Introducing NotebookLM
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2023年7月12日
ポイント
既存のAIチャットボット + RAGとの違いは、主従関係
NotebookLMは、ノート(情報源)が主、AIが従
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資料をアップロードすると、できるようになることは以下の3つ
要約する
質問する
アイデアを生成する
つまりは、資料への、Q&A、壁打ち、アイデア出しができるようになる。
幻覚対策
複数の情報源を使用する場合、各応答に引用を添付する
最も関連性の高い引用を表示する
NotebookLMは、モデルが選んだ資料のみを利用できるように設計されている。
収集されたデータは、新しいAIモデルの訓練には使用されない。
感じたこと
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情報から洞察を得るのは、確かに難しい。
大量に情報が溢れたこのご時世、ノイズがいっぱいの中で、適切な情報を選択したり、ひらめきを得たりが、難しくなっている。
Second Brainを使うことは、確かに、これを緩和することができる。
が、Second Brainに入れるまでの前工程は、やはり大変である。
どれが適切な資料であろうか？
この資料は読む価値があるのか？
どんな洞察が得られるだろうか？
この難解な資料は、どんなことを伝えようとしているのか？
これらの前処理に、ものすごく時間がかかってしまう。
それらを、AIの力を使って、解決しよう、というコンセプト
AIファーストで設計された、ノートアプリが、NotebookLM
Reorは、ノートを書くときに、Copilotしてくれる機能がメイン
情報の選定/処理という、ノートを書く前段階にフォーカスしたのが、NotebookLM
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概要
あなた自身のドキュメントに基づいたAIファーストのノートブックで、より早く洞察を得るために設計されています。
2023年のGoogle I/Oでは、いくつかのAIファースト実験を紹介しました。その中には、人々がより早く学ぶのを助けるために設計された新しいタイプのノートブック、プロジェクトTailwindが含まれていました。
本日、プロジェクトTailwindをNotebookLMという新しい名前で公開し始めます。これはGoogle Labsの実験的な提供であり、ノートテイキングソフトウェアをゼロから設計する際に強力な言語モデルを中核に据えた場合、どのようなものになるかを再考する試みです。 情報から洞察を得るのは難しい
情報の急速な増加に人々が苦労していることは知っています。それはあちこちに存在し、圧倒されています。学生、教授、知識労働者と話をしているとき、最大の課題の一つは、複数の情報源から事実やアイデアを統合することです。欲しい情報源は揃っていても、それらをつなげるのに時間がかかります。
💡 事実やアイデアを集約するの、大変だよね。
だからこそ、Second Brainが生きてくる。
この膨大なデータの中で、人々がより早くつながりを作るのを助けるために、何ができるかを探求し始めました。特に人々が最も関心を持つ情報源を使用してです。
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NotebookLMは、資料の理解を深めるためのドキュメントガイドを自動生成します。
NotebookLM：すべての人のためのAIノートブック
NotebookLMは、言語モデルのパワーと将来性を既存のコンテンツと組み合わせて使用し、重要な洞察をより迅速に得るために設計された実験的な製品です。それは、事実を要約し、複雑なアイデアを説明し、新しいつながりを発想する仮想研究助手のようなものです—すべてあなたが選んだ情報源に基づいています。
NotebookLMと従来のAIチャットボットの主な違いは、NotebookLMがあなたのノートや情報源に言語モデルを「グラウンド」させることができる点です。情報源に基づくGroundingにより、あなたに関連する情報に精通したパーソナライズされたAIが作成されます。本日から、特定のGoogleドキュメントにNotebookLMをグラウンドさせることができ、今後さらに多くの形式が追加される予定です。 💡 なんとなくイメージがついた。
ノートが主、AIが従なのね。
AIチャットボット + RAGは、AIが主で、ノート(情報源)が従だから、全然違う。
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Googleドキュメントを選択すると、次の3つのことができます。
要約を取得する
Googleドキュメントを最初にNotebookLMに追加すると、自動的に要約が生成され、主要なトピックと質問が提示されるので、資料の理解が深まります。
質問する
より深く掘り下げる準備ができたら、アップロードしたドキュメントに関する質問をすることができます。例えば、
医学生は、神経科学に関する科学記事をアップロードし、NotebookLMに「ドーパミンに関連する主要な用語の用語集を作成する」と指示することができます。
伝記作家は、研究ノートをアップロードし、「フーディーニとコナン・ドイルが交流したすべての時期を要約する」と質問することができます。
アイデアを生成する
NotebookLMはQ&Aだけでなく、人々が創造的な新しいアイデアを考え出すのを助けることもできます。例えば、
コンテンツクリエーターは、新しいビデオのアイデアをアップロードし、「このトピックに関する短いビデオのスクリプトを作成する」と尋ねることができます。
また、資金調達を行っている起業家は、ピッチをアップロードし、「潜在的な投資家が尋ねる質問は何ですか？」と質問することができます。
NotebookLMの情報源に基づくグラウンディングは、モデルの「幻覚」のリスクを減らすようですが、AIの応答を元の資料と照らし合わせて事実確認することは常に重要です。複数の情報源を使用する場合、各応答に引用を添付し、最も関連性の高い元の引用を表示することで、その事実確認を容易にしています。
共に学び、共に構築する
NotebookLMは、Google Labsの小さなチームによって構築された実験的な製品です。
我々のチームには2つの目標があります：
ユーザーと共に製品を作る
私たちは、何がうまくいっているのか、どこにギャップがあるのかを学ぶために、しばしば人々やコミュニティと話をし、NotebookLMを真に役立つ製品にすることを目指します。
この技術を責任を持って展開する
AIを責任を持って開発するためには、直接的なフィードバックを得ることが重要です。また、AI原則に基づいた厳格な安全基準を使用し、より多くのユーザーに展開し、新機能を導入する前に適切な安全策を実施します。
NotebookLMは、モデルがあなたが選んだ資料のみを利用できるように設計されており、ファイルやAIとの対話は他のユーザーには見えません。収集されたデータは、新しいAIモデルの訓練には使用しません。