AIはウソをつく？
皆さんは、AIを使っていますか？
ChatGPTやGeminiなど、世間ではAIツールが多数リリースされています。
ChatGPTが優秀であると世の中で広まり始めた際、私も例に漏れず、ChatGPTを使い始めたのです。
でも、とにかくウソが多かった。
「ハルシネーション」と呼ばれる現象で、事実に基づかない情報を、まるで真実のように AIが生成してしまうのです。
いろいろ勉強して、AIのウソはそもそもの学習データがAI側に不足していたり、
使う側（私自身）の指示内容、つまり「プロンプト」が下手だったり不正確だったりすると発生してしまうということも分かりました。
使う私にも問題があったということですね。
そうとは知らない頃の私は、ChatGPTに何回命令してもウソの回答だらけなので
「ChatGPT、絶対に信じられん！使い物にならん！」
と本気で怒っていました。
代わりにGeminiを使っても、やっぱりウソだらけ。（プロンプトが下手だったせいでもあります）
下手なプロンプトとは
たとえば、ChatGPTに以下のようなプロンプトで指示を出したとします。
「◯◯市で有名なホテルの名前を5つ教えて」
これが「下手なプロンプト」です。
使い始めの頃、私はこんな指示ばかりしていました。
AIだけでなく、人間に対しての質問でも同じことですが、まず「有名」の定義が分からない。
100人に質問して何割が名前を知っている（知名度）
宿泊利用者数がもっとも多い（統計値）
楽天トラベルでの評価がもっとも高い（評価値）
何をもって「有名」というのか。
こういう指示だと、高い確率でAIはウソをつきます。
もうちょっと具体的な指示として
「楽天トラベルで評価の高い◯◯市の有名ホテルを5つ教えて」
としましょうか。
これでも時々、AIはウソをつきます。
実際に私は上のプロンプトに近い内容で指示したことがあります。
5つのうち3つは実在するホテルでした。楽天トラベルでファクトチェックしたら本当に評価も高かった。
残り2つは、存在しない、それっぽいホテル名でした。楽天トラベルに登録されていないのではなく、世の中に実在しなかった。
「実在しないよ、なぜウソをついた？」とAIを問い詰めると
「最初の3つのホテル名から、おそらく他にこのようなホテル名が存在するのではないかと推測し、表示してしまいました。申し訳ありません」
みたいな謝罪がありました。
ふざけんなって話ですよ。隣りに座っていたら問答無用のデコピン刑です。
「AIで時短」どころか、ウソばかりつかれてしまうとファクトチェックに通常の何倍も時間を取られる。
だったら手書きで書いたほうが早いや、となるでしょ。
Aiが信じられないので、しばらくAIは使わず、今まで通り手書きでブログ記事を書いていました。
そんな時、SNSで某インフルエンサーさんが
「最近こればっかり使ってる」
と投稿されていたり、ネットニュースでも「いま注目の生成AI」と紹介されている AI がありました。
実際に私も使ってみたら
「お？ これいいじゃん！」
となったのが、今回紹介するAIツール「NotebookLM」です。
NotebookLMのステキなところ
NotebookLMは、Googleが提供している生成AIサービスです。
▼NotebookLM 公式サイト
https://notebooklm.google.com/
現時点で、誰でも無料で使用できます。
有料プランもあるっぽいですが、私は無料で十分使えています。
NotebookLMを私が気に入った最大のポイントは
「情報ソースを自分で指定できる」
ということ。
たとえば、ChatGPTだと
「楽天トラベルで紹介されているホテルを」
と指定しても、楽天トラベルのサイトを実際には参照していないことが昔はあったんです。推測が好きですからね。
最近はChatGPTもネットで実際に検索して情報を取ってくる精度は向上しました。
完全にウソ情報じゃねえかよ！というのは減ってます。
それでもプロンプトの質によってはウソをつく。
一方、NotebookLMの場合は
「このページの情報を参考にしてください」
というページのURLを自分で指定して AIに記憶させるんです。
そして記憶させた（URLから取ってきた）情報データをもとに様々な文章を生成してくれます。
つまり、指定したページがウソをついていない限り、生成される文章はウソをつきようがない。
ウソで毎回イライラさせられていた身としては、「ウソをつきようがない」というのがとても快適です。
NotebookLMで指定できる情報ソース
NotebookLMでは、以下の文章を「ノートブック」として情報ソースに指定できます。
◆ウェブサイトのURL
◆Googleドキュメント
◆Googleスライド
◆YouTube動画
◆PDFファイル
◆テキストファイル
使い方としては
めちゃくちゃ長いPDFファイルを指定して「400文字程度に要約して」とか。
YouTube動画のURLを指定して内容を要約してもらうこともできるし。
何十ページもある資料を指定してQ＆A形式の文章を作らせたり。
この情報はどこの資料から取ってきた？ というのも文章内で明示されるので、ファクトチェックもラクチンです。
たとえば、年末にNHKで放送される紅白歌合戦ってありますよね。
この紅白歌合戦に出演した歌手・アーティストで直近4年にすべて出場している人たちってどのくらいいるんだろう、というのを知りたくなったとします。
実際に私も調べてみました。
まずウィキペディアから「2021年から2024年までの出演者情報」が書かれた4ページ分の記事URLを、NotebookLMに登録します。
ウィキペディア自体、1ページがけっこう長い文章なので、登録するのにそこそこ時間はかかります。
4年分のウィキペディアを登録完了するまで全部で2分くらいでした。
登録が完了したら、NotebookLMに次のようなプロンプトを与えます。
「2021年から2024年までの全出演者のうち、2回以上出演している歌手・グループの名前を表示してください。表示順は降順で、出演回数を名前の横に表示してください」
これだけです。
実行ボタンを押すと、1分未満ですべての回答が表示されます。
一部の出演者をファクトチェックしてみましたが、間違っていませんでした。
唐突ですが、うちの娘、K-POP女性グループの「LE SSERAFIM（ル・セラフィム）」が大好きなんです。
娘に「ルセラって紅白に何回くらい出てるかな」と質問したら
「2年連続くらいかな。去年の大晦日は出てたよね」と回答。
NotebookLMに調べさせたら、2022年に初出場で、2024年まで3回連続の出場でした。
それを娘に伝えると「そうだっけ！スゴいね！」と喜んでました。
誰が何回出場したか、イチから全部調べるとめちゃくちゃ大変ですよね。ものすごく時間がかかってしまいます。
NotebookLMであれば、データを登録して指示すればあとはAIがすべてやってくれます。
数分で終わる。しかも元データさえ正確なら、AIはウソをつかない。
さらに、収集した情報をもとにブログ記事を書きたい場合に、NotebookLM の生成文章ではちょっと不満だとするでしょ。
そんなときは、ChatGPTなど他のAIツールに NotebookLMの文章を渡せばいいんです。
NotebookLMが生成した文章データをまるまるコピーし、ChatGPTなど普段お使いの生成AIにまるまる貼り付け。
ご自身の記事執筆用のテンプレートなり「こういう順番で、こんな風に書いて欲しい」という手順があれば、それをAIに指示すれば、そのまんまAIが文章をお好みどおりにリライトしてくれます。
たとえば先ほど例で示した
「紅白歌合戦の出場アーティストを回数順にまとめた一覧表」
をブログ記事にしたいのであれば、NotebookLMだと単純に文字の一覧で表示しますが、ChatGPTに指示すればテーブル（表）に加工してくれます。
私はこの「一覧をテーブル形式に加工」や「一覧をリスト形式に加工」という方法をよく使っています。
こんな感じで、NotebookLMとChatGPTの二刀流で記事を書くと、お好みの文章スタイルがウソをつかれることもなくジャンジャンと生成できます。
また、一度作成したノートブックは保存されますので、あとからURLやテキストなどの情報を追加して最新情報に文章を更新したりもできます。
無料プランだとノートブック保存数の上限は「100」。
有料プランだと「500」まで保存できます。
100もあれば十分だと思います。
あとがき
NotebookLMには、生成した文章を男女2名の声で、ラジオ番組のように読み上げてくれるという面白い機能も用意されています。
生成文章をそのまんま読み上げるのではなく、本当にラジオ番組のように
「今日はですね、紅白歌合戦の出場歌手について何回出場したかのデータを集めてみました」
「わー、それ知りたかったんですよー」
みたいに喋ってくれます。なかなか面白いです。
ブログ記事にする場合、このラジオ番組もどきは何の役にも立たないのですが、たとえば長文資料を要約してくれた場合は要約内容を音声で確認できますから、これも便利です。
PCやMacだけでなく、スマホのアプリもありますので、データを連係させれば外出先でも要約文章を読んだり音声として再生しながら聴くこともできます。
いろんな使い方で便利になりますので、NotebookLMも活用してみるといいですよ！
