ソースネクスト株式会社は、2026年7月21日、AI文書解析ソフト「いきなりAI マイノートLM」を同社サイトで発売した。価格は税込14,300円のダウンロード版である。登録した資料だけを参照して回答するオフライン型のソフトで、検索・要約・分析をパソコン内で完結させる。
対応する入力形式はPDF、テキスト入力、Markdownファイル、WebページのURLである。複数資料を横断した出典付きの回答のほか、要約、FAQ、学習ガイド、二人が対話する形式の音声コンテンツ、理解度チェック用クイズの生成に対応する。NVIDIA製GPU搭載Windows PC、指定のAMD内蔵グラフィック機、Apple Silicon搭載Macのうち、公式動作要件を満たす環境で利用できる。AIモデルのダウンロード、ライセンス認証、Webページの追加にはインターネット接続が必要となる。1ライセンスにつき合計3台までインストールできる。代表取締役社長は松田憲幸である。
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いきなりAI マイノートLM｜ソースネクスト
【編集部解説】
「マイノートLM」という名前を見て、ピンと来た方も多いはずです。GoogleのAIリサーチツール「NotebookLM」——2026年7月に「Gemini Notebook」へと改称されたあのツールを、そのまま連想させるネーミングです。搭載する大規模言語モデルには、Googleが公開している「Gemma 4 E2B」を採用しています。
構図はこうです。クラウド上で動くGemini Notebook（旧NotebookLM）のような「資料に基づいて答えるAI」の体験を、Googleが公開している小型モデルを使って、手元のパソコンの中で動かす——それが「いきなりAI マイノートLM」です。ソースネクスト自身も公式ページで両者を並べ、クラウドへ資料を上げられない場面での代替として位置づけています。
ここで鍵になるのが、搭載された「Gemma 4 E2B」というモデルの正体です。
Gemma 4は、GoogleがGeminiと同じ研究・技術から作った、軽量なオープンモデル群です。Google DeepMindが2026年4月2日に発表しました（公式のリリース履歴では中核モデルの公開は3月31日付です）。ライセンスはApache License 2.0で、ライセンス料を求めずに商用利用できる点が特徴です。その中でも「E2B」は最小クラス。名前の頭にある「E」は”Effective（実効）パラメータ”を意味します。公式モデルカードによれば、E2Bの実効パラメータは約23億、埋め込みを含む総パラメータ数は約51億です。Per-Layer Embeddings（PLE）という仕組みで、埋め込みを大きく持ちつつ実際の処理負荷を抑える設計になっています。
要は、スマホやノートPCといったエッジ（端末側）での動作を狙って設計された、小回りの利くモデルです。だからこそ、データセンターのGPUに常時つながらなくても、手元のPCで推論を回せる。この製品の「オフライン処理」という売りは、モデル選定と相性がよかったと考えられます。
なぜ今、この製品なのか
生成AIの業務利用が広がった結果、逆に浮き彫りになった課題があります。「便利なのは分かった。でも、この資料は外に出せない」という壁です。
契約書、顧客から預かった資料、決算前の数字、人事評価、社外秘の設計書。こうした情報を扱う現場ほど、クラウドAIの恩恵を受けにくい状況にありました。機密情報の外部サービスへの入力を、社内ルールで制限している企業や部門があるからです。
この製品が狙うのは、まさにその領域です。資料の解析処理がPC内で完結するなら、資料そのものを外部サーバーへ送らずに済みます。ただし、これで「社内規程に抵触しない」と言い切れるわけではありません。未承認ソフトの利用可否、端末へのデータ保存、アクセス権限、個人情報の取り扱い、そしてライセンス認証時の通信など、各社の規程や契約が見る観点はほかにもあります。導入の可否は、組織ごとの確認が前提になります。ここに14,300円の買い切り価格が掛け合わさる点は、編集部として注目したいポイントです。月額課金のクラウドAIとは、費用の発生の仕方が異なるからです（ただしPCの調達や電力、保守といったローカル運用のコストは別途かかります）。
「オンデバイスAI」という潮流の中で
少し引いて眺めると、この製品は単発のソフトではなく、オンデバイスで動くAIという流れの上にあります。Gemma 4のように、利用しやすいライセンスの高性能オープンモデルが手元で動く形で出てきたことで、ソースネクストのようなメーカーが、それを製品に組み込みやすくなった。この製品は、その動きを消費者向けに翻訳した一例と捉えると位置づけがはっきりします。もっとも、ライセンスさえあれば製品化できるという単純な話ではなく、技術・費用・安全対策も必要です。これが市場全体の流れを決定づけた、と断じるだけのデータがあるわけでもありません。あくまで編集部の見立てとして受け取ってください。
冷静に見ておきたい点
期待しすぎないための補助線も引いておきます。
E2Bは小型モデルです。クラウドで動く大規模モデルと同等の回答品質が得られるとは限りません。少なくとも公式資料では、本製品と各クラウドサービスを同一条件で比較した検証結果は確認できないため、導入前の試用が重要になります。公式ページでは、法人向けに30日間の体験利用が案内されています。なお、E2Bのコンテキスト長は最大128Kトークンとされ、「長い文書を入力できない」わけではありません。入力できる長さと、その内容を正確に推論しきる力は別問題だ、と見ておくのが現実的です。
また、動作環境のハードルは決して低くありません。公式要件はWindowsでRAM 16GB以上、NVIDIA製GPUならVRAM 8GB以上など。推奨環境はさらに上を求めます。対応する機種や必要メモリは購入前に公式の動作環境を確認したいところで、「どんなPCでも動く」製品ではありません。
とはいえ、方向性は示唆に富んでいます。「賢さ」を少し譲ってでも「資料を外部に送らない」を取る——この選択肢が買い切り型のPCソフトとして手に入る時代になった。AIとの付き合い方が、クラウド一辺倒から「使い分け」へ広がりつつあることを、この製品は静かに示しています。
【用語解説】
オフライン処理（ローカル環境での処理）
AIの計算処理を、外部のデータセンターではなく手元のパソコンの中で行なう方式。登録資料の解析処理は外部サーバーへ送信されない。ただし本製品では、AIモデルのダウンロード、ライセンス認証、Webページ追加の際にはインターネット接続が必要となる。
大規模言語モデル（LLM）
大量の文章データで学習し、文章の生成・要約・質問応答などをこなすAIの中核となる仕組み。本製品には、Googleのオープンモデル「Gemma 4 E2B」が組み込まれている。
Gemma 4 E2B
Googleが公開するオープンウェイトモデル「Gemma 4」の最小クラス。「E」は”Effective（実効）パラメータ”を意味する。公式モデルカードでは実効パラメータ約23億、埋め込みを含む総パラメータ約51億とされる。Per-Layer Embeddings（PLE）により実効的な処理負荷を抑えた、エッジ（端末側）向けの軽量モデル。コンテキスト長は最大128Kトークン。
NDA（秘密保持契約）
Non-Disclosure Agreementの略。業務で知り得た情報を第三者に漏らさないと約束する契約。ただしAIへの入力可否は契約文言や利用目的によって異なり、NDA対象だから一律に禁止とは限らない。
RAG的な出典付き回答
登録した資料の中から関連箇所を探し、根拠を示しながら回答する仕組み。回答に引用元が併記される。なお公式資料は内部実装を明確に「RAG」とは呼んでいないため、あくまで「RAG的」という位置づけ。
Apache License 2.0
オープンソースのライセンス形態のひとつ。ライセンス料なしで商用利用・改変・再配布が広く認められる一方、ライセンス文書や著作権表示の維持、変更箇所の表示などの条件があり、商標権は付与されない。Gemma 4もこのライセンスで提供される。
【参考リンク】
いきなりAI マイノートLM｜ソースネクスト（外部）
本製品の公式ページ。対応ファイル形式、動作環境、Gemini Notebookとの比較表、搭載LLM、法人向けの30日間の体験利用などを掲載している。
ソースネクスト株式会社（外部）
本製品の開発・販売元。PCソフトやモバイル製品を幅広く手がける日本のソフトウェア企業の公式サイトである。
Gemma 4｜Google AI for Developers（外部）
本製品が搭載する「Gemma 4」の公式ドキュメント。E2Bの実効パラメータ数やコンテキスト長、オンデバイス向けの設計思想が確認できる。
Gemini Notebook（旧NotebookLM／Google）（外部）
本製品が比較対象とするGoogleのAIリサーチツール。2026年7月にNotebookLMから改称された、資料に基づく要約・質問応答のクラウド型サービス。
【参考記事】
Gemma 4 model card｜Google AI for Developers（外部）
E2Bの実効パラメータ約23億、総パラメータ約51億、128Kコンテキスト、Apache 2.0であることを記した一次情報。数値の根拠とした。
Gemma 4 model overview｜Google AI for Developers（外部）
「E」が実効パラメータを意味すること、PLEによるオンデバイス効率化、E2B/E4Bがエッジ向けであることを解説した一次情報。
NotebookLM is now Gemini Notebook｜Google（外部）
GoogleがNotebookLMをGemini Notebookへ改称すると発表した公式記事。名称変更の根拠とした。
Bring state-of-the-art agentic skills to the edge with Gemma 4｜Google Developers Blog（外部）
Google AI Edge Teamによる公式記事。Google DeepMindがGemma 4を公開したことや、エッジ向けの実装方法を解説している。
Apache License 2.0（外部）
Apache 2.0の条文。商用利用が広く認められる一方、著作権表示の維持などの条件があり商標権は付与されない点を確認した。
社外秘も扱えるオフラインAI文書解析「マイノートLM」 ソースネクスト（Impress Watch）（外部）
搭載LLMや動作環境を含む製品仕様を整理した二次記事。発売報道の内容確認に用いた。
【編集部後記】
「AIを使いたいのに、この資料だけは外に出せない」——編集部でも、そうした声を耳にすることがあります。もっとも、ローカル処理は「資料を外部に送らずに済む」ことであって、それ自体が「社内規程をすべてクリアする」ことではありません。マイノートLMは、その葛藤に「手元で解析を完結させる」という一つの回答を出してきました。E2Bという小型モデルの選択は、賢さと安全のトレードオフをどこで折り合わせるかという、これからのAI選びの縮図でもあります。
クラウドの大規模モデルと、手元で静かに動くローカルモデル。この二つを「どちらか」ではなく「どう使い分けるか」で考える局面が、いよいよ買い切り型PCソフトの選択肢として現れてきました。あなたの手元のPCは、どちらの帯に入るでしょうか。