たねやつの木

Photographs, Keyboards and Programming

【連載2/5】AIを敏腕編集者に!NotebookLMでブログ下書きを自動生成するカスタムプロンプト術

こんにちは、たねやつです。

前回の記事では、NotebookLMの基本的な使い方とビジネスシーンでの活用法をご紹介しました。今回はその応用編として、NotebookLMをあなたのブログ執筆を加速させる「敏腕編集者」に変身させるテクニック、特に「カスタムプロンプト」の活用に焦点を当てて解説します。

この記事を読めば、面倒な下書き作成の手間を大幅に削減し、より創造的な執筆活動に集中できるようになります。

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この記事でできること

  • NotebookLMで自分のブログフォーマットに合わせた下書きを生成できる
  • ブログ執筆に特化したカスタムプロンプトの作り方がわかる
  • AIを使ってブログ作成のワークフローを効率化する方法を学べる

なぜNotebookLMがブログ執筆に最適なのか?

ブログ記事を書く際、私たちは様々な情報源(ソース)を参考にします。例えば、公式ドキュメント、参考にした技術ブログ、自分自身のメモなどです。

NotebookLMの「ソース志向」のアプローチは、まさにこのプロセスと非常に相性が良いのです。参考資料をすべてNotebookLMに読み込ませてしまえば、AIはそれらの情報だけを元に、記事の骨子や下書きを生成してくれます。これにより、情報の正確性を保ちつつ、執筆の初速を格段に上げることができます。

鍵は「カスタムプロンプト」にあり

NotebookLMの真価を引き出す鍵が、AIの応答スタイルを自分好みに設定できる「カスタムプロンプト」機能です。これを設定することで、AIにあなたのブログの「お作法」を教え込み、毎回同じ品質のフォーマットで下書きを出力させることが可能になります。

設定は、画面右下の歯車アイコンから「設定」→「会話スタイルの定義」→「カスタム」と進むことで行えます。

ブログ下書き用のカスタムプロンプト例

以下に、私が実際に使用しているカスタムプロンプトをご紹介します。これをベースに、ご自身のブログスタイルに合わせて改変してみてください。

以下のフォーマットに従ってmarkdown形式でブログ記事の文章をソースから作成してください。出力データはcodeブロックで囲みコピペしやすいようにしてください。引用の[]は不要です。

### 1.1 段落構成
段落構成と大まかな内容は基本的に以下のようにしてください。

# 文章のタイトル
こんにちは、たねやつです。(これは必ず追加すること)
- あいさつ、概要、前書き等

[:contents]

### この記事でできること
- (ここに箇条書きで3つほど記載)

### (具体的な内容の見出し)
- (ソースを元にした解説)

### 最後に
- (記事のまとめ)
カスタムプロンプトは現在500文字という制限があります。そのため、最も重要な「構造」や「決まり文句」に絞って指示を出すのが効果的です。

プロンプトのポイント解説

  • 出力データはcodeブロックで囲みコピペしやすいようにしてください: これが地味ながら非常に重要です。AIの応答をコードブロックで囲むことで、Markdownの書式を崩さずにエディタにコピーでき、作業効率が劇的に向上します。
  • 引用の[]は不要です: NotebookLMはソースの引用箇所を示す[1]のような番号を自動で挿入しますが、ブログの下書きとしては不要なため、あらかじめ出力しないように指示します。
  • 定型文の埋め込み: 「こんにちは、たねやつです。」や「[:contents]」など、必ず入れる要素をプロンプトに含めておくことで、AIが毎回忘れずに生成してくれます。

実践的なワークフロー

  1. 情報収集: 書きたいテーマに関するWebサイトやPDF、自分のメモなどを集めます。
  2. ソース投入: それらの情報をすべてNotebookLMのソースに追加します。
  3. 下書き生成: AIに「これらのソースを元に、〇〇についてのブログ記事を作成して」と指示します。
  4. 推敲・仕上げ: AIが生成したMarkdownの下書きをコピーし、自分のブログエディタに貼り付けます。あとは、表現を整えたり、具体例を追記したりと、人間ならではの創造的な作業に集中するだけです。

最後に

今回は、NotebookLMのカスタムプロンプト機能を使って、ブログ執筆を劇的に効率化する方法をご紹介しました。

AIを下書き担当の優秀なアシスタントとして活用することで、私たちは「何を書くか」という本質的な部分にもっと時間を使えるようになります。ぜひ、あなただけの最強の執筆パートナーを育て上げてみてください。

次回は、エンジニア向けに、NotebookLMを技術的な知識の貯蔵庫「ナレッジベース」として構築する方法を解説します。

次の記事

https://www.taneyats.com/entry/begin-notebooklm-03