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少ない記憶領域で経済的に情報を保存するために可逆な圧縮過程がよく利用される。ただし、データ系列を完全に再現させるという強い制約条件は、エントロピー限界を超える水準で情報を集約することを不可能にしてしまう。しかし、情報理論では、完全なデータ系列の再現が困難な圧縮水準でも、距離公理を満足する自然な歪み測度を忠実度規範とした圧縮過程が議論できる。
一方、深宇宙探査やゲノム情報処理などのデータマイニング諸分野では、データスケールが人間の扱える範囲を超えており、すでにコンピュータでの処理が常識になっている。このように、データの入力先が人間の感覚器からコンピュータに置き換わった分野では、人間の感覚・認識特性との親和性は相対的に重要ではなくなり、コンピュータでの統計的処理に適した情報集約の方法を再検討する必要がある。
このような考え方に基づき、最終年度は、ベルヌイ系列の十分統計量を一定水準の記憶資源から再構成する特殊な推定問題を提唱し、それを非自明な符号化の性能解析に帰着させた。この問題の厳密な立場での解析には、従来の情報理論によるアプローチだけでは不十分で、統計物理学の概念と方法が非常に有用である。課題研究全体としては、時系列の十分統計量に着目し、それを再構成させる適切な符号化問題を定式化したことが重要な成果となる。現在、この方向での研究は、新学術領域研究の課題研究にも一部継承しており、今後はアルゴリズムの数値的安定性までも考慮した推測統計の枠組を提唱したいと考えている。
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