Gem（カスタムGem）は「役割を固定したGemini」

Gemとは、簡単に言うと、役割や前提を先に決めたうえで、社内で共有して使うこともできるGemini です。
・このAIは何担当なのか
・どんな資料を前提にするのか
・どんなトーンで答えるのか
こうした条件を、最初にまとめて与えておくことができます。

その結果、「社内FAQ担当」「このマニュアルを前提に説明する担当」といった立場が決まったAIを、複数人で共通して使えるようになります。

NotebookLMとGemの違いを一言で言うと

NotebookLMは各自のノート、Gemは共通ルールを理解している案内役です。

NotebookLMでは、人ごとにノートが分かれ、取り込んだ資料の状態も人によって異なります。人によって考え方が変わってよい、という前提のツールです。

一方、Gemは、役割や前提を与えた「担当者」として使います。考え方の土台をできるだけ揃えた状態で答えるため、社内FAQ用途では「誰が聞いても、前提がズレにくい」という点が大きく効いてきます。
Gemでは、あらかじめ
・参照させる資料
・回答時の前提条件
・立場や役割
を1つのGemにまとめて設定します。
そのGemを複数人で使えば、AさんもBさんもCさんも、同じGem＝同じ資料セット・同じ前提に対して質問することになります。

ここまでの違いを、簡単に表にまとめると次のようになります。

個人向けGeminiと、Workspace環境の違い

個人向けのGeminiは、業務利用を前提とした管理や統制がありません。
一方、Google Workspace 環境で使う Gemini（Gem含む）は、
・利用者が組織として管理される
・業務利用を想定した契約体系
・管理者による制御が可能
といった、会社利用を前提とした枠組みの中にあります。

資料はAIの学習に使われるのか？

ここは、プランや契約条件によって扱いが異なります。

一般論としては、Workspace向けのGeminiでは「組織のデータを不特定多数向けの学習には使わない」という前提が示されています。
ただし、
・何をどこまで渡すのか
・社内ルール的にOKか
は、必ず人が判断する必要があります。Gemは「何でも投げていい箱」ではありません。

Gemは「FAQ集」ではなく「FAQ担当者」

まず大事なのは、Gemは FAQの答え置き場 ではありません。
Gemは、
・資料を元に説明する
・判断が必要なら注意を促す
・分からない場合は「分からない」と言う
といった振る舞いをする FAQ担当者そのもの に近い存在です。

プロンプトより大事なのは「前提の文章」

細かい指示を書く前に、
・このAIは何のためのものか
・どの資料を正とするのか
・判断していい範囲／ダメな範囲
を、文章で整理しておくことが重要です。
ここが曖昧だと、どんなに工夫しても回答はブレます。

「全部知っているAI」にしない

社内FAQ用途では、あえて 参照範囲を狭くする ほうがうまくいきます。
・このマニュアル
・この規定
・このFAQ原文
など、「ここまでしか見ない」と決めたほうが、答えは安定します。

それでも答えは“揺れる”と理解しておく

Gemは、「同じ資料」「同じ前提」「同じ役割」を共有しますが、完全に同一の答えを返す装置ではありません。
たとえば、
・質問の切り口が違う
・詳しさ指定が違う
・想定読者（新人向け／管理者向け）が違う
と、表現や強調点は変わります。
ただし、その違いは、
・根拠にする資料
・判断の軸
がブレているわけではなく、「説明の仕方が違う」レベルに収まります。
社内FAQ用途としては、ここが実用上、とても大きなポイントだと思います。