• 作成日 : 2026年6月11日

NotebookLMとChatGPTの違いは？できることや使い分けを解説

NotebookLMとChatGPTは、どちらも生成AIを活用した便利なサービスですが、得意な作業は異なります。NotebookLMはPDFやWebページなどの資料を読み込み、要約や情報整理を行うAIノートとして使いやすい一方、ChatGPTは文章作成、調査、企画、相談、コード作成など幅広い作業に対応できます。

この記事では、NotebookLMとChatGPTの違いを、できること、向いている用途、使い分け方の観点から解説します。

NotebookLMとChatGPTの違いは？

NotebookLMとChatGPTの大きな違いは、NotebookLMが「手元の資料を読むためのAI」、ChatGPTが「幅広い作業を相談できるAI」である点です。資料の要約や出典確認を重視するならNotebookLM、文章作成や壁打ち、調査、業務支援まで広く使うならChatGPTが向いています。

【NotebookLM】資料を読み込ませて使うAIノート

NotebookLMは、資料を読み込ませたうえで、その内容に基づいて質問したり要約したりするAIツールです。自分で追加した情報源を中心に回答するため、論文、社内資料、マニュアル、議事録、参考記事などを整理したい場合に使いやすいサービスです。

NotebookLMの特徴は、追加した資料に基づいた回答を得やすく、根拠となる箇所を確認しながら使える点です。たとえば、長いPDFを読み込ませて「この資料の要点は何ですか」「A社の課題だけ整理してください」「この資料からFAQを作ってください」と依頼できます。GoogleのNotebookLMは、資料から音声概要を作るAudio Overviewにも対応しており、読み物を会話形式の音声に変換する用途にも使えます。

参考:NotebookLM

【ChatGPT】会話しながら作業を広げるAIアシスタント

ChatGPTは、会話を通じて文章作成、調査、要約、翻訳、企画、分析、コード作成などを進めるAIアシスタントです。資料を読み込ませるだけでなく、ゼロから構成を考えたり、複数案を出したり、表現を整えたりする作業に向いています。

ChatGPTは、ユーザーの指示に応じて成果物を作る力が強いツールです。記事構成、メール文、営業資料、SNS投稿、学習計画、Excel関数、プログラムの修正など、目的に合わせてアウトプットを変えられます。また、ChatGPTにはプロジェクト、カスタムGPTs、Deep Researchなど、継続的な作業や調査を支援する機能も用意されています。Projectsはチャット、ファイル、指示をまとめて管理できる機能として紹介されています。

参考:ChatGPT

NotebookLMはどのような作業に向いている？

NotebookLMは、すでに手元にある資料を読み解きたいときに向いています。大量の資料を短時間で把握したい場面、複数の文書を横断して共通点を見つけたい場面、学習内容を整理したい場面で使いやすいAIです。

長い資料の要約に向いている

NotebookLMは、PDFやWebページなどを読み込ませ、要点を短く整理する作業に向いています。長文資料を一から読む前に全体像を把握したい場合に便利です。

セミナー資料、調査レポート、業務マニュアル、契約関連資料、論文などを読み込ませると、内容の要約や章ごとの整理を依頼できます。短くするだけでなく、「初心者向けに説明してください」「意思決定に関係する部分だけ抜き出してください」「登場する用語を整理してください」といった聞き方もできます。読む前の予習、読んだ後の復習、複数資料の比較に使いやすい点が特徴です。

資料内の根拠を確認しながら読める

NotebookLMは、読み込ませたソースに基づいて回答するため、どの資料に書かれている内容なのかを確認しながら使いやすいAIです。事実確認をしながら資料を読む作業に向いています。

生成AIは、もっともらしい回答を出しても、根拠が曖昧になる場合があります。NotebookLMは資料中心の設計なので、回答をそのまま信じるのではなく、元資料と照らし合わせながら確認できます。社内資料、専門資料、学習教材のように「どこに書いてあるか」を追いたい場面では、ChatGPTよりNotebookLMのほうが扱いやすい場合があります。

音声概要やマインドマップで理解しやすくできる

NotebookLMは、資料内容を音声や視覚的な構造に変換して理解を助ける機能もあります。文章を読むだけでは把握しづらい情報を、別の形式で整理したいときに役立ちます。

NotebookLMのAudio Overviewは、資料をもとに会話形式の音声概要を作る機能です。また、Mind Mapsはアップロードしたソースの主題や関連する考え方を枝分かれの図としてまとめる機能です。Mind Mapsは、資料全体の構造を見渡しながら理解したいときに使える機能として説明されています。

ChatGPTはどのような作業に向いている？

ChatGPTは、答えを探すだけでなく、成果物を作ったり考えを広げたりする作業に向いています。文章の作成、言い換え、企画の壁打ち、コード作成、複雑な調査、業務プロセスの整理などに使いやすいAIです。

文章作成や編集に向いている

ChatGPTは、記事、メール、レポート、企画書、SNS投稿などの文章作成に向いています。目的、読者、トーンなどを指定すると、用途に合わせた文章を作りやすくなります。

「初心者向けに説明してください」「フォーマルな表現に直してください」「SEO記事の見出し構成を作ってください」「表現をやわらかくしてください」といった依頼ができます。NotebookLMでも資料に基づく文章化はできますが、自由度の高いライティングや表現調整ではChatGPTのほうが向いています。

アイデア出しや壁打ちに向いている

ChatGPTは、まだ資料や答えが固まっていない段階の相談に向いています。企画の方向性、構成案、比較軸、改善案、リスク整理などを会話しながら深められます。

NotebookLMは与えた資料を読む作業に強い一方、ChatGPTは未整理の相談を受けて選択肢を出す作業に向いています。「新しい記事テーマを考えたい」「このサービスの訴求軸を整理したい」「顧客向けメールの角が立たない言い回しを考えたい」といった場面です。正解が一つに決まらない課題では、複数案を出し、メリットとデメリットを比較しながら検討できます。

調査や継続作業にも使いやすい

ChatGPTは、ファイルを使った作業や継続的なプロジェクト管理にも対応しやすいAIです。プロジェクトを使うと、関連するチャット、ファイル、指示をまとめて管理できます。

また、ChatGPTにはDeep Researchのように、複雑な調査を多段階で行う機能もあります。Deep Researchは、インターネット上の情報を使って複雑な調査を進める機能として発表されています。

NotebookLMとChatGPTの料金や利用条件は？

NotebookLMとChatGPTは、どちらも無料で使い始められますが、有料プランで利用上限や機能範囲が広がります。NotebookLMは資料整理やAIリサーチ機能の上限拡張、ChatGPTは利用できるモデル、ファイルアップロード、画像生成、調査機能、業務向け管理機能などの違いが料金プランに反映されています。

NotebookLMの料金プランはGoogle AI Plus・Pro・Ultraなどと連動する

NotebookLMは、無料版に加えて、Google AI Plus、Google AI Pro、Google AI Ultraなどの有料プランを通じて利用上限を広げられます。各料金プランの利用料は次のとおりです。

Google AI Plusは、無料版よりNotebookLMを多く使いたい人向けのプランで、Google AI ProやGoogle AI Ultraでは、さらに高い利用上限やGoogleのAI機能を利用できます。Googleの公式サイトでは、「Google AI Plus」「Google AI Pro」「Google AI Ultra」の3種類のAIプランが紹介されています。

参考:Google AI プランで毎日をパワーアップ｜Google

ChatGPTの料金プランは個人向けと法人向けに分かれる

ChatGPTでは、「Free」「Go」「Plus」「Pro」「Business」「Enterprise」といった複数の料金プランが提供されています。 各料金プランの利用料は次のとおりです。

（※1$=150円で計算）

無料版でも基本的なチャットは使えますが、上位プランほどメッセージ数、ファイルアップロード、画像生成、調査機能、Projects、Custom GPTsなどの利用範囲が広がります。BusinessやEnterpriseは、チーム利用、管理機能、セキュリティ、データ保護を重視する企業向けのプランです。

参考:料金｜ChatGPT

NotebookLMとChatGPTをうまく使い分けるには？

NotebookLMとChatGPTを使い分けるには、最初に「資料を読む作業か、成果物を作る作業か」を分けると進めやすくなります。資料の理解はNotebookLM、構成や文章化はChatGPTに任せると、迷いにくくなります。

目的を資料理解と成果物作成に分ける

最初に、作業の目的を「読む」「整理する」「作る」のどれに近いか分けます。読む作業が中心ならNotebookLM、作る作業が中心ならChatGPTが適しています。

「このPDFの要点を知りたい」はNotebookLM向きです。「この内容をもとに記事を書きたい」はChatGPT向きです。「資料の内容が正しいか確認したい」はNotebookLM、「初心者向けにわかりやすく言い換えたい」はChatGPTという分け方もできます。作業の入口と出口を分けるだけで、ツール選びの迷いはかなり減ります。

NotebookLMで根拠を整理する

資料がある場合は、まずNotebookLMで要点、根拠、論点、用語を整理します。この段階では、文章をきれいに仕上げるより、情報の抜け漏れを見つけることを優先します。

質問例としては、「この資料の主張を3つに整理してください」「初心者がつまずきやすい用語を説明してください」「本文中で根拠になる箇所を整理してください」などが使えます。ここで得た要約をそのまま完成原稿にするのではなく、材料として扱うと、後工程で品質を上げやすくなります。

ChatGPTで読みやすい文章に整える

NotebookLMで整理した内容をもとに、ChatGPTで見出し、文章、表、FAQ、導入文、まとめなどに整えます。読者像やトーンを指定すると、目的に合った文章に変換しやすくなります。

たとえば、「初心者向けにですます調で説明してください」「SEO記事のH2とH3に整理してください」「専門用語を減らしてください」「表現をフォーマルにしてください」と依頼できます。最後に人が事実確認、表現確認、固有名詞の確認を行うことで、AIの誤りや過剰な表現を減らせます。

NotebookLMとChatGPTを使うときの注意点は？

NotebookLMとChatGPTは便利ですが、どちらも回答をそのまま信じる使い方は避けたほうが安全です。資料の読み違い、古い情報、文脈の取り違え、もっともらしい誤答が起きる可能性があります。

読み込ませる資料の扱いに注意する

NotebookLMやChatGPTに資料を入れる際は、個人情報、機密情報、契約情報、未公開資料の扱いに注意が必要です。業務利用では、会社のルールや契約条件を確認してから使うべきです。

社内資料をAIに入れる場合、情報漏洩リスクやアクセス権限の管理が問題になります。誰がどの資料を使えるのか、出力結果をどこまで共有してよいのか、保存や再利用の扱いはどうなるのかを決めずに使うと、後からトラブルになる可能性があります。個人利用でも、住所、電話番号、顧客名、未公開の売上情報などは安易に入力しないほうが安全です。

回答の根拠を確認する

NotebookLMは資料に基づく回答が得意ですが、要約や解釈が常に正しいとは限りません。ChatGPTも便利ですが、事実関係や制度、料金、仕様などは確認が欠かせません。

AIの回答は、本文作成や理解の補助として使うと効果的です。公開記事、社外資料、契約関連文書、法務・税務・医療などの専門領域では、一次情報や専門家の確認を通すほうが安全です。とくに料金、機能、利用条件は変わりやすいため、導入時点の最新情報を確認する前提で扱う必要があります。

使い分けの基準を社内でそろえる

業務で使う場合は、NotebookLMとChatGPTの使い分け基準を社内でそろえると運用しやすくなります。人によって使い方がばらばらだと、出力品質や情報管理に差が出やすくなります。

「資料要約はNotebookLM」「文章作成はChatGPT」「顧客情報は入力しない」「公開前に人が確認する」「出典が必要な記事は元資料を確認する」といったルールを決めます。小さなルールでも、AI活用のばらつきを減らせます。

NotebookLMとChatGPTの違いを理解して目的別に使い分けよう

NotebookLMとChatGPTの違いは、資料を読むAIか、会話しながら作業を進めるAIかという点にあります。NotebookLMは資料要約、出典確認、学習ノート化に向いており、ChatGPTは文章作成、企画、調査、業務相談に向いています。どちらか一方を選ぶだけでなく、NotebookLMで根拠を整理し、ChatGPTで読みやすい成果物に仕上げる使い方も有効です。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。