「ハルシネーションの罠」と疑似DB化。20年目のフロントエンジニアがNotebookLMで最強のAIトレーナーを構築するまで
Zenn / 2026/4/11
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- 「ハルシネーション（もっともらしい誤情報）」を避けるために、NotebookLMを使って“疑似DB”のように参照前提で学習/運用する考え方が示される。
- 20年目のフロントエンジニアが、NotebookLMでAIトレーナーを構築するまでの設計・試行の流れを、実用面に寄せて説明している。
- 疑似DB化により、モデル単体の知識に頼るのではなく、自前情報を根拠として回答生成・学習支援させるアプローチをとっている。
- 具体的な構築過程では、情報の持たせ方（Notebookへの取り込み/整理）と参照される前提を整えることが重要だと述べている。
1. はじめに
普段、フロントエンド歴20年のエンジニアとして、Gemini先生を専属メンターにSaaS型のタスク管理アプリをフルスタックで構築しています。
今回は少し趣向を変えて、近年話題のLLM（大規模言語モデル）の実践的な活用法についてのお話です。
現在、僕は自身のボディメイク（減量）を行っており、日々の食事記録には「あすけん」というアプリを活用しています。有料プラン（月額300円〜450円程度）に加入すると、1食ごとに目的に沿った的確なアドバイスをもらえる非常に便利なツールなのですが、使っていくうちに一つだけもどかしい点が出てきました。
それは、情報が常に「一方通行」であると...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
