AIの研究では巨大で複雑なデータ（ビッグデータ）を処理する。クラスタリングは大量のデータのうち似たものをまとめてグループに分けるデータ処理の基本的作業だが、データが巨大になると従来手法では処理速度が低下し大容量メモリーが必要となる。一般のパソコン１台ではクラスタリングの実行は難しく、多数のサーバーを用いた分散並列処理が必要だった。

　今回、新技術（直積量子化）によりデータを圧縮し、従来手法より少ないメモリー（100～4000倍の省メモリー化）で表現できた。次に、この圧縮データに対して類似データのグループ化とグループの平均計算という処理を繰り返すが、過去に提案の技術に加え、今回新考案の効率的な平均計算技術により高速クラスタリング（10～1000倍の高速化）が可能になった。

　この結果、1億枚の画像を10万種類のグループに分類する処理を、パソコン1台（メモリー容量32GB、CPUコア数4）で、約１時間で実行（従来手法ならパソコン約300台必要）。10億の画像データを10万種類に分類する処理も約12時間で実行できた。

　これにより、ソーシャルメディアなどの膨大な画像データを一般的なパソコンで手軽に処理できる。一般の技術者や研究者にもビッグデータの扱いが容易になるため、深層学習を応用した人工知能（AI）の開発など広い分野での活用が期待される。