ノーコードRAG入門！DeepResearch×NotebookLMで「自分専用知識ベース」を作る方法

こんにちは！YaroTechです。

「ジミーことはじめ」シリーズ #18 へようこそ！

#17では、Canvas×Nano Bananaの連携による資料作成術を学びました。

今回は、シリーズの集大成ともいえるテーマです！

皆さん、仕事でこんな経験ありませんか？

「市場動向を調べたけど、毎回ゼロからやり直している…」
「社内資料と外部情報をまとめて聞けるAIがあれば…」
「RAGって聞くけど、エンジニアじゃないと無理だよね…？」

実は、DeepResearch×NotebookLMを組み合わせるだけで、**プログラミング不要の「ノーコードRAG」**が作れるんです！

#08 DeepResearchで情報を集め、#04 NotebookLMで知識ベース化。この2つを繋げるだけで、あなた専用の「調べて答えてくれるAI」が完成します。

※見出し画像のプロンプトは一番下におまけで公開中！

🎯 このシリーズで得られること

• Googleが開発した生成AI「Gemini」の基本がわかる

• 無料で使える環境でAIを体験できる

• 仕事で実際に使えるプロンプトが手に入る

• 20〜30分のミニ講座で、無理なく学習を続けられる

• DeepResearchとNotebookLMを連携した「ノーコードRAG」の作り方がわかる

🖥️ 実行環境

AI環境:

• Gemini（無料版でOK）: https://gemini.google.com

• NotebookLM: https://notebooklm.google.com

使用機能:

• Deep Research（情報収集）

• NotebookLM（知識ベース構築）

必要なもの:

• Googleアカウント

• 知識ベースにしたいテーマ

• （あれば）社内資料やPDF

📚 RAGって何？30秒でわかる解説

まず「RAG」という言葉を簡単に説明します。

RAG = Retrieval Augmented Generation（検索拡張生成）

…って言われてもピンときませんよね。こう考えてください：

普通のAI → 何も見ずにテストを受ける → 知らないことは「それっぽい嘘」をつく（ハルシネーション）

RAG付きAI → 教科書を見ながらテストを受ける → 書いてあることを根拠に回答する → 正確！

つまりRAGとは、「AIに参考資料を持たせる」仕組みです。

$$
\begin{array}{|l|l|l|} \hline
\text{項目} & \text{本格RAG} & \text{ノーコードRAG（今回）} \\ \hline
\text{必要スキル} & \text{Python、ベクトルDB} & \text{なし} \\ \hline
\text{構築時間} & \text{数日〜数週間} & \text{30分〜1時間} \\ \hline
\text{コスト} & \text{サーバー費用} & \text{無料} \\ \hline
\text{精度} & \text{非常に高い} & \text{十分実用的} \\ \hline
\text{更新方法} & \text{コード修正} & \text{ファイルを追加するだけ} \\ \hline
\end{array}
$$

本格的なRAGはエンジニアの世界ですが、ノーコードRAGなら今日から誰でも始められます！

🔄 ノーコードRAGの全体フロー

全体の流れは、たった5ステップです：

Step1: テーマを決める
  ↓
Step2: DeepResearchで外部情報を収集
  ↓
Step3: 収集した情報をNotebookLMに投入
  ↓
Step4: 自分の手持ち資料も追加
  ↓
Step5: 知識ベースに質問して活用！

ポイント:

• Step2（外部情報）とStep4（内部情報）を組み合わせるのがノーコードRAGの真価

• 外の情報だけでも、中の情報だけでもない、両方を横断して答えてくれるAIが完成します

＜ここから有料部分＞

📝 Step1: テーマを決める

知識ベースは「テーマを絞る」のがコツです。

$$
\begin{array}{|l|l|} \hline
\text{✅ 良い例（テーマが絞れている）} & \text{❌ 悪い例（広すぎる）} \\ \hline
\text{2026年のAI業務支援ツール市場} & \text{仕事に役立つ情報全部} \\ \hline
\text{自社製品の競合3社分析} & \text{競合企業の情報} \\ \hline
\text{新人向け社内ルールQ＆A} & \text{会社のことなんでも} \\ \hline
\end{array}
$$

1ノートブック = 1テーマが原則です。テーマが広すぎると、回答の精度が下がります。