2026年10月7日 04:47

Google、EmbeddingGemma 2を公開

Google claims EmbeddingGemma 2 outperforms rival embedding models twice its size

3行まとめ

Googleは、テキストをベクトル（数値の列）に変換するエンベディングモデルの新版「EmbeddingGemma 2」をオープンモデルとして公開した。エンベディングモデルは、検索や、外部の文書を参照して回答を生成するRAG（検索拡張生成）の基盤として使われる。

EmbeddingGemma 2のパラメータ数は7.4億で、テキスト、画像、動画、音声、コードをベクトルに変換できる。動作に必要なRAMは約191MBで、端末上で実行できる。Googleは、このモデルが自社の2倍の規模を持つ一部の競合エンベディングモデルを上回る性能を示したと主張している。

Gemma 4のような小型のオープンモデルと組み合わせると、データを外部サーバーに送信せずにオフラインで動くRAGアプリを構築できる。機密性の高い社内文書を扱う場合や、通信環境が限られた端末でも、検索と回答生成の処理を端末内で完結できる構成になる。

データを外部へ送らず端末内で完結するオフラインRAGの構築が可能になり、機密データを扱うAI導入の選択肢が広がる。