2026/8/16|更新: 2026/8/16

NotebookLMとChatGPTどっち？資料読み込みの精度・料金を比較

Q: 大量の資料を扱う場合の上限は？

NotebookLMは無料で50ソース、Plus$4.99/月で100ソース、Proで300以上を1ノートブックに登録できます。1ファイルの上限は50万語または200MBです。 ChatGPTのProjectsは20ファイルまで、1ファイル200万トークン約3MBが目安です。数十本の資料を横断するならNotebookLMが有利です。

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TechCreate編集部·8分で読める

PDFや議事録、論文の山をAIに読ませて要約させる。この「資料読み込み」用途で、GoogleのNotebookLMとOpenAIのChatGPTのどちらを選ぶべきかという相談が増えている。

先に結論を示す。誤りが許されない資料分析ならNotebookLM、すでにChatGPTを使っていて資料読み込みも1ツールで済ませたいならChatGPTのProjectsが現実解になる。ハルシネーション率の実測で13%対40%という大差があり、用途によって答えは明確に分かれる。

本記事では、2026年8月時点の料金・精度データ・直近3ヶ月のアップデートをもとに、資料読み込み用途での使い分けを検証する。数字はすべて出典付きで示す。

料金プランの比較

項目	NotebookLM	ChatGPT
無料枠	あり（100ノートブック、50ソース/冊、音声概要3本/日）	あり（ただしファイルアップロードは制限付き）
有料の最安	Plus $4.99/月	Plus $20/月
中位プラン	Pro $9.99/月	Pro $100〜200/月
ソース上限	無料50 → Plus100 → Pro300以上/ノートブック	Projectsは20ファイルまで

コスト面の差は大きい。NotebookLM Plusは2026年6月に$7.99から$4.99へ値下げされ、資料読み込み専用ツールとしては月5ドル以下で使える。

ChatGPTでファイル分析を本格的に使うにはPlus $20/月が実質的な最低ラインで、Projectsをフルに使うならさらに上のプランが必要になる。

精度データの比較

指標	NotebookLM	ChatGPT
ハルシネーション率（文書コーパス）	13%	40%
臨床タスク精度（TNM分類）	86%	39%（GPT-4o）
回答への出典明示	全回答にインライン引用	ファイル引用が曖昧な場合あり

数字の差は設計思想の差だ。NotebookLMはアップロードした資料だけを根拠に答える「ソースグラウンディング」を徹底しており、資料にないことは「資料にない」と答える。

ChatGPTは資料と学習済み知識を混ぜて答える傾向があり、それが柔軟さと引き換えの40%というハルシネーション率に表れている。会計・法務・医療のように誤りのコストが高い領域では、この差は決定的になる。

直近3ヶ月のアップデート動向

NotebookLMは2026年5月のGoogle I/Oで料金体系を再編し、6月にPlusを$4.99へ値下げした。動画で資料を解説するVideo Overviewは80以上の言語に対応し、Veo 3ベースのアニメーション版も上位プランで使えるようになっている。

ChatGPT側は7月にAdvanced Data Analysis(コードインタプリタ)を再設計し、8月にはReasoning SliderがProjectsにも展開された。無料プランにも1日3ファイルまでのアップロードが部分開放されている。

Googleは「資料理解の専用機」を磨き、OpenAIは「汎用機の資料対応」を底上げしている構図だ。

NotebookLMが向く人

契約書・規程・論文など、原文への忠実さが最優先の資料を扱う人にはNotebookLMが向く。全回答に引用が付くため、「AIの回答のどこが資料のどこに対応するか」の検証が速い。

音声概要(Audio Overview)は独自の強みだ。アップロードした資料を2人のホストが対話するポッドキャスト形式の音声にしてくれるため、移動時間に資料をインプットする使い方ができる。日本語を含む80以上の言語に対応している。

月5ドル以下で100ソースを扱える価格も、資料読み込み専用ツールとしては破格といえる。まず無料版から試せる手軽さもある。

ChatGPTが向く人

すでにChatGPT Plusを契約していて、資料読み込みは業務の一部にすぎない人は、Projectsで足りるかをまず確かめるべきだ。ツールを増やさない効率は無視できない。

CSVやJSONの分析にはAdvanced Data Analysisが強い。コードを実行して集計・グラフ化まで行えるため、「読む」より「計算する」比重が大きい資料ならChatGPTに分がある。

資料を読んだ後にブレストや文章化へ展開する使い方も、会話力のあるChatGPTが得意とする領域だ。

併用パターンという選択肢

実務では「重要資料はNotebookLMで根拠を検証し、その要点をChatGPTで企画や文章に展開する」という併用が定着しつつある。検証の専用機と展開の汎用機という分業だ。

NotebookLMは無料から、ChatGPTも既存契約の範囲で始められるため、併用のコストは実質ゼロから試せる。

よくある質問

無料で試すならどちらからですか？

資料読み込みが目的ならNotebookLMです。無料版でも1ノートブックに50ソースまで登録でき、出典付きの回答と1日3本の音声概要が使えます。

ChatGPTの無料版はファイルアップロードが1日3件までで、Advanced Data Analysisも使えないため、資料分析の本格利用には向きません。

ハルシネーションの差は実際どれくらい効きますか？

文書ベースの質問での実測は、NotebookLM 13%に対しChatGPTは40%です。腫瘍のTNM分類という臨床タスクでは86%対39%と、さらに差が開きます。

誤りが許されない領域ではNotebookLM、多少の誤りより発想の広がりを取りたい場面ではChatGPT、という切り分けが妥当です。

日本語の資料でも精度は出ますか？

NotebookLMは日本語資料の読み込み・要約に対応しており、音声概要も日本語で生成できます。ただし医学・法律の専門用語は学習データに依存するため、重要箇所は原文確認が必要です。

ChatGPTも日本語ドキュメントの分析は実用レベルですが、出典の対応関係はNotebookLMほど明示されません。

大量の資料を扱う場合の上限は？

NotebookLMは無料で50ソース、Plus($4.99/月)で100ソース、Proで300以上を1ノートブックに登録できます。1ファイルの上限は50万語または200MBです。

ChatGPTのProjectsは20ファイルまで、1ファイル200万トークン(約3MB)が目安です。数十本の資料を横断するならNotebookLMが有利です。

まとめ

NotebookLMとChatGPTの比較は、「正確さの専用機か、展開力の汎用機か」に整理できる。ハルシネーション率13%対40%という差は、資料の正確な理解が目的なら決め手になる。

一方、資料読み込みが業務の一部にすぎず、その前後の作業をChatGPTで行っているなら、Projectsで完結させる効率も捨てがたい。まずNotebookLMの無料版に手元の資料を入れてみて、回答の質を今の環境と比べるのが早い。

本記事の数値は2026年8月7日時点の公開情報にもとづく。最新の料金・仕様は各公式サイトで確認してほしい。

出典・参考

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参考・出典

タグ:#AI #ChatGPT #LLM

TechCreate編集部

TechCreateの編集チーム。AI・スタートアップ・エンジニアリングの最新動向を、分かりやすく深く掘り下げてお届けします。

※ AIを活用して取材・執筆を行うバーチャルジャーナリストです

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