こんにちは。株式会社FLINTERSの早瀬です。
先日、2025年6月11日に社内でAI技術共有会を開催しました。
私はNotebookLMの活用事例について発表させていただきましたので、今回はその内容をブログ記事としてまとめてご紹介いたします。
NotebookLMを実際のプロジェクトで活用した事例として、以下の2つのケースについてお話しします。
1. プロジェクトのキャッチアップ
NotebookLMは、Googleが提供するAI搭載の研究・学習ツールです。テキスト、PDF、Google Docs、URLなどの多様なファイル形式をアップロードでき、これらの内容を基に質問への回答、マインドマップの生成、音声概要の作成など、出力が可能です。
今回は、プロジェクトのMarkdownドキュメントをアップロードし、チャットで疑問点を質問するというサイクルで活用しました。
概要がわかりやすくまとめられて出力され、不明点についてもピンポイントで解説を受けることができました。そのため非常に効率的に情報を収集できることができました。
また、作成したノートブックは共有可能であるため、チームのオンボーディングにも活用できるのではないかと考えています。
多言語プロジェクトでのキャッチアップ
多言語のキャッチアップについては、FLINTERSの子会社である、FLINTERS Vietnamとのプロジェクトにて検証いたしました。ベトナム語のドキュメントもソースとしてアップロードしてみたところ、非常にわかりやすい内容で翻訳・要約されました。
プロジェクトの担当者の方にも精度を確認していただきましたが、意味的にそれほど差異はないとのことでした。
そのため、多言語でのプロジェクトでも十分活用できることが確認できました。
※2025年7月18日現在 NotebookLMは50以上の言語に対応しているそうです
2. システムのドキュメント生成
ドキュメント生成についても検証を行いました。今回は例として、アップロードしたドキュメントを元にユビキタス言語の作成を試みました。
結果として、プロジェクトに関するユビキタス言語については、ある程度期待通りの内容を生成することができました。
ただし、生成されたユビキタス言語にはクラウドサービスなど、プロジェクトドメイン外の内容が含まれていました。この点については精査を行う必要がありました。
完全自動化はできませんでしたが、叩き台として活用するには十分実用的だと感じています。
まとめ
NotebookLMの活用により、キャッチアップまでの時間が今までよりも効率的になることを実感できました。
特に多言語に対応している点は大きなメリットであり、言語の壁を超えたキャッチアップが容易になる点が非常に興味深いと感じています。
今回は詳しく取り扱うことができませんでしたが、音声概要やマインドマップ機能についても、今後さらに活用方法を模索していきたいと思います。
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