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です。ネット上の噂や不確かな情報を混ぜず、渡したデータの範囲だけで分析してくれる——ここがスロットのデータ分析と相性がいい理由です。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。逆に言えば、質のいいデータさえ用意できれば、無料で「自分専用のデータ分析パートナー」が手に入るということです。

なぜChatGPTでなくNotebookLMなのか

「AIで分析ならChatGPTでいいのでは？」と思うかもしれません。使い分けの結論はこうです。

NotebookLM: 入れた資料の中だけで答える。数字の出どころが自分のデータに限定されるので、スロットの出玉分析のように「手元の実数から傾向を読む」用途に向く
ChatGPT / Gemini: 一般知識で会話が広い。機種のスペックを聞く・立ち回りの相談をするのは得意だが、渡していないことも"それっぽく"答えてしまうリスクがある

つまり「手元のデータを読ませる」ならNotebookLM、「知識を聞く・壁打ちする」ならChatGPT/Gemini。ChatGPT・Gemini側の使い方はChatGPT・Geminiでスロットのデータを分析する手順にまとめています。両方をデータ分析に使う全体像はスロットのデータをAIで分析する方法へ。

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。データは多ければいいわけではなく、目的の期間・店舗に絞って渡すほうが、AIが迷わず正確になります。

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。

実例：「7のつく日の狙い目」を1つ出すまで

手順だけ見てもピンと来ないので、実際の流れを最後まで通してみます。目的は「よく行く店の、7のつく日に強い機種を1つ見つける」こと。

データを用意 — その店の直近90日分の機種別実績（機種×台番号×日付×差枚×G数）をCSVで用意
NotebookLMに投入 — 方法Aでコピペ。見出し行を忘れずに
日付を絞らせる — 「日付が7日・17日・27日の行だけを対象にして」と最初に指示（AIは"7のつく日"を自動解釈しないので具体的に）
傾向を出させる — 「その中で平均差枚がプラスの機種を、G数とセットで上位5件、表で。回っていないのに差枚だけ多い台は除外」
裏取りする — 出てきた機種について「根拠にした行を見せて」と聞く。実データの行が出れば信頼、出なければ推測を疑う

ここまでで「この店の7のつく日は◯◯が動きやすい」という仮説が1つ立ちます。あとはそれを実際の取材予定や旧イベ日と重ねれば、狙う日が決まる。これは勝ち方講座でいう「旧イベ狙い」をAIで下調べする形です。

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。

よくある失敗

データを入れすぎる — 全店舗・全期間を丸ごと渡すと、AIが焦点を見失って精度が落ちます。「この店・この90日」と絞るほうが当たる
見出し行をつけ忘れる — 数字の羅列だけ渡すと、AIがどの列が差枚でどの列がG数か分からず誤読する
AIの結論をそのまま信じる — 「高設定でした」と言われても、それは仮説。必ず根拠の行を出させて自分で確認する
集計をAIにさせようとする — 何千行もの正確な合計はAIの苦手分野。集計は元データ側でやり、AIには「読んで要約」だけ任せる

よくある質問

Q. 無料のままでどこまでできますか？ 個人の下調べなら無料枠で十分です。ノートブック数やソース数に上限はありますが、マイホール1〜数店の分析なら無料の範囲で回せます。

Q. データはどこから集めればいいですか？ 出玉データを日別に集めて表に整える必要があります。ここが一番の手間で、次の章で自動化の方法を紹介します。

Q. スマホだけで完結しますか？ できます。CSVの直接アップロードだけアプリ非対応ですが、コピペ（方法A）かPDF化（方法B）でスマホだけで投入できます。

"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MIDDLEプラン（月額2,980円）は、ここを肩代わりします。

CSV/XLSXエクスポート: 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NotebookLMに投入できる
サイト内AIチャット無制限: 「113番台と114番台どっちを優先する？」「全台の差枚を一覧で」——抽選に並びながらの台選びまで、回数を気にせずスロマップAIに聞ける
マイホール10店舗: 通っている店が複数あっても、店舗ごとのデータをまとめて管理・エクスポートできる

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エクスポート機能の細かい仕様はNotebookLM対応データエクスポートの紹介ページへ。解約はいつでも可能・違約金なし。半年プランならさらにお得です。

AIに数字を"作らせる"のではなく、自分のデータを"読ませる"。これが噂に振り回されず、納得して立ち回るためのいちばん健全なAIの使い方だと思っています。手元のデータさえあれば、今日から無料で始められます。

スロマップAIは、毎週のように新機能・新ページを追加しています。ぜひ、まわりと差をつけるためにも使い倒してください。「こんな分析がしたい」という要望も、いつでも気軽に送ってもらって大丈夫です。あなたの声で、スロマップAIはもっと進化していきます。