【組織のAI活用#062】Notebook LMをどの単位で分けるべきか

こんにちは！寺田です。

現在は、デジタル関連会社のAI推進者などのAI活用者のコミュニティである「AI Digital Community (ADC)」の代表理事や、顧客事業の「×AI化」をサポートするFURIKAKE Partners(株)と組織のAI活用を支援するプロダクトを提供するAI Portalize(株)の代表取締役を務めており、様々な側面から組織のAI活用をサポートしています！

最近、社内外のAI支援を行う中で、NotebookLMを使って、いわゆる「社内版Wikipedia」を作ろうとする話をよく耳にします。社内資料や議事録、商談メモ、技術仕様書などをまとめておき、質問すればAIが答えてくれるといったイメージです。

そんな中、皆さんが実際にやろうとすると最初に悩むのが「Notebookをどういう単位で分けるか」で、結構質問いただくことが多くあります。

ある程度細かく分けるほうがいい理由

現状いろいろ試行錯誤した結果としては、Notebookはある程度細かく分けたほうが確実に使いやすくなると思っています。

例えばですが

• 開発Notebook
  GitHubのドキュメント、技術仕様書、設計資料、開発関連のSlackログなど、開発寄りの情報に特化

• 営業Notebook
  提案資料、商談文字起こし、営業マニュアル、成功事例など、営業活動に必要な情報に特化

• 共通Notebook
  製品概要、会社紹介資料、全社ルールなど、全員が参照する情報

こうしておくと、開発Notebookで質問すれば余計な営業資料は出てこず、営業Notebookでは技術仕様の細かい部分が混ざらない。AIの回答がぐっとクリアになります。

部門単位だけでなくテーマ単位も

部門ごとのNotebookは使いやすいですが、それだけだと「横断的にまとめて見たい時」に不便です。

そこで、テーマ単位のNotebookも用意しておくと便利です。

例えば…

• 「プロジェクトAのNotebook」→ 開発の設計資料と営業の提案資料を一緒に登録

• 「顧客XのNotebook」→ 商談記録と開発対応履歴をまとめて登録

こうすると、「この顧客の履歴を全部見たい」という時に、一つのNotebookから一気に引き出せます。

Notebookごとに情報の性質をそろえる

NotebookLMはアップロードした資料の中から関連情報を探す仕組みなので、性質がバラバラな情報を同じNotebookに入れると精度が落ちます。

例えば、営業の議事録と開発のAPI仕様書は別Notebookにした方がいい。
逆に、商談記録と提案資料のように利用シーンが同じものはまとめてもOKです。

おすすめの構成パターン

最初はこの4系統から始めるのが使いやすいと思います。

1. 部門別Notebook
   開発、営業、マーケ、人事など

2. プロジェクト別Notebook
   プロジェクトA、プロジェクトB…

3. 顧客別Notebook
   顧客X、顧客Y…

4. 全社共通Notebook
   製品概要、社内ルール、ブランドガイドライン

ここから使いながら、必要に応じて細分化していけばOKです。

Notebook LMは組織内共有もしやすいので便利

Notebook LMは簡単に社内共有もできるので、積極的にチームでのWikipedia作成をどんどん進めていきましょう。

また、各Notebook LMごとの運用責任者を決めており、定期的に内容のアップデートをすることをお勧めします。

※NotebookLMのノートブックをどう分けるべきかの運用設計については、こちらの記事もご覧ください。

最後にまとめです。

NotebookLMを社内Wikipediaとして使うなら、

• Notebookは大きくまとめすぎず、ある程度細かく分ける

• 部門別＋テーマ別の2軸で構成する

• Notebookごとに入れる情報の性質をそろえる

この3つを押さえるだけで、精度が高く、実務で使いやすい社内ナレッジベースになります。

読んでいただきありがとうございました！
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ちなみに、組織におけるAIの推進についてまとめた本も出版させていただいております。もしよければご覧ください。