AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「学習を取り入れたデータ構造がすごいらしい」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。うちの現場で使える話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「予測を使って辞書（dictionary）という基本的なデータ構造を速くする」話です。要はアクセスされる頻度を予測し、その情報を構造に組み込みますよ、という内容ですよ。
それは「予測が外れたら大変だ」と思うのですが、その点はどうなんでしょうか。投資対効果をきちんと見たいのです。
いい質問です。ポイントは三つです。第一に、予測が良いときは静的最適性（static optimality）を達成して非常に速くなること。第二に、予測が悪くても操作時間は常に対数時間（O(log n)）で抑えられること。第三に、その両方を同時に満たす設計になっていることです。
なるほど。具体的にはどんなデータ構造を使うのですか。以前聞いた「treap（トレープ）」とか「skip list（スキップリスト）」という言葉が頭に残っています。
今回の提案は、スキップリスト（Skip List、skip list）を基にしたものです。スキップリストは階層を持つ連結リストで、見かけは単純だが実際には効率的な探索ができる仕組みです。treapは別の方式で、以前の研究では予測への耐性に課題がありました。
これって要するに、予測が当たれば早いし、外れても遅くならない構造に作ってあるということですか？
その通りです。要点を改めて三つにまとめると、1) 予測が良ければ静的最適性で高速化できる、2) 予測が悪くても探索はO(log n)に抑えられる、3) これらを両立するためにスキップリストの階層とクラス分けを組み合わせている、という点です。
現場での導入コストや運用のハードルはどうですか。予測モデルを別に作る必要がありますか。
運用面では段階的に導入できる点が強みです。まずは過去のアクセスログから頻度予測を作るだけで効果が出やすく、予測の精度が上がるほど恩恵が大きくなります。一方で、予測を常に完璧にしようとするとコストがかかるため、ビジネス上の効果と予測コストのバランスを見る必要がありますよ。
つまり、初期は簡単な予測で試し、効果が出れば本格投資するという段階的な進め方がいいということですね。私の理解で合っていますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最初は簡易な頻度予測を使って効果を測り、効果が確認できたらモデルの改良や自動化を進めるのが合理的です。小さく始めて大きく育てるイメージで進めていけますよ。
分かりました。私の言葉でまとめると、予測を当てにして高速化するが、予測が外れても性能低下を抑える仕組みになっており、まずは手元のログで効果を確かめてから投資を拡大する、ということですね。
