深度リサーチ機能実践ケース
リサーチチームが深度リサーチ機能で数時間以内に業界分析レポートを完成させた方法。
4人の市場調査チームが、競合ブリーフィングを1営業日で納品する必要がありました。12のコアSourcesをNotebookLMにインポートし、Studio PDFエクスポート前にDeep Researchでギャップを埋めました。
制約：最終デックの各箇条書きが追跡可能であること——NotebookLMの引用モデルがネイティブに満たす要件です。
タイムライン（実際の実行）
| 時刻 | アクション | メモ |
|---|---|---|
| 0:00 | PDF 8件 + URL 4件をアップロード | 投資家デック、10-K抜粋、決算説明会文字起こし |
| 0:20 | Chat：スコープ質問 | 市場規模、シェア変動、規制リスク |
| 0:45 | Deep Researchパス | NotebookLM推奨のウェブSources 6件を追加 |
| 1:30 | Studio Briefing Doc | 引用付きエグゼクティブサマリー + SWOT |
| 2:00 | PDFエクスポート + レビュー | PMが30分以内に各引用を検証 |
Before / After
| 指標 | 手動プロセス | NotebookLM Deep Research |
|---|---|---|
| 実働時間 | 2〜3日 | アクティブ作業約2時間 |
| 引用可能な箇条書き | 手動脚注 | 自動リンクSources |
| ギャップ検出 | アナリストの記憶 | Deep Research提案 |
| ステークホルダー形式 | スライドで再構築 | Studioエクスポート + 軽微な編集 |
学んだこと
- 狭い研究課題から始める——広いプロンプトはDeep Research実行時間を膨らませる
- 精度が重要ならスクレイピングHTMLより構造化PDFを優先
- エクスポート前に「私たちのテーゼと矛盾する点は？」と2回目のChatパスを実行
- 「ソース品質」メモを保持：有料壁や古い項目を早期にフラグ
チームの声：「Deep Researchは私たちの判断を置き換えたのではなく——解釈に時間を使えるよう、退屈な組み立て工程を置き換えてくれた。」