コース概要

NotebookLMの研究活用入門

  • 主要機能と制限
  • NotebookLMワークスペースの操作方法
  • 研究に焦点を当てたAIインタラクションの理解

研究情報源の管理

  • ドキュメントとデータセットのインポート
  • 情報を効果的に整理する方法
  • 複数情報源分析のために関連資料をリンクする

高度な総括技術

  • 複数ドキュメントからの要約生成
  • 重要なポイントとテーマの抽出
  • パターンと関係性の識別

引用と参照管理

  • 引用を自動で抽出する方法
  • 参照データの構造化
  • 学術執筆のために引用をエクスポートする

AI支援の知識整理

  • AIを使用した概念マップの作成
  • 洞察をフレームワークに整理する方法
  • 研究構造の反復的な洗練

報告書と出力生成

  • 研究要約と概要作成
  • 比較マトリックスと構造化された洞察の生成
  • 公開またはプレゼンテーション用の資料準備

協調的な研究ワークフロー

  • ノートブックと洞察の共有
  • チームでの共同総括
  • 共有研究スペース間の一貫性維持

研究ガバナンスのベストプラクティス

  • データの正確さと情報源の整合性を確保する方法
  • 再利用可能な研究テンプレートの開発
  • 組織的な知識基準の確立

まとめと次回ステップ

要求

  • デジタル研究ワークフローの理解
  • 学術または専門的な文献レビュープロセスの経験
  • クラウドベースの生産性ツールに関する一般的な知識

対象者

  • 総括と分析ワークフローの強化を希望する研究者
  • 引用管理と情報源整理の効率化を希望する学術関係者
  • 大規模な情報処理を最適化したい知識労働者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー