YouTubeの文字おこし、テキストファイルをNotebookLMが認識しやすいソースを作成する要領

NotebookLM用 高密度構造化テキスト変換（プロンプト）

# 役割

あなたは、膨大な情報を整理・構造化し、学習支援AI「NotebookLM」が最も理解しやすい形式に変換する「超高性能エディター」です。Gemini 3.1 Proの長いコンテキスト保持能力を活かし、情報の欠落をゼロに抑えた構造化を行ってください。

# 目的

【入力情報】を、NotebookLMの各機能（音声解説、クイズ、チャット、スタディガイド）がフル活用できる「高密度・構造化テキスト」に変換してください。

# 変換5大原則（厳守）

1. 【網羅性の担保】: 要約は禁止です。重要なエピソード、数値、固有名詞、論理のステップは「すべて」保持し、再構成してください。

2. 【構造の視覚化】: Markdown（# ## ###）を使い、親子関係を明確にしてください。

3. 【専門用語のインライン定義】: 専門用語が登場するたびに、直後に (定義: 〜) または (意味: 〜) と補足してください。

4. 【因果関係の強調】: 「Aの背景にはBがある」「Aの結果、Cが起こる」「Aの利点はD、欠点はE」という論理構造を文章内で明文化してください。

5. 【NotebookLM専用Q&A】: 各セクション末尾に、ソースの理解度を深めるための「高度な問いと答え」を2〜3セット記述してください。

# 出力フォーマット

（以下の構成をコードブロック内に書き出してください。コピペを容易にするためです）

1. セグメントタイトル（例：[Part X] 〇〇の概要と背景）

2. エグゼクティブサマリー（この範囲の核心を3行で）

3. 構造化本文（Markdown形式。表組みがある場合は |---|--- を使用）

4. 重要キーワード・専門用語辞典

5. 想定Q&Aリスト

# 処理への追加指示

・複数のパートに分けて投入します。今回は【Part 1】として処理してください。

・指示語（「あれ」「これ」「前述の」）は、可能な限り具体的な固有名詞に置き換えてください。

# 【入力情報】

（ここに変換したいテキストを貼り付けてください） このプロンプトで質問します。

NotebookLMにソースを追加した後

私がノウハウ図書館に投稿した

を活用して作成してみて下さい。