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概要

Gemini Enterprise は、任意の場所にあるエンタープライズ データに対して Gemini の高度な推論と Google 品質の検索を適用するエージェントを提供し、従業員による組織の専門的な情報へのアクセスを実現します。企業全体に散在するコンテンツをつなぎ、グラウンディングされた個々に合った回答を生成し、組み込まれたワークフロー アクションを通じてタスクを実行することで、従業員が適切な情報を適切なタイミングで見つけられるようにします。タスクの計画、推論、実行が可能な AI エージェントを備えた Gemini Enterprise は、情報の検索と要約、タスクの自動化、データ分析、レポート作成を支援します。

ビジネス ユースケース

食品製造・流通会社である Cymbal Foods にとって、Gemini Enterprise はデータ断片化と情報サイロという大きな課題を解決するソリューションとなります。現在のところ、Cymbal Foods は需要予測精度の低さに苦労しており、食品の廃棄や金銭的損失が発生しています。従業員が情報を探し、行動につながる分析情報を手に入れ、効果的に共同作業を行うことが非常に困難になっています。Gemini Enterprise を導入することで、Cymbal Foods は各種のデータソースを接続できるようになります。これにより、プロダクト マネージャーからデータ アナリストまで、従業員はすべてのシステムを簡単に検索し、販売データ、顧客からのフィードバック、在庫レベルなどの情報を取得して要約し、業務の全体像を把握できます。

このラボでは、Gemini Enterprise アプリケーションをデプロイし、Google Cloud Storage、Google ドライブ、Google カレンダーなどのさまざまなデータストアに接続して、機能の一部を確認します。具体的には、一般的な AI アシスタントを使用した情報検索、特定のタスク用のカスタム エージェントの作成、NotebookLM を活用したコンテンツの詳細分析について詳しく見ていきます。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

• Google ドライブ、Cloud Storage、Google カレンダーのデータストアを作成する。
• Gemini Enterprise アプリを作成する。
• Gemini Enterprise エージェントを使用して、さまざまなデータストアのコンテンツを検索、要約、抽出する。
• Deep Research レポート エージェントを作成する。
• マルチエージェント アイディエーション セッションを作成する。
• NotebookLM を使用して、ドキュメントによってグラウンディングされた対象を絞った分析を行い、選択されたソースの音声解説を生成する。

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

タスク 1. Gemini Enterprise、NotebookLM、カレンダー用のデータを準備する

この最初のタスクでは、ラボ環境用に準備されたサンプル ドキュメントを Google Cloud Storage（GCS）から取得します。次に、これらのファイルを Google ドライブ内の個別のフォルダに整理し、さまざまなツールで使用できるように準備します。1 つのセットは一般的な Gemini Enterprise アプリケーションとその各種カスタム エージェント用、もう 1 つのテキストベースのセットは、後ほど行う NotebookLM での対象を絞った分析専用です。最後に、関連する会議を Google カレンダーに追加して、Gemini Enterprise が扱う多様なコンテンツを作成します。

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（☰）で、[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。

2. このラボ用に事前にプロビジョニングされている GCS バケットの名前をクリックします。バケットの名前は現在のプロジェクト ID（）です。

3. バケットの中には、起動スクリプトによって準備されたフォルダが少なくとも 3 つあります。

   • gemini-enterprise-drive/: CSV ファイルと画像が含まれています。Gemini Enterprise アプリケーションと、それらの形式を直接扱うカスタム エージェントで使用することを目的としています。
   • notebooklm-drive/: NotebookLM での使用に合わせて最適化された、書式なしテキスト（.txt）バージョンの主要なデータファイルが含まれています。
   • gemini-enterprise-cloud-storage/: 後ほどのタスクで Cloud Storage データストアを介して Gemini Enterprise に接続する、その他のさまざまなデータファイルが含まれています。

   このタスクでは、gemini-enterprise-drive/ と notebooklm-drive/ のコンテンツに焦点を当てて、Google ドライブにデータを入力します。

Google ドライブで Gemini Enterprise アプリケーション用のファイルをステージングする

1. まず、GCS バケット内の gemini-enterprise-drive/ フォルダに移動します。

2. このフォルダから以下のファイルをすべてローカル システムにダウンロードします。これらは、メインの Gemini Enterprise アプリケーションで使用されます。

   • MARKETING_data.csv
   • SALES_data.csv
   • customer_feedback.csv
   • pie_chart_customer_sentiment-png.png

注: Cloud Storage UI を使用してダウンロードする場合は、各ファイルの個別のダウンロードが必要となることがあります。PNG ファイルをダウンロードする際は、ブラウザの [名前を付けて保存] オプションを使用する必要があります。これには通常、Ctrl+S（Windows/Linux）または Cmd+S（Mac）を押します。

3. Google Cloud コンソールにログインしているシークレット ウィンドウで、新しいブラウザタブを開き、drive.google.com で Google ドライブに移動します。Qwiklabs の受講者アカウントでログインしていることを確認します。

4. Google ドライブで新しいフォルダを作成し、「Gemini Enterprise Drive Assets」という名前を付けます。このフォルダには、Gemini Enterprise アプリケーションで主に使用されるデータを保存します。

5. GCS の gemini-enterprise-drive/ フォルダから先ほどダウンロードした .csv ファイルと .png ファイルを、Google ドライブで新しく作成した Gemini Enterprise Drive Assets フォルダにアップロードします。フォルダは次のようになります（4 つのファイルが含まれています）。

NotebookLM 用のテキスト ファイルをダウンロードする

1. Cloud Storage のブラウザタブに戻ります。必要に応じて、gemini-enterprise-drive/ フォルダから 1 つ上のレベルに移動し、notebooklm-drive/ フォルダに移動します。

2. このフォルダから、以下のすべての書式なしテキスト（.txt）ファイルをローカル システムにダウンロードします。これらのファイルは NotebookLM 専用に用意されたもので、後のタスクで使用します。

   • MARKETING_data.txt
   • SALES_data.txt
   • customer_feedback.txt

.txt ファイルのダウンロードに関する重要な注意事項: Google Cloud Storage ブラウザ UI で .txt ファイルのリンクをクリックすると、ファイルが直接ダウンロードされずに、コンテンツがブラウザで書式なしテキスト ページとして表示されることがあります。

このような場合は、以下の手順に従ってください。

• ファイルを保存するには、ブラウザの [名前を付けて保存] オプションを使用します。これには通常、Ctrl+S（Windows/Linux の場合）または Cmd+S（Mac の場合）を押します。
• 元の名前に .txt 拡張子が付いた形式（例: SALES_data.txt）でファイルを保存してください。

Google カレンダーに予定を追加する

1. 同じシークレット ウィンドウで新しいタブを開き、calendar.google.com で Google カレンダーを開きます。ポップアップ メッセージが表示されたら、同意するかそのまま閉じます。

2. 右上隅にある円形のプロフィール アイコン（「s」と表示される場合もあります）をクリックし、自分の Qwiklabs 受講者アカウント（student-...@qwiklabs.net）で認証されていることを確認します。

3. Google カレンダーの左上にある [+ 作成] をクリックし、プルダウン メニューから [予定] を選択します。

4. 表示された予定の作成ウィンドウで、次の操作を行います。

   • 予定のタイトルを「Cymbal Foods - Marketing Strategy Meeting」に設定します。
   • 現在の時刻から 1 時間以上後の時刻を開始時刻として設定します。
   • （省略可）必要に応じて、他の関連する詳細情報を追加します。

5. [保存] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Google ドライブと Google カレンダーにコンテンツを追加する

タスク 2. Gemini Enterprise アプリケーションを作成する

このセクションでは、Gemini Enterprise アプリケーションを作成し、ID プロバイダとして Google Identity を設定することによって、エンタープライズ環境内で初回限りの構成を行います。

Gemini Enterprise を構成する

1. Google Cloud コンソールの上部で「Gemini Enterprise」を検索してクリックし、Gemini Enterprise ランディング ページに移動します。

2. [Gemini Enterprise] カードで、[30 日間の無料トライアルを始める] をクリックします。

3. Gemini Code Assist API を有効にするよう求められます。[続行して API を有効にする] をクリックします。

4. [作成] ページにリダイレクトされたら、[アプリ名] を「Cymbal Foods - Gemini Enterprise」に設定します。

5. [ロケーション] で [グローバル] を選択します。

6. [作成] をクリックします。

Gemini Enterprise アプリが作成されました。次のようなページが表示されます。

7. [ID を設定する] をクリックします。

8. [Google Identity を使用する] を選択し、[Workforce Identity を確認する] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 AI アプリケーションの ID プロバイダを構成する。

タスク 3. データストアに接続する

このセクションでは、データストアを作成して、Gemini Enterprise アプリケーションの情報ソースを定義します。これらは、Gemini Enterprise が Google ドライブ、Cloud Storage、Google カレンダーなどのデータにアクセスし、インデックスに登録して検索可能にするための重要な接続であり、AI アシスタントの動作に必要なコンテンツを提供します。Google ドライブ、Cloud Storage、Google カレンダー用に、3 つのデータストアを作成します。

Google ドライブのデータストアを作成する

1. Gemini Enterprise アプリケーションのメニューで、左側のナビゲーション パネルから [接続されたデータストア] を選択します。

2. [新しいデータストア] を選択します。

3. [Google ドライブ] カードを見つけて、[選択] をクリックします。

4. [同期するドライブを選択] で、[すべて] を選択します。

注: Gemini Enterprise ではデータソース全体での情報検索が支援されますが、追加のアクセス権が付与されるわけではありません。アクセスできるのは引き続き、ドライブですでに権限が付与され自分と共有済みのドキュメントのみです。また、自分のドキュメントのうち、他のユーザーがアクセスできるのは、そのユーザーに対して共有済みのドキュメントのみです。

5. [続行] をクリックします。

6. デフォルトのリージョン グローバル をそのまま使用し、データストアの名前を「Google Drive」にします。

7. [作成] を選択します。

Google カレンダーのデータストアを作成する

1. 前のタスクと同じ手順で、Google カレンダーのデータストアを作成します。名前は「Google Calendar」にします。

Cloud Storage のデータストアを作成する

1. Gemini Enterprise アプリケーションのメニューで、左側のナビゲーション パネルから [接続されたデータストア] を選択します。

2. [新しいデータストア] を選択します。

3. [Cloud Storage] カードを見つけて、[選択] をクリックします。

4. データ型として [非構造化ドキュメント（PDF、HTML、TXT など）] を選択します。

5. [同期の頻度] で [1 回限り] を選択します。

6. 最後に、[参照] を選択して バケット内のサブフォルダに移動し、Cloud Storage バケット内の gemini-enterprise-cloud-storage フォルダを選択します。

7. [続行] をクリックします。

8. デフォルトのリージョン グローバル をそのまま使用し、データストアの名前を「Cloud Storage」にします。

9. [作成] を選択します。

10. 3 つのデータストアが [Gemini Enterprise] > [接続されたデータストア] パネルに表示されます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Google ドライブ、カレンダー、Cloud Storage のデータストアを作成する。

タスク 4. Gemini Enterprise エージェントを操作する

Cymbal Foods Gemini Enterprise アプリケーションが完全に構成され、データに接続されたので、その機能を実際に使ってみましょう。このタスクでは、エージェントと直接やり取りして、アップロードしたドキュメントの検索、特定の情報の抽出、内容の要約、さらにはマルチエージェントのアイディエーションなどを実行する機能をテストします。ハンズオンのアクティビティによって、Gemini Enterprise が組織内の情報検索とタスク管理をどのように変えるのかを体験します。

注: データストアのインデックス作成が完了するまでに 5～10 分かかることがあります。Gemini Enterprise アプリケーションにソースが表示されない場合は、数分待ってからもう一度お試しください。

1. [Gemini Enterprise] ページで、[概要] タブをクリックします。

2. [Gemini Enterprise に移動] を選択して、アプリケーションを開きます。使用するデータストアによって表示内容は異なりますが、ホームページは次のようになります。

   

3. このホームページは、各ユーザーにとって最も有用なコンテンツや予定に簡単にアクセスできるように設計されています。次のセクションがあります。

   • エージェント: Google 提供のエージェントを使用するか、独自のエージェントを作成して、リサーチやアイデアの練り上げなどのタスクに役立てます。
   • アイデアの生成: 複数のエージェントを使って、マルチエージェント アイディエーション セッションを作成します。
   • NotebookLM: AI を活用したリサーチと資料作成のアシスタント。アップロードされたソースを使うことで最も効果的に機能します。
   • Deep Research: Gemini のエージェント機能。ユーザーの代わりに数百のウェブサイトを自動的に参照し、得られた結果を分析して、優れた詳細なレポートを数分で作成します。
   注: データストアのインデックス作成がまだ完了していない場合、ファイルにアクセスできるようになるまでに多少の時間がかかることがあります。

4. 検索バーに次のプロンプトを入力します。

Give me an update on our latest marketing data.

5. 次のような回答が返されます。

   

注: 回答がない場合は、更新してクエリを再度送信してください。

6. フォローアップとして、次のように質問します。

What products were in the March newsletter?

Gemini Enterprise AI アシスタントは、マルチモーダル プロンプトを処理することもできます。

7. 左上にある [新しいチャット] ボタンをクリックして、新しいチャットを開始します。

8. 検索バーで [会話を充実させる] ボタンをクリックし、[内部ソースを検索] を選択します。

9. 次のプロンプトを入力します。

Summarize the customer sentiment pie chart.

次のような回答が返されます。

注: アップロードした円グラフの画像ファイルをエージェントが見つけられない場合は、クエリを再度実行する必要があります。

10. 左上にある [新規] ボタンをクリックして、新しいチャットを開始します。

11. 次のプロンプトを入力します。

What meetings are on my agenda today? What do I need to have prepped for them?

回答を確認します。Google カレンダーのデータストアが設定されているため、AI アシスタントは予定を把握しており、必要な情報を準備するためのサポートを行えます。

マルチエージェント アイディエーション

このセクションでは、アイデアの生成エージェントを使用して、販売プレゼンテーション用のマルチエージェント アイディエーション セッションを作成します。

1. Google Gemini Enterprise のロゴをクリックして、ホームページに戻ります。

2. [アイデアの生成] をクリックします。

3. [アイデアの生成] プロンプトに次のように入力します。

Help me brainstorm a new marketing campaign for Gen-Z customers based on our latest products.

概要レベルのプレゼンテーション提案が生成されます。

4. 提案を確認し、下にスクロールして [セッションを開始] をクリックしてアイデアの生成を開始します。

セッションが開始され、AI エージェントのチームがアイデアを次々と生み出しています。セッションはいつでも表示して操作できますが、最初のアイデアが表示されるまでに数分かかることがあります。

アイディエーション セッションがバックグラウンドで完了するのを待っている間に、ラボの次の手順に進み、後で結果を確認できます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Gemini Enterprise エージェントを操作する。

タスク 5. Deep Research エージェントを使用する

このセクションでは、Deep Research エージェントを使用して、AI を活用したリサーチ、レポート、音声要約により詳細な分析情報を取得します。

1. Google Gemini Enterprise のロゴをクリックして、ホームページに戻ります。

2. 左側のナビゲーション メニューで、[Deep Research] を選択します。

3. 次のプロンプトを入力します。

Research the latest marketing tips and tricks that food companies are using, and generate a list of actionable steps our company can take to improve our current marketing strategy.

エージェントがリサーチプランを考案します。

4. 下にスクロールして [リサーチを開始] をクリックし、タスクを開始します。

注: Cymbal Foods は架空の会社であるため、現在のマーケティング戦略の内部データは現実のものではなく、正確でもありません。このタスクの目的は、Deep Research エージェントの有用性と機能を示すことです。

完了するまでに数分かかります。このまま待機することも、ラボのタスクを続行し、生成されたレポートのステータスを後で確認することもできます。5～10 分ほどでリサーチ レポートが完成し、次の概要と音声解説が表示されます。

タスク 6. NotebookLM による対象を絞った分析を行う

ここまでのタスクでは、会社の情報にアクセスして専門的な AI エージェントを活用するための包括的なプラットフォームである Gemini Enterprise について見てきました。ここからは、NotebookLM について詳しく説明します。これは特定のドキュメント コレクションを使用して、対象を絞ったリサーチ、詳細な分析、意味の解釈を行うためのツールです。NotebookLM は、パーソナル リサーチ アシスタントとして機能します。ユーザーは、選択したソースをアップロードして、詳細な質問をしたり、要約を生成させたり、情報を合成させたりできます。AI の回答はすべて、ユーザーが提供した資料によって直接グラウンディングされます。

Cymbal Foods の場合、従業員が NotebookLM を使用して特定の販売レポートと顧客のフィードバック傾向を詳細にレビューしてから、新製品の提案やマーケティング戦略のドラフトを作成するといったユースケースが考えられます。このタスクでは、新しいノートブックを作成し、テキスト バージョンの Cymbal Foods データファイルをソースとして追加します。そして、NotebookLM を操作してこのキュレートされたコレクションから分析情報を取得します。

Cymbal Foods 分析ノートブックを作成する

1. Cymbal Foods の Gemini Enterprise アプリのホームページで、左側のナビゲーション パネルの [NotebookLM] をクリックします。

2. NotebookLM のホームページで [+ ノートブックを新規作成] ボタンをクリックして、対象を絞った分析のプロジェクトを開始します。

3. [ソースを追加] ダイアログが表示され、NotebookLM が分析に使用するドキュメントを選択できるようになります。次のような画面が表示されます。

4. ローカル テキスト ファイルをソースとしてアップロードする:
   • [ソースを追加] ダイアログで、[ファイルを選択] オプションを見つけてクリックします。
   • 次の .txt ファイル（タスク 1 でダウンロードしたもの）を選択します。
     • SALES_data.txt
     • customer_feedback.txt
     • MARKETING_data.txt
   • [開く] ボタンをクリックして、これらのファイルを NotebookLM ノートブックのソースとして追加します。
   • 選択したソースの処理が完了するまで待ちます。準備が整うと、ノートブックに表示されます。

NotebookLM のインターフェースは次のようになります。

NotebookLM でソースを操作する

Cymbal Foods のデータがノートブックに読み込まれたので、対象を絞った質問をして内容を調べられるようになりました。

1. NotebookLM のインターフェースには通常、追加したソースの一覧（多くの場合、画面の左側）、中央にはチャット セクション、メモと音声解説用に Studio セクションが表示されます。

2. NotebookLM に資料に基づいて回答可能な質問をする: チャットの入力バーに質問を入力します。NotebookLM は、この特定のノートブックにあらかじめアップロードされたドキュメントの内容のみに基づいて回答を生成します。以下のプロンプトを試します。

   • クエリ 1: What audience did the Spring Cookie Promotion target?
   • クエリ 2: Summarize the key themes from the customer_feedback.txt regarding products that had sales figures reported in Q1 2025 in the SALES_data.txt.
   • クエリ 3: Are there any marketing campaigns in MARKETING_data.txt that correspond to products with significant customer feedback or notable sales trends from the other documents?
   • クエリ 4（単一のドキュメントに関する一般的な質問）: What are the top 3 most frequently mentioned positive aspects in the customer_feedback.txt?

NotebookLM が回答をどのように作成するかを確認します。アップロードしたテキスト ファイルから情報が直接取得されていることが明らかであるはずです。NotebookLM を含むグラウンディング機能を備えた AI ツールの多くは、引用を示したり、回答の生成に使用したソーステキストをハイライト表示したりします。これらは、情報の事実確認を行ったり、ドキュメントの元のコンテキストまで戻って参照したりするために役立ちます。NotebookLM は、繰り返し情報を確認できるよう設計されています。フォローアップの質問をして、特定のポイントをさらに掘り下げることができます。

これは、より広範な Gemini Enterprise 検索（接続されているすべてのデータを対象にクエリを実行）や、特定のプログラムされた手順に基づいて動作する専門のデータ アナリスト エージェントとは異なります。NotebookLM は、詳しく調べたい任意のソースのコレクションを扱うための柔軟な環境を提供します。

NotebookLM の主な機能の一つは、AI の回答、ソースから抜き出した重要な文章、自分の考えなどを、ノートブック内に「メモ」として保存できることです。これにより、体系的な理解を構築し、レポートや今後の作業に必要な資料を収集できます（「メモに追加」などのオプションや専用のメモパネルが表示されている場合は、少し操作してみてください）。

NotebookLM は、テキストによる要約や Q＆A に加え、「音声解説」機能を通じて、ソースから得た情報をもとに革新的な方法で解説を合成します。これにより、ノートブックに追加したドキュメントにもとづく重要な分析情報やテーマについて、ポッドキャストのような音声解説を生成でき、資料を別の方法で確認して理解することができます。

3. [Studio] セクションで、[音声解説] の [生成] をクリックします。

4. 聴いて振り返る: 音声解説が生成されたら、聴いてみましょう。アップロードした Cymbal Foods のドキュメントから、この機能がメインテーマをどの程度正確につかめているかを確認します。要点をすばやく把握したり、テキストを読むことが難しい状況で資料を確認したりするために、この音声形式がどのように役立つかを考えてみてください。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 NotebookLM による対象を絞った分析を行う。

5. 探索を継続する（任意）:

   このラボの NotebookLM と Gemini Enterprise の主な演習はこれで完了です。時間に余裕がある場合は、この機会に両方のツールをさらに深く掘り下げて試してみることをおすすめします。

NotebookLM:

• さまざまな質問を試す: サンプルクエリにとどまらず、NotebookLM に、（テキストのみに基づいた）比較を依頼したり、潜在的な影響を尋ねたり、ドキュメントにある例を使用してコンセプトを説明するよう依頼したりしてみてください。
• メモ機能を使ってみる: 「メモ」機能についてさらに詳しく調べてみましょう。より体系的に理解するために、重要な AI の回答を保存したり、ソースからの重要な引用をメモに抽出したり、独自の注釈を作成したりしてみてください。
• 他の機能を試す: NotebookLM のインターフェースで、質問の候補やさまざまなビューなど、利用可能な他の機能を探し、それらが分析にどのように役立つかを確認してください。

Gemini Enterprise アプリ:

• 一般的な AI アシスタント: デプロイした Cymbal Foods - Gemini Enterprise アプリのメインの検索 / チャット インターフェースに戻り、さまざまなクエリや複雑なクエリを試してみてください。たとえば、異なるデータストアに存在する情報について、「Are there any marketing campaigns for products that have recent customer feedback entries in Drive, and do any of these align with upcoming calendar events?」（ドライブに、最近お客様からのフィードバックが入力された商品のマーケティング キャンペーンはありますか？また、そのいずれかのキャンペーンは、今後のカレンダーの予定に合っていますか？）と尋ねて比較してみてください。
• Z 世代向けキャンペーンのアイデアを確認する: アイデアの生成セッションに戻り、AI エージェントのチームが作成したマーケティング コンセプトを確認します。
• Deep Research の結果を分析する: Deep Research エージェントに戻り、詳細なレポートと実用的な分析情報を確認します。
• 事前構築済みエージェントを調べる: Gemini Enterprise アプリのホームページの [エージェント] セクションで、Google が提供するサンプル エージェントが一覧に表示されていれば、それらを操作して機能を確認してください。

このように自主的に探索することで、学習した内容を定着させ、エンタープライズ情報の管理と理解におけるこれらの強力な AI ツールの可能性をさらに発見できます。

お疲れさまでした

これで完了です。Google Gemini Enterprise をデプロイし、その機能を詳しく確認しました。このラボでは、データストアを構成し、さまざまなエージェントを操作して検索と要約を行い、NotebookLM を使用して対象を絞ったドキュメント分析（音声解説の生成も含む）を実施しました。これらの実践的なスキルは、Google の高度な AI によって企業内のナレッジを活用し、意思決定を効率化するうえで大きく役立ちます。

次のステップと詳細情報

Gemini Enterprise の詳細については、以下のページをご覧ください。

• Gemini Enterprise の概要
• Gemini Enterprise クイック スタート
• Gemini Enterprise のコンセプト

マニュアルの最終更新日: 2025 年 11 月 28 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 11 月 28 日

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