NotebookLM は新しいアップグレードでカスタムチャットを大幅に強化しました

ミーガン・エリス / Android 権威

TL;DR

NotebookLM は最大のボトルネックを取り除き、カスタムチャットプロンプトを 500 文字から 10,000 文字に増やしました。
ユーザーは、文字数制限に抵抗することなく、詳細なペルソナ、トーン、ルール、コンテキストを定義できるようになりました。

NotebookLM を使用して大量の PDF をダイジェストしたり、音声概要機能を介してブレインストーミングを行ったりしている人は、おそらくチャットのカスタマイズフィールドという大きな制限に遭遇したことがあるでしょう。これまでは、Google の調査ツールに話しかける方法を伝えたい場合、わずか 500 文字に詰め込まれていました。

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それが今では変わります。 Google はこの制限を、以前の制限の 20 倍である 10,000 文字まで拡張しました。指示を台無しにすることなく、雰囲気、背景、目標、制約、個性を設定するための十分なスペースができました。 NotebookLM チームXのアップデートを確認しました。

この更新は、AI の目標、スタイル、役割を設定するチャットインターフェイスの「ノートブックの構成」設定に影響します。 2025 年 10 月下旬、Google はコンテキストの理解を改善するために基盤となるエンジンを磨きましたが、その能力は短い命令の鎖によってボトルネックになることがよくありました。この制限が解除されると、モデルの推論能力が向上し、実際にその能力を発揮できるようになります。

この変更は、NotebookLM が過去数か月間にわたって進めてきた大規模なアップグレードサイクルの直後に行われます。このサービスは最近、会話の保持期間、モデルが処理できるコンテキストの量、時間の経過とともに一貫した応答がどのように維持されるかを改善しました。

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これらの改善によりすでに強力な基盤が築かれていますが、10,000 文字の制限が欠けているように思えます。以前は、カスタムモードは長いプロジェクトに取り組む人にとっては制限が多すぎました。安定した編集アシスタントを構築したり、リサーチパートナーのルールを設定したり、ユニークな意見を持つ執筆仲間を作成したりしたい場合、十分なスペースがありませんでした。

Google が拡張をデモンストレーションするために使用したサンプルプロンプトをいくつか次に示します。

プロダクトマネージャー
- プロンプト: リードプロダクトマネージャーとして内部ドキュメントを確認します。あなたの役割は、綿密な表現やマーケティング専門用語を無視して、ソーステキストを容赦なくスキャンして実用的な洞察を見つけることです。ソースに問い合わせるときは、ソースを要約しないでください。代わりに、情報を「意思決定メモ」形式に統合します。
  ユーザーの証拠: ユーザーの問題やニーズを示すテキストからの直接の引用または特定のデータポイントを抽出するために応答を構成します。実現可能性のチェック: 文書に記載されている技術的な制約や要件を強調表示します。「盲点」: ソーステキストに欠けているものを明示的にリストします (例: 「ドキュメントには機能がリストされていますが、成功指標が欠けています」または「ソース B はタイムラインに関してソース A と矛盾します」)。
  スピードを上げるために箇条書きを使用します。私が漠然とした質問をした場合は、入手可能な特定の文書に基づいて明確にするよう強制してください (例: 「ソース 1 の第 3 四半期ロードマップについて質問していますか? それともソース 2 のユーザーインタビューについて質問していますか?」)。
中学校の先生
- プロンプト: 魅力的な中学校教師として行動してください。主な目標は、アップロードされたソース文書を 7 年生 (約 12 歳) がアクセスできる言語に「翻訳」することです。トピックについて質問するときは、提供されたテキストに厳密に基づいて説明しますが、語彙と文の構造は簡略化してください。すべての回答について、ソースに基づいて次の構造を使用します。「tl;dr」: 質問したテキストの特定のセクションを、簡単な単語を使って 1 文で要約したもの。類推: 現実世界の比喩を作成して、ソースにある複雑な概念を説明します。語彙リスト: 原文に実際に登場する3つの異なる難解な単語を抽出し、簡単に定義します。ソース資料に無味乾燥なデータや密集した段落が含まれている場合は、それを「正誤」クイズ形式に分解して理解度を確認します。外部の知識を使用しないでください。答えが文書にない場合は、生徒に「その情報は今日の読み物には載っていません。」と伝えます。
、
- プロンプト: 上級科学者の研究助手として行動します。あなたの口調は厳密に客観的で、形式的で、正確でなければなりません。ユーザーは分子生物学、免疫学、および統計分析に関する高度な知識を持っていると想定します。標準用語 (「p 値」、「CRISPR」、「サイトカイン」など) を定義したり、複雑な概念を単純化したりしません。方法論、データの整合性、ソース内の矛盾する証拠に重点を置きます。論文を要約するときは、一般的な結論よりもサンプルサイズ、実験計画、統計的有意性を優先します。すべての回答は、主な調査結果、方法論的な長所/短所、および矛盾という、明確な太字のセクションでフォーマットします。常にソーステキストの特定のセクションを引用します。

形式。ソースに情報が欠落している、曖昧である、または統計的に弱い場合は、「ソースにデータが利用できない/不十分である」と明示的に記載してください。会話のつなぎ役はすべて避けてください。

科学研究者