Scribble at 2026-02-02 11:38:18 Last modified: 2026-02-02 11:38:54

ただいま弊社の「個人情報保護基本規程」の改定をやっていて、既に大まかな内容はここでも何度か説明している。このたびは NotebookLM を活用して、JIPDEC の審査ガイドラインや法令などとの比較も行い、また内部規程としての整合性もとるよう、まずは既存の文書から目次を提案してもらい、個々の項目について社内規程の条文を建て直してもらっている。その後に、建ててもらった条文を一つずつ、もういちどだけ JIPDEC のガイドラインなどを参照して整合性をとってもらい（AI に何度か繰り返して質問したり同じ作業をさせると、回答の質が向上するらしい）、最後に提案された条文をすべて一つの文書にまとめて、あらためて内容を検討させるという手順を試してみた。

現状での感想として、まず NotebookLM に搭載されている Gemini は、長文の解析が苦手である。今回の改定で起案してもらった条文は、全体で16,500文字であり、A4 用紙で2,000文字として換算すると８枚ていどの文書である。これですら、チャットで「JIPDEC のガイドラインなどを参考に内容の不備を調べよ」と命じじたら「第38条から第41条が欠落している」などと、ありえないことを指摘してくる（もちろん、すべての条文はソースで確認できる）。NotebookLM の仕様では 500,000 words までを一つのソースとして追加できるとしているから、たかだか A4 で８ページのテキスト・データを満足に扱えないようでは困る。果たして、一冊の本をソースとして追加しても、最初の数ページ（つまりは目次）しか読んでなくて適当なことを言ってるだけなんじゃないかという疑念が生じる。

こういうわけで、現在はソースもタスクも細分化して与えるようにしている。