概要
https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/1003936
詳細内容
## NotebookLMを活用して登壇資料を作成した話
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WantedlyのエンジニアがGoogleのNotebookLMを活用し、登壇資料作成と発表後の非同期学習支援を統合することで、登壇者と聴講者の体験を劇的に向上させる手法を実証します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[NotebookLM, 生成AI, RAG, プレゼンテーション作成, 非同期コミュニケーション]]
ウォンテッドリーのエンジニアが、Google製のAIノートアプリ「NotebookLM」を活用し、登壇資料作成から発表後の聴講者との非同期コミュニケーションまでを一貫して最適化する先進的な手法を解説しています。NotebookLMは、自身がアップロードしたドキュメント（Google Docs、PDF、Webページなど）のみをソースとして対話するRAG（Retrieval Augmented Generation）に類似した仕組みを持ち、一般的なAIチャットボットにありがちなハルシネーションを効果的に抑制できる点が特徴です。
本記事では、このNotebookLMを登壇資料作成の強力なツールとして活用する具体的なアプローチを示します。手持ちのメモやPDF、技術リファレンスのWebページといった多岐にわたる情報源をまとめてソースとして取り込むことで、伝えたい内容の妥当性を迅速に確認し、漏れなく情報を整理することが可能です。さらに、Studio機能で生成される「概要」や「よくある質問」、プレゼンテーション動画などは、登壇者が自身の理解を深めると同時に、聴講者の疑問を予測し、効果的な資料構成を検討する上で極めて有効です。特に、最近日本語対応した動画解説機能は、より幅広い活用を促します。
本記事が提示する最大の価値は、登壇後に作成したNotebookLMのノートブック自体を聴講者と共有する画期的なアプローチです。短いライトニングトーク（LT）形式の発表では、発表時間や質疑応答の制約から、聴講者全員が内容を深く理解することは困難な場合があります。しかし、ノートブックを共有することで、聴講者は発表中や発表後、自身のペースで資料内容を深掘りしたり、気になった点を自由に質問したりできるようになります。これにより、発表者は登壇時には伝えきれなかった情報や補足事項を漏れなく聴講者に提供でき、聴講者は個々の理解度に合わせて能動的に学習を進めることが可能となり、双方にとってより豊かでインタラクティブな学びの場が創出されます。NotebookLMを単なる資料作成ツールではなく、登壇体験全体を向上させるコミュニケーションプラットフォームとして活用する具体的な知見は、Webアプリケーションエンジニアの日常業務や発表活動において実践的な価値を提供します。