はじめに 私は日頃、C#を用いた画像処理やPythonによる文字列解析やクラウドAPIの利用、またGeminiやNotebookLMを活用したAIエージェントの構築など、いわゆる「モダン」で「高度」とされる技術スタックに好んで触れています。一方で、予算や権限が厳しく制限された業務現場において、ExcelやVBAを駆使して「今日そこにある課題」を突破するハックも同じ熱量で実践してきました。 その両方の世界を跨いで活動する中で、どうしても拭えない違和感があります。それは、「技術の内容（何を実現したか）」ではなく、「技術の種類（何を使ったか）」によって、エンジニアの価値が品定めされてしまう...

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! 【連載】Gemini × NotebookLM で構築する最強の外部脳 ナレッジベース編：全チャット履歴を NotebookLM に食わせる エージェント活用編：蓄積した履歴から自分専用 Gem を量産する（本記事） 1. 【課題】「ただの検索」から「文脈を理解した対話」へ 前回はデータの準備をしましたが、今回はそのデータを**4人の専門家（エージェント）**として動かし、毎日使えるレベルまで効率化します。 過去の記事で、 Gemini の全履歴を NotebookLM に集約し、検索・分析ができる環境を構築した話を載せました。 https://zenn.dev/minip...

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