【生成AIを活用した複数論文サーベイ決定版！】
これは凄いです！

Paperpile
→ 論文がGoogle Driveに自動で保存
→ まとめてNotebookLMにアップロード
→ 「これらの論文の共通点と相違点は？」など、複数論文を串刺しにした質問

複数論文をサーベイしたい場合に、間違いなく最強の方法です！ https://t.co/lOW72SwxTW December 12, 2025

「とりあえずGemini3.0使っとけば大丈夫」とか思ってる人、
マジで損してる
正直、資料作成は圧倒的にNotebookLMの方が上
Gemini3.0はアイデア出しにはいいけど、
10枚以上のスライドになると内容が間違ってたり、話がループしたり、
大部分を自分で直す羽目になることも結構ある。
でもNotebookLMは読み込ませた情報だけを参照するから
PDFやURLを読み込ませるだけで、正確なスライド構成を作ってくれる。
会社で使うなら絶対こっち！そんなNotebookLMでの資料作成をさらに加速させる
「スライド作成プロンプト20選」を作りました。
このプロンプト集を使えば、構成・文章・デザインまで、
誰でも思い通りのスライドが量産できる。
欲しい人は4枚目の画像をチェック December 12, 2025

医学論文からインフォグラフィックを作る最適化プロンプトを作りました。

運ゲーにならないようYAMLでカッチリ制御しているので、高クオリティかつ再現性高く生成できます。

作り方はNotebookLMのインフォグラフィックで設定を「詳細レベル:標準」にして以下コピペするだけ。是非ご利用ください。

---以下をコピペする---

# clinical_paper_infographic_spec_jp.yaml
# スタイル: グレー調の臨床論文インフォグラフィック（3カラム）
# コンセプト: 「左で Setting、中央で Key Results、右で Discussion / Limitation / Conclusion を一望」

全体デザイン設定:
テーマ: "Clinical Paper Infographic – 3-column layout"
用途: "臨床論文・レビュー論文の要点を、1枚の画像で提示する"
レイアウト:
形式: "A4横 または 16:9 横長"
構成: "上部ヘッダー + 下部3カラム（左: Setting / 中央: Key Results / 右: Discussion, Limitation, Conclusion）"
下部カラム比率:
左カラム: "約30%"
中央カラム: "約40%"
右カラム: "約30%"
ビジュアル・アイデンティティ:
背景色全体: "#E5E7EB 〜 #F3F4F6 のグレー調"
ヘッダー背景色: "#374151"
本文背景色: "#F3F4F6"
左カラム背景色: "#F9FAFB"
中央カラム背景色: "#FFFFFF"
右カラム背景色: "#F3F4F6"
文字色:
メイン: "#111827"
サブ: "#4B5563"
ヘッダー文字: "#FFFFFF"
アクセントカラー: "#2563EB"
アイコン:
スタイル: "カラーのシンプルなフラットアイコン"
配置方針: "左カラムの各項目に1つずつ縦に配置し、中央・右カラムでは原則使用しない"
タイポグラフィ:
タイトル: "太めのサンセリフ体（倭国語・英語両対応）"
セクション見出し: "中サイズ・太字・オールキャップ（SETTING, KEY RESULTS など）"
本文: "読みやすいサンセリフ体、行間はやや広め"
強調表現: "太字またはアクセントカラーで示す"

ページ構成:
- セクション: "Header"
位置: "ページ上端・全幅（高さ 15% 程度）"
内容:
- "倭国語のインフォグラフィックタイトル（結論を含む短い一文）"
- "サブタイトルとして、論文の原文タイトル + 著者 + ジャーナル名 + 年を英語のまま記載"
デザイン:
- "ヘッダーのみ背景色を #374151 にし、文字は白。"
- "タイトルを大きく中央揃え、その下にサブタイトルを小さめに配置。"
- "ヘッダー下端に細い明るいグレーの水平線を入れて本文と区切る。"

- セクション: "Left Column – SETTING"
位置: "下部左カラム（高さ 約85% のうち左30%）"
内容ブロック:
ラベル: "SETTING"
要素:
- "Study design"
- "Population"
- "Exclusion criteria"
- "Data source / Setting"
- "Primary outcome"
- "Key secondary outcomes"
- "Statistical methods"
デザイン:
- "左カラム全体の背景は #F9FAFB。"
- "最上部に 'SETTING' の見出しバーを配置（やや濃いグレー背景 + 白文字）。"
- "各要素の左に、内容に適したカラーアイコンを1つずつ縦に配置する。"
- "ボックスで囲まず、余白と行間でブロックを区切る。"

- セクション: "Center Column – KEY RESULTS"
位置: "下部中央カラム（高さ 約85% のうち中央40%）"
内容ブロック:
ラベル: "KEY RESULTS"
説明:
- "中央カラムを 'KEY RESULTS' とし、重要な結果をグラフ中心で表示する。"
- "グラフ・図表を主役とし、文字はポイントのみ補足的に添える。"
- "必要に応じて複数のグラフを配置するが、視覚的要素を優先する。"
デザイン:
- "中央カラムの背景は #FFFFFF。"
- "最上部に 'KEY RESULTS' の見出しバーを配置し、その下にグラフを大きくレイアウトする。"
- "グラフは横長レイアウトを基本とし、テキストは最小限に抑える。"

- セクション: "Right Column – DISCUSSION / LIMITATION / CONCLUSION"
位置: "下部右カラム（高さ 約85% のうち右30%）"
内容ブロック:
- ブロック: "DISCUSSION"
説明:
- "見出し: '| DISCUSSION'。"
- "主要な臨床的解釈を倭国語で1〜3文に要約する。"
- ブロック: "LIMITATION"
説明:
- "見出し: '| LIMITATION'。"
- "外的妥当性、選択バイアス、データ欠損、追跡期間などの制約を倭国語で示す。"
- ブロック: "CONCLUSION"
説明:
- "見出し: '| CONCLUSION'。"
- "実臨床での位置づけや推奨、今後の研究の方向性を倭国語で1〜3文にまとめる。"
デザイン:
- "右カラムの背景は #F3F4F6。"
- "各ブロックは、見出しバー（縦棒付き英語見出し）とその下の倭国語テキストで構成する。"
- "DISCUSSION → LIMITATION → CONCLUSION の順に縦に並べる。"
デザインルール:
- "セクション見出しは英語（SETTING / KEY RESULTS / | DISCUSSION / | LIMITATION / | CONCLUSION）で統一し、本文は倭国語で要約する。"
- "SETTING 内の各項目見出し（例: Study design, Population, Exclusion criteria, Data source / Setting, Primary outcome, Key secondary outcomes, Statistical methods）は英語で記載する。"
- "中央カラムの KEY RESULTS を最も視覚的に強調し、グラフ・図表を主役として大きく配置する。テキストはポイントのみ補足的に添え、視覚的要素を優先する。"
- "右カラムはテキスト中心とし、DISCUSSION・LIMITATION・CONCLUSION の3ブロックで構成する。"
- "アイコンは左カラムのみで使用し、画面全体をすっきり保つ。"
- "色数はグレー系のベース + アクセントの青 1 色 + アイコン用の穏やかな色合いに抑える。"
- "150 DPI 以上でエクスポートし、A4横 or 16:9 スライドで読める文字サイズを確保する。" December 12, 2025

NotebookLMの進化が凄すぎて、「もう整理なんてしなくていい。とにかくGoogleドキュメントに全部ぶち込めばいい」という乱暴な結論に至りました。

手法はシンプル。
・四半期ごとにドキュメントを1つ作る
・そこに思考ログをひたすら追記する
・整理は一切しない

人間には読み返せない量でも、Geminiのコンテキストウィンドウなら一瞬で圧縮して理解してくれます。

ソースのON/OFFでアーカイブ管理もできるし、1年4ファイル運用なら70年分のログも余裕で入る。

そこから
・1年分の思考をマインドマップ化
・スライドやインフォグラフィックを自動生成
まで一気にできるのは、NotebookLMならではの唯一無二の強み。

「整理」を捨てて「蓄積」に全振りする。
いわゆる「inboxになんでもメモをぶちこんでいく」ナレッジ管理の完成形が見えてきました。

数十年分たまったログから、自分の半生を要約した動画やスライドをAIが生成してくれる未来。
そんな「自分の人生のダイジェスト」を眺める体験、想像するだけでワクワクしませんか？

※Notionも併用してます📝 December 12, 2025

最好用的 AI 搜索工具？相比 Gemini/ChatGPT，我这里强推 Google 搜索 AI 模式
教科书级别的 AI 实战案例，Google 搜索 AI 模式是真的好用啊
我用过很多 AI工具，Gemini Deep Think、Gemini 3、NotebookLM，ChatGPT、Perplexity、Claude、还有国内的知乎直达，豆包，元宝等。

他们因为产品或功能的定位不同，各有所擅长的地方，也有自己的局限性。

如我最近强烈推荐的 Gemini Deep Think，它作为深度思考擅长并行思考和推理，适合处理复杂，严肃和要求高的问题，而其局限上，是很考验用户搜索和筛选的能力（投喂的信息密度高不高，内容与问题是否相关等），可见下方引用的帖子。

所以，要使用好 Deep Think 就必须手动RAG（检索增强生成）。

发现了此局限后，我会使用 NoteBookLM或者 Gemini Deep Research对信息进行搜索和清洗一遍再投喂给 Deep Think。

但用着用着也发现，它们在网页搜索上（如查本地法律和政上）显得力不从心，NoteBookLM 数据源来自 Google学术和国外学术论文网站。

Gemini 3 和 Gemini Deep Research 在开启联网模式后，搜到的信息多是来自国外网站，并且你没办法核查这些信息是否准确，即某句/某段具体来自哪个网站。

同时我还使用过知乎直达（数据源多来自知乎答主回答和维普论文网）。

在折腾了一圈，我最终被 Google 搜索 AI 模式圈粉了。

为什么？简单说，其他 AI是在推理和创作，而它是在查证。它一定程度上弥补所有生成式 AI 满嘴跑火车（产生幻觉）的毛病。

说实话，昨天之前我都没正眼瞧过它。
直到昨天，为了帮朋友处理一起棘手的土地纠纷，使用其他都不怎么好使，才后知后觉发现这个功能的强大。

当时朋友在新疆兵团付了“定金买地”，对方在未任何书面约定下，单方面要求我朋友年底12月31日，交付尾款，不然就认定我朋友违约了，定金不退。我朋友自然不同意，并与其发生争论，闹得双方很不愉快。

可能是知道我懂法（非律师，使用 AI 将政府起诉了），于是向我寻求帮助。

我在了解对方的几个关键信息后（非职工，私人开发的土地，经营地，兵团土地都是国有土地）后，我需要查清兵团私人开发土地的性质到底是什么？私自买卖土地是否违法？正确的程序是什么？以及本地相关的法律和政策。

我先问了 Deep Think，它给我讲了一堆通用的民法典。但对于极具地方特色的兵团政策，它开始语焉不详，甚至出现了幻觉。

当时我就在想，要不要用知乎直达搜一下？但转念一想，知乎直达的信息来源多是答主回答和维普论文网。

我又想到了 NotebookLM ，但那是学习神器，来源搜索收集上来的信息多是学术论文。

折腾一圈后，索性自己去找相关的法律和政策，如找到了《新疆生产建设兵团连队职工身份地经营权流转管理办法（试行）》的通知》，但仍需要我肉眼去阅读查找，我意识到这方法也是不对的，也不高效。

在看到 Google 搜索框旁边，有个AI Mode功能，于是抱着试一试的心态，输入了那个核心问题：

新疆兵团私人开发的土地性质是什么？ 他是非职工，私人开发的经营地，请问这土地是否可以进行私人售卖？法律依据是什么？

它没有扔给我一堆蓝色链接让我自己翻，而是直接生成了一份带脚注的调查报告。如下图所示：
因为我是本地的，且最近一直跟政府打官司，对本地土地法律和政策还是有一定的了解的，我认真看完它生成的答案后：

嗯，基本正确，这方法找对了，可以说：它在本地化法律和政策上，表现出了惊人的准确度。

首先，它没有混淆视听，而是精准区分了兵团特有的身份地和经营地。这是只有本地政策文件里才有的细节。

其次，它还纠正了我的提问，这不叫售卖，这叫流转。

最后，最重要的是，它引用了具体的政策来源，明确指出严禁私下买卖。

每一段结论后面都挂着具体的网站链接，点进去就能核实。这就非常 Nice。

我认为这可能是谷歌在战略层面的一个重要布局，它补全了 Gemini 在实时网页搜索上的巨大缺陷，不仅给你链接，还帮你把内容读完并懂了。

那么，它与 Gemini的联网搜索功能有什么区别呢？

虽然两者背后可能都使用了类似的 Gemini 模型技术，但它们的产品逻辑和侧重点完全不同，如下表所示，可以看到它的首要目标是准确性和信息获取。它的首要任务是帮你找到网上的事实，并提供链接（Citations）让你去验证。
只能说：以后在信息获取上又多了个实用的工具。

但是，在使用过程中我也试出了它的局限/能力边界。这正是我要特别提醒大家的，一定要清楚知道各个 AI 的能力边界，才能充分地发挥 AI的能力。

当我尝到甜头后，有些膨胀了。我想，既然你这么厉害，那我直接把整个经过丢给你吧？

于是，我把朋友几百字的经过，包括 9月22号签收条、转账给对方妻子、对方疑似一地二卖、以及是否构成诈骗罪等详细经过全部写进了提示词，要求它作为律师帮我想办法，甚至判断是否构成诈骗。

结果，它给我泼了一盆冷水。界面转了两圈后，直接弹出一行红字：An error has occurred. Please try again later.

我试了好几次，都是如此。

那一瞬间我突然意识到。这恰恰说明了 Google 搜索 AI 模式的产品定位。

它是一个阅读者，任务是阅读网页，帮你总结客观事实。但它拒绝做深度判决，一旦涉及到复杂的个案逻辑推理，甚至涉及法律指控，它会因为无法仅靠搜索总结得出结论，而直接拒绝服务。

既然知道了边界，我就找到了我的黄金工作流。这其实就是我之前在那篇爆文《推特 40万+阅读，一天涨粉700+！这篇爆文竟 97%是 AI写的？》里提到的核心观点：Context 语境和备料是 Deep Think 的灵魂。

第一步，用 Google 搜索 AI 模式当眼睛。把网上散乱的本地法律法规和政策、红头文件等，整理成一份绝对准确的事实清单，导出成 PDF。

第二步，用 Deep Think 当大脑。把这份 PDF 喂给它，告诉它这是确凿的政策和法律依据，结合我朋友的案子，你再帮我分析一下。

效果立竿见影。如下图所示：
拿到 Google 搜索 AI 模式提供的高质量燃料后，Deep Think 的智商瞬间上线。

它不再瞎编，而是基于确凿的政策，精准推导出了合同无效、要求退款的维权策略。

你看，当 Google搜索的眼睛配合 DeepThink 的大脑，这才是完全体的 AI。

目前，我们正带着这套由AI组合拳打造的证据链在处理这件事，手里握着确凿的依据，心里已经非常有底了，这定金大概率能拿回来。
后面有结果后，我会再写一篇详细的文章，欢迎关注后续。
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我是 AI 实战派博主，日常分享教科书级别的 AI 实战案例，如非律师，靠 AI 起诉市政府，赢过一场，目前最高院再审/高院上诉中...

欢迎关注我，学习更多的 AI 思考和技巧。 December 12, 2025

NotebookLMで出力されたPDFもhttps://t.co/kRysPRzTmSなら編集可能。まじでビビるから使って欲しい。 https://t.co/Hi4Wh6fWJi https://t.co/bHqIoJ795C December 12, 2025

このポン出しスライド、会社で課長に見せたら息をのんでたんですが…

「AI時代のデザイナーは「成果」が要求される」
というわたしの予測が、先日のNotebookLMのアプデで、現実味を帯びてきました…

アプデ内容は、
①カスタムプロンプトの上限撤廃（10,000字へ）
②画像生成モデル「Nano Banana Pro」の実装

これ、単にオシャレスライドが作れる！
じゃないんですよね。

「読み手の感情設計」もプロンプトに飲み込ませて、「成果に直結するスライド」を一発で出力できるようになってきたんです。

例えば、今回わざと刺激的な言葉でペインをえぐってで注意を引くスライド作って、みたいに指示したら、ほんとに目を引く内容で「おおっ」となりました。

改めてゴリゴリAIに任せつつ、戦略設計も必要だなぁと再確認です。

👇プロンプト置いておきますね😊 December 12, 2025

正直、以前の「ChatGPT・Claude・Gemini三強」が終わって　
実用レベルの話をすると「ChatGPT > Claude >>> Grok >> Gemini」のような情勢になっている気がします。
ㅤ
上述の通り基盤となるGeminiは相対的に後退してると思いますが、
・Notebooklm
・Nanobanana pro
・Google flow
・Gemini Ultra
などの付随サービスがめちゃくちゃ強くなっています。
付随サービスと基盤モデル単体で見た時の強さってまた別だと思うのでそこは単純に「OpneAIかGeminiか！」みたいな話とはまた変わってくるので注意ですね。
ㅤ
「OpenAI VS Google」
と
「ChatGPT VS Gemini」はまた別の話です。
ㅤ
今の話で言うと前者はGoogleが健闘していて、後者はChatGPTが(今は)圧倒しているイメージです。 December 12, 2025

NotebookLM→Kirigamiで変換→パワポの動画化の流れがすごい。。

なんと言ってもこのデザイン本当にAI？！？！ https://t.co/78T8wWhhqC December 12, 2025

GoogleのNotebookLM（無料）に先日の菊地成孔さんとの『ジェイムズ』対談の録音記録を喰わせた結果、パスタゆで上がるくらいの時間で生成されたスライド資料（全14枚）が結構クオリティ高くてびっくり。菊地さんの「劇画・オバQをA24が映画化した感じ」をAIさんが「核心を突くアナロジー」と絶賛（笑） https://t.co/TiWbJppCMJ https://t.co/VnKMUBpdqI December 12, 2025

「倫理学基礎文献講読A」にて教育工学がご専門のチームみらいの河合道夫さん（@michio_kanagawa）より特別講義をいただきました。ありがとうございました！学生は事前に人的資本理論、メリトクラシー、教育格差、テスト制度の論文を3週間にわたりNotebookLMで読み込んでおり、充実した議論となりました December 12, 2025

"AI is Destroying the University and Learning Itself"は教育関係者にとって必読の記事

Ronald Purserによる"AI is Destroying the University and Learning Itself" (Current Affairs. Nov/Dec 2025) (https://t.co/gIziihmFl1)は、広い視野からの批判的な記事であり、（大学）教育へのAI導入反対ははもちろんのこと賛成派にとっても必読の記事です。

というよりも、この記事を読むとAIに賛成か反対かといった単純な二元論で話し合っている場合ではないことがよくわかるでしょう。AIを教育に導入すべき（あるいは導入するしかない）と考えている人は、この記事が指摘している危機的な状況を理解するべきです。他方、反対派も、これだけのAIの教育界への侵食という事実を受けて、「反対！反対！」と繰り返しているだけでなく、具体的な行動を取る必要があります。

この記事はやや長めですが、パソコン上でのGoogle Translateに記事のURLを入力すれば誰でもAI倭国語翻訳を読むことができます（反対派にとってのなんというアイロニー！）

倭国でこの記事を読む人は、倭国ではまだOpenAIなどの巨大テック企業が米国ほど教育に侵食していませんので、この記事のトーンを大げさに思うかもしれません。しかし私はこういった事態が、1年後ぐらいの倭国の姿となるのではと考えています。

教育者としての私の考えは、「AIがこれだけ普及した以上、教師がAI使用禁止を命じても効果がない」という認識に基づいて、AIの賢明で批判的な利用法を考えるというものです。そのため、この記事のすべての主張には賛成できないものの、この記事が提示している問題意識は非常に重要だと考えています。

この記事は多くの人々に読まれるべきだと思いましたので、NotebookLMにまとめを作らせて誰でもダウンロードできるようにしました。倭国語で作成できる要約は倭国語でも作りました。ただし、これらのAI要約の正確性について、私は保証することはできません。

Inforgraphic
https://t.co/U9WeDW5sgn
図解
https://t.co/pTbrH0zSJV
Slides
https://t.co/4zOk5MBDO7
スライド
https://t.co/8AgYx2Xvtc
Report
https://t.co/vLMu3r4LSH
Video Overview
https://t.co/k6T6EIrIJu
動画解説
https://t.co/Zcnkb18jod
Audio Overview
https://t.co/bZ8MphujiI
ポッドキャスト音声解説
https://t.co/XpZeYEU13a

AIの影響を多くの人が理解しなければ、この記事が指摘するように、私たちは笑えないジョークを言い合うようになるでしょう。

ソ連の労働者は言いました--政府は給料を払ったふりをする。俺たちは働くふりをする。
今の大学生は言います--大学は教育しているふりをする。私たちは学んでいるふりをする。

追記
この流れでAuthoritaran Stackについても私たちは理解を深めるべきでしょう。
https://t.co/AKfyfXxOM3
https://t.co/mh05d5emf2
https://t.co/leQ2GBMIV4 December 12, 2025

📕まさに仕事に”即”使えるスライドがこれ！
「スライドがAIっぽくなる」と悩むビジネスパーソンの大半は、過去の私と同じ「デザイン指定の方法を知らない人」だと思っていて…

NotebookLMのスライド生成機能、ボタン一発で出てくるクオリティは正直悪くないのだけど、「なんとなくクリーム色・黄色がかっている」「平成っぽいデザインで野暮ったい」「誰が作っても同じ感じになる」という"AIっぽさ"が気になる人も多いはず。

で、これを解決するのがFUJIさん(@yoshifujidesign)がプロンプトに採用した「YAML式」という指定方法。

難しそうに聞こえるけど、記事の中では「AIに指示や設定を整理して伝えるためのメモ書き」と表現されていて、実際にプログラミング言語のような難解なものではない。配色パレット、タイポグラフィ、レイアウトのルールを倭国語で書いて、スライド生成ボタンを押す前に入れておくだけ。

たとえば「ベース: #E9E9E9」「文字色: #000000」「余白を広く取り高級感を出す」みたいな指定をしておくと、同じソースからでもまったく違うスライドが出てくる。「びっくりするくらい簡単」と書かれているけど、本当にそれだけでAIまかせのデザインから脱却できる。

スライド作成って結局"センス"ではなく"指定の精度"の話なのだと思う。YAMLの書き方さえ知っておけば、毎回ガチャを引かなくて済むようになるので、資料作成に時間を取られがちな人は試してみてほしい。

私が毎週発行している数万文字のニュースレター記事も、スッキリ15枚のデザインスライドとして仕上がりました　↓ December 12, 2025

「正直、AIツールが多すぎてわからん...」
「これだけ触っておけ、というの教えろ💢」

という声を非常によく聞くので、3段階のレベルに分けて2025年に使っておきたいAIツールまとめてみた。

※（）内に触って欲しい理由と機能書いてます

＝＝正直忙しい人はこれだけでOK＝＝
・ChatGPT（基礎のAI操作、音声、詳細検索、動画）
・Copilot（Microsoft製品との連携）
・Gemini（Google製品との連携、文字込み画像生成）
多くの人はこの3つで良し。変にXの最新情報とか、長文プロンプト追う必要なし。

＝＝AIに興味がある人が使っておきたい＝＝
・Claude（Opus 4.5の賢さ）
・Perplexity(AI検索体験)
・Genspark（電話代行、資料作成、AIシート）
・NotebookLM（スライド作成、ポッドキャスト）
・Canva（AI編集周り）
・CapCut（AI自動字幕、AIエフェクト）
・Suno（シンプルな音楽生成）
・Midjourney（画像生成プロンプトの練習）
・Grok（高速な回答、X上の調査、動画化）
・Manus（ブラウザ操作、スライド生成、並列処理）
これ全部触れてると、AIのトレンドはざっくり追えてる。何個か課金して使ってみると尚良し。

＝＝本格的に自動化・開発デビュー向け＝＝
・Dify（AIワークフローの構築）
・N8n(AIワークフローの構築)
・Zapier（オートメーション）
・Replit（ブラウザ完結のAI開発）
・Cursor（テキストエディタでのAI開発）
・Google AI Studio（Google環境でのAI開発）
・Claude Code（CLI上でのAI開発）
・Comet（AIネイティブブラウザ）
・LM Studio（ローカルLLM）
・GitHub（バージョン管理、大人数開発）
非エンジニアでも開発デビュー可能、習得難易度は結構高め。

さて...
こういうのとりあえずブックマークするけど、結局触らなくないですか？そんな人のために↓ December 12, 2025

NotebookLM スライド生成事例

※ プロンプトは下部に記載

テーマ：おいしそうな 3D キャラクター

「グラデーション」と「デフォルメされた形状」が特徴のキャラクターを起用したスライド。親しみやすさや、内容を簡単そうに見せたい時はお薦めです。

🔽 プロンプト
表紙はダイナミックなビジュアルと欧文タイポグラフィ、背景は白、文字はダークグレー、メインカラーはオレンジからピンクのグラデーション、挿絵は3Dのグラデーションが美しいデフォルメされたキャラクター、知的だがポップで先進的、ダイナミックな欧文タイポグラフィ、余白は多めに心地よいレイアウト、丸みを帯びたフォント、メインビジュアルは鮮やか、サブのデザインアセットはパステルカラー、ページごとにレイアウトを大きく変更 December 12, 2025

昨日は、えーたんさん（@ai_jitan）のセミナーに参加してきました！
NotebookLMは動画やサイトの要約程度にしか使っていませんでしたが、使い方次第で日々の仕事に大革命を起こせそう！😳

さっそく今日から使い倒します✊️
えーたんさん、ありがとうございました😊
＃ビジスキ https://t.co/H4NTHyUyBc December 12, 2025

朝の情報ノイズが少ない時間帯は、判断がしやすいと感じます。
NotebookLMを触っていると、その状態を人工的につくってくれる感覚があります。

整理ツールだと思いがちですが、実際は
「何がどこに属しているか」を先に並べてくれるだけのシンプルな仕組みです。

読みかけの資料が散らばっていても、
NotebookLMは論点ごとに分けて、
「ここから進めれば手戻りがない」という道筋だけを示してくれます。

どのAIが最強か、何が優れているか——
そんな議論にあまり意味はありません。
そもそも最強のAIなんて存在しないからです。

結局は、自分の業務にどう落とし込めるかがすべてです。
そこが変わるだけで、成果の出やすさは大きく変わります。

重要なのは、判断までのムダが確実に減ること。
そのぶん仕事が前に進みやすくなります。

結局NotebookLMは、
判断までの手間をひとつ減らす仕組みにすぎません。
それだけで、日々の進み方は確実に変わります。 December 12, 2025

これからAI×ブログ始める人、
これだけ覚えとけばOK。

【環境構築】
・サーバー→エックスサーバー
・テーマ→SWELL

【記事作成】
・構成→Gemini、Claude
・執筆→Gemini、Claude
・情報整理→NotebookLM
・図解→Canva、Nanobanana Pro

【キーワード選定】
・ラッコキーワード（無料で神）
・Ubersuggest拡張機能（これも無料）

しかも今はGem使えば、キーワード入れるだけで
7,000文字の記事が完成する。

特化ブログには使えないけど、Amazonアフィぐらいなら全然使える。

プロンプトいらない。
スマホからでもOK！！！

やばい時代だから、やったもの勝ち！ December 12, 2025

NotebookLM をテーマにした
セミナーをすることになりました。

↓のスライドを生成する時の「注意点」や、「アイデアを生み出すメソッド」の解説を検討しています。詳細決まり次第、また投稿します！

多種多様なスライドを生成
したい人は要チェックです。 https://t.co/4hN6YA7XCu December 12, 2025

昨日はえーたんさんのセミナーに参加しまして、NotebookLMを活かす場面がますます拡がるのを感じました。
仕事で活用するだけでなく、個人の夢を叶えるツールにもなる！というのもワクワクします🪄
貴重なお話をありがとうございました！
@ai_jitan
@Charlie_no_site
#ビジスキ https://t.co/A35tn0aXQG https://t.co/pYP6hLoatv December 12, 2025