GoogleのAI、Gemini 2.5 ProとNotebookLMは、どちらも非常に強力なツールですが、得意なことや設計思想が異なります。特に論文や専門的な資料を読む際に、どちらを選べばよいか迷うかもしれません。この記事では、両者の特徴を比較し、あなたの目的に合った最適な使い方を解説します。

最初に結論

• NotebookLM (Gemini 2.5 Flash搭載): あなたがアップロードした資料（論文PDF、Googleドキュメント、ウェブページ、YouTube動画など）の内容だけに忠実に、要約や質疑応答をしてほしい場合に特化したツールです。情報の正確性と出典の明確さ（グラウンディング）が最優先される場合に強力です。一度資料を読み込ませれば、後でアプリに戻ってきたときに再アップロードせずにすぐに質問できる手軽さも魅力です。

  • おすすめケース: 特定の資料（例: 診療ガイドライン）に繰り返しアクセスして質問したい、資料の内容をポッドキャスト風の音声で聞きたい、資料からマインドマップを自動生成してほしい、特定の知識体系に限定して学習したい、長期プロジェクトの資料を参照したい、教育現場で安全に活用したい。

• Gemini 2.5 Pro: 最先端の思考力（推論能力）、大量の情報を一度に読み込む力（巨大コンテキストウィンドウ）、複数の種類の情報（テキスト、画像、音声、動画）を理解する力（マルチモーダル性）を活かして、複雑な分析、新しいアイデアの生成、広範な知識に基づいた回答が欲しい場合に最適です。特定の分析目的で行う1セッション（一連のやり取り）でタスクを完結させたいならこちらが適しています。

  • 個人的見解: 多くの場合、NotebookLMよりも情報抽出の正確性が高いと感じています。そのため、正確性を重視するならGemini 2.5 Proが第一候補になります。（筆者自身は音声解説やマインドマップ機能をあまり活用しないことも、Geminiをメインに使う理由の一つです）。

正直なところ、「基本的にはGemini 2.5 Proを使えば大抵のことは高いレベルでこなせる」というのが筆者の考えです。 ただ、NotebookLMが輝く特定の場面もあります。

1年前に書いた記事がこちら。状況がだいぶ変わったので本記事はこの更新版です。

情報源の制限と「グラウンディング」：信頼性はどっち？

• NotebookLM: 最大の特徴は、ユーザーが提供した資料（ソース）の内容だけに限定して回答を生成することです。インターネット上の情報や、AIが元々持っている知識は使いません。これにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクが大幅に低減され、出典に基づいた信頼性の高い情報が得られます。内部では、速度と効率に最適化されたGemini 2.5 Flashモデル（Gemini 2.5 Proの軽量版）が使われています。

• Gemini 2.5 Pro: 広範な知識にアクセスでき、非常に高度な回答を生成できます。しかし、その回答は必ずしもアップロードした資料だけに限定されません。そのため、特に重要な情報を扱う際は、出力された内容が本当に資料に基づいているか、検証が必要になる場合があります。

• 筆者の比較: 長文の資料から特定の情報を抽出する正確性を比較したところ、わずかな差ではありますが、Gemini 2.5 Proの方がより正確な情報抽出ができていました。NotebookLMでは、一部情報の拾い漏れが見られるケースがありました。

• ハルシネーションに関する補足: Gemini 1.5が登場した頃は、まだAIのハルシネーションが大きな課題でした。そのため、情報源を限定することでハルシネーションを劇的に減らしたNotebookLMの登場は、非常にインパクトがありました。しかし、Gemini 2.5 Proではモデル自体の性能が向上し、ハルシネーションの頻度は大幅に減少しています。そのため、（筆者の個人的な印象では）NotebookLMの「ハルシネーションが少ない」という利点の相対的な重要性は、以前に比べて少し薄れてきているかもしれません。

複数資料の同時読解：大量の情報を扱えるのは？

• NotebookLM: 複数の資料（ノートブックごとに最大50ソース、各ソース最大50万語）をアップロードし、それらを横断的に分析・要約できます。特定のテーマに関する複数の論文やレポートをまとめて読み込ませるのに便利です。

• Gemini 2.5 Pro: 最大100万トークン（書籍約10冊分、または約1500ページの文書に相当）という桁違いに巨大なコンテキストウィンドウを持っています。これにより、非常に長い論文、大量の資料、あるいは大規模なコードベース全体を一度に読み込ませて分析することが可能です。従来必要だった複雑な前処理（情報を分割して検索するなど）が不要になる場合が多く、全体の文脈を踏まえた深い分析ができます。

内容の理解と解釈の深さ：どこまで分析できる？

• NotebookLM: アップロードされた資料の内容を要約したり、それに関する質問に答えたりするのは得意です。しかし、資料に書かれていない派生的な考察、将来の展望、創造的なアイデア出しなどは苦手で、回答を避けることがあります。あくまで「資料に基づいた」範囲内での動作が中心です。

• Gemini 2.5 Pro: 高度な推論能力により、単なる要約を超えて、内容の深い意味合いを理解し、複雑な分析を行うことができます。資料の内容を踏まえつつ、新しい視点を提供したり、関連情報と統合して考察したり、創造的なコンテンツ（レポートの下書き、コードなど）を生成したりすることが可能です。

引用と検証可能性：根拠は示してくれる？

• NotebookLM: 回答を生成する際に、根拠となった資料の具体的な箇所へのリンク付き引用を自動で示してくれます。これにより、ユーザーは簡単に元の情報を確認でき、回答の信頼性を検証しやすいです。

• Gemini 2.5 Pro: 指示すれば回答の根拠を示すことも可能ですが（例：Google検索連携）、NotebookLMほど厳密に「アップロードされた資料のこの部分」と紐づいているわけではありません。

NotebookLMならではの強み：再利用性と便利機能・活用シナリオ

NotebookLMには、Gemini Advanced（Web版）にはない、資料読解をサポートするユニークな強みや、特に適した活用シナリオがあります。

• 資料の再利用性と長期プロジェクト管理: 一度NotebookLMに資料を読み込ませて「ノートブック」を作成しておけば、後でアプリを開いたときに、再度資料をアップロードする必要がありません。保存されたノートブックを開けば、すぐにその資料に関する質問や分析を再開できます。これは、数ヶ月以上にわたるような長期プロジェクトで蓄積されていく仕様書、議事録、報告書などを管理し、後から「かかりつけAI」のように参照・検索するのに非常に便利です。

• 特定の知識体系に限定した学習: 教科書、業務マニュアル、社内規定集、特定の法律文書など、学ぶべき範囲が明確に決まっている資料だけを読み込ませることで、外部の余計な情報に惑わされず、純粋にその内容理解に集中できます。試験対策や特定のスキル習得に役立ちます。

• 教育現場での安全な活用: 教師が指定した教材（教科書の特定章、論文、参考資料）だけをNotebookLMに入れれば、生徒はその範囲内で安全にAIの質問応答や要約機能を利用できます。教材から逸脱した情報に触れるリスクを減らせるため、教育現場でのAI活用に適している可能性があります。

• 音声による説明 (Audio Overviews): アップロードした資料の内容について、AIがポッドキャストのような対話形式で解説してくれる機能です。読むだけでなく耳から情報をインプットしたい場合に役立ちます。特に今までは英語だけだった音声に最近日本語が加わったことで日本のユーザーにとっては大きなアップデートで話題になりました。（ただし、筆者自身はこの機能をあまり活用していません。）

• マインドマップの自動生成: 資料の内容をもとに、関連するトピックやアイデアを視覚的に整理したマインドマップを自動で作成してくれます。全体像を把握したり、アイデアを整理したりするのに役立ちます。（ただし、筆者自身はこの機能をあまり活用していません。）

特定のユースケース：診療ガイドライン読解は？

• 診療ガイドラインのような長文で構造化された文書を読む場合：

  • NotebookLM: ガイドライン全体を一度読み込ませておけば、後から何度でも特定の推奨事項について質問したり、関連箇所を参照したりするのが非常に簡単です。音声概要やマインドマップも理解の助けになります。

  • Gemini 2.5 Pro: 巨大なコンテキストウィンドウでガイドライン全体を一度に読み込み、より深い分析や、ガイドラインに基づいた複雑な質問への回答、関連情報との比較検討などを行う場合に強力です。特定の分析目的の1セッションで正確な情報を得ることを重視する場合はこちらが有利かもしれません。

まとめ：結局どっち？

• Gemini 2.5 Proがおすすめな場合:

  • 最高の推論能力と分析力を求める場合。

  • 情報抽出の正確性を最優先する場合（筆者の経験に基づく）。

  • 特定の分析目的で行う1セッション（一連のチャット）でタスクを完結させたい場合。

  • テキストだけでなく、画像や音声なども含めて分析したい場合。

  • 資料の内容を超えて、広範な知識に基づいた考察や創造的な生成を求める場合。

• NotebookLMがおすすめな場合:

  • アップロードした資料の内容に100%忠実な回答が絶対に必要な場合（グラウンディング）。（ただし、情報の拾い漏れが発生する可能性には注意が必要）

  • 特定の資料に対して繰り返しアクセスし、質問や分析を行いたい場合（再利用性、長期プロジェクト管理）。

  • 特定の知識範囲に限定して学習・理解を深めたい場合。

  • 教育現場などで、安全な環境でAI支援ツールを使いたい場合。

  • 資料の内容を音声で聞きたい場合 (Audio Overviews)。

  • 資料からマインドマップを自動生成したい場合。

  • シンプルに資料の要約や質疑応答ができれば十分な場合。

あなたの目的や、タスクで最も重視する点（推論の深さか、出典への忠実性か、繰り返しの利用か、正確性かなど）に応じて、これらの強力なAIツールを賢く使い分けてみてください。多くの場合、まずはGemini 2.5 Proを試し、NotebookLMならではの機能や活用シナリオ（繰り返し利用、特定知識学習、教育利用、音声、マインドマップなど）が必要な場合に活用する、というのが効果的なアプローチと言えるでしょう。