NotebookLM利用には問題定義を念頭に考えよう

まえがき

今回は
NotebookLMを使った情報の取り方
どうやって解決策を導くための情報を手に入れるのかをお話しさせていただきます！

目次

• 1.NoteBookLMで自分だけの辞書を作る
• 2.辞書に適しているのはどんなソースか
• 3.膨大な情報からどうやって問題定義するのか

1.NoteBookLMで自分だけの辞書を作る

NotebookLMは最近Googleが開発した、画期的なAI情報整理ツールです。
こちらに情報を整理するといろいろな恩恵があります。
とにかくカテゴリ別に、資料をどんどんソース化していきましょう。
ちなみにソース化できるもの、できない代表的なものは以下になっております。

• できるもの

・PDF
・txt
・Googleドキュメント
・Googleスライド
・Youtube
・mp3（音声ファイル）
・markdown
・Webサイト
・コピーしたテキスト

• できないもの

・Google Spreadsheet
・Googleフォーム
・Office系のファイル （そりゃそう）
・mp4（動画ファイル）

業務に関係あるものを出すと漏洩になってしまいますし色々めんどくさいので、一例として趣味の競馬で使っている方法を書きます。

下記画像にあるのは、JRA中央競馬の中山、東京の各レースの集計データです。

競馬というものは、コース別やその距離種別により、狙うべき馬や厩舎が変わったりします。
毎レース条件に合った馬を選びたいわけですが、なかなか全ての条件を頭に入れて予想するのは難しいです。

そこで、自分が中山ダート1200のレースをどうしても当てたいと思い、血統から考えたいと仮説を立てたとして、例えば以下の文言をチャットに記載したとします。

中山ダート1200の攻略を教えてください。

と記載すると以下の答えが返ってきます。

血統の傾向
中山ダート1200mで好成績を収めている種牡馬（血統）として、
ヘニーヒューズ、サウスヴィグラス、ゴールドアリュールが挙げられています。
キンシャサノキセキ産駒もよく走るとのことです。
ロードカナロア産駒は、後方からの競馬では厳しく、前の方で競馬をする必要があると述べられています。
父系統で見ると、ノーザンダンサー系が勝率、連対率、複勝率、単勝・複勝回収率で
他の系統よりも高い成績を示しています

馬の名前が多すぎてわけわかんないと思いますが、これは中山ダート1200で3着以内になりやすい馬の父親の血統は何かを整理してくれています。これで血統はわかりますね。父ヘニーヒューズ、サウスヴィグラスなどの今回出てきた血統の馬に狙いを定めることができそうです。

これはほんの一部で、整理されたデータが多いほど、項目ごとに整理して出力してくれます。

横山典弘さんの解説がしっかりとありますね、競馬はギャンブルだ。

ここまでの情報があれば、狙いたい馬が素人でもわかると思います。

-　父ヘニーヒューズ、サウスヴィグラス、ゴールドアリュール、キンシャサノキセキ
-　騎手がルメール、三浦皇成、田辺裕信、戸崎圭太
-　調教師　堀厩舎、森秀行 etc...

この条件の馬を買っておけば、回収率が出そうですね！
現実はそううまくいかないので、馬券は自己責任で買いましょう。

2.適しているのはどんなソースか

先ほども触れたとおり、整理されたデータ量が多ければ多いほど、その分NotebookLMがカテゴリ別に整理してくれるので、楽になります。
普通のWebサイトだと、大体のサイトが可読性を担保してくれている場合、カテゴリ別に整理してくれるので、ある程度何とかなりますが、これがカテゴリ別に整理されていないぐちゃぐちゃのデータがソースになっている場合ですと、無機質な数値を出力しているのみになっています。

以上により、ソースに適するものは以下であると考えられます。

• 1.カテゴリ別に整理されたデータ

• 2.なるべく大量のデータ

• 3.（音声ファイルの場合）時系列順に並べられているデータ

※Youtube動画は、mp3と音声の両方をデータのソースとして変換しているようで、解説動画などでよくある動画内にある画像やスライドの内容は記載されないことは念頭に置く必要があります。

3.膨大な情報からどうやって問題定義するのか

それは、
出力したい情報は何なのかを自分の頭で考える必要があるということです。

ソースにせっかくデータを追加しても、自分が何を探したいのか、また自分が何を問題だと思っていて、そのための解決策を導き出すのには何が必要か考える必要があります。
膨大なデータの中で何が必要なのかの情報を考えるフォーマットを用意します。

• 1.問題は何なのか
• 2.そのために必要な情報は何か
• 3.どう伝えるか

この中で一番重要なの・。
1.問題は何なのかです。

問題＝あるべき姿に共通認識がない状態
を指します。

研修中に耳にタコができるぐらい聞いたかもしれませんが、以下の4点から考えるのが大事です。

What
問題の明確化→どの程度の問題か？
Where
問題箇所の特定→どこが悪いのか？
Why
原因の追及→なぜ、そうなっているのか？
Who
問題の解決を欲している対象→誰が欲しているのか？
How
解決策の立案→どうすればいいのか？

を考えていけば、問題が見えてきます。

この問題が分かれば、

• 2.そのために必要な情報は何か＝where
• 3.どう伝えるか＝Who、How

は決まったようなものです。
問題解決に使った5W1Hカテゴリから当てはめて考えていきましょう。

あとがき

NotebookLMで自分の頭では把握できない情報はこれから数えきれないほど出てきます。
その中で重要になってくるのは、問題を正しく定義する力と考えられます。
頭の中を整理して、問題内容を把握することによって、必要な情報が得られるはずです。
それだけでなく、NotebookLMに情報を取りに行くプロセスは、これから研修生や新社会人がお世話になる上司、先輩、顧客に対しての質問回答、レビューの練習になります。

今回お話したことは、意識すれば簡単なことばかりで、NotebookLMを使っていると意識しなくても勝手にできているように見えることかもしれません。
しかし、今回のような問題定義ができていなかったことにより問題解決が遠ざかり時間だけを浪費する時間を過ごした経験から今回の記事を書きました。

是非、問題定義を念頭に業務を進めていきましょう！