クロード・コワーク対キューズ対ノートブックLM：2026年の実際のワークフローの詳細な比較

2026年の実際のワークフローについて、クロード・コワーク、キューズ、ノートブックLMを比較してください。選択する前に、どの AI が実行用、コラボレーション、研究に適しているかを確認してください。

AIツールはチャットの枠を超えて急速に変化しています。2026年になると、本当の問題はもはや「どのモデルが最も賢いのか」ではなくなりました。しかし、「どのワークフローが実際に仕事をこなすのに役立つのか？」

クロード・コワーク、キューズ、ノートブックLMは、AIを活用したナレッジワークへの3つの異なるアプローチを表しています。

Claude Coworkがローカルマシンでのエージェント処刑を推進
Kuseは、共有とコラボレーションを備えたWebベースの成果物優先のワークフローに焦点を当てています
NotebookLMは、研究、意味づけ、情報源の理解に重点を置いています

それらは比較できるほど重複していますが、哲学、実行方法、理想的なユースケースは大きく異なります。このガイドでは、これらの違いを分析して、実際の作業方法に適したツールを選択できるようにしています。

TL; DR: クイックディシジョンガイド

複雑なタスクをローカルファイルで直接計画して実行できるAIエージェントが必要で、macOSデスクトップワークフローに慣れている場合は、Claude Coworkを選択してください。

ローカルファイルシステムへの直接アクセスをAIに許可せずに、構造化された共有可能な成果物（Excel、Doc、PDF、HTML）を生成するWebベースの代替手段が必要な場合は、Kuseを選択してください。

特に研究の初期段階で、情報の理解、統合、探索が優先事項である場合は、NotebookLMを選択してください。

3つの製品を大まかに理解する

機能を比較する前に、各製品の基本的な最適化目的を理解しておくと役立ちます。

1。クロード・コワーク

クロード・コワークは、クロードを会話アシスタントから真のデジタル同僚に近づけようとするAnthropicの試みです。Claude Codeと同じエージェントアーキテクチャに基づいて構築されたCoworkにより、Claudeはユーザーが選択したローカルフォルダに直接アクセスして、複数ステップのタスクを計画、分解、実行できます。

Claude Coworkは、1つずつプロンプトに応答するのではなく、仕事を進化するタスクとして扱います。お客様のリクエストを分析し、計画を立て、その計画をサブタスクに分割し、長期間にわたって実行できると同時に、常に情報を入手し、必要なときに介入できるようにしてくれます。

クロード・コワークは意図的にこう言っています。

エージェンシーかつ実行志向
デスクトップベース (macOS 用 Claude デスクトップ)
長時間実行されるタスクと実際のファイル操作用に最適化

その強みは自律性と奥行きにありますが、制約もあります。macOSのみで、デスクトップアプリを開いたままにしておく必要があり、現在、共有、セッション間のメモリ、デバイス間のワークフローが制限されています。

2。キューズ

久瀬同じ問題、つまり AI を活用した仕事に、別の角度からアプローチしています。AIエージェントにファイルシステムへの環境アクセスを許可する代わりに、Kuseは、明示的にアップロードまたは参照された資料を構造化されたプロフェッショナルな出力に変換するように設計されたWebベースのワークスペースを提供します。

Kuseの背後にある基本的な考え方は、ほとんどのユーザーはフォルダーをローミングするAIを必要としないということです。レビュー、共有、反復が可能な、信頼性が高く、適切な形式の成果物が必要です。Kuse は、自律的な実行よりも、テンプレート、出力形式、明快さを重視しています。

クーゼは意図的にこう言っている。

ウェブファーストとクロスデバイス (Windows と macOS)
成果物主導型、一般的なアウトプット用のテンプレート付き
共有とコラボレーションを目的とした設計
複数のモデル（クロード、GPT、ジェミニ）に柔軟に対応

ローカルなワークフローを置き換えるのではなく、Kuse がその先頭に立っているため、チームワークフロー、クライアントと向き合う作業、そして未加工のエージェントの自律性よりもアウトプットの質と共有性が重視される状況に適しています。

3。ノートブック LM

ノートブック LM は、Google の AI を活用したリサーチと学習のワークスペースです。その目的は、タスクを実行したり最終成果物を生成したりすることではなく、ユーザーが自分のソース資料をより効果的に理解し、探索できるようにすることです。

NotebookLM では、すべての回答をユーザーが提供したソースに基づいています。要約、質問への回答、視覚的なマッピング、構造化されたメモ取りに優れているため、学生、研究者、および複雑な資料を扱うすべての人に特に役立ちます。

ノートブックLMは意図的に次のようになっています。

ソースベースかつ引用対応
実行重視というよりは探索型
製造前に理解できるように設計されています

ワークフローの早い段階で役立ちますが、完全なドキュメント作成、自動化、タスク実行には至らないように意図的に停止します。

コアワークフロー哲学の比較

Claude Cowork vs. Kuse vs. NotebookLM
Dimension	Claude Cowork	Kuse	NotebookLM
Primary goal	Execute work	Produce deliverables	Understand information
Execution style	Agentic task runs	Deliverable-first workflows	Exploratory analysis
File model	Local folder access	Web-based separation	Source-based notebooks
Collaboration	Not supported	Supported	Limited sharing
Typical stage	Doing & finishing	Producing & sharing	Exploring & learning

各ツールで実際に作業が行われる仕組み

1。Claude Cowork: ローカルファイルでのエージェントタスク実行

Claude Coworkは入力をメッセージではなくタスクとして扱います。フォルダーの整理、スプレッドシートの生成、レポートの作成といった結果を説明すると、Claude はまずリクエストを分析し、次にプランを作成します。

複雑な作業の場合、計画をサブタスクに分割し、それらを調整して (場合によっては並行して)、コンピューター上で実行されている仮想マシン (VM) 内で実行します。Cowork はユーザーが明示的に許可したローカルフォルダーにアクセスできるため、既存のファイルを読み込んで編集し、完成した出力をファイルシステムに直接書き戻すことができます。

これにより、Coworkは次のような場合に特に強力になります。

長期にわたる複数ステップのワークフロー
多数のローカルファイルを使用するジョブ
出力がマシン上に直接存在する必要があるタスク

同時に、このモデルには注意が必要です。Claude は指示があれば破壊的な操作 (ファイルの削除など) を行うことができ、デスクトップアプリが閉じるとセッションは終了します。Cowork はリサーチプレビュー版であり、共有、メモリ、デバイス間の同期に制限があります。

2。Kuse: ウェブベース、成果物優先のワークフロー

Kuseは別の前提から始めます。ほとんどの人は、実際にはAIエージェントがファイルシステムをローミングすることを望んでいないということです。彼らは、レビュー、共有、反復が可能な、クリーンで構造化されたアウトプットを求めています。

Kuseでは、一般的に次のような流れで仕事をしています。

1。ブラウザベースのワークスペースで資料をアップロードまたは参照できます

2。作成する出力のタイプを選択します。

3。テンプレートを使用して構造化された成果物を生成する

4。結果をエクスポートまたは共有する

Kuse はウェブベースなので、インストールしなくても Windows と macOS で動作します。ファイルは意図的にワークスペースに取り込まれるため、ローカルファイルが意図せず変更されるリスクが軽減されます。出力は共有できるように設計されているため、Kuse は共同作業やクライアント向けのワークフローに適しています。

Kuseは、Coworkのローカルエージェント実行を再現することを目指していません。その代わり、以下のことを最適化しています。