ASOVERSE MAGAZINE
AIを使いこなす — 41ページ目
AIで調べる、働く、学ぶ、つくる。使い方と考え方を具体例から。
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記事一覧
NotebookLMと汎用のチャットAIはどう使い分ける？資料基準か調べ物か
目的別のAI資料の読み方：概要把握・精読・比較・反証でNotebookLMの質問を変える
NotebookLMの回答をノートに残して整理する：後で探せる命名と分け方
PDFが読み込めない・内容がずれるときの下ごしらえ：NotebookLMの資料準備
長い報告書や論文をNotebookLMで読み解き、主張と根拠の対応表にする
複数の資料で言っていることが違う：NotebookLMで食い違いを洗い出す
WebページやYouTube動画のURLをNotebookLMのソースにするときの確認点
NotebookLMのノートブックを共有する前に：見える範囲と資料の扱いを確認する
NotebookLMのプランの違いと利用上限を、公式ページで確認する手順
NotebookLMが自動で作る要約やFAQなどの生成物を、鵜呑みにしない読み方
NotebookLMの回答を文書に使うときの、出典の残し方と引用メモの書き方
資料に答えがないとき、NotebookLMの回答が曖昧になる理由と切り分け方
自分のメモをNotebookLMの資料に混ぜるときの、事実と意見の分け方
NotebookLMの機能追加や仕様変更を公式情報で追う：確認先と記録の付け方
RAGとは？資料に答えるAIの最小構成を5つの部品で理解する
RAGを作る前に決めておくこと：対象資料・想定質問・誤答の許容度の要件シート
社内資料のAI検索をやらない判断：RAGを導入しない方がよい5つの場面
RAGの文書分割（チャンク）の決め方：規程・マニュアル・議事録で変える切り方
チャンクに文書名・見出し・日付を持たせる：RAGのメタデータ設計
ベクトル埋め込み（エンベディング）とは：意味で探す検索の仕組みと限界
日本語資料向けの埋め込みモデルの選び方：比較観点と小さな比較手順
資料に答えがあるのにAIが「見つかりません」と言う：RAGの検索漏れの原因切り分け
