Phương pháp nghiên cứu AI của Chủ tịch Namba: Làm chủ NotebookLM để nghiên cứu khách hàng trong 10 phút

Chủ tịch DeNA, Tomoko Namba, có một phương pháp nghiên cứu mà bà luôn thực hiện trước khi gặp ai đó lần đầu tiên.

Bà thu thập thông tin về người đó bằng AI tìm kiếm, đổ tất cả vào NotebookLM, và đặt câu hỏi trong lúc di chuyển.

Chỉ vậy thôi.

Thành thật mà nói, khi lần đầu nghe về điều này, tôi đã nghĩ, "Bà ấy là một nữ lãnh đạo hàng đầu Nhật Bản, chắc hẳn phải dùng công cụ đặc biệt nào đó."

Nhưng khi tìm hiểu, tôi đã sai.

Bà ấy sử dụng các công cụ miễn phí mà bất kỳ ai trong chúng ta cũng có thể bắt đầu dùng ngay hôm nay.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ bản ghi chép về việc tái tạo phương pháp nghiên cứu của Chủ tịch Namba bằng NotebookLM với tư cách là một người nghiệp dư.

Mặc dù NotebookLM đã trải qua một cuộc đại tu lớn vào ngày 8 tháng 6, quy trình này hoàn toàn có thể được thực hiện lại trong gói miễn phí.

Khi bạn đọc xong, bạn sẽ nắm được quy trình để phân tích toàn diện đối tác kinh doanh của mình cho cuộc họp ngày mai chỉ trong 30 phút.

Điều tuyệt vời không phải là hiệu năng của bản thân công cụ.

Mà là sự phân chia nhiệm vụ: tách biệt "tìm kiếm" và "thấm nhuần."

Chương 1: Bí Mật của Phương Pháp Nghiên Cứu của Chủ tịch Namba Chỉ Đơn Giản Là Tách Biệt "Tìm Kiếm" và "Thấm Nhuần"

Đầu tiên, hãy cùng tổ chức lại những gì Chủ tịch Namba đang làm.

Nguồn thông tin là chính phát biểu của bà tại Ngày hội AI của DeNA vào tháng 2 năm 2025.

Quy trình như sau:

1. Hỏi AI tìm kiếm Perplexity, "Những bài viết cần đọc về người này là gì?"
2. Đặt tất cả các URL bài viết, video và X (Twitter) được gợi ý vào NotebookLM.
3. Trên taxi đường đến cuộc họp, hỏi NotebookLM những câu như, "Người này nghĩ gì về chính quyền Trump?"

Với cách này, bà ấy nhập vào sở thích và quan điểm của một người mà bà sắp gặp lần đầu chỉ trong thời gian di chuyển.

Điều quan trọng ở đây là sự phân chia vai trò giữa hai công cụ.

Perplexity là "người thu thập" lấy các bài viết liên quan từ đại dương mênh mông của internet.

NotebookLM là "người đọc" chỉ đọc các bài viết đã thu thập và chỉ trả lời từ chúng.

Tại sao lại tách biệt? Bởi vì nếu để một AI làm mọi thứ, ảo giác (nói dối) sẽ bị pha trộn vào.

NotebookLM chỉ trả lời từ trong các tài liệu bạn cung cấp.

Đó là lý do tại sao nó thậm chí có thể chỉ cho bạn chính xác nơi nó được viết trong nguồn bằng cách sử dụng trích dẫn, khiến cho ảo giác ít có khả năng xảy ra hơn.

Có một lý do vững chắc cho sự phân công lao động này.

Nếu bạn yêu cầu AI tìm kiếm "tóm tắt mọi thứ", nó sẽ trộn lẫn thông tin từ khắp nơi trên internet, có khả năng bao gồm những điều người đó chưa bao giờ thực sự nói.

Nhưng NotebookLM không bao giờ vượt ra ngoài các bài viết bạn cung cấp.

Do đó, chỉ những gì người đó "thực sự đã nói" mới nằm trong tay bạn.

Điều đáng sợ nhất trước một cuộc họp kinh doanh là nói chuyện với ai đó dựa trên những giả định sai lầm.

Sức mạnh của cách tiếp cận hai giai đoạn này là nó ngăn chặn điều đó về mặt cấu trúc.

Khi tôi vào các doanh nghiệp vừa và nhỏ với tư cách là chuyên gia tư vấn AI, đây là khái niệm đầu tiên tôi truyền đạt.

Nhiều công ty bắt đầu bằng cách nghĩ về "nên giới thiệu công cụ nào."

Nhưng điều thực sự hiệu quả là quyết định "nên giao nhiệm vụ nào cho AI" từ trước.

Nghiên cứu, tóm tắt và soạn thảo tài liệu được giao cho AI.

Phán quyết cuối cùng và công việc đối mặt với mọi người được nắm giữ bởi con người.

Sự phân biệt rõ ràng này hiệu quả hơn nhiều lần cho kết quả so với việc chỉ đơn giản là tăng số lượng công cụ mới.

Những gì Chủ tịch Namba đang làm cuối cùng cũng chính là sự phân công lao động này.

Đó là tổng quan về phương pháp. Tiếp theo, tôi sẽ nói về lý do tại sao việc thực hiện điều này với NotebookLM "mới" ngay bây giờ là hợp lý.

Chương 2: Tại Sao Lại Là NotebookLM "Mới" Ngay Bây Giờ? | Bộ Não Đã Trở Thành Gemini 3.5 Vào Ngày 8 Tháng 6

Chủ tịch Namba đã nói về cách sử dụng này vào đầu năm 2025.

Kể từ đó, NotebookLM đã phát triển thành một thứ khác.

Sự thay đổi lớn nhất là bản cập nhật vào ngày 8 tháng 6 năm 2026.

Google đã giải thích trong blog chính thức của mình rằng NotebookLM hiện chạy trên Gemini 3.5, thế hệ mới của Gemini, và một nền tảng gọi là Antigravity.

Điều này đã mang lại ba sự phát triển chính:

1. AI giờ đây có thể tự tìm kiếm và gợi ý các nguồn web, ngay cả từ những câu hỏi mơ hồ.
2. Mỗi notebook có một môi trường đám mây nơi nó có thể viết và thực thi mã để phân tích.
3. Kết quả nghiên cứu có thể được xuất ra nhiều định dạng khác nhau như PDF, Word, Excel, PowerPoint và hình ảnh.

Theo đánh giá nội bộ của Google, hệ thống được tân trang đã vượt trội hơn phiên bản trước đó trung bình hơn 65% ở các hạng mục chính.

Từ đây trở đi, tôi sẽ viết một cách trung thực để tránh hiểu lầm.

Các tính năng mới từ ngày 8 tháng 6 này hiện đang được cung cấp trước cho gói Ultra cao cấp nhất (bắt đầu từ 14.500 yên/tháng) và một số người dùng Workspace Business.

Tuyên bố chính thức cho biết họ sẽ dần dần mở rộng điều này cho những người dùng khác.

Nói cách khác, không phải "mọi người đều có thể sử dụng tất cả các tính năng mới này miễn phí ngay từ hôm nay."

Sẽ là nói dối nếu bảo bạn có thể làm mọi thứ ở đây miễn phí.

Tuy nhiên, đây là phần quan trọng.

Phương pháp của Chủ tịch Namba ban đầu thuộc loại "tự thu thập các nguồn bằng Perplexity và đưa chúng vào."

Bạn không cần phải đợi tính năng khám phá tự động ở bước 1; bản thân quy trình có thể được tái tạo với NotebookLM hiện tại.

Hơn nữa, tính năng cốt lõi là "chỉ trả lời từ các tài liệu được cung cấp kèm trích dẫn" đã có sẵn miễn phí ngay từ đầu.

Phần cốt lõi này chính xác là những gì cần thiết để nghiên cứu một đối tác kinh doanh.

Ngay cả đối với phiên bản miễn phí, NotebookLM cho phép tối đa 500.000 từ cho mỗi nguồn.

500.000 từ tương đương với 4 hoặc 5 cuốn sách bỏ túi.

Bạn có thể ném vào hơn 10 bản ghi chép bài viết và video của người đó và vẫn còn chỗ trống.

Thêm vào đó, bạn có thể đặt tối đa 50 nguồn trong một notebook duy nhất.

Trong khi mong đợi các tính năng đầy đủ sử dụng bộ não mới khi chúng được mở rộng, việc thử trước quy trình có thể thực hiện miễn phí là một điều thiết thực.

Bây giờ các công cụ đã sẵn sàng, tôi sẽ chỉ cho bạn quy trình chính xác mà tôi đã sử dụng để tái tạo điều này trong 30 phút.

Chương 3: Toàn Bộ Quy Trình Một Người Nghiệp Dư Đã Tái Tạo Trong 10 Phút | Phân Tích Một Đối Tác Kinh Doanh

Từ đây, đây là nhật ký về cách tôi tái tạo nó với giả định một đối tác kinh doanh hư cấu.

Không có thao tác chuyên môn nào. Tôi đã không viết bất kỳ mã nào.

1. Thu thập các bài viết cần đọc bằng Perplexity

Đầu tiên, mở Perplexity và hỏi:

"Vui lòng cho tôi biết các bài viết, cuộc phỏng vấn và thông tin diễn thuyết cần đọc của ông/bà [Tên] của [Tên Công ty]. Vui lòng bao gồm các URL nguồn."

Sau đó, các URL cho các bài viết và video liên quan sẽ được trả về kèm theo các liên kết nguồn.

Đừng chỉ chấp nhận mọi thứ theo mệnh giá; chỉ chọn các URL có vẻ phù hợp.

2. Đưa các URL vào NotebookLM mới

Tiếp theo, tạo một notebook mới trong NotebookLM và dán các URL đã thu thập từ "Thêm Nguồn" ở bên trái.

Nhiều URL có thể được nhập cùng một lúc nếu được phân tách bằng dấu xuống dòng.

Video YouTube có thể được thêm vào nguyên trạng, và các bài đăng X có thể được thêm bằng cách sao chép và dán văn bản.

Đây là một mẹo nhỏ:

Trộn các loại nguồn khác nhau, chẳng hạn như các bài phỏng vấn của người đó, video diễn thuyết và các bài đăng X gần đây.

Các tuyên bố chính thức thường chứa nhiều lời sáo rỗng, trong khi các bài đăng X có thể rời rạc.

Bằng cách trộn cả hai, bạn thậm chí có thể thấy được phạm vi giữa "lập trường công khai và cảm xúc thật" của người đó.

Ngay khi bạn đưa chúng vào, bộ não mới sẽ đọc mọi thứ và cung cấp một bản tóm tắt chung trong vài chục giây.

3. Làm sâu sắc thêm hiểu biết của bạn về người đó qua chat

Đây là sự kiện chính. Trong cột chat ở trung tâm, hãy đưa ra những câu hỏi sẽ hiệu quả cho cuộc họp kinh doanh.

Dưới đây là một prompt ví dụ:

1Hãy đóng vai trò là trợ lý giúp chuẩn bị cuộc họp.
2Chỉ dựa trên các tài liệu đã tải lên, vui lòng tổ chức những điều sau:
3
41. Các chủ đề người này gần đây thường xuyên nhắc đến (top 3)
52. Các giá trị quan trọng và tiêu chí đánh giá
63. Các chủ đề có vẻ nguy hiểm khi đề cập (bãi mìn)
74. Các góc tiếp cận có khả năng gây được tiếng vang trong cuộc họp (kèm theo các câu hỏi hỗ trợ)
8
9Đối với những điểm không được đề cập trong tài liệu, vui lòng nói rõ "Không có đề cập."
10Vui lòng viết các suy luận sao cho chúng có thể được xác định rõ ràng là suy luận.

Các câu trả lời trả về sẽ đều có trích dẫn như "phần nào của nguồn nào."

Ví dụ, khi tôi thử, nó trả về một cái gì đó như, "Người này coi trọng thương hiệu dài hạn hơn các con số ngắn hạn. Cơ sở là một tuyên bố ở giữa video diễn thuyết," cùng với vị trí của tuyên bố.

Do đó, nếu bạn tò mò về một điểm, bạn có thể nhấp vào trích dẫn đó và kiểm tra bài viết gốc ngay tại chỗ.

Bằng cách thực hiện thêm bước xem thông tin sơ cấp bằng chính mắt mình, bạn cũng có thể nhận thấy bất kỳ sự hiểu lầm nào của AI.

4. Đưa nó vào một bản ghi nhớ cuộc họp

Cuối cùng, hãy yêu cầu, "Vui lòng tóm tắt nội dung này thành một bản ghi nhớ tôi có thể đọc trong 3 phút trước cuộc họp."

Với điều này, sở thích, giá trị, bãi mìn và góc tiếp cận có sức lan tỏa của người đó được tóm tắt trên một trang.

Cho đến thời điểm này, mất khoảng 10 phút.

Hơn một nửa thời gian đó là thời gian dành để chọn bài viết trong Perplexity; bản thân thao tác NotebookLM mất chưa đầy 5 phút.

Ngay cả đối với người lần đầu tiên chạm vào nó, tôi có cảm giác như một khi đã quen, bạn có thể chạy nó trong khoảng 10 phút thời gian di chuyển.

Hôm nọ, khi tôi chia sẻ quy trình này với các thành viên trong câu lạc bộ của mình, họ đã rất vui mừng, nói rằng, "Sự hồi hộp trước các cuộc họp của tôi đã giảm đi."

Sự an tâm khi bạn gặp ai đó trong khi đã biết về họ là hoàn toàn khác biệt.

Tôi sẽ thành thật ở đây.

Quy trình 10 phút này khả thi vì có một lượng thông tin công khai khá lớn về người đó.

Nếu đó là một đối tác hầu như không có bài viết hoặc bài đăng nào, sẽ thu thập được ít tài liệu hơn và nó sẽ không đọng lại được nhiều như vậy.

Trong trường hợp đó, bạn không nên chỉ dựa vào AI; bạn cần thêm nghiên cứu nền tảng thông qua người giới thiệu hoặc phỏng vấn kiểu cũ.

Và để tôi nói thêm một điều nữa.

Những gì AI tạo ra cuối cùng chỉ là một giả thuyết được xây dựng từ thông tin công khai.

Sẽ rất nguy hiểm nếu đi vào với những giả định cố định, vì vậy hãy tiếp nhận nó với ý định xác minh nó ngay tại chỗ vào ngày hôm đó.

Đó là quy trình tái tạo cho các cá nhân. Tiếp theo, tôi sẽ nói về cách biến điều này thành vũ khí cho hoạt động bán hàng của công ty.

Chương 4: Cách Thực Sự Làm Cho Nó Hiệu Quả Cho Các Cuộc Họp Công Ty | Xây Dựng "Notebook Dành Riêng Cho Khách Hàng"

Cho đến bây giờ, đó là "chuẩn bị cho một cuộc họp duy nhất."

Nơi nó thực sự bắt đầu phát huy tác dụng cho một công ty là vượt ra ngoài điều đó.

Đó là cách sử dụng tạo và vun đắp một "notebook chuyên dụng" cho từng khách hàng.

Phương pháp rất đơn giản.

Tạo một notebook dành riêng cho Công ty A, và thêm vào không chỉ các bài viết về Công ty A mà còn cả biên bản cuộc họp, đề xuất và trao đổi email trong quá khứ.

Sau đó, notebook đó trở thành một trợ lý chuyên dụng chỉ biết về Công ty A.

Trước cuộc họp tiếp theo, nếu bạn hỏi, "Chính sách chúng ta đã quyết định với Công ty A lần trước là gì?" nó sẽ hiện ra ngay lập tức.

Nếu bạn hỏi, "Những điểm nào Công ty A đã từng bày tỏ sự miễn cưỡng trong quá khứ?" nó sẽ cho bạn biết các bãi mìn.

Ngay cả khi người phụ trách thay đổi trong công ty, nếu bạn bàn giao notebook này, lịch sử về đối tác sẽ được chuyển giao nguyên trạng.

Sự cá nhân hóa kiểu "chỉ có người đó mới biết về khách hàng đó" được giải quyết bằng một notebook duy nhất.

Chỉ có một lưu ý.

Nếu bạn đang bao gồm các tài liệu có chứa thông tin bảo mật của khách hàng, hãy sử dụng tài khoản được quản lý như Workspace công ty thay vì tài khoản miễn phí cá nhân.

Miễn là bạn không nhầm lẫn nơi bạn đặt nó, điều này trở thành một vũ khí mạnh mẽ.

Hãy để tôi kể cho bạn nghe về một thất bại trong quá khứ của tôi.

Khi tôi làm công việc bán hàng tại một công ty liên doanh, tôi thuộc tuýp người thúc đẩy bằng các con số.

Tôi sẽ gửi gần 300 tin nhắn để phát triển kinh doanh mới, và tôi may mắn nếu nhận được 5 phản hồi.

Tại một thời điểm, tôi đã ngừng thúc đẩy bằng số lượng và bắt đầu gửi một tin nhắn duy nhất phù hợp với từng công ty sau khi nghiên cứu từng công ty một.

Khi tôi làm điều đó, tỷ lệ phản hồi đã tăng lên rõ rệt.

Đó là khoảnh khắc tôi nhận ra một cách thực tế rằng chất lượng nghiên cứu liên quan trực tiếp đến kết quả.

Bây giờ, công việc nghiên cứu nền tảng về một đối tác mà trước đây từng mất hàng giờ làm thủ công đã được rút ngắn xuống còn 10 phút với AI.

Thành thật mà nói, tôi ước gì hồi đó tôi đã có thứ này.

Giá trị của việc nghiên cứu kỹ lưỡng từng công ty không hề thay đổi.

Điều duy nhất thay đổi là thời gian cần thiết cho công việc nghiên cứu nền tảng đó.

Bây giờ chúng ta đã kết nối việc tái tạo cá nhân với hoạt động của công ty. Cuối cùng, tôi sẽ thu hẹp các hành động bạn có thể thực hiện ngay hôm nay xuống còn ba.

Chương 5: 3 Bước Bạn Có Thể Làm Hôm Nay

Vì bài viết này đã dài, tôi sẽ thu hẹp các bước đầu tiên xuống còn ba:

1. Chọn chỉ một đối tác kinh doanh duy nhất. → Đừng cố làm mọi thứ cùng một lúc. Chỉ cần chọn một người bạn sẽ gặp vào tuần tới.
2. Đưa tất cả các URL đã thu thập bằng Perplexity vào NotebookLM. → Tách biệt "người thu thập" và "người đọc." Đây là cốt lõi của mô hình của Chủ tịch Namba.
3. Làm sâu sắc thêm hiểu biết của bạn về người đó qua chat trong thời gian di chuyển. → Chỉ cần dán prompt từ Chương 3 và hỏi về sở thích và bãi mìn của người đó.

Lúc đầu, các câu trả lời đưa ra có thể có vẻ hơi sai lệch.

Nhưng nếu bạn cải thiện chất lượng của các bài viết bạn đưa vào, các câu trả lời sẽ ngày càng sắc bén hơn.

Điều quan trọng không phải là nhắm đến sự hoàn hảo ngay lập tức, mà là thử chạy quy trình cho một người.

Thành thật mà nói, thật lãng phí nếu tiếp tục thực hiện nghiên cứu nền tảng về các đối tác từ đầu mỗi lần mà không biết đến sự phân công lao động này.

Nếu một giờ nghiên cứu nền tảng cho mỗi cuộc họp cộng dồn qua hàng chục trường hợp mỗi năm, hàng chục giờ sẽ biến mất chỉ từ đó.

Cảm ơn bạn đã theo dõi đến cuối cùng.

Trong Open Chat của tôi, tôi đang tặng miễn phí tuyển chọn 200 prompt, 20 Gems và 7 kỹ năng Claude.

Tôi cũng chia sẻ thông tin bí mật mà tôi không bao giờ đăng trên X.

Vui lòng tham gia cùng chúng tôi từ đây. 🎁🎁

Open Chat "AI x SNS Chiến lược Toàn diện" https://line.me/ti/g2/LmLu1N1cE6UBkoURbaYf_bV8l66cCyotSJU2og