```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` Google Cloud Next Tokyo '25 の「Next Tokyo イベントアンバサダー」に選出いただきました G-gen の堂原です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われた ブレイクアウトセッション「 **もう手放せない！Gemini の NotebookLM、Deep Research、Canvas で思考を加速** 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は の記事一覧からご覧いただけます。 - [セッションの概要](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E3%82%BB%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81) - [思考を変革する、新しい情報活用ワークフロー](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E6%80%9D%E8%80%83%E3%82%92%E5%A4%89%E9%9D%A9%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E6%83%85%E5%A0%B1%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%83%95%E3%83%AD%E3%83%BC) - [概要](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E6%A6%82%E8%A6%81) - [Deep Research](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#Deep-Research) - [NotebookLM](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#NotebookLM) - [Canvas](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#Canvas) - [AbemaTV のユースケースご紹介](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#AbemaTV-%E3%81%AE%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%94%E7%B4%B9%E4%BB%8B) - [概要](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E6%A6%82%E8%A6%81-1) - [文章作成](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E6%96%87%E7%AB%A0%E4%BD%9C%E6%88%90) - [調査業務](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E6%A5%AD%E5%8B%99) - [社内データ活用](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B4%BB%E7%94%A8) - [関連記事](https://blog.g-gen.co.jp/entry/#%E9%96%A2%E9%80%A3%E8%A8%98%E4%BA%8B)  ## セッションの概要 本セッションでは、 Google の AI ツールである **Deep Research** 、 **NotebookLM** 及び **Canvas** の活用方法と、株式会社 AbemaTV 社での実際の活用例について紹介されました。  ## 思考を変革する、新しい情報活用ワークフロー ## 概要 前半パートでは、Google Cloud 社の服部氏より、Deep Research、NotebookLM 及び Canvas を活用した新しい情報活用ワークフローが紹介されました。 業務において情報を活用するための大きなフローである 1. 情報の収集 2. 集約・整理・分析 3. アウトプット それぞれのフェーズにおける、Deep Research、NotebookLM、Canvas の有用性が紹介されました。  ## Deep Research Deep Research は、以下のような情報収集における必要なフローを数分で完結させることができます。  Deep Research は与えられたプロンプトをただ文字通りに検索するのではなく、その目的を理解し、調査を複数のステップに落とし込みます。そして最大 100 種類のウェブサイトを自動的に検索し、得られたデータを統合し、整合性が取れるように適宜修正します。調査結果は最終的に引用元へのリンクを含んだレポートとして出力されます。 ## NotebookLM NotebookLM では、議事録等といった社内データや Deep Research が出力したレポートなどの情報の集約・整理・分析をすることができます。 NotebookLM は Google Docs や Google Slide、YouTube、PDF 等といった複数のデータ形式に対応しています。また、全ての回答には適切な引用元へのリンクが付いているため、ハルシネーションが起きにくいです。更に、音声としての出力も可能という特徴も持っています。  ## Canvas Canvas は与えられた情報の整理を行いアウトプットとします。文章としてのアウトプットはもちろん、HTML・CSV・JavaScript によるページを作成することも可能です。  ## AbemaTV のユースケースご紹介 ## 概要 後半パートでは、AbemaTV 社の上田氏より、AbemaTV 社における Google の生成 AI ツールの具体的な活用例が紹介されました。 AbemaTV 社では、文章作成や調査業務、社内データ活用といった業務において Gemini が活用されています。 ## 文章作成 文章作成においては、メールや議事録、企画の提案資料などといった様々な文章作成を Gemini が支援しています。Gemini は資料のたたき台を瞬時に作成し、メール作成や要約・議事録作成を大幅に効率化します。また企画創案のアイデア出しも支援してくれます。 具体例として、Gmail でのメール作成支援や Gem をプレゼンテーション作成アドバイザーとして活用しているケースが紹介されました。  Gmail でのメール作成支援  Gem による、プレゼンテーション作成アドバイザー ## 調査業務 調査業務においては Deep Research が活用されています。市場調査や競合分析を Gemini が代行し、膨大な情報からレポートの作成を行ってくれます。  ## 社内データ活用 社内データ活用においては NotebookLM が用いられています。 具体例として、社員の自己紹介スライドをデータソースとしたオンボーディング用 NotebookLM や、文章化されたデザインポリシーに関する FAQ システムとして NotebookLM を活用するケースが紹介されました。  オンボーディング NotebookLM  デザインポリシー NotebookLM ## 関連記事 堂原 竜希 クラウドソリューション部クラウドエクスプローラ課。2023年4月より、G-genにジョイン。 Google Cloud Partner Top Engineer 2023, 2024, 2025に選出 (2024年はRookie of the year、2025年はFellowにも選出)。休みの日はだいたいゲームをしているか、時々自転車で遠出をしています。 [« Google Cloud + GitLab で作る最高のソフ…](https://blog.g-gen.co.jp/entry/next-tokyo-25-google-cloud-devsec-ops-with-gitlab) [生成AI活用を進めるゴルフダイジェスト・… »](https://blog.g-gen.co.jp/entry/next-tokyo-25-golf-and-looker)