NotebookLMの自己ホスト代替OSS「Open Notebook」とは｜選定基準と違い

Google NotebookLM は、手元の資料を読み込ませて要約や質疑応答、ポッドキャスト生成までこなせる便利なリサーチツールです。一方で、社内検討の現場では「契約書や設計書、議事録といった社外秘の文書を、そのまま Google のクラウドに送ってよいのか」という壁に突き当たることがあります。

このペインポイントは、技術力だけでは解消できません。利用規約やデータの取り扱い、社内のセキュリティポリシーが絡むため、「便利そうだから使う」とは判断しづらいのが実情です。かといって NotebookLM 相当の体験を自前で組み上げるのは負担が大きく、二の足を踏みがちです。

そこで選択肢に挙がるのが、自己ホスト型のオープンソース代替です。なかでも「Open Notebook」は、NotebookLM の主要機能をデータを自分の管理下に置いたまま再現することを狙ったプロジェクトとして注目されています。ただし、同種の OSS は Open Notebook 以外にも複数あり、「結局どれを選べばよいのか」「本番採用に耐えるメンテナンス状況なのか」という新たな疑問が生まれます。

本記事では、GitHub リポジトリと公式ドキュメントの記載をもとに、Open Notebook が何をするツールなのか、対応する AI プロバイダーやローカル運用の可否、技術構成、そして NotebookLM・SurfSense・Khoj といった選択肢との違いを整理します。最後に、自社で採用すべきかを判断するためのポイントとメンテナンス状況をまとめます。なお本記事は実際の動作検証は行わず、公開されているドキュメントの記載に基づいて整理したものである点をあらかじめお断りしておきます。

Open Notebookとは｜NotebookLMの自己ホスト型OSS代替

Open Notebook は、Google の NotebookLM を自己ホストで再現することを目指したオープンソースの AI リサーチ／ノートブックツールです。開発者は Luis Novo 氏（GitHub アカウント: lfnovo）で、リポジトリの説明文は「An Open Source implementation of Notebook LM with more flexibility and features（より高い柔軟性と機能を備えた NotebookLM のオープンソース実装）」とされています。

このツールが解決しようとしているのは、まさに冒頭で挙げたペインポイント、つまり「NotebookLM 相当のリサーチ体験を、機微情報をクラウドに預けずに手元で得たい」という課題です。データを自分で管理し、利用する AI モデルも自由に選べる点が、クラウド固定の NotebookLM との根本的な違いになります。

一言でいうと何か

Open Notebook の性格を端的に表すと、次の3点に集約されます。

• 自己ホスト型：自社のサーバーやローカル環境で動かし、データを外部に出さずに運用できる
• プライバシーファースト：公式は「private（プライベート）」かつ「100% local（完全ローカル）」で動かせる代替であると位置づけている
• マルチモデル：特定のベンダーに縛られず、複数の AI プロバイダーを選んで使える

「NotebookLM は便利だが、自社のデータポリシー上クラウドに送れない」という状況のエンジニアにとって、Open Notebook は最初に検討候補へ入れやすい選択肢といえます。詳細な機能や技術構成はこのあと順に見ていきますが、まずは「データを手元に置いたまま NotebookLM 相当のことをやるためのツール」という輪郭を押さえておけば十分です。

リポジトリ基本情報

採用検討の第一歩として、リポジトリの基本情報を確認しておきます。以下は GitHub 上のメタデータ（2026年6月時点）に基づく値です。

スター数が約2万9,700件に達しており、OSS としては十分に認知されている規模です。ライセンスは MIT で、商用プロダクトへの組み込みも比較的自由度高く検討できます。なお、このリポジトリはアーカイブ（開発終了）状態でもフォーク（派生）でもなく、本家として現役で更新されている点も、採用検討時の安心材料になります。

なお、GitHub 上の「主要言語」は TypeScript と表示されますが、これは Next.js 製のフロントエンドが導入されてコード行数が増えたためです。コアとなるバックエンドや AI 処理は Python で書かれており、技術構成の詳細は後述します。日本語のトレンド紹介では「Python のトレンドリポジトリ」として扱われることもありますが、フロントエンドとバックエンドで言語が分かれていると理解しておくと混乱しません。

リポジトリの一次情報は GitHub で確認できます（lfnovo/open-notebook（GitHub））。

Open Notebookでできること（主要機能）

ここからは、Open Notebook がリサーチ用途で具体的に何をしてくれるのかを、公式 README の記載をもとに整理します。自社のユースケース（社内文書の質疑応答や調査効率化）に機能が足りるかを見極める材料として読み進めてください。

マルチモーダルなソース取り込みと整理

Open Notebook は、PDF・動画・音声・Web ページ・Office ドキュメントなど、さまざまな形式のコンテンツを取り込めます。NotebookLM と同様に「ノートブック」という単位で資料をまとめられるため、案件やテーマごとに資料群を整理して扱えます。

社内文書はフォーマットがばらばらになりがちですが、複数形式をまとめて取り込めることで、「調査対象の資料をひとつのノートブックに集約してから AI に問い合わせる」という使い方ができます。

文脈付きAIチャット・全文/ベクトル検索・引用

取り込んだ資料を文脈（コンテキスト）として、AI とチャット形式で対話できます。さらに、全文検索とベクトル検索の両方に対応しており、キーワード一致だけでなく意味的に近い箇所も探し出せます。回答にはソース（引用元）を付けられるため、「どの資料のどこに基づいた回答か」をたどれる設計になっています。

AI に渡す情報を選択する細かなコンテキスト制御や、要約・インサイト抽出といったノート生成も備えており、調査結果を「読む」だけでなく「整理してまとめる」ところまでカバーします。

1〜4話者のポッドキャスト生成

NotebookLM で話題になった機能のひとつが、資料を音声番組のように対話形式で読み上げるポッドキャスト生成です。Open Notebook もこの機能を備えていますが、NotebookLM が2話者固定であるのに対し、Open Notebook は1〜4話者のマルチスピーカーに対応し、話者のプロファイルをカスタマイズできる点が特徴です。

「移動中に資料を音声で把握したい」「複数視点での掛け合いを再現したい」といった用途で、表現の幅が広がります。

コンテンツ変換・REST API・MCP連携

自動化や組み込みの観点では、次の機能が重要です。

• コンテンツ変換：要約やインサイト抽出を、カスタマイズ可能な「アクション」として実行できる
• 包括的な REST API：プログラムからアクセスでき、社内システムやバッチ処理への組み込みに使える
• MCP 連携：Model Context Protocol に対応し、Claude Desktop や VS Code などの MCP クライアントから接続できる

単体のリサーチツールとして使うだけでなく、API や MCP を通じて既存のワークフローに組み込める点は、自社環境での活用を検討するエンジニアにとって評価ポイントになります。

対応AIプロバイダーと完全ローカル運用

「クラウドに送りたくない」「AI の利用コストを抑えたい」という動機に対して、Open Notebook がどう応えるのかを見ていきます。この章は、冒頭のペインポイントに最も直接的に関わる部分です。

18以上のプロバイダー対応の意味

Open Notebook は、AI モデルのプロバイダーを18以上の選択肢から選べます。README には、OpenAI・Anthropic・Groq・Google・Vertex AI・Ollama・Perplexity・ElevenLabs・Deepgram・Azure OpenAI・Mistral・DeepSeek・Voyage・xAI・OpenRouter・DashScope（Qwen）・MiniMax・OpenAI 互換エンドポイントなどが挙げられています。この抽象化には、同じ開発者（lfnovo）が手がける「Esperanto」というライブラリが使われています。

複数プロバイダーに対応していることの実務的な意味は、特定ベンダーへのロックインを避けられる点にあります。料金や性能、データの取り扱いポリシーに応じてモデルを切り替えられるため、「このタスクはローカルモデル、要約は外部 API」といった使い分けが可能です。

Ollama連携による完全ローカル運用

機微情報を扱ううえで最も重要なのが、外部 API を一切使わずに動かせるかどうかです。Open Notebook は Ollama や LM Studio に対応しており、ローカルで動かす LLM・埋め込みモデルを利用できます。公式は「100% local（完全ローカル）」で動作する代替であると位置づけています。

完全ローカル運用が成立すれば、文書の内容が外部のクラウドに送信されないため、社外秘データの取り扱いに関する懸念を大きく減らせます。加えて、ローカルモデルであれば API 利用料が発生しないため、コスト面のメリットもあります。「クラウドに送れない」「コストを抑えたい」という2つの動機に同時に応えられる構成が取れる点が、Open Notebook を検討する大きな理由になります。

公式サイトでもプロダクトの位置づけやプライバシー重視の方針が説明されています（Open Notebook 公式サイト）。

プロバイダー対応マトリクスの読み方

注意したいのは、すべてのプロバイダーがすべての用途（LLM・埋め込み・音声認識・音声合成）に対応しているわけではない点です。README にはプロバイダーごとの対応マトリクスが整理されており、たとえば次のような違いがあります。

• OpenAI / Google：LLM・埋め込み・音声認識（STT）・音声合成（TTS）まで幅広く対応
• Anthropic：LLM が中心
• Ollama：LLM・埋め込みをローカルで実行（API コスト不要）
• ElevenLabs / Deepgram：音声系（STT/TTS）に特化

ポッドキャスト生成のように高品質な音声合成を重視する場合は、音声系に強いプロバイダー（ElevenLabs や Deepgram など）を組み合わせる構成が想定されます。完全ローカルにこだわるか、用途ごとに最適なクラウドサービスを併用するかは、扱うデータの機微度と求める品質のバランスで判断することになります。

技術構成とアーキテクチャ

自社の運用基盤に載るか、保守できる技術スタックかを判断するために、Open Notebook の構成を確認します。

技術スタック

README の「Built With」に挙げられている主要技術は次のとおりです。

前述のとおり、GitHub 上の主要言語は TypeScript と表示されますが、これはフロントエンドの Next.js に由来するものです。リサーチ機能の中核となるバックエンドや AI 処理は Python で実装されています。データベースには SurrealDB が採用されており、全文検索とベクトル検索の両方をこのデータベースが担います。検索基盤を別途用意せずに済む構成といえます。

Docker Composeによる導入の流れ

配布は Docker で行われ、docker-compose.yml によって SurrealDB と open_notebook の2つのサービスを立ち上げる構成です。前提として必要なのは Docker Desktop で、UI はポート8502、API はポート5055で公開されます。

公式の README では、暗号化キー（OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY）などの環境変数を設定したうえで、次のコマンドでサービスを起動する手順が示されています。

docker compose up -d

出典: lfnovo/open-notebook README

起動後、しばらく待ってから http://localhost:8502 にアクセスし、UI 上で利用する AI プロバイダーの API キーを設定する流れです。完全ローカル運用を試したい場合は、リポジトリに含まれる Ollama 構成の例（examples/docker-compose-ollama.yml）が用意されています。導入手順の詳細は公式のインストールガイドにまとまっています（インストールガイド（docs/1-INSTALLATION））。

Docker Compose で完結する構成は、検証環境を立ち上げやすく、既存の Docker 運用基盤に載せやすいという利点があります。一方で、本番運用ではデータベースのバックアップやアップデート運用を自分たちで担う必要がある点は、自己ホスト型 OSS 共通の前提として押さえておく必要があります。

NotebookLM・類似OSS（SurfSense・Khoj）との違い

ここが本記事の核となる、選定のための比較です。まず本家 NotebookLM との違いを、次に類似 OSS との違いを整理します。

NotebookLMとの違い

README には、Open Notebook と Google NotebookLM の比較表が掲載されています（Open Notebook vs Google NotebookLM（README））。要点を整理すると次のようになります。

注目すべきは、すべての観点で Open Notebook が優れているわけではない点です。README 自身が認めているとおり、引用機能については現状 NotebookLM のほうが充実しています。Open Notebook の引用は基本的な参照にとどまり、改善が予定されている段階です。回答の根拠を厳密にたどることが業務上必須であれば、この差は無視できません。

逆に、プライバシー・モデル選択・API・コストの面では Open Notebook に明確な優位性があります。「機微情報を手元に置きたい」「使うモデルを自分で選びたい」「既存システムに API で組み込みたい」という要件が強いほど、Open Notebook を選ぶ理由が大きくなります。

SurfSense・Khojとの違いと選定の考え方

NotebookLM の自己ホスト代替を探すと、Open Notebook 以外にも有力な OSS が見つかります。代表的な2件と比較すると、それぞれの主軸の違いが見えてきます。

SurfSense（MODSetter/SurfSense）は、チーム利用に最適化された NotebookLM 代替です。リアルタイムのマルチプレイヤー編集やロールベースアクセス制御（RBAC）を備え、ソース数やノートブック数の上限を設けない点を強調しています。複数人で共有しながら使う前提なら、チーム協調機能を持たない Open Notebook より SurfSense が向く場面があります。

Khoj（khoj-ai/khoj）は、Obsidian や Org-mode などのローカルノートと連携する「パーソナル AI アシスタント（セカンドブレイン）」寄りのプロジェクトです。Web 検索やカスタムエージェント、自動化、ディープリサーチに強みがあります。ただしライセンスが AGPL-3.0 であり、自社プロダクトへ組み込んで配布する場合は MIT の Open Notebook より制約が強い点に注意が必要です。商用組み込みの自由度を重視するなら、MIT ライセンスである Open Notebook が選びやすくなります。

選定の考え方を整理すると、次のようになります。

• 個人〜小規模で、機微情報を手元に置きつつ NotebookLM 相当を使いたい → Open Notebook
• チームで共有しながら無制限に使いたい → SurfSense
• 個人のローカルノートと統合し、セカンドブレイン的に使いたい → Khoj
• 自社プロダクトへ組み込んで配布する可能性がある → ライセンスの観点で Open Notebook（MIT）が有利

紛らわしい別プロジェクト「Open NotebookLM」との区別

検索時に混同しやすいのが、名前のよく似た別プロジェクト「Open NotebookLM」（Gabriel Chua 氏製）です。こちらは PDF を音声化してポッドキャスト化することに特化した単機能ツールであり、本記事で扱う lfnovo/open-notebook とは別物です。日本語の紹介記事でも取り違えられることがあるため、リポジトリの owner（lfnovo）で確認すると確実です。

採用判断のポイントとメンテナンス状況

最後に、「本番採用に耐えるか」「自社に向くか」という最終的な意思決定の材料を整理します。

メンテナンス状況

OSS を採用するうえで、開発が継続しているかは重要な判断材料です。Open Notebook の現状は次のとおりです。

• スター数 29,683・フォーク数 3,372 と、コミュニティの規模は十分にある
• 最終更新（push）は2026年6月12日で、直近も活発に更新されている
• リポジトリはアーカイブ・フォークではなく、本家として現役で開発されている
• ロードマップには、リアルタイム UI 更新、非同期処理による高速化、プロジェクト横断でリサーチ素材を再利用する「クロスノートブックソース」などが挙げられている

直近で更新が続いており、ロードマップも公開されていることから、メンテナンス面で大きな不安は見当たりません。一方で、open issues は166件程度あり、機能によっては発展途上の部分（前述の引用機能など）がある点は織り込んでおく必要があります。

向いているケース／慎重に検討すべきケース

ここまでの整理をふまえると、採用判断の目安は次のようにまとめられます。

向いているケース:

• 機微情報を含む文書を、クラウドに送らず手元で扱いたい（Ollama 連携による完全ローカル運用が選択肢になる）
• 利用する AI モデルを自分で選び、ベンダーロックインを避けたい
• REST API や MCP を通じて、既存システムやエディタに組み込みたい
• MIT ライセンスの自由度を活かして、自社プロダクトへの組み込みも視野に入れたい
• まずは個人〜小規模チームで、NotebookLM 相当のリサーチ体験を試したい

慎重に検討すべきケース:

• 回答の根拠を厳密にたどる引用機能が業務上必須（現状は NotebookLM が優位）
• チーム全体でのリアルタイム共有・権限管理が前提（SurfSense のほうが適合する場合がある）
• データベースのバックアップやアップデートを含む自己ホスト運用を担う体制が取れない

これらを自社の要件に当てはめれば、Open Notebook を採用すべきかどうかの判断がつけやすくなります。

まとめ

Open Notebook は、Google NotebookLM の主要機能を「データを自分の管理下に置いたまま」再現することを狙った、自己ホスト型のオープンソース AI リサーチツールです。スター数約2万9,700件・MIT ライセンス・直近も活発に更新という条件は、採用検討のスタートラインとして十分な水準にあります。

位置づけを一言でまとめると、Open Notebook は「機微情報を手元に置きたい個人〜小規模のリサーチ用途」に向いた NotebookLM 代替です。チーム協調を重視するなら SurfSense、個人のローカルノートとの統合やセカンドブレイン用途なら Khoj というように、要件によって最適解は変わります。引用機能のように本家 NotebookLM が優位な領域もあるため、自社で何を最優先するかを起点に選ぶのが現実的です。

採用可否の判断がついたら、次の一歩として公式ドキュメントで具体的な導入手順や設定を確認することをおすすめします（Getting Started（docs/0-START-HERE））。本記事で示した比較軸を手がかりに、自社のケースに照らして検討を進めてみてください。