クイック概要
ここ6ヶ月間、私はNotebookLMとChatGPTをほぼ毎日使っていますが、正直なところ、これらはたまたま「AI」という言葉を共有しているだけの、まったく異なるツールだと感じています。NotebookLMは、グーグルによるディープリサーチとノートテイキングの答えです。すべてを自分のドキュメントに「基づかせる」という考え方で構築されています。PDF、ウェブリンク、YouTube動画、さらにはGoogleドキュメントをアップロードすると、AIはその素材からのみ回答できます。一方、ChatGPTは、トレーニングデータから情報を引き出したり、ウェブを閲覧したりできる汎用アシスタントです。私は、幻覚のリスクなしに200ページのレポートを消化する必要があるときにNotebookLMを使い、アイデアをブレインストーミングしたり、世界についての素早い答えが必要なときにChatGPTを使います。いくつかの点で重複はありますが、その核となる目的は異なります。
機能比較
| 機能 | NotebookLM | ChatGPT (GPT-4 / GPT-4o) |
|---|---|---|
| データソース | アップロードしたドキュメントのみ（PDF、Googleドキュメント、ウェブリンク、YouTubeの文字起こし） | 2023年までのインターネットデータでトレーニング（GPT-4）、またはライブウェブを閲覧可能（GPT-4 with browsing） |
| 幻覚リスク | 非常に低い——ソースのみを使用。知らなければ、その旨を伝える。 | 中程度——知らないこと、特にニッチなトピックについては事実をでっち上げる可能性がある |
| コンテキストウィンドウ | ノートブックあたり最大20万トークン（500ページの本をアップロードしたこともある） | GPT-4 Turboは12.8万トークン、標準GPT-4は3.2万トークン |
| 引用システム | ソース番号付きの自動インライン引用。クリックするとドキュメントの該当箇所にジャンプできる。 | 「ソースを表示」と依頼しない限り、組み込みの引用はない（そしてでっち上げる可能性もある） |
| カスタマイズ | プロジェクトごとに「ノートブック」を作成。各ノートブックに独自のソースセット。システムプロンプトの制御は不可。 | カスタム指示、GPT（カスタムボット）、メモリー。トーン、役割、振る舞いを調整可能。 |
| マルチモーダル入力 | PDF、ウェブページ、YouTubeの文字起こしからテキストを処理可能。画像分析は不可。 | 画像分析、画像生成（DALL·E経由）、音声処理（音声モード）が可能。 |
| 音声会話 | テキストベースのみ（ただし、「Audio Overviews」と呼ばれる音声サマリーを生成可能） | 自然な間とトーンでの完全な音声会話（話しかけると応答がある） |
| オフライン/プライバシー | すべてのデータはGoogleアカウント内に留まる。ドキュメントでのトレーニングは行われない（Googleのポリシーによる）。 | オプトアウトしない限り、データはモデルのトレーニングに使用される可能性がある（エンタープライズ/APIでは制御可能） |
| エクスポートオプション | Googleドキュメント、PDFとしてエクスポート、または読み取り専用リンクを共有。 | チャットをテキストとしてエクスポート、リンクを共有、またはAPIを使用。 |
| ウェブ検索 | 不可——アップロードしたソースのみを使用。「Googleで調べて」と依頼することはできない。 | 可能。ブラウジングを有効にすると、リアルタイムでウェブを検索できる。 |
| 最適な用途 | ディープリサーチ、学習、法律文書、技術マニュアル、ノートの統合 | クリエイティブライティング、コーディング、簡単なQ&A、画像生成、ロールプレイング、カスタマーサポート |
NotebookLMの使用
私が初めてNotebookLMに夢中になったのは、厄介な研究プロジェクトのときでした。40以上の学術論文のPDF、十数本のYouTubeインタビュー、そして気候政策に関するいくつかのウェブ記事がありました。それらを手動で整理する代わりに、すべてを1つのNotebookLMノートブックに放り込みました。AIはすぐに各ソースを要約し、主要なテーマを強調し、そして——これがキラーフィーチャーですが——「2022年のIPCC報告書で炭素回収に反対する3つの主な論点は何ですか？」と質問すると、箇条書きで回答し、各ポイントの横に小さな番号が付いていました。その番号をクリックすると、PDF内の該当する段落に直接ジャンプしました。これで何時間もざっと目を通す手間が省けました。ソフトウェアのドキュメント分析から、企業の年次報告書を暗記する必要があった就職面接の準備まで、あらゆることに使ってきました。
欠点は？範囲が非常に限られていることです。「東京の現在の天気は？」と尋ねると、ただ肩をすくめるだけです。ウェブを閲覧できず、画像を生成できず、私の猫についての詩を書くこともできません（最初に猫に関するドキュメントをアップロードしない限り）。インターフェースも非常に簡素で、チャットウィンドウとソースパネルがあるだけです。ノートブック間のメモリーはないため、「プロジェクトアルファ」から「プロジェクトベータ」に切り替えると、最初のプロジェクトについてすべて忘れてしまいます。また、オーディオ概要（AI生成のポッドキャストスタイルのサマリー）は便利ですが、しばしばロボットのように聞こえ、ニュアンスを逃します。長距離通勤には便利ですが、真剣なレビューには向いていないと感じています。
もう一つ：NotebookLMはソースに固執することに関して絶対に容赦ありません。矛盾を含むドキュメントをアップロードすると、それを指摘します。しかし、ソースが間違っている場合、AIも間違っています。時代遅れの技術マニュアルをアップロードし、自信満々に間違った配線手順を教えられたことで、これを痛感しました。そのため、ソースを精査する必要は依然としてあります。これは事実確認ではなく、統合のためのツールです。
ChatGPTの使用
ChatGPTは私のスイスアーミーナイフです。メールの下書き、Pythonスクリプトのデバッグ、ブレインストーミング
