感動で震えてます。NotebookLMのスプレッドシート対応で、データ分析に革命が起こっています。
データを渡すだけで、課題や改善まで自動提案。
Geminiと連携すればスライドまで完結。
もう「データと睨めっこ」は終わり。
どんな形式のスプレッドシートも対応した、究極の解析術をリプ欄で解説します👇 November 11, 2025

🚀NotebookLM が Deep Research に対応
これマジでやばい

さっき発表されたばかりで、1週間以内に順次展開されるとのこと。
倭国でも近いうちに使えるはず。

何がすごいって、Deep Research で作ったリサーチレポートを、そのまま NotebookLM のノートブックに「ソース」として突っ込めるようになった。

つまりこういうこと👇

AIが最大100のウェブサイトを横断リサーチ
→ 要約と整理を自動でやってくれる
→ 注釈付きソースリスト付きで検証も楽
→ レポート丸ごとノートブックに保存
→ そのノートだけを対象に追加質問や深掘りができる

しかもWeb全体だけじゃなくて、Googleドライブなど特定の場所を指定してリサーチすることも可能です。ファストとディープの2モードから選べるのも地味に便利。

要するに「Web全体をディープリサーチ → 自分のノートに蓄積 → そのノートを土台にさらに質問」っていうループが、1つのツール内で完結する。

Gemini の Deep Research 使ってるから精度も期待できる。

長文記事、企画書、台本、調査レポート、このあたり作ってる人は一気に楽になると思います。
👇 November 11, 2025

プロンプトで悩んだらここから選んでほしい。
NotebookLMで使う“魔法の一言50選”

① 思考を深める

ステップバイステップで考えて：段階的に整理
COTで考えて：推論を分ける
AtoZで考えて：全体を網羅
メタ認知を使って考えて：自分の思考を俯瞰
最小から最大の順で整理して：構造的に分解
結論に至るまでのプロセスを出して：筋道を明確化
仮説を3つ立ててから答えて：視点を広げる
前提条件を明示してから答えて：ズレを防ぐ
複数の角度から再検討して：偏りをなくす
なぜそう考えたか説明して：理由を言語化 November 11, 2025

ChatGPTは5点、NotebookLMは98点のAIです。

この差をまだ体感できていない人が多すぎ。今のままではリサーチの質もSNSの伸び方も、売上も、生産性も、全部どこかで限界が来てしまう。

はっきり言います。現時点で情報リサーチの最強AIはChatGPTではありません。NotebookLM一択です。

ChatGPTは汎用AIとしては優秀ですが、リサーチに関してはハルシネーション（誤情報生成）が避けられない。一方でNotebookLMは、Google公式が作ったナレッジ参照型AIで、指定したPDF、記事、メモ、スライドだけを参照するので、精度が圧倒的に高い。

おさるも以前はChatGPTで検索→要約→構成をやっていましたが、誤情報1つ混ざるだけで台本も教材も崩壊する。実際に採用できない内容も多かった。

かなりの金額を出して買った教材が「AIの誤情報まみれで、再現性が全くない」なんて声も聞いたことがある。これ、自分がコンテンツ販売する立場でやってしまうと終わりですよ。特にオフラインの世界で信用を無くしたら、二度と再起不能。

実際にNotebookLMに変えてからは、信頼性が跳ね上がり、制作スピードも爆伸びして、SNS運用、教材制作、商品設計が別次元になりました。

NotebookLMを98点のAIと呼ばれる理由は、

❶誤情報ゼロレベルの信頼性
ソース引用付きで回答。SNS投稿、電子書籍、教材でも専門性の高い発信ができる。

❷知識の共有化が異次元
自分のノウハウや講座資料を格納すれば、自分の脳を24時間共有できる状態に。講座の質問回答や疑問点の先回りも可能。

❸文脈理解がガチで強い
「前回の分析を踏まえて」「過去の傾向を加味して」といった人間並みの会話が可能。SNS運用の継続型リサーチに最適。

❹SNSとの圧倒的相性
長文資料を数秒で要約して、タイトル、台本、キャッチコピーまで生成。

❺実践レベルで使い倒せる
例えばこう入力するだけでSNS戦略が丸ごと完成する。

「SNSアルゴリズムの最新変化を要約して」
「コンテンツ販売で使える事例を整理して」
「伸びるリール構成テンプレを比較して」

もちろん、ChatGPTとNotebookLMはそもそも得意とする役割が違う。 汎用的なアイデア出しやカジュアルな会話はChatGPT、専門的な情報リサーチと分析はNotebookLMと、役割分担することで、それぞれの真価を発揮できる。NotebookLMは98点。でも、ChatGPTも指示次第で100点近くの出力を出す。要するに一つのAIを使うだけで満足してるのはやばいということ。

NotebookLMを使っていないSNS運用者は、F1レースに自転車で出場するようなもの。勝負にすらならない。12月から始まるおさるAIではNotebookLMの機能を完全網羅。リサーチ→分析→台本→戦略→投稿まで全工程をAIが自動で回せる。正確で、速くて、ズレないSNS運用をしたいならNotebookLMを使わない理由は1ミリもありません。

✅NotebookLMのURLは【　ノート　】とリプで送ります。 November 11, 2025

これ今さら見たんだけどめちゃくちゃ良かった。っていうかまじNotebookLMすごいな。YouTubeからこんな解説動画作れるんだ笑
最後のオチの「Context Engineering色々工夫してるけどそのうちBitter Lessonになるかもね笑」ってのも秀逸だった🤣 https://t.co/AeJ6i2TIIZ November 11, 2025

やっぱりNotebookLMの開発チームさんも、NotebookLMを新しい学習支援・情報整理支援の方向なんですね。

最近のアウトプットの形式のフラッシュカードとか見ていると、大量の情報化・コンテンツ時代の人類の知の蓄積・理解・咀嚼に対しての解決策というかアプローチにチャレンジしているように思えます。 November 11, 2025

NotebookLMを説明しづらい…って人は、このグラレコだけでも見ておいて。
“便利ポイント6つ”を押さえれば、今日からちゃんと説明できるレベルになる。 https://t.co/uaIOOOoRXF November 11, 2025

試してないけど、動画要約の方法を書いていただきありがとうございます。

石丸さんが嫌いだけれど石丸さんを批判するためだけに動画を見るのがダルい人は「NotebookLM」を活用して時間を節約しましょうという話｜おかしまち @okasimachi0805 https://t.co/wEUcA2p47e November 11, 2025

この機能を待ってた人多いはず！
NotebookLMがGoogle Driveと追加済みソースをワンクリックで同期できるように。
これにより削除→再追加の必要がなくなり、同期ボタンひとつで最新版に更新できる。
これはさすがに神アプデだ。 https://t.co/TehPLVBiw6 November 11, 2025

／
11/28 金 20時〜参加者募集！
社会活動にAIを活用しよう！NotebookLM活用術
＼
・大量の議事録を読みこむの大変…。
・要点をついた政策提言資料作りたい！
業務効率化のプロ @yossense さんが「社会活動ともっとも相性のいいAI」というNotebookLMの活用術を伝授します。
https://t.co/WEMdZMXwJF November 11, 2025

PlaudeNoteで撮った音声をAirDropでPCに送って、それをnotebookLMに読み込ませる画のおすすめ。急ぎの場合はPlaudeのアプリでメモを作成するけど、結構クレジット使っちゃうのよ。で、notebookLMだと無料だし、さらに資料もアップできるので。是非試して欲しいです。 https://t.co/ECFdaKFd8r November 11, 2025

NotebookLM、本当に革命ですね…！
事務系の現場では、複数スプレッドを突き合わせる『見えない手作業』が一番時間を奪います。

普段、Excel×AIで業務を整え、成果が伝わる働き方をしていますが、NotebookLMは『仕事の見え方』を一気に変えてくれる存在だと実感しています。

特に管理部門・購買・経理のように、
☑️売上データ
☑️在庫データ
☑️実績データ
☑️取引先データ
がバラバラに存在している現場では、VLOOKUPもピボットも『準備作業』でしかありません。

NotebookLMなら、
データを渡すだけで因果関係 → 課題 → 改善案 → レポートまで『一気通貫』で見える化されるのが圧倒的。

「仕事が評価されない」のは能力ではなく、
成果の『見え方』が悪いだけというケースは本当に多いので、
この使い方を知るだけで、事務系の人の働き方は一段階アップすると思います。

☑️えーたんさんの解説、実務レベルで役立つ内容すぎて保存版です November 11, 2025

最近「AIで稼ごう！」みたいな風潮が広がっていますが、断言します。
98％の人は稼げません。

AIを使うことと稼ぐことを混同している人はツールの操作方法を覚えても、それはAIを動かしているだけ。稼げる人は、AIをシステムとして動かしています。

多くの人が失敗する理由は明白で、AIで稼ぐには次の5つの領域をすべて理解しておく必要がある。

❶導線設計
AIで作ったコンテンツをどう集客に繋げるか。多くの人がここを考えずAIで作った投稿を垂れ流して終わり。

❷コンテンツ構成力
AIに丸投げすると「誰でも言える文章」しか出てこない。稼ぐ人はAIに考え方を学習させてブランド化させる。

❸無料パートの設計
無料で与える部分＝セールスの入り口。ここを適当に作る人ほど1円も売れない。

❹セールス構築
AIは台本も販売文も作れますが、購買意欲の心理設計は人間の戦略が必要。

❺拡散設計
AIで量産する時代だからこそ、拡散の仕組みを先に作る必要がある。SNS、メルマガ、LPが自動連携していない人は、勝負にならない。

つまり、AIを触っているだけでは稼げない。

本当に結果を出す人は発信×販売×自動化の中にAを入れ込んでいる。おさるの受講生の中でも結果を出している人に共通しているのは、

・リサーチから販売までAIが裏で自動化
・LP/スライド/動画/台本をワンクリック生成
・コンテンツをAIに学習させて一貫性あるブランドを構築
・ChatGPT/Gemini/NotebookLM/Gensparkなど複数AIを連携運用

おさるAIを使えばあなたの発信内容を学習して、商品設計→LP構成→リール台本→販売導線まで全自動で構築できる。

これからAIで稼ぐ時代に本気で挑む人に向けて、あなたの代わりに働くAIチームを15大特で配布しています。

・SNS発信を自動化したい人
・AIを右腕として使いこなしたい人
・コンテンツ販売で仕組みを作りたい人

そんな人は固定ポストから受け取ってください。

また、12月から配布予定のおさるAIの特別な案内は、

✅【　おさる　】とリプしてくれた方にシークレットでお送りします。 November 11, 2025

NotebookLMに気分転換で制作中の新しい小説の原稿を放り込んだら、原稿を解析してAI生成された画像と音声ともにプレゼン動画を作ってくれて面白かった。
名前の読み方間違ってるしキャラの絵は毎回変わるしでアレだけど。 https://t.co/0h2ndFKzAv November 11, 2025

息子の漢字ドリルを写真撮って、NotebookLM（GoogleのAI）にまとめて放り込んでおいたら、
いつの間にか漢字ドリルを量産しはじめてて、普通にすごいー！！！笑 https://t.co/K8gnKZ91G6 https://t.co/HWHE6eDok9 November 11, 2025

おさるの周りで億を突破している人には明確な共通点がある。

ざっくり言うと、みんな例外なく、

・市場を見る目が異常に早い
・AIを徹底的に使い倒している
・人より早く動いて、人より長く続けている
・人がやりたくないことを淡々と積み重ねる

これを極端なレベルでやっている。具体的に言うと、時代の波を読んで未来の需要に事前に乗る。みんなが気づく頃には当然もう別の市場に種を撒いている。みんな例外なく情報の質を最優先します。感覚、思い込み、憶測では動かない。市場データ、反応率、顧客心理、アルゴリズム変化を常に観測して、そこで得た事実ベースを元に商品、導線、発信を微調整し続けています。

もうひとつの特徴が、アウトプット速度が狂ってるレベルで早いこと。作る → 出す → 売る → 改善。このサイクルが普通の人の3〜10倍速い。1日1投稿みたいな世界ではなくて、1日数本の台本を作って、翌日に改善して、翌週に商品化みたいな速度感が普通。なぜそんなことが可能なのか。答えは全員AIをフルに働かせているから。

・ManusでLPや資料を10秒生成
・Geminiで市場ニーズと顧客心理を抽出
・NotebookLMで情報の整理とナレッジ化
・ChatGPTで台本、構成、セールス文を大量生産
・おさるAIで導線、台本、発信を丸ごと自動最適化

そしてもう一つ、めちゃくちゃ重要な共通点がある。それは「自分に才能がない前提」で動いていること。才能では勝てないことを理解している。だから、分析と検証と改善を人の10倍やっている。改善のためならプライドなんて1ミリもいらない。一度伸びた方法に固執せず、翌日に捨てる覚悟を持っている。逆に伸びない人は、

・自分の感覚で投稿
・自分の弱点を認めない
・続かないし積み上がらない
・アルゴリズムを理解しない
・見栄のために商品単価を上げる
・AIを使いきれずChatGPTで終了

こんなパターンが共通しています。億を超える人は天才ではなく戦略家で、勝ち方を理解して、続けられる人です。

そしてこれからは、AIとの共存が必須。人力で稼げる限界はもう来ている。仕組み、台本、導線、分析、商品設計をAIとセットで高速化できない人は確実に置いていかれます。 November 11, 2025

BloomBergの量子コンピュータ特集。IONQのニコロCEOも出演。

【NotebookLMによる翻訳】
量子コンピューター競争：AIを超えて

1. 量子コンピューティングの可能性と背景 💡

この物語は、神が宇宙とサイコロ遊びをしているという話です。アルバート・アインシュタインは1926年にそれ（量子力学）を否定しました。しかし、アインシュタインの否定から一世紀が経った今、その理論を現実に変えるために数十億ドルが投資されています。これは、生成AIよりもさらに大きな可能性を秘めたコンピューティング革命となる可能性があります。

量子コンピューティングの可能性は非常に高く、投資家は量子コンピューティングの影響について関心を高めています。各国や州レベルの経済支援も量子開発を後押ししており、「我々もその一員になりたい」という声があります。

2. 量子コンピューターの基礎と原理

量子コンピューターは、問題を解決するために計算を行う、全く異なるパラダイムです。

• 古典的なビット: 古典的なコンピューティングの中核にあるのはビットであり、これは0または1の単一の情報を持ちます。

• 量子ビット（キュービット）: 量子技術はキュービットに依存しており、これは複数の値を同時に持つことができる単位です。これは、手の中にコインを持ち、表、裏、そしてその中間すべての状態を保持しているようなもので、手を開いて確認するまでその状態が続きます。

• 数学の違い: IBMの量子ハードウェアシステム開発担当ディレクターであるジェリー・チョウ氏によると、根本的に異なる数学が存在します。これらの量子ビットを実際に操作するのは量子力学の数学であり、それがアルゴリズムや量子コンピューターで解決できる問題の種類に全く新しい機会をもたらします。

3. IBMの役割と量子優位性の追求

IBMは量子コンピューティングを主導する企業の一つです。IBMは1970年代という初期から量子情報科学の基礎を開発してきました。

• エラーへの対処: 現在、システムおよび量子コンピューター自体のエラーに対処するために、**エラー軽減（Error Mitigation）**と呼ばれる手法が多く使用されています。

• 量子優位性（Quantum Advantage）: IBMは、来年（202x年）に量子優位性の例が見られると予想しています。これは、古典的な方法単独よりも安価、高速、または高精度に問題の解決策を導き出せる地点です。IBMは、現実世界で量子優位性を達成することを戦略的優先事項としており、2029年までに本格的に達成するというタイムラインを持っています。

• ロードマップ: IBMのロードマップは、現在から2029年までの詳細を示しており、途中の重要なマイルストーンとして、量子が特定の種類の問題を解決するためのあらゆる古典的方法を真に凌駕するであろう「量子優位性」の地点をコミュニティと共に達成することを目指しています。

• アーキテクチャの構築: IBMは、大規模な超高層ビルを設計するように、基盤となる要素を構築しており、2029年に「スターリング（Stirling）」に到達する際に、それまでに開発された全てのアプリケーション、ソフトウェアスタック、ソフトウェアライブラリが、今日構築している優位性レベルのマシンで実行できる数千回のゲート操作と比較して、数億回のゲート操作を実行できる、より能力の高いマシンで引き続き機能するようにしています。

4. 量子コンピューティングの民主化と学び

IBMが2016年に量子コンピューティングをクラウド上で世界に公開したとき、これは大きな転換点となりました。

• IBM Quantum Experience: これは、量子コンピューターを初めてクラウドを通じて誰でも利用できるようにした極めて重要な瞬間でした。

• 物理学から計算へ: それ以前は、量子コンピューティングは「物理学の領域」に近く、小型のキュービットデバイスで実験を行い、動作原理を理解し、改良を試みている段階であり、「計算にどのように使用されるかについての本当の考え」はありませんでした。

• コミュニティの拡大: IBMは、このクラウド公開を通じて、「量子に触れ、学びたい」人々が非常に多くいることを知りました。プラットフォームを通じて何千もの論文が生成され、これは個々の科学者や研究者が研究室だけで行おうとすれば不可能だったでしょう。

• 新しい領域へ: このコミュニティは、古典的なコンピューティングや、大規模言語モデル（LLM）のようなAIでさえ到達できない場所へ進むことができます。

5. 量子コンピューターの真の価値：精度と到達不能性の打破

量子コンピューターの価値は、単に速度だけではありません。

• 近似ではない: 古典的な計算は、どれほど巨大になろうとも「近似」にとどまります。

• より高精度な結果: 量子コンピューターの要点は、より高精度な結果を得る能力を提供すること、そして古典的なコンピューター単独では達成不可能な結果を得る能力を提供することです。

6. IonQの主張と競争の激化

Google、Microsoft、Intelといった大企業も量子の可能性を探っていますが、量子技術がいつか収益化することを期待して全力を注ぐスタートアップも存在します。

• IonQの主張: メリーランド州に拠点を置くIonQ社のCEO、ニッコロ・デマシ氏は、この競争で最高の「馬」を持っていると信じています。

• IonQのサービス: IonQは、連邦政府、州政府、商業顧客パートナーに量子コンピューターを供給しています。また、量子鍵配送（QKD、実質的な量子サイバーセキュリティ）を提供しており、地上だけでなく宇宙でも行っています。

• IonQのパフォーマンス主張: IonQのデマシCEOは、同社のマシンがすでに量子優位性を達成していると主張しています。IonQがアナリストデー（9月12日）で発表したマシンは、他のどのマシンよりも36京倍（36 quadrillion times）強力であり、その差は開いていると述べています。

• コストの優位性: IonQは、量子コンピューティングビジネスにおいて、政府プログラム、敵対者、商業企業を問わず、他の誰よりも5年先を行っていると信じるだけでなく、最も低いユニットエコノミクス（単位経済性）を持っていると主張しています。
　◦ IonQは、完全に耐障害性のある200万キュービットシステムを構築し、売上原価（COGS）を3,000万ドル未満に抑えることができるとしています。

• 完全な量子インターネットソリューション: IonQは、コンピューティング、サイバーセキュリティ、ネットワーキング、通信、センシングのプラットフォームを顧客に提供できる完全な量子インターネットソリューションであると主張しています。

7. 実世界への応用事例

量子コンピューティングは、研究室での単なる「概念実証」を超えて、現実世界のワークフローに組み込まれつつあります。

• ライフサイエンス（Cleveland Clinic）: IBMは、クリーブランド・クリニックと共に、治療薬の設計や創薬など、彼らが重要視するさまざまな化学プロセスに取り組み始めました。
　◦ タンパク質折りたたみやmRNA二次構造の理解など、生物学的システム内でこれらの要素がどのように結合し、3Dでどのように見えるかを理解することは非常に興味深い分野です。

• 金融市場: 金融市場は量子コンピューティングのもう一つのターゲットです。
　◦ HSBCの事例: IBMは今年、HSBCが同社の「Heron」量子プロセッサを使用し、特定の価格で債券が取引される可能性の予測を34%向上させたことで、初期の優位性を獲得しました。

　◦ 最適化: ポートフォリオ最適化やリスク管理など、古典的に困難な最適化問題を扱うために、量子コンピューターが持つ大規模な指数関数的な計算空間を活用する多くの糸口があります。

　◦ IonQの応用: IonQのCEOは、ポートフォリオ理論やオプション価格設定が、新しい「Tempo」システムを使用することで量子優位性の観点からアクセス可能になっていると述べています。

• セキュリティ: 量子鍵配送とサイバーセキュリティは、グローバルな金融サービスにとって最前線かつ中心的な課題です。
　◦ IonQのCEOは、「量子セキュリティの顧客は、データ侵害のニュースに出ないため見分けやすい」と冗談交じりに言及しています。

• その他の分野:
　◦ 農業: より良い肥料を作るための窒素固定などのプロセスを理解し、より良い作物の生育を助けることができます。

　◦ 気候変動: 炭素の処理方法など、気候変動に影響を与える重要な事柄を理解することに役立ちます。

　◦ 材料発見: より良いバッテリーを含む材料発見にも大きな可能性があります。

8. 競争の指標 📊

いつ劇的な結果が見られるかは、誰に尋ねるかによって異なります。

• 量子コンピューティングがいつ実を結ぶか: IBMは2029年までに本格的に実を結ぶとしていますが、IonQのデマシCEOはすでにそこにあると述べています。

• 測定基準の混乱: IBMは、マシン内の総キュービット数が多いことを理由にリードしていると主張します。一方、IonQは、重要なのはキュービット数ではなくアルゴリズムキュービット数であると主張し、それが自分たちをリードさせているとしています。さらに、Quantum Company Quantinuumは、量子ボリュームという第三の測定基準を持っています。

• 結論: 単一の測定基準がないことは驚くべきことではないかもしれません。それは、観測されるまで0と1の両方であるキュービットのようなものです。しかし、近い将来、量子コンピューティングが私たちに何ができるかを誰もが観測できるようになる可能性が高いようです。 November 11, 2025

Udemyへの参入準備中でタイトルを仮決定！
『三週間で出版！？自分の頭で考えて、
ChatGPT×NotebookLMを道具として使うKindle出版革命』

8月から3冊連続で出版したそのノウハウを全部ぶっ込んだ、
『論理的で、合理的で、熱意があって、わかりやすい』
他には類を見ないミトマ流オンライン講座を目指します♩

オンライン講座の特徴を活かした、様々な具体的なノウハウを動画を使って解説します。
長文を読むのが苦手なミトマが、自分自身のために工夫し、人の官能を科学した、段落の考え方、太字の使い方、挿絵の入れ方などKindle本には触れなかった内容も初公開。

これから頑張ってストーリー作りです。
オンライン講座作りにも『新プラモデル技法』は使えるんですよね。

頑張ってみます！ November 11, 2025

Canva使ってる人、3,000万損してます。

実際におさるも同じ失敗をしていました。

スライド、LP、講座資料、すべてCanvaで。チーム共有しながら修正を繰り返し、1案件仕上げるのに平均2〜3週間。外注費だけで年間3,000万円を超えていました。

でも、AI導入でその構造が一瞬で崩れた。導入したのはGenspark。特徴は、

・機能が多い
スライド、ドキュメントの資料作成、最新の生成モデルを使った動画生成など、様々なタスクを実行できる。

・高いデザイン作成能力
Web上を検索して複数の参考画像を調査し、質の高いデザインを作成できて作成後の編集機能も充実している。

・スライド作成
作成したスライド資料をPowerPointやGoogleスライドなどで出力する際に、デザインが綺麗なまま出力できる。

・連携の良さ
NotebookLMと連携することで使用するデータや情報に基づいた最適な構成案でのスライド資料作成が可能。

結果、外注は不要になって作業時間は 15分以内に。

AIで構想とアウトラインを一瞬で生成して微調整だけする。これが現代の制作の標準。

今もCanvaでデザインしてる人は、知らないうちに3,000万円分の時間とチャンスを失っています。

✅【　時間　 】とリプでGensparkのリンクを送ります。 November 11, 2025

ガチでやばい話していい？

AIツールを比較するときに大事なのは、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
機能そのものではなく、
自分の思考プロセスをどれだけ拡張してくれるか
だと思っています。
こちらの資料は、その視点が
とても分かりやすく整理されており、
続きを拝読したくなりました。

AIが“第二の脳“になるのか、
“ただの検索代替“で終わるのかは、
「どのツールを使うか」よりも
「どう組み合わせて、どこまでAIに委ねるか」
の設計で決まると感じています。

Grok の高速性、NotebookLM の学習特化、
Claude Code の拡張性など、
一見ただの比較表に見えて、
実は「AIスタックの構築例」に近い内容だと
解釈しました。

私自身は、
・Grok＝探索
・ChatGPT＝要約・構造化
・NotebookLM＝学習・記憶
・Claude Code＝実装・検証
のように役割を明確に分けることで、
人間側が“意思決定だけに集中できる環境“
を作ることを意識しています。

結局のところ、AI時代に問われるのは
「どのAIを使うか」以上に
「AIに何を任せ、自分は何に集中するか」
だと思います。
この視点を持つだけで、
同じツールでも成果が大きく変わるはずです。 November 11, 2025