近日，東芝開發出了可高速對照大數據、大規模媒體數據 注1 的數據處理技術。此技術以高維矢量 注2 表現人物的面部、銷售數據等，通過預先將類似的矢量群索引化處理，可實現高速對照。利用此技術從1000萬張人物的面部圖像數據中提取指定人物的實驗 注3 中，僅8．31毫秒（1毫秒＝1／1000秒）即可完成處理。比傳統的處理速度高出約50倍 注4。
近年來，大數據的分析、活用技術不斷用于機械學習或機器故障預測等領域，大幅提高了故障的預測精度，給人們的生活帶來諸多便利的同時，分析的數據量也比人們預想的更快實現了大容量化、大規模化，尋求計算處理的高速化需求日益凸顯。
東芝開發的高速對照技術，結合了“矢量符號技術”（以盡量維持矢量間的距離的狀態進行壓縮）、“矢量索引技術”（不計算矢量間的距離而是預先索引化處理距離比較近的矢量群）、“管道搜索技術”（將粗略搜索和詳細搜索進行階段性組合）這3項技術，從而實現了計算處理的高性能化、高速化。其中，“矢量索引技術”是東芝最先開發的技術，擺脫了逐一對照咨詢數據的矢量，而是對照已經過索引化處理的類似的矢量群，使得處理速度大幅提高。
東芝以模式挖掘 注5、媒體識別的強化 注6、大數據分析 注7 三個領域為中心，將此技術向解決方案服務領域推廣應用。例如，可通過在大范圍內設置的監控攝像頭的影像瞬時發現指定人物，可使用機場等的水域監控高速對照國際通緝犯的人臉照片列表 注8。
今后，東芝還將把此技術應用于深度學習，擴大與提高人工智能等相關的應用領域，為企業創造全新的價值。
此外，東芝已將此技術與向外擴展型數據庫“GridDB®”組合，建立了可高速處理大數據、大規模媒體數據的世界首個適用高維矢量對照的數據庫，計劃將于2016年制作成產品。
注1：例如，監控影像、廣播節目檔案、客戶服務中心儲存的語音記錄、Web文本等大規模媒體數據。
注2：并非二維（平面）或三維（空間）的矢量，而是擁有數百～數萬等維數的矢量。
注3：使用拍攝的5800人的面部共1000萬張圖像，以98％或以上的面部識別精度為限制條件進行實施。
注4：依據東芝獨立調查獲得的速度比較值。
注5：模式挖掘（類似模式搜索）
可對照監控攝像頭等的影像的広域監控(追蹤需要監控的對象人員等)
配置場所可以是車站、機場、高速道路等的閘口(驗票)、主題公園、娛樂場等的各監控點、從車站到運動場(音樂會、體育)的移動路線監控、ATM、接待窗口、售票機等。
注6：媒體識別的強化
國際通緝犯的檢查(在機場等場所的監控強化等)
注7：大數據分析
對學習和預測自動進行數據分析云服務。只將銷售數據、機械信號數據等需要分析的數據上傳至服務器，無需另行配置分析管理等人員，可自動獲得分析結果。
注8：將1千萬人的國際通緝犯的人臉照片列表和通過安全門的人物進行對照，使用其它公司的類似技術需要約20秒，使用本技術則僅需約0.68秒便可進行對照（依據東芝與系統整體處理時間相關的理論估計值）。
※ GridDB是株式會社東芝的注冊商標。
