ユーザーの世界におけるGoogle NotebookLM（グーグル・ノートブックエルエム）の圧倒的な力は、一般の人々がインターフェースの変化をいかに渇望しているかを物語っている。順を追って説明しよう。
多くの人は、初期のLLM（大規模言語モデル）が返してくるような、びっしり詰まった長文を読む時間も忍耐も持ち合わせていない。GPTのアキレス腱を考えてみるとよい。欲しい答えは何でも得られるが、とにかく文章を延々と吐き出し、画面をいくらスクロールしても終わらない。少し慣れたユーザーの中には、簡潔さを求めるプロンプトを使う人もいる。たとえば、「カワウソについて、2000語ではなく50語で教えてくれ」といった具合だ。
また、平均的な人は、タッチスクリーン上のごく小さな文字や数字を使って、小さな入力欄に向かってタップしたり入力したりすることも望んでいない。
少し話を戻すと、私は、NotebookLMに関するユーザーチュートリアルを見つけた。ソフトウェアエンジニアのジェフ・モアハウスがまとめたもので、いくつもの意味で示唆に富んでいると思う。
ソース集め、ソースの活用、アップロード、そしてディープリサーチ
モアハウスは、NotebookLMのプロジェクトを正しく立ち上げる上で重要ないくつかの点を説明し、このプラットフォームの価値を次のように表現している。
「何でも少しずつ知っている汎用的なAIチャットとは違い、NotebookLMの知識は、あなたが与えた特定の内容に基づいています。つまり、ネット上の雑多なデータではなく、信頼できる情報ソースに基づいて答えを返してくれるのです」。
手順の説明から、いくつか抜粋する。
「情報ソースがなければ、NotebookLMはあまり役に立ちません」。
「fast researchやdeep researchを使って、NotebookLMのノートブックに情報ソースを入れることもできます」。
「AIによる概要に触れなければ、よいNotebookLMのチュートリアルとは言えません」。
彼が挙げるもう1つの原則は、理解度を自分で深められることだ。
「何かを学ぶ最善の方法の1つは、自分にクイズを出すことです」とモアハウスは書いている。
「アクティブリコール（能動的想起）は教育で有効な原則であり、学習内容をもとにクイズを作って解く方法を、多くの人が高く評価しています」。
