NotebookLMとChatGPTの違いを徹底解説：AI言語モデル比較ガイド2025年版

2025年、AIツールの急速な発展により、さまざまな言語モデルが私たちの日常やビジネスに浸透しています。特にGoogleのNotebookLMとOpenAIのChatGPTは、それぞれ独自の特徴を持ち、多くのユーザーから注目を集めています。この記事では、NotebookLMとChatGPTを中心に、各AIモデルの違い、技術的背景、使い分け方までを徹底解説します。
なおこの資料は社内研修用に作成したものですので、予めご了承ください。

AIが情報整理、創作活動、ビジネス支援などの分野でどのように活用されているのか、そして各ツールの長所と短所を知ることで、自分に最適なAIパートナーを選ぶ手助けとなれば幸いです。

1. NotebookLMとは

1.1 基本概要と特徴

NotebookLMはGoogleが開発した言語モデルベースのAIノートツールで、2023年7月12日に初めてリリースされました。その名前の「LM」は「Language Model（言語モデル）」を意味し、「Notebook」は「ノート」という意味です。つまり、言語モデルを使ったノートツールということになります。

NotebookLMの最大の特徴は、ユーザーがアップロードした特定の資料やデータに基づいて対話するという点です。PDFや画像、ウェブサイト、YouTube動画などの様々な形式のコンテンツをアップロードすると、その内容を深く理解し、要約や分析を行うことができます。

また、NotebookLMは以下のような特徴も持っています：

• 多言語対応：日本語を含む200以上の国と地域で利用可能
• Gemini 1.5 Pro搭載：高度な推論機能とネイティブなマルチモーダリティを備えている
• ソースの透明性：回答の根拠となるソースを明示し、「幻覚」問題を軽減
• 音声概要機能：複雑なドキュメントを会話形式のポッドキャストのように要約
• 豊富なファイル形式対応：テキスト、PDF、Google Document、YouTube動画など様々なソースに対応

1.2 技術的背景

NotebookLMは、Google DeepMindが開発したGeminiシリーズの言語モデルを基盤としています。最新版では、Gemini 1.5 Proを搭載しており、このモデルの高度な推論機能とネイティブなマルチモーダリティにより、スライドやドキュメント内の画像、グラフ、図についても質問に答えることができます。

Gemini 1.5 Proは、超長文脈処理能力（最大100万トークン）を持ち、マルチモーダル処理が可能なモデルです。これにより、NotebookLMは単にテキストだけでなく、画像や図表などの視覚情報も理解し、それらを組み合わせた深い分析が可能になっています。

NotebookLMの特徴的な技術としては、ソースグラウンディングアーキテクチャがあります。これは、AIの回答を必ずユーザーがアップロードしたソース資料に「接地（グラウンディング）」させるもので、回答の信頼性と透明性を高めています。

2. ChatGPTとは

2.1 基本概要と特徴

ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型AI言語モデルで、GPTシリーズの一部です。最新バージョンでは、GPT-4.1、GPT-4.5などの高度なモデルが搭載され、自然な対話、創造的な文章生成、プログラミング支援など、幅広い用途に活用されています。

ChatGPTの主な特徴は以下の通りです：

• 幅広い知識ベース：インターネット上の大量のテキストデータで学習
• 多様なタスク対応：会話、文章作成、コーディング、データ分析など
• マルチモーダル機能：テキスト、画像、音声などのさまざまな入出力形式に対応
• プラグイン連携：外部ツールやサービスと連携可能
• 継続的な改良：定期的なアップデートによる機能向上

最新のChatGPTでは、GPT-4.5モデルにより自然で多彩な対話や表現力が強化され、より流暢で人間らしい応答が可能になっています。また、プログラミングやブレインストーミングなど創造的なタスクでも高いパフォーマンスを発揮します。

2.2 技術的背景

ChatGPTの技術的基盤は、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）のGPTシリーズです。最新のGPT-4.5は、数兆のパラメータを持ち、広範なインターネット上のテキストデータで事前学習されています。

GPT-4.5は、チャットボットだけでなく、画像解析、画像生成、音声入出力、コード実行、ウェブ検索、関数呼び出し、構造化出力、翻訳機能、数学計算、画像内テキスト認識、画像編集機能など、多くの機能を統合しています。

また、最新のGPT-4.1は、従来より高速な処理と長大なコンテキストウィンドウ（最大1Mトークン）をサポートし、より複雑で長い会話や文書処理が可能になっています。

3. NotebookLMとChatGPTの主な違い

3.1 情報ソースと学習方法の違い

NotebookLMとChatGPTの最も基本的な違いは、情報ソースと学習方法にあります。

NotebookLM：

• ユーザーがアップロードした特定のソース資料のみに基づいて回答
• アップロードした資料は学習データとして使用されない（プライバシー保護）
• 回答の際には必ず情報源（ソース資料内の該当箇所）を引用

ChatGPT：

• インターネット上の広範なデータで事前学習
• 学習データにないことも推論で回答することがある（時に「幻覚」を生じる）
• プラグインを使わない場合、特定のソースを引用せず、一般的な知識ベースから回答

この違いから、NotebookLMは自分の持っているデータに基づいた正確な回答が必要な場合に適し、ChatGPTは広範な知識を活用した幅広い質問に対応したい場合に適しています。

3.2 対応形式と機能の違い

両者は対応できる入出力形式や機能にも違いがあります。

NotebookLM：

• PDF、テキスト、ウェブページ、YouTube動画など多様なソースを取り込み可能
• 「音声概要」機能で資料をポッドキャスト形式に要約できる
• 資料の要約、分析、質問応答に最適化
• ノートブック形式でメモや情報を整理・保存可能

ChatGPT：

• テキスト、画像、音声など様々な入出力形式に対応
• コード実行、ウェブ検索、関数呼び出しなど多機能
• クリエイティブな文章作成、ブレーンストーミングに強み
• APIを通じて他のアプリケーションと連携可能

3.3 実用面での比較

実際の使用感や実用性における両者の比較です。

NotebookLM：

• 資料を深く理解し、要点を的確に抽出
• 回答の信頼性が高く、事実誤認（幻覚）が少ない
• 人工査証の便利性が高い（自動的に参照ソースを表示）
• 専用チャットボット作成など企業での資料活用に強み

ChatGPT：

• より創造的で洞察に富んだアイデア提案が可能
• 幅広いトピックに対応可能
• より自然で流暢な会話体験
• 既存のアプリケーションとの連携が豊富

具体的な比較テストでは、NotebookLMは詳細な分析と出典の明示に優れ、ChatGPTは簡潔さと創造性に優れるという結果も報告されています。

3.4 料金体系の比較

両サービスの料金体系も重要な違いの一つです。

NotebookLM：

• 基本機能は無料で利用可能
• NotebookLM Plus（有料版）：ユーザー1人あたり月額20ドル〜
• 無料版の制限：ノートブック数は最大100、1ノートブックあたり最大50のソース
• Google Workspace経由またはGoogle Cloud経由での企業向け提供あり

ChatGPT：

• 基本機能（GPT-3.5ベース）は無料
• ChatGPT Plus：月額20ドル（GPT-4アクセス、優先利用権など）
• GPT-4.5/GPT-4.1の利用はChatGPT Plusまたは従量課金制のAPI経由

3.5 UI/UX比較

ユーザーインターフェースとユーザー体験の観点からの比較：

NotebookLM：

• ノートブック形式のインターフェースで情報を整理しやすい
• アップロードしたソースから自動的に概要や質問候補を生成
• メモ機能で重要な回答や見つけた情報を保存可能
• 情報のソースが明示されるため、検証が容易

ChatGPT：

• シンプルなチャットインターフェースで直感的に使用可能
• 会話履歴の保存と整理が可能
• モバイルアプリでの使用もスムーズ
• ビジュアルモードでより豊かな表現が可能

4. その他の主要言語モデルとの比較

4.1 Claude

Anthropicが開発したClaudeも強力な言語モデルです。最新のClaude 3.7は特にコーディング能力と長文処理に優れています。

Claudeの特徴：

• ハイブリッド推論モデル（高速応答と深考モードを統合）
• 最大20万トークンのコンテキスト処理能力
• コーディングと重厚な文書解析に強み
• 憲法的アプローチによる安全性重視の設計

NotebookLMとの違いは、Claudeが汎用的な対話に優れる一方、NotebookLMはより特定の資料に基づいた使用に最適化されている点です。

4.2 Gemini

GoogleのGemini 2.0は、NotebookLMの基盤でもあるモデルです。

Geminiの特徴：

• マルチモーダルネイティブ設計（テキスト、画像、音声、動画に対応）
• 超長文脈処理：Flash版で100万トークン、Pro版で200万トークン
• 低コスト（100万トークンあたり入力$0.10、出力$0.40の破格の低価格）
• Google検索、YouTube、マップなどGoogleエコシステムとの統合

NotebookLMはGeminiの能力を特化させ、ドキュメント解析と情報整理に最適化したものと言えます。

4.3 Perplexity

Perplexityは検索機能に特化したAIサービスです。

Perplexityの特徴：

• リアルタイムの情報検索と引用
• 検索エンジンとチャットボットの融合
• 引用元へのリンク提供
• 様々なモデル（GPT-4o、Claude 3.5など）を選択可能

Perplexityは情報検索に強く、NotebookLMは資料の深い解析に強いという違いがあります。両者を組み合わせると相乗効果が期待できるという意見もあります。

5. 活用シーンとユースケース

5.1 NotebookLMに適した活用シーン

NotebookLMは以下のようなシーンで特に力を発揮します：

1. 研究・論文執筆：

   • 複数の論文や資料を取り込み、要約や比較分析
   • 関連文献間の関係性の発見や整理

2. 学習・教育：

   • 教科書や参考書のポイント整理
   • 授業資料からの問題集作成
   • カスタム学習教材の作成

3. ビジネス文書処理：

   • 契約書や法務文書の解析と要点抽出
   • 会議録や報告書からの重要ポイント抽出
   • 社内知識ベースの構築

4. 専門情報の整理：

   • 医療ガイドラインや技術マニュアルの要約
   • 専門書籍からの知識抽出と整理
   • 投資資料の分析と要点整理

5.2 ChatGPTに適した活用シーン

ChatGPTは以下のようなシーンで特に効果的です：

1. クリエイティブ作業：

   • コピーライティングやコンテンツ作成
   • ストーリーアイデアの発想
   • ブレインストーミングと発想支援

2. プログラミング支援：

   • コード生成とデバッグ
   • プログラミング学習
   • アルゴリズム設計

3. コミュニケーション補助：

   • メール・文書の文章校正
   • 多言語翻訳と異文化コミュニケーション
   • 会話練習と語学学習

4. 汎用情報検索：

   • 幅広いトピックに関する質問応答
   • 一般知識のクイックリファレンス
   • ニュースや時事問題の解説

5.3 組み合わせ活用の可能性

両者の長所を生かした組み合わせ活用も効果的です：

• 情報収集から整理まで：Perplexityで広く情報収集し、NotebookLMで整理・分析
• アイデア発想から具体化まで：ChatGPTで創造的なアイデアを出し、NotebookLMで関連資料を整理
• 学習プロセス：ChatGPTで全体像を理解し、NotebookLMで重要テキストを深く解析
• 文書作成プロセス：ChatGPTで下書きを作成し、NotebookLMで引用と事実確認

6. 今後の展望と課題

6.1 NotebookLMの将来性

NotebookLMは、以下のような方向性で発展が期待されています：

• よりシームレスな資料連携：さらに多様なファイル形式やプラットフォームとの連携
• 高度な分析機能の強化：複数資料間の関連性分析やインサイト抽出の精度向上
• カスタマイズ性の向上：特定分野や業界向けのカスタム機能
• コラボレーション機能強化：チームでの共同編集や知識共有の効率化
• デバイス間連携：モバイルアプリとの同期強化

一方で、以下のような課題も指摘されています：

• モデル自体の能力が無料サービスとして限定的である可能性
• 創造的な提案や新しい視点の提供に関しては改善の余地がある

6.2 ChatGPTの進化の方向性

ChatGPTは、以下のような発展が見込まれています：

• マルチモーダル能力の向上：より洗練された画像・音声処理能力
• 専門知識の深化：特定分野における専門性の向上
• リアルタイム情報へのアクセス強化：最新情報の反映速度向上
• AIエージェントとしての自律性向上：より複雑なタスクの自動実行
• カスタムGPTの進化：より特化した用途別モデルの提供

6.3 AIノートツールの進化トレンド

AIノートツール全体としては、以下のようなトレンドが予測されます：

1. 思考パートナーとしての進化：

   • 単なる情報ツールから創造プロセスを支援する知的アシスタントへ
   • ユーザーの思考を補完し、新たな視点を提供する能力の強化

2. 透明性と信頼性の向上：

   • 情報源の明示と検証可能性の強化
   • 「幻覚」問題の軽減と正確性の向上

3. マルチモーダル統合の進化：

   • テキスト、画像、音声、動画を横断した理解の深化
   • 様々な形式の情報を統合した分析能力の向上

4. カスタマイズと個人化：

   • ユーザーの作業スタイルや専門領域に適応するAI
   • 個人の知識ベースと連携した拡張知性としての発展

7. 選び方のポイントとおすすめの組み合わせ

7.1 ニーズに合わせた選択基準

以下のポイントを考慮して、自分に合ったツールを選びましょう：

1. 主な使用目的：

   • 特定資料の深い理解・分析 → NotebookLM
   • 幅広い質問や創造的タスク → ChatGPT
   • 専門的なコーディング・長文処理 → Claude
   • マルチモーダル処理と超長文脈 → Gemini
   • リアルタイム情報検索 → Perplexity

2. 重視する機能：

   • ソース引用の正確性 → NotebookLM
   • 創造性と多様な回答 → ChatGPT
   • コード生成とデバッグ → Claude/ChatGPT
   • 複数文書の統合理解 → NotebookLM/Claude

3. 予算とコスト：

   • 無料または低コストで基本機能を使いたい → NotebookLM無料版/ChatGPT無料版
   • 高度な機能に投資できる → ChatGPT Plus/NotebookLM Plus/Claude

7.2 おすすめの組み合わせパターン

以下のような組み合わせが特に効果的です：

1. 研究者・学者向け：

   • NotebookLM + Claude：資料分析と専門文献の深い理解に

2. クリエイター向け：

   • ChatGPT + NotebookLM：アイデア発想とリサーチの組み合わせに

3. ビジネスプロフェッショナル向け：

   • ChatGPT + Perplexity + NotebookLM：幅広い情報収集から整理、分析まで

4. 開発者向け：

   • Claude + ChatGPT + Gemini：コーディングと文書作成の最強の組み合わせ

8. まとめ

NotebookLMとChatGPTは、それぞれに特化した機能と用途を持つ強力なAIツールです。

NotebookLMは、ユーザー提供の資料を深く理解し、正確な情報抽出と分析に優れています。資料ベースの研究、学習、情報整理に特に適しており、回答の透明性と信頼性が高い点が特徴です。Gemini技術を基盤とし、マルチモーダル処理能力も持ち合わせています。

ChatGPTは、幅広い知識ベースと創造的なアイデア生成に優れ、多様なタスクに対応できる汎用性の高さが特徴です。文章作成、プログラミング、ブレインストーミングなど、より創造的なタスクに適しています。

理想的には、これらのツールを状況や目的に応じて使い分けることで、それぞれの長所を生かした効果的なAI活用が可能になります。今後も両者は進化を続け、私たちの知的活動をさらに強力にサポートしてくれるでしょう。

適切なAIツールの選択と活用が、個人の生産性向上だけでなく、組織全体の知識管理や創造性にも大きく貢献する時代となっています。自分のニーズに合ったAIパートナーを見つけ、効果的に活用していきましょう。