• 変更管理
  • 変更申請書、影響範囲調査報告書などをアップロードします。
  • 「〇〇変更による影響範囲は？」「〇〇変更のリスクは？」といった質問で、変更の影響を評価しやすくなります。

4. 情報収集・学習フェーズ

• 技術調査
  • 技術ブログ、論文、製品ドキュメントなどをアップロードします。
  • 「〇〇技術の最新動向は？」「〇〇アーキテクチャのメリット・デメリットは？」といった質問で、効率的に情報を収集できます。
• 新しい技術の学習
  • チュートリアル、オンラインコースの資料などをアップロードします。
  • 内容に関する質問をNotebook LMに投げかけることで、理解を深めることができます。

Notebook LMの具体的な使い方

1. ドキュメントのアップロード
   • Notebook LMの画面上で、PDF、テキストファイル、Googleドキュメントなどのファイルをアップロードします。複数のファイルをまとめてアップロードすることも可能です。
     
2. 質問をする
   • アップロードしたドキュメントの内容に基づいて、画面下部の質問ボックスに質問を入力します。自然な言葉で質問することができます。
3. 回答の確認
   • Notebook LMが質問に対する回答を生成します。回答は、アップロードされたドキュメントの内容に基づいており、関連する箇所が引用されます。
     
4. 要約の作成
   • アップロードしたドキュメント全体の要約や、特定の部分の要約をNotebook LMに依頼することができます。
     
     関連キーワードのレコメンドもだしてくれます。
     
5. ノートの作成
   • 回答や重要な情報をノートとして保存できます。ノートは整理・分類することも可能です。
     

Notebook LMを活用する上でのヒント

• 具体的な質問を心がける
  • 抽象的な質問よりも、具体的な質問の方が、より的確な回答を得やすくなります。
• 複数のドキュメントを組み合わせる
  • 複数の関連するドキュメントをアップロードすることで、より深い洞察や関連性を見つけ出すことができます。
• 回答を鵜呑みにしない
  • Notebook LMの回答はあくまでAIによる生成です。内容を完全に鵜呑みにするのではなく、必ず自身の知識や経験に基づいて確認するようにしてください。
• フィードバックを活用する
  • Notebook LMの回答に対して、良いか悪いかのフィードバックを提供することで、AIの精度向上に貢献できます。
• 機密情報には注意する
  • 業務で扱う機密情報をNotebook LMにアップロードする際は、セキュリティポリシーなどを十分に確認し、適切な利用を心がけてください。

インシデント対応（効果を得やすそうと思える使い方）

中でも個人的にはインシデント再発や類似事象発生における解決までの迅速化において役に立ちそうだなと感じています。

具体的な活用方法とメリット

1. インシデント情報のインプット

   • 過去のインシデント報告書（発生日時、概要、影響範囲、根本原因、対応策、担当者など）をNotebook LMにアップロードします。
   • インシデント対応時に作成した手順書や設定変更記録なども併せてインプットしておくと、より効果的です。
   • テキストファイル、PDF、Googleドキュメントなど、様々な形式のファイルをアップロードできます。

2. 類似インシデント発生時の検索

   • 新たなインシデントが発生した場合、その概要やエラーメッセージ、発生状況などをNotebook LMに質問として入力します。
   • 例えば、「〇〇サーバーでエラーが発生しました。ログには〇〇と出力されています。」といった具体的な質問を投げかけます。

3. 解決方法の提示

   • Notebook LMは、インプットされた過去のインシデント情報の中から、質問内容と類似性の高い事象とその解決方法を提示してくれます。
   • 関連するドキュメントの該当箇所を引用してくれるため、効率的に情報を確認できます。

この活用方法によるメリット

• 迅速な問題解決
  • 過去の類似事例をすぐに参照できるため、問題解決までの時間を大幅に短縮できます。
• ナレッジの共有と蓄積
  • 個々のエンジニアの経験や知識が組織全体で共有され、ナレッジとして蓄積されます。
• 属人化の解消
  • 特定の担当者しか知らない解決方法に頼る必要がなくなり、属人化を解消できます。
• 対応の標準化
  • 過去の成功事例に基づいて、より標準化された対応が可能になります。
• 新人教育の効率化
  • 新しいメンバーが過去のインシデントと対応方法を学ぶための教材としても活用できます。
• 再発防止策の検討
  • 過去のインシデント傾向を分析することで、再発防止策の検討に役立てることができます。

より効果的に活用するためのポイント

• 詳細な情報のインプット
  • インシデント報告書には、発生状況、エラー内容、試した対応、最終的な解決策など、できるだけ詳細な情報を記録するように心がけましょう。
• 適切なキーワードの選定
  • 質問をする際に、インシデントの内容を表す適切なキーワードを使用することで、より的確な回答を得やすくなります。
• 定期的な情報のメンテナンス
  • 新しいインシデントが発生した際には、その情報と解決方法をNotebook LMに忘れずにインプットするようにしましょう。
• タグ付けや分類の活用
  • NotebookLMの機能によっては、インプットしたドキュメントにタグ付けや分類を行うことで、より効率的な検索が可能になります。
• AIの限界を理解する
  • NotebookLMはあくまでサポートツールです。複雑な事案や過去に例のないインシデントについては、最終的にはエンジニアの判断が必要となる場合があります。

無料版と有料版（Plus）の主な違い

項目	無料版	有料版（Plus）
料金	無料	Google One AI Premiumプランに含まれる（月額2,900円）
ノートブック数	最大100個	最大500個
ノートブックあたりのソース数	最大50個	最大300個
1日のチャットクエリ数	最大50回	最大500回
1日の音声生成数	最大3回	最大20回
ストレージ	制限あり	2TB（Google One AI Premiumプラン）
その他の機能	基本的な機能	音声概要、回答スタイルのカスタマイズ、チーム共有、プライバシーとセキュリティの強化など

補足

• 有料版（NotebookLM Plus）は、Google One AI Premiumプランに含まれています。
• 無料版でも基本的な機能は十分に利用できます。
• 有料版は、より多くの情報を扱い、高度な機能を必要とするユーザーに適しています。

Google One AI Premium以外では、Google Workspaceのユーザであれば利用が可能です

より詳細な情報や最新の情報については、NotebookLMの公式サイトや関連情報を参照してください。

まとめ

設計・開発、テスト、保守・運用、情報収集・学習など、様々なフェーズで活用することができそうです。