notebooklm-pyをClaude Codeスキル化した話 - コマンド1発でリサーチを自動化

目次


この記事でわかること

前回の記事で「NotebookLMにリサーチを任せ、Claudeはトークンを消費しない」という分業設計を紹介した。

今回はその続き。notebooklm-pyというPythonライブラリをClaude Codeのカスタムスキルに落とし込み、/notebooklm テーマと打つだけでリサーチ〜Obsidian保存まで全自動化した話だ。

追加コストはゼロ。Claude Proだけで動く。


記事概要図

/notebooklm コマンド 実行フロー STEP 1 /notebooklm テーマ入力 STEP 2 ノートブック 作成 or 選択 STEP 3 add-research URL自動収集 (NotebookLMが実行) STEP 4 ask NotebookLMに質問 STEP 5 MD保存 Obsidian Vault ▶ Claude担当 司令・保存(トークン最小) ▶ NotebookLM担当 資料収集・読解(無料) ▶ Claude担当 受け取り・保存(短いテキストのみ)

追加API料金:¥0 / Claudeが読む資料:0本 / NotebookLMが読む資料:自動収集分すべて


前回の課題:分業の設計はできた、でも毎回手動だった

前回の時点で、ワークフロー自体は完成していた。

NotebookLMにURLを食わせる → 質問する → 回答をClaudeに渡す → 考察

ただ問題があった。毎回ブラウザを開いて、NotebookLMのUIをポチポチ操作する必要があったことだ。

新しいトピックを調べるたびに

  1. ブラウザでNotebookLMを開く
  2. 新規ノートブックを作る
  3. ソースを追加する
  4. 質問を打ち込む
  5. 回答をコピペしてObsidianに保存

…5ステップ。毎回。面倒くさい。

「せっかくClaude Codeを使ってるのに、ここだけ手作業なのはおかしい」と思ったのが今回の動機だ。


notebooklm-pyとは何か

notebooklm-pyは、GoogleのNotebookLMをPythonから操作できる非公式ライブラリだ。

pip install notebooklm-py

仕組みはシンプルで、ブラウザの自動操作でNotebookLMのUIを動かしている。APIキーは不要。Googleアカウントでログインさえすれば動く。

# 初回だけ:ブラウザが立ち上がるのでGoogleログイン
notebooklm login

# 以降はこれだけ
notebooklm list               # ノートブック一覧
notebooklm create "タイトル"  # 新規作成
notebooklm ask "質問"         # 質問する

注意点として、非公式ライブラリなのでGoogleのUI変更で動かなくなる可能性はある。でも今のところ(v0.3.4)問題なく動いている。


Claude Codeスキルに落とし込んだ

Claude Codeには「カスタムスキル」という仕組みがある。.claude/skills/スキル名/SKILL.mdにMarkdownで手順を書いておくと、/スキル名で呼び出せるようになる。

今回作った/notebooklmスキルのフローはこうだ。

実行フロー

  1. /notebooklm テーマと入力
  2. 新規作成 or 既存ノートブックを選ぶ(1回だけ確認)
  3. notebooklm source add-research "テーマ" --import-allを実行 → NotebookLMがウェブを自動検索してソースを収集・インポート
  4. notebooklm ask "質問"で回答を取得
  5. MyVault/raw/notebooklm/にMarkdownで自動保存

SKILL.mdには「全コマンドは~/dev/my_claudで実行」「保存先パスの固定」「ファイル名の命名規則」を明記してある。これによってClaudeが毎回同じ動きをするようになった。

ポイントは「決め事をすべてSKILL.mdに書いておくこと」だ。 曖昧な部分を残すとClaudeが毎回違う動きをするので、パスや命名規則は全部固定してある。


実際に動かしてみた:Obsidianプラグイン調査

試しに「Obsidianおすすめプラグイン」で動かしてみた。

/notebooklm Obsidianおすすめプラグイン
項目数値
自動収集ソース数10本
回答のカテゴリ数6カテゴリ
紹介プラグイン数23本
所要時間約2分

note・Zenn・GitHubなど日英混在で10本のソースを自動収集し、AI・同期・タスク管理・執筆・学習・UIの6カテゴリに整理された回答が返ってきた。

Claudeが読んだ資料:0本。 NotebookLMが10本読んで要約してくれたものを受け取っただけだ。


コスト・注意点

追加費用は一切かからない。

項目コスト
notebooklm-py無料(OSSライブラリ)
NotebookLM無料(Googleサービス)
API料金なし(ブラウザ自動化のため)
Claude通常のClaude Pro利用分のみ

正直に言うと「ゼロトークン」は誇張で、Claudeはコマンド実行やファイル保存の指示出しにトークンを使っている。 ただし「資料を全部読む」のと比べたら微々たるものだ。調査対象が10本の記事でも、Claudeのコンテキストには一切入ってこない。

注意点は1つ。非公式ライブラリなので、GoogleがNotebookLMのUIを変えると動かなくなることがある。 バージョンアップで直ることがほとんどなので、動かなくなったらpip install --upgrade notebooklm-pyを試してほしい。


まとめ

やったことをまとめるとシンプルだ。

  • notebooklm-pyでNotebookLM操作をCLI化
  • Claude Codeのカスタムスキルに手順を書いて/notebooklmコマンドとして登録
  • コマンド1発でリサーチ〜Obsidian保存まで全自動化

「分業の設計」を「分業の自動化」まで持っていった、という話だ。

前回の記事でNotebookLM×Claudeの組み合わせが気になった人は、ぜひnotebooklm-pyも試してほしい。インストールから動作確認まで15分もあれば終わる。

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