### ⚓NotebookLMに対して文書の読取方法に注文を付けるとき、その指示を文書ファイルで読み込ませるよりもプロンプトで指示した方が、指示に忠実なような気がします。これは思い込みですか？
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### ☑結論から言うと、NotebookLMの設計上、**プロンプトで直接指示する方が、指示に忠実になる可能性が高い**です。これは、単なる思い込みではありません。
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### プロンプトでの指示が忠実になりやすい理由
NotebookLMの挙動は、その基盤となるLLMの処理特性と、NotebookLMが持つ「ソース（文書）」と「プロンプト（指示）」の関係に基づいています。
### 1. ソースとプロンプトの役割の違い
* **文書ファイル（ソース）**:
    * NotebookLMの「ソース」は、AIが**知識の根拠**とするためにアップロードされるデータです。AIはこのソースから**情報を抽出**したり、**要約**したりすることを主な目的とします。
    * 文書内に「このファイルをこのように扱え」という指示が含まれていても、AIはそれを**単なるデータの一部**として認識し、他の情報（例: 顧客データ、市場レポート）と同じように処理する可能性があります。

* **プロンプト（指示）**:
    * チャットウィンドウに入力するプロンプトは、AIに対する**直接のタスク命令**（Instruction）です。これは、LLMの応答の**「舵取り」**をするためのものであり、AIが**最優先で従うべきルール**として機能します。
    * NotebookLMは、このプロンプトの内容と、あなたがアップロードしたソースの内容を**組み合わせて**回答を生成します。

### 2. RAG（検索拡張生成）の処理特性

NotebookLMは、**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**という技術を用いています。

1.  **検索（Retrieval）**: あなたのプロンプトを受け取ると、まずアップロードされた文書の中から**プロンプトに関連する情報**を検索し、取り出します。
2.  **生成（Generation）**: 次に、取り出した情報（コンテキスト）と**あなたのプロンプト**をLLMに渡し、回答を生成させます。

このプロセスにおいて、プロンプトは**「何をしたいか」**をAIに伝える**コントロール信号**として明確に機能しますが、文書内の「読取指示」は、単に「検索対象のテキストの一部」として扱われるため、命令としての強制力が弱くなります。

### 結論

文書の「内容」に関する質問（例: 「この文書の要点をまとめて」）であれば、どちらに書いても問題ありませんが、**AIの「行動や読取方法」に関する命令**（例: 「この項目は無視せよ」「この順序でデータを作成せよ」）については、**プロンプトとして明確に伝える**方が、AIが指示を認識し、忠実に実行する可能性が高いです。
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### ⚓Notebooklmは作成したテストデータをファイルに落としてくれません。現在はcsvデータのイメージを画面上に作成してもらい、一度エディター（メモ帳）に貼り付けてcsv出力し、それをExcelからインポートして使っています。もっと簡単にexcelに取り込む方法はありますか
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### ☑NotebookLMで生成したテストデータをExcelに取り込む手間を減らすための、より簡単な方法はいくつかあります。

最も簡単で推奨されるのは、生成されたデータを直接コピー＆ペーストし、Excelの「データ」タブの機能を使って整形する方法です。

💻 データをExcelに効率的に取り込む方法
1. CSV形式のテキストを直接貼り付けて整形する（推奨）
NotebookLMが画面に出力したCSV形式のテキストを、エディターを経由せず直接Excelに貼り付けることで、手数を減らせます。

NotebookLMで生成されたデータ全体（ヘッダー行とデータ行）をコピーします。

Excelを開き、任意のセル（例: A1）にそのまま貼り付けます。この時点ではデータは1つの列にすべて入っている状態です。

データが貼り付けられた列全体を選択します（例: A列）。

Excelのメニューバーの**「データ」**タブを開きます。

**「データツール」グループにある「区切り位置」**をクリックします。

ウィザード画面で、**「カンマやタブなどの区切り文字によってフィールドごとに区切られたデータ」**を選択し、「次へ」。

区切り文字として**「カンマ」**にチェックを入れます（タブのチェックは外す）。プレビューでデータが正しく分かれていることを確認し、「完了」をクリックします。

これで、データが正しい列に分割され、直接Excelファイルとして使用できるようになります。

2. Googleドキュメントを経由する方法
NotebookLMの回答をGoogleドキュメントに貼り付けてから、Google Sheetsに変換する方法も有効です。

NotebookLMで生成されたデータをGoogleドキュメントにコピー＆ペーストします。

Googleドキュメント内で、貼り付けたデータを選択し、表として整形します（カンマをタブ区切りに置換するなど）。

ドキュメントをGoogle Sheetsに変換するか、またはGoogle Sheetsに貼り付け、**「データを分割」**機能（Excelの「区切り位置」に相当）を使います。

3. テキストエディタの機能を使う方法（現状の方法の改善）
現在メモ帳を使っているとのことですが、より高機能なテキストエディタ（例: VS Code、サクラエディタ、**Notepad++**など）を使用することで、次の利点が得られます。

エンコーディングの確実な保存: 生成されたデータに日本語が含まれる場合、これらのエディタで**「UTF-8 (BOMあり)」や「Shift-JIS」**など、Excelが確実に認識できるエンコーディングを指定してCSVファイルとして保存できます。

手間なし保存: 高機能エディタは「名前を付けて保存」でファイル形式（.csv）を指定しやすいため、メモ帳のように保存後に拡張子を変更する手間を省ける場合があります。

高機能エディタでCSVファイルとして保存すれば、Excelで「データ」タブからインポートする際に、文字化けや列分割の失敗を防ぐことができます。

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### ⚓NotebookLMで二つの文書のコンペア処理をしたいと思います。何に注意すべきですか
### ☑NotebookLMで二つの文書の比較（コンペア）を行う際、その**仕組みと限界**を理解した上でプロンプトを作成することが重要です。

## 🔍 比較処理で注意すべき点

最も注意すべき点は、NotebookLMが文書を「読んで」**推論**しているため、バイナリ比較のような厳密な一致検出はできないという点です。
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### 1. プロンプトの具体性と明確性

比較の精度は、プロンプトの質に強く依存します。

* **何を比較するかを明記する:** 単に「比較して」と言うだけでなく、「**文書Aと文書Bの主要な結論における違いを特定せよ**」や「**文書Aに記載されている〇〇の定義と、文書Bに記載されている同じ定義の相違点を抽出せよ**」のように、**比較の軸**を具体的に指示してください。
* **出力を構造化する:** 違いを特定させるだけでなく、「**表形式で出力せよ**」「**相違点を箇条書きにし、それぞれの出典（文書名と該当セクション）を引用せよ**」のように、**出力形式**を指定すると、結果の確認が容易になります。

### 2. 文脈（コンテキスト）の限界

NotebookLMは、アップロードされた全文書を常に完璧に記憶しているわけではありません。

* **関連性の高い情報を抽出させる:** 比較する文書が非常に長い場合、NotebookLMは関連性の高い断片のみをLLMに渡します。比較したい**特定のキーワードやセクション**をプロンプトで示し、AIが適切なコンテキストを**検索しやすく**する必要があります。
* **「全体」の比較の難しさ:** 「文書全体の内容の傾向の違い」のような抽象的で大局的な比較は、特定の事実の比較よりも**難しくなります**。文書の結論や要約など、**比較しやすい要約点**を事前に抽出してから比較させる方が確実です。
### 3. 厳密な一致の非保証（ハルシネーションのリスク）
NotebookLMはLLMを基盤としているため、以下の点に注意が必要です。

* **厳密な照合は不可:** 専門的な**diffツール**（差分検出ツール）とは異なり、文字単位や単語単位の厳密な比較（例：「Aという文は、Bという文のこの部分だけが違う」）はできません。あくまで**内容の理解に基づく比較**です。
* **要約と解釈による誤差:** LLMは内容を**要約・解釈**してから回答を生成するため、元の文書にはない**誤った解釈**（ハルシネーション）や、**微妙なニュアンスの誤認**が生じる可能性があります。
* **確認の徹底:** AIが指摘した相違点は、必ず**NotebookLMが提供する出典リンク**（引用元）をクリックして、元の文書で**手動で確認**してください。これが最も重要な注意点です。

idecoのOt5関連ツールを開発していて気が付いたのですが
データの持ち方が正規形になっていないため、データのメンテナンス性に問題があると思われます
たとえば、簡易帳票コードで正しい帳票名を呼び出せない場合
①帳票マスターの同じ簡易帳票コードをフィルターで絞って、正式帳票コードでソートして最大値を求める作業が必要
②問題が帳票マスターではなくデータ側にあった場合は簡易帳票コードとｘｘｘｘコードの関連性をすべて見直す必要が発生
これはデータメンテナンス上大変効率が悪いと思われます
ではどうしたらよいかというと
①データ側に簡易帳票コードを持たせずｘｘｘｘコードだけを持たせる
　次にｘｘｘｘコードと簡易帳票コードの組み合わせを表にします
　これによって、メンテナンス効率が上がります。もちろんデータ側で簡易帳票コードが見えないのは
　不自由なので、Vlookupなどでｘｘｘｘコードから簡易帳票コードを参照、表示させます
②帳票マスターの中で簡易帳票コードは定義しない
　帳票マスターの中では正式帳票コード頭5ケタの列を設けます（関数で）
　データ連結にｈ津陽なのは、正式帳票コードと簡易帳票コードなのでこれを別の表を作って管理します
作成する表が2つも増えてしまって管理が大変そうに見えますが、下記メリットがあります
①帳票マスターを追加したときに簡易帳票コードやｘｘｘｘコードをメンテナンスする必要がなくなります
②データファイルの列を追加したときにｘｘｘｘコードを設定することで、簡易帳票コードの設定間違いがなくなります
　　（もちろんｘｘｘｘコードはVlookupでｘｘｘマスターを参照させて誤った登録を防ぎます）
上記の方法はRDBの正規形情報の作成方法に準拠しています
もし新しい帳票マスターのデータ追加により関係性が変化した場合も対応が簡単になります（Vlookup参照させるので#naが表示されます）
また5ケタの帳票コードに対して帳票名が変更になる場合、かつ古い帳票名も残したい場合には
5ケタコードに対して使用開始年月日と使用終了年月日を持たせれば過去にさかのぼってのデータ作成も可能になります（そんなに多くないはずです）