要約という成果物
先ほど触れると約束した最初の点、つまり要約に戻ると、私はMediumのこの記事に行き当たった。そこではクレア・スペンサーが、自分の記事をNotebookLMに入れ、要するにAIを使ってAIの使い方を批評することについて書いていた。主題は、スペンサー自身が報じてきた生成AIツールである。
要するに、NotebookLMは「ジャーナリズムにおける生成AI」というテーマを取り上げ、この主題にかなり的を絞った一連のインフォグラフィックを作成したようだ。だが、そこには深刻な誤字が含まれており、成果物の質を損ねていた。詳しくはその記事を読んでほしい。感想があればコメント欄で聞かせてほしい。
スペンサーの観察を踏まえた最終的な要約には、次のような一節があった。
「導入を成功させるには、人間による強固な監視と体系的なトレーニングが不可欠だ。そのトレーニングは、LLM（大規模言語モデル）の技術的限界をジャーナリストに教え、AIの全出力に対する能動的なファクトチェックを最優先させるよう設計されなければならない。総じて業界全体が、正確性と社会的信頼を守るために厳格な編集基準を維持しながら、このテクノロジーを戦略的にどう適用するかという課題に取り組んでいる」。
言い換えれば、要約という点では、まだ本格運用の準備が整ったとは言いがたい。
「ゆっくりやれ、NotebookLM！」と伝えると、より良い結果を得やすい
ウェブの一部には、興味深い証言もある。
細部で退屈させるつもりはない。少し脇道にそれて深掘りしていたところ、一部の利用者の間に共通する見方に行き当たった。LLMに対してゆっくり進めるよう伝え、辛抱強く、ある種のプロンプトを作ることで、よりよい結果が得られるというのである。
たとえば、GPTやほかのモデルに、こんなプロンプトを書くことを考えてみてほしい。
「上位10項目の一覧を考えてください。深く考え、時間をかけ、慎重に進めてください」（"Plan a list of 10 top items. Think deeply, take your time, and be deliberate."）。
興味深い考え方だ。モデルにゆっくりやれ（take your time、時間をかけろ）と伝えることで、より深く、よりきめ細かい結果を引き出せるという発想だ。こうしたシステムの力と複雑さを理解していない人には奇妙に見えるかもしれない。だが、私にはまったく理にかなっている。
以上が、急速に展開しつつあるNotebookLMの、2026年における活用状況の一端だ。続報に注目していこう。
