テキスト・画像・音声の概念的近さを検証：Gemini Embedding 2によるマルチモーダル検索の可能性と課題
本記事は、テキスト、画像、音声、動画といった異なる形式（モダリティ）の情報を統一的なベクトル空間に変換できる「Gemini Embedding 2」モデルを用いた、概念的な類似度検索の実験結果を報告しています。筆者は、このモデルが「テキストの猫」と「猫の鳴き声」のような、異なるモダリティに属する概念的な近さを計測できる可能性に注目しました。
【実験概要】
検証では、「猫」「ピアノ」「自動車」の3つの概念を対象に、テキスト（単語・説明文）、画像（写真・文字画像）、音声（話し声・非言語音）の計3モダリティから、各概念につき2種類のバリエーションを用意し、合計18素材を用いて実験が行われました。モデルはgemini-embedding-2（2026年4月22日公開）を使用し、768次元のベクトルを生成し、コサイン類似度で比較されました。
【検証結果と考察】
代表例として「猫」のクエリを用いたランキング検証を行った結果、モデルが異なるモダリティ間で意味的な関連性を捉えていることは確認されました。例えば、「猫」というクエリに対しては、単語や説明文といったテキスト情報よりも、「猫についての話し声」といった音声情報が最も高い類似度スコア（0.7408）を示しました。また、クエリが「猫の写真」という画像の場合、上位のランキングは「ピアノの写真」や「自動車の写真」といった同一モダリティの画像が独占する傾向が見られました。
しかし、実験全体を通して、類似度スコアは「意味的な近さ」だけでなく、「モダリティ（素材形式）」や「素材の形式」によって大きく左右される傾向が明らかになりました。つまり、テキスト、音声、画像といった異なるモダリティを単一のランキングに混ぜて利用するよりも、検索対象をモダリティごとに分けるか、モダリティに応じたスコア補正設計が必要であるという、実用上の重要な課題が指摘されています。
背景
近年、AI技術は単なるテキスト処理に留まらず、画像や音声など複数の情報形式（マルチモーダル）を同時に扱うよう進化しています。Gemini Embedding 2のような埋め込みモデルは、これらの異なる情報を「ベクトル」という共通の数学的空間にマッピングすることで、概念的な類似度を数値化することを可能にしました。本実験は、この技術の応用可能性を実証的に検証したものです。
重要用語解説
- Gemini Embedding 2: Googleが提供する埋め込みモデル。テキスト、画像、音声など多様なモダリティの情報を、同じ次元数のベクトル（数値の配列）に変換する機能を持つ。
- モダリティ: 情報が表現される形式や様式のこと。本記事では、テキスト、画像、音声など、異なる種類のデータ形式を指す専門用語として使用されている。
- コサイン類似度: ベクトル空間において、2つのベクトルがどれだけ同じ方向を向いているかを示す指標。値が1に近いほど、元のデータ間の概念的な類似度が高いことを意味する。
今後の影響
本技術は、従来のキーワード検索の限界を超え、ユーザーが「概念」で情報を探す未来の検索システム（例：画像検索で「猫の鳴き声」を検索）の実現に大きく貢献します。ただし、実験結果が示すように、モダリティ間のスコアの偏りという課題があるため、実用化には、検索対象の分離や高度なスコア補正技術が求められます。