考えるデータベース

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最近「考えるデータベース」というものについて考えています。 以前「夢のデータベース」というテーマで取り上げたアイデアを掘り下げたものですが、 「考えるデータベース」という見方をすると、 実は結構身近なところにもあります。

例えばカーナビゲーションシステム。 どうして“考える”データベースだというかというと、 無数にあり得る答えの中から、 最適だと思われる情報を取り出してくれる、 つまり考えてくれているからです。

最近ではこのように“考える”コンピュータが身近になってきました。 コンピュータの使い方としては、 今でも、 何をしたらいいかが明確な単純作業をやるのが主流であることを考えると、 これは大きな変化だといえるのではないでしょうか。

“考える”というのは、現実には計算量が多いだけかというと、 そうではありません。 もし時間を止められたら、問題は計算量に落ち着くかもしれませんが、 刻々と変化する状況（例えば道路状況や車に乗っている人の状態）にあっては、 考えること＝予想と言っていいでしょう。

まだ普及するところまではいっていませんが、 こういったアイデアを支える技術の一つに、 遺伝的アルゴリズムというのがあります。 進化論を元にして、 生物が遺伝と突然変異によって最適な種を残していくプロセスを真似て、 様々な状況の変化に対して適応させようというものです。

それではこのような考えるデータベースコンピュータは、 私たちの生活をどのように改善してくれるのでしょうか？

例えばカーナビゲーションシステムで考えてみると、 それは専属の運転手のようになるでしょう。

現在のシステムとは大きく異なるのが、 “専属”の部分。 例えば誰もが運転には好き嫌いがあります。 大きな道路を道なりに進みたい、 とにかく止まるのがイヤだから細かい道でも走っていたいなど、 そういった個人の嗜好を理解できるようになったらいいですね。

ひょっとしたら、渋滞している道路でも、 過去の傾向からするとそこを通過する頃には解消されているだろうから、 という選択、 つまり予想ができるかもしれません。

逆に今は空いていても渋滞するから選択しない、とか、 さらには、“今”という検索に加えて、 “来週の土曜 午前中”のように、 将来の検索というのもあり得ますね。

ここまでいけたら、結果的に交通状況の改善、 事故の減少にさえつながるかもしれません。

このように、 データに基づいて予想をする「考えるデータベース」。 データ野球で言うと、 「次の球内角低めシンカー」みたいな話になりますが、 膨大な情報に囲まれている現代人には、 最適な情報をある程度取捨選択してくれる相棒は、 結構悪くないと思っています。