サイオニックエーアイ、日本語埋め込みモデル2種をPreview公開

サイオニックエーアイは、日本語埋め込みモデル2種をHugging FaceでPreview公開しました。
社内規程や契約書などの検索精度を高め、生成AIやAIエージェントの業務活用を支援します。
JMTEB v2の検索タスクで、8bモデルが平均NDCG@10で0.8133を記録しました。

記事の概要

サイオニックエーアイは2026年7月、日本語埋め込みモデル「comsat-embed-ja-8b-preview」と「comsat-embed-ja-0.3b-preview」を公開しました。
両モデルは、質問や文書の意味的な近さを捉え、日本語文書の検索を支援するモデルです。
社内規程、業務マニュアル、FAQ、契約書、議事録、報告書などの検索を想定しています。
問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、書類作成支援などでの活用を見込んでいます。
2026年8月7日現在、8bモデルはJMTEB v2の検索タスク11データセットで平均NDCG@10が0.8133でした。
同社が同一の評価パイプラインで比較したモデルの中で、8bモデルは最も高いスコアを記録しました。
0.3bモデルは比較対象の中で最小サイズであり、限られた計算資源での利用を想定しています。
両モデルのライセンスはCC BY-NC 4.0で、商用利用には同社への問い合わせが必要です。

記事のポイント

1. 2種類のモデルを公開： 検索性能を重視した8bモデルと、軽量性を重視した0.3bモデルをHugging Faceで公開しました。
2. 社内文書検索を支援： 表現や保管場所が異なる規程、FAQ、契約書などから関連情報を探しやすくします。
3. JMTEB v2で評価： 8bモデルは検索タスク11データセットで平均NDCG@10が0.8133となりました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 社内文書検索を組み込む企業は、検索性能を優先するか計算資源を抑えるかでモデルを選び、商用利用の条件確認も含めて導入評価を進める必要がありそうです。
• 検索基盤提供者： 日本語検索の性能比較に新たな基準が加わるため、同業各社は公開ベンチマークだけでなく、自社顧客の文書や質問に即した評価結果で差異を示すことが求められそうです。
• AIエージェント開発企業： RAGやエージェントの回答品質を高めるには、生成モデルだけでなく検索部分の選択が重要になります。軽量版を含む候補を実データで検証する動きが進む可能性があります。

このニュースの背景

生成AIやAIエージェントを業務で使うには、回答生成の前に関連する社内情報を正しく検索できることが重要です。
企業内の規程、マニュアル、FAQ、契約書などは複数の文書や部署に分散し、同じ意味でも表現が異なる場合があります。
こうした文書を扱うため、質問と文書の意味的な近さを捉える埋め込みモデルが検索基盤として必要になります。
今回のモデルは検索性能を重視する8bと、限られた計算資源での利用を想定した0.3bの2種類で、用途に応じた選択肢を示しています。

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