プライベートの時間が限られているので色々効率化を図るためにAIについて調べ始めました。そこで到達したのがObsidianというマークダウン形式のテキストエディタです。メインでNotionを使っているのですが様々なAIとの連携を考えた場合に他のテキストエディタはあるかな?と探して見つけたのがObsidianになります。
AIとの連携を考える中で気になったのがNotebookLMの将来性です。機能の詳細は端折りますが、NotebookLM単体で使うより複合的に活用すべきだと結論付けました。
そこで気になったのがObsidianとNotionのどちらがNotebookLMと相性が良いかです。

結論から言うと、Obsidianの方がNotebookLMとの連携やワークフロー上の相性が良いケースが多いですが、用途によってはNotionも有効です。
最新情報(2025年6月時点)
2025年5月にNotebookLMのモバイルアプリ(Android/iOS版)がついにリリースされました。これにより、スマートフォンからも直接ファイルをアップロードしてAI分析が可能になっています。アプリ版ではObsidianのフォルダを直接指定できる機能も検討されており、今後の連携はさらに便利になることが期待されます。
また、NotebookLMには無料版と有料のNotebookLM Plusが提供されており、2025年初旬から一般消費者向けにGoogle One AI Premiumプランを通じても提供される予定です。
ObsidianとNotebookLMの組み合わせ
- ObsidianはローカルにMarkdown形式で情報を保存できるため、さまざまな情報源(ニュース記事、PDF、YouTubeの文字起こしなど)を効率的に管理できます。
- これらのMarkdownファイルをまとめてNotebookLMにアップロードし、AIによる要約や分析、質問応答などを活用するワークフローが実際に多くのユーザーに好評です。
※ただしGoogleドライブへ.mdファイルを置いても読み込ませて同期は取れない。.mdファイルを投げ込むことはできる - Obsidianで整理した情報をNotebookLMで深く分析し、さらにその結果をObsidianに戻して知識ベースとして活用するという循環的な使い方が可能です。
- AIが提示する視点に反応しながら、自分のアイデアを修正したり、新たな疑問を加えたりするプロセスが刺激となり、内省が一段と促進される効果も報告されています。
NotionとNotebookLMの組み合わせ
- Notionはデータベースやページ階層、テンプレートなど情報の組織化機能が非常に充実しており、プロジェクト管理やタスク管理まで一元化できるオールインワンのプラットフォームです。
- ただし、NotebookLMとの直接的な連携やワークフローは現時点であまり確立されていません。NotionのデータをエクスポートしてNotebookLMにアップロードすることはできますが、ObsidianのようなMarkdownファイルの柔軟な取り回しには劣ります。
- NotebookLM自体には高度な文書整理機能やプロジェクト管理機能はありません。基本的にはユーザーが用意した既存の文書をAIが解析することに特化しており、ノート同士の連携や構造化には向いていません。
比較表
Obsidian | Notion | |
---|---|---|
データ形式 | Markdown(ローカル保存) | ブロック型(クラウド保存) |
NotebookLMとの連携 | Markdownをそのままアップロードしやすい | データのエクスポートがやや手間 |
カスタマイズ性 | 高い(プラグイン豊富) | 非常に高い(多機能) |
NotebookLM活用例 | 情報整理→AI分析→知識化 | 情報管理→必要に応じてAI分析 |
チーム利用 | △(主に個人向け) | ◎(チーム向け機能豊富) |
モバイル対応 | アプリ版でさらに便利に | エクスポート手順が複雑 |
まとめ
- 個人で情報を集約し、NotebookLMでAI分析・学習をしたい場合はObsidianが最適です。Markdown形式でのデータ管理がしやすく、アップロードや再利用も簡単です。
- チームでの情報共有や複雑なプロジェクト管理が主目的ならNotionが便利ですが、NotebookLMとの直接的な連携はやや手間がかかります。
- デジタルツールはあくまで補助や促進剤に過ぎず、思考の主体は常に自分であることを忘れずに、適切なツール選択をすることが重要です。

用途によって使い分けるのがベストですが、NotebookLMとの相性だけで選ぶならObsidianをおすすめします
Obsidianはとにかくファイルが軽量かつ分類が楽です
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