セットアップ トレンド
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2025.11.28 10:00
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Amazon Ads様主催のMY GAMING SETUPという企画でデフゲーマー用のゲーミングセットアップの提案をePARAでさせていただきました。
11月28日夕方からのらいじんさんの配信に私も少し出させていただく予定で今から緊張しております。好きなものはスプリットプッシュとスーパー頭突きです。
11/29(土)・30(日) Amazon Ads主催「MY GAMING SETUP」においてePARAがデフゲーマー向けセットアップづくりを監修 https://t.co/z7aOATkqap #PR November 11, 2025
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@bunsadak この頃はピンク×黒を基調にした服装が多かったですが最近は黒がメインのセットアップを着ている子が多い印象です。また当時よりも小中学生など低年齢の地雷系が増えていたり地雷系アイテムが身近な店で手頃に買いやすくなったためかハイブラを沢山身につけている子も減っている印象です November 11, 2025
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ご提案のワークフロー(Geminiを「起案者(Drafter)」、NotebookLMを「監査役(Auditor)」として機能させる方法)は、現在の生成AIの特性(Geminiの文章構成力と、NotebookLMのソースに基づく回答精度)を組み合わせた非常に有効なアプローチです。
以下に、具体的な構築フローと、各段階でのプロンプトエンジニアリングのポイントを解説します。
前提:セキュリティと機密保持(最重要)
具体的事件の資料を扱う際、以下のルールを徹底してください。
* 匿名化(Anonymization): 固有名詞(依頼者名、相手方名、住所、具体的な会社名など)はすべて「A」「B」「甲」「乙」などの記号に置換してから入力してください。
* 学習設定の確認: * Gemini: 個人版(無料/Advanced)の場合、設定で「Gemini アプリ アクティビティ」をオフにするか、Google Workspace等のエンタープライズ版(データが学習利用されない契約)を使用することを強く推奨します。
* NotebookLM: 現時点では、ユーザーの個人的なソースデータはモデルのトレーニングに使用されない仕様ですが、念のため機密情報の直接入力は避け、匿名化データを使用してください。
STEP 1: Geminiによる「訴状・準備書面」の起案
まずはGeminiに、事実関係を整理させ、ドラフトを作成させます。
1. 入力データの準備
事件記録(陳述書、契約書、時系列表など)をテキストデータ化し、匿名化処理を行います。
2. Geminiへのプロンプト(指示)
Geminiには「法的な構成要件」を意識させる指示を出します。
> プロンプト例:
> あなたは倭国の民事訴訟に精通した弁護士です。以下の【事実関係】に基づき、被告に対する【請求の趣旨】を実現するための「訴状」の構成案(請求の原因および予想される反論への再抗弁を含む)を作成してください。
> 制約条件:
> * 文体は倭国の裁判実務に則った「である」調。
> * 要件事実論(主要事実の摘示)を意識すること。
> * 感情的な記述は避け、論理的に構成すること。
> 【事実関係】
> (ここに匿名化した事実、時系列、証拠の概要を貼り付ける)
> 【法的根拠】
> (適用したい条文や判例があれば明記。なければ「適切な法的構成を提案せよ」とする)
>
STEP 2: NotebookLMのセットアップ(監査環境の構築)
NotebookLMは「アップロードされたソースのみに基づいて回答する(Grounding)」特性があるため、ここに**「信頼できる正解データ」**を投入します。
1. ソースのアップロード
以下の資料をPDFまたはテキスト化してNotebookLMのノートブックに追加します。
* Geminiが作成した起案書(STEP 1の出力)
* 関連条文(e-Gov法令検索などから条文テキストを取得)
* 信頼できる解説・文献(ここが重要です)
* 当該事件類型に関連するコンメンタール(解説書)の該当箇所スキャンデータ
* 関連する最高裁判例の全文(裁判所サイトからDL)
* 省庁のガイドラインや実務解説記事(信頼できる法律事務所の公開記事など)
STEP 3: NotebookLMによる「起案チェック・校閲」
NotebookLMに対し、アップロードした「信頼できる文献(ソース)」と「Geminiの起案」を突き合わせる指示を出します。
> プロンプト例 1:論理矛盾のチェック
> ソースに含まれる「Gemini作成の訴状案」を、同時にアップロードされている「関連法令」および「解説文献」と照らし合わせてレビューしてください。以下の点を指摘してください。
> * 法的根拠(条文・判例)の引用に誤りはないか。
> * 要件事実の主張において、不足している要素(欠落している主要事実)はないか。
> * ソース内の「解説文献」の基準に照らし、主張自体に無理がある(認められにくい)論点はあるか。
>
> プロンプト例 2:予想される反論の洗い出し
> ソース内の判例や文献に基づき、この訴状案に対して相手方が行ってくると予想される「有力な反論」を3つ挙げ、それに対する再反論の材料をソース内から探してください。
>
STEP 4: 最終調整(人間の介入)
AI間の連携だけでは、最新の裁判所の運用(書式の細かなルールや、ローカルルール)や、事実認定の微細なニュアンス(証拠の信用性評価など)まではカバーできません。
* NotebookLMが指摘した「法的欠落」や「矛盾点」を人間が確認し、修正します。
* 最終的な書面化(Wordへの流し込み、証拠番号の付番など)を行います。
まとめ:このワークフローの利点
* Geminiの役割: ゼロからの文章生成、時系列の整理、ラフな構成案の作成(発散・生成)。
* NotebookLMの役割: 幻覚(ハルシネーション)の防止、特定の文献に基づいた厳密なチェック(収束・検証)。
Gemini単体では「もっともらしい嘘(存在しない判例など)」をつく可能性がありますが、NotebookLMに「アップロードした資料のみを根拠にせよ」と制約をかけることで、そのリスクを大幅に低減できます。 November 11, 2025
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@xxx ありがとうございます🖤Honey Cinnamonのエコファーカラーツイードセットアップです♡とっても可愛くてお気に入りでした🐈⬛𐙚⸝⸝꙳
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え、アレキサンダーワンの白セットアップ、かわいすぎ!ロゴ入りウエストバンドってのが最高。誰か着て映画見に行こ!
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