DifyとNotebookLMは何が違う？―― 社内FAQ・RAG・業務自動化での選び方

DifyとNotebookLMが候補に挙がる理由

「社内資料をAIに読み込ませて、社員からの質問に回答させたい」。このような目的で生成AIツールを探していると、候補に挙がりやすいのがDify（ディファイ）とNotebookLM（ノートブックエルエム）です。

どちらもPDFやマニュアルなどの社内資料を読み込み、その内容に基づいて回答できます。そのため、画面上で質問するだけなら、両者はよく似て見えるかもしれません。しかし、実際には目指しているゴールが大きく異なります。

• NotebookLMは、資料を読んで理解・整理・分析するための「AIリサーチアシスタント」
• Difyは、社内FAQや業務プロセスを構築・運用するための「AIアプリ開発プラットフォーム」

DifyとNotebookLMの違いを一言で説明すると？

結論から言えば、両者の違いは次のように整理できます。NotebookLMは「資料を理解するためのAI」であり、Difyは「資料を使って業務を動かすAI」を作るための基盤です。

NotebookLMは、PDF、Webサイト、Googleドキュメント、Googleスライド、YouTube動画、音声ファイルなどを読み込み、内容の要約、質問回答、論点整理、レポート作成などを行うことに強みがあります。回答には参照元が表示されるため、元資料を確認しながら情報を理解できます。

一方のDifyは、社内データをナレッジベースとして登録し、チャットボット、ワークフロー、AIエージェントなどのAIアプリを構築・公開するためのプラットフォームです。RAG、外部ツール連携、複数モデルの利用、運用監視などを組み合わせ、試作から本番運用まで進められます。クラウドだけでなく、VPCやセルフホストでの運用も選択できます。

DifyとNotebookLMの比較表

ここで重要なのは、どちらが高機能かではありません。達成したいゴールに対して、どちらが適しているかで判断する必要があります。

NotebookLMとは？

NotebookLMは、Googleが提供するAIリサーチツールです。ユーザーが登録した資料を中心に、質問への回答、要約、論点整理、関連情報の発見などを行います。GoogleはNotebookLMを「AIリサーチツール兼思考パートナー」と位置付けています。大きな特徴は、一般的な生成AIのように幅広いインターネット知識だけで回答するのではなく、ユーザーが指定したソースを中心に回答することです。

NotebookLMでできること

• 長いPDFやマニュアルの要約
• 複数資料を横断した質問回答
• 会議資料や調査資料の論点整理
• FAQや学習ガイドの作成／マインドマップの作成
• 音声解説の生成（AIホスト同士の対話形式）
• 動画解説やスライド形式のコンテンツ作成
• レポート、フラッシュカード、クイズの作成／Web上の情報を使ったリサーチ

特に特徴的なのが、資料の内容を会話形式で解説する「音声解説」です。2026年には、チャットのエージェント機能や高度な推論も強化され、複雑な調査プロジェクトにも対応しやすくなりました。

NotebookLMが向いている場面

新しい業界や顧客について短時間で学びたい／大量の社内資料を読み込んで要点を把握したい／提案書作成前に関連資料を整理したい／マニュアルや規程について自分で質問したい／研修教材を音声やクイズに変換したい／プロジェクト単位で情報を集約したい、といった用途に向いています。

たとえば営業担当者が、顧客のIR資料、過去の商談議事録、提案書、業界レポートをNotebookLMに登録すれば、「この企業が現在重視している事業は何か」「過去の商談でどのような課題が出ていたか」といった質問を行い、根拠となる資料を確認しながら商談準備を効率化できます。

Difyとは？

Difyは、生成AIを組み込んだアプリケーションを開発・運用するためのプラットフォームです。プログラムをゼロから書かなくても、画面上で部品をつなぐことで、チャットボット、業務ワークフロー、AIエージェント、文章生成ツールなどを構築できます。社内資料をナレッジベースとして登録し、RAGを利用した回答システムを作成でき、登録した独自データをLLMのコンテキストとして利用することで、一般的な知識だけに頼らず自社情報に基づいた回答を生成します。

Difyでできること

• 社内問い合わせチャットボット／顧客向けFAQ
• 営業提案書の作成支援／メール返信文の自動生成
• 問い合わせ内容の分類／回答案の作成
• 契約書や申請書のチェック／日報や議事録の要約・登録
• 複数のAI処理を組み合わせた業務フロー／外部システムを操作するAIエージェント

Difyのエージェントは、ユーザーの依頼に応じて次に行う処理を判断し、必要なツールを使ってタスクを進められます。

Difyが向いている場面

全社員が利用する社内FAQを構築したい／自社Webサイトに問い合わせAIを設置したい／回答だけでなく申請や登録まで自動化したい／複数の業務システムとAIを連携したい／部署や権限によって回答内容を変えたい／RAGの検索精度を継続的に改善したい／AIの利用履歴や回答内容を管理したい／AIアプリをAPIとして別システムに組み込みたい、といった用途に向いています。

社内FAQで選ぶならDifyとNotebookLMのどちら？

社内FAQだけを見ると、どちらでも実現できるように見えます。しかし、FAQを利用する人数と、求める運用レベルによって適したツールが変わります。

小規模なチームで資料を検索するならNotebookLM

特定の部署やプロジェクトチームが、自分たちの資料について質問したいだけであれば、NotebookLMが適しています。資料を登録するだけで始められるため、専門的な設計や開発はほとんど必要ありません。人事担当者が就業規則を確認する／営業チームが製品資料を検索する／プロジェクトメンバーが議事録を振り返る／研修参加者が教材について質問する、といったケースです。

ただし、NotebookLMは基本的に「ノートブックを共有して使う」仕組みです。企業独自の問い合わせ画面を作ったり、問い合わせ内容に応じて処理を分岐したり、回答後に別システムへ登録したりする用途には向いていません。

全社向けFAQとして運用するならDify

全社員が日常的に利用する社内FAQを作る場合は、Difyが適しています。ナレッジベースとチャットボットを組み合わせ、AIアプリとして公開でき、回答への引用表示や検索結果の絞り込みなども設定できます。たとえば次のような仕組みを構築できます。

1. 社員が質問を入力する
2. 質問者の部署や属性を確認する
3. 関係するナレッジベースを検索する
4. 回答と参照元を表示する
5. 回答できなかった質問を記録する
6. 必要に応じて担当部署への問い合わせフォームを表示する
7. 問い合わせ内容を管理システムへ登録する

FAQを単なる検索ツールではなく、問い合わせ業務全体を効率化する仕組みに発展させられることがDifyの強みです。

RAGで選ぶならDifyとNotebookLMのどちら？

RAGとは、AIが回答を作る前に、社内資料やデータベースから関連情報を検索し、その情報をもとに回答する仕組みです。どちらも登録した資料に基づいて回答しますが、RAGの自由度には大きな違いがあります。

NotebookLMはRAGを意識せずに使える

NotebookLMでは、ユーザーが検索方式やデータ分割方法を細かく設計する必要はありません。資料を登録すれば、内容を処理し、質問に関連する情報を探して回答します。RAGの専門知識がなくても短時間で資料検索環境を作れます。一方で、文章の分割単位／キーワード検索と意味検索の組み合わせ／AIに渡す検索結果の件数／類似度による除外／複数検索モデルの使い分け、といった細かな調整は基本的にユーザー側では行えません。「簡単に使える」ことの裏返しとして、検索設計の自由度は限定されます。

DifyはRAGの検索方法を細かく調整できる

Difyでは、文書の分割方法、メタデータ、検索対象、再ランキング、Top K、スコア閾値などを調整できます。意味的な類似度とキーワード一致の比重を設定したり、Rerankモデルで検索結果を並べ替えたりすることも可能です。製品マニュアルなら機能や見出し単位、研究資料なら論理的なセクション単位など、データの性質に応じてチャンクを設計できます。

そのため、商品名や型番を正確に検索したい／部署・製品・年度などで検索範囲を絞りたい／複数のナレッジベースを横断検索したい／誤回答を減らすため検索条件を調整したい／回答できなかった質問を分析して改善したい／画像を含むマニュアルも検索対象にしたい、といったケースではDifyが適しています。検索精度を継続的に改善し、本番業務で利用するRAGを構築する場合は、Difyのほうが高い自由度を持っています。

業務自動化で選ぶならDify

業務自動化を目的とする場合、基本的にはDifyが選択肢になります。NotebookLMは、資料を読んで回答や成果物を生成することには優れていますが、複数の業務処理を順番に実行するワークフロー基盤ではありません。Difyでは、画面上でノードを接続し、入力受け取り → 種類判定 → 社内ナレッジ検索 → 文章生成 → 条件分岐 → 外部API取得 → データ整形 → 別システムへ送信 → エラー時の切り替え、といった処理を組み立てられます。

問い合わせ対応を自動化する例

1. 問い合わせ内容を受信
2. 商品、契約、故障、クレームなどに分類
3. 商品マニュアルや過去事例を検索
4. 回答案を生成
5. クレームの場合は担当者へ通知
6. 通常問い合わせの場合は返信文を作成
7. CRMや問い合わせ管理システムへ記録

NotebookLMの場合、問い合わせ内容を貼り付け、関連資料から回答案を作るところまでは対応できます。しかし、その後の分類、通知、登録、送信までを自動的につなげるには、別の仕組みが必要です。

「Difyでチャットボットを作るだけ」では差が出にくい

Difyを導入したにもかかわらず、利用者から「これならNotebookLMでも同じではないですか？」と言われるケースがあります。この指摘は、Difyで単純な資料検索チャットボットしか作っていない場合には、ある程度正しいと言えます。資料を登録して質問に回答するだけであれば、NotebookLMのほうが短時間で導入でき、操作も簡単だからです。

Difyを選ぶのであれば、ユーザー属性による回答の出し分け／複数ナレッジの自動選択／問い合わせ内容の分類／回答できない質問の蓄積／担当部署へのエスカレーション／問い合わせフォームへの自動転記／回答履歴の分析／外部システム連携／文書作成や申請処理への接続／管理者による改善サイクル、といった機能まで含めて設計する必要があります。Difyは「質問に回答する画面」を作るためだけのツールではなく、質問の前後に存在する業務を含めて再設計するためのツールとして活用することで、NotebookLMとの違いが明確になります。

どちらを選ぶべき企業か

NotebookLMは、多くのGoogle Workspaceユーザーが利用できるコアサービスとなっています。GoogleドキュメントやGoogleスライドを中心に業務を行っている企業では、導入しやすい選択肢です。一方Difyは、企業独自の質問項目、入力画面、回答形式、処理手順を実装したい場合や、用途・コスト・精度・セキュリティ要件に応じてLLMや検索モデルを変更したい場合に有力です。

DifyとNotebookLMは併用できる

DifyとNotebookLMは、必ずしもどちらか一方だけを選ぶ必要はありません。目的が異なるため、両方を使い分けることで効果を高められます。おすすめの役割分担は次のとおりです。

たとえば、最初にNotebookLMへ就業規則、社内規程、過去の問い合わせ履歴を登録し、人事担当者が質問しながらFAQを整理します。その後、整理したナレッジをDifyに登録し、社員向けの問い合わせAIとして公開します。このように、NotebookLMを業務整理や試作に使い、Difyで本番システム化するという進め方も有効です。

DifyとNotebookLMを選ぶための5つの質問

ツール選定で迷った場合は、次の質問に答えてみてください。

Dify導入で失敗しやすいポイント

Difyは自由度が高い一方で、ツールを導入するだけでは成果につながりません。

目的を「チャットボットを作ること」にしてしまう

重要なのはチャットボットの完成ではなく、問い合わせ時間、回答時間、担当者の作業量などを削減することです。「問い合わせ対応時間を月100時間削減する」など、業務成果をゴールに設定する必要があります。

資料をそのまま大量投入する

古い資料、重複資料、表記が統一されていない資料を大量に登録すると、回答精度が低下することがあります。RAGを構築する前に、情報の整理、更新責任者、文書の管理ルールを決めることが重要です。

利用者の質問を想定していない

社内で使われる言葉と、資料に書かれている正式名称が異なることがあります。実際の問い合わせ履歴を分析し、利用者がどのような表現で質問するかを把握する必要があります。

改善担当者を決めていない

社内FAQは公開して終わりではありません。回答できなかった質問を確認し、資料や検索設定を更新する運用が必要です。

まずNotebookLMで試し、必要に応じてDifyへ進む

AI活用をこれから始める企業が、最初から大規模なRAGやAIエージェントを構築する必要はありません。①NotebookLMで資料検索を試す → ②よくある質問を収集する → ③業務自動化の範囲を決める → ④Difyで本番環境を構築する → ⑤利用ログをもとに改善する、と段階的に進める方法があります。まずは対象業務を一つに絞り、関連資料をNotebookLMへ登録して、どのような情報が検索されるか、資料に何が不足しているかを確認するところから始めましょう。

NotebookLM単体の操作に不安がある場合は、先にNotebookLMの基本操作を確認してから連携に進むと確実です。

まとめ：資料を理解するならNotebookLM、業務を動かすならDify

DifyとNotebookLMは、どちらも自社資料をAIで活用できる優れたツールです。ただし、目指しているゴールは異なります。NotebookLMは、資料を読み込み、理解し、要約し、新たな気付きを得るためのAIリサーチツール。Difyは、社内ナレッジと生成AIを組み合わせ、FAQ、業務フロー、AIエージェントを構築するためのプラットフォームです。

• 資料を簡単に検索・要約したい／個人やチームの調査を効率化したい／研修教材を音声やクイズに変換したい：NotebookLM
• 全社員向けの社内FAQを作りたい／顧客向け問い合わせAIを公開したい／回答後の処理まで自動化したい／RAGの検索精度を細かく改善したい：Dify
• まず試してから業務システム化したい：NotebookLMとDifyの併用

社内FAQの導入をゴールにするのではなく、問い合わせ削減、対応時間短縮、属人化解消、申請業務の自動化など、具体的な業務成果から逆算してツールを選びましょう。

※ 本記事に登場するDify、NotebookLM、Google Workspaceなどのプロダクト名・サービス名はそれぞれの提供元の商標または登録商標です。仕様や提供形態は変更される可能性があるため、導入前に各提供元の最新情報をご確認ください。

使い分けが決まったあとは、社内で使える人を増やす段階になります。自社の資料で演習する法人向けのGemini Notebook研修では、用途を決めて社内に広げるところまでを扱います。