『意志ある学び』を AIで実現する ―― AIでかなう「知の果樹園」からの情報獲得
意志ある学びを、AIで実現する
AIでかなう「知の果樹園」からの情報獲得
ここからGoogleの便利なAI
「NotebookLM」を活用した「意志ある学び」の始め方を紹介します。
はじめに「NotebookLM」とは？
IN「自分専用の知識ベースを作れるAI」
・情報の正確性（グラウンディング）: （インターネット全体の知識ではなく、）自分がアップロードしたPDFやメモ、ウェブサイトの情報を優先して参照するため、ハルシネーションが起きにくいのが特徴です。
・関連情報を自動的にピックアップ：ユーザーが指定したテーマに基づき、インターネット上の膨大なデータから関連情報を自動的にピックアップします。一つ一つのサイトを巡る手間を省き、必要な情報を瞬時に一つのノートに集約できる、非常に効率的なAIツールです。
OUT・読み込ませた資料を基に、目的に合わせた多様な形式へ一瞬で変換できます。
1. 視覚と聴覚で理解する（音声・動画・図解）
音声解説・動画解説: 従来の対談音声に加え、視覚的な解説を含む「動画」まで生成可能になりました。
マインドマップ・インフォグラフィック: 複雑な情報の関係性を視覚的に整理し、一目で全体像がわかる図解を自動作成します。
2. 学習とアウトプットを加速する
レポート・スライド資料: 資料を読み込んで構成を考え、そのままプレゼン資料や報告書の形にまとめ上げます。
テスト・フラッシュカード: 自分の資料から「問題」を自動生成。試験対策や知識の定着確認が効率的に行えます。
3. データの構造化
Data Table: 散らばった情報を整理された表形式に変換し、比較や分析を容易にします。
「NotebookLM」を使ってみよう
STEP 0｜最初に考えること
「これをやりなさい」ではなく「これをやりたい」
NotebookLMを開く前に、まず
まず自分に問いかけてみてください。
-
今、私は何を知りたいのか？得たいのか？
-
目的、何のためにそれがいるのか？
-
どんな理解にたどり着きたいのか？どう理解したいのか‥など
これが、
『意志ある学び』のスタート地点になります。
STEP 1｜テーマをNotebookLMに伝える
次に、NotebookLMに
学びたいテーマを伝えます。
例：
-
なぜ鳥は飛ぶのか
-
飛ぶという現象の仕組みを知りたい
-
生き物と飛行機の「飛び方」の共通点と違い
など
STEP 2｜「ソースの棚」をつくってもらう
NotebookLMの最大の特徴は、
こちらの目的のために
資料を集め、「ソースの棚」をつくってくれることです。
ここで大切なのは、
「確かな情報、根拠のある情報、知識」を集めてほしいと最初に伝えることです。
STEP 3｜根拠ある資料、情報を指定する
まずは、文章資料について指定します。
NotebookLMへの指示例
「◯◯について学びたいです。
教科書や学術論文など、
科学的に信頼できる文章資料を
ソースとして集めてください。」
これにより、
個人の意見や不確かな情報ではなく、
根拠ある知識がソースの棚に並び始めます。
STEP 4｜多様な情報：テキスト・動画・研究者の講義もソースに含める
「飛ぶ」「流れる」「変化する」など、
動きのある現象を理解するためには、
動画が不可欠です。
特に、
-
研究者による講義
-
大学・研究機関の公開講義
-
実験や可視化の映像
は、理解を立体的にしてくれます。
NotebookLMへの指示例
「テキストベースの資料だけでなく、
大学や研究機関、研究者による
講義動画や解説動画なども
ソースに含めて集めてください。」
STEP 5｜「確かな情報」だけ
インターネット上には、
正確な情報も、そうでない情報も混在しています。
だからこそ、
何を信頼するのかを言葉にすることが重要です。
NotebookLMへの指示例
例えば‥「個人の意見や未確認情報ではなく、
研究や実験など、
根拠に基づいて説明されている
資料や動画を中心に集めてください。」
この一言が、
学びの質を大きく変えます。
STEP 6｜集まったソースを「見る・読む」
ソースの棚に資料が集まったら、
-
動画で現象を「見る」
-
文章で仕組みを「読む」
STEP 7｜要約と統合をAIに頼む
一つひとつが長かったり、ページ数がある際には、まずは全体を把握したいので要約してと指示します。
指示例
「それぞれの資料を簡潔に要約してください。」
「それらを統合して、
共通点や違いがわかるように整理してください。」など
すると、
分野ごとに分かれていた知識が、
一つの理解として結び直されます。
STEP 8｜人間が考えること（ここが核心）
考えるためには「知識や情報」が必要です
その「知識や情報」を瞬時にNotebookLMは集めてくれます。
それを見て
ここにある資料はまだ十分ではない
私の目的をかなえるためにはまだあるはずだと謙虚に考えましょう。
ソースの棚には、「確かな知識や情報だけ」おく
NotebookLMの魅力は、無限とも言えるデジタル空間から瞬時に情報をかき集めてくれることです。
自分の手持ちの情報や知識だけでは考えることや課題解決へ向かうことはできませんからこの無限とも言えるデジタル空間から瞬時に情報をかき集めてくれる機能はとてもありがたいと言えます。
自分の目的のために、
「根拠ある知」を集め、
結び直し、
意味づける‥これこそ価値あることですが
その前に「根拠ある知」をしっかり獲得できることが必要ということです。
もし
「ソースの棚」にいい加減な情報が紛れていたら
そこからつくった「成果」全体が使い物にならない
ここをしっかり意識した上で
AIを活用しましょう。
実例動画 ↓
