GoogleのAIノートブック「NotebookLM」を使い始めると、まず直面するのが「どれくらいの資料を読み込めるのか？」という壁ですよね。プロジェクトが進行し、資料が10枚、20枚と増えていくにつれて、無料版の制限内でやりくりできるのか、それとも有料版の「Plus」へアップグレードすべきなのか、迷う場面も多いはずです。
NotebookLMは、単なるチャットAIではなく、読み込ませた「ソース」を根拠に回答を生成するグラウンディング（根拠付け）技術に特化しています。そのため、ソースの上限を知ることは、AIの「賢さ」の限界を知ることに直結します。本記事では、最新の仕様に基づいたソースの上限数、ファイル制限、そして制限を回避して賢く運用するためのプロのテクニックまでを網羅的に解説します。この記事を読めば、あなたのNotebookLM運用が劇的に効率化されるはずです。
NotebookLM ソースの上限と各プランの基本仕様
NotebookLMを使いこなす第一歩は、その器の大きさを正確に把握することです。Googleが提供するこのツールは、非常に強力なコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報の幅）を持っていますが、プランによってその「受け皿」となるソースの数に明確な違いがあります。ここでは、無料版と有料版の差、そしてファイルごとの詳細な制限について深掘りしていきましょう。
無料版で登録できるソースの数とノートブック数
まず、多くのユーザーが利用する「無料版（Standard）」の仕様についてです。NotebookLMの無料版では、1つのノートブック（プロジェクト単位）につき最大50個のソースを登録することが可能です。この「50個」という数字、一見すると十分に見えるかもしれませんが、論文のリサーチや長期的なプロジェクトのログを管理し始めると、意外と早く上限に達してしまいます。
例えば、日次の営業日報を1ヶ月分入れただけで30枠を消費してしまいますし、参考文献を1つずつPDFでアップロードしていくと、あっという間に身動きが取れなくなることも。また、アカウント全体で作成できる「ノートブック」自体の数は最大100個までとなっています。これは、プロジェクトごとにノートブックを細かく分ける運用を想定している数値ですね。
「50個のソース」という制限の中で戦うには、情報の取捨選択が重要になります。とりあえず何でも入れるのではなく、本当にAIに参照させたい「核」となる資料を厳選するのが、無料版を長く使い倒すコツかなと思います。もし、短期的な学習や、特定のテーマ（例：特定の書籍3冊の要約など）に絞った使い方であれば、無料版でもお釣りがくるくらいのスペックを感じられるはずですよ。
有料版プラスで拡張されるソースの上限とメリット
ビジネスシーンや高度な研究において、無料版の制約を「ストレス」と感じ始めたら、いよいよ有料版「NotebookLM Plus」の出番です。有料版にアップグレードすることで、1つのノートブックに登録できるソースの上限は300個まで一気に跳ね上がります。無料版の実に6倍というキャパシティは、運用方法を根本から変えてしまうほど強力です。
300個の枠があれば、1年分の日報を1つのノートブックに集約したり、数百件におよぶ顧客アンケートのローデータをそのまま流し込んで、横断的な傾向分析を行ったりすることが可能になります。さらに、作成可能なノートブック数も500個まで拡張されるため、もはや「枠が足りなくて古いノートブックを消す」といった手間からは解放されるでしょう。また、有料版では最新のAIモデルへの優先アクセスや、より高速なレスポンスが期待できる点も大きなメリットです。
特にプロフェッショナルな用途、例えば法務文書の大量比較、未整理の膨大な社内ナレッジの整理、あるいは数年間にわたるマーケットレポートの解析などを行う場合、この「300個」という余裕は、思考の連続性を途切れさせないための不可欠な投資と言えます。月額料金以上の「時間短縮効果」と「分析の深さ」を手に入れられるのが、有料版の真価ですね。
1ファイルあたりの単語数や文字数の制限
ソースの「数」だけでなく、1つのソース（ファイル）の中にどれだけの情報量を詰め込めるのか、という「密度」の制限も知っておく必要があります。NotebookLMでは、1ソースあたり最大500,000語（ハーフミリオン・ワード）という、目を見張るような巨大な上限が設定されています。これは一般的なビジネス書で言えば5〜10冊分、ページ数に換算すると1,000ページを優に超えるボリュームです。
日本語の場合、AIの処理単位である「トークン」の計算方法により多少前後しますが、基本的には「1つのPDFファイルが長すぎて読み込めない」という事態は、日常的な範囲ではまず起こりません。官公庁が発行する数百ページの白書や、数万文字に及ぶ学術論文であっても、まるごと1つのソースとして飲み込んでくれます。ただし、この上限を超えてしまった場合、AIは溢れた部分を無視して解析を行うため、情報の欠落が発生するリスクがあります。
もし、数千ページに及ぶような超巨大なドキュメントを扱う場合は、章ごとにファイルを分割してアップロードするのが賢明です。NotebookLMは複数のソースをまたいで関連性を抽出するのが得意なので、分割したからといって分析の精度が落ちる心配はありません。むしろ、情報を整理してあげることで、AIが引用元を特定しやすくなるというメリットもありますよ。
アップロード可能なファイルサイズと容量の注意点
テキストの「量」に制限がある一方で、物理的な「ファイルサイズ（MB）」にも上限が存在します。現在、ローカル環境から直接アップロードできるファイルは、1ファイルあたり200MBまでと定められています。テキストが主体のPDFやWord、テキストファイルであれば、50万語詰め込んでも数MB程度に収まることが多いため、基本的には気にしなくて大丈夫です。
注意が必要なのは、高解像度の画像や図表が大量に含まれているPDFファイルや、ビットレートの高い音声データなどをソースにする場合です。例えば、スキャンしただけの画像ベースのPDFは、文字情報だけなら軽くても、画像データとして容量を食っているケースがあります。こうしたファイルをアップロードしようとしてエラーが出る場合は、あらかじめAdobe Acrobatなどのツールを使って「PDFの最適化（容量削減）」を行う必要があります。
また、音声ファイルをアップロードして文字起こしをさせる際も、200MBの壁は意外と高いです。1時間を超えるような高音質の会議録などは、あらかじめMP3のビットレートを落とすか、前半・後半に分割してアップロードすることをおすすめします。「容量オーバーで読み込めない」というトラブルを避けるためにも、アップロード前にはファイル右クリックからプロパティを確認する癖をつけておくと安心かなと思います。
日本語環境でのトークン数やページ数の目安
NotebookLMは世界中で利用されていますが、基盤となるAIモデル（Gemini）の特性上、言語によって「情報の密度」の捉え方が少し異なります。専門的な話になりますが、AIは文字をそのまま読むのではなく「トークン」という単位に変換して処理します。英語に比べて日本語は1文字あたりのトークン消費量が多くなりやすいため、英語で50万語いけるからといって、日本語でも同じ感覚でいると、少し早めに上限が来る可能性があるんです。
具体的な目安として、日本語の一般的なA4サイズのビジネス文書（1枚あたり1,000文字程度と仮定）であれば、1つのソースに200枚〜300枚分は余裕で収まるイメージです。これを50個のソース枠いっぱいに詰め込むと考えると、無料版であっても合計で1万ページ以上の情報を読み込める計算になります。これは個人が一生かけて蓄積するナレッジのかなりの部分をカバーできる量ですよね。
ただ、日本語の「ひらがな」「漢字」「カタカナ」の混じり具合によっても消費量は変わります。もし、あまりにも膨大な日本語データを扱う際は、プレーンテキスト化して余計な装飾を省くことで、トークンの消費を抑え、より多くの情報をAIに詰め込むことができます。こうした言語特性を頭の片隅に置いておくだけで、情報の「詰め込みすぎ」によるレスポンスの低下や精度不足を防ぐことができますよ。
pdfやワードなど対応しているファイル形式の一覧
NotebookLMの真骨頂は、バラバラな形式の情報を1箇所に集約できる柔軟性にあります。現在サポートされている形式は非常に幅広く、日常的なビジネスドキュメントのほとんどをカバーしています。しかし、形式によってAIの「理解度」や「参照のされ方」に微妙な違いがあるため、以下の表でその特性を整理しておきましょう。
| カテゴリ | 対応形式・サービス | 特徴と活用アドバイス |
|---|---|---|
| ドキュメント | PDF, .docx, .txt, .md | 最も推奨される形式。Markdown（.md）は構造を理解させやすく、精度が高い傾向にあります。 |
| Googleサービス | Google ドキュメント, スライド | Googleドライブからシームレスに連携。スライドはノート部分のテキストも読み込み対象になります。 |
| メディア | 音声ファイル, YouTube URL | 自動で文字起こしを生成。動画は「視覚情報」ではなく「音声テキスト」をベースに解析します。 |
| ウェブ | WebサイトのURL | URLを貼るだけでページ内容を抽出。広告やサイドバーを除いた本文を優先的に取得します。 |
注意点：パスワードで保護されたファイルや、閲覧権限のないGoogleドキュメントは読み込めません。また、Googleドキュメント内の「コメント」や「提案モードの履歴」などは解析対象外となるため、重要なフィードバックは本文に反映させてから取り込む必要があります。
notebooklm ソースの上限を意識した効率的な運用法
制限があるということは、そこには「攻略法」が存在するということです。NotebookLMのソース上限（50個または300個）を単なる「壁」として捉えるのではなく、どうすればその枠内で最大の成果を出せるかを考えるのが、AIを使いこなす楽しさでもあります。ここでは、現場で使える具体的な運用テクニックを紹介します。
googleドライブとの同期や更新プロセスの仕組み
Googleドライブ上のドキュメントをソースとして利用している場合、多くのユーザーが勘違いしやすいのが「自動更新」の仕様です。残念ながら、ドライブ側のファイルを編集しても、NotebookLM側のソースがリアルタイムで勝手に書き換わることはありません。これは、AIが回答を作成中に勝手に前提条件が変わってしまうのを防ぐための仕様なんです。
内容を最新の状態にするには、ソースパネルにある「同期」ボタンを手動でクリックする必要があります。同期が必要なタイミングでは、更新アイコンが表示されるので見逃さないようにしましょう。なお、同期ができるのは「自分が編集権限を持っているファイル」に限られます。共有された閲覧専用ファイルをソースにしている場合は、同期ができないこともあるため、その場合は一度自分のドライブにコピーを作成してから読み込ませるのが確実です。
この手動同期を逆手に取れば、「過去のバージョンをNotebookLMに残したまま、ドライブ側で新しい案を作成する」といった比較運用も可能です。AIに「今の案と、同期前の古い案で何が変わったか？」を聞くことはできませんが、別々のソースとしてアップロードしておけば、新旧の差分分析をさせることも可能ですよ。
youtube動画や音声データの文字起こし機能と制約
NotebookLMの目玉機能の一つが、YouTubeや音声ファイルからの情報抽出です。しかし、ここには「上限」とは別の「質」の制約が存在します。AIは動画の映像を直接見ているわけではなく、あくまでシステムが自動生成した「トランスクリプト（文字起こしテキスト）」を読み取っています。
そのため、YouTube動画をソースにする場合は、その動画に字幕データが生成されている必要があります。また、公開されたばかりの動画や、限定公開の動画、あるいは著作権保護の関係でサードパーティによる読み取りが制限されている動画は、URLを入力してもエラーになることがあります。音声ファイル（MP3など）の場合も同様で、ガヤガヤした騒音の中での録音や、複数人が同時に喋っている会議などは、文字起こしの精度が著しく低下し、結果としてAIの回答も不正確になりがちです。
これを防ぐためには、あらかじめ人間が文字起こししたテキストファイルをアップロードするか、YouTubeの場合は「文字起こしを表示」からテキストをコピー＆ペーストして、通常のテキストファイルとして読み込ませる方が確実な場合があります。動画を1つのソースとして使う際は、その動画が「文字として正しく解読できる状態か」を一度確認してみるのが、無駄なソース枠を消費しないためのコツですね。
ファイルを結合してソースの消費数を節約する裏技
「無料版の50個という制限がキツい！」と感じている方に、ぜひ試してほしいのが「ファイルの物理的結合」です。NotebookLMの制限はあくまで「ソースの数」であり、1ソースあたりの単語数は50万語と非常に余裕があります。つまり、10ページ程度のPDFが10個あるなら、それらを1つのPDFにガッチャンコしてしまえば、消費するソース枠は「1」で済むわけです。
【結合のコツ】
ただ結合するだけだと、AIが「どこまでが資料Aで、どこからが資料Bか」を混同してしまうことがあります。結合する前の各ファイルの冒頭に、太字で「### 資料タイトル：2024年度 経営計画書」といった明確な区切り（セパレーター）を入れておきましょう。これにより、AIは質問に対して「資料タイトルの〇〇によれば〜」と、より正確な出典を引用できるようになります。
このテクニックを使えば、理論上は無料版の50枠であっても、数千ものドキュメントを管理することが可能です。特に、日付ごとに分かれているメモや、短いチャットのログなどを取り込む際は、月単位や週単位で1つのファイルにまとめてからアップロードするのが、NotebookLMマスターへの近道と言えるでしょう。ただし、あまりにジャンルの違う情報を1ファイルに詰め込みすぎると、AIが混乱して「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」をつく原因にもなるので、テーマごとに結合するのがおすすめですよ。
読み込みエラーや同期できない時のトラブル対策
「ファイルをアップロードしようとしたのに、エラーが出て止まってしまう」「同期ボタンを押しても反応がない」……こうしたトラブルは、実はシステム側の不具合よりも、ファイル側のちょっとした設定ミスが原因であることが多いです。まず疑うべきは、「ファイル名」と「特殊文字」です。
NotebookLMは多言語対応していますが、ファイル名に特殊な記号（/ : * ? ” < > | など）が含まれていたり、あまりに長すぎる日本語名だったりすると、アップロード処理でエラーを吐くことがあります。困った時は、とりあえずファイル名を「document_01.pdf」のように半角英数字に変えてみてください。これだけで解決することが驚くほど多いです。
また、ブラウザの拡張機能（特に広告ブロック系）がNotebookLMの通信を阻害しているケースも散見されます。もし特定のファイルだけがどうしても読み込めない場合は、シークレットモード（プライベートブラウズ）で試してみるのも有効な手段です。それでも解決しない場合は、PDFのバージョンが古すぎるか、逆に新しすぎて標準的なパーサーで読み込めない可能性があるため、一度「Microsoft Print to PDF」などで再保存（仮想印刷）して、構造をクリーンにしてから再度試してみるのがいいかなと思います。
組織利用に最適な法人向けプランとセキュリティ
もしあなたが企業の担当者で、チームでの導入を考えているなら、個人アカウントでの運用には注意が必要です。NotebookLMの真の力を組織で発揮させるには、Google Workspaceを通じた管理が推奨されます。法人向けプラン（Business Standard以上）を利用し、管理コンソールでNotebookLMを有効化することで、強固なセキュリティ環境下での運用が可能になります。
最大の懸念点である「データの学習利用」についても、Google Workspaceのアカウントを使用している場合、入力したデータやソースの内容が、Googleの基盤モデルの学習に使用されないことが明示されています。これにより、社外秘のプロジェクト資料や未発表の企画書、機密性の高い顧客情報であっても、安心してAIに解析させることができます。また、有料版の「Plus」では、チーム間でのノートブック共有や共同編集がよりスムーズに行えるよう設計されており、組織全体のナレッジを共有財産化する「AIナレッジベース」としての役割を果たします。
法人での導入に際しては、ソースの上限数（300個）をどう割り当てるか、誰がマスターソースを管理するかといった運用ルールを決めておくことが成功の鍵です。例えば、「製品開発部」「営業1課」「カスタマーサクセス」といった単位でノートブックを分け、それぞれの上限内で専門特化したAIを育てるような使い方が、最も生産性を高めることができるでしょう。セキュリティと利便性を両立させるなら、迷わず組織アカウントでの運用を検討してみてくださいね。
notebooklm ソースの上限を理解して活用するまとめ
いかがでしたでしょうか。notebooklm ソースの上限というテーマから、プランごとの違い、ファイル形式の特性、そして制限を乗りこなすための運用テクニックまで、かなり深く掘り下げて解説してきました。無料版の50個という制限も、ファイルの結合や整理を工夫すれば、小規模なプロジェクトや個人の学習には十分すぎるほどのパワーを持っています。
一方で、300個という広大なキャパシティを持つ有料版は、情報の濁流に飲み込まれそうなビジネスパーソンにとって、まさに「情報の整理ポスト」であり、知性を拡張するためのプラットフォームと言えるでしょう。まずは無料版で自分の使い方のスタイル（どれくらいの頻度で、どんな資料を読み込ませるか）を確認し、手狭に感じたタイミングでPlusへの移行を検討するのが、最も賢い選択かなと思います。
AIは魔法の杖ではありませんが、正しく制限を理解し、適切に情報を与えてあげれば、あなたの思考を何倍にも加速させてくれます。この記事を参考に、ぜひあなただけの最強のノートブックを構築してみてください！
※本記事に記載の数値や仕様は2025年時点の一般的な目安であり、Googleのアップデートにより変更される可能性があります。正確な情報は必ずNotebookLM公式サイトをご確認ください。また、機密情報の取り扱い等については、組織のガイドラインに従い、必要に応じて専門家へ相談することをお勧めします。
