第一回はこちら
https://qol-qow-lab.com/ai-child-rearing1/
今回は、実際にNotebookLMに子育てにかかわる資料をインプットしていきます。
そもそものNotebookLMのインストールに関しては以下を参照。
2026年4月の出産に向け、準備を進める中で最初にぶつかった大きな壁。それは、育児に関する「制度とお金」の複雑さです。
「育休を取ろう」と決めたはいいものの、調べてみると『出生時育児休業給付金（産後パパ育休）』や『育児休業給付金』など、似たような名前の制度が並びます。厚生労働省やハローワークの公式サイトには膨大なテキストが並び、正直なところ、どの資料のどこを読めば「自分にとっての正解」に辿り着けるのか、途方に暮れてしまいました。
そこで今回は、NotebookLMを「育児の副操縦士」にするための最初の実践として、これら複雑な制度資料のインプットと構造化に挑戦しました。
一次情報を「ソース」として集める
AI開発に携わる身として、最も気をつけたのは**情報の「鮮度」と「信頼性」**です。SNSのまとめ記事や個人のブログではなく、あえて以下の「一次情報（公式ドキュメント）」を直接集めました。
- 厚生労働省の最新リーフレット： 2022年以降の改正法に対応した「産後パパ育休」のガイドPDFなど。
- 自治体の手続きガイド： 出生届や児童手当など、居住地独自のルールが書かれた資料。
これらをNotebookLMに放り込むことで、AIに「我が家のルール」というドメイン知識を学習させます。Web検索との最大の違いは、『情報の範囲を限定（グラウンディング）』できること。ネットの海からではなく、僕が信頼して選んだ資料の中からのみ回答を生成させるため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを最小限に抑えられます。
ポイント: WebサイトのURLを直接入れることもできますが、あえてPDFをダウンロードしてインプットすることで、特定のバージョンの資料に基づいた正確な回答を担保します。
「ただのPDF」を「動くマニュアル」に変える
NotebookLMへのインプットは非常にシンプルです。
Googleドライブ経由、あるいはPDFを直接ドラッグ＆ドロップするだけ。
筆者は引用元が分かりやすいよう、”出生後休業支援給付金.pdf”のようにファイル名を整理してアップロードしました。
資料を読み込ませた直後、筆者が投げかけた最初の問いはこうです。
「『出生時育児休業給付金』と『育児休業給付金』について、申請時期・受給要件・支給額の計算方法を比較表にしてまとめてください」
結果は驚くべきものでした。複数のPDFを跨いで情報を抽出し、一瞬で整理された比較表が生成されたのです。
判断を加速させる「コンテキスト」の力
公的な資料は、正確性を期するためにどうしても記述が冗長になりがちです。しかし、NotebookLMにそれらを「コンテキスト（背景）」として与えることで、AIは強力な専門家へと変貌します。
これまでのように、「ええと、あのPDFの3ページ目に何て書いてあったっけ……」と探し回る時間は必要ありません。NotebookLMに問いかければ、数秒でソース（根拠となるページ）と共に答えが返ってきます。
情報はただ「持っている」だけでは意味がありません。 重たいPDFの束を、自分を助けてくれる「生きた知恵」に変換できたことで、モヤモヤしていた育休への道筋が、一気にクリアなタスクへと変わりました。
「指示待ち」を卒業するための第一歩
「制度を完璧に把握している」という状態は、パートナーに対する大きな安心材料になります。 「会社に確認してみるよ」ではなく、「資料と規定を照らし合わせた結果、こうなるよ」と即座に答えられること。この積み重ねが、妻との信頼関係を築く一歩になると信じています。
4月の出産まで、残り時間は限られています。 次回は、この制度情報をベースに、さらに踏み込んで『育休中のタスクリスト作成』をNotebookLMと共に作成した過程をお伝えします。
