2026-06

NotebookLMは、アップロードした資料だけを参照して回答を生成するAIリサーチツールです。「資料に基づく回答」という特性から、一般的な対話型AIよりもハルシネーション（もっともらしい誤り）が少ないと期待されています。しかし実際に使ってみると、一見すると正しそうなのに細部が間違っている、引用元が微妙にずれている、といった場面に遭遇し、そのまま業務で使うこ

業務の下調べや社内文書の整理に、GoogleのAIリサーチアシスタント「NotebookLM」を試してみたい。しかし、アップロードしたファイルや入力したテキストがどのように扱われるのか分からず、一歩を踏み出せないという声をよく聞く。とくに顧客情報や未公開の企画書を含む資料を扱う場合、「学習に使われるのではないか」「第三者に見られるリスクはないか」という不安は

はじめに Perplexityは、質問に対して参照元を示しながら回答を生成するAI検索エンジンです。検索と要約を同時に行える手軽さから、調べものの効率を上げたい場面で利用が広がっています。一方で、回答が整っているぶん、誤りが含まれているときに見抜きにくいという声も聞かれます。もっともらしい文章に紛れた不正確な情報を、どのように扱えばよいのか。本記事では、公式

はじめに：Perplexityを使う前に知っておきたいデータの扱い AI検索エンジン「Perplexity」は、質問に対して回答を生成する便利なツールです。しかし、利用を始める際に「入力した文章やファイルはどのように扱われるのか」「社内情報を入力しても安全なのか」といった不安を感じる方も少なくありません。実際、Perplexityに限らず多くのAIサービスで

はじめに：Copilotの提案が「惜しい」と感じる理由 Microsoft Copilotは、WordやExcel、PowerPoint、Teamsといった日常業務のツールに深く統合され、文書作成やデータ分析、会議の要約などを強力に支援する。しかし、実際にプロジェクトで使い始めると「提案はもっともらしいのに、自社の設計思想や運用ルールに合わない」という場面に

はじめに：Microsoft Copilotの料金が「読みづらい」と感じる理由 Microsoft Copilotを業務や個人作業に取り入れようと考えたとき、多くの人が最初に直面するのが料金体系のわかりにくさです。無料で使える範囲があると聞いたのに、実際に使い始めると「有料プランへの誘導が表示される」「どこから課金されるのか境界がわからない」といった声が掲示

はじめに：Copilot導入で期待するスピードと現実のギャップ Microsoft Copilotを開発現場に導入すれば、コード生成や修正案の提示によって生産性が飛躍的に向上する。そうした期待を抱くチームは多い。実際、Microsoft自身が社内でのAI活用によってバグを40%削減したという報告もあり、Copilotがもたらす恩恵は無視できない。しかし、導入