DeepTutor
NotebookLM の代替。教材や資料からクイズ・解説・音声概要まで作れる、自分専用のAI学習ワークスペース
オープンソース代替：NotebookLM（Gemini Notebook）ChatGPT
自分のサーバーで動かすなら：メモリ 1GB 以上の VPS で、月額 588円〜（目安） 導入方法と VPS の比較を見る ↓
- ARM対応
- Docker対応
- セルフホスト可
- 商用利用可
- 日本語ドキュメント
DeepTutor は、香港大学の研究室（HKUDS）が開発しているAIの家庭教師のような学習ワークスペースです。README によると、チャット、質問への回答、クイズ作成、調べもの（出典つきレポート）、図解、問題の解き方の説明、コース学習、習熟度に合わせた練習（Mastery Path）、YouTube などの動画を使った学習、音声概要（Audio Overview）といった機能が、同じ会話の文脈を共有しながら動きます。教材や資料を取り込むナレッジベース（AI が参照する資料置き場。LlamaIndex・GraphRAG・LightRAG などを選べ、WeKnora や Obsidian の保管庫ともつなげる）、編集できる記憶、Markdown で書く Co-Writer も備えています。
AIの頭脳は自分で設定します。設定画面で OpenAI 互換（OpenAI と同じ呼び出し方式）の API などのモデル提供元を登録するほか、ChatGPT のプランで OpenAI Codex にサインインして使う方法（試験的）や、Ollama・LM Studio・vLLM・llama.cpp のローカルモデル（自分のパソコンで動かす AI）にも対応します。クラウドのモデルは API 利用料（従量課金）がかかります。画像・動画・音声の生成モデルを設定すると、それらの生成ツールも使えます。Claude Code・Codex などのエージェントを相談相手として呼び出す機能や、Feishu・Telegram・Slack・Discord・WhatsApp・Microsoft Teams などのチャットで動く「Partner」もあります。
導入は docker run 1行での試用、PyPI（Python 3.11〜3.14 と Node.js 20 以上）、ソースからのインストールがあり、複数ユーザーで使う設定（ユーザーごとに分離したワークスペース）もできます。必要メモリは公表されていません。ファイル操作は outputs/ 以外は読み取り専用で、Docker のサンドボックス（隔離された実行環境）がある場合はそこで制限されます。2025年12月の公開から更新が非常に速く、2026-09-15〜10-15 の30日間に707件のコミットがありました（最新リリースは10月8日の v1.6.14）。
日本語対応
日本語の README（assets/README/README_JA.md）があります。画面の翻訳ファイル（web/locales/）は英語・中国語・ドイツ語・フランス語・ポーランド語・ウクライナ語で、日本語は見つかりませんでした。応答の言語は設定で指定できます。
※ 日本語の翻訳ファイルの有無はリポジトリを自動で確認しています（翻訳の割合は、ファイルの形式によって計測できないため表示していません）。最終確認：2026/10/21
向いている人・向いていない人
向いている
- NotebookLM のように、教材や資料を読み込ませてクイズ・解説・音声概要を作りたい
- 資格試験や語学の勉強で、自分の理解度に合わせた練習問題を出してほしい
- 学習データや記憶を自分のサーバー・パソコンの中に置いておきたい
- 使うモデル（クラウドかローカルか）を自分で選びたい
向いていない
- 画面を日本語で使いたい（UI の日本語翻訳は無い）
- 設定なしですぐ使いたい（モデル提供元の API キーなどの設定が必要）
- 仕様が安定したソフトを長く同じ使い方で使いたい（更新が非常に速く、画面や機能がよく変わる）
- エージェントにファイル操作や外部エージェントの呼び出しを任せることに不安がある（読み込んだ資料に仕込まれた指示＝プロンプトインジェクションへの注意が必要）
最近の更新
-
リリースノート（原文）
# DeepTutor v1.6.15 Release Notes **Release Date:** 2026.10.19 Building on [v1.6.14](past_releases/ver1-6-14.md), v1.6.15 improves Guided Learning with reviewed outline changes, independently graded question groups, and bounded tutoring memory. It also strengthens chat recovery and document parsing, adds retrieval comparisons, and brings native Gemini speech. ## What's New ### Learning paths you can revise and practice Preview module reordering before committing it, and apply coordinated changes across modules together. Tutors can present two to four questions as a group, retain partial submissions, and assess each answer independently. Source-grounded semantic assessment accepts equivalent explanations while distinguishing incomplete, incorrect, and uncertain answers. Concept and des…
-
リリースノート（原文）
# DeepTutor v1.6.14 Release Notes **Release Date:** 2026.10.08 Building on [v1.6.13](ver1-6-13.md), v1.6.14 brings original-source visual practice, recoverable knowledge-base indexing, scientific research tools, and managed plugins. Video learning now lives in Reading; existing Watching conversations migrate when reopened. ## What's New ### Original figures, pages, and visual practice Ask about an exact figure, table, or PDF page in an attached knowledge base. DeepTutor retrieves the original image or renders the selected page or region, preserving document identity and source links. The Files view exposes source visual coverage, including missing or unverified extraction. Guided Learning uses this evidence for visual questions and distinguishes explanations, assisted practice, and in…
-
リリースノート（原文）
# DeepTutor v1.6.13 Release Notes **Release Date:** 2026.10.04 Building on [v1.6.12](past_releases/ver1-6-12.md), v1.6.13 expands reading, listening, and question-bank practice, improves document parsing and speech configuration, and brings Polish plus more model providers. Chat attachments now follow the selected workspace, with existing uploads and URLs preserved during the transition. ## What's New ### Read, listen, and revisit Immersive Reading gains natural read-aloud audio and quiz star rewards. Immersive Watching gains timestamped marks, notes, and suggested review points. PDF resizing and EPUB chapter navigation preserve reading position more reliably; learners can open explicitly assigned books and reading materials within their granted access. ### Practice from your questio…
導入方法（セルフホスト）
HKUDS/DeepTutor/docker-compose.yml
# ============================================
# DeepTutor Docker Compose Configuration
# ============================================
# This file provides orchestration for DeepTutor services
#
# Usage:
# Production: python scripts/docker_compose.py up -d
# Development: python scripts/docker_compose.py -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up
# Build only: python scripts/docker_compose.py build
#
# Prerequisites:
# 1. Runtime settings are stored in ./data/user/settings (created automatically)
# 2. Configure model providers from the web Settings page or model_catalog.json
# 3. Use scripts/docker_compose.py so port mappings are rendered from system.json
#
# Local LLM (LM Studio / Ollama / vLLM):
# Use "host.docker.internal" instead of "localhost" in provider base_url fields.
# Configure provider endpoints in data/user/settings/model_catalog.json or the UI.
#
# Content workspace:
# DEEPTUTOR_WORKSPACE_HOST=/absolute/host/folder python scripts/docker_compose.py up -d
# maps that folder to the stable in-container path /workspace. If omitted,
# ./data/user/workspace remains the default.
# ============================================
services:
# Redis is internal-only runtime coordination state. AOF keeps unflushed
# event/command streams available across a sidecar restart; business data
# remains in SQLite/PocketBase.
redis:
image: redis:7.4-alpine
container_name: deeptutor-redis
restart: unless-stopped
command: ["redis-server", "--appendonly", "yes", "--appendfsync", "everysec"]
volumes:
- ./data/redis:/data
healthcheck:
test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
interval: 5s
timeout: 3s
# …（続きは docker-compose.yml）- VPSを契約する ― ConoHa VPS 1GBを選び、OSは Ubuntu を推奨
- Docker を入れる ― 多くのVPSはアプリテンプレートから1クリック。無ければ
curl -fsSL https://get.docker.com | sh - DeepTutor を起動 ― 上の compose ファイルを置いて
docker compose up -d - ドメインとHTTPS ― Caddy か Nginx Proxy Manager でリバースプロキシ（Let's Encrypt 自動）。独自ドメインが無ければ XServer ドメイン
で取得（PR）
このソフトが動く VPS プラン（必要メモリ 1GB 以上）
| サービス | プラン | 月額（目安） | |
|---|---|---|---|
| ConoHa VPS 最安 | 1GB | 588円〜 | 公式サイト ↗ |
| シンVPS | 1GB | 671円〜 | 公式サイト ↗ |
| XServer VPS クラウド | 4GB | 2,068円〜 | 公式サイト ↗ |
※ 月額は12か月契約の通常価格（税込・月額換算）の目安です。キャンペーン価格・初期費用は各社の公式サイトで確認してください。PR
NotebookLM（Gemini Notebook） と比べていくら安くなる？
| 人数 | NotebookLM（Gemini Notebook）（年額） | DeepTutor セルフホスト（年額） | 差額 |
|---|---|---|---|
| 1人 | 34,800円 | 7,056円 | −27,744円 |
| 5人 | 174,000円 | 7,056円 | −166,944円 |
| 10人 | 348,000円 | 7,056円 | −340,944円 |
| 30人 | 1,044,000円 | 7,056円 | −1,036,944円 |
※ NotebookLM（Gemini Notebook） は 無料版あり（ノートブック100件・1ノートブック50ソース・チャット1日50回・音声解説1日3件）。上限を増やすには Google AI Plus 月額725円、Google AI Pro 月額2,900円、Google AI Ultra 月額14,500円〜（日本の公式ページの表示額）、セルフホストはConoHa VPS 1GB（月額588円）で試算。運用の手間・バックアップ・ドメイン代は含みません。
自分で入れるのが難しいときは
DeepTutor のセルフホストは、VPS の契約・Docker・ドメインと HTTPS・バックアップと、決めることが少なくありません。OSSMatch を運営する合同会社Edel Hearts では、サーバーの用意から初期設定・日本語化・バックアップと更新の仕組みづくりまでをまとめて代行しています。掲載している OSS は、実際に自社のサーバーで動かして確認しています。
DeepTutor の導入を相談する ↗相談は無料です。内容を伺ってから、費用と期間の目安をお伝えします。
AI・LLMの他のOSSと比較
| ソフト | ★ Stars | 最終更新 | 日本語UI | 必要RAM | 難易度 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepTutor（このページ） | 42,017 | 3日前 | 未検出 | ― | かんたん | Apache-2.0 |
| OpenClaw | 392,681 | 1日前 | あり | パソコン（Windows・Mac・Linux） | ふつう | MIT |
| Hermes Agent | 255,836 | 1日前 | 100% | パソコン（Windows・Mac・Linux） | ふつう | MIT |
| Ollama | 184,319 | 10時間前 | 未検出 | 8GB | かんたん | MIT |
よくある質問
DeepTutor は無料ですか？
Apache-2.0 で無料です。クラウドのモデルを使う場合は、そのモデル提供元の API 利用料（従量課金）が別にかかります。ローカルモデル（Ollama・LM Studio など）なら API 料金はかかりませんが、モデルを動かせるマシンが必要です。
日本語で使えますか？
日本語の README はありますが、画面の日本語翻訳ファイルは見つかりませんでした（英語・中国語など6言語）。日本語で質問・回答させることはモデル次第でできます。
GPU は必要ですか？
クラウドの API を使うなら不要です。ローカルモデルを使う場合は、そのモデルに応じた GPU やメモリが必要になります。DeepTutor 自体の必要スペックは公表されていません。
画像・動画・音声を生成したものは自由に使えますか？
DeepTutor のライセンス（Apache-2.0）とは別に、設定した生成モデルやサービスの利用規約・ライセンスが適用されます。商用利用が認められていないモデルもあるため、使う前に確認してください。
NotebookLM の代わりになりますか？
資料をもとに質問・クイズ・音声概要を作るという使い方は近く、学習の進み具合を記録して練習を組み立てる機能は DeepTutor の方が豊富です。一方で、モデルの用意と設定、サーバーやパソコンでの運用は自分で行う必要があります。
NotebookLM（Gemini Notebook） の他の代替
NotebookLM の代替。社内文書を取り込んで出典つきで質問・調べものができる、Tencent 製の RAG ナレッジ基盤
- ARM対応
- Docker対応
- SSO対応
Gamma の代替。画像生成 AI でスライドを1枚ずつ描き、口頭の指示で直せる AI スライド作成アプリ
- Docker対応
- セルフホスト可
- 日本語ドキュメント