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GoogleのNotebookLMに新たに搭載された「ディープリサーチ機能」が話題になっています。これまでNotebookLMは、自分でアップロードしたソースのみを使用する特定データ型のAIツールとして知られていましたが、今回の機能追加により、ウェブ上の幅広い情報を自動収集・分析できるようになりました。

私自身、NotebookLMは特定のソースを深掘りする用途で愛用してきたため、このディープリサーチ機能がどの程度実用的なのか、実際に検証してみました。結論から言うと、幅広く情報を収集して仮説を立てたいシーンでは有効ですが、根拠の信頼性については注意が必要だと感じています。

ディープリサーチ機能とは？従来機能との違い

ディープリサーチ機能は、NotebookLMの「ディスカバーソース」機能の一部として提供されています。従来のNotebookLMは、ユーザーが手動でアップロードしたPDF、Google Docs、YouTube動画などのソースのみを分析対象としていました。

しかし、ディープリサーチ機能では以下のような流れで動作します：

• ユーザーが検索クエリを入力（例：「AIエージェントを導入することでのビジネス成果や効率化」）
• NotebookLMが数百のウェブサイトを自動的に検索・分析
• 関連性の高い情報源を絞り込み
• それらの情報を統合したレポートを生成
• ソースとレポートの両方をノートブックにインポート可能

この機能により、特定のトピックについて幅広い情報を短時間で収集し、それを基に深い分析を行うことが可能になりました。

実際の使用感：AIエージェントのビジネス事例で検証

実際に「AIエージェントを導入することでのビジネス成果や効率化」というテーマでディープリサーチを実行してみました。結果として、大量のソースが収集され、包括的なレポートが生成されました。

生成されたレポートには、AIエージェントの活用事例、成功要因、企業が直面する主要な課題などが体系的にまとめられており、内容的には非常に充実したものでした。特に、複数のソースから情報を統合し、一つの統合的な視点でまとめる能力は印象的でした。

しかし、同時にいくつかの課題も見えてきました：

情報の見やすさに課題

ディープリサーチの結果は、正直なところ「極めて見づらい」というのが率直な感想です。小さな画面に大量の情報が一度に表示されるため、どの情報が本当に重要なのか、どこから読み始めればよいのかが分かりにくい状況でした。

ソースの信頼性が不透明

幅広く情報を収集する性質上、信頼性の低いソースも混入する可能性があります。元のソースを詳細に確認しないと、生成されたレポートの根拠がどの程度信頼できるものなのか判断が困難でした。

新たに対応したファイル形式の拡充

ディープリサーチ機能と同時に、NotebookLMは対応ファイル形式も大幅に拡充しました。特に注目すべきは以下の追加対応です：

ファイル形式	活用シーン
Google スプレッドシート	構造化データの分析、統計情報の抽出、データサマリーの生成
Microsoft Word文書（.docx）	既存の文書ファイルの直接分析、下書きやメモの統合
画像ファイル	手書きメモの読み取り、パンフレットやチラシの内容分析
Google Drive URL	複数のDriveファイルを簡単にリンク追加、コンマ区切りで一括追加

特にGoogle スプレッドシートの対応は大きな進歩だと感じています。これまでデータ分析には別のツールが必要でしたが、NotebookLM内で構造化データを直接扱えるようになったことで、より包括的な分析が可能になりました。

ディープリサーチ機能の最適な活用シーン

実際に使用してみた結果、ディープリサーチ機能は以下のようなシーンで特に有効だと考えています：

1. 新しい分野の全体像把握

全く知らない分野について、まず全体像を掴みたい場合には非常に有効です。短時間で多角的な情報を収集し、その分野の主要なトピックや課題を把握できます。

2. 仮説生成のための情報収集

特定の仮説を立てる前段階で、幅広い情報を収集して可能性を探りたい場合に適しています。従来の検索では見落としがちな視点や情報源を発見できる可能性があります。

3. 既存研究の補完

すでに特定のソースで研究を進めている場合でも、見落としている重要な情報源がないかを確認する用途で活用できます。

従来の特定ソース分析との使い分け

私は個人的に、特定のデータを深掘りする従来のアプローチを好んでいます。その理由は、ソースの信頼性を事前に確認でき、より精密な分析が可能だからです。

しかし、ディープリサーチ機能にも明確な価値があります。両者の使い分けは以下のように考えています。

アプローチ	適用シーン	メリット	注意点
特定ソース分析	信頼できるソースでの深い分析	高い信頼性、詳細な分析	視野が狭くなる可能性
ディープリサーチ	幅広い情報収集、仮説生成	包括的な視点、新たな発見	ソースの信頼性要確認

今後の展望と期待

ディープリサーチ機能は、NotebookLMの可能性を大きく広げる重要な機能追加だと評価しています。特に、幅広い情報収集と深い分析を一つのプラットフォームで完結できる点は、研究者や分析者にとって大きな価値があります。

今後の改善点として期待するのは：

• 情報の表示方法の改善（見やすさの向上）
• ソースの信頼性評価機能
• 収集する情報源の範囲をより細かく指定できる機能

まとめ

NotebookLMのディープリサーチ機能は、従来の特定ソース分析とは異なるアプローチで、幅広い情報収集と分析を可能にする有用な機能です。以下のポイントを押さえて活用することをお勧めします：

• 幅広い情報収集が必要なシーンで活用：新しい分野の全体像把握や仮説生成の段階で特に有効
• ソースの信頼性は要確認：重要な判断に使用する前に、主要ソースの信頼性を個別に確認
• 従来の深掘り分析と使い分け：ディープリサーチで全体像を把握し、その後特定ソースで詳細分析を行う
• 情報整理のスキルが重要：大量の情報から重要なポイントを見極める能力が求められる
• 継続的な分析に活用：収集した情報をノートブックに統合し、オーディオオーバービューやマインドマップなどの機能と組み合わせて活用

個人的には特定ソースの深掘り分析を好みますが、幅広く検討したいシーンでは確実に使える機能だと感じています。Google スプレッドシートへの対応も含め、NotebookLMの機能拡張は今後も注目していきたいと思います。

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