投稿者 global-ai-media 
膨大な資料を元に要約や回答を行うGoogleの「NotebookLM」は、RAG（検索拡張生成）の民主化ツールとして注目を集めています。しかし、その機能の一つである「スライド作成（Slide Deck）」には、精度やデザイン面での課題が指摘されていました。本記事では、汎用LLMであるGeminiと連携させることで、この課題をどのように克服し、日本企業の厳格な資料作成基準に適合させるかについて解説します。
NotebookLMの「スライド作成機能」における課題と現実
Googleが提供するNotebookLMは、ユーザーがアップロードしたPDFやドキュメントのみを情報源として回答を生成する「グラウンディング（Grounding）」の強さから、日本国内の実務者層でも利用が広がっています。特に、読み込ませた資料を基にプレゼンテーションのドラフトを生成する「スライド作成機能」は、業務効率化の観点から期待されています。
しかし、元記事でも指摘されている通り、この機能はまだ発展途上です。生成されるスライドには誤字脱字が含まれていたり、ダイアグラム（図解）が洗練されていなかったり、あるいは日本企業が好むような緻密なレイアウト調整がなされていないケースが散見されます。単体で「顧客提出用」の品質を担保することは難しく、あくまで「構成案の提示」にとどまるのが現状でした。
Geminiとの連携による「仕上げ」のプロセス
ここで注目すべき解決策が、GoogleのマルチモーダルAI「Gemini」との連携です。NotebookLMが出力したドラフト（下書き）に対し、Geminiの高度な言語処理能力と修正能力を適用することで、スライドの品質を実務レベルへ引き上げることが可能になります。
具体的には、NotebookLMで情報の正確性を担保した骨子を作成し、その後の「推敲」「図解のブラッシュアップ」「表現の平易化」といった作業をGeminiに任せるというワークフローです。元記事の著者が体験したように、手作業で修正するには手間の掛かる微調整をGeminiが補完することで、資料作成の工数を大幅に削減できる可能性があります。
日本特有の「資料文化」とAI活用の落とし穴
日本企業においては、資料作成において「てにをは」の正確さや、文脈に応じた敬語の使い分け、そして視覚的な「整い」が非常に重視されます。欧米企業が箇条書きのシンプルなスライドを好むのに対し、日本企業は情報の網羅性と説明性を求める傾向があります。
NotebookLMとGeminiの連携は強力ですが、AIが生成した日本語特有の言い回しや、業界固有の慣習までを完璧にカバーできるとは限りません。特に「誤字」や「不適切な用語」は、ビジネスの信頼性を損なうリスクがあります。したがって、AI活用は「ゼロから完成品を作る魔法」ではなく、「ドラフト作成と校正のパートナー」として位置づけるのが適切です。最終的な品質責任（Quality Assurance）は人間が担う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者や実務者が学ぶべきポイントは以下の通りです。
- 単一ツールに依存しないワークフローの構築：
「NotebookLMですべて完結する」と考えず、情報の抽出はNotebookLM、表現の洗練はGemini、最終確認は人間といったように、適材適所のパイプラインを設計することが重要です。 - 「70点主義」でのスピードアップ：
AIによるスライド生成は、最初から100点を目指すものではありません。70点のドラフトを瞬時に作成し、そこから人間が付加価値（インサイトや文脈）を乗せることで、トータルの作成時間を半減させるアプローチが有効です。 - セキュリティとガバナンスの徹底：
社内資料をアップロードする際は、学習データとして利用されない設定（エンタープライズ版の利用など）を確認する必要があります。特に機密情報を含む会議資料の生成には、厳格なデータガバナンスが求められます。 - 編集スキルの重要性の再認識：
AIが生成能力を高めるにつれ、人間には「AIが作ったものを評価・修正する能力」がより一層求められます。AIリテラシー教育の一環として、プロンプトエンジニアリングだけでなく、AI生成物のファクトチェックや校正スキルを磨くことが組織全体の生産性を左右します。