
NotebookLM で Fast Research と Deep Research で検索結果を活用する
こんにちは。組織開発室に所属し、組織開発を担当しているてぃーびーです。
NotebookLM に新しいリサーチ機能が追加され、検索結果をソース情報として利用できるようになりました。
この記事では、この NotebookLM の Fast Research と Deep Research という2つの機能を使った検索結果の活用方法をまとめます。
Fast Research
必要な情報を素早く検索し、ソース情報を見つけ出す機能です。
なお、検索対象はウェブ検索と Google Drive の検索を使い分けできます。今回はウェブ検索を試します。
入力
コーチングにおけるフィードフォワードに関する情報を集めてください
検索結果


Deep Research
詳細な分析を行い、高品質なソースを見つけ出します。バックグラウンドで実行されるため、作業を継続できます。
なお、検索対象はウェブ検索と Google Drive の検索を使い分けできますが、今回はウェブ検索を試します。
入力
コーチングにおけるフィードフォワードに関して、起案者であるマーシャル・ゴールドスミス博士によるフィードフォーワードの解説をまとめ、実際に企業でフィードフォーワードを活用している事例を国外と国内で5件ずつ取得し、まとめてください。
検索結果



ソース情報としてインポートしたら、チャットで質問してみます。
入力
フィードフォーワードについて簡潔に教えてください
出力
フィードフォワード(Feedforward)は、著名なエグゼクティブコーチであるマーシャル・ゴールドスミス氏によって提唱された、人材育成や行動変容を促すためのアプローチです。
これは、従来の「フィードバック」が過去の行動や結果に焦点を当て、批判や否定的な感情を引き起こしやすいのに対し、「未来の行動改善」と「潜在的な成長」に焦点を移すことが最大の特徴です。
フィードフォワードの核心的な原則は、「未来は変えられるが、過去は変えられない」という単純な事実に立脚しています。
### フィードフォワードの主要な特徴
* 未来志向性: 過去の失敗を責めるのではなく、「次回、どうすればもっと上手くいくか」という、未来の成功に向けた具体的な提案や助言を提供します。
* 非判断性: 過去の行動に対する個人的な批判や評価を含まないため、受け手側が防衛的になることを避けられます。
* 心理的安全性: 批判を伴わないため、指導する側にとっても相手との関係悪化やハラスメントリスクを恐れずに指導できる安全な指導フレームワークとなります。
### 実践方法(ゴールドスミス式エクササイズ)
ゴールドスミス氏が推奨するフィードフォワードの技法は、通常、以下の構造化されたシンプルなステップで実行されます。
1. 行動の選択: 自分が変えたい、または改善したいリーダーシップ行動を一つだけ選びます(例:より良い聞き手になる、時間管理を改善する)。
2. 提案の依頼: 上司、部下、同僚など(誰からでも可能)に対し、「その行動を改善するために未来に向けて1~2つの助言をください」と依頼します。
3. 傾聴の徹底: 提案を受ける際は、一切の批判やコメントを行わず、熱心に耳を傾けメモを取ります。過去の行動を正当化する行為は厳禁です。
4. 感謝の表明: 助言を受け取った後、言える言葉は「ありがとう」だけです。
### 戦略的な価値
フィードフォワードは、従業員に成長へのオーナーシップを持たせ、組織の相互学習と協調性を深めます。このアプローチは、マイクロソフトやカーギルなど、年次評価を廃止し継続的なパフォーマンス管理に移行したグローバル企業で、日々の育成対話の核として採用されています。また、日本企業においては、主体性のある人材育成やハラスメント防止といった文化的課題の解決にも有効とされています。
レポート機能の活用
この Deep Research の結果を利用して、レポート機能で社内研修資料を作成してみます。
レポートの出力メニューの選択

出力されたレポート

テストの活用
Deep Research の結果を元にテスト機能でフィードフォーワードに関するテストを作成してみます。
テストの作成

出力されたテスト








