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NotebookLMとGeminiで社内相談Botを作る｜Gems機能で実現するコーディング不要のRAG構築
NotebookLMとGeminiで
社内相談bot用のRAGをつくる
こんにちは。以前は「社内規定PDFをNotebookLMに読み込ませて、ソースを整理する」ところまで解説しました。
これだけでも”賢い検索”は可能ですが、実務で使うには「NotebookLMの画面を毎回開くのが手間」「もっと自然な会話形式で使いたい」という課題が残ります。
今回は、Gemini（Advanced / Business / Enterprise）とNotebookLMを連携させ、
社員が普段使いしているチャット画面から呼び出せる「社内相談Bot」を完成させます。
キーワードは、「Gems（ジェム）」による専門家Botの作成です。
ステップ1：なぜ「NotebookLM」単体では足りないのか？
NotebookLMは、RAG（検索拡張生成）の精度、つまり「嘘をつかずにドキュメントに基づいて答える能力」においては最強クラスのツールです。
しかし、社内Botとして展開するにはいくつか弱点があります。
❌ アクセス性
ユーザー（社員）がわざわざNotebookLMのURLを開く必要がある。
❌ 対話力
あくまで「ドキュメントの解説」に特化しており、「挨拶」や「気の利いた提案」などのエージェント的な振る舞いはGemini本家に劣る。
❌ マルチタスク
「規定を調べて（NotebookLM）」→「それをメールにして（Gemini）」という連携がスムーズにいかない。
そこで、
「頭脳はNotebookLM、窓口はGemini」
という構成を作ります。
ステップ2：GeminiからNotebookLMを参照する準備
2025年後半のアップデートにより、Geminiの拡張機能（Extensions）としてNotebookLMがよりシームレスに連携できるようになりました。
📝 設定手順
まず、Geminiの「設定」>「拡張機能」を確認し、Workspace拡張機能がONになっていることを確認してください。
これにより、Geminiはあなたの権限でアクセスできるNotebookLMのソースや、Googleドライブ内の整理済みフォルダを見に行けるようになります。
ステップ3：「Gems」で専用Botを定義する
💎 ここが今回のハイライトです
Gemini上で特定のタスクに特化したAI「Gem（ジェム）」を作成します。
1️⃣ Gemマネージャーから新規作成
Geminiを開き、「Gemマネージャー」から「新規作成」をクリック
2️⃣ 名前をつける
例：「社内規定ガイド（総務部）」
3️⃣ 指示（システムプロンプト）を書く
⚠️ ここが重要です。以下のように「役割」と「参照先」を明確にします。
あなたは株式会社〇〇の総務担当AIアシスタントです。
ユーザーからの質問に対して、必ず連携されているGoogleドライブ内のフォルダ「2026年度_就業規則一式」の内容（または指定のNotebookLM）を根拠にして回答してください。
【ルール】
• ドキュメントに記載がない場合は、勝手に創作せず「規定集には記載がありませんので、総務部（内線1234）へお問い合わせください」と答えてください。
• 回答の最後には、参照したファイル名を提示してください。
• 口調は丁寧ですが、簡潔に結論から述べてください。
4️⃣ ナレッジを追加する
Gemの設定画面で「知識（Knowledge）」や「ファイル」を追加する項目がある場合、ここでNotebookLM用に整理したデータセット（PDF群）を紐付けます。
これで、「保存」を押せばBotの完成です。
ステップ4：実務での動作テスト（RAGの挙動確認）
作成したGem「社内規定ガイド」を選択し、いくつか質問を投げてみましょう。
💬 テストケース
Q：質問
「来週からインフルエンザにかかったんですが、有給扱いになりますか？」
🔄 Geminiの内部動作：
1. ユーザーの意図を理解（「病欠」「有給」「インフルエンザ」）。
2. 連携された規定ファイル（NotebookLMのソース等）を検索。
3. 「特別休暇規定 第X条」に「感染症による出勤停止は特別休暇とする」という記述を発見。
4. 回答を生成。
A：Botの回答例
インフルエンザによる欠勤については、就業規則 第X条に基づき「特別休暇（有給扱い）」が適用される可能性があります。
ただし、出社時に医師の診断書または治癒証明書の提出が必要です。まずは直属の上長へ連絡し、勤怠システムで「特別休暇」を申請してください。
（参照：2026年度_就業規則.pdf）
このように、
「Geminiの会話力」＋「社内規定の正確な知識」
が組み合わさります。
ステップ5：社内への展開と運用ルール
完成したGemは、リンクをコピーするだけで社内メンバーに共有可能です（Workspaceプランの場合）。
運用時のポイントは以下の2点です。
⚠️ 「ハルシネーション（嘘）」への免責を入れる
Botの初回メッセージや社内アナウンスで、「AIは間違える可能性があります。最終確認は原本で行ってください」と明記しましょう。
🔄 データの更新
就業規則が変わった場合、Gemini自体を作り直す必要はありません。
参照元のGoogleドライブ（またはNotebookLMのソース）内のPDFを差し替えるだけで、Botは常に最新情報を読みに行きます。
これがRAGの最大のメリットです。
まとめ：RAGは「作る」から「繋ぐ」時代へ
これまで社内Botを作るには、Pythonでコードを書き、Vector DBを構築し……というエンジニアリングが必要でした。
しかし、NotebookLMとGemini（Gems）の連携により、
2ステップだけで、実用的なRAGシステムが構築可能
1️⃣ ドキュメントを整理する（NotebookLM）
+
2️⃣ キャラ付けする（Gems）
コーディング不要で、誰でも社内の知識を
会話型AIとして活用できる時代が到来しています。
