Googleは2026年10月6日、端末上での利用を想定した埋め込みモデル「EmbeddingGemma 2」を公開しました。文章や画像、音声などを検索用の数値に変換し、異なる形式の情報をまとめて探せるモデルです。Googleによると、検索・情報取得を完全オフラインで実行でき、社内資料やコードを端末内で検索する仕組みの開発に向きます。
文章だけでなく、画像・音声・動画も検索対象に
EmbeddingGemma 2は、Gemma 4を基盤とするモデルです。「埋め込み」とは、情報の特徴を数値の並びで表す処理を指します。Googleによると、テキスト、コード、画像、動画、音声を共通の数値空間に変換できます。音声メモを手がかりに動画を探すなど、形式の違う情報を横断した検索が可能です。
Googleは、端末内のコードに検索用の索引を作る用途や、言葉の意味を手がかりにした検索に適すると説明しています。コーディングエージェントが必要なコードを探す用途も挙げています。
Gemma 4などと組み合わせれば、端末上で複数形式の情報を扱うRAGも構築できるとしています。RAGは、検索で取り出した情報を生成AIの回答に使う仕組みです。検索モデル単体の導入と、回答まで行う仕組みの構築は分けて検討する必要があります。
構成を選べる設計、Model Gardenは近日提供予定
パラメーター数は7億4000万です。パラメーターは、モデルの処理を支える内部の数値を指します。テキスト専用構成は最小2億7000万で、画像用の1億7000万、音声用の3億パラメーターのエンコーダーを追加できる設計です。エンコーダーは、入力情報をモデルで扱える形に変換する部分です。
検索用の出力ベクトルは768次元から512、256、128次元に短縮できます。Googleによると、ベクトルの保存容量とメモリー使用量を最大6分の1に削減できます。
また、量子化という数値の精度を抑える処理を使った場合、Pixel 11 Proでのテキスト重み用RAMは最小約191MB、全機能モデルのRAMは最小約567MBとしています。これは発表で示された端末と構成での値です。社用端末の必要メモリーを、この数字だけで決めないようにします。
ライセンスは商用利用可能なApache 2.0です。モデルの重みはHugging FaceとKaggleで配布し、端末向けに最適化したモデルはHugging FaceのLiteRT Communityで配布します。Gemini Enterprise Agent Platform Model Gardenでの提供は近日予定で、現時点の配布と区別が必要です。
日本での提供は発表には書かれていません。日本語対応、日本向けの価格、提供リージョンについても記載はありません。
影響する会社・しない会社
- 影響する: 端末内で社内コードの索引作成や意味検索を開発する会社です。Googleが適した用途として挙げており、既存の検索方式と比較する候補になります。
- 影響する: 文章だけでなく画像・音声・動画を横断検索したい会社や、オフラインでの検索・情報取得を検討する会社です。必要な形式に合わせて構成を選ぶことが検討点になります。
- 影響しない: Google WorkspaceやGeminiを使っているだけの会社について、既存サービスにこの機能が自動追加されるとは発表には書かれていません。モデル公開と、社員向けサービスの変更は分けて扱います。
- 影響しない: 既存の検索モデルを継続利用する会社に対する、強制移行や移行期限は発表には書かれていません。
情シスが今日やること
- 今日、検索システムの開発担当に、対象がテキスト・コードだけか、画像・音声・動画も含むかを確認します。テキスト専用構成か、追加のエンコーダーが必要かを試験計画に記録します。
- 試験開始前に、Hugging FaceまたはKaggleの配布内容で、採用するモデルとApache 2.0のライセンスを確認します。端末向け最適化モデルを使う場合はLiteRT Communityを確認先に加えます。Model Gardenを前提にする担当者には、提供は近日予定だと伝えます。
- 開発担当と試験の実行環境を決めます。Googleは端末アプリ向けにGoogle AI Edge MediaPipeとLiteRT、ブラウザー向けにtransformers.jsとWebGPUを案内しています。管理画面で有効化する機能としてではなく、開発に使うモデルとして検討します。
- 本番導入の判断前に、実際に使う端末と検索対象で、メモリー使用量、保存容量、検索結果を比較します。出力次元を短縮する場合も同じ資料で試験し、業務担当に必要な情報を探せるか確認してもらいます。日本語対応は発表で確認できないため、日本語の業務資料での評価結果を別に記録します。
