चेयरमैन नम्बा की AI रिसर्च विधि: 10 मिनट में क्लाइंट्स पर रिसर्च करने के लिए NotebookLM में महारत हासिल करें

DeNA की चेयरपर्सन टोमोको नाम्बा के पास एक रिसर्च विधि है जो वह किसी से पहली बार मिलने से पहले हमेशा करती हैं।

वह सर्च AI का उपयोग करके उस व्यक्ति के बारे में जानकारी इकट्ठा करती हैं, उसे NotebookLM में डालती हैं, और अपने सफर के दौरान सवाल पूछती हैं।

बस इतना ही।

सच कहूँ तो, जब मैंने पहली बार इसके बारे में सुना, तो मैंने सोचा, "वह एक शीर्ष जापानी कार्यकारी हैं, तो वह कोई खास टूल इस्तेमाल करती होंगी।"

लेकिन जब मैंने इसकी जाँच की, तो मैं गलत था।

वह मुफ्त टूल का उपयोग करती हैं जिन्हें हममें से कोई भी आज से शुरू कर सकता है।

इस लेख में, मैं एक शौकिया के रूप में NotebookLM का उपयोग करके चेयरपर्सन नाम्बा की रिसर्च विधि को दोहराने का अपना रिकॉर्ड साझा करूंगा।

जबकि NotebookLM में 8 जून को बड़ा बदलाव हुआ था, यह प्रक्रिया पूरी तरह से मुफ्त टियर के भीतर दोहराई जा सकती है।

जब तक आप पढ़ना समाप्त करेंगे, आपके पास कल की मीटिंग के लिए अपने बिज़नेस पार्टनर का पूरी तरह से विश्लेषण करने की प्रक्रिया सिर्फ 30 मिनट में होगी।

जो चीज़ अद्भुत है वह टूल का प्रदर्शन नहीं है।

यह कार्य का विभाजन है: "खोज" को "आत्मसात करने" से अलग करना।

अध्याय 1: चेयरपर्सन नाम्बा की रिसर्च विधि का रहस्य बस "खोज" और "आत्मसात करने" को अलग करना है

पहले, आइए समझें कि चेयरपर्सन नाम्बा क्या कर रही हैं।

स्रोत फरवरी 2025 में DeNA के AI Day पर उनका अपना बयान है।

प्रक्रिया इस प्रकार है:

1. सर्च AI Perplexity से पूछें, "इस व्यक्ति के बारे में कौन से लेख पढ़ना ज़रूरी हैं?"
2. सभी सुझाए गए लेख, वीडियो और X (Twitter) URL को NotebookLM में डालें।
3. मीटिंग के रास्ते में टैक्सी में, NotebookLM से सवाल पूछें जैसे, "यह व्यक्ति ट्रम्प प्रशासन के बारे में क्या सोचता है?"

इससे, वह पहली बार मिलने वाले व्यक्ति की रुचियों और दृष्टिकोणों को केवल अपने यात्रा समय का उपयोग करके इनपुट करती हैं।

यहाँ महत्वपूर्ण बात दो टूल के बीच भूमिकाओं का विभाजन है।

Perplexity "संग्रहकर्ता" है जो इंटरनेट के विशाल समुद्र से प्रासंगिक लेख चुनता है।

NotebookLM "पाठक" है जो केवल एकत्रित लेखों को पढ़ता है और केवल उन्हीं से उत्तर देता है।

उन्हें अलग क्यों करें? क्योंकि यदि आप एक AI को सब कुछ करने देते हैं, तो मतिभ्रम (झूठ) मिल जाते हैं।

NotebookLM केवल आपके द्वारा प्रदान की गई सामग्री से ही उत्तर देता है।

यही कारण है कि यह आपको स्रोतों में वास्तव में कहाँ लिखा है, यह उद्धरणों के साथ दिखा सकता है, जिससे मतिभ्रम की संभावना कम हो जाती है।

श्रम के इस विभाजन का एक ठोस कारण है।

यदि आप किसी सर्च AI से "सब कुछ सारांशित करने" के लिए कहते हैं, तो यह पूरे इंटरनेट से जानकारी मिलाएगा, जिसमें वे चीज़ें भी शामिल हो सकती हैं जो व्यक्ति ने कभी नहीं कही।

लेकिन NotebookLM कभी भी आपके द्वारा प्रदान किए गए लेखों से बाहर नहीं जाता है।

इसलिए, केवल वही चीज़ें आपके हाथों में रहती हैं जो व्यक्ति ने "वास्तव में कहा" है।

बिज़नेस मीटिंग से पहले सबसे डरावनी बात गलत धारणाओं के आधार पर किसी से बात करना है।

इस दो-चरणीय दृष्टिकोण की ताकत यह है कि यह संरचनात्मक रूप से इसे रोकता है।

जब मैं एक AI सलाहकार के रूप में छोटे और मध्यम उद्यमों में प्रवेश करता हूँ, तो यह पहली अवधारणा है जो मैं बताता हूँ।

कई कंपनियाँ यह सोचकर शुरू करती हैं कि "कौन सा टूल पेश किया जाए।"

लेकिन वास्तव में प्रभावी यह तय करना है कि "कौन सा कार्य AI को सौंपना है" पहले से।

शोध, सारांश और सामग्री का मसौदा तैयार करना AI को सौंप दिया जाता है।

अंतिम निर्णय और लोगों का सामना करने का काम मनुष्यों के पास रहता है।

यह स्पष्ट अंतर नए टूल की संख्या बढ़ाने की तुलना में परिणामों के लिए कई गुना अधिक प्रभावी है।

चेयरपर्सन नाम्बा जो कर रही हैं, वह अंततः श्रम का यही विभाजन है।

यह विधि का अवलोकन है। आगे, मैं बात करूंगा कि अब "नए" NotebookLM के साथ ऐसा करना क्यों समझ में आता है।

अध्याय 2: अब "नया" NotebookLM क्यों? | 8 जून को दिमाग Gemini 3.5 बन गया

चेयरपर्सन नाम्बा ने 2025 की शुरुआत में इस उपयोग के बारे में बात की थी।

तब से, NotebookLM कुछ और में विकसित हो गया है।

सबसे बड़ा बदलाव 8 जून, 2026 को अपडेट था।

Google ने अपने आधिकारिक ब्लॉग में बताया कि NotebookLM अब Gemini 3.5, Gemini की नई पीढ़ी, और Antigravity नामक एक फाउंडेशन पर चलता है।

इससे तीन बड़े विकास हुए हैं:

1. AI अब अस्पष्ट प्रश्नों से भी अपने आप वेब स्रोतों को खोज और सुझा सकता है।
2. प्रत्येक नोटबुक में एक क्लाउड वातावरण है जहाँ यह विश्लेषण के लिए कोड लिख और निष्पादित कर सकता है।
3. शोध परिणामों को PDF, Word, Excel, PowerPoint और इमेज जैसे विभिन्न प्रारूपों में आउटपुट किया जा सकता है।

Google के आंतरिक मूल्यांकन के अनुसार, नई प्रणाली ने प्रमुख श्रेणियों में पिछले संस्करण को औसतन 65% से अधिक पीछे छोड़ दिया।

यहाँ से, मैं गलतफहमी से बचने के लिए ईमानदारी से लिखूंगा।

8 जून की ये नई सुविधाएँ वर्तमान में शीर्ष Ultra प्लान (14,500 येन/माह से शुरू) और कुछ Workspace Business उपयोगकर्ताओं को पहले से प्रदान की जा रही हैं।

आधिकारिक बयान कहता है कि वे धीरे-धीरे इसे अन्य उपयोगकर्ताओं तक विस्तारित करेंगे।

दूसरे शब्दों में, ऐसा नहीं है कि "हर कोई आज से मुफ्त में इन सभी नई सुविधाओं का उपयोग कर सकता है।"

यह कहना झूठ होगा कि आप यहाँ सब कुछ मुफ्त में कर सकते हैं।

हालाँकि, यह महत्वपूर्ण हिस्सा है।

चेयरपर्सन नाम्बा की विधि मूल रूप से "Perplexity के साथ स्वयं स्रोत इकट्ठा करें और उन्हें डालें" प्रकार की है।

आपको चरण 1 में स्वचालित खोज की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है; प्रक्रिया को वर्तमान NotebookLM के साथ ही दोहराया जा सकता है।

इसके अलावा, "उद्धरणों के साथ केवल प्रदान की गई सामग्री से उत्तर देने" की मुख्य विशेषता शुरू से ही मुफ्त में उपलब्ध है।

यह मुख्य भाग बिल्कुल वही है जो किसी बिज़नेस पार्टनर पर शोध करने के लिए आवश्यक है।

मुफ्त में भी, NotebookLM प्रति स्रोत 500,000 शब्दों तक की अनुमति देता है।

500,000 शब्द 4 या 5 पेपरबैक किताबों के बराबर है।

आप व्यक्ति के 10 से अधिक लेखों और वीडियो के ट्रांसक्रिप्ट डाल सकते हैं और फिर भी जगह बची रहेगी।

इसके अलावा, आप एक ही नोटबुक में 50 स्रोत तक डाल सकते हैं।

नए दिमाग का उपयोग करके पूर्ण सुविधाओं का विस्तार होने की प्रतीक्षा करते हुए, पहले उस प्रक्रिया को आज़माना व्यावहारिक है जो मुफ्त में की जा सकती है।

अब जब टूल तैयार हैं, तो मैं आपको वह सटीक प्रक्रिया दिखाऊंगा जिसका उपयोग मैंने इसे 30 मिनट में दोहराने के लिए किया था।

अध्याय 3: एक शौकिया द्वारा 10 मिनट में दोहराई गई पूरी प्रक्रिया | एक बिज़नेस पार्टनर को समझना

यहाँ से, यह एक लॉग है कि मैंने एक काल्पनिक बिज़नेस पार्टनर मानकर इसे कैसे दोहराया।

कोई विशेष संचालन नहीं हैं। मैंने कोई कोड नहीं लिखा।

1. Perplexity के साथ ज़रूरी लेख इकट्ठा करें

पहले, Perplexity खोलें और पूछें:

"कृपया मुझे [कंपनी का नाम] के श्री/श्रीमती [नाम] के लिए ज़रूरी लेख, साक्षात्कार और भाषण की जानकारी बताएं। कृपया स्रोत URL शामिल करें।"

फिर, संबंधित लेखों और वीडियो के URL स्रोत लिंक के साथ वापस आएंगे।

सब कुछ सीधे मत लें; केवल उन्हीं URL का चयन करें जो प्रासंगिक लगते हैं।

2. URL को नए NotebookLM में डालें

इसके बाद, NotebookLM में एक नई नोटबुक बनाएं और बाईं ओर "Add Source" से एकत्रित URL चिपकाएँ।

यदि लाइन ब्रेक से अलग किया जाए तो एक साथ कई URL दर्ज किए जा सकते हैं।

YouTube वीडियो को ज्यों का त्यों जोड़ा जा सकता है, और X पोस्ट को टेक्स्ट कॉपी और पेस्ट करके जोड़ा जा सकता है।

यहाँ एक टिप है:

विभिन्न प्रकार के स्रोतों को मिलाएं, जैसे व्यक्ति के साक्षात्कार लेख, भाषण वीडियो और हाल के X पोस्ट।

आधिकारिक बयानों में अक्सर बहुत सी सामान्य बातें होती हैं, जबकि X पोस्ट खंडित हो सकते हैं।

दोनों को मिलाकर, आप व्यक्ति के "सार्वजनिक रुख और सच्ची भावनाओं" के बीच की सीमा भी देख सकते हैं।

जैसे ही आप उन्हें डालते हैं, नया दिमाग सब कुछ पढ़ता है और दर्जनों सेकंड में एक सामान्य सारांश प्रदान करता है।

3. चैट के माध्यम से व्यक्ति की समझ को गहरा करें

यह मुख्य आकर्षण है। केंद्र में चैट कॉलम में, ऐसे प्रश्न डालें जो बिज़नेस मीटिंग के लिए प्रभावी होंगे।

यहाँ एक उदाहरण प्रॉम्प्ट है:

1कृपया मीटिंग की तैयारी में मदद करने वाले सहायक के रूप में कार्य करें।
2केवल अपलोड की गई सामग्री के आधार पर, कृपया निम्नलिखित को व्यवस्थित करें:
3
41. वे विषय जिनके बारे में यह व्यक्ति हाल ही में बार-बार बात कर रहा है (शीर्ष 3)
52. महत्वपूर्ण मूल्य और निर्णय मानदंड
63. ऐसे विषय जिन्हें छूना खतरनाक लगता है (लैंडमाइन)
74. ऐसे कोण जिनके मीटिंग में गूंजने की संभावना है (समर्थन बयानों के साथ)
8
9सामग्री में उल्लेख न किए गए बिंदुओं के लिए, कृपया स्पष्ट रूप से "कोई उल्लेख नहीं" लिखें।
10कृपया अनुमानों को इस प्रकार लिखें कि वे स्पष्ट रूप से अनुमान के रूप में पहचाने जा सकें।

जो उत्तर वापस आएंगे, उन सभी में उद्धरण होंगे जैसे "किस स्रोत का कौन सा भाग।"

उदाहरण के लिए, जब मैंने इसे आज़माया, तो इसने कुछ इस तरह वापस किया, "व्यक्ति अल्पकालिक संख्याओं पर दीर्घकालिक ब्रांड को महत्व देता है। आधार भाषण वीडियो के बीच में एक बयान है," साथ ही बयान का स्थान भी।

इसलिए, यदि आप किसी बिंदु के बारे में उत्सुक हैं, तो आप उस उद्धरण पर क्लिक कर सकते हैं और मौके पर ही मूल लेख देख सकते हैं।

प्राथमिक जानकारी को अपनी आँखों से देखने का अतिरिक्त कदम उठाकर, आप AI की किसी भी गलतफहमी को भी नोटिस कर सकते हैं।

4. इसे मीटिंग मेमो में डालें

अंत में, पूछें, "कृपया इस सामग्री को एक मेमो में सारांशित करें जिसे मैं मीटिंग से पहले 3 मिनट में पढ़ सकूं।"

इससे, व्यक्ति की रुचियाँ, मूल्य, लैंडमाइन और गूंजने वाले कोण एक पेज पर सारांशित हो जाते हैं।

इस बिंदु तक, इसमें लगभग 10 मिनट लगे।

इसमें से आधे से अधिक समय Perplexity में लेखों के चयन में बीता; NotebookLM का संचालन स्वयं 5 मिनट से भी कम समय लेता है।

पहली बार इसे छूने वाले व्यक्ति के लिए भी, ऐसा लगता है कि एक बार अभ्यस्त हो जाने पर आप इसे लगभग 10 मिनट के यात्रा समय में चला सकते हैं।

दूसरे दिन, जब मैंने यह प्रक्रिया अपने सैलून के सदस्यों के साथ साझा की, तो वे यह कहकर प्रसन्न हुए, "मीटिंग से पहले मेरी घबराहट कम हो गई है।"

जब आप किसी से पहले से जानते हुए मिलते हैं तो जो मानसिक शांति मिलती है, वह बिल्कुल अलग होती है।

मैं यहाँ ईमानदार रहूंगा।

यह 10 मिनट की प्रक्रिया इसलिए संभव थी क्योंकि व्यक्ति के बारे में काफी सार्वजनिक जानकारी उपलब्ध थी।

यदि यह एक ऐसा पार्टनर है जिसके बारे में लगभग कोई लेख या पोस्ट नहीं है, तो कम सामग्री एकत्र होगी, और यह इतना ठोस नहीं होगा।

उस स्थिति में, आपको केवल AI पर निर्भर नहीं रहना चाहिए; आपको रेफरल या पुराने जमाने के साक्षात्कार के माध्यम से पृष्ठभूमि अनुसंधान जोड़ने की आवश्यकता है।

और मैं आपको एक और बात बताता हूँ।

AI जो उत्पन्न करता है वह अंततः सार्वजनिक जानकारी से निर्मित एक परिकल्पना है।

निश्चित धारणाओं के साथ जाना खतरनाक है, इसलिए इसे उस दिन मौके पर सत्यापित करने के इरादे से लें।

यह व्यक्तियों के लिए दोहराने की प्रक्रिया है। आगे, मैं बात करूंगा कि इसे कंपनी की बिक्री के लिए एक हथियार कैसे बनाया जाए।

अध्याय 4: कंपनी की मीटिंग के लिए इसे वास्तव में कैसे काम में लाएं | "क्लाइंट-विशिष्ट नोटबुक" विकसित करना

अब तक, यह "एकल मीटिंग की तैयारी" थी।

जहाँ यह वास्तव में एक कंपनी के लिए काम करना शुरू करता है, वह इससे परे है।

यह प्रत्येक क्लाइंट के लिए एक "समर्पित नोटबुक" बनाने और विकसित करने का उपयोग है।

विधि सरल है।

कंपनी A के लिए समर्पित एक नोटबुक बनाएं, और उसमें न केवल कंपनी A के लेख, बल्कि पिछली मीटिंग के मिनट्स, प्रस्ताव और ईमेल एक्सचेंज भी जोड़ें।

फिर, वह नोटबुक एक समर्पित सहायक बन जाती है जो केवल कंपनी A के बारे में जानती है।

अगली मीटिंग से पहले, यदि आप पूछते हैं, "पिछली बार हमने कंपनी A के साथ क्या नीति तय की थी?" तो यह मौके पर ही सामने आ जाएगा।

यदि आप पूछते हैं, "अतीत में कंपनी A ने किन बिंदुओं पर अनिच्छा व्यक्त की थी?" तो यह आपको लैंडमाइन बताएगा।

यहाँ तक कि जब कंपनी के भीतर प्रभारी व्यक्ति बदलता है, यदि आप यह नोटबुक सौंपते हैं, तो पार्टनर का इतिहास वैसे ही स्थानांतरित हो जाता है।

"केवल वही व्यक्ति उस क्लाइंट के बारे में जानता है" का वैयक्तिकरण एक ही नोटबुक से हल हो जाता है।

बस एक सावधानी है।

यदि आप ऐसी सामग्री शामिल कर रहे हैं जिसमें क्लाइंट की गोपनीय जानकारी है, तो व्यक्तिगत मुफ्त खाते के बजाय कंपनी Workspace जैसे प्रबंधित खाते का उपयोग करें।

जब तक आप इसे रखने की जगह में गलती नहीं करते, यह एक शक्तिशाली हथियार बन जाता है।

मैं आपको अपनी एक पिछली विफलता के बारे में बताता हूँ।

जब मैं एक वेंचर कंपनी में बिक्री कर रहा था, तो मैं संख्याओं के साथ धक्का देने वाला प्रकार था।

मैं नए व्यवसाय विकास के लिए लगभग 300 संदेश भेजता था, और अगर मुझे 5 जवाब मिलते थे तो मैं भाग्यशाली माना जाता था।

एक बिंदु पर, मैंने मात्रा के साथ धक्का देना बंद कर दिया और प्रत्येक कंपनी पर एक-एक करके शोध करने के बाद उनके लिए तैयार एक एकल संदेश भेजना शुरू कर दिया।

जब मैंने ऐसा किया, तो जवाब दर स्पष्ट रूप से बढ़ गई।

यह वह क्षण था जब मुझे शारीरिक रूप से एहसास हुआ कि शोध की गुणवत्ता सीधे परिणामों से जुड़ती है।

अब, एक पार्टनर पर वह पृष्ठभूमि शोध जिसमें पहले घंटों का मैन्युअल काम लगता था, AI के साथ 10 मिनट तक छोटा हो गया है।

ईमानदारी से, काश मेरे पास उस समय यह होता।

प्रत्येक कंपनी पर ध्यान से शोध करने का मूल्य नहीं बदला है।

केवल वह समय बदल गया है जो उस पृष्ठभूमि शोध में लगता है।

अब हमने व्यक्तिगत दोहराव को कंपनी के संचालन से जोड़ दिया है। अंत में, मैं उन कार्यों को तीन में सीमित कर दूंगा जो आप आज से शुरू कर सकते हैं।

अध्याय 5: 3 कदम जो आप आज कर सकते हैं

चूँकि यह लंबा हो गया है, मैं पहले कदमों को तीन तक सीमित कर दूंगा:

1. बस एक बिज़नेस पार्टनर तय करें। → एक बार में सब कुछ करने की कोशिश न करें। बस उस एक व्यक्ति को चुनें जिससे आप अगले सप्ताह मिलने वाले हैं।
2. Perplexity से एकत्रित सभी URL को NotebookLM में डालें। → "संग्रहकर्ता" और "पाठक" को अलग करें। यह चेयरपर्सन नाम्बा के मॉडल का मूल है।
3. यात्रा के समय चैट के माध्यम से व्यक्ति की समझ को गहरा करें। → बस अध्याय 3 से प्रॉम्प्ट चिपकाएँ और व्यक्ति की रुचियों और लैंडमाइन के बारे में पूछें।

पहले, जो उत्तर सामने आएंगे, वे थोड़े गलत लग सकते हैं।

लेकिन यदि आप उन लेखों की गुणवत्ता में सुधार करते हैं जो आप डालते हैं, तो उत्तर और अधिक तीखे होते जाएंगे।

महत्वपूर्ण बात यह नहीं है कि तुरंत पूर्णता का लक्ष्य रखें, बल्कि एक व्यक्ति के लिए प्रक्रिया को चलाने का प्रयास करें।

श्रम के इस विभाजन को जाने बिना हर बार पार्टनर्स पर खरोंच से पृष्ठभूमि शोध करना जारी रखना वास्तव में बर्बादी है।

यदि प्रति मीटिंग एक घंटे का पृष्ठभूमि शोध साल भर में दर्जनों मामलों में जुड़ जाता है, तो उसी से दर्जनों घंटे गायब हो जाएंगे।

अंत तक देखने के लिए धन्यवाद।

मेरे Open Chat में, मैं 200 प्रॉम्प्ट, 20 Gems और 7 Claude कौशल का चयन मुफ्त में दे रहा हूँ।

मैं गुप्त जानकारी भी वितरित करता हूँ जिसे मैं X पर कभी पोस्ट नहीं करता।

कृपया बेझिझक यहाँ से हमसे जुड़ें। 🎁🎁

Open Chat "AI x SNS पूर्ण रणनीति" https://line.me/ti/g2/LmLu1N1cE6UBkoURbaYf_bV8l66cCyotSJU2og