お問い合わせ

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

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