弁護士石井です。
ＡＩサービスの紹介です。
最近、話題になっているGoogleのNotebookLMは、良さげなサービスです。
昨年のChatGpt利用から、新しいＡＩサービスが出たら試して使えそうになってきたら、ChatGptが進化して同じことができる、ということが何度か繰り返されてきました。
NotebookLMも、同じことになるかもしれませんが、現時点では無料で使えて、習得コストも低く、試してみると良いと感じています。
AIサービスの課金状況
以前はいろいろ課金してきました。現在、課金しているのは、ChatGPTのみ。
過去には課金していたサービスもあります。
Midjourney→ChatGptで画像生成できるようになったので解約。
AskyourPDF→ChatGpt等でPDFを普通に読めるようになったので解約。
DocsBot→ChatGptのGPTsでカスタムチャットボットを作れるようになったので解約。
たびたび無力感に襲われ、Claudeあたりは登録だけで止まっています。
新しいAIサービスを作っている人なんかは、大変ですね。
現在、使っているＡＩサービス
ChatGpt→要約、PDF読み込み、データ整理、EXCEL系の調査、簡単な文章作成、タスク系
perplexity→検索
Gemini→ChatGpt不調時の補欠、長文作成
ここにGoogleの新しい NotebookLM が追加されるかもという状況。
GoogleのAIサービス
ChatGptが出始めたときに、最終的には、固有データを持っているGoogleが強いんでないかいと意見しました。
Geminiあたりは、Googleの一部サービスと連携できるようになっていて、良さげな方向ですが、まだ使いにくい感じです。
ただ、この見立ては変わっておらず、新しいサービスでも、Googleのものは要チェックだと考えています。
一方で、Google検索は、落ち目ですね。
GPTsのカスタムAI
カスタムＡＩとして話題なのが、GPTs。
ChatGptに、あらかじめ複数のプロンプトを入れ込めたり、ナレッジとして特定のデータを知識として持たせることができるサービスです。
無料ユーザーにも利用は開放されたものの、作成は有料ユーザーのみ。
ほぼ、このために課金しています。
今回のGoogleの NotebookLM は、このようなGPTsに似た内容のＡＩです。
特定のデータファイルをソースとして入れることによって、そのデータファイル内の知識をもとにチャットができるというものです。
ソースファイルとしては、複数のデータファイルを入れることもできます。
複数のPDFファイルをデータソースとして利用し、それに関するチャットができます。
NotebookLMとGPTsの違い
GPTsでも同様に複数のデータファイルをナレッジとしてもたせる事はできます。
ただ、入れられるデータ量は NotebookLM の方が多いようです。
NotebookLMでは、GeminiPro1.5が使われており、もともと扱えるトークン数が多いのが特徴だからでしょう。
データ量のほかに、よく言われるのが、 NotebookLMは、ソースにないことを言わないというもの。
生成ＡＩでは、ハルシネーションと呼ばれる、ＡＩが嘘をつく行為が問題になっています。
海外の弁護士が、ＡＩが作り上げた架空の判例を裁判で出してしまったことが報道されました。
NotebookLMは、ソースにないことは、ないとハッキリ言ってくれます。
そもそも、チャットでの回答に、ソースの該当部分を示してくれます。
ChatGPTのGPTsに、事務所内の複数のマニュアルを読み込ませて、新人スタッフが質問をできるチャットボットを作ってみたのですが、一般論で回答してしまって、うまく機能しませんでした。
これに対して、Googleの NotebookLM だと、データソースに書かれていない内容は書かれていないと、正直に答えてくれる確率が高いです。データソースの場所を明確にしてくれるので、マニュアルを参照しやすいという違いがあります。
このような使い方の場合には、 NotebookLM の方が良さそうです。
NotebookLMの感想
まだ、試験版（だから無料っぽい）だからか、正直なところ、挙動は微妙だという印象です。
NotebookLM に、複数の数百ページのPDFファイルを読み込ませたところ、うまく回答してくれませんでした。
ファイルに含まれる明確なキーワードに関する質問をしても、該当がないとの回答になってしました。
ソースの複数のPDFファイルには含まれているのに、他のファイルを読み込んで該当なしという回答になってしまっているようでした。
別のノートを作り、複数の数十ページのPDFファイルを読み込ませた場合には、うまく機能しました。
今のところの感想としては、ソースのうち、一定のデータ量までしか処理ができないような印象です。
一つのノートに、５０個までのファイルをソースとして読み込ませることができるとのことでしたが、本を何冊か分程度の量で機能しないので、今のところは微妙なサービス。
ただ、このような読み込み問題は１年前のChatGptと似たような状況なので、すぐに改善してくれると期待しています。
NotebookLMの使い道
５０個までのソースを入れたチャットボットを作れること、チャットを開始する際に、使いたいデータソースを絞ることもできることから、
レファレンス系、本棚のように使うのが良いような印象です。
レシピ本やレシピサイトを大量にソースに入れて、材料から料理を絞ってもらう。
家電マニュアルをまとめて入れて、何かあったときに質問する。
離婚に関する書籍等のデータを大量に入れて、争点ごとに文献を絞って検索する。
研究テーマの資料をまとめておく
あたりが思いつく使い方。
どのファイルに書いてあったかな～、と本を絞る作業を省ける点が良いかと。
あとは、単純に一つのPDFファイルでも、深堀りするにはChatGptより良さげです。
PDFを読み込むと、勝手に概要とか質問候補とか作ってくれます。書籍なら目次もある程度作ってくれます。
家電マニュアルくらいの分量だと、１０個程度のPDFからは、しっかり該当部分を拾ってきてくれます。
ソースでの記載も確認できるので、信用しやすいAIです。
ＡＩでの検索の本質
このようなサービスは、本当はデータを大量に持っているはずのエバーノートなどが始めて欲しかったものです。
1年ほど前にPDF読み込みなどが始まった頃には、エバーノートがこんなサービスを始めればヒットするんじゃないかなーと思ったのですが、日本から撤退したり、サービスが後退しており、私の中では、残念ながら解約候補に。
ＡＩでの検索は、キーワード検索のような明確なキーワードを拾っての検索とは違い、あいまいな検索、文脈をとらえての検索ができるのが良いところなので、そのようなものとデータを持っているサービスが結びつけば、データを活かせると思ったのですがねー。
同じようなニーズでは、当然ながら、アマゾンのkindleとか、判例検索ソフトとかにもありますね。
キーワードにたどりつけない人を情報とマッチングさせられれば、世の中の悩みが減ると思います。
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