無料のGoogle製AI「NotebookLM」に、スロットの出玉データを読ませて設定狙いの下調べをする方法を、スマホアプリで0からやる手順でまとめました。
NotebookLMはスロットの設定狙いに使えるのか
NotebookLMは「自分が入れた資料だけ」を根拠に答える無料のGoogle製AI。出玉データを渡せば、その範囲だけで分析してくれます。たとえば——
- マイホールの直近60日分を入れて「この2ヶ月で差枚が伸び続けている機種は？」
- **7のつく日（7日・17日・27日）**だけ抜き出して「その日に強い機種・台番号は？」
- 複数店舗で「同じ機種でも店舗で傾向が違う？」を比較
- 取材日の結果で「機種にバラける取材か、特定機種に寄る取材か」を整理
精度は入れるデータの質でほぼ決まります。
NotebookLMアプリの始め方（iPhone・Android／無料）
- アプリを入れる — App Store（iPhone）/ Google Play（Android）で「NotebookLM」（Google公式・iOS17+/Android10+）
- Googleアカウントでログイン — Gmail等のアカウントでOK
- ノートブックを新規作成 — 「＋」で空のノートブックを用意
NotebookLMに入れるべきデータ3種類
| データ種別 | 中身 | 何が分かるか |
|---|---|---|
| 日別店舗実績 | 店舗ごとの差枚・G数・BB/RB回数 | 店舗全体の出る/出ないの傾向 |
| 機種別実績 | 機種×台番号×日付×差枚 | どの機種・どの台が動いていたか |
| 取材データ | 取材名・店舗・公約 | どの取材日が狙い目になりやすいか |
この3つが揃うと「取材日にどの機種・台が動いたか」が横断で読めます。CSVかGoogleスプレッドシートで、1行目に見出し（日付・店舗・機種・台番号・差枚・G数）を付けると精度が上がります。
実際の投入手順（アプリ版・ここが要注意）
アプリが取り込めるのは PDF・Webサイト・YouTube・音声・コピーしたテキスト の5種類。CSVの直接アップロードはアプリ非対応（PCブラウザ版だけ）。なので——
- 方法A：コピーして貼る（手軽） — CSVの中身をコピー →「ソースを追加」→「コピーしたテキスト」。数百行ならこれが一番ラク。
- 方法B：PDF化して取り込む（表が見やすい） — CSVを「共有/プリント → PDF保存」→「ソースを追加」→「PDF」や共有ボタンでNotebookLMへ。
そのまま使えるプロンプト例（コピペOK）
範囲と出力形式を指定すると精度が上がります。そのまま使える例——
- 「直近7日で平均差枚がプラスの機種を上位10件、差枚順の表で」
- 「取材日に絞って、差枚が伸びた機種と台番号を一覧に」
- 「機種ごとにG数と差枚をセットで集計。回ってないのに差枚だけ多い台は除外」
- 「同じ機種で店舗ごとの平均差枚を比較。どの店が相対的に強い？」
- 「公約と実績を照らして、公約どおりの傾向が出てるか根拠の数字つきで」
- 「7のつく日（7日・17日・27日）だけ見て、強かった機種・台番号と傾向を」
コツは**「根拠の数字つきで」「除外して」「表で」と土台と形式を指定すること。「7のつく日」はAIが自動計算しない**ので、7日・17日・27日と具体的に指定します。
AIが推測で外す時の対処（ハルシネーション対策）
NotebookLMは資料にない内容を推測で返すことがあります（ハルシネーション）。お金が絡むので慎重に——
- 数値は確定データで裏取り（AIの「たぶん高設定」より実数）
- 「根拠の行を見せて」と聞く。出せないなら推測の可能性大
- 「出てる台は？」よりG数と差枚をセットで見る
- 結論は仮説として扱い、最終判断は自分の目で
NotebookLMは「数えるAI」ではなく「読むAI」。集計は元データに任せ、AIには傾向の要約をさせるのが安全です。
"集める30分"をゼロにする方法
NotebookLM分析のいちばんの手間は分析ではなく**"データを集めて整える"前工程**。アナスロのURLを何日分も集めて表に整えて…で力尽きがちです。
**スロマップAIのCSV/XLSXエクスポート（MIDDLE）**は、ここを肩代わりします。
- マイホールの日別実績・機種別実績・取材データを構造化済みCSVで毎日自動更新
- 機種×台番号×日付の見出し付きなので、DLしてそのまま投入できる
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