La presidente di DeNA, Tomoko Namba, ha un metodo di ricerca che esegue sempre prima di incontrare qualcuno per la prima volta.
Raccoglie informazioni sulla persona utilizzando un motore di ricerca AI, le inserisce tutte in NotebookLM e fa domande durante il tragitto per l'incontro.
Tutto qui.
A dire il vero, quando ne ho sentito parlare per la prima volta, ho pensato: "È una dei vertici giapponesi, userà sicuramente qualche strumento speciale."
Ma quando ho approfondito, mi sbagliavo.
Usa strumenti gratuiti che chiunque di noi può iniziare a usare oggi.
In questo articolo, condividerò la mia riproduzione del metodo di ricerca della presidente Namba usando NotebookLM, da principiante.
Sebbene NotebookLM abbia subito una riprogettazione importante l'8 giugno, questa procedura è riproducibile interamente con il piano gratuito.
Alla fine della lettura, conoscerai la procedura per analizzare a fondo il tuo partner commerciale per l'incontro di domani in soli 30 minuti.
La cosa straordinaria non è la performance dello strumento in sé.
È la divisione del lavoro: separare la "ricerca" dall'"interiorizzazione".
Capitolo 1: Il Segreto del Metodo di Ricerca della Presidente Namba è Semplicemente Separare "Ricerca" e "Interiorizzazione"
Prima, organizziamo cosa fa la presidente Namba.
La fonte è la sua stessa dichiarazione all'AI Day di DeNA nel febbraio 2025.
La procedura è la seguente:
- Chiedere al motore di ricerca AI Perplexity: "Quali sono gli articoli imperdibili su questa persona?"
- Inserire tutti gli URL degli articoli, video e post X (Twitter) suggeriti in NotebookLM.
- Nel taxi, andando all'incontro, fare domande a NotebookLM come: "Cosa pensa questa persona dell'amministrazione Trump?"
In questo modo, apprende gli interessi e le prospettive di una persona che incontra per la prima volta usando solo il tempo di viaggio.
La cosa importante qui è la divisione dei ruoli tra i due strumenti.
Perplexity è il "collezionista" che seleziona articoli rilevanti dal vasto oceano di internet.
NotebookLM è il "lettore" che legge solo gli articoli raccolti e risponde solo in base a quelli.
Perché separarli? Perché se si lascia fare tutto a un'unica AI, si insinuano allucinazioni (bugie).
NotebookLM risponde solo in base ai materiali che fornisci.
Ecco perché può persino mostrarti esattamente dove, nella fonte, è scritta un'informazione, usando le citazioni, rendendo le allucinazioni meno probabili.
C'è una solida ragione per questa divisione del lavoro.
Se chiedi a un motore di ricerca AI di "riassumere tutto", mischierà informazioni provenienti da tutto internet, includendo potenzialmente cose che la persona non ha mai detto.
Ma NotebookLM non esce mai dagli articoli che fornisci.
Pertanto, solo ciò che la persona ha "effettivamente detto" rimane nelle tue mani.
La cosa più spaventosa prima di una riunione di lavoro è parlare con qualcuno basandosi su presupposti sbagliati.
La forza di questo approccio a due fasi è che previene strutturalmente questo problema.
Quando entro nelle piccole e medie imprese come consulente AI, questo è il primo concetto che trasmetto.
Molte aziende iniziano pensando a "quale strumento introdurre".
Ma ciò che è veramente efficace è decidere "quale compito affidare all'AI" in anticipo.
Ricerca, sintesi e bozze di materiali vengono affidati all'AI.
Il giudizio finale e il lavoro di relazionarsi con le persone rimangono agli umani.
Questa chiara distinzione è molte volte più efficace per i risultati rispetto al semplice aumentare il numero di nuovi strumenti.
Ciò che fa la presidente Namba è, in definitiva, questa stessa divisione del lavoro.
Questa è una panoramica del metodo. Ora parlerò del perché ha senso farlo con il "nuovo" NotebookLM.
Capitolo 2: Perché il "Nuovo" NotebookLM? | Il Cervello è Diventato Gemini 3.5 l'8 Giugno
La presidente Namba ha parlato di questo utilizzo all'inizio del 2025.
Da allora, NotebookLM si è evoluto in qualcos'altro.
Il cambiamento più grande è stato l'aggiornamento dell'8 giugno 2026.
Google ha spiegato nel suo blog ufficiale che NotebookLM ora funziona su Gemini 3.5, la nuova generazione di Gemini, e su un fondamento chiamato Antigravity.
Questo ha portato a tre grandi evoluzioni:
- L'AI ora può cercare e suggerire fonti web autonomamente, anche da domande vaghe.
- Ogni notebook ha un ambiente cloud dove può scrivere ed eseguire codice per le analisi.
- I risultati della ricerca possono essere esportati in vari formati come PDF, Word, Excel, PowerPoint e immagini.
Secondo la valutazione interna di Google, il sistema rivisto ha superato la versione precedente in media di oltre il 65% nelle categorie chiave.
D'ora in poi, scriverò onestamente per evitare fraintendimenti.
Queste nuove funzionalità dell'8 giugno vengono attualmente fornite in anticipo agli utenti del piano Ultra (a partire da 14.500 yen/mese) e ad alcuni utenti Business di Workspace.
La dichiarazione ufficiale dice che le espanderanno gradualmente ad altri utenti.
In altre parole, non è che "tutti possano usare tutte queste nuove funzionalità gratuitamente da oggi".
Sarebbe una bugia dire che si può fare tutto qui gratuitamente.
Tuttavia, questa è la parte importante.
Il metodo della presidente Namba è originariamente del tipo "raccogli le fonti tu stesso con Perplexity e inseriscile".
Non devi aspettare l'esplorazione automatica al punto 1; la procedura stessa può essere riprodotta con l'attuale NotebookLM.
Inoltre, la funzionalità principale di "rispondere solo dai materiali forniti con citazioni" è stata disponibile gratuitamente fin dall'inizio.
Questa parte centrale è esattamente ciò che serve per fare ricerche su un partner commerciale.
Anche gratuitamente, NotebookLM consente fino a 500.000 parole per fonte.
500.000 parole equivalgono a 4 o 5 libri tascabili.
Puoi inserire più di 10 trascrizioni di articoli e video della persona e avere ancora spazio.
Inoltre, puoi mettere fino a 50 fonti in un singolo notebook.
Mentre aspettiamo con interesse le funzionalità complete che utilizzeranno il nuovo cervello, è pratico provare prima la procedura che può essere eseguita gratuitamente.
Ora che gli strumenti sono pronti, ti mostrerò la procedura esatta che ho usato per riprodurre questo in 30 minuti.
Capitolo 3: La Procedura Completa che un Dilettante ha Riprodotto in 10 Minuti | Analizzare a Fondo un Partner Commerciale
Da qui, questo è un registro di come l'ho riprodotto ipotizzando un partner commerciale fittizio.
Non ci sono operazioni specialistiche. Non ho scritto alcun codice.
1. Raccogli gli articoli imperdibili con Perplexity
Per prima cosa, apri Perplexity e chiedi:
"Per favore, indicami gli articoli imperdibili, le interviste e le informazioni su interventi/discorsi del Sig./Siga. [Nome] di [Nome Azienda]. Includi gli URL delle fonti."
Ti verranno restituiti gli URL di articoli e video correlati con i link alle fonti.
Non prendere tutto per buono; seleziona solo gli URL che sembrano pertinenti.
2. Inserisci gli URL nel nuovo NotebookLM
Successivamente, crea un nuovo notebook in NotebookLM e incolla gli URL raccolti dalla sezione "Aggiungi fonte" a sinistra.
È possibile inserire più URL contemporaneamente se separati da interruzioni di riga.
I video di YouTube possono essere aggiunti così come sono, e i post di X possono essere aggiunti copiando e incollando il testo.
Ecco un consiglio:
Mescola diversi tipi di fonti, come articoli di interviste della persona, video di suoi interventi e post recenti di X.
Le dichiarazioni ufficiali contengono spesso molti luoghi comuni, mentre i post su X possono essere frammentari.
Mescolando entrambi, puoi persino intravedere la gamma tra la "posizione pubblica e i veri sentimenti" della persona.
Nel momento in cui li inserisci, il nuovo cervello legge tutto e fornisce un riepilogo generale in decine di secondi.
3. Approfondisci la conoscenza della persona tramite chat
Questo è il punto principale. Nella colonna della chat al centro, inserisci domande che saranno efficaci per la riunione di lavoro.
Ecco un esempio di prompt:
1Agisci come un assistente che aiuta nella preparazione di una riunione.2Basandoti esclusivamente sui materiali caricati, organizza quanto segue:341. Temi su cui questa persona ha parlato ripetutamente di recente (top 3)52. Valori importanti e criteri di giudizio63. Argomenti che sembrano pericolosi da toccare (mine vaganti)74. Angolazioni che probabilmente risuoneranno nella riunione (insieme alle dichiarazioni a supporto)89Per i punti non menzionati nei materiali, indica chiaramente "Non menzionato."10Scrivi le inferenze in modo che siano chiaramente identificabili come tali.
Le risposte che riceverai avranno tutte citazioni come "quale parte di quale fonte."
Ad esempio, quando l'ho provato io, ha restituito qualcosa del tipo: "La persona valuta di più il brand a lungo termine rispetto ai numeri a breve termine. La base è un'affermazione a metà del video dell'intervento," insieme alla posizione dell'affermazione.
Pertanto, se sei curioso su un punto, puoi cliccare su quella citazione e controllare l'articolo originale sul momento.
Facendo lo sforzo extra di vedere l'informazione primaria con i tuoi occhi, puoi anche notare eventuali fraintendimenti dell'AI.
4. Trasferisci il tutto in un memo per la riunione
Infine, chiedi: "Per favore, riassumi questo contenuto in un memo che possa leggere in 3 minuti prima della riunione."
In questo modo, gli interessi, i valori, le mine vaganti e le angolazioni che risuonano della persona vengono riassunti in una pagina.
Fino a questo punto, ci sono voluti circa 10 minuti.
Più della metà di quel tempo è stato il tempo speso a selezionare gli articoli in Perplexity; l'operazione in NotebookLM stessa richiede meno di 5 minuti.
Anche per qualcuno che lo usa per la prima volta, sembra qualcosa che si possa eseguire in circa 10 minuti di viaggio una volta che ci si prende la mano.
L'altro giorno, quando ho condiviso questa procedura con i membri del mio salone, sono stati entusiasti, dicendo: "La mia ansia prima delle riunioni è diminuita."
La tranquillità che provi quando incontri qualcuno che già conosci è completamente diversa.
Sarò onesto qui.
Questo processo di 10 minuti è stato possibile perché c'era una discreta quantità di informazioni pubbliche sulla persona.
Se si tratta di un partner con pochi articoli o post là fuori, verranno raccolti meno materiali e non si consoliderà così tanto.
In tal caso, non dovresti fare affidamento solo sull'AI; devi aggiungere una ricerca di base tramite referenti o il vecchio metodo delle interviste.
E lascia che ti dica un'altra cosa.
Ciò che l'AI produce è, in ultima analisi, un'ipotesi costruita da informazioni pubbliche.
È pericoloso andare con presupposti fissi, quindi prendilo con l'intenzione di verificarlo sul posto quel giorno.
Questa è la procedura di riproduzione per gli individui. Ora parlerò di come trasformarla in un'arma per le vendite aziendali.
Capitolo 4: Come Farlo Funzionare Davvero per le Riunioni Aziendali | Coltivare "Notebook Dedicati ai Clienti"
Fino ad ora, era la "preparazione per una singola riunione."
Dove inizia davvero a funzionare per un'azienda è oltre.
È l'utilizzo di creare e coltivare un "notebook dedicato" per ogni cliente.
Il metodo è semplice.
Crea un notebook dedicato all'Azienda A e aggiungi non solo gli articoli dell'Azienda A, ma anche i verbali delle riunioni passate, le proposte e gli scambi di email.
Poi, quel notebook diventa un assistente dedicato che conosce solo l'Azienda A.
Prima della prossima riunione, se chiedi: "Qual era la politica che abbiamo deciso con l'Azienda A la scorsa volta?" verrà fuori all'istante.
Se chiedi: "Su quali punti l'Azienda A ha mostrato riluttanza in passato?" ti dirà le mine vaganti.
Anche quando la persona responsabile cambia all'interno dell'azienda, se consegni questo notebook, la storia del partner viene trasmessa così com'è.
La personalizzazione per cui "solo quella persona conosce quel cliente" viene risolta con un singolo notebook.
C'è solo una precauzione.
Se stai includendo materiali che contengono informazioni riservate di un cliente, usa un account gestito come un Workspace aziendale invece di un account personale gratuito.
Finché non sbagli il posto in cui lo inserisci, questo diventa un'arma potente.
Lascia che ti racconti un mio fallimento passato.
Quando facevo vendite in una startup, ero il tipo che spingeva con i numeri.
Inviavo quasi 300 messaggi per lo sviluppo di nuovi affari, ed ero fortunato se ricevevo 5 risposte.
A un certo punto, ho smesso di spingere con la quantità e ho iniziato a inviare un singolo messaggio su misura per ogni azienda dopo aver fatto ricerche una per una.
Quando l'ho fatto, il tasso di risposta è chiaramente aumentato.
È stato il momento in cui ho realizzato fisicamente che la qualità della ricerca è direttamente collegata ai risultati.
Ora, quella ricerca di base su un partner che prima richiedeva ore di lavoro manuale è ridotta a 10 minuti con l'AI.
Onestamente, vorrei averlo avuto allora.
Il valore di fare ricerche approfondite su ogni azienda non è cambiato.
Ciò che è cambiato è solo il tempo necessario per quella ricerca di base.
Ora abbiamo collegato la riproduzione individuale alle operazioni aziendali. Infine, restringo le azioni che puoi intraprendere da oggi a tre.
Capitolo 5: 3 Passi che Puoi Fare Oggi
Visto che questo è diventato lungo, restringo i primi passi a tre:
- Scegli un solo partner commerciale. → Non cercare di fare tutto in una volta. Scegli solo una persona che incontrerai la prossima settimana.
- Inserisci tutti gli URL raccolti con Perplexity in NotebookLM. → Separa il "collezionista" dal "lettore". Questo è il cuore del modello della presidente Namba.
- Approfondisci la conoscenza della persona tramite chat durante il viaggio. → Incolla il prompt del Capitolo 3 e chiedi informazioni sugli interessi e le mine vaganti della persona.
All'inizio, le risposte che escono potrebbero sembrare un po' fuori bersaglio.
Ma se migliori la qualità degli articoli che inserisci, le risposte diventeranno sempre più precise.
La cosa importante non è puntare alla perfezione immediata, ma provare a eseguire il processo per una persona.
È onestamente uno spreco continuare a fare ricerche di base sui partner da zero ogni volta senza conoscere questa divisione del lavoro.
Se un'ora di ricerca di base per ogni riunione si accumula su dozzine di casi all'anno, decine di ore spariranno solo da questo.
Grazie per aver guardato fino alla fine.
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