Open Notebookとは？
Open Notebook は、Google の NotebookLM（2026年7月に Gemini Notebook に改名）に代わる、オープンソースのセルフホスト型ツールです。ソースをノートブックに集め、引用 付きでチャットし、各ソースを要約などの知見に変える再利用可能な変換を実行し、全文検索やベクトル検索を使い、話者 1〜4 人のポッドキャストのエピソードを生成できます。すべての機能に REST API からアクセスでき、コミュニティ製の MCP サーバーを使えば Claude Desktop などのクライアントから操作できます。
バックエンドは Python（FastAPI）、フロントエンドは Next.js、データベースは SurrealDB で、二つの Docker サービスとして提供されます。モデルはメンテナーの Esperanto ライブラリを通じて使い、OpenAI、Anthropic、Google、Mistral から Ollama、LM Studio、任意の OpenAI 互換サーバーまで、20 を超えるプロバイダーに対応しています。ソースには PDF、Office と OpenDocument のファイル、EPUB、音声、動画、Web ページ、YouTube の文字起こし、貼り付けたテキストが使えます。
リポジトリは 2024年10月に Luis Novo（lfnovo）が作成し、MIT ライセンスで、GitHub のスターは約 41,100 です。2026年10月4日に v1.15.0 に達しました。メンテナーによる有料版やホスト型サービスはありません。
Open Notebookは使う価値があるか？
私たちの見る限り、Open Notebook は NotebookLM に対するセルフホストの答えとして最も成熟しています。その自由と引き換えになるのは、完成度とセキュリティの厚みです。Google の Gemini Notebook は無料のホスト型でクローズドです。動くのは Google のモデルだけで、出力は今では音声と動画の概要、マインドマップ、フラッシュカード、クイズ、スライド資料にまで広がっています。Open Notebook ができることはチャット、ノート、変換、検索、ポッドキャストと少なめですが、20 を 超えるプロバイダーのどれでも動き、すべての機能を REST API で公開し、ノートブックを自分のディスクに置けます。そのため回答とポッドキャストの品質は、決まった Google の製品ではなく、選んだモデルの実力次第です。
ポッドキャスト機能は、Google の 2 人のホストによる形式よりも細かく設定できます。エピソードのプロファイルでは、アウトライン用のモデル、台本用のモデル、3〜20 のセグメントを設定します。話者のプロファイルでは 1〜4 人の声を設定でき、声は OpenAI、Google、ElevenLabs、Mistral、Deepgram、MiniMax、ローカルの Speaches サーバーなど、別々の音声合成プロバイダーから選べます。同梱のプロファイルにはモデルが割り当てられていないため、設定するまで何も生成されません。費用は、選んだすべてのコンテンツに対する言語モデルの 2 回の処理と、台本の音声化です。OpenAI の tts-1 の料金である 100 万文字（1M）あたり $15 で計算すると、30,000 文字の台本の音声化は約 $0.45、tts-1-hd なら $0.90 です。音声や動画のソースも同様に、処理する前に音声認識モデルが必要です。
プライバシーが Google より優れるのは、そう設定した場合だけです。クラウドのプロバイダーを使うと、チャット、変換、ポッドキャストの各ステップのたびにソースのテキストがそのプロバイダーに送られます。完全にローカルで動かす方法は、チャットと埋め込みに Ollama、音声に Speaches を組み合わせるもので、ドキュメントは 8 GB の RAM を求め、小さな CPU モデルは遅いと警告しています。Ollama の標準のコンテキストは 8,192 トークンで、長いプロンプトは黙って切り詰められ、ソースを無視した回答として表れます。プロジェクトはオプトインなしのテレメトリーは行わないという方針を掲げており、私たちもリポジトリ内にテレメトリーのコードを見つけませんでした。
セキュリティの初期設定は、ノートパソコン上の一人の利用者向けで、それ以上ではありません。同梱の compose ファイルは、認証をオフにしたまま UI をポート 8502、API を 5055 で全インターフェースに公開します。保存したプロバイダーのキーを暗号化する鍵は公開されたプレースホルダーのままで、アプリは警告しません。任意の保護機能は一つの共有パスワードだけで、アカウント、ロール、セッションの期限、レート制限、監査ログはありません。ブラウザーはパスワードを localStorage に保存し、CORS_ORIGINS を設定するまで CORS はすべてのオリジンに開いています。SurrealDB の標準は root:root ですが、localhost にバインドされています。2026年4月、CERT-EU は、テンプレートインジェクションによる重大なリモートコード実行の欠陥と、深刻度の高いファイルの読み書きのバグ二つを報告しました。これらは v1.8.3 で修正された SurrealDB のインジェクションに続いて、v1.8.4 で修正されました。複数ユーザー対応は検討中で、まだ実装されていません。
複数ユーザーのワークスペースを備える AnythingLLM と比べると、Open Notebook は対象の狭い製品で、NotebookLM の調査のループにより忠実です。家庭内や、プライベートネットワーク上の一人の研究者なら妥当な選択です。個別のログインが必要なチームは、前段に認証付きのプロキシを置く必要があります。
真価を発揮する場面
Google に送れない流出文書を扱うジャーナリスト
テキストを自分のマシンの外に出さずに、数百件の PDF を横断して質問する
ポートを 127.0.0.1 にバインドして compose ファイルを動かし、qwen3 と nomic-embed-text を入れた Ollama を追加し、スキャンした PDF のために Docling を有効にします。モデルプロバイダーには何も送られません。費用は 8 GB 以上の RAM を持つマシンと、クラウドのモデルより遅い回答です。
毎週の課題文献を、通学中の学生向けの音声にする大学講師
毎週の論文から短い対談形式のエピソードを作る
安価なアウトライン用と台本用のモデルを指定したエピソードのプロファイルと、OpenAI tts-1 を使う 2 人の話者のプロファイルを設定し、その週のソースを Summary レベルで選んでワーカーにエピソードを作らせます。30,000 文字の台本の音声化は、言語モデルの呼び出しに加えて約 $0.45 です。
10 人規模のコンサルティング会社向けに社内の調査アシスタントを作る開発者
クライアントのレポートを自動で取り込み、自社のツールから問い合わせる
CORS_ORIGINS を設定した HTTPS のリバースプロキシの背後で、bearer パスワードを付けて POST /api/sources でファイルをアップロードするか、open-notebook-mcp サーバー経由でエージェントを接続します。全員が一つのパスワードを共有するため、個人ごとのアクセス管理には前段にプロキシかゲートウェイが必要です。
導入前に確認すること
- 導入
- docker-compose.yml をダウンロードし、プレースホルダーの OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY を置き換えてから docker compose up -d を実行し、約 30 秒後に localhost:8502 を開きます。Manage の Models で、言語モデルと埋め込みモデルを少なくとも一つずつ追加します。ドキュメントは 4 GB の空き RAM、ローカルの Ollama を使う場合は 8 GB を求めています。
- 連携
- Esperanto を通じて OpenAI、Anthropic、Google、Vertex AI、Azure OpenAI、Mistral、Groq、DeepSeek、xAI、OpenRouter、Cohere、Voyage、ElevenLabs、Deepgram、MiniMax など。Ollama、oMLX、LM Studio、OpenAI 互換や Anthropic 互換のサーバー。抽出には Docling、Crawl4AI、Firecrawl、Jina。REST API とコミュニティ製の MCP サーバーがあります。
- データとプライバシー
- ノートブックは SurrealDB とローカルの notebook_data フォルダーに保存されます。プロバイダーのキーは v1.15.0 以降、PBKDF2 で導出した Fernet で暗 号化されます。ソースのテキストは設定したプロバイダーに送られます。テレメトリーは見つかっていません。認証は標準でオフです。アドバイザリーは 4 件で、すべて v1.8.4 までに修正されています。
- 大規模利用時のコスト
- 有料プランはありません。費用はモデル、埋め込み、音声の利用料と小さなサーバー一台です。ポッドキャストは OpenAI の tts-1 の料金で台本 100 万文字（1M）あたり $15、Whisper の文字起こしは 1 分あたり約 $0.006 です。ローカルモデルなら呼び出しごとの費用はなくなりますが、RAM か GPU が必要です。
- 制限
- 未解決の issue が 135 件、未解決のプルリクエストが 56 件あります。単一ユーザーのみで、レート制限も監査ログもありません。YouTube はプロキシや Cookie なしではサーバーからの文字起こしのリクエストをブロックすることがあります。v1.15.0 へのアップグレードでは、保存されたキーが古いバージョンでは読めない形式に書き換えられます。
良い点
- 完全にローカルな Ollama を含め、20 を超えるモデルプロバイダーに対応
- 話者 1〜4 人のポッドキャストで、話者ごとに TTS プロバイダーを選べる
- すべての機能を REST API で使える
- MIT ライセンスで、二つのコンテナの Docker でインストールできる
気になる点
- 標準ではパスワードなしで全インターフェースにポートが開いている
- 共有パスワードが一つだけで、ユーザーアカウントやロールがない
- 2026年4月にセキュリティアドバイザリーが 4 件出ており、うち 1 件は重大
- Gemini Notebook より出力形式が少ない
おすすめの人
自分のモデルとサーバーで NotebookLM 風のノートブックとポッドキャストを使いたく、公開インターネットから切り離すか認証付きプロキシの背後に置ける研究者、学生、小規模な非公開チームに向いています。
Open Notebookの代替
Open Notebook：よくある質問
- Open Notebookは使う価値があるか？
- Open Notebook は、自分で選んだモデルとハードウェアで NotebookLM のワークフローを実現します。ただし、一つしかない共有パスワードは錠前ではなく、ドアの掛け金程度と考えるべきです。 評価は5点満点中4.0点です。
- Open Notebookの料金は？
- 無料のオープンソースです（MIT）。セルフホストのみで、モデル、埋め込み、音声認識、音声合成のプロバイダーには自分で支払います。ローカルモデルなら呼び出しごとの費用はかかりません。
- Open Notebookの欠点は？
- 標準ではパスワードなしで全インターフェースにポートが開いている; 共有パスワードが一つだけで、ユーザーアカウントやロールがない; 2026年4月にセキュリティアドバイザリーが 4 件出ており、うち 1 件は重大; Gemini Notebook より出力形式が少ない.
- Open Notebookは誰に向いているか？
- 自分のモデルとサーバーで NotebookLM 風のノートブックとポッドキャストを使いたく、公開インターネットから切り離すか認証付きプロキシの背後に置ける研究者、学生、小規模な非公開チームに向いています。
- チームや本番環境でOpen Notebookを使うと費用はいくらか？
- 有料プランはありません。費用はモデル、埋め込み、音声の利用料と小さなサーバー一台です。ポッドキャストは OpenAI の tts-1 の料金で台本 100 万文字（1M）あたり $15、Whisper の文字起こしは 1 分あたり約 $0.006 です。ローカルモデルなら呼び出しごとの費用はなくなりますが、RAM か GPU が必要です。
- Open Notebookは企業データを扱っても安全か？
- ノートブックは SurrealDB とロー カルの notebook_data フォルダーに保存されます。プロバイダーのキーは v1.15.0 以降、PBKDF2 で導出した Fernet で暗号化されます。ソースのテキストは設定したプロバイダーに送られます。テレメトリーは見つかっていません。認証は標準でオフです。アドバイザリーは 4 件で、すべて v1.8.4 までに修正されています。
- Open Notebook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AnythingLLM, Khoj, DeepTutor 、 notebooklm-pyです。
回答確認日：2026年10月31日