notebooklm-pyとは？
notebooklm-py は Google NotebookLM をスクリプトで操作するためのツールです。Google は 2026年7月に NotebookLM を Gemini Notebook に改名しましたが、README によるとこのライブラリは同じサービスを操作しており、変更なしで動作します。ノートブックの作成、URL、YouTube、ファイル、Drive からのソース追加、ソースとのチャット、Deep Research の実行に加え、音声の概要、動画、スライド資料、クイズ、フラッシュカード、レポート、マインドマップを生成できます。
Python ライブラリ、CLI、MCP サーバー（stdio によるローカル実行、またはリモートコネクターとしてのセルフホスト）、エージェント用 skill として提供されます。notebooklm skill install を実行すると、skill が Claude Code の skills フォルダーに配置されます。非公式のツールで、Web アプリが使っているのと同じ非公開の内部 API を呼び出して動作します。
notebooklm-pyは使う価値があるか？
notebooklm-py は、コードから NotebookLM を操作する手段として最も守備範囲が広く、同時に最も保証の薄いものです。GitHub のスター数は約 19,900、2026年10月12日に v0.8.5 をリリースし、未解決の issue は 19 件しかありません。メンテナーが Google の変更に後れを取らず追随していることがうかがえます。
対応範囲は Web アプリを超えています。ある種類の成果物をまとめて一括ダウンロードでき、マインドマップは JSON、クイズとフラッシュカードは JSON または Markdown、データ表は CSV、スライド資料は編集可能な PPTX で取り出せます。README が勧める使い方はコストの付け替えです。Gemini がサーバー側で 30 件の文書を読み、エージェントは最終的な回答にだけ自分のトークンを使います。これで請求先が API アカウントから Google のサブスクリプションに移ります。
弱点は認証です。標準の方法は Playwright によるブラウザーログイン（初回実行時に約 170 MB の Chromium をダウ ンロード）か、Chrome から取り出した Cookie です。サーバーや CI 向けには、無人で新しい Cookie を発行するマスタートークンによるログインがあります。README はこれを「アカウント全体に及ぶ強力な認証情報」と呼び、専用の Google アカウントを使うよう勧めています。このトークンを持つエージェントやリモート MCP コネクターは、NotebookLM に限らず Google 全体であなたとして振る舞えます。
容量を決めるのはライブラリではなく Google です。無料アカウントでは各 50 ソースのノートブックを 100 個まで作れます。Google AI Pro ではこれが 300 ソースのノートブック 500 個に増えますが、Google はすべての上限を変更の可能性ありとしています。README は大量に使うと制限がかかる場合があると警告しており、README 自身の学習セット作成レシピも、それを避けるために意図的にリクエストの間隔を空けています。ブラウザーを自動操作し、2025年11月以降リリースのない PleasePrompto/notebooklm-skill と比べると、こちらのほうが機能が多く、メンテナンスも活発です。ただし、どちらも Google がフロントエンドを変えれば動かなくなります。
真価を発揮する場面
Google AI Pro プランで Claude Code を使う個人の研究者
Claude のトークンを読み込みに使わずに 30 本の論文をまとめる
エージェントがノートブックを作成してソースを追加し、NotebookLM に質問します。読み込みは Pro プランの 300 ソースの上限内で Gemini が担い、Claude は引用付きの回答をまとめるだけです。
30 人規模のスタートアップのプラットフォームエンジニア
社内の RFC やアーキテクチャ文書について、引用付きで答える情報源をコーディングエージェントに与える
文書を入れたノートブックを MCP サーバー経由で公開し、ベクトルデータベースを使わずに済ませます。一つの Google ログインで動くため、マスタートークンよりも専用アカウントと短期間の Cookie セッションのほうが安全です。
200 人規模の企業の研修担当者
オンボーディング資料をトピックごとのポッドキャスト、クイズ、フラッシュカードにする
スクリプトでトピックごとに一つのノートブックを作り、クイズを JSON、音声を MP3 で一括エクスポートします。生成はアカウントの 1 日あたりの割り当てを消費し、制限を避けるためにリクエストの間隔を空ける必要があります。
導入前に確認すること
- 導入
- uv tool install "notebooklm-py[browser]" のあと notebooklm login を実行します。初回は Google へ のサインイン用に約 170 MB の Chromium をダウンロードします。Python 3.10 以降が必要です。Playwright なしでライブラリを組み込む場合は、通常の pip install で済みます。
- 連携
- Python の非同期 API、CLI、Claude Desktop、Claude Code、Codex 向けの MCP サーバー、claude.ai と ChatGPT 向けのセルフホスト可能なリモートコネクター、notebooklm skill install または npx skills add で入れる skill があります。
- データとプライバシー
- MIT ライセンスで、README にテレメトリーの記載はありません。ソースとチャットはあなたのアカウントで Google に送られます。Google によると、個人アカウントの NotebookLM のコンテンツは、フィードバックを送らない限りモデルの学習に使われず、Workspace アカウントにはより厳しい条件が適用されます。Cookie やマスタートークンはローカルのプロファイルに保存されます。
- 大規模利用時のコスト
- ライブラリは無料で、容量は Google のプラン次第です。無料アカウントは 50 ソースのノートブック 100 個、Google AI Plus は 100 ソースで 200 個、Google AI Pro は 300 ソースで 500 個、Ultra はノートブックあたり最大 600 ソースです。
- 制限
- Google とは無関係で、エンドポイントは予告なく変わる可能性があ ります。大量に使うと制限がかかる場合があります。確認時点で未解決の issue は 19 件です。
良い点
- Web アプリにないエクスポートに対応：一括ダウンロード、マインドマップの JSON、PPTX のスライド
- ライブラリ、CLI、MCP サーバー、Claude Code 用 skill が一つのパッケージにまとまっている
- リリースが頻繁で、issue の数が少ない
気になる点
- 非公開の Google API は予告なく変わる可能性がある
- マスタートークンによるログインは Google アカウント全体の認証情報になる
- 大量に使うと制限がかかる。ノートブックとソースの上限は Google のプランで決まる
おすすめの人
Claude Code に NotebookLM のノートブックを作成させ、問い合わせさせたい研究者に向いています。
notebooklm-pyの代替
notebooklm-py：よくある質問
- notebooklm-pyは使う価値があるか？
- NotebookLM の全機能をエージェントに渡せますが、非公開の Google エンドポイントに依存しており、安易に渡すべきでないログイン情報も必要です。 評価は5点満点中3.8点です。
- notebooklm-pyの料金は？
- 無料のオープンソースです（MIT）。NotebookLM の上限は Google アカウントのプランによって決まります。
- notebooklm-pyの欠点は？
- 非公開の Google API は予告なく変わる可能性がある; マスタートークンによるログインは Google アカウント全体の認証情報になる; 大量に使うと制限がかかる。ノートブックとソースの上限は Google のプランで決まる.
- notebooklm-pyは誰に向いているか？
- Claude Code に NotebookLM のノートブックを作成させ、問い合わせさせたい研究者に向いています。
- チームや本番環境でnotebooklm-pyを使うと費用はいくらか？
- ライブラリは無料で、容量は Google のプラン次第です。無料アカウントは 50 ソースのノートブック 100 個、Google AI Plus は 100 ソースで 200 個、Google AI Pro は 300 ソースで 500 個、Ultra はノートブックあたり最大 600 ソースです。
- notebooklm-pyは企業データを扱っても安全か？
- MIT ライセンスで、README にテレメトリーの記載はありません。ソースとチャットはあなたのアカウントで Google に送られます。Google によると、個人アカウントの NotebookLM のコンテンツは、フィードバックを送らない限りモデルの学習に使われず、Workspace アカウントにはより厳しい条件が適用されます。Cookie やマスタートークンはローカルのプロファイルに保存されます。
- notebooklm-pyの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はclaude-obsidian 、 claude-memです。
回答確認日：2026年10月23日