Amazon Nova Multimodal Embeddings 実践ガイド

本記事は 2026 年 2 月 5 日 に公開された「A practical guide to Amazon Nova Multimodal Embeddings」を翻訳したものです。

Embedding モデルは、セマンティック検索や Retrieval-Augmented Generation (RAG)、レコメンデーションシステム、コンテンツ理解など、多くのアプリケーションを支えています。ただし、Embedding モデルの選定は慎重に行う必要があります。データを取り込んだ後に別のモデルへ移行するには、コーパス全体の再 Embedding、ベクトルインデックスの再構築、検索品質のゼロからの検証が必要になるためです。適切な Embedding モデルは、高いベースライン性能を備え、特定のユースケースに適応でき、現在および将来必要なモダリティをサポートするものです。

Amazon Nova Multimodal Embeddings モデルは、テキストや画像の単一モダリティ検索から、ドキュメント、動画、混合コンテンツにまたがる複雑なマルチモーダルアプリケーションまで、特定のユースケースに合わせた Embedding を生成します。

本記事では、Amazon Nova Multimodal Embeddings を特定のユースケースで活用する方法を説明します。

• アーキテクチャの簡素化 — クロスモーダル検索とビジュアルドキュメント検索
• パフォーマンスの最適化 — ワークロードに合わせた Embedding パラメータの選択
• 一般的なパターンの実装 — メディア検索、EC サイトでの商品発見、ドキュメント検索のソリューションウォークスルー

本ガイドでは、メディアアセット検索システム、商品発見、ドキュメント検索アプリケーション向けに Amazon Nova Multimodal Embeddings を設定する実践的な基礎を解説します。

マルチモーダルのビジネスユースケース

Amazon Nova Multimodal Embeddings は、さまざまなビジネスシナリオで活用できます。代表的なユースケースとクエリ例を次の表にまとめます。

特定のユースケースに合わせたパフォーマンス最適化

Amazon Nova Multimodal Embeddings モデルは、embeddingPurpose パラメータ設定で特定のユースケースに合わせてパフォーマンスを最適化します。ベクトル化戦略として、検索システムモードと ML タスクモードの 2 種類があります。

• 検索システムモード (GENERIC_INDEX および各種 *_RETRIEVAL パラメータを含む) は情報検索シナリオを対象とし、ストレージ/INDEX とクエリ/RETRIEVAL の 役割の異なる 2 つのフェーズを区別します。検索システムのカテゴリとパラメータの選択方法を次の表にまとめます。

• ML タスクモード (CLASSIFICATION および CLUSTERING パラメータを含む) は機械学習シナリオを対象とします。ML タスクモードのパラメータにより、さまざまなダウンストリームタスクの要件に柔軟に対応できます。
• CLASSIFICATION: 生成されるベクトルは分類境界の識別に適しており、ダウンストリームの分類器トレーニングや直接分類に活用できます。
• CLUSTERING: 生成されるベクトルはクラスター中心の形成に適しており、ダウンストリームのクラスタリングアルゴリズムに活用できます。

マルチモーダル検索・検索ソリューションの構築ウォークスルー

Amazon Nova Multimodal Embeddings は、マルチモーダルエージェント RAG システムの基盤となるマルチモーダル検索・検索ソリューション向けに設計されています。マルチモーダル検索・検索ソリューションの構築方法を次の図に示します。

上図のマルチモーダル検索・検索ソリューションでは、テキスト、画像、音声、動画を含む生のコンテンツを、まず Embedding モデルでベクトル表現に変換し、セマンティック特徴を捉えます。次に、ベクトルをベクトルデータベースに格納します。ユーザーのクエリも同じベクトル空間内でクエリベクトルに変換されます。クエリベクトルとインデックス済みベクトル間の類似度を計算し、最も関連性の高い上位 K 件を取得します。マルチモーダル検索・検索ソリューションは Model Context Protocol (MCP) ツールとしてカプセル化でき、以下の図に示すマルチモーダルエージェント RAG ソリューション内でのアクセスが容易になります。

マルチモーダル検索・検索ソリューションは、2 つのデータフローに分けられます。

1. データ取り込み
2. ランタイム検索・検索

各データフローの共通モジュールと関連ツールを次の表にまとめます。

ここからは、クロスモーダルのユースケースと対応方法を紹介します。

ユースケース: 商品検索と分類

EC アプリケーションでは、手動タグ付けなしに商品画像を自動分類し、類似商品を特定する機能が求められます。ソリューションの概要を次の図に示します。

1. Amazon Nova Multimodal Embeddings で商品画像を Embedding に変換
2. Embedding とカテゴリ情報をメタデータとしてベクトルデータベースに格納
3. 新しい商品画像でクエリし、上位 K 件の類似商品を検索
4. 検索結果に対する投票メカニズムでカテゴリを予測

主な Embedding パラメータ:

ユースケース: ドキュメント検索

金融アナリスト、法務チーム、研究者は、複雑な複数ページのドキュメントから特定の情報 (テーブル、チャート、条項) を手動レビューなしに素早く見つける必要があります。ソリューションの概要を次の図に示します。

1. 各 PDF ページを高解像度画像に変換
2. すべてのドキュメントページの Embedding を生成
3. Embedding をベクトルデータベースに格納
4. 自然言語クエリを受け付け、Embedding に変換
5. セマンティック類似度に基づいて最も関連性の高い上位 K ページを取得
6. 財務テーブル、チャート、特定コンテンツを含むページを返却

主な Embedding パラメータ:

ビジュアル要素のないテキストベースのドキュメントの場合は、テキストコンテンツを抽出してチャンキング戦略を適用し、インデックス作成に GENERIC_INDEX、クエリに TEXT_RETRIEVAL を使用することを推奨します。

ユースケース: 動画クリップ検索

メディアアプリケーションでは、自然言語の説明を使って大規模な動画ライブラリから特定の動画クリップを効率的に見つける方法が求められます。動画とテキストクエリを統一されたセマンティック空間内の Embedding に変換し、類似度マッチングで関連する動画セグメントを取得できます。ソリューションの概要を次の図に示します。

1. 短い動画には invoke_model API、セグメント分割が必要な長い動画には start_async_invoke API を使用して、Amazon Nova Multimodal Embeddings で Embedding を生成
2. Embedding をベクトルデータベースに格納
3. 自然言語クエリを受け付け、Embedding に変換
4. ベクトルデータベースから上位 K 件の動画クリップを取得し、レビューまたは編集に活用

主な Embedding パラメータ:

ユースケース: オーディオフィンガープリンティング

音楽アプリケーションや著作権管理システムでは、重複または類似する音声コンテンツを特定し、著作権検出やコンテンツ認識のために音声セグメントをソーストラックとマッチングする必要があります。ソリューションの概要を次の図に示します。

1. Amazon Nova Multimodal Embeddings で音声ファイルを Embedding に変換
2. Embedding をジャンルなどのメタデータとともにベクトルデータベースに格納
3. 音声セグメントでクエリし、上位 K 件の類似トラックを検索
4. 類似度スコアを比較してソースの一致を特定し、重複を検出

主な Embedding パラメータ:

まとめ

Amazon Nova Multimodal Embeddings を使用すると、統一されたセマンティック空間内で多様なデータタイプを扱えます。テキスト、画像、ドキュメント、動画、音声を柔軟な目的別最適化 Embedding API パラメータでサポートしており、より効果的な検索システム、分類パイプライン、セマンティック検索アプリケーションを構築できます。クロスモーダル検索、ドキュメントインテリジェンス、商品分類のいずれを実装する場合でも、Amazon Nova Multimodal Embeddings は非構造化データから大規模にインサイトを抽出する基盤となります。Amazon Nova Multimodal Embeddings: エージェント RAG とセマンティック検索のための高性能 Embedding モデルと GitHub サンプルを参考に、Amazon Nova Multimodal Embeddings をアプリケーションに統合してみてください。

著者について

この記事は Kiro が翻訳を担当し、Solutions Architect の 榎本 貴之 がレビューしました。