インターネットを中心とする通信技術の発達、観測・測定機器の進歩により、超巨大データが蓄積されている。しかしながら、近年のデータサイズの急速な増大はハードウエアやアルゴリズムの進化の速度を大幅に上回っている。このようなビッグデータを対象とした大規模問題群の解決には、従来のアルゴリズム理論では対応不可能であり、アルゴリズム革新による解決が強く望まれている。

従来、アルゴリズムの分野において、ランダムアクセスマシン（RAM）と多項式時間アルゴリズムというパラダイムが構築され、その下で多大な結果が出されてきた。これまでは多項式時間アルゴリズムならば「速い」アルゴリズムであると考えられてきたが、ペタスケールやそれ以上のビッグデータに対してO(n²) 時間アルゴリズムを直接適用するだけでは、計算資源や実行時間などの点で大きな困難に直面する。少なくとも線形時間、場合によっては劣線形時間や定数時間アルゴリズムが求められている。

そのために、本研究では、ビッグデータ時代に向けた、劣線形時間アルゴリズムという新しい計算パラダイムを提唱する。詳細は、http://crest-sublinear.jp/　を参照。