「読む時間がない」「情報が多すぎて追えない」
そう感じる原因は、情報量ではなく処理の仕方にあります。
Web記事、PDF、YouTube動画、議事録。
人がそのまま読むには情報が重すぎます。
NotebookLMでは、
これらの情報を一度読み込ませるだけで、
判断しやすい形に再構成することができます。
インプットに時間をかけるのではなく、
「理解できる形に変換する」ことをAIに任せましょう。
【おすすめ一言プロンプト】
- 「指定URLの記事を要約して『主張・根拠・結論』に整理して」
- 「YouTube動画の文字起こしを『要点・引用・学び』に整理して」
- 「会議議事録を読み込み、『要点・決定事項・次のアクション』に整理して」
■ Web・記事・URL整理
- 指定URLの記事を要約して「主張・根拠・結論」に整理して
- 複数のWeb記事を比較して、共通テーマを抽出して
- 記事の中の引用・データ・事例だけを抽出して整理して
- トレンド記事を読み込み、注目の論点を整理して
- 専門記事を「基礎・応用・実践」に整理して
- 複数のニュースをテーマ別に並べ替えて整理して
- 読みづらい記事から、重要キーワードと関連文を抜き出して
- 専門記事を「概要→ポイント→今後の展望」に構造化して
- 第三者レポートを読み込み、要約＋主要数値リストを作成して
- リスト形式の記事を「要点・背景・結論」に再構成して
■ YouTube・動画整理
- YouTube動画の文字起こしを「要点・引用・学び」に整理して
- 複数動画をまとめて比較し、共通テーマを抽出して
- インタビュー動画を「質問→回答→結論」に整理して
- 教育動画を「導入→解説→まとめ」に再構成して
- 長尺動画を章ごとに分け、要点だけ抽出して
- 講義動画から重要な用語と定義を抜き出して
- 対談動画を「意見→根拠→結論」に整理して
- 実演動画を「手順→ポイント→注意点」に分解して
■ 議事録・報告書整理
- 会議議事録を読み込み、「要点・決定事項・次の行動」に整理して
- 複数会議の議事録を統合し、頻出テーマを抽出して
- 数値の変動を時系列に並べ、進捗の変化を整理して
- 打ち合わせ内容を「背景→課題→結論」に構造化して
- 議事録の重要内容だけを抜き出し、要点サマリーを作成して
- 報告書の内容を比較して、共通課題と未解決点を抽出して
- 社内報告資料を読み込み、要点を箇条書きで整理して
- 複数資料の内容を統合し、論点マップを作成して
■ 情報整理・再利用
- 情報の重複を自動で整理して、1つの要約にまとめて
- 学習メモを統合し、ナレッジとして再構成して
- FAQ形式に変換し、よくある質問リストを作成して
- 重要部分だけを抽出し、チェックリスト化して
- 情報を「すぐ使う／後で使う／参考」に分類して
- プロジェクトログを「課題→対応→結果→学び」に整理して