NotebookLM と Notion AI／ChatGPT の比較：根拠提示とソース管理の違い

2025年11月19日

NotebookLM

NotebookLM と Notion AI／ChatGPT の比較：根拠提示とソース管理の違い

AI を活用した情報整理や文書作成のツールとして、NotebookLM、Notion AI、ChatGPT がそれぞれ注目を集めています。これらのツールはいずれも AI による対話型のサポートを提供しますが、その設計思想や使い勝手には大きな違いがあるのです。

本記事では、これら 3 つのツールを「根拠提示の仕組み」と「ソース管理の方法」という 2 つの観点から比較し、それぞれの特徴と最適な活用シーンを明らかにしていきます。実際の業務でどのツールを選ぶべきか、判断の材料としてお役立ていただければ幸いです。

背景

AI アシスタントツールの普及

近年、生成 AI の技術が急速に進化し、ビジネスや研究の現場で AI アシスタントツールが広く使われるようになりました。

ChatGPT の登場をきっかけに、文章生成やアイデア出し、コーディング支援など、さまざまな用途で AI が活用されています。さらに、Notion AI のようにドキュメント管理ツールに AI 機能が統合されたり、Google が NotebookLM という新しいコンセプトのツールを提供したりと、選択肢も多様化してきているのです。

ツール選択における課題

しかし、これらのツールはそれぞれ異なる設計思想を持っており、得意とする領域も異なります。

mermaidflowchart TB
  user["ユーザー"] -->|"情報整理・文書作成の<br/>ニーズ"| tools["AI アシスタントツール"]
  tools --> chatgpt["ChatGPT<br/>(汎用対話型)"]
  tools --> notion["Notion AI<br/>(ドキュメント統合型)"]
  tools --> notebook["NotebookLM<br/>(ソース特化型)"]

  chatgpt --> issue1["根拠が不明確"]
  notion --> issue2["ソース管理が限定的"]
  notebook --> issue3["用途が特化的"]

  issue1 --> confusion["ツール選択の<br/>迷い"]
  issue2 --> confusion
  issue3 --> confusion

図で理解できる要点:

各ツールは異なる設計思想を持つ
それぞれに得意分野と制約がある
適切なツール選択には特徴の理解が必要

たとえば、ChatGPT は汎用的な対話が得意ですが、回答の根拠が不明確な場合があります。一方、NotebookLM は特定のソースに基づいた回答を提示できますが、用途が限定的です。Notion AI はドキュメント内での活用に優れていますが、外部ソースとの連携には制約があります。

このような違いを理解せずにツールを選んでしまうと、期待した成果が得られないことも少なくありません。

課題

根拠提示の不透明さ

多くの AI ツールでは、生成された回答がどのような情報源に基づいているのかが分かりにくいという課題があります。

特に ChatGPT のような汎用型の AI では、学習データ全体から回答を生成するため、具体的な出典を示すことが困難です。ビジネス文書や研究資料の作成において、根拠が不明確な情報は信頼性に欠けるため、そのまま利用することにリスクが伴います。

#	ツール名	根拠提示の状況	課題
1	ChatGPT	学習データ全体から生成	出典が不明確で検証が困難
2	Notion AI	ページ内容を参照	参照範囲が限定的
3	NotebookLM	ソース引用が明示	ソース登録の手間がかかる

ソース管理の複雑さ

もう一つの課題は、AI に参照させたい情報をどのように管理するかという点です。

ChatGPT では会話履歴以外のソースを明示的に管理する仕組みがなく、毎回プロンプトに情報を含める必要があります。Notion AI はページ内のコンテンツを参照できますが、複数のページや外部ドキュメントを横断的に活用することは容易ではありません。

mermaidsequenceDiagram
  participant U as ユーザー
  participant C as ChatGPT
  participant N as Notion AI
  participant NB as NotebookLM

  U->>C: 質問（ソース管理なし）
  C->>U: 一般的な回答（根拠なし）

  U->>N: 質問（ページ内参照）
  N->>U: ページ内容に基づく回答

  U->>NB: 質問（登録ソース参照）
  NB->>U: 引用付き回答（出典明示）

図で理解できる要点:

ChatGPT はソース管理の仕組みがない
Notion AI はページ単位での参照に限定される
NotebookLM は明示的なソース登録が必要

このように、適切なソース管理と根拠提示の仕組みがないと、AI の回答の信頼性や再現性が低下してしまうのです。

解決策

NotebookLM のアプローチ：ソースベースの対話

NotebookLM は、これらの課題に対して「ソースを明示的に登録し、それに基づいて対話する」というアプローチで解決策を提供します。

ユーザーは PDF、Google ドキュメント、ウェブページなどのソースを事前に登録し、NotebookLM はそれらのソースのみを参照して回答を生成します。回答には必ず引用元が付与されるため、どの情報がどのソースから来たのかが明確になるのです。

NotebookLM の主な特徴

#	特徴	説明	メリット
1	ソース登録制	PDF、Docs、URL などを事前登録	参照範囲が明確
2	引用付き回答	すべての回答に出典を表示	検証が容易
3	ソース横断検索	複数ソースから情報を統合	包括的な分析が可能
4	コンテキスト制限	登録ソースのみを参照	誤情報のリスク低減

Notion AI のアプローチ：ドキュメント統合型

Notion AI は、Notion のワークスペース内で完結するドキュメント管理と AI 支援を統合したアプローチを採用しています。

ページ内のコンテンツを自動的に参照し、文章の要約、リライト、翻訳などをシームレスに実行できます。ただし、参照範囲は基本的に現在開いているページに限定され、ワークスペース全体を横断した検索や引用は制限されています。

Notion AI の主な特徴

#	特徴	説明	メリット
1	ページ内統合	編集中のページで即座に利用	ワークフロー中断なし
2	テンプレート機能	定型文書を素早く生成	業務効率化
3	データベース連携	プロパティやリレーションを活用	構造化データと連携
4	リアルタイム編集	その場で文章を改善	編集作業が効率的

ChatGPT のアプローチ：汎用対話型

ChatGPT は、最も汎用的な対話型 AI として、幅広い質問に対応できる柔軟性を持っています。

専門的な知識から日常会話まで、さまざまなトピックに対応できる一方で、特定のドキュメントやソースに基づいた回答を保証する仕組みはありません。ただし、プロンプトに直接情報を含めることで、ある程度のソース指定は可能です。

ChatGPT の主な特徴

#	特徴	説明	メリット
1	汎用性の高さ	あらゆる分野の質問に対応	利用シーンが広い
2	会話の継続性	文脈を保持して対話	深掘りが容易
3	プラグイン拡張	外部ツールと連携可能	機能を拡張できる
4	カスタム指示	振る舞いをカスタマイズ	用途に合わせた調整

3 ツールの比較マトリックス

それぞれのツールの特徴を、根拠提示とソース管理の観点から整理すると、以下のようになります。

mermaidflowchart LR
  subgraph NB["NotebookLM"]
    direction TB
    nb_source["ソース登録制"] --> nb_cite["引用付き回答"]
    nb_cite --> nb_verify["高い検証可能性"]
  end

  subgraph NA["Notion AI"]
    direction TB
    na_page["ページ統合"] --> na_context["ページ内参照"]
    na_context --> na_workflow["スムーズな編集"]
  end

  subgraph CG["ChatGPT"]
    direction TB
    cg_general["汎用対話"] --> cg_knowledge["広範な知識"]
    cg_knowledge --> cg_flexible["柔軟な対応"]
  end

  user["ユーザーの<br />ニーズ"] --> choice{"選択基準"}
  choice -->|根拠重視| NB
  choice -->|編集効率| NA
  choice -->|汎用性| CG

図で理解できる要点:

NotebookLM は検証可能性を重視
Notion AI は編集ワークフローとの統合を重視
ChatGPT は柔軟性と汎用性を重視

具体例

例 1：研究論文の要約と引用

大学の研究室で複数の論文を読み、それらを比較分析するケースを考えてみましょう。

NotebookLM での実現方法

NotebookLM では、以下のような手順で論文を分析できます。

markdown**手順 1: ソース登録**

研究論文 PDF を NotebookLM にアップロードします。

markdown**手順 2: 質問の投稿**

「これらの論文に共通する課題は何ですか?」と質問します。

markdown**手順 3: 引用付き回答の取得**

NotebookLM は各論文から該当箇所を引用し、以下のような回答を返します。

> 「論文 A (p.5) と論文 B (p.12) に共通する課題として、
> データセットの偏りが指摘されています。」

このように、どの情報がどの論文のどのページから来たのかが明確になります。

ChatGPT での実現方法

ChatGPT で同様のことを実現しようとすると、以下のような制約があります。

markdown**手順 1: 論文内容の貼り付け**

論文の一部をプロンプトにコピー & ペーストする必要があります。

markdown**手順 2: 質問の投稿**

「上記の論文の共通課題は何ですか?」と質問します。

markdown**手順 3: 一般的な回答**

具体的なページ番号や引用元は示されず、要約のみが提供されます。

長い論文や複数の文書を扱う場合、すべてをプロンプトに含めることは現実的ではありません。

Notion AI での実現方法

Notion AI の場合、論文の内容を Notion ページに整理してから利用します。

markdown**手順 1: ページ作成**

論文ごとに Notion ページを作成し、要点をまとめます。

markdown**手順 2: AI での要約**

各ページで Notion AI の「要約」機能を実行します。

markdown**手順 3: 比較の手動作業**

複数ページの内容を横断的に比較する場合は、
ユーザー自身が統合ページを作成する必要があります。

Notion AI は単一ページ内での作業には優れていますが、複数ソースの横断的な分析には手間がかかります。

例 2：営業資料の作成と根拠の明示

営業チームが過去の提案書や顧客ヒアリング資料をもとに、新しい提案書を作成するケースを見てみましょう。

NotebookLM での実現方法

markdown**手順 1: ソース登録**

過去の提案書 PDF、顧客ヒアリング議事録、製品資料などを登録します。

markdown**手順 2: 質問形式での情報抽出**

「顧客 X 社の課題に対して、過去にどのような解決策を提案しましたか?」
と質問します。

markdown**手順 3: 引用元付きの回答**

NotebookLM は該当する提案書から具体的な解決策を引用し、
出典（ファイル名とページ）を明示します。

このアプローチでは、新しい提案書に記載する内容の根拠が明確になり、チーム内でのレビューも容易になります。

Notion AI での実現方法

markdown**手順 1: データベース構築**

Notion で提案書データベースを構築し、各案件をページとして管理します。

markdown**手順 2: ページ内での AI 活用**

特定の提案書ページを開き、Notion AI で「要約」や「リライト」を実行します。

markdown**手順 3: 新規ページ作成**

新しい提案書ページを作成し、過去の内容を参考にしながら手動で編集します。

Notion AI は既存のページを改善する用途には適していますが、複数ページの情報を統合して新規作成する作業は、ユーザーの手作業が中心になります。

ChatGPT での実現方法

markdown**手順 1: プロンプト設計**

「以下の過去提案書をもとに、X 社向けの提案書を作成してください」
というプロンプトに、関連情報を貼り付けます。

markdown**手順 2: 下書き生成**

ChatGPT が提案書の下書きを生成します。

markdown**手順 3: 検証作業**

生成された内容が本当に過去の提案書に基づいているか、
ユーザー自身で確認する必要があります。

ChatGPT は迅速な下書き生成には優れていますが、生成内容の根拠を検証するのはユーザーの責任となります。

ツール選択のフローチャート

用途に応じた適切なツール選択を支援するため、以下のフローチャートを参考にしてください。

mermaidflowchart TD
  start["AI ツールの選択"] --> q1{"複数のソースを<br/>横断的に分析?"}

  q1 -->|"はい"| q2{"引用・出典の<br/>明示が必要?"}
  q1 -->|"いいえ"| q3{"既存のドキュメント<br/>を編集?"}

  q2 -->|"はい"| nb["NotebookLM<br/>を選択"]
  q2 -->|"いいえ"| cg1["ChatGPT<br/>を選択"]

  q3 -->|"はい"| q4{"Notion で<br/>管理している?"}
  q3 -->|"いいえ"| cg2["ChatGPT<br/>を選択"]

  q4 -->|"はい"| na["Notion AI<br/>を選択"]
  q4 -->|"いいえ"| cg3["ChatGPT<br/>を選択"]

図で理解できる要点:

複数ソースの横断分析と引用が必要なら NotebookLM
Notion での既存ドキュメント編集なら Notion AI
汎用的な対話や下書き生成なら ChatGPT

実務での使い分けの例

実際のビジネスシーンでは、これらのツールを組み合わせて使うことも効果的です。

#	シーン	推奨ツール	理由
1	複数論文の比較分析	NotebookLM	引用付き回答で検証可能
2	会議議事録の要約	Notion AI	ページ内で完結、管理しやすい
3	ブレインストーミング	ChatGPT	柔軟な発想支援
4	契約書レビュー	NotebookLM	根拠の明示が重要
5	ブログ記事の下書き	ChatGPT	迅速な生成
6	社内 Wiki の整備	Notion AI	ドキュメント管理と一体化
7	顧客分析レポート	NotebookLM	複数ソースの統合
8	日報の作成支援	Notion AI	テンプレート活用

たとえば、複数の顧客資料をもとに分析レポートを作成する際は NotebookLM で情報を整理し、それをもとに Notion でレポートページを作成し、最後に ChatGPT で表現を洗練させるといった使い方も可能です。

まとめ

NotebookLM、Notion AI、ChatGPT は、それぞれ異なる設計思想のもとで開発された AI アシスタントツールです。

NotebookLM は、登録したソースに基づいた回答と引用の明示により、検証可能性と信頼性を重視しています。複数のドキュメントを横断的に分析し、根拠を明確にしたい場合に最適です。

Notion AI は、Notion のワークスペース内でシームレスに利用でき、ページ編集の効率化に特化しています。既存のドキュメントを改善したり、テンプレートを活用した文書作成に向いています。

ChatGPT は、汎用的な対話型 AI として、幅広いトピックに柔軟に対応できます。アイデア出しや下書き生成など、根拠よりもスピードと柔軟性が求められる場面で力を発揮します。

用途に応じて適切なツールを選択することで、AI を効果的に活用し、業務の生産性を高めることができるでしょう。

以下のポイントを念頭に置いて、ツール選択を行うことをおすすめします。

#	観点	NotebookLM	Notion AI	ChatGPT
1	根拠提示	★★★	★★	★
2	ソース管理	★★★	★★	★
3	編集効率	★★	★★★	★★
4	汎用性	★	★★	★★★
5	検証可能性	★★★	★★	★