NotebookLMで作る「社内ナレッジ運用」入門

～研究開発現場の属人化・情報散在を、無料AIツールで解消する～

日時・会場・受講料・お申込みフォーム

●日時：2026年7月22日(水) 13:00-16:30　＊途中、小休憩を挟みます。

●会場：[東京・大井町]きゅりあん 5階第2講習室　→「セミナー会場へのアクセス」

●受講料：
【会場受講】：1名45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

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お申込みはこちらから

商品コード：AC260706

配布資料・講師への質問など

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

会場（対面）セミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）

●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。

●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。
●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください（パソコン実習講座を除きます。）

●講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします（代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします）。

セミナーポイント

○講師より／本セミナーのポイント
　「あの実験データ、誰が持っていたっけ？」「前任者の報告書、どこにあるか分からない」──研究開発の現場では、技術文書・実験報告書・規制情報などが個人のPCやフォルダに散在し、必要な知見にたどり着けないという課題が日常的に発生しています。NotebookLMは、Googleが提供する無料のAIナレッジ管理ツールです。社内資料をアップロードするだけで、「その資料の中身だけ」に基づいて回答するAIアシスタントが即座に完成します。ChatGPTのようにインターネット上の不確かな情報を混ぜることがないため、研究開発業務に求められる正確性との相性が抜群です。
　本セミナーでは、実際にNotebookLMを操作するハンズオンを交えながら、技術文書の横断検索・要約、規制文書の確認、属人化した暗黙知のチーム共有まで、研究開発現場ですぐに使える活用法を体系的に解説します。

▼ノートPCを持参出来る方
・実際にハンズオンで操作頂けます。
※操作の手順マニュアル等は、お渡しします（資料にあります）。

▼ノートPCを持参出来ない方
・講義中は、講師のデモンストレーションを確認していたければと思います。
・またご自身の個人スマートフォンでも、一部操作可能です。

＊先着20名限定セミナーです。
・状況によっては、申込受付を締め切らせていただく場合もありますこと、ご了承ください。

○受講後、習得できること
・NotebookLMの基本操作と、ChatGPT・Gemini等の汎用AIとの使い分けの判断基準
・社内技術文書・報告書・マニュアル等をNotebookLMに取り込み、即座に検索・要約・Q&Aを行う方法
・研究開発現場における属人化した暗黙知を、チーム内で共有可能なナレッジベースとして構築する手順
・セキュリティ・情報管理の基本方針と、組織導入に向けた社内提案の進め方

セミナー内容

1. なぜ今「社内ナレッジ運用×生成AI」なのか？ ── 背景と課題整理
　1.1 研究開発現場が抱える情報管理の課題（属人化・検索性・引き継ぎ）
　1.2 従来のナレッジ管理手法（社内Wiki・共有フォルダ等）の限界

2. NotebookLMの基礎知識 ── 他の生成AIとの違いを理解する
　2.1 NotebookLMとは何か：仕組みと特長（RAGベースの「真面目な秀才」）
　2.2 ChatGPT・Gemini・Claudeとの決定的な違い（「クリエイター」vs「秘書」）
　2.3 ハルシネーションが起きにくい理由と、研究開発業務での信頼性
　2.4 無料プランでできること・利用環境と制限事項

3.【ハンズオン①】NotebookLMの基本操作 ── まず触ってみる
　3.1 ノートブックの作成とソース（資料）のアップロード方法
　3.2 対応ファイル形式（PDF・Webサイト・Google Drive・音声ファイル等）
　3.3 アップロードした資料への質問・要約・比較の実践
　3.4 音声概要（Audio Overview）機能とレポート機能の活用
　　3.4.1 技術文書の要約レポートを自動生成する
　　3.4.2 音声メモから構造化テキストへの変換

4.【ハンズオン②】研究開発現場での活用シナリオ
　4.1 技術文書・実験報告書の横断検索と要約
　4.2 過去の研究データから知見を引き出すプロンプト設計
　4.3 化学物質法規制・SDS等の規制文書の効率的な確認
　4.4 複数資料の比較分析と論点整理（技術レビュー・特許調査への応用）

5. 社内ナレッジベースとしての運用設計と組織導入
　5.1 どの文書をNotebookLMに集約すべきか ── 対象資料の選定基準
　5.2 部門・プロジェクト単位でのノートブック設計と共有ルール
　5.3 「70%思考」で始める組織導入 ── AIの成果物を現場が仕上げるワークフロー
　　5.3.1 セキュリティ・情報管理の注意点
　　5.3.2 NotebookLMと他ツール（Gemini・ChatGPT等）の組み合わせ活用

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