※本記事には自作の有料note（PR）の紹介を含みます。
AIに調べ物を頼んだとき、こんな不安を感じたことはありませんか。
- それっぽい答えだけど、本当に合っているのか分からない
- どこから持ってきた情報なのか、出どころが見えない
- 自分が持っている資料の中身で答えてほしいのに、関係ない話が混ざる
ChatGPTのような便利なAIでも、ときどき「それっぽいウソ（ハルシネーション＝AIがもっともらしく作ってしまう間違い）」が混ざります。調べ物の土台にするには、ここが少し心配でした。
私はClaude Code（クロード・コード＝AIに作業を任せられる道具）を使いながら副業ブログを書いている、プログラミング未経験の人間です。情報をどう整理するか悩んだ末に、一度は人気ツールの Obsidian（オブシディアン）を「Claude Codeで使っている仕組みと役割が被る」と判断して見送りました。ではその後どうしているのか——たどり着いたのが、今回紹介する NotebookLM（ノートブックLM） です。
この記事では、NotebookLMとは何か、無料でどこまで使えるのかを、これから始める方向けにまとめます。あわせて、私がClaude Codeとどう使い分けているか、使うときの注意点まで正直にお伝えします。
先に結論だけ言うと——NotebookLMは「自分が渡した資料に強いAI」です。Googleアカウントさえあれば無料で始められて、答えに出典（どの資料の何ページ由来か）が付くので、内容を確認しやすいのが大きな魅力だと感じています。
NotebookLMとは？まずは30秒で
NotebookLMは、自分がアップロードした資料を主な根拠にして、出典付きで答えてくれるGoogle製のAIです。
たとえるなら、NotebookLMは 「自分が渡した資料だけを読んでくれる読書係」 です。ChatGPTのように何でも聞ける相手というより、PDFや記事、自分のメモを読ませて、その中から答えを探してもらう道具だとイメージすると分かりやすいです。
ポイントは出典が表示されること。AIの答えの横に「この部分は◯番目の資料から」と根拠が出るので、ウソに気づきやすく、自分で確認しやすくなります。完全にウソが消えるわけではありませんが、土台が「自分の渡した資料」なので、何も無いところから書かせるより安心して使えると感じています。
読み込める資料（ソース）も幅広く、PDF・テキスト・WebページのURL・YouTube動画・音声ファイル・Googleドキュメントなどに対応しています。
なぜ私がNotebookLMにたどり着いたか
正直に言うと、最初からNotebookLMを狙っていたわけではありません。
きっかけは情報整理の悩みでした。定番のObsidianを検討したのですが、Claude Codeに既に「メモリ」と「作業フォルダ」という本棚があって、そこにルールや作業ログを溜め込む仕組みができていたんです。Obsidianを入れても役割が大きく被ってしまう——そう判断して見送りました。
ただ、その後ブログを書くなかで、Claude Codeの仕組みだけでは少し足りない場面が出てきました。法律関連や、Googleの品質基準といった「公式の長い文書」を、出典をはっきりさせて正確にまとめたい——そんなテーマです。
Claude CodeにもWeb検索やページ取得の機能があって、以前から調べ物には使っていました。ただ、長いPDFを丸ごと読み込ませて、一文ごとに「この記述はどの資料のどこから？」と確認するのは少し重い作業だったんです。
そこで出会ったのがNotebookLM。
– 公式PDFや記事を保存して、何度でも参照できる
– 答えに出典が付くので、クリックすれば根拠になった箇所を確認しやすい
Obsidianは「私が書いて貯める保管庫」、NotebookLMは「渡した公式資料を読ませて、出典付きで引用しやすくする道具」。Claude Codeの本棚と機能が被らず、弱いところを埋めてくれる——だから取り入れる価値があると判断しました。
私はプログラミング未経験なので、NotebookLMの操作もAIに手伝ってもらいながら、「公式資料を渡す → NotebookLMで出典付きに整理 → Claude Codeで記事にする」という分業で使っています（具体的な手順は記事後半でふれます）。
NotebookLMでまず使う3つの使い方
たくさん機能はありますが、これから始める方がまず押さえたいのは次の3つです。
- リサーチする（基本）：資料を読み込ませて「3行で要約して」「◯◯について書いてある箇所は？」と聞くと、出典付きで答えてくれます。基本のキは、ここから。
- 論点を整理・発見する（応用）：複数の資料を横断して「共通点は？」「抜けている視点は？」と聞くと、自分では気づかなかった切り口が出てきます。
- 音声で聴く（形式を変える）：資料の内容を、2人のAIが会話する番組（ポッドキャスト）のように読み上げてくれます。耳でのインプットに向きます。
このほかにも、マインドマップで論点を可視化する／動画概要をつくる／学習カード（フラッシュカード）を生成する／Googleドキュメントを直接読み込ませるといった機能もあります。本記事では「これから始める方がまず使う3つ」に絞って紹介しますが、慣れてきたら触ってみると世界が広がります。
ここでは「何ができるか」の入口だけ紹介します。実際の細かい使いこなし（プロンプトの工夫やワークフロー）は、記事後半でふれるnoteにまとめています。
NotebookLMは無料でどこまで使える？
結論から言うと、これから始める方なら、まず無料版で十分だと感じています。
NotebookLMにはいくつかのプランがありますが、目安は次のとおりです（2026年6月時点・最新は公式でご確認ください）。
| 項目 | 無料 | Plus | Pro |
|---|---|---|---|
| ノートブック数 | 100 | 200 | 500 |
| ソース数（1ノートあたり） | 50 | 100 | 300 |
| チャット回数（1日） | 50回 | 200回 | 500回 |
| 音声概要（1日） | 3回 | 6回 | 20回 |
| 動画概要（1日） | 3回 | 6回 | 20回 |
| 1ソースの上限 | 最大50万語（ファイル形式によって制限あり） | 同 | 同 |
| 料金 | 無料 | 月額 | 月額 |
ノートブック（テーマごとの作業部屋）を100個、1つの部屋に資料を50件まで入れられて、Googleアカウントがあれば無料で使えます。個人が副業や勉強で使う範囲なら、ここで足りないと感じる場面はほとんどないはずです。
私の使い方：Claude CodeとNotebookLMの分担
私の場合、AIを1つで全部やろうとせず、役割で使い分けています。さらに正直に言うと、NotebookLMの操作もAIに手伝ってもらいながら、私は結果を確認して使うスタイルです。
- NotebookLM＝資料を「読ませて・分析させる」係。論点を見つける、要点を出す。
- Claude Code＝下調べの結果を受けて「考えて・作る」係。記事や仕組みを形にする。
ざっくり言うと、こういう流れです。
- 私が「この公式PDFを根拠に整理して」と頼む
- NotebookLMで出典付きに整理する（操作はAIに手伝ってもらう）
- 整理した要点を手元の本棚（Claude Codeのメモリ・作業フォルダ）に保存
- 以降は、Claude Codeが本棚を直接読みに行ける状態に
下調べはNotebookLM、整理と執筆はClaude Code、最終判断は私。プログラミング未経験の私でも、この分担なら無理なく回せます。
この分担を実際にどう回しているか——具体的なプロンプトや手順は、noteの追章で公開しています（記事を量産するより、こうした自分の作業の中身を整理して出すほうが、読んでくださる方の役に立つと感じています）。
Claude Code側の土台づくりはこちらも参考にどうぞ：
CLAUDE.mdとは？AIに渡す「最初の説明書」 ／ CLAUDE.mdが426行に膨らんだら｜分ける整理術
私がNotebookLMをAIに手伝ってもらいながら使っている具体的なプロンプトと手順は、noteの追章に実例つきでまとめています。文庫本1冊より手軽な価格です。
Obsidianとどう違う？（保管庫・索引・読ませる）
「Obsidianと何が違うの？」とよく感じる部分なので、役割で整理します。
- Obsidian＝自分で「書いて・整理する」場所。手元（ローカル）に貯める保管庫。
- NotebookLM＝AIに「読ませて・分析させる」場所。クラウドで、出典付き。
- Claude Code＝「考えて・作る」道具。
どれが正解という話ではなく、役割が違うので両方使うのが本来は理想です。Obsidianでしっかり貯めて整理し、それをNotebookLMに読ませて発見を得る——こういう組み合わせが強いと言われています。
私の場合、「貯める」はClaude Codeの本棚（メモリと作業フォルダ）で済ませているので、「読ませて活用する」だけNotebookLMに任せる形に落ち着いています。自分の身の丈に合わせて、すでにある仕組みと役割が被らないように選ぶのも一つの考え方だと思います。
📎 あわせて読みたい
NotebookLMの始め方（超ざっくり3ステップ）
難しい準備はいりません。
- アクセスする：Googleアカウントでログインして、NotebookLMを開く
- 資料（ソース）を足す：PDFやURL、メモを「追加」する
- 質問する：「要約して」「◯◯について教えて」と聞く
まずはこれだけで、出典付きの答えが返ってきます。細かい設定や使いこなしは、慣れてからで十分です。
AIの道具を初めて触る方は、こちらもどうぞ：Claude Codeの始め方｜プログラミング未経験から
使うときの注意点（最終判断は人間）
便利なツールですが、ここだけは押さえておきたい点です。
⚠️ NotebookLMの答えも、最終チェックは人間が行いましょう。
出典が付くぶん確認しやすくなりますが、AIが要点を取り違えることはあります。表示された出典を実際に開いて、自分の目で裏を取るのが安全です。大事な判断（お金・健康・契約など）はとくに慎重に。
私自身、AIの答えはそのまま信じず、出典をクリックして確認するクセをつけています。このあたりは、Claude Codeで実際にハマった失敗からも学びました。
まとめ
NotebookLMについて、最後に30秒で振り返ります。
- NotebookLMとは：自分が渡した資料を主な根拠に、出典付きで答えてくれるGoogle製AI（＝渡した資料を読んでくれる読書係）
- 無料でどこまで：これから始める方なら、まず無料版で十分（ノートブック100・ソース50・Googleアカウントで無料）
- 私の使い分け：NotebookLMで「読ませて気づく」→ Claude Codeで「操作と執筆を任せる」（最終判断は私）
今日からできる具体的な一歩は、次の3つです。
- Googleアカウントでログインして開いてみる
- 手元のPDFかメモを1つ読み込ませる
- 「3行で要約して」と聞いてみる
「自分で全部やる」のではなく「AIに読ませて聞く」。この一歩は、プログラミング未経験の私でも踏み出せました。あなたも、まず無料で触ってみてください。
NotebookLMも、私はまだ使いこなせているとは言えません。それでも「出どころが見える安心感」だけで、調べ物の景色は変わりました。
Claude CodeとNotebookLMの分業手順は、私のnoteの追章に実プロンプトつきでまとめました。まずはこの記事の「今日からできる3つ」を試して、資料を1本読ませてみてください。
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