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コース概要
研究用ツールとしてのNotebookLM入門
- NotebookLMの基本機能と限界点
- NotebookLMの作業環境の操作方法
- 研究目的に沿ったAIとのやり取り方法を理解する
研究資料の管理方法
- 文書やデータセットのインポート手順
- 情報源を効果的に整理するコツ
- 複数の資料間で関連性を見つけ、統合分析を行う手法
高度な情報統合技術
- 多数の文書から要約内容を作成する方法
- 重要なポイントやテーマを見つけ出す手法
- 情報間のパターンや相互関係を特定する技術
引用および参考文献管理
- 引用情報の自動抽出機能の活用方法
- 参考文献データを体系的に整理する手順
- 学術執筆用として引用リストをエクスポートする手法
AIを用いた知識構造化の手法
- AI機能で概念図やマップを作成する方法
- 得られた洞察を論理的な枠組みにまとめる手順
- 研究構造の段階的改善を行う手法
レポート作成および成果物生成技術
- 研究要約や簡潔なレポートを作る方法
- 比較表や体系的な分析結果の出力方法
- 出版またはプレゼン用資料の作成手順
共同研究ワークフローの構築
- ノートブックや分析結果を共有する方法
- チームで協力して情報統合を行う手法
- 共同作業環境における内容の一貫性維持方法
研究運営における最適な実践例
- データの正確性と情報源の信頼性を保つための方法
- 繰り返し利用可能な研究テンプレートの作成手順
- 組織内での知識管理基準を確立する手法
まとめおよび今後のステップについて
要求
- デジタルな研究プロセスに関する基礎知識
- 学術的・専門的な文献レビューの経験があること
- クラウドベースの生産性ツールに関する基本的な理解
対象者
- 情報統合や分析プロセスの改善を目指す研究者
- 引用管理や資料整理を効率化したい大学教員や学者
- 大量な情報の処理を最適化したい知識労働者
14 時間