[市場動向]
日立と東大、グラフデータ検索を高速化する「動的プルーニング技術」を開発、再帰問い合わせを効率化
2025年6月19日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）
日立製作所と東京大学は2025年6月19日、グラフデータの検索速度を高める「動的プルーニング技術」を開発したと発表した。データベース内でグラフデータを検索する際の再帰問い合わせ処理を効率化する仕組み。製造業の製品出荷判定での検証では、従来比で最大135倍の高速化を実現した。同技術により、製造業のトレーサビリティ向上や医療・金融分野でのデータ活用促進を図る。
日立製作所と東京大学は、グラフデータの検索速度を高める「動的プルーニング（Dynamic Pruning、注1）」技術を開発した。製造業の製品出荷判定での検証では、データ検索速度を従来比で最大135倍向上できることを確認した。同技術により、製造業のトレーサビリティなどが向上するとしている（図1）。
注1：Pruningは、剪定、刈り取り、（不要なものを）除去の意味
図1：開発した「動的プルーニング技術」をトレーサビリティの問い合わせに適用した例（出典：日立製作所、東京大学）拡大画像表示
両組織によると、グラフデータは、交通経路検索やECの商品推薦システムをはじめ、製品の品質管理、医療データ分析、不正アクセス検知など広範な分野で企業が活用しているが、データ量の増大と共に処理速度の低下が課題となっていたという。
今回開発した動的プルーニング技術は、データベース内でグラフデータを順次たどる際の再帰的な問い合わせ処理を効率化する。再帰問い合わせの処理中に得られる中間結果を基に、次に読み取るデータの範囲をリアルタイムに見積もる。これにより、不要なデータを繰り返し読み取る必要がなくなり、検索速度が向上する（図2）。
図2：再帰問い合わせ処理におけるデータの読み取り範囲とデータ検索時間の比較（出典：日立製作所、東京大学）拡大画像表示
日立は、同技術を自社の超高速データベースエンジン「Hitachi Advanced Data Binder（HADB）」に組み込んで提供を開始している。同社は今後、製造業に加えて、社会保障分野（診療パターン分析による疾病リスク予測）や金融分野（不正アクセス検出）などへの適用を目指す（関連記事：日立、高速データベース「HADB」に新版、IoTデータの分析を効率化）。
