Gemini、Gemという形でGoogleDrive上の社内データを「知識」として連携させることで、業務をさらに一歩進化させることができるかもしれません。複数データを横断して分析やアイデア出しを行う画期的な活用法から、その裏側にあるハルシネーションリスクとの賢い付き合い方まで。
Gemのポテンシャルを解放する「知識」機能活用
「Gem」の「知識」機能
Geminiは、基本的に、例えると、”あなたの会社のことを何も知らない巨大な頭脳”といえます。
ポテンシャルは計り知れないものの、そのままではなかなか詳細な社内情報にまで踏み込んでの回答を望もうと思うとプロンプトの準備に工夫が必要であったり手間がかかるのが現状です。
この巨大な頭脳に特定のミッションを与え、社内の業務に特化したツールへと進化させるひとつの選択肢として、「Gem」が考えられます。
その「Gem」に、社内データやローカルな判断基準をインストールするプロセスが、「知識」機能の活用です。
GoogleDrive上の社内データを読み込ませることで、Geminiは、単なる汎用AIから、”自社の最新データを深く理解し次のアクションを提案できる存在”へと発展する可能性があります。
”リアルタイム性”という大メリット：GoogleDrive連携の仕組みと強み
Gemのポテンシャルを高めるのが、GoogleDrive内データとの連携による”リアルタイム性”です。
Gemの「知識」に、GoogleDriveからGoogleスプレッドシートやドキュメントを設定すると、元ファイルが更新されるたびに、Gemが参照する情報も自動で最新の状態に同期されるのです。
これは、AIが常に社内の“生きた”データを扱えることを意味します。
ついさっき更新されたばかりの売上データに基づいた分析や、先ほど書き換えたプロジェクト計画書に沿ったアイデア出しが可能になり、これこそが業務を「劇的に進化させる」原動力となりえると考えられます。
【比較】GemとNotebookLM：ポテンシャルを活かすためのツール選択
資料を読み込ませるならNotebookLMでは？という疑問も生じえますが、この2つのツールは思想も得意なことも根本的に異なります。
| 比較項目 | Gem （ポテンシャルを引き出す） | NotebookLM （深く探求する） |
|---|---|---|
| 回答の参照範囲 | 提供した「知識」＋LLMそのもの・Web等の外部情報も活用 | 提供した情報ソースに限定 |
| ハルシネーションリスク | 外部情報も参照するため、相対的に高い（リスク管理が必須） | ソース内での回答に徹するため、極めて低い |
| 主な対応ファイル | スプレッドシート、ドキュメント、PDF, テキスト等 | ドキュメント、スライド、PDF、テキスト、Webサイト、Youtube等 ※GoogleDriveのスプレッドシート非対応 |
| 情報ソースの更新性 | GoogleDrive内のスプレッドシート・ドキュメント →自動更新（動的） | Google ドキュメント・スライド →手動同期（静的） |
| 目指すゴール | ミッション特化AIを構築し、業務を進化させる | 静的な情報ソースを、深く正確に読み解く |
結論として、常に最新情報が自動で反映されるGoogleDrive内スプレッドシート等を武器に、リアルタイム性が求められ、かつ、外部情報も交えた、創造性が求められる業務のプロセスを進化させるツールとしては、「Gem」は有力な選択肢です。
一方で、情報のバージョンを意図的に管理しながら、内容が固定された資料に基づいて、ハルシネーションの心配なく質疑応答をしたい場合は「NotebookLM」がその真価を発揮します。
分析からアイデア出しまで！Gemが業務を進化させる活用シナリオ
Gemの真価は、複数の社内データを横断的に理解し、様々な役割をこなせる「汎用性」と「ローカル性」の両立にあります。
そのポテンシャルを実感できそうな４つの活用可能性。
【情報検索の高速化】膨大な資料から1秒で答えを見つけるナレッジベースとして
関連する資料群をGemの「知識」として読み込ませれば、Gemが社内情報専門のナレッジベースに変わります。自然言語で質問するだけで、膨大なファイルの中から的確な答えを瞬時に見つけ出し、要約して提示してくれます。
- 連携するファイル例：
社内規定ドキュメント、過去の議事録ドキュメント、マニュアル（ドキュメント） - プロンプト例： 「新入社員向けに、経費精算の上限額と申請フローを、知識として提供した社内規定ファイルの中から探し出して、箇条書きで分かりやすくまとめてください。」
【定型業務の自動化】面倒なレポート作成を瞬時に終わらせるアシスタントとして
複数のデータソースを「知識」として一度連携させてしまえば、あとは的確な指示を出すだけで、24時間働くレポート作成アシスタントが手に入ります。
- 連携するファイル例：
今月の実績（スプレッドシート）、先月の実績（スプレッドシート）、担当者別業務履歴（スプレッドシート） - プロンプト例： 「提供した3つのファイルから、今月の実績と先月比を計算してください。全体の傾向について簡単なサマリーを添えて報告書形式で出力してください。」
【意思決定の質向上】データに基づき次のアクションを示す戦略パートナーとして
関連する複数データを「知識」として与え、Gemはデータ間の相関関係を読み解き、人間では気づきにくい盲点を探したり、示唆を与えてもらったりして、社内の意思決定の質を飛躍的に向上させます。
- 連携するファイル例：
顧客アンケート結果（スプレッドシート）、Webサイトアクセスログ（スプレッドシート）、過去のキャンペーン実績ドキュメント - プロンプト例： 「来月のキャンペーンを企画しています。提供した3つのファイルから、30代男性の満足度が特に高い商品カテゴリと、彼らがよく閲覧しているWebページの傾向を分析してください。その上で、今後考えられるキャンペーンの方向性を3つ、それぞれのメリットと懸念点を添えて提案してください。」
【創造性の拡張】複数データから新たな企画の種を生み出すアイデアソン相手として
Gemを優秀なアイデアソンパートナーに任命しましょう。一見すると無関係に見える複数の情報ソースを組み合わせ、人間では思いつかないような斬신な切り口やアイデアの種を発見させることができます。
AIの非人間的な視点が、人間の創造性を補完・拡張します。
- 連携するファイル例：
最新の業界ニュースサマリードキュメント、自社の保有技術一覧（スプレッドシート）、ユーザーコミュニティの投稿抜粋ドキュメント - プロンプト例： 「あなたは新規事業開発の専門家です。提供した3つのファイルを横断的に分析し、我々の持つ技術と、最近の業界トレンド、そしてユーザーの隠れたニーズを組み合わせて、全く新しい製品のアイデアを5つ、コンセプトとターゲットユーザーを明確にして提案してください。」
実践とリスク管理
【実践】3ステップで簡単！Gemのポテンシャルを引き出す最初の設定
- ステップ1
Gemを作成し、「カスタム指示」の入力欄に、このGemにどのようなことを求めるか具体的に書き込みます。 - ステップ2
「知識」セクションを選択し、「ドライブから追加」からスプレッドシートやドキュメントを最大10個まで選びます。 - ステップ3
簡単な質問から始め、Gemが知識を正しく認識しているか確認します。期待通りの回答でなければ、「指示」の内容を修正し、少しずつ調整していきます。
指示の設定がわからない場合、自動プロンプト機能を使ったり、Geminiに聞いたりして作成していきます。
ハルシネーションを理解する：AIの挙動と付き合うための「リスク管理」術
Gem活用における最大の注意点は、ずばり「ハルシネーション」だと感じています。
このリスクをゼロにすることは難しいですが、以下のように、プロンプトを工夫していくことで、リスクをコントロールし、回答の精度を向上させることは可能と感じています。
Gemを”育てる”感覚
GemとGoogleDriveの連携は、なかなかのポテンシャルを秘めていると考えられます。
とはいえ、魔法の杖というわけではなく、その真価とその質向上・実用性は、人間の的確な指示と、最終的なファクトチェック、そして最終的な判断があって初めて発揮されます。
AIの回答を鵜呑みにせずに、常に批判的な視点を持って情報を吟味することは必要で、Gemの挙動をコントロールしプロンプトを調整する姿勢は必要と考えられます。
どちらかというと、このGemは、”育てていく”感覚が必要と思っています。
