EmbeddingGemma 2は端末内で画像・音声を検索、Coworkは新規タスクをクラウドへ

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写真・音声・文書の端末内検索とクラウドで続くAI作業を表すノートPCとスマートフォンの概念画像

写真や録音を手元の端末で検索するAIと、PCを閉じても作業を続けるAIに更新がありました。GoogleのEmbeddingGemma 2は2026年10月6日発表。Claude Coworkは公式ヘルプに10月6日の移行が明記されていますが、ヘルプ自体の正確な初回公開日は確認できません。以下は10月7日(日本時間)に確認した内容です。

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ベア三郎
家電製品アドバイザー(総合)
家電製品アドバイザーの資格を持つ家電の専門家。ほかにも複数の国家・ベンダー系IT資格を持つエンジニアの側面も。趣味のギター・ピアノは20年超のキャリアがある音楽大好きこだわり強めのクマです。

EmbeddingGemma 2、必要な入力形式だけを読み込む軽量検索モデル

Googleは、テキスト、コード、画像、動画、音声を同じベクトル空間へ変換するEmbeddingGemma 2を公開しました。ベクトルは内容の近さを比較するための数値表現で、文章から画像を探すなど、入力形式をまたいだ検索に使います。全体は7億4000万パラメーター、ライセンスはApache 2.0です。Googleの10月6日付発表

用途に応じて構成を選べます。テキストのみなら2億7000万パラメーターで、画像用に1億7000万、音声用に3億を追加する設計です。出力ベクトルも768次元から512・256・128次元へ短くでき、Googleは保存領域を最大6分の1に減らせると説明しています。検索対象の種類と保存するベクトルの大きさを、手元のメモリーやストレージに合わせて検討できます。公式発表の構成と出力仕様

量子化したモデルについて、GoogleはPixel 11 Pro上でテキスト用の重みに約191MB、全入力形式のモデルに約567MBのアクティブRAMを使うとしています。これは同社の特定端末・量子化条件での数値です。検索するファイル、保存するベクトル、組み合わせる生成モデルを含むアプリ全体の必要メモリーと同じではありません。メモリー数値の条件

モデルの重みはHugging FaceとKaggleから入手でき、ローカルで動く検索やRAGの開発が想定されています。文書を探す役割をEmbeddingGemma 2に、回答を組み立てる役割をGemma 4などに分担させる使い方です。チャット用モデルの代わりとして選ぶのではなく、既存の検索処理に画像や音声も加えたい場合の候補になります。公式の配布・利用案内

Cowork、Pro・Maxの新規タスクはクラウド実行に

Anthropicの公式ヘルプによると、10月6日からPro・Maxプランの新しいCoworkタスクはクラウドで動きます。「Only on your computer」設定は削除され、ローカル実行に設定していた利用者も、次にデスクトップアプリを開いた際に移行の通知が出ます。新規タスクの実行場所を元に戻す設定はありません。10月6日の変更と対象プラン

クラウド上の作業はPCを閉じても続き、新しい定期タスクにはオンラインの端末が不要になります。一方、移行前にPCで始めたタスクと既存のローカル定期タスクは、そのPCでの実行を続けます。すべての過去タスクが一括でクラウドへ移るわけではありません。既存タスクと定期実行の扱い

手元のファイルを使う作業には条件があります。接続したフォルダーへアクセスできるのは、そのPCのClaude Desktopアプリが開いている間だけで、クラウドのセッションがデスクトップで開始されたもの、または定期タスクである必要があります。必要なファイルはクラウドへコピーされます。PCを閉じたまま処理を続けたい場合は、途中でローカルファイルへのアクセスが必要になるかを先に確認できます。ローカルファイル利用の条件

端末内だけで新しいタスクを動かしたい利用者には、公式ヘルプがデスクトップ版Claude Codeを案内しています。検索用モデルを手元に置く方法と、作業をクラウドへ任せる方法では、PCの起動が必要な場面やデータの処理場所が異なります。任せたい仕事に合わせて、この条件を確認してから使い分けたいところです。

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