[イーデイリーKim Hyun-ah 記者]Kakao(035720)が、韓国語検索性能を前面に打ち出した人工知能（AI）モデル2種を公開しました。韓国語検索の評価において、比較対象モデルよりも高いスコアを記録したほか、検索データのサイズを縮小することで、保存容量と処理負荷を低減できる点が特徴です。企業もライセンス条件に従って、商用利用が可能です。

カカオは、エンベディングモデル「Kanana-2-embedding」2種を、オープンソースプラットフォーム「Hugging Face」に公開したと発表しました。公開されたモデルは、パラメータ数が30億個（3B）と13億個（1.3B）の規模です。

エンベディングモデルとは、文章や文書の意味を数値で表現し、関連情報を見つけるのを支援する技術です。検索語と文書に同じ単語が含まれていなくても、意味が似ていれば関連情報を見つけ出すことができます。企業内の文書検索や、利用者ごとの文脈を理解するAIエージェントの基盤技術として活用されています。

カカオが打ち出した差別化ポイントは、韓国語の検索性能です。同社による評価では、3Bモデルは「ナノ-BEIR韓国語評価」の韓国語検索部門において、比較対象モデルの中で最も高い平均スコアを記録しました。

比較対象モデルには、NVIDIAの「Llama-nemotron-embed-1b-v2」やアリババの「Qwen3-Embedding-4B」などが含まれていました。英語での性能も、比較対象モデルと同等の水準を示したとカカオは説明しました。

検索コストを削減する技術も適用しました。 マトリョーシカ表現学習（MRL）手法を導入し、埋め込みベクトルの次元を1024・512・256・128に調整できるようにしました。ベクトルの次元が小さくなると、検索情報を保存するために必要な容量と処理負荷が軽減されます。開発者は、サービスに必要な検索性能とコストに合わせてベクトルのサイズを選択できます。

公開モデルには、カカオ独自のライセンスである「カナナ・オープン・ライセンス」が適用されています。ライセンス条件を満たせば、商用利用も可能です。企業や開発者はこれを活用して、検索システムやAIエージェントを開発することができます。

カカオのユニファイド・ファウンデーション・モデル成果リーダー、ノ・ビョンソク氏は、「AIエージェントが利用者に必要な支援を行うためには、質問に答える能力だけでなく、散在する情報の中から必要な内容を正確に見つけ出す技術も重要です」と述べ、「韓国語に強みを持つエンベディング技術を、様々なサービスに活用できるよう支援していきます」と語りました。