NotebookLMとChatGPT・Claudeの違いを比較｜料金・機能・向いている業務で選び方がわかる

NotebookLMという名前を知り、ChatGPTやClaudeなど普段使っている生成AIと何が違うのか、どちらを業務に使えばよいのか迷っている方は少なくありません。

この記事では、NotebookLMと主要な生成AIツールの機能・料金の違いを横並びで整理し、資料の理解・要約が中心の業務にはどちらが向くか、文章作成やアイデア出しにはどちらが向くかを、具体的な業務シーンに沿って解説します。あわせて、複数ツールを組み合わせる際の業務フローや、導入時につまずきやすい失敗要因とその対策もまとめています。

読み終える頃には、自社の業務に合ったツール（またはツールの組み合わせ）を、根拠を持って選べる状態になります。

NotebookLMとは

NotebookLMは、Googleが提供するAIノートブックツールです。ユーザーが自分でアップロードした資料（PDF・議事録・スライドなど）の内容だけに基づいて回答を生成する点が最大の特徴で、この点がChatGPTやClaudeのような汎用的な対話型AIとの根本的な違いになります。

ChatGPTやClaudeは、学習した膨大なデータをもとに幅広いテーマへ答えられる一方、事実と異なる内容をもっともらしく回答してしまうハルシネーション（AIが誤った情報をあたかも事実のように生成する現象）が起きることがあります。NotebookLMは回答の根拠を「アップロードした資料の中」に限定し、回答のどの部分がどの資料に基づくかを示す仕組みを持つため、社内資料の要約や調査業務でハルシネーションのリスクを抑えやすいという特性があります。

出典：NotebookLM公式サイト、Impress Watch「グーグルNotebookLM、『Gemini Notebook』に名称変更」

NotebookLMと主要AIツールの機能比較

NotebookLMとChatGPT・Claude・Notion AI・Perplexityは、どれも「AIに質問して答えを得る」という見た目は似ていますが、実際に得意とする作業は大きく異なります。ここでは比較の軸を整理したうえで、代表的なツールとの違いを具体的に見ていきます。

比較の4つの軸

各ツールを比べるときは、次の4つの軸で見ると違いが整理しやすくなります。

• ①データの扱い方：ユーザーがアップロードした資料の中だけを参照するか、AIが学習したデータ全般から答えるか
• ②回答の作られ方：資料の該当箇所を示しながら答える「出典明示型」か、資料を参照せずに文章を生成する「生成型」か
• ③得意な作業：既存の資料を理解・要約する作業に強いか、ゼロから文章を作る・アイデアを広げる作業に強いか
• ④料金プラン：無料でどこまで使えるか、有料プランの月額はどの程度か

この4軸で見ると、NotebookLMは「①資料限定」「②出典明示型」「③資料の理解・要約」に強みがあり、ChatGPT・Claudeは「①学習データ全般」「②生成型」「③文章生成・壁打ち」に強みがあるという対比が浮かび上がります。

NotebookLMとChatGPTの違い

KW関連の質問として特に検索されやすい「NotebookLMとChatGPT、どちらを使うべきか」について、4軸に沿って整理します。

項目	NotebookLM	ChatGPT
データの扱い方	アップロードした資料限定	学習データ全般
回答の作られ方	出典明示型（資料の該当箇所を提示）	生成型
得意な作業	資料の理解・要約・調査	文章生成・アイデア出し・壁打ち
向いている場面	議事録要約、資料横断調査	提案書作成、メール文面作成

NotebookLMは、社内の議事録・マニュアル・調査レポートといったアップロード済みの資料に基づいて要点を抽出する作業に向いています。一方のChatGPTは、資料の有無にかかわらず、提案書やメール文面をゼロから作成する、アイデア出しの壁打ち相手にするといった生成・発想の作業に向いています。

両者は競合というより、資料を理解する工程（NotebookLM）とその先で文章を作る工程（ChatGPT）で役割が分かれていると捉えると、無理にどちらか一方に絞らず併用するという選択肢も現実的です。

出典：NotebookLM公式サイト、ChatGPT公式サイト

NotebookLMとClaude・Notion AI・Perplexity・Geminiの違い

ChatGPT以外の主要ツールとの違いも押さえておくと、すでに他のAIツールを導入済みの企業でも判断がしやすくなります。

項目	NotebookLM	Claude	Notion AI	Perplexity	Gemini
対象データ	アップロード資料	学習データ全般	社内ドキュメント	ウェブ上の公開情報	学習データ全般
得意分野	資料の要約・調査	長文の読解・要約	文章生成・ドキュメント管理	ウェブ調査・出典付き回答	汎用対話・幅広いタスク
料金	無料〜Google AIプラン	無料〜Pro/Team	ビジネスプラン以上に統合（単体課金は廃止）	無料〜Pro	無料〜Google AIプラン

• Claude：長文の読解・要約に強みを持つ汎用対話型AIです。NotebookLMとは「アップロードした資料限定か、学習データ全般から答えるか」という点で役割が分かれます。
• Notion AI：社内のドキュメント管理と一体化した文章生成支援ツールです。NotebookLMのように複数資料を横断して出典付きで調査する用途とは、そもそもの目的が異なります。
• Perplexity：ウェブ上の情報を検索し、出典を示しながら回答する調査特化型のAIです。NotebookLMが「アップロードした自社資料」を参照するのに対し、Perplexityは「ウェブ上の公開情報」を参照するという違いがあります。
• Gemini：Google自身が提供する汎用対話型AIです。NotebookLMと同じGoogleの製品群に属しますが、NotebookLMがアップロードした資料の中だけを参照するのに対し、Geminiは学習データ全般から幅広く回答する点で役割が異なります。

出典：Claude公式サイト、Notion AI公式サイト、Perplexity公式サイト、Gemini公式サイト

NotebookLMと主要ツールの料金比較

機能の違いを理解したところで、次に気になるのが料金です。ここではNotebookLMとChatGPT・Claude・Perplexityの無料範囲と有料プランを比較します。料金は変更される可能性があるため、記事作成時点（2026年8月）の情報として参考にしてください。

無料プランでできることの違い

NotebookLMは無料でも利用を開始でき、資料のアップロードや要約・質問といった基本機能を試せます。無料プランでは、作成できるノートブック数が100個まで、1つのノートブックにアップロードできる資料（ソース）数が50件まで、チャットの回数が1日50回までという上限が案内されています。音声・動画による要約機能も1日3回までに制限されます。業務量が多い場合は、この上限に達する可能性があります。

ChatGPT・Claude・Perplexityの無料プランも、1日あたりのメッセージ送信数や利用できる機能に制限があります。まずは無料範囲で自社の想定利用量（月間の資料量・利用人数）に足りるかどうかを確かめてから、有料化を検討する進め方が現実的です。

出典：NotebookLM ヘルプ（Google公式）、ChatGPT料金公式ページ、Claude料金公式ページ、Perplexity料金公式ページ

有料プラン・法人向けプランの料金比較表

法人での導入を検討する場合は、月額コストと想定する利用規模（個人／チーム／全社）を突き合わせて判断する必要があります。

ツール	無料プラン	個人向け有料プラン（月額目安）	法人・チーム向けプラン
NotebookLM	あり（ノートブック100・ソース50件等の上限）	Google AI Plus 725円／Google AI Pro 2,900円	Gemini Notebook Enterprise（Google Cloud経由）
ChatGPT	あり（利用数に上限）	ChatGPT Plus 3,000円程度	ChatGPT Business/Enterprise
Claude	あり（利用数に上限）	Claude Pro 3,000円程度（月20米ドル）	Claude Team/Enterprise
Perplexity	あり（利用数に上限）	Perplexity Pro 3,000円程度（月20米ドル）	法人向けプランあり（Enterprise Pro）

上記の金額はいずれも記事作成時点の目安です。各社のプラン改定により変動するため、契約前に公式サイトで最新情報を確認してください。

NotebookLMの強化機能は単体で購入するのではなく、Googleの個人向けAIプラン「Google AI Plus」（月額725円）や「Google AI Pro」（月額2,900円）に含まれる形で利用します。組織向けには、管理機能・セキュリティ機能を強化した「Gemini Notebook Enterprise」（旧NotebookLM Enterprise）があり、Google Cloud経由でスタンドアロン購入するか、Gemini Enterpriseの一部として利用します。

ChatGPT・Claude・Perplexityも、個人向けには月額20米ドル前後（ChatGPT Plusは月額3,000円程度、Claude Pro・Perplexity Proも同水準）の有料プランがあり、チーム・法人向けにはBusiness/Enterpriseといった上位プランを用意しています。金額は記事作成時点の目安であり、変動する可能性があるため、契約前に必ず公式サイトで最新の金額を確認してください。

資料の理解・要約が業務の中心であればNotebookLM、文章生成やアイデア出しも含めて幅広く使うのであればChatGPTやClaudeといったように、まず主な用途を決めてからプランを比較すると、費用対効果を判断しやすくなります。

出典：NotebookLM公式サイト、Google AI プラン公式ページ、Google Cloud公式ドキュメント（Gemini Notebook Enterprise）、ChatGPT料金公式ページ、Claude料金公式ページ、Perplexity料金公式ページ

NotebookLMと生成AIの業務シーン別使い分け方

ここまでの機能・料金の違いを踏まえ、実際のBtoB業務のどの場面でどちらを使うべきかを具体的に見ていきます。

資料の理解・要約に向いているケース

次のような業務では、根拠が明示されるNotebookLMの特性が活きます。

• 大量の議事録から要点を短時間で抽出したいとき
• 複数の調査レポートを横断して、共通する傾向や結論を探したいとき
• 社内マニュアルの内容について、ピンポイントで質問して該当箇所を確認したいとき

これらの業務では、AIの回答をそのまま社内共有する場面も多いため、回答の根拠（出典）が明示されることが、誤った情報を広めてしまうリスクの回避につながります。

文章生成・壁打ちに向いているケース

一方、次のような業務ではNotebookLMでは代替しにくく、ChatGPTやClaudeが向いています。

• 提案書やメール文面をゼロから作成したいとき
• 新しい企画のアイデア出しで、AIを壁打ち相手にしたいとき
• 議事録の要点をもとに、次のアクションプランを考えたいとき

これらは資料の裏付けよりも、汎用的な知識や創造的な文章生成力が求められる作業のため、生成型AIの強みがそのまま活きます。

複数ツール連携時の業務フロー

上位記事ではあまり触れられていませんが、実務では複数ツールを組み合わせる流れが現実的な選択肢になります。

• ①NotebookLMで社内資料を要約・整理する
• ②要点をChatGPTやClaudeに渡し、提案書のドラフトを作成する
• ③Notion AIなどで社内共有用に整形する

この流れにより、資料の正確性（NotebookLM）と文章生成の柔軟性（ChatGPT・Claude）の両方を活かせます。

NotebookLM導入時の失敗要因と対策

機能や料金を比較して導入を決めても、使い方を誤ると社内に定着しないことがあります。ここではよくある失敗要因と、その対策を具体的に見ていきます。

社外秘資料アップロードによる情報漏洩への懸念

個人向けのNotebookLMと、法人向けのGemini Notebook Enterpriseでは、データの取り扱いに関する方針が異なります。Google Workspace（法人向け契約）のアカウントで利用する場合は、アップロードした資料や質問・回答の内容が人によるレビューの対象にならず、AIモデルの学習にも利用されないと案内されています。この違いを確認しないまま社外秘の資料をアップロードしてしまうと、情報管理の観点で社内から懸念の声が上がり、導入自体が止まってしまうことがあります。

対策：社外秘資料を扱う予定がある場合は、導入前に利用するプランのデータ取り扱いポリシーを公式情報で確認し、個人アカウントではなく法人向けプランの利用を検討します。

出典：Gemini Notebook のプライバシーと利用規約（Google公式ヘルプ）、Google Cloud公式ドキュメント（Gemini Notebook Enterprise）

複数ツール併用によるコスト・運用の複雑化

NotebookLMとChatGPT・Claudeなどを、役割分担を決めないまま同時に導入すると、ライセンス費用が重複するうえ、社員がどちらを使うべきか迷って結局どちらも定着しない、という失敗につながりやすくなります。

対策：前章で紹介した「業務シーン別の使い分け」を社内ルールとして明文化し、まずは無料プランの組み合わせで小さく試してから、有料化の範囲を段階的に広げていきます。

利用イメージのズレによる社内での未定着

NotebookLMを「何でも答えてくれる万能AI」と誤解して導入すると、資料をアップロードしていない質問には答えられないという場面に直面し、期待外れとして使われなくなってしまうことがあります。

対策：導入時に「NotebookLMは、アップロードした資料に基づいて答えるツールである」という前提を、社内研修や利用ガイドで共有し、まずは用途を絞って使い方を定着させます。

失敗要因	具体的な症状	対策
情報漏洩への懸念	社外秘資料の取り扱い方針が不明のまま利用し社内から懸念の声が上がる	導入前にプランごとのデータ取り扱いポリシーを確認する
コスト・運用の複雑化	役割分担なく複数ツールを導入しライセンス費用が重複する	業務シーン別の使い分けを社内ルール化し段階的に有料化する
社内での未定着	万能AIと誤解し期待外れとして使われなくなる	導入時に前提（資料限定で回答する）を研修・ガイドで共有する

NotebookLMの導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

ここまで見てきたように、NotebookLMとChatGPT・Claudeなどの生成AIは、それぞれ得意な作業が異なります。とはいえ、自社のどの業務にどのツールを当てはめるべきか、複数ツールをどう組み合わせて運用すべきかを、自社だけで整理するのは簡単ではありません。

導入にあたっては、「どの業務にどのツールを使うかの切り分け」「社外秘資料を扱う場合のセキュリティ方針の確認」「複数ツールを併用する際の社内ルール作り」など、整理すべき論点が複数あります。これらを手探りで進めると、比較検討だけで時間がかかり、導入が思うように進まないことも少なくありません。

フリーコンサルタント.jpでは、事業会社やコンサルティングファームでの実務経験が豊富なプロ人材を、必要な期間だけ活用いただけます。AI・DXの上流の戦略設計から、実際のツール選定・導入、社内への定着までを一気通貫で伴走支援することが可能です。

自社に合ったAI活用の進め方を相談したい方は、無料相談からお気軽にお問い合わせください。

フリーコンサルタント.jpによるAI導入支援の事例

NotebookLMのようなAIツールの選定・使い分けは、単発の課題ではなく、データ活用・業務のAI化という大きな流れの一部です。ここで紹介する事例は、ツール選定そのものではなく、AIを使った業務変革を外部のプロ人材と進めた事例ですが、「何から手をつければよいか分からない」「社内にAI活用の知見を持つ人材がいない」という悩みは、NotebookLMのようなツールの選定・定着で悩む場合と共通しています。

事例①｜大手飲食企業：需要予測・発注レコメンドAIの開発支援

200店舗以上・400品目の発注業務を店舗担当者の経験と勘に頼っており、業務が属人化していた大手飲食企業の事例です。データサイエンティストなどのAI活用人材が社内に不足しており、AIの本格運用に向けたデータ活用の進め方が分からない状態でした。

当時の課題	・データサイエンティスト・データアナリストなどAI活用の経験者が社内に不足 ・店舗情報やPOSデータをもとにした需要予測を、複数人が同じ精度で行うのが困難 ・発注業務が現場の勘に依存し、担当者の休暇・退職で業務が滞るリスクを抱えていた
実施したこと	・店舗ごとの特徴を踏まえた変数を定義し、データを整理 ・PoC（概念実証）を経て、店舗ごとに高い精度で需要予測ができるAIモデルを構築・運用

需要予測AIの活用により発注業務の多くを自動化し、バックオフィス業務の負荷を軽減。店舗担当者が接客などの対応に、より多くの時間を割けるようになりました。

事例②｜大手通信キャリア企業：デジタル活用推進に向けたCoE組織の立ち上げ支援

業務効率化を目的に、複数部門の知見を集約する専門組織（CoE＝Center of Excellence）の立ち上げを決定した大手通信キャリア企業の事例です。組織立ち上げの推進とデジタル技術活用の両方を担える人材が、社内に不足していました。

当時の課題	・デジタル領域の知見と組織立ち上げ経験を併せ持つ人材が社内に不足 ・業務効率化ツールの開発・運用体制をゼロから構築する必要があった
実施したこと	・CoE組織の立ち上げから全体設計・運用構築・実運用までを一気通貫で伴走支援 ・事業部門への課題ヒアリングをもとにしたツール開発の仕組みを構築し、プロパー社員が自走できる体制へ知見を移転

CoE組織の立ち上げと運用の安定化により、業務工数の削減を実現。プロパー社員が主体的に運用できる体制を構築し、外部人材への依存から段階的に脱却しました。

まとめ

NotebookLMは、アップロードした資料に基づいて根拠のある回答を返す点で、ChatGPTやClaudeのような汎用的な対話型AIとは役割が異なります。どちらか一方を選ぶのではなく、資料の理解・要約にはNotebookLM、文章生成やアイデア出しにはChatGPTやClaudeというように、業務工程に応じて使い分ける、あるいは組み合わせて活用するのが現実的な選択です。

料金面でも、無料プランでまず試し、自社の利用量に応じて有料プランへ移行するという進め方であれば、コストを抑えながら導入を進められます。導入時の失敗要因（セキュリティ、コストの複雑化、社内への未定着）を踏まえたうえで、自社に合った使い方を検討してみてください。