ChatGPT・Gemini・ClaudeをNoteBookLMで比較して分かった、生成AIの違いと使い方

こんにちは、白々さじきです。

今回は、複数の生成AIを比較し、それぞれがどのような回答を示すかを検証してみようと思います。
具体的には、Googleが提供する「NoteBookLM」の競合製品や注意点、メリット・デメリットについて、各生成AIがどのように説明するかを確認する予定です。

まずは、各生成AIが調査・作成した内容を「NoteBookLM」へソースとしてアップロードし、その上で「NoteBookLM」に各生成AIの回答の差分と共通点を抽出してもらう予定です。これによって、生成AIごとの特徴や違いがより明確にわかるはずです。

NoteBookLMとは
今回使うプロンプト
実行結果
各部分の差分
まとめ
サポートのお願い

NoteBookLMとは

NoteBookLMの公式サイトによると

NotebookLM は、AI ベースのパートナーとしてユーザーの思考を最大限に引き出します。ドキュメントをアップロードすると、NotebookLM がソースの手軽なエキスパートとなります。ユーザーは NotebookLM と一緒にドキュメントを読む、メモを取るといった共同作業を行い、アイデアを練ったり、整理したりすることができます。

とのことです。

実際にNoteBookLMでノートの新規作成を行うと下記のような画面が出てきます。

こちらに、ソースをアップロードするとメモを取ることができます。

ソースは、GoogleDriveの自分が作成したドキュメントやスライドを選択したり、公式ドキュメントのURLやYoutubeのリンク、自分でコピーしたテキストを追加できます。

これにより生成AI特有のハルシネーションを回避しながら、その内容に関して知ることができます。

今回使うプロンプト

今回使うプロンプトは、下記の内容で行おうと思います。

ここから———-

あなたは技術に詳しい専門家として、以下のタスクを遂行してください。日本語で、論理的かつ分かりやすい説明を行い、段階的に整理した回答を作成してください。

Googleが提供しているNoteBookLMの概要
- NoteBookLMの目的や特徴、背景を簡潔にまとめる。
- どのような分野や用途で使われるサービスかを明記する。
NoteBookLMの競合製品とその違い
- NoteBookLMと同様の機能・目的を持つ他社プロダクト（競合製品）を列挙し、それぞれの概要を説明する。
- NoteBookLMとの相違点をわかりやすく示す。
NoteBookLMのメリットとデメリット
- 代表的なメリットを箇条書きで示し、メリットがどのようなシーンで活かされるかを説明する。
- デメリットや注意点も同時に挙げ、何に気をつけるべきかを記載する。
NoteBookLMを活用する上でのベストプラクティス
- 日々の業務やチーム開発など、具体的な活用シーンを想定したベストプラクティスを提示する。
- なるべく実践的なポイントや効果を明示する。

すべての回答において、専門用語だけでなく一般的な表現も交え、読者が理解しやすいように解説してください。箇条書き等を活用して、情報を整理しながら論理的に説明してください。

ここまで———

これは、ChatGPTに作成してもらいました。

実行結果

では先ほどのプロンプトを使って今回は、ChatGPT・Gemini・Claudeの3つの生成AIを使用して検証します。

なお、モデルと設定の詳細は、それぞれの生成AIの説明冒頭に記載する予定です。
また「日常的なタスク」に最適化されたモデルを選び、過度に高度な推論に特化した上位モデルは使用しない方針としています。

ChatGPT

ChatGPTに関しては、ChatGPT-4oを使用し、下記の内容が回答になります。

以下に、Googleが提供するNoteBookLM（旧称：Project Tailwind）について、専門的かつ分かりやすく段階的に整理して解説します。

✅ NoteBookLMの概要

● 目的・特徴・背景

NoteBookLM（NoteBook Language Model）は、Googleが開発したAIを活用した個人用ナレッジマネジメントツールです。

目的：ユーザーが自身の資料・情報をもとにAIに質問・要約・分析を依頼できるようにすることで、思考の整理や知識の深掘りを支援する。

背景：

AIが情報を生成する際の「信頼性」が課題視されている中で、ユーザーがアップロードした文書だけを情報源として使う設計により、回答の根拠が明確になるよう設計されています。

● 主な特徴

アップロードした資料（例：PDF、Google Docs）をAIの知識ベースにできる

ドキュメントを横断して要約・質問・分析が可能

「信頼できるソースに基づいた回答」に特化（出典表示あり）

クラウドベースで、Googleアカウントと連携

🛠 NoteBookLMの用途と活用分野

● 主な利用分野

教育・学習支援：ノート、教科書、論文の要約・質問生成

研究活動：文献レビュー、データ分析、仮説検証

ビジネス：会議録の要点抽出、レポート作成、ナレッジ共有

ライティング支援：下書き作成、構成提案、引用整理

● 活用例

大学生が卒業論文の参考文献をまとめて管理・分析

マーケティング担当が業界レポートを要約し戦略資料を作成

エンジニアが設計ドキュメントを読み解き仕様の矛盾を検出

🆚 NoteBookLMの競合製品とその違い

以下は類似目的の主要な競合サービスとその違いです。

製品名概要 NoteBookLMとの違い
Notion AI メモ・ドキュメント管理にAIアシスタントが統合されている。ノート内容から要約・整理・生成が可能。・生成AIが「ノート全体」に対して動作・出典の提示が限定的・他ユーザーとの共同作業に強い
ChatGPT (Custom GPTs) ユーザーが独自の知識ファイルをアップロードし、GPTに読み込ませてQA可能。・大規模言語モデル主体（LLM）・柔軟性高いが、データの「出典表示」は弱め
Perplexity AI インターネット上の情報を引用しながら質問に回答するAI検索サービス。・Web全体を検索対象にするため、アップロードファイルベースではない
Mem AIを使ったパーソナルナレッジ管理アプリ。情報の関連付けが自動で行われる。・自動整理に特化し、QA精度や出典の透明性はNoteBookLMの方が上
Obsidian + GPT Plugin マークダウンベースのノート管理にAI補助機能を追加。・ローカル完結型も可能でプライバシー重視。ただしUIや導入難易度がやや高い

✔ NoteBookLMのメリットとデメリット

● メリット

✅ 信頼性が高い回答
　→ アップロードしたファイルの情報のみを使用し、出典付きで回答
　→ レポートや論文用途に最適

✅ 文書を横断して知識をつなげられる
　→ 複数の資料をまとめて扱えるので、業務での情報整理や比較が容易

✅ 簡単なUIとGoogle連携
　→ Googleドキュメントとの連携がスムーズ。導入ハードルが低い

✅ 検索＋要約＋QAが一体化
　→ 調査〜分析〜アウトプットまで一つの環境で完結できる

● デメリット・注意点

⚠ 日本語対応が限定的な場面もある（2025年時点）
　→ 日本語文書の扱いに不安があるため、重要な文書は事前確認が必要

⚠ あくまで「インプット文書ベース」のAI
　→ Web検索や最新情報の取得はできない

⚠ プライバシー面の懸念
　→ 機密文書をアップロードする場合は利用規約・データポリシーの確認必須

💡 NoteBookLM活用のベストプラクティス

● 業務・チーム活用シーン別の具体例

① 【個人業務】調査・レポート作成に

レポートの参考資料（PDF、Word）をアップロードし、要点を抽出

資料に基づく質問を繰り返し行い、構成をAIと一緒に練る

✅ 時間短縮 × 調査精度向上

② 【チーム開発】仕様共有・ナレッジ整理に

設計資料やAPI仕様書を共有し、各自がAIに質問できる状態にしておく

メンバーが仕様の意図や前提を明確に把握しやすくなる

✅ オンボーディングや仕様共有の効率化

③ 【教育・学習】試験勉強や研究に

ノートや教科書、講義資料をまとめてアップロード

自分だけの**「AI家庭教師」**として活用

✅ 要点の復習、クイズ形式の質問生成などが可能

📝まとめ

観点要点
概要 Googleが開発した、自分の資料をもとに質問・分析できるAIアシスタント。
目的知識の整理、レポート作成、ナレッジ活用の支援。
競合 Notion AI, ChatGPT, Perplexity などと比較されるが、信頼性・出典明示が特徴。
メリット出典付き回答、文書横断、UIが直感的、Google連携。
デメリット日本語対応の課題、リアルタイム検索非対応、機密情報の扱いに注意。
活用法レポート作成、チーム開発、学習支援など実践的シーンで活躍。

ご希望があれば、具体的な導入ステップや企業内での展開方法についてもご提案可能です。お気軽にお声かけください！

製品名	概要	NoteBookLMとの違い
Notion AI	メモ・ドキュメント管理にAIアシスタントが統合されている。ノート内容から要約・整理・生成が可能。	・生成AIが「ノート全体」に対して動作・出典の提示が限定的・他ユーザーとの共同作業に強い
ChatGPT (Custom GPTs)	ユーザーが独自の知識ファイルをアップロードし、GPTに読み込ませてQA可能。	・大規模言語モデル主体（LLM）・柔軟性高いが、データの「出典表示」は弱め
Perplexity AI	インターネット上の情報を引用しながら質問に回答するAI検索サービス。	・Web全体を検索対象にするため、アップロードファイルベースではない
Mem	AIを使ったパーソナルナレッジ管理アプリ。情報の関連付けが自動で行われる。	・自動整理に特化し、QA精度や出典の透明性はNoteBookLMの方が上
Obsidian + GPT Plugin	マークダウンベースのノート管理にAI補助機能を追加。	・ローカル完結型も可能でプライバシー重視。ただしUIや導入難易度がやや高い

観点	要点
概要	Googleが開発した、自分の資料をもとに質問・分析できるAIアシスタント。
目的	知識の整理、レポート作成、ナレッジ活用の支援。
競合	Notion AI, ChatGPT, Perplexity などと比較されるが、信頼性・出典明示が特徴。
メリット	出典付き回答、文書横断、UIが直感的、Google連携。
デメリット	日本語対応の課題、リアルタイム検索非対応、機密情報の扱いに注意。
活用法	レポート作成、チーム開発、学習支援など実践的シーンで活躍。

Gemini

Geminiに関しては、2.0Flashで実施しました。また、Canvasは設定し、DeepSearchは設定しませんでした。

NoteBookLMの詳細分析と活用法

1. NoteBookLMの概要

NoteBookLMの目的と特徴

NoteBookLMは、Googleが提供するAIを活用したノートブックサービスです。このツールは、ユーザーがアップロードしたドキュメントに基づいて、情報の要約、質疑応答、アイデア生成などを支援することを目的としています。

特徴としては、以下の点が挙げられます。

ドキュメントに基づく情報処理: ユーザーが提供したドキュメントの内容を理解し、それに基づいて情報を提供します。

多様な機能: 要約、質疑応答、アイデア生成など、多岐にわたる機能を備えています。

ユーザー固有の知識活用: ユーザーがアップロードしたドキュメントという、特定の情報源に基づいて動作するため、一般的な情報検索エンジンとは異なり、ユーザーの持つ知識や文脈に特化した活用が可能です。

どのような分野や用途で使われるサービスか

NoteBookLMは、以下のような分野や用途での活用が期待されています。

研究: 論文の要約や分析、研究テーマに関する情報の整理。

ビジネス: 報告書や議事録の要約、市場調査データの分析、プレゼンテーション資料の作成。

教育: 教材の要約、学生からの質問への回答、学習資料の作成。

創作活動: 小説や脚本のアイデア出し、資料調査。

2. NoteBookLMの競合製品とその違い

NoteBookLMと同様の機能を持つ製品は数多くありますが、ここでは代表的なものをいくつか挙げ、NoteBookLMとの違いを説明します。

競合製品 概要 NoteBookLMとの違い
ChatGPT (OpenAI) OpenAIが開発した、テキスト生成を主な目的とするAIチャットボット。 NoteBookLMは、ユーザーが提供するドキュメントに基づく情報処理に特化。ChatGPTはより広範なテキスト生成タスクに対応。
Notion ドキュメント作成、タスク管理、データベース機能などを備えた多機能ワークスペース。 Notionは情報整理ツールとしての側面が強いが、NoteBookLMはAIによる情報処理と分析に重点を置く。
Evernote ノート作成、情報整理を目的としたアプリケーション。 Evernoteは情報の収集・整理が中心。NoteBookLMは、収集した情報をAIが分析し、新たな知見を提供する。
Googleドキュメントクラウドベースの文書作成ツール。共同編集機能に優れているが、NoteBookLMのようなAIによる高度な情報処理機能はない。

3. NoteBookLMのメリットとデメリット

メリット

効率的な情報処理: 大量のドキュメントから必要な情報を迅速に抽出・要約できるため、情報収集や分析にかかる時間を大幅に削減できます。

深い洞察の獲得: AIがドキュメントの内容を深く理解し、関連性やパターンを発見することで、人間では気づきにくい新たな洞察を得られます。

アイデア生成の支援: ドキュメントの内容に基づいて、新しいアイデアや発想をAIが提案してくれるため、創造的な作業をサポートします。

パーソナライズされた情報活用: ユーザーが提供するドキュメントに基づいて情報が処理されるため、個々のニーズや文脈に合わせた情報活用が可能です。

デメリットと注意点

ドキュメントの品質への依存: NoteBookLMの出力は、入力ドキュメントの品質に大きく左右されます。不正確な情報や偏った内容のドキュメントを使用すると、誤った情報や偏った分析結果が出力される可能性があります。

プライバシーへの配慮: 機密情報を含むドキュメントをアップロードする際には、セキュリティやプライバシーに十分配慮する必要があります。

AIの限界の理解: NoteBookLMは強力なツールですが、AIには限界があることを理解しておく必要があります。最終的な判断や意思決定は、人間が行うべきです。

日本語対応: 今後のアップデートで改善される可能性がありますが、現状では、日本語での使用において、まだ発展途上の部分があります。

4. NoteBookLMを活用する上でのベストプラクティス

NoteBookLMを最大限に活用するためのベストプラクティスを、具体的な活用シーンを想定して紹介します。

研究における論文調査:

関連する論文を複数アップロードし、研究テーマに関する重要なポイントや先行研究の動向を要約させる。

論文間の共通点や相違点を分析させ、新たな研究の方向性を探る。

参考文献リストを生成させ、効率的に文献調査を行う。

ビジネスにおける市場調査:

市場調査レポートや競合企業の資料をアップロードし、市場のトレンドや競合の戦略を分析させる。

顧客インタビューの議事録を要約させ、顧客ニーズや不満点を把握する。

複数の情報源を統合し、SWOT分析やPEST分析など、意思決定に必要なフレームワークを作成させる。

チーム開発におけるナレッジマネジメント:

プロジェクトのドキュメントや議事録をアップロードし、チームメンバーが必要な情報に迅速にアクセスできるようにする。

過去のプロジェクトの成功事例や失敗事例を分析させ、今後のプロジェクトに活かす。

チームメンバーの質問にNoteBookLMが回答することで、知識共有を促進し、コミュニケーションコストを削減する。

個人の学習における活用:

教科書や参考資料をアップロードして要約や重要なポイントを抽出する。

講義のノートや録音データから議事録や要約を生成する。

試験対策として、過去問や模擬試験の問題をアップロードして、自動で解説や解答を生成する。

Claude

Claude3.5Haikuの「説明的」を選択して実施しました。

それでは、GoogleのNoteBookLMについて、専門的かつ分かりやすい解説を提供します。

NoteBookLMの概要

NoteBookLMは、Googleが2023年に発表した革新的な人工知能ベースの知識管理および生成ツールです。主な目的は、ユーザーが大量の情報を効率的に整理、理解、活用できるよう支援することです。

主な特徴：

AIを活用した高度な情報処理

ドキュメントやノートの総合的な分析

自然言語での質問と対話型インターフェース

コンテキストを理解した知識抽出

用途としては、以下のような分野が想定されています：

学術研究

ビジネス調査

コンテンツ作成

プロジェクト管理

教育・学習支援

NoteBookLMの競合製品

競合製品と比較：

a) Notion AI

機能: ドキュメント管理、タスク追跡

相違点: より汎用的なワークスペース志向

NoteBookLMとの違い: AIの情報分析深度に差

b) Evernote

機能: ノート取りと情報整理

相違点: 従来型のノート管理

NoteBookLMとの違い: AIによる高度な分析機能の不足

c) Roam Research

機能: ナレッジグラフ、相互リンク

相違点: より技術的なナレッジマネジメント

NoteBookLMとの違い: AIの自然言語処理の精度

NoteBookLMのメリットとデメリット

メリット：

複雑な文書から迅速な洞察抽出

AIによる要約と質問応答機能

多様な情報源の統合的理解

時間効率の向上

個人の知識管理の革新

デメリット：

プライバシーとデータセキュリティへの懸念

AIの回答の完全な信頼性

初期設定と学習コスト

高度な機能への習熟に時間を要する

注意点：

AIの出力は常に人間による確認が必要

データの機密性に配慮

システムへの継続的な学習と最適化

NoteBookLMの活用ベストプラクティス

業務活用のポイント：

情報の事前整理と適切なインプット

具体的で明確な質問の設定

複数の情報源の活用

定期的なAI出力の検証

チームでの共同利用とナレッジ共有

実践的な活用シーン：

研究レポートの迅速な分析

プロジェクト調査の効率化

複雑な技術文書の理解支援

学術論文の要約と洞察抽出

クリエイティブな情報統合

これらの観点から、NoteBookLMは単なるAIツールではなく、知識管理と生産性向上のための戦略的パートナーとして位置づけられます。適切に活用することで、個人やチームの情報処理能力を大幅に向上させることができるでしょう。

いずれの生成AIも基本的なポイントは似通っていますが、細部の説明や強調する観点が微妙に異なります。そこで、これらのテキストをNoteBookLMにアップロードし、各生成AIが共通して指摘している点と相違点を抽出してみます。どの部分に違いが出るのか、どの点が共通するのかを比較することで、各モデルの特色がより明確になると思います。

各部分の差分

各生成AIの回答のどのような差分があるのかをNoteBookLMに頼んで差分を出してもらいました。

実行手順

「テキストを張り付ける」の「コピーしたテキスト」から各生成AIの内容をテキストのソースとして入れてください。

下記のテキストボックスの1行目に張り付けるテキストを作成した生成AIの名前を入れます。この1行目に関しては自分が区別できる文言であれば何でも構いません。

2行目から生成AIが生成した文章を張り付けてください。

💡 ワンポイント！

テキスト貼り付けの場合は、ソースの名前を後で変更してもソースの名前が「テキストを貼り付けました」になることがあるので、1行目にソースを区別することができる文章を入れておく必要があります。

その後各ソースから下記のプロンプトを使って差分を出してもらいます。

各ソースは、3つの生成AIを使用してNoteBookLMについてまとめたものである
各ソースでの回答の違いを出してほしい
また、どのソースがどの生成AIが作成したドキュメントなのかに関しては、各ソースの1行目に記載しているので、その名前を使って説明すること

その後各ソースから下記のプロンプトを使って共通部分を出してもらいます。

では次に各ソースでの回答として共通する部分を出してほしい。
また、どのソースがどの生成AIが作成したドキュメントなのかに関しては、各ソースの1行目に記載しているので、その名前を使って説明すること

差分の場合

上記のプロンプトを使用すると各生成AIの簡単な概要と差分に関して説明してくれました。

下記がその内容です。

はい、各ソースはそれぞれClaude、ChatGPT、Geminiという異なる生成AIを使用してNoteBookLMについてまとめたものですね。それぞれのソースにおける回答の違いを、作成したAIの名前を使って説明します。

Claudeによる解説

Claudeは、NoteBookLMの概要、競合製品、メリット・デメリット、活用ベストプラクティスを網羅的に解説しています。

概要: NoteBookLMを「革新的な人工知能ベースの知識管理および生成ツール」と位置づけ、主な目的は大量の情報を効率的に整理、理解、活用できるよう支援することだと説明しています。

競合製品: Notion AI、Evernote、Roam Researchを挙げ、それぞれの機能とNoteBookLMとの違いを簡潔に示しています。特に、NoteBookLMのAIの情報分析深度や自然言語処理の精度を強調しています。

メリット・デメリット: 複雑な文書からの洞察抽出、要約・質問応答機能、多様な情報源の統合的理解などをメリットとして挙げる一方で、プライバシー、AIの完全な信頼性、初期設定と学習コストなどをデメリットとして指摘しています。注意点として、AIの出力には人間の確認が必要であること、データの機密性に配慮すべきことなどを挙げています。

活用ベストプラクティス: 情報の事前整理、明確な質問設定、複数情報源の活用などを業務活用のポイントとして提示し、研究レポート分析、プロジェクト調査効率化などの具体的な活用シーンを紹介しています。

ChatGPTによる解説

ChatGPTは、NoteBookLM（旧称：Project Tailwind）について、段階的に整理された詳細な解説を提供しています。

概要: NoteBookLMを「AIを活用した個人用ナレッジマネジメントツール」と定義し、ユーザー自身の資料をもとにAIに質問・要約・分析を依頼することで思考の整理や知識の深掘りを支援することを目的としています。回答の根拠が明確になるよう、アップロードした文書だけを情報源とする設計であることを強調しています。

競合製品: Notion AI、ChatGPT (Custom GPTs)、Perplexity AI、Mem、Obsidian + GPT Pluginを比較表形式で提示し、NoteBookLMとの違いを機能や特性に基づいて具体的に説明しています。特に、NoteBookLMの「信頼できるソースに基づいた回答」と「出典表示」を強みとしています。

メリット・デメリット: 信頼性の高い回答（出典付き）、文書横断的な知識の連結、簡単なUIとGoogle連携などをメリットとして挙げています。一方、日本語対応の限定的な場面（2025年時点）、Web検索や最新情報の非対応、プライバシー面の懸念などをデメリット・注意点として挙げています。

活用ベストプラクティス: 個人業務での調査・レポート作成、チーム開発での仕様共有・ナレッジ整理、教育・学習での試験勉強や研究など、具体的な業務・チーム活用シーン別の活用例を提示しています。

Geminiによる解説

Geminiは、NoteBookLMの詳細な分析と活用法を提供しており、より機能的な側面に焦点を当てています。

概要: NoteBookLMを「Googleが提供するAIを活用したノートブックサービス」と説明し、情報の要約、質疑応答、アイデア生成などを支援することを目的としています。ユーザー固有の知識活用が可能であることを強調しています。

競合製品: ChatGPT (OpenAI)、Notion、Evernote、Googleドキュメントを挙げ、それぞれの概要とNoteBookLMとの違いを説明しています。NoteBookLMがユーザー提供ドキュメントに基づく情報処理に特化している点を強調しています。

メリット・デメリット: 効率的な情報処理、深い洞察の獲得、アイデア生成の支援、パーソナライズされた情報活用などをメリットとして挙げています。デメリットとしては、ドキュメントの品質への依存、プライバシーへの配慮、AIの限界の理解、日本語対応の発展途上な点を指摘しています。

活用ベストプラクティス: 研究における論文調査、ビジネスにおける市場調査、チーム開発におけるナレッジマネジメント、個人の学習における活用など、具体的な活用シーンを想定したベストプラクティスを紹介しています。

各ソースでの回答の違いのまとめ

情報の構造と詳細度: ChatGPTは表形式を用いるなど、情報を構造的に整理し、競合製品との違いを詳細に比較しています。一方、ClaudeとGeminiは段落形式で説明しており、Geminiは機能的な側面にやや重点を置いている印象です。

強みの強調点: ChatGPTは「信頼性」と「出典表示」をNoteBookLMの大きな強みとして繰り返し強調しています。ClaudeはAIによる「情報分析深度」や「自然言語処理の精度」を、Geminiは「ユーザー固有の知識活用」を強調しています。

デメリットの表現: ChatGPTはデメリットと共に「注意点」を設け、より具体的な懸念事項を挙げています（例：日本語対応の時期）。Geminiは「AIの限界の理解」といった、より一般的な注意点を挙げています。

活用事例の具体性: ChatGPTは「【個人業務】調査・レポート作成に」といった具体的な見出しを設け、利用シーンをイメージしやすいように工夫しています。Geminiも具体的な活用シーンを挙げていますが、ChatGPTほど細分化されていません。

全体的なトーン: ChatGPTは冒頭にNoteBookLMの旧称（Project Tailwind）を記載するなど、より最新の情報を提供しようとする姿勢が見られます。また、ユーザーへの問いかけで締めくくるなど、対話的な印象を与えます。

このように、各生成AIはそれぞれの得意な形式や視点に基づいてNoteBookLMについて解説しており、情報の整理方法、強調点、具体性などに違いが見られます。

共通部分の説明

上記のプロンプトを使用すると下記のような内容を取得できました。

はい、各ソース（Claude、ChatGPT、Gemini）で共通して回答されているNoteBookLMに関する部分を以下に示します。

NoteBookLMはGoogleが提供するAIを活用した知識管理ツールであるという点が共通しています。Claudeは「革新的な人工知能ベースの知識管理および生成ツール」、ChatGPTは「AIを活用した個人用ナレッジマネジメントツール」、Geminiは「AIを活用したノートブックサービス」と表現していますが、いずれもAIを活用した情報整理・分析ツールであるという点は一致しています。

ユーザーがアップロードしたドキュメントに基づいて情報処理を行うという点が共通しています。ChatGPTは「ユーザーがアップロードした文書だけを情報源として使う設計」であることを強調し、Geminiも「ユーザーが提供したドキュメントに基づいて、情報の要約、質疑応答、アイデア生成などを支援する」と述べています。Claudeも「ドキュメントやノートの総合的な分析」を特徴として挙げています。

要約、質問応答、分析といった機能を持つという点が共通しています。Claudeは「AIを活用した高度な情報処理」「自然言語での質問と対話型インターフェース」「コンテキストを理解した知識抽出」を、ChatGPTは「要約・質問・分析が可能」であることを、Geminiは「情報の要約、質疑応答、アイデア生成などを支援する」と述べており、これらの基本的な機能は共通認識です。

教育・学習支援、研究活動、ビジネスなど多岐にわたる分野での活用が期待されているという点が共通しています。各ソースで具体的な分野名は異なりますが、情報を整理・分析し、業務や学習に役立てるという共通の用途が示されています。

競合製品の存在と、NoteBookLMが特定の強みを持つという認識が共通しています。具体的な競合製品は異なりますが、他のAIツールや情報管理ツールと比較されており、NoteBookLMならではの特徴があることが示唆されています。例えば、ChatGPTは「信頼できるソースに基づいた回答」と「出典表示」を強みとして挙げています。

メリットとして、効率的な情報処理や洞察の獲得が挙げられている点が共通しています。Claudeは「複雑な文書から迅速な洞察抽出」「時間効率の向上」を、ChatGPTは「時間短縮 × 調査精度向上」を、Geminiは「効率的な情報処理」「深い洞察の獲得」をメリットとして挙げています。

デメリットとして、プライバシーへの懸念やAIの出力の完全な信頼性への注意が必要であるという点が共通しています。Claudeは「プライバシーとデータセキュリティへの懸念」「AIの回答の完全な信頼性」を、ChatGPTは「プライバシー面の懸念」を、Geminiは「プライバシーへの配慮」「AIの限界の理解」を指摘しています。また、AIの出力には人間の確認が必要であるという点もClaudeとGeminiで共通して述べられています。

このように、各ソースはそれぞれの視点からNoteBookLMを解説していますが、その基本的な機能、目的、活用分野、メリット・デメリットについては共通する認識を持っていると言えます。

差分と共通部分を見た感想

同じプロンプトでも各生成AIで競合の製品と、詳しく書く部分が違ったのが面白いなと思いました。

ChatGPTは、「質問に回答してくれる生成AI」を中心に競合を出し、GeminiとClaudeは「ノートやドキュメントの作成できること」を中心に競合を出していました。

生成AI毎にどこをその製品の中心機能として捉えているかで競合の部分が異なると思いました。

また、箇条書き等に関しても、箇条書きに補足を入れるか全く入れないかみたいな違いがあったり、どこまでしたのも面白いと思いました。

生成AI毎にプロンプトの最適解が違うんだなと思いました。

共通部分に関しては、各生成AI毎で表現が違う部分に関してNoteBookLMが吸収してうまくまとめているのがよいと思いました。

また、明確なメリット・デメリットに関しては共通して出すことができていることを学びました。

まとめ

各生成AI毎に同じプロンプトでも回答が違うというのは知ってましたが、どこまで詳しく書いてほしいかみたいなものをプロンプトで指定しておく必要があると改めて思いました。

また、NoteBookLMを使うことで生成AIが出したものの差分の比較が簡単にできることや、ドキュメントの内容を簡単に確認することができるので便利だと思いました。

今後もドキュメントを読む必要があるときはNoteBookLMを使っていこうと思います。

サポートのお願い

下記リンクからお買い物いただけると、ブログ運営のための費用が増え、有料サービスを利用した記事作成が可能になります。ご協力よろしくお願いします！