# Gemini Embedding 2とは？マルチモーダル検索・RAGで何が変わるかを実務目線で解説

> Gemini Embedding 2は、テキスト、画像、動画、音声、PDFを同じ埋め込み空間に写像できるGoogleのマルチモーダル エンベディングモデルです。RAGやセマンティック検索で、文章だけでなく営業資料、画像、動画、音声を横断検索しやすくなる一方、gemini-embedding-001とはベクトル空間が互換ではないため、既存インデックスは再埋め込みが必要です。企業利用では、入力データの権利、保存先、次元数、検索評価、権限管理、監査ログを先に設計する必要があります。

## メタ情報

- URL (HTML): https://funnel-ai.jp/media/gemini-embedding-2/
- 公開日: 2026-05-01
- カテゴリ: AIエージェント (https://funnel-ai.jp/media/ai-agents/)
- 編集: ファネルAi編集部 (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-editorial/)
- 監修: ファネルAi監修チーム (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-review/)
- 出典メディア: Funnel Ai Media (https://funnel-ai.jp/media/)

## 本記事のポイント

- Gemini Embedding 2は、テキストだけでなく画像、動画、音声、PDFも同じ空間で扱えるマルチモーダル エンベディングモデルです。
- gemini-embedding-001とはベクトル空間が互換ではないため、既存のRAGや検索インデックスは段階移行ではなく再埋め込みが必要です。
- 導入判断ではモデル性能だけでなく、次元数、保存コスト、評価データ、権限、監査、入力データの扱いを先に決めるべきです。

## 想定質問

- Gemini Embedding 2とは何ですか？
- Gemini Embedding 2とgemini-embedding-001の違いは何ですか？
- Gemini Embedding 2はRAGやセマンティック検索でどう使えますか？
- Gemini Embedding 2へ移行するときの注意点は何ですか？

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