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5分で学べるハチコのAI実践カフェ。おはようございます。こんにちは。こんばんは。この番組では、ママエンジニアハチコがAIでできたことや、おすすめのAI活用法をお届けしています。
さて、12月28日日曜日、皆さまいかがお過ごしでしょうか。
さて、少し早いですけれども、年末のご挨拶ということで、本年もたくさんこちらのポッドキャストを聞いてくださって、本当にありがとうございます。
特に今年の後半からは、発信する媒体も増えまして、今はスタンドFM、ボイシー、スポッティファイ、YouTube、ポッドキャスト、こちらでこの番組を聞いていただくことができます。
来年も引き続き、AI活用を軸に効率化とか、ビジネスの話とかしていきたいなと思っていますので、どうぞよろしくお願いいたします。
ノートブックLMとGEMの関係
さて、今日のテーマは、ノートブックLMをGEMで使うメリットということでお話ししていこうと思います。
そうなんですよ。最近、GEM、ジェミニのカスタムGPTみたいなものですね。そちらでソースとしてノートブックLMを選べるようになったんですよね。
直感的に、すごいって思ったんですけど、でもノートブックLMってそもそもその中でチャットができるんですよね。
なので、ノートブックLM単体で良くないとか、あとはノートブックLMって何か情報のソースがあって、それをまとめてくれるものなんですけど、じゃあGEMに直接そのソースを入れたらいいんじゃないっていう疑問もあるかなと思います。
まず1つ目のノートブックLM単体で良くない問題なんですけど、こちらはですね、使い方によってという感じです。
GEMにした方がいいケースは、同じ処理を繰り返したい場合、そしてプロンプトをいっぱい書きたい場合、主にこの2つかなと思います。
これを今お話しするためにちょっと調べてみたところ、ノートブックLMってプロンプトは500文字までだそうです。
それに対してGEMはGEMiniの制限と一緒なので、プロンプト量としては数千文字まで可能ということで、何か長い指示文を書きたいとかいう場合はGEMを返すのもいいかもしれませんね。
2つ目、じゃあノートブックLMに入れているソースをそのままGEMに入れたらいいんじゃない問題。
こちらはですね、ある程度のデータ量がある場合は、ノートブックLM経由にした方がお勧めです。
その理由は、まず添付できるファイルの数、データを構造化できるかどうか、そして引用元、こちらを明確にできるかどうか。
こういった点でメリットがあります。
添付するファイルが1つ2つで、それがそんなに量のないものであればGEMに直接の方が手軽でいいと思うんですけど。
まずねファイルの数はGEMiniの場合は添付が10個までだそうなので、それに対してノートブックLMは300個ソースを出せることができますので、物理的にいっぱいファイルを添付したいよという場合はノートブックLM経由になると思います。
そしてデータの構造化、こちらはノートブックLMっていうのはラグと呼ばれるデータを構造化できる仕組みがあるんですよね。
なので情報が棚に整理されているような状態になっています。
それに対してGEMに直接添付した場合は、その添付のファイルを上から下まで全部ぶわーって読んで、その中から頑張って探すっていう感じになるので、
ソースにしたい情報が多ければ多いほどノートブックLM経由にするメリットがあると思います。
そして3つ目、引用元に関してもノートブックLMっていうのは必ずそのソースからしかデータを取ってこないという特性がありますね。
なのでノートブックLMをソースにした場合は、その引用元を明確にするっていうところも引き継げるわけです。
GEMに直接渡した場合は、多少ハルシネーションの可能性が上がるということですね。
ということで、もしGEMでそれなりのデータを参照しながら繰り返し行うような作業をしたいという場合は、
まずその参照したいデータをノートブックLMに入れて、そのノートブックLMをGEMから参照するという形にぜひしてみてください。
ということで、今日もここまで聞いてくださって本当にありがとうございます。
もしこの放送を気に入っていただけたら、いいねやフォロー、コメントなどぜひよろしくお願いいたします。
この放送は年末年始もできるだけ毎日放送していく予定なので、お耳が空いているときにぜひ聞いていただけたら嬉しいです。
今日も一緒にAIでちょこっと進化していきましょう。それではまたね。
