The Nomura Institute of Glycosciece Blog

NotebookLMを使い始めているのですが、ChromeのNotebookLM関連の機能拡張は山ほどあってどれを選ぶと便利なのかわかりません。そこでYouTubeの動画をNotebookLMのソースとして取り込むのに便利なChromeの機能拡張を３つ、Gemini3 proに教えてもらいました。以下にGeminiのアウトプットを編集したもを貼り付けておくので参考にしてください。最初の機能拡張は便利ですが複数の検索結果の動画から必要なものを選んでNotebookLMのソースにするには、最後の機能拡張が便利そうです。

NotebookLMでYouTube動画をソースとして効率よく活用したい場合、特に研究や教育用途では「一括インポート機能」と「ソース管理のしやすさ」が重要です。ストアで検索してヒットする多くの拡張機能の中から、特に信頼性が高く、学術・調査業務に役立つものを厳選してご紹介します。

1.  YouTube to NotebookLM（最も多機能・一括処理向け）
研究テーマに関する「プレイリスト」や「チャンネル」を丸ごと、あるいは検索結果から複数を一括でNotebookLMに送りたい場合に最適です。
【特徴】:  YouTubeの動画再生ページだけでなく、検索結果一覧やプレイリストページから直接NotebookLMに動画をインポートできます。「1クリックで特定のノートブックへ追加」や「新規ノートブックの作成」がブラウザ上で完結します。
【教育・研究でのメリット】: 特定のトピックに関する講義動画や解説動画を数十本単位で一気に追加できるため、手動でURLをコピー＆ペーストする時間を大幅に削減できます。

2.  NotebookLM Web Importer（Web記事と動画を併用する場合）動画だけでなく、論文やニュース記事などのWebページも頻繁にソースとして追加する研究者・学生に最も向いています。
【特徴】:  YouTube動画はもちろん、閲覧中のWebサイトを1クリックでNotebookLMに取り込めます。ブラウザのタブを複数開いている場合、それらをまとめてソースとしてインポートする機能もあります。
【教育・研究でのメリット】: 文献調査（テキスト）とYouTubeの解説（動画）を並行して集める際、ツールを切り替えずに一つの拡張機能で管理できるため、ワークフローが非常にスムーズになります。

3.  NotebookLM YouTube Companion（日本発・直感的な選択）「検索結果の中から、これとこれだけをNotebookLMに入れたい」と、視覚的に選びたい場合に便利です。
【特徴】:  YouTubeのサムネイル上にチェックボックスが表示され、追加したい動画だけをポチポチと選んで一括コピー・追加ができます。ホーム画面、検索結果、履歴など、どこでも動作します。
【教育・研究でのメリット】: 検索結果にはノイズ（関係ない動画）も混じりますが、それらを排除して「本当に必要なリソース」だけを選別して取り込むのに長けています。

【注意点とヒント】
公式の更新に注意: NotebookLMは頻繁にアップデートされるため、拡張機能の最終更新日が新しいもの（あるいはユーザー評価が安定しているもの）を選ぶのが無難です。
プライバシー: 多くの拡張機能はノートブックのリストを読み取る権限を求めます。研究内容などの機密性が極めて高い場合は、開発元の信頼性（ユーザー数やレビュー）を必ず確認してください。まずは、最も評価が高く多機能な YouTube to NotebookLM を試してみるのが、効率化への一番の近道だと思います。

最初に紹介した機能拡張”YouTube to NotebookLM”の使い方やプロンプト例を紹介している動画を参考に貼り付けておきます。動画の最後のほうは会社の宣伝がはいっていますが、大変わかりやすく紹介されているのでとても参考になります。

【超便利】Google最強AI「NotebookLM」×「YouTube」の拡張機能が神！徹底解説していきます！
https://youtu.be/ZjUJ-35acaU

素晴らしいツールを紹介します。こちらのYouTube動画をご覧ください。
『AlphaFold Protein Structure Database Clustersを使ってタンパク質構造が類似するクラスターを検索する』
https://youtu.be/XYI3QRoSisM

この動画は、AlphaFold Protein Structure Database（AFDB）を基盤とした構造ベースのクラスタリングツール「AFDB Clusters」の基本的な使い方と実践的な検索手法を、非専門家にも分かりやすく解説したチュートリアルです。

タンパク質の三次元構造を一次元の3Diアルファベット（アミノ酸の種類と同じ20種類です）に置き換えるという画期的アイデアを利用して、立体構造の比較をものすごく高速で実行することができるようになりました。また3Diアルファベットはアミノ酸の種類と同じ20種類なので今まで利用されてきた配列比較アルゴリズムがそっくりそのまま利用できるようになっているのがブレイクスルーです。こうして超高速で立体構造比較が可能になり、それを実装したのがAlphaFold Protein Structure Database Clustersです。
https://cluster.foldseek.com/
上の動画は、このサイトの利用法を紹介している日本語チュートリアルです。

オープンアクセスで誰でもダウンロードしてよめる原論文はこちらです。
Barrio-Hernandez, I., Yeo, J., Jänes, J. et al. Clustering predicted structures at the scale of the known protein universe. Nature 622, 637–645 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06510-w

まず上のチュートリアルを試してみて、そのあとで論文を読むとよくわかると思います。これは画期的なツールです！

近所の公園の桜がけっこうたくさん花を開いているそうです。午前中に散歩に行った方から聞きました。午後見に行こうと思ったのですがあいにく雨が降ってきたので写真は明日撮ろうと思います。
代わりに最近撮った散歩道に咲いていた、春の花をならべておきます。土筆がもうでています。
今年は春が早いし、冬の寒さはあまりひどくなかったので花も早く咲くのかもしれません。

今日紹介するのはこんな記事です。
『アカデミア研究者のための生成AI活用ガイド：論文検索・執筆・構想支援における主要ツール比較【2026年版】』
大変良い記事で前に紹介した記事（末尾にリンクを埋め込んでおきます）と合わせてご覧になると生成AIの活用力がアップすると思います。Braveブラウザでのアクセスをおすすめします。
http://scienceandtechnology.jp/archives/86823

Braveブラウザといえば、YouTubeを広告なしでみることができて便利です。いろんなポップアップ広告もでないので大変快適なブラウザです。最近知ったのですがAmazon Prime Videoの広告も、Braveで観る場合はでないんですね。

アカデミック用途にはどのAIを選ぶべきでしょうか？

昨日、芥川龍之介の歯車にでてくる幻影が、閃輝暗点であるという話を書きました。Geminiに歯車＝閃輝暗点説の最初の文献をさがしてもらったところ1930年代の文献をあげてきたので芥川の死後まもなく、閃輝暗点説が出たというように書きました。しかし今日探してみると、その文献は存在しないことがわかり、Gemini 3 proのハルシネーションであることが確認できました。

ChatGPT　5.4 thinkingで同じ探索をしてもらうと、こちらは理路整然とした方針の文献検索をして、吉田精一の芥川龍之介に関する本が手掛かりになると指摘してきました。私は1972年の文献を探し出していたのですが、それ以前のもの(1970年の吉田精一の本)に、歯車＝閃輝暗点と明記してあり出典が、椿八郎（「歯車」と眼科医）と書かれていました。

https://dl.ndl.go.jp/pid/12458617/1/46?keyword=%E6%AD%AF%E8%BB%8A

国立国会図書館デジタルコレクションで読むことができる文章だったので、読んでみると1963年の文芸春秋に掲載されたもので、芥川のみた歯車＝閃輝暗点であることを、医学書の閃輝暗点の記述と芥川の「歯車」の記述が完璧に一致することを示しながら主張しておられました。
https://dl.ndl.go.jp/pid/12564528/1/104?keyword=%E6%AD%AF%E8%BB%8A

文章からは、それ以前の方が指摘したかどうかはわかりませんが、椿さんが初めて主張したのだろうと思わせる書きぶでした。ということで、Geminiの文献検索はハルシネーションで、ChatGPTの検索はまともな文献にたどりつける、堅実なものだということがわかりました。