開発者のAbdur Rahim氏は2026年10月9日、Mac内のファイルを内容から検索するアプリDigUpをXで紹介した。探したいものを言葉で説明すると、写真や文書に加え、動画の場面や音声の該当箇所を探せる。オープンソースとして公開されている。

• DigUp - GitHub

動画の場面⁠、音声の話題⁠、PDFのページを探す

Rahim氏はRedditへの紹介投稿で、動画にシマウマが映る場面や、ポッドキャストで睡眠について話している箇所を探す例を挙げている。検索結果から、動画や音声の該当箇所を開けるという。

写真なら海辺にいる犬を写したものを、PDFなら賃貸契約書のペットに関する条項が載ったページを探せる。

コード検索は初期状態では無効で、対象フォルダーを選んで有効にすると利用できる。検索語の先頭にcode:を付けて処理内容を説明すると、該当する関数を探せる。見つかったコードはエディターで開ける。

EmbeddingGemma 2をMac上で実行

DigUpは、Google DeepMindのEmbeddingGemma 2をMac上で動かす。このモデルは7億4000万のパラメーターを持ち、テキスト、画像、音声、動画の内容を共通の数値表現に変換する。これにより、検索語と画像など、種類が異なるデータでも意味の近さを比較できる。DigUpは、意味に基づく検索と、ファイル名や文書内の文字列の一致を調べる検索を組み合わせている。

EmbeddingGemma 2の詳細は、関連記事「Google、スマートフォンで動くマルチモーダル埋め込みモデル『EmbeddingGemma 2』を公開」を参照のこと。

DigUpは日本語を含む100以上の言語で意味に基づく検索に対応し、検索語とファイルの内容が異なる言語でも検索できる。ただし、Googleは言語によってモデルの性能が異なるとしている。DigUpのREADMEに記載された評価対象は英語、ベンガル語、アラビア語で、日本語の検索精度は示されていない。

文字列の一致を調べる検索には、別の制約がある。READMEのFAQによると、日本語など空白で単語を区切らない言語では、文章を単語ごとに分割する処理を行わない。日本語でも、意味に基づく検索は利用できる。

データの扱いについて、開発元は検索対象のファイルを外部へ送信しないと説明している。通信が発生するのは、初回のモデルのダウンロードと更新確認のときで、更新確認は無効化できる。アカウント登録も必要ない。

Apple Silicon搭載Macに対応

動作にはApple Silicon搭載MacとmacOS 14以降が必要。ライセンスはMITで、GitHubのReleasesから入手できる。

初回はEmbeddingGemma 2のモデル（865MB）をダウンロードする。DigUpは利用者が選んだフォルダーのファイルを読み込み、検索用の索引を作る。準備が整ったら、Shift＋Command＋Spaceで検索パネルを呼び出し、探したい内容を入力する。