I'm talking organizing your notes.

ノートの整理について話しているんだ。

Gone.

行ってしまった。

Formatting your notes.

ノートのフォーマット

No more.

これ以上はない。

Searching your note stop and trying to find that one thing you know you saved but can't locate.

メモ帳を検索し、保存したはずなのに見つからないものを見つけようとする。

That is going to be gone forever.

それは永遠になくなってしまう。

It's a new platform that Google just released to the public called Notebook LM.

それは、グーグルが公開したばかりの新しいプラットフォーム「ノートブックLM」だ。

In this video, I'll show you what Notebook LM is, how it works, and how you can get started using what I believe is the best software ever created for leveraging AI in creative work.

このビデオでは、Notebook LMとは何か、どのように機能するのか、そしてクリエイティブな仕事にAIを活用するための最高のソフトウェアだと私が信じているものを、どのように使い始めることができるのかを紹介する。

Anything Google created in this arena would already be interesting and worth investigating because it's Google.

グーグルがこの分野で創造したものは、グーグルだからこそすでに興味深く、調査する価値があるだろう。

They have some of our most valuable data, some of the most powerful AI models, such as the recently released Gemini, which Notebook LM uses, and quite a track record for, you know, completely reshaping our relationship to information.

彼らは我々の最も貴重なデータと、ノートブックLMが使用している最近リリースされたGeminiのような最も強力なAIモデルを持っている。

But there's another wrinkle.

しかし、もうひとつ問題がある。

One of the leaders and creators of the project is Stephen Johnson, multiple-time best-selling author and the person who introduced me to tools for thought, the general category that includes second brains.

このプロジェクトのリーダーであり、クリエイターの一人であるスティーブン・ジョンソンは、何度もベストセラーになった作家であり、セカンド・ブレインを含む一般的なカテゴリーである思考ツールを私に紹介してくれた人物でもある。

Stephen joined a team at Google Labs to create a completely different kind of AI that we have not seen before.

スティーブンはグーグル研究所のチームに参加し、私たちがこれまで見たことのないような、まったく異なる種類のAIを開発した。

And let me tell you, it's the closest one yet to the vision of a true second brain I've been pursuing for years.

そして、私が長年追い求めてきた "真のセカンド・ブレイン "のビジョンに最も近いものであることをお伝えしたい。

Let's begin with a little getting started guide.

まずは、入門ガイドから始めよう。

Start by visiting notebooklm.google.com and either creating an account or you can sign in with one of your existing Gmail accounts.

まずnotebooklm.google.comにアクセスし、アカウントを作成するか、既存のGmailアカウントでサインインする。

Sign up is limited to users in the U.S. who are 18 years or older at the time that I'm filming this video.

登録は、このビデオを撮影している時点で18歳以上の米国内のユーザーに限られる。

Once you're inside, this is the interface you'll see.

中に入ると、このようなインターフェイスが表示される。

Everything in Notebook LM is organized in notebooks, each of which is like a single contained space for all the information related to a specific project such as a piece of writing.

ノートブックLMでは、すべてがノートブックに整理され、それぞれのノートブックは、執筆などの特定のプロジェクトに関連するすべての情報を格納するひとつの空間のようなものです。

You can create a new notebook by clicking this plus button right here and give it a title such as personal ruggedization.

このプラスボタンをクリックして新しいノートブックを作成し、パーソナル・ラグジュアライゼーションなどのタイトルを付けることができます。

This was an online course that I took recently that I'd like to organize and distill some of my takeaways.

これは私が最近受講したオンライン・コースで、私が学んだことを整理し、書き留めたものだ。

This is the main interface that you'll be using to interact with Notebook LM and there's three main things to pay attention to.

このインターフェースは、Notebook LM を操作する際に使用するメインインターフェースであり、主に3つの点に注意する必要がある。

The first one is the column on the left, which is the sources column.

最初は左側の列で、これはソースの列である。

This is really the main feature that Notebook LM has, which is you can click that plus button and choose from different existing documents from which the AI will draw its knowledge.

これがNotebook LMの最大の特徴で、プラスボタンをクリックすると、AIが知識を引き出すために、さまざまな既存のドキュメントから選択することができる。

And the three kinds of sources you can use are Google Drive documents stored in your own account.

そして、使用できる3種類のソースは、自分のアカウントに保存されているグーグル・ドライブのドキュメントである。

You can upload PDFs and you can copy and paste text directly from other places such as a note-taking app.

PDFをアップロードしたり、メモアプリなど他の場所から直接テキストをコピー＆ペーストすることもできる。

For my example, I'll use my Google Drive.

この例では、グーグル・ドライブを使うことにする。

You can select up to 20 different documents in Drive and each one of those documents can have up to 200,000 words, which means you can interact with up to 4 million words of text.

Driveでは最大20種類のドキュメントを選択でき、それぞれのドキュメントには最大20万語、つまり最大400万語のテキストを扱うことができる。

That's a far larger context window than any other AI tool out there.

これは、他のどのAIツールよりもはるかに大きなコンテクスト・ウィンドウだ。

I'll go ahead and select my notes on that personal ruggedization class that I took recently and say insert.

最近受けたパーソナル・ラグジュアライゼーションのクラスのノートを選んで、挿入してみよう。

And I want to show you what happens.

そして、何が起こるかをお見せしたい。

So first of all, that source appears here in the left.

まず、そのソースが左側に表示されている。

If I click the source, a couple things happen.

ソースをクリックすると、いくつかのことが起こる。

First of all, the AI creates kind of a, almost like a summary or an abstract of this source.

まず、AIはこのソースの要約や抄録のようなものを作成する。

And these are some of the key topics.

そして、これらは重要なトピックの一部である。

And then if I want to actually see the full contents of the source, I can just scroll down here.

そして、実際にソースの全内容を見たければ、ここを下にスクロールすればいい。

I want to add a few more sources because the real power of Notebook LM is not working with one source.

ノートブックLMの本当の力は、1つのソースで働くことではないからだ。

It's working and drawing from multiple sources all at the same time and simultaneously.

複数のソースから同時に、そして同時に作業し、引き出しているのだ。

So what I'm going to do is click add source and add a few more Drive documents.

そこで、ソースの追加をクリックし、さらにいくつかのDriveドキュメントを追加する。

And what I'm going to do is navigate to a folder where I have saved all the notes on every book and article I've read over the past few years.

そして、過去数年間に読んだすべての本や記事のメモを保存してあるフォルダに移動する。

Later on in the video, I'll show you how I was able to generate all of these documents.

ビデオの後半で、私がどのようにしてこれらの文書をすべて作成できたかをお見せしよう。

And what I want to ask myself is what have I already read in the past and even taken notes on that might contribute to and be a useful resource in what I'm working on today?

そして自問自答したいのは、過去に読んだ本やメモを取った本の中で、今取り組んでいることに役立ちそうなものは何か、ということだ。

So I'm just going to go through this list briefly and select any other documents that kind of strike me as potentially relevant.

ですから、このリストをざっと見て、関連する可能性があると思われる他の文書を選びたいと思います。

Here's one about what the world might look like in 2312.

これは2312年の世界の姿についてのものだ。

This is a good book here about the power of constraints, climate change, which is the topic of the course that I took, even about what it might look like to terraform other planets, such as in the science fiction book, Blue Mars, some big picture perspective about our place in the universe, designing for behavior change, because we may need to have a lot of behavior change when it comes to preparing for climate change.

制約の力について、気候変動について、私が受講したコースのテーマについて、SF小説『青い火星』のような他の惑星のテラフォーミングについて、宇宙における私たちの位置についての大局的な視点について、行動変容のためのデザインについて。

I'm really just kind of noticing which books would jump out at me as in some way related to the topic at hand.

どの本が今のトピックに何らかの形で関連しているのか、目に飛び込んでくるような気がするんだ。

So it looks like I have 13.

というわけで、13人いるようだ。

I'm going to go ahead and click insert.

先に進んで挿入をクリックします。

All of the sources that I chose are now being added to the sidebar.

私が選んだすべてのソースがサイドバーに追加された。

So let's talk about the two other spaces that you're going to be working with.

では、これから一緒に仕事をすることになる他の2つのスペースについて話そう。

And now that we have all of our sources loaded up, the main one is this little box down here, which is really like other chat based AI tools, such as chat GPT that we're used to.

すべてのソースをロードしたところで、メインとなるのはこの小さなボックスで、チャットGPTのような他のチャットベースのAIツールによく似ています。

You're basically going to have a conversation with the AI, but drawing on the sources over there in the left.

基本的にはAIと会話をすることになるが、左側のソースを利用する。

So I could say something like create an outline of the main ideas related to personal preparation for climate change found in these sources.

だから、これらの資料の中にある気候変動への個人的な備えに関する主な考え方のアウトラインを作成する、というようなことが言える。

Hit enter.

エンターキーを押す。

You can see it takes a minute.

分かかるのがわかるだろう。

And there we go.

そして、これだ。

It's a hierarchical, highly structured outline with main points and then supporting points or evidence or expanding on those points underneath each one.

階層的で高度に構造化されたアウトラインで、主要なポイントがあり、その下にサポートポイントや証拠、あるいはそのポイントを拡大したものがある。

And they're kind of in order from early things that you'll need to think about to much later things.

そしてそれらは、あなたが考える必要のある初期のものから、ずっと後のものまで、順番に並んでいる。

This is just the first step.

これは最初の一歩に過ぎない。

There's a few different directions that we could go from here.

ここからの方向性はいくつかある。

The first thing is I could ask it one of these suggested questions that you see down here.

まず第一に、この下にあるような質問をすることができる。

You can see I can actually scroll right and left.

右にも左にもスクロールできるのがわかるだろう。

And what's interesting is they're based on this particular text.

そして興味深いのは、それらがこの特定のテキストに基づいていることだ。

So they're not just generic ones that appear the same way every time.

だから、毎回同じように表示される一般的なものではない。

So things like what are the three main things to consider?

では、考慮すべき主な3つのポイントとは何か？

So let's say I just want something really snappy, really succinct.

だから、本当に簡潔なものが欲しいんだ。

I could click that.

私はそれをクリックすることができた。

It will ask that question.

そう問いかけるだろう。

And there you go.

そうだ。

It's kind of distilled it down to the three main things that I need to know.

それは、私が知るべき3つの主要なことに集約されている。

What are some ways that individuals can prepare for and respond to both the personal and societal changes that are likely to occur as a result of climate change?

気候変動の結果として起こりうる個人的な変化と社会的な変化の両方に対して、個人が備え、対応する方法にはどのようなものがあるだろうか？

Let's try that one.

それを試してみよう。

As it's working behind the scenes, I'm really having a conversation.

舞台裏では、本当に会話をしているんだ。

I can ask it to expand or to distill.

膨張させることも、蒸発させることもできる。

I can ask it to give me more information on one point, but not others.

ある一点についての詳しい情報は教えてもらうことができるが、他の点については教えてもらうことができない。

I can ask it to give me different formats, like write this as a poem, write it as a narrative, write it as a question and answer, FAQ format.

詩として書いてください、物語として書いてください、質問と回答として書いてください、FAQ形式として書いてください、と。

You can see in this case, it's sort of adapted the content to really be focused on personal preparation, which is the angle that I'm most interested in.

この場合、私が最も興味を抱いている個人的な準備に焦点を当てた内容になっている。

There's one more, the third of the main three interfaces that you need to know about.

もう1つ、3つ目のインターフェイスについて知っておく必要がある。

If you get a response, let's say this one that you especially like, you don't want to lose it.

特に気に入った反応があれば、それを失いたくない。

This is a free-flowing conversation.

これは自由な会話だ。

So you might think, well, if I keep going and keep conversing, I'm going to lose track of some of these great responses.

だから、このまま続けて会話していたら、素晴らしい反応のいくつかを見失ってしまいそうだ、と思うかもしれない。

All you have to do is click this little pin icon and it saves to this big space up here, taking up the top of the screen.

この小さなピンのアイコンをクリックするだけで、画面上部の大きなスペースに保存される。

You can think of this as a kind of pin board, where you are pinning these kind of little cards with interesting information that the AI has given you, just so that you keep them top of mind and easy to see and easy to reference.

これは一種のピンボードのようなもので、AIが教えてくれた興味深い情報を小さなカードにピン留めしておくことで、頭の片隅に置いておき、見やすく、参照しやすくするものだと考えればいい。

One more cool detail here.

もうひとつ、クールなディテールがある。

Let's say in the midst of your work, you realize, oh, there's another source I'd like to add.

仕事の途中で、ああ、もう一つ追加したいソースがあることに気づいたとしよう。

You can always click right here where it says add note and either copy and paste from somewhere.

メモの追加と書いてあるところをクリックして、どこからかコピー＆ペーストしてください。

For example, your note-taking app or something that you found online or something from an email, or you can just write directly into the note.

例えば、メモアプリやネットで見つけたもの、メールに書かれたもの、あるいはメモに直接書き込むこともできます。

For example, let's say I remember that the creator of that course that I took, his name is Alex Stephan, recently wrote a piece on Substack that is much more recent and much more timely.

例えば、私が受講したコースの作者であるアレックス・ステファンという人物が、最近Substackでもっと新しく、もっとタイムリーな記事を書いたことを思い出したとしよう。

And I want to also incorporate that writing and that thinking into what I'm doing.

そして、その書き方や考え方を自分のやっていることにも取り入れたい。

What I can do is head over to Evernote.

私ができることは、エバーノートに向かうことだ。

Here is the excerpts from his article.

以下は彼の記事の抜粋である。

I'm going to do command A for select all.

コマンドAですべてを選択する。

I'm going to copy all that text and put it right into a new note.

そのテキストをすべてコピーして、新しいノートに入れる。

And now what it will do is allow me to check this box right here and incorporate what I've just added right into the conversation.

そして、このボックスにチェックを入れれば、今加えた内容を会話に反映させることができる。

That was a very basic tour of three of the main areas that you are going to need to pay attention to to use Notebook LM effectively.

以上、Notebook LM を効果的に使用するために注意しなければならない主要な 3 つの分野について、ごく基本的なことを説明した。

What Google has done is basically redesigned a note-taking app from scratch with modern AI in mind.

グーグルが行ったのは、基本的に現代のAIを念頭に置いてメモアプリをゼロから設計し直したことだ。

You still need to take notes, but you can just kind of dump them into one giant pile and use the AI to sort through and make sense of them rather than having to meticulously organize things in files and folders.

それでもメモを取る必要はあるが、ファイルやフォルダで綿密に整理する必要はなく、ただ巨大な山に捨て、AIを使って分類し、意味を理解することができる。

Notebook LM is different from other AI tools such as ChatGPT because you can train it on a specific set of documents you know and trust.

Notebook LMは、ChatGPTのような他のAIツールとは異なり、あなたが知っていて信頼できる特定の文書セットで学習させることができる。

That could be excerpts from books you've saved, notes you've taken in class, highlights from articles or web pages, or your own thoughts.

保存しておいた本からの抜粋、授業で取ったメモ、記事やウェブページのハイライト、あるいは自分の考えなどだ。

This is called source-grounded AI.

これをソース・グラウンド型AIと呼ぶ。

You point the AI at a specific set of documents, effectively giving it instant expertise in whatever knowledge they contain.

AIを特定の文書群に向けることで、その文書に含まれる知識に関する専門知識を即座に与えることができる。

So you always know it's only drawing on authoritative, private, trusted information.

そのため、権威ある、非公開の、信頼できる情報のみを利用していることが常にわかる。

Next, I want to take a look at some of my favorite use cases that I've been using Notebook LM for.

次に、Notebook LMを使っている私のお気に入りの使用例をいくつか紹介したい。

Sometimes I'm reading a difficult, complex piece of writing such as an academic paper, and I just need some help understanding it.

学術論文のような難解で複雑な文章を読んでいて、その内容を理解するのに手助けが必要なときがある。

What you can do is upload a PDF of what you're reading.

あなたができることは、読んでいる本のPDFをアップロードすることです。

This is a paper about the role of forgetting and learning.

これは忘却と学習の役割についての論文である。

I'm going to go ahead and select it and say, what is the role of forgetting and learning?

忘却と学習の役割とは何か？

So you can see here it's basically summarized what is quite a long technical paper into something that I can understand.

つまり、かなり長い技術論文を私にも理解できるように要約しているのだ。

So I noticed one of the points here, which is that knowledge can sometimes have a negative value, kind of piques my interest.

つまり、知識は時としてマイナスの価値を持ちうるということだ。

And the amazing thing about this conversational interface is I can now ask, what are some examples of ways knowledge can have negative value?

そして、この会話型インターフェイスのすごいところは、知識がマイナスの価値を持ちうる例としてどんなものがあるかと尋ねられるようになったことだ。

That's kind of confusing to me.

それはちょっと理解できないね。

So you can see here, this is fantastic.

これは素晴らしいことだ。

Knowledge that's incorrect.

間違った知識だ。

Redundant knowledge.

冗長な知識。

Harmful knowledge.

有害な知識。

So imagine if I'm working on a project where I'm trying to convince, let's say, an IT administrator to not save every file that's ever been created across the entire organization.

私があるプロジェクトに取り組んでいて、例えばIT管理者に、組織全体で作成されたすべてのファイルを保存しないように説得しようとしているとしよう。

That's something that I could ask it to do for me.

それは僕のためにやってくれるように頼めることだ。

I could say, please turn this information into a letter written to an IT admin, arguing that we don't need to preserve every document ever created by the organization.

私は、この情報をIT管理者に宛てた手紙にして、組織で作成されたすべての文書を保存する必要はない、と主張することもできる。

And there we go.

そして、これだ。

Probably need some editing.

おそらく編集が必要だろう。

I'll definitely want to go through it and add my own touch.

私は間違いなくそれを調べ、自分なりのタッチを加えたいと思う。

But what's so neat about this is what you see right here, which is the citations.

しかし、これに関してとても素晴らしいのは、ここにある引用である。

Let's say I send this letter to the IT admin and they want to know, well, where did this come from?

この手紙をIT部門に送ったとしよう。

What is the source?

ソースは何ですか？

What is the evidence?

その根拠は？

What's the proof?

その証拠は？

By clicking here, I can see specifically where every piece of information or fact or argument in this conversation came from.

ここをクリックすれば、この会話に登場するすべての情報、事実、議論がどこから来たのかが具体的にわかる。

So for example, let's click on number six here.

例えば、ここで6番をクリックしてみよう。

And not only does it show you what is the original text that it's drawing from, but over here on the left, it will open up a window and highlight in purple that piece of text in context.

また、元となったテキストが何であるかを表示するだけでなく、この左側にあるウィンドウを開き、文脈の中でそのテキストの一部を紫色でハイライトします。

This is so important.

これはとても重要なことだ。

To have value, citations need to be shown in context.

引用に価値を持たせるには、文脈の中で示される必要がある。

What was being argued before that up here?

その前に何が議論されていたのか？

What was being argued after that?

その後、何が議論されたのか？

What is the holistic kind of situation in which this knowledge arose?

その知識が生まれた全人格的な状況とは？

Let's do another one, which is meeting notes.

もうひとつ、ミーティングノートを見てみよう。

How often have you been a part of a meeting, let's say a long meeting, and you get the transcripts of everything that was said, but they're so long and convoluted.

長いミーティングに参加したとき、発言内容をすべて記録したテープが送られてきたとする。

You don't really want to spend the time to read through all those.

そのすべてに目を通すために時間を費やしたくはないだろう。

Even just the notes that you take yourself as part of a meeting that you're in.

会議の一環として自分で取ったメモでもいい。

This is a great use case for Notebook LM.

これはノートブック LM の素晴らしい使用例である。

Here is a Google Doc, which is the full transcription of a phone call that I had with a client of mine who's named Duck.

これはGoogleドキュメントで、ダックという名前の顧客と交わした電話の全文を書き起こしたものだ。

And you can see it's very detailed, very comprehensive, has who was speaking, when they spoke, what they said.

非常に詳細で、包括的で、誰が、いつ、何を話したかがわかる。

So there's definitely value here.

だから、ここには間違いなく価値がある。

But when I start to scroll, you can see this is 26 full pages of very detailed text.

しかし、スクロールを始めると、これが26ページにわたる非常に詳細な文章であることがわかる。

I really don't want to spend the time to find the one or two facts or opinions or whatever it is I'm looking for from so much text.

多くの文章から、私が探している1つか2つの事実や意見などを見つけるのに時間を費やしたくないのだ。

So what I'm going to do is just copy the title of this Google Doc, go back to Notebook LM.

Googleドキュメントのタイトルをコピーし、ノートブックLMに戻る。

I've created a new notebook here called Meeting Notes.

ここにミーティングノートという新しいノートブックを作った。

Click Add Source.

ソースの追加をクリックする。

Let's go back to Google Drive.

グーグル・ドライブに戻ろう。

I'm going to paste it in the search just to make it easy to find.

検索しやすいように、検索に貼り付けておこうと思う。

There it is.

あれだ。

You can see one selected.

選択されているのが見える。

I'm going to hit Insert.

インサートを打つつもりだ。

And what I can do now is essentially have a conversation with that document, which, if we look here, has over 12,000 words.

今私ができることは、基本的にこの文書と会話をすることだ。

It's much, much bigger than can fit in Chat GPT, for example.

例えば、Chat GPTに収まるよりもずっとずっと大きい。

So what I'm going to ask is, what are the main points of my conversation with Doug?

では、ダグとの会話の要点は？

So you can see here, Doug expressed interest in creating a training program.

ここでダグがトレーニング・プログラムの作成に興味を示したことがわかるだろう。

What kind of training program?

どのようなトレーニング・プログラムですか？

Well, he believes a group workshop would be most effective.

まあ、彼はグループ・ワークショップが最も効果的だと考えている。

What does he want to incorporate into that workshop?

彼はそのワークショップに何を取り入れたいのだろうか？