ログ設計ガイドライン
免責事項 有志で作成したドキュメントである。フューチャーには多様なプロジェクトが存在し、それぞれの状況に合わせて工夫された開発プロセスや高度な開発支援環境が存在する。本ガイドラインはフューチャーの全ての部署／プロジェクトで適用されているわけではなく、有志が観点を持ち寄って新たに整理したものである相容れない部分があればその領域を書き換えて利用することを想定している。プロジェクト固有の背景や要件への配慮は、ガイドライン利用者が最終的に判断すること。本ガイドラインに必ず従うことは求めておらず、設計案の提示と、それらの評価観点を利用者に提供することを主目的としている掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社は一切の責務を負わないものとする。掲載している情報は予告なく変更する場合がある 対象スコープアプリケーションが出力するログ（アプリログ）が対象AWS
Gemini × NotebookLM 連携で「自分専用エージェント」を量産する：蓄積した履歴を血肉化する究極の活用術
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。 確かに NotebookLM 上での検索は強力です。ですが、チャットの度に、例えば記事の原稿にするためならば「〇〇の文体で書いて」と指示し、自己分析のためならば「過去の私の傾向からアドバイスして」と指示することになりますが、繰り返す使う目的の場合でも毎回資料と指示を指定する必要があり、手間が掛かってしまいます。また、 NotebookLM のノートブックでは 2025年後半からチャットの履歴を残すことも可能になりましたが、よく使うノートブックがあるとその履歴の中に様々な目的のチ
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