これまで4回にわたり、Google Apps Script（GAS）とAIを組み合わせた「情報収集パイプライン」の構築を進めてきた。
- 【実践編1】 全体構想と構築ロードマップの策定
- 【実践編2】 GAS + AI Studioによる情報収集基盤の準備
- 【実践編3】 Gemini API連携によるニュース自動要約のコアロジック実装
- 【実践編4】 clasp導入によるモダンなGAS開発環境の構築
最終回となる今回は、このシステムでGoogleドライブに蓄積された「要約済みテキスト」をNotebookLMに読み込ませ、多様なスタイルでインフォグラフィック（図解）として視覚化する工程を解説する。
Step 1: 蓄積されたドキュメントのインポート
まず、これまでのシステムでGoogleドライブに自動保存された、要約済みドキュメントをNotebookLMに読み込ませる。
- NotebookLMを開き、新しいノートブックを作成する。
- 「ソースの追加」からGoogleドライブを選択し、本システムが生成した最新のマークダウンファイルを選択する。
- NotebookLMが内容を解析し、ソースに基づいた対話準備が整うのを待つ。
Step 2: スタイルの指定
ここで重要なのNotebookLMのチャット機能を使い、情報の構造を視覚化するための指示を出す。
【理想的なプロンプトの考え方】 本来、プロンプトは情報の性質に合わせて使い分けるのがベストだ。
- 技術の対比を強調するなら「アニメスタイルでサイバーパンク風に」
- 信頼性を重視するなら「ミニマルでモダンなビジネス図解に」
- 柔らかく伝えたいなら「カワイイ雰囲気のイラストを交えて」
それっぽいことを書いたが、実は毎回そこまで深く考えておらず、その日の気分で適当に指示を投げているのが実態だ。 それでもNotebookLMは文脈を汲み取り、それらしい形に仕上げてくれる。まずは「ガチャを回す」ような感覚で、気楽にスタイルを指定してみるのが、この工程を長く楽しむコツかもしれない。
Step 3: インフォグラフィックの生成と活用
NotebookLMが生成した構成案をもとに、最終的なビジュアルを完成させる。
AIによって構造化されたテキストや画像生成用のプロンプトを活用することで、自分だけのオリジナルな図解が手に入る。毎回異なるスタイルを試行錯誤することで、同じ情報でも全く異なる「見え方」や「気づき」が得られるのが、このステップの面白さだ。
Step 4: 実践の振り返りと情報の「資産化」
全5回を通じて構築したこのシステムは、以下のサイクルを回し続けるための基盤となる。
- 環境準備: APIキー取得とGASのセットアップ（実践編1）
- 収集: RSS情報の自動取得と保存（実践編2）
- 咀嚼: Gemini APIによる自動要約（実践編3）
- 改善: claspによるモダンな開発環境の維持（実践編4）
- 視覚化: NotebookLMによる情報のインフォグラフィック化（実践編5）
これは単なる「ニュースまとめ」ではない。AIの力を借りて情報を多角的に分析し、自由なスタイルで表現して発信し続けることで、情報は初めて「自分自身の資産」へと変わっていく。
【補足】GASの制約とGoogle AI Studioの無料枠に関する記録
全5回の実践編を経てシステムは完成したが、実際に運用を続ける上で避けて通れない「技術的制約」と「リソースの上限」について、補足として記録しておく。
1. Google Apps Script（GAS）の主な制約
GASは無料で利用できる強力な環境だが、インフラとしての制限がいくつか存在する。
- 実行時間の制限（6分間の壁）: 1回のスクリプト実行は最大6分まで。大量のRSSフィードを一気に取得したり、複雑な要約を連続して行うと、この制限に達して強制終了する。
- トリガーの実行時間: 1日あたりの総実行時間は、無料アカウントの場合合計で「90分/日」まで。頻繁にトリガーを回す場合は注意が必要。
- URL Fetchの制限: 外部API（Gemini API等）を叩く回数やデータ量にも上限があるが、個人ブログの要約レベルであれば、通常ここがボトルネックになることは稀である。
2. Google AI Studio（Gemini API）の無料枠と仕様
2026年現在、無料枠（Free Tier）の利用にはいくつかの条件と制限が課されている。
| 項目 | 無料枠（Free Tier）の目安 |
| 対象モデル | Gemini 2.5 Flash / Pro（時期により変動） |
| レート制限 | RPM（1分間のリクエスト数）: 15回程度 RPD（1日のリクエスト数）: 50回〜500回程度 |
| データ利用 | 入力データはGoogleのモデル改善に利用される可能性がある |
| 料金 | 0円（要APIキー取得） |
注意点: 無料枠で利用する場合、入力したデータが学習に利用される可能性があるという規約には留意しておく必要がある。機密性の高い情報を扱う場合は、有料の「Pay-as-you-go（従量課金）」プランに切り替え、データのプライバシー保護設定を有効にすることを推奨する。
3. 実務的な回避策と運用のコツ
制限内で安定して運用するための、現時点での最適解は以下の通り。
- 実行時間の回避: 一回の実行で処理するRSSの記事数を制限する。未処理のデータが多い場合は、トリガーを分割して少しずつ処理を進める。
- クォータエラー（429エラー）対策: APIのレート制限に引っかかる場合は、スクリプト内で
Utilities.sleep()を使い、リクエスト間に数秒の待機時間を設ける。 - モデルの使い分け: 単純な要約には軽量な「Flash」モデルを使い、高度な分析が必要な場合のみ「Pro」モデルを呼び出すように出し分けることで、1日のリクエスト上限（RPD）を節約できる。
