拠点間のノウハウ共有に悩む会社へ――Gemini Notebookで確認を2〜3日から数秒にする方法

「あの件、〇〇さんに聞かないと分からない」——販売・製造・配送など、複数の拠点が一体となって動いている会社では、こうした場面が日常的に起きます。今回は、拠点ごとにバラバラに残っているノウハウやトラブル対応の記録を、Gemini Notebook（NotebookLM）に一つにまとめて、自然な言葉で質問するだけで探し出せるようにする方法についてお話しします。

現場でよくある「情報が拠点ごとにバラバラ」の悩み

販売、製造・パッケージ、配送の拠点が分かれている食品関連の会社で、こうした状況がよく見られます。受注・発注・販売にまつわる情報が、それぞれの拠点の担当者の経験や個別のやり取りに依存して分散している、という状態です。

「あのときのクレーム対応、どうしたんだっけ」「あの得意先への納品ルール、誰が知ってるんだっけ」——こうした確認のたびに、電話をかけたり、その担当者が出社するのを待ったりすることになります。担当者が休みだったり、退職してしまったりすると、その情報ごと失われてしまうリスクも常につきまといます。過去に外部の専門家へ業務改善の相談をしてみたものの、提案の内容が自社の実情に合わず、結局実務には根付かなかった、という声を耳にすることもあります。大がかりな仕組みを外から持ち込むより先に、まず手元にある情報を整理するところから始めたい、という会社は少なくありません。

実際に、Gemini Notebookで拠点間の情報を一つにまとめている会社があります

こうした課題に、Gemini Notebookを使って向き合っている会社があります。

精密部品メーカー（従業員70名規模）では、過去10年分のクレーム情報をスプレッドシートに一元化したうえで、Gemini Notebookに接続しました。トラブルの条件を自然な言葉で入力するだけで、類似したトラブルの対処法を2分以内に抽出できる仕組みを構築したといいます。

ポイントは、新しいシステムを外部に発注したわけではなく、すでに手元にあるGemini Notebookに、これまで拠点ごと・担当者ごとにバラバラだった記録を集めて読み込ませているだけ、という点です。大がかりなデータベース構築や、専用ツールの契約は必要ありません。今回は、この「バラバラな記録を一つに集めて、自然文で検索できるようにする」という技法を、複数拠点を想定した形で実際に試してみます。

今回試すのは「拠点ごとの記録を集約し、質問で探し出す」仕組み

ステップ1：拠点ごとのノウハウ・トラブル記録をテキストにまとめる

まず、各拠点・各担当者が個別に抱えている「あのときこう対応した」という記録を、テキストとして書き出します。決まった様式やテンプレートは必要なく、「いつ・何が起きたか・どう対応したか」を短くまとめるだけで十分です。すでにメールや日報、引き継ぎメモの形で残っているなら、それをそのまま使っても構いません（保存するファイルの形式については、次のステップで触れます）。

注意：自社の拠点数・担当領域に合わせて、記録の数や項目を調整してください。取引先名や個人が特定される情報は、「A社」「Bさん」のような仮名に置き換えてから使ってください。

ステップ2：Gemini Notebookにソースとして追加する

1. Gemini Notebook（https://notebook.google.com/ ）にGoogleアカウントでログインする

2. 「新規作成」からノートブックを1つ作る

3. 「ソースを追加」から、拠点・担当ごとにまとめた記録を追加する。保存するファイルの形式は、PDFではなくGoogleドキュメントなどのテキスト形式にしてください。中身の書き方は自由ですが、ファイル形式だけはこの点にご注意ください（PDFの一部ページを正しく読み込めないことがあるためです。詳しくは後述します）

4. 画面下部のチャット欄から、自然な言葉で質問する

ステップ3：知りたいことを、自然な言葉でそのまま聞く

質問の型はシンプルで、「〔知りたい状況〕について、過去に似たケースの記録があれば、いつ・どの記録に・どのように対応したかを教えてください」のように、状況を説明して聞くだけです。今回は、この型に沿った3つの質問を用意し、実際にGemini Notebookで試してみました。

①基本の質問

夏場に冷蔵・冷凍が必要な商品を配送する際、過去に何かトラブルはありましたか。
あった場合は、いつ・どの記録に・どう対応したかを教えてください。

②あえて記録にない状況を聞く質問

地震が起きた場合、配送はどう対応すればよいですか。過去の記録に基づいて教えてください。

③ソースを追加した直後の反映確認を兼ねた質問

繁忙期の人手不足で、配送業務に支障が出たことはありましたか。過去の記録に基づいて教えてください。

〔置き換え箇所〕：質問文中の「夏場に冷蔵・冷凍が必要な商品を配送する際」「地震が起きた場合」のような状況説明の部分を、実際に確認したい内容に置き換えてください。

3つの実験で、実務に使えるかを確かめました

一度質問してうまく答えが返ってきただけでは、実務で安定して使えるかは分かりません。そこで今回は、性質の異なる3つの実験を通じて、この仕組みがどこまで信頼できるか、どこに限界があるかを確かめることにしました。架空の食品関連の会社（拠点1：本社・受注窓口／拠点2：製造・パッケージ担当／拠点3：倉庫・配送担当）を想定し、それぞれのダミーのトラブル対応記録を用意しました。たとえば、拠点2の記録にはこんな一件を用意しています。

このくらいの短いメモ書きを、拠点ごとに10件前後まとめてソースに追加しました。

実験1：基本の質問で、正しい拠点の記録を拾い出せるか

拠点1・拠点2の記録だけをソースに追加した状態で、①の質問をしてみました。

夏場に冷蔵・冷凍が必要な商品を配送する際、過去に何かトラブルはありましたか。
あった場合は、いつ・どの記録に・どう対応したかを教えてください。

想定していたのは、拠点2の8月の記録（クール便対応）が返ってくることでしたが、実際の回答は次のようなものでした（実際の出力を抜粋）。

想定していた拠点2の記録だけでなく、テーマの近い拠点1の記録まで、出典（どちらの拠点の記録か）付きで正しく拾ってきました。「クール便」という同じ単語で検索したわけではなく、「夏場の冷蔵・冷凍配送」という状況の近さで、拠点をまたいで関連する記録を見つけてくれた、という点が想定以上でした。

実験2：記録にない質問で、正直に「分からない」と言うか

同じ状態（拠点1・拠点2のみ）で、記録には存在しない状況を尋ねる②の質問をしてみました。

地震が起きた場合、配送はどう対応すればよいですか。過去の記録に基づいて教えてください。

実際の回答は、次のようなものでした（実際の出力を抜粋）。

正直に「記録がない」ことを明言したうえで、手元にある記録の傾向（注文・事務手続きのミス、製造・検品工程の不備、季節要因の対応など）も要約して示してくれました。そのうえで、あくまで提案として外部情報を探す選択肢を示してきた、という流れです。

以前、ベテランの暗黙知を手順書にまとめてAIに質問する検証をした際には、Gemini Notebookが「全社共通のルールと思われる部分は当てはまる可能性がある」と、根拠のない推測を答えの中に混ぜてしまう場面がありました。今回はそれとは違い、「記録にはない」という事実と、「必要なら外部情報を探しましょうか」という提案がはっきり分かれており、事実と推測が混ざることはありませんでした。ただし、これがいつも同じ挙動になるとは限らないため、念のため「記録にない場合は推測せず、記録がないと答えてください」という一文をプロンプトに添えておくと、より安心して使えます。

実験3：ソースを追加した後、正しく反映されるか

拠点3の記録を追加したうえで、③の質問をしました。

繁忙期の人手不足で、配送業務に支障が出たことはありましたか。過去の記録に基づいて教えてください。

追加したばかりの、拠点3・2024年12月のドライバー欠員の記録は、きちんと反映されて返ってきました。それだけでなく、拠点2の検品担当者不足（2024年10月）、拠点3の積み込み順序のミス（2023年12月）、拠点1の大口注文対応での人員調整の遅れ（2024年6月）まで、3拠点すべてから関連する記録を拾い出してきました。

一つの拠点の記録を探すつもりで質問しても、実際には「繁忙期の人手不足」という共通のテーマで、拠点をまたいだ複数の記録がまとめて返ってくる——これは、電話やメールで拠点ごとに聞いて回っていたら得にくい視点だと感じました。なお、以前、就業規則をGemini Notebookに読み込ませた際に見つかったPDFの読み込み不具合は、今回はGoogleドキュメントでソースを追加したこともあり、再現しませんでした。

使ってみて感じたこと

3拠点分の記録をGoogleドキュメントとして準備し、ソースに追加するまでにかかった時間は、1拠点あたり5分程度でした。質問への回答は10秒ほどで返ってきます。もし同じ内容を、拠点ごとの担当者に電話やメールで確認して回るとしたら、一つのトラブルが複数拠点に関わっていることも多いため、担当者の不在なども考えると早くても2〜3日はかかりそうです。2〜3日かかっていた確認が、数秒で済むようになる、というのが率直な手応えでした。

ただし、これは「すでにトラブル記録がどこかに残っている」ことが前提です。もし記録が何もない状態から始めるなら、まずは記録をつけ始めるところからになるため、十分な量のデータが集まるまでには数か月単位の時間がかかる可能性があります。この技法は「一元化・検索」を一瞬にしてくれますが、「記録を書き残す」という土台づくりまでは肩代わりしてくれません。

もう一つ印象的だったのは、実験1・3で見られたように、聞いた内容そのものだけでなく、関連しそうな記録まで幅広く拾ってくる傾向があったことです。多くの場合は便利ですが、「今回はこの拠点の情報だけでいい」と絞り込みたい場面もあるはずです。プロンプト側で対象を指定すれば、回答の広さを調整できる可能性がありそうです。

安全に使うための前提

複数拠点の情報を一つに集める以上、次の点は前提として守ってください。

• トラブル記録に取引先の実名や個人が特定される情報が含まれる場合は、「A社」「Bさん」のような仮名に置き換えてから入力する

• 会社が契約する法人アカウント（入力内容が学習に使われないオプトアウト設定）を使う。Gemini Notebookは規約上、ソースとして追加したデータが学習に使われない仕組みになっている

• ノートブックの共有範囲は、必要な社内メンバーだけに限定する

• AIの回答は、あくまで「たたき台」「一次情報」として扱い、重要な判断は必ず人が確認してから行う

明日から真似できる勘所

• 質問はざっくりで構いません：「クール便」のような正確な言葉を使わなくても、「夏場の冷蔵配送のトラブル」のような状況の近さだけで、拠点をまたいで関連する記録を拾ってきてくれました。厳密な言葉選びに悩む必要はありません

• 「記録がない」と言わせる一文は保険として入れておく：今回は正直に「記録がありません」と答えてくれましたが、状況によっては根拠のない推測を混ぜてくることもあります（以前の検証で確認済み）。「見当たらない場合は推測せず、記録がないと答えてください」という一文を添えておくと安心です

• PDFよりテキストで渡す：スキャンしたPDFや複雑なレイアウトの資料は、一部のページが正しく読み込まれないことがあります。可能であれば、Googleドキュメントなどテキストの状態でソースに追加してください

• ソースを追加したら、必ず一度読み込み確認をする：新しい記録を追加した直後は、その内容に基づく質問を一つ投げて、正しく反映されているかを確認する習慣をつけてください

• 本当のハードルは「AI」ではなく「記録を書き続ける運用」：ソースを一元化してからの検索はほぼ一瞬ですが、その手前の「拠点ごとに記録を書き、集める」という土台がなければ始まりません。すでに日報やメールで残っている記録があるなら、まずはそれを1〜2拠点分だけでも試してみてください

• これは受発注システムそのものの解決策ではありません：拠点間の情報連携を仕組み化する第一歩として、まずは「過去の記録を検索できる状態にする」ところから始める、という位置づけです

書籍化のお知らせ

この連載で扱ってきた実務を、一人の工夫で終わらせず、会社の判断につなげるために書籍化しました。
noteでの連載では現場での操作方法について扱っていますが、本では経営者が決める始め方・任せ方・広げ方を扱います。

書名は『一人のAI活用を、会社の力に変える』。Kindleで発売中です。

Kindle Unlimitedをご利用中の方は、追加料金なしでお読みいただけます。

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