こんばんは！
いつも応援していただき、ありがとうございます。
apa（あぱ）です(^^)
今日は『notebooklmとクロードコードの組み合わせ』について書いていきます。
notebooklmとクロードコードの組み合わせ
今日はちょっといつもと違う内容。
notebooklmとクロードコードの組み合わせというテーマで書いていきます。
正直、これ、もっと早く取り入れたかったなという段階。
自分で調べていて役に立ったなと思ったので、
まだ自分自身で実践したわけではないのですが、内容をまとめてシェアします。
クロードコードの欠点・トークンの消費とチャットマタギ
クロードコードは便利なのですが、
最大の欠点はやはり、トークンの消費が激しいということ。
そのため、すぐに制限に達してしまいます。
自分も、今、クロードコードを使いながら、すぐにまた制限が来てしまうのではないかとビクビクしながら使用しています。
また、なぜか全部カタカナになってしまいましたが、チャットマタギが心配です。
チャットをまたぐと、どれだけ深く話した内容も、すぐにクロードコードは忘れてしまいます。
正確には、同じフォルダの中にある物事はある程度覚えているものの、
例えば提供したソースの内容なんかはスッカリ抜け落ちています。
チャットをまたいでソースや情報、やり取りを記憶できないというのが、クロードコードの最大の欠点と言えます。
じゃあ、同じチャットでずっとやり続ければいいんじゃない？やり取りを。
という話になるかもしれませんが、そうすると、あっという間に制限が来て使えなくなってしまいます。
「会話の圧縮」
が画面に表示される度にドキッとしてしまいますよね。
で、ソレの対策として、今回たまたまXで見た情報の集約的な内容を書いていきます。
対策として、
notebooklmとクロードコードを組み合わせるという方法
これによって対策ができるらしいです。
自分も学びながら書いていきます。
notebooklm-pyというのが鍵になるらしい
まず何よりも、notebooklm-pyというのが鍵になるらしいです。
クロードコードは、いわゆる実行役。
notebooklmは、そのやり取りの記憶役と言えます。
で、notebooklm-pyは、notebooklmの内部プロトコルをリバースエンジニアリングして開発されたCLIツールです。
・・・ん？意味わからない？書いている僕もです(笑)
まぁ、とにかくこのnotebooklm-pyというのをクロードコードに読み込ませる必要がある。
で、notebooklmの内部プロトコルとは、要は、ブラウザ上でnotebooklmを使うための通信ルールとのこと。いや、これ読んでも自分でもわからないな。
要は、notebooklm-pyというのが、あれば、パソコンの画面上からノートブックLMをある程度操れるようになり、クロードコードと連携させれば、クロード自身がノートブックLMを自在に操れるようになるみたいです。
・・・いやぁ、まだわからない(笑)
notebooklmとの連動
次に重要となってくるのがノートブックLMとの連動。
クロードが本来行う「分析」をノートブックLMに代行させるという手法。
PDFやURL、You Tubeの書き起こしなどを準備したり
逆に、クロードがノートブックLMにソースを投げたり（notebooklm-py必要）、思い分析をノートブックLMに実行させて、結果だけをクロードに返信させるというのも可能。
さらに、スライドやフラッシュカード音声などをのーとぶっくLMで生成してローカルにダウンロードするということも。
ディープリサーチの活用
個人的にはこれが気もかなと思っているのですが、ノートブックLMにディープリサーチさせた内容を、 Claude の skill-creatorに投入して自動的に検証済みのスキルパッケージを作成することが出来るみたいです。
セッションをまたぐ記憶保持
これもとても重要。
クロードは本来、チャットをまたぐと記憶が消えてしまいます。
それを改善する手立て。
ラップアップ。クロードコードのセッション終了時に、修正点、成功パターン、未解決の問題、重要な決定事項を抽出させて、抽出した要約をnotebooklmのマスターブレインノートブックに自動でアップロード。
次回のセッションを開始するときに、CLAUDE.md（設定ファイル）の指示に基づいてクロードがまずマスターブレインにクエリを送って過去の文脈を把握することができます。
これがすごく便利。
オブシディアンによる視覚的な管理
上記は、文章によるチャットの情報管理ですが、オブシディアンを使うと視覚的にその知識を管理できるみたいです。
クロードが生成したリサーチ結果やセッションの要約をオブシディアンのグラフビューで視覚的に接続。
ノートブックLMのリサーチ結果を保管庫に保存して既存の知識と自動リンクさせる。
また、AIが生成したファイルがリアルタイムでオブシディアンに反映されて、人間が即座に確認、修正できるフィードバックグループを構築できるみたいです。
ただし、notebooklm-pyは非公式
ただし、notebooklm-pyは、Googleの内部プロトコルをリバースエンジニアリングしたもので、Googleの仕様変更によって予告なく動作しなくなる可能性があるみたいです。
notebooklmのようやく結論
正直ここまでは、notebooklmが要約した内容を、ほぼなぞって書いただけだったんですけど、その最後のまとめの一文を少し抜粋すると、
うまくこのnotebooklm-pyを使ってクロードコードとノートブックL<を連携させることで、AIをより指揮しやすくなる、トのことです。
重い処理をnotebooklmに肩代わりさせることで、クロードの高い知識を最大限に、低コストで引き出すことが可能みたいです。
まぁ、とにかく切りが無い
話変わりますけど、
まぁ、とにかくAI、切りが無いですね。
どんどんどんどん出来ることがある。
正直これを、誰かに依頼されてソレを請け負ってやっているならいいと思うんですけど、
完全に自分独自でこういうのやると本当に切りが無いなと感じます。
とりあえず、今回のこの内容を受けて実行したいなと思った内容が2ツ。
実行した内容2ツ
個人的には、ディープリサーチの連携機能と、チャットをまたいで記憶できる機能。
これはまぁ、結構高いレベルで欲しいなと感じます。
特にディープリサーチは、毎回毎回、わざわざ記事を書く前にかならず調べてやることになるのですが、いちいち別のツールを立ち上げるのが面倒くさい。
一つのツールでまとめで実行できるのであればソレにこしたことはないので、
実際に記事を書く段階、正確には前段階でディープリサーチを行ってくれるのであればとても重宝したいと思います。
それから記憶の引き継ぎ。
まぁ、これはどちらかというと、トークンを節約するための手法ですね。
プロプランでクロードコードなどを使うとあっという間に制限が来てしまうので、
ソレを防ぐために、記憶をノートブックLMに引き継がせるという方法。
トークンを節約するという目的では非常に重宝すると思いますが、
まぁ、単純に。
トークン節約ではなくて、生産性を最優先するのなら後回しでもいいかもしれませんが、あるとあるで非常に便利なように感じます。
まとめ
実は今回の記事は、
📝海外で話題：Claudeの「すぐ忘れる」「すぐ制限が来る」問題。 この解決策が、AIの常識を根底から覆していた
「Claude Code × NotebookLM」
この2つを連携させるだけで、Claudeが「無限の記憶」と「無料の超リサーチ力」を手に入れる… https://t.co/e3ZkK6uujf pic.twitter.com/25qZBXAdSR
— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) April 11, 2026
こちらの内容を要約しただけのものです。良ければチェックしてみてください
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