投稿者 global-ai-media 
生成AI活用の現場では、単一のモデルですべてを完結させるのではなく、各ツールの強みを活かして組み合わせる手法が注目されています。Googleの「NotebookLM」による正確なリサーチと、OpenAIの「ChatGPT」による柔軟なアウトプット生成を連携させることで、業務品質を劇的に向上させるアプローチについて解説します。
リサーチとライティングの役割分担：AIツールの適材適所
生成AIの活用が普及するにつれ、単一のLLM（大規模言語モデル）にあらゆるタスクを委ねるのではなく、工程ごとに最適なツールを使い分ける「マルチLLM」あるいは「ベスト・オブ・ブリード」のアプローチが有効であることが分かってきました。その代表的な例として、Googleの「NotebookLM」とOpenAIの「ChatGPT」を組み合わせるワークフローが挙げられます。
元記事でも触れられているように、この二つは得意領域が明確に異なります。NotebookLMは、ユーザーがアップロードしたPDFやドキュメント（参照元）に厳密に基づいた回答を行う「グラウンディング（根拠づけ）」に特化しています。一方、ChatGPTは広範な一般知識と高度な言語表現力、そして文脈に応じた柔軟なドラフト作成に長けています。これらを「リサーチャー（調査役）」と「ライター（執筆役）」として分業させることで、互いの弱点を補完することが可能です。
ハルシネーション（嘘）を抑制しつつ、表現力を高める
日本企業が生成AI導入において最も懸念するのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。特に社内規定や技術仕様書など、正確性が求められるドキュメントを扱う場合、ChatGPT単体では学習データに含まれる外部知識が混入し、誤った情報を生成する可能性があります。
ここでNotebookLMが強みを発揮します。NotebookLMはアップロードされた資料のみをソース（情報源）として回答を生成し、該当箇所の引用（サイテーション）を提示するため、情報の信頼性が担保されます。実務においては、まずNotebookLMで膨大な資料から重要な事実関係や要点を正確に抽出させ、その「検証済みのアウトプット」をプロンプトとしてChatGPTに入力し、ビジネス文書やメール、プレゼン資料としての体裁を整えさせるという手順が極めて有効です。
実務における具体的な連携ワークフロー
具体的なステップとしては以下のようになります。
1. 情報の整理・抽出（NotebookLM）：
社内マニュアル、議事録、論文などのPDFをNotebookLMに読み込ませます。「〇〇プロジェクトの課題点を箇条書きで抽出して」といった指示を出し、ソースに基づいた正確な情報を引き出します。
2. コンテンツの生成（ChatGPT）：
NotebookLMが出力したテキストをコピーし、ChatGPTに貼り付けます。その上で「この情報を基に、クライアント向けの提案書の下書きを作成して。トーンは丁寧かつ説得力のあるものにして」と指示します。
このプロセスを経ることで、「事実は正確だが表現が硬すぎる（NotebookLMの傾向）」情報を、「読みやすく洗練された文章（ChatGPTの強み）」へと変換できます。これは、人間の業務フローにおける「資料調査」と「執筆」をAIで模倣・強化するアプローチと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
この「ツール連携」の視点は、日本のビジネス環境において以下の3つの重要な示唆を与えます。
1. 「正確性」と「効率」の両立
日本企業特有の「稟議書」や「報告書」文化では、ファクトの正確性が厳しく問われます。NotebookLMを事実確認のアンカーとして利用し、ChatGPTを整形ツールとして利用する二段構えの構成は、コンプライアンスリスクを低減させながら業務効率化を図る現実解となります。
2. サイロ化された社内ナレッジの活用
多くの日本企業では、貴重なナレッジがPDFやパワーポイントとして各部署に散在（サイロ化）しています。RAG（検索拡張生成）システムを大規模に構築する前に、まずは手元の資料をNotebookLMに投入して要約させ、それをChatGPTで再利用可能な形式に変換するという「個人のデスクトップレベルでのナレッジマネジメント」から始めることが、DXの第一歩となり得ます。
3. データガバナンスへの配慮
異なるベンダーのツールをまたいでデータを流通させることになるため、セキュリティポリシーの確認が不可欠です。Google Workspaceの企業向けプランやOpenAI Enterpriseなど、データがモデルの学習に使われない設定（オプトアウト）が適用されているかを、IT管理部門と連携して確認する必要があります。ツールを組み合わせる際は、利便性だけでなく、データの流路における安全性を確保することが求められます。