ロスレス圧縮の原理と実装 — アルゴリズム、評価、実務適用ガイド

2025年12月17日 最終更新日時 : 2025年12月17日 エバープレイ編集部

はじめに — ロスレス圧縮とは何か

ロスレス圧縮（lossless compression）は、圧縮前のデータを完全に復元できる圧縮方式を指します。テキスト、ソースコード、可逆的な画像や音声（例：PNG、FLAC）、データベースのバックアップなど、元の情報が欠けては困る用途で使われます。対義語はロッシー（lossy）圧縮で、音声・画像の領域ではデータを一部破棄する代わりに高圧縮率を得る手法が用いられます。

情報理論的な背景

ロスレス圧縮の基礎は情報理論にあります。クロード・シャノンのエントロピー概念により、ある確率分布を持つ情報源の平均符号長は下限（エントロピー H）で表現されます。理想的には、圧縮後の平均ビット数は H に近づけられますが、実際の手法はモデル化や符号化の制約によりこの下限に到達できない場合が多いです。

基本的な手法の分類

ロスレス圧縮アルゴリズムは大きく分けて二つの役割に分かれます：データの出現頻度や局所的なパターンを利用する「統計的符号化」と、データの繰返しや参照を利用する「辞書・参照ベースの符号化」です。多くの実装はこれらを組み合わせて高効率を実現します。

  • 統計的符号化：ハフマン符号、算術符号、レンジ符号（range coding）など。シンボル確率を用いて可変長符号を与え、頻度の高いシンボルに短い符号を割り当てる。
  • 辞書・参照ベース：LZ77、LZ78、LZWなど。過去に現れたバイト列を参照して繰り返しを圧縮する。スライディングウィンドウや辞書テーブルを用いる。
  • 変換＋符号化：バートウィッタ（BWT）変換のようにデータを変換し、隣接性を高めてから移動度の低い系列を符号化する手法（例：bzip2）。

代表的アルゴリズムとフォーマット

ここでは代表的なアルゴリズムやファイル形式を紹介します。

  • ハフマン符号：可変長でプレフィックス性を保つ最適な符号を与えるアルゴリズム（シンボル確率が既知のときの最良近似）。実装が単純で高速。
  • 算術符号・レンジ符号：シンボル列全体を連続領域として符号化するため、理想的にはハフマンよりもエントロピーに近い符号長を達成できる。実装はやや複雑。
  • LZ77 / LZ78 / LZW：LZ77 はスライディングウィンドウを使って過去の一致を参照する方式。LZ78 は辞書を動的に構築する。LZW はLZ78の実装を改良したものでGIFなどで使われた（パテント問題あり）。
  • DEFLATE（zlib/gzip/PNG の基盤）：LZ77 にハフマン符号を組み合わせた、広く使われる実装。圧縮と解凍のバランスが良く、インターネットで多用されている（RFC 1951）。
  • bzip2：ブロック単位でBWT（Burrows–Wheeler Transform）を用い、続いて移動符号化（MTF）やハフマンを用いる。高圧縮率だがメモリ消費と計算コストが高い。
  • LZMA（7z/7-Zip）：LZ77系の辞書に複雑な予測とレンジ符号を組み合わせ、高い圧縮率を実現する。圧縮は遅いが解凍は比較的速い。
  • Brotli：Web向けに設計されたアルゴリズムで、LZ77類似の辞書とヒューリスティックな統計符号化を組み合わせ、HTTP 圧縮として高い効率を示す（Google が開発）。
  • FLAC：オーディオ用の可逆圧縮。線形予測（LPC）で残差を求め、残差をRice符号などで符号化する方式。音声波形を完全に再現する。
  • PNG：可逆画像フォーマット。各行の予測（フィルタ）を利用し、その差分をDEFLATEで圧縮する。

圧縮率・速度・メモリのトレードオフ

圧縮アルゴリズムを選択するときは、圧縮率、圧縮速度、解凍速度、メモリ使用量の4点を考慮します。一般に、より高い圧縮率は計算時間やメモリを多く要求します。例：bzip2 や LZMA は高圧縮だが遅く、DEFLATE（zlib）は中程度の圧縮と高速性のバランスがあります。リアルタイムやストリーミング用途では、低遅延での逐次処理が可能なアルゴリズムが求められます（LZ77系はストリーム適性が高い）。

実装上の注意点

  • 入力データの性質を把握する：テキストかバイナリか、乱雑か高い冗長性を持つかで最適なアルゴリズムは変わる。
  • ブロックサイズの選定：大きなブロックはより多くの冗長性を捕捉できるが、メモリ増、ランダムアクセスでの不利を生む。
  • エラーチェックと整合性：圧縮ストリームやフォーマットは CRC やチェックサム（例：PNG の CRC32、zlib の Adler-32）を併用してデータ破損を検出する。
  • メタデータとヘッダ：圧縮形式ごとにヘッダや辞書情報、バージョン情報、オプションがあるため互換性を考慮する。
  • 特許・ライセンス：歴史的には LZW の特許問題（Unisys）が存在した。近年多くの特許は期限切れだが、商用利用時はライセンス条項の確認が必要。

実務での使い分け例

  • Web コンテンツ配信：テキストや HTML、JSON には gzip（DEFLATE）や Brotli が一般的。Brotli は特に静的資産で高圧縮を示す。
  • ログやバックアップ：圧縮率を重視するなら LZMA や 7z、速度重視なら gzip、zstd（Facebook 開発の zstd は高速かつ高圧縮で最近人気）。
  • 画像：可逆が必須なら PNG（写真には非効率な場合あり、PNG はグラフィック向き）、写真で可逆が不要なら JPEG（ロッシー）を選択。
  • 音声：可逆が必要なら FLAC、可逆不要で高圧縮なら MP3/AAC（ロッシー）。

測定指標と評価方法

圧縮アルゴリズムの評価には以下を用います：

  • 圧縮率＝圧縮後サイズ÷元サイズ（小さいほど良い）。
  • スループット＝単位時間あたりの圧縮/解凍データ量（MB/s）。
  • レイテンシ＝初期出力が得られるまでの時間（ストリーミング用途で重要）。
  • メモリ使用量＝圧縮/解凍時に必要な作業メモリ。

ベンチマークは、対象データセットを実際に用いて測定するのが最も確実です。一般的なテストには Calgary corpus、Canterbury corpus、Silesia corpus などが歴史的に使われますが、実務データに即した評価が重要です。

最近のトレンドと将来展望

近年は、従来の手法の改良（zstd、Brotli）や機械学習を使った予測モデルと符号化の組み合わせが注目されています。特に context-mixing やニューラルネットワークを用いた予測を符号化に組み合わせることで、従来手法を上回る圧縮率を達成する研究が進んでいます。ただし、実用化には計算コストや実装の複雑さが課題です。

まとめ — 選定の要点

ロスレス圧縮の選択は「データの性質」「圧縮率の重要度」「速度要件」「メモリ・リソース」「互換性・ライセンス」の5点で決まります。汎用的には DEFLATE（gzip/zlib）は互換性と速度のバランスが良く、Brotli や zstd はさらに高効率を目指す場面で有効、LZMA/7z は最大圧縮が必要なアーカイブで有用です。データ特性に応じてベンチマークを行い、運用コストを踏まえた採用を推奨します。

参考文献

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