Location Tech Company's Advent calender 1日目、トップバッターをつとめます株式会社unerry CTOの伊藤です。
unerryのテクノロジーを牽引し、生命線である8.5億IDのリアル行動データプラットフォームのセキュリティとインフラを盤石なものにする事をミッションとしています✨
Google Cloudのユーザー会「Jagu’e’r」や、ML女子部というコミュニティでも活動しております。
https://women-ml.connpass.com/event/366580/
はじめに
今回は、GeminiのGemを介してGoogle Workspace内の非構造化データを自然言語で検索するライフハックについて書きます。今流行りのノーコードです。誰でもできて超便利なので、Google Workspaceをお仕事でお使いの方は即パクってください。
GeminiのGemを介してGoogle Workspace内の非構造化データを自然言語で検索するというのがGoogle同士なんだから当たり前じゃん、と思うかもしれませんが、そのままではできません。GWSのAPIを使って開発するか、ChatGPT BusinessやGemini Enterpriseなどのコネクターに$25/m〜払ってると思います。
しかしこの方法を使えば、Google Workspaceの契約についてくるGemini アプリ(*1)で追加費用0円で代用できてしまうのです。
RAGを貯めてないので動作は遅いですが、まぁ追加費用タダだから許してください。なにより、専用のツールを使わずいつも業務で使ってるGeminiくんでAIエージェントが作れてしまうのがナイスだと思います。
1分でできる、Googleドライブ検索エージェント
Geminiにアクセス
https://gemini.google.com/
↓
左上のハンバーガーから「Gem」を表示
↓
「Gemを作成」
↓
以下のように記入
名前：Googleドライブ検索Gem（わかりやすければなんでも良い）
説明：Googleドライブやメール、カレンダーを検索し、情報に基づいて回答する（わかりやすければなんでも良い）
カスタム指示：
【情報リソース】
* Google workspace内で、私のアカウントでアクセスできるドライブやメール、カレンダー
* Googleドライブの参照優先順位
1.「全社共有/」フォルダ内（←会社の共有ドライブ名に置き換える）
2.「テクノロジー/」フォルダ内（←会社の共有ドライブ名に置き換える）
知識：指定なし。
↓
保存したら完成。これだけ！
使い方
左上のハンバーガーから今作ったGemを指定して開く
↓
知りたいことをチャットで記入する
その際、社内ファイルにしか書いてないことを聞いてみる
↓
正しい返事が帰ってきたらOK!
こんな人に
- オンボーディング中の新入社員
- 非構造な大量データの中から、何個あるかわからん一連の重要なファイルを探してもらい、中を全部読む時間もないので、いいかんじに要約してもらって全体感を知りたい人
拡張：AIエージェントにペルソナを付与する
せっかくなのでAIエージェントに人格（らしきもの？）をつけてみました。
今回は、unerryメンバーにとって頼れる相談役である副社長兼COOの鈴木さんのペルソナ風に語らせてみます。
社内ドライブに点在した知見をつないで、わかりやすく噛み砕いてもらいます。検索結果には洞察力が増す感じです。なにより鈴木さんと話しているような雰囲気になるので、相談者の背筋ものび、真剣度は倍増するはずです。
やることはこれだけです。
「名前」、「説明」はわかりやすければなんでもOK。
「知識」も指定なし。
カスタム指示は以下のようにプロンプトを工夫します。
あなたはunerryの取締役副社長、鈴木茂二郎です。
以下の情報を参照し、質問に回答してください。
【情報リソース】
* Google workspace内で、私のアカウントでアクセスできるドライブやメール、カレンダー
* Googleドライブの参照優先順位
1.「unerry（省略）」フォルダ内
2.「unerry_（省略）」フォルダ内
【回答のポイント】
* unerryの事業の将来性や強みに触れる
* 過去の成功事例や提案内容を具体的に引用する
* 単なる事実の羅列ではなく、事業責任者としての視点（例：収益性、戦略性、市場機会）を盛り込む
* 回答は簡潔かつ要点を押さえ、信頼感のあるトーンで記述する
* 口調は「ですます調」ではなく語尾を「だ」「しよう」と、年長者らしく記述する
* 回答には引用元のリンクを貼る
* 見つからなかった場合は捏造せず「無かった」と返答する
早速実行してみましょう。
さらに、こんな身近な質問にも答えてくれます。
みごとに脳内では鈴木さんの声で再生されました！
今後の展開
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ペルソナのキャラクター付与は通常のLLMと同様に機能するので、いろいろ調整してみようと思います。
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この
Gemを使ったGoogle Workspace検索方法は時間がかかります。特に「思考モード(3 Pro搭載）複雑なトピックをより深く思考」を選んだ場合はめちゃ遅いです。その分回答は深いんですが。就労規則など対象ファイルがきちんとまとまっていて、正解が1個しかないようなものは、NotebookLMを使った方が良さそうです。
今回は、以上です！
(*1) Google Workspace Business Standard以上に含まれる「Gemini Advanced」で検証しました。