機械学習とBloomFilter(BF)を組み合わせることで，BFのメモリ使用量や計算効率を向上させるLearnedBloomFilter(LBF)が注目を集めている．BFとしての特性上，LBFで採用する機械学習モデルは軽量かつ計算効率に優れていることが求められるが，系列データに対するLBFにおいて，どのような機械学習モデルを採用すれば良いかはまだ十分に議論されていない．本研究では，系列データに対するLBFの機械学習モデルとして，GatedRecurrentUnit(GRU)を考える．また，その構造の簡略化も検討し，それがLBFの性能に与える影響を調査する．

WebサービスにおけるフィッシングURLの検出や，大規模なクラウドストレージシステムでの重複データの削除など，大規模なデータの管理においては，ある要素がデータセットに存在するか否かを高速かつ省メモリで判定する技術が重要となる．BloomFilter(BF)[1]は軽量かつ高速なメンバシップ判定を可能にする確率的データ構造であり，ビット配列と複数のハッシュ関数を用いて要素の存在を効率的に判定する．BFの適用範囲は広く，自然言語処理分野では，スパムURLフィルタ[2,3]から，𝑛-gram言語モデルの効率化[4]や語彙サイズの圧縮[5]にも応用されている．また，ケモインフォマティクス分野における化合物の毒性判別[6,7]など系列データを扱う他の分野でもBFの活用が検討され始めている．一方で，「存在しない」要素を「存在する」と判定する偽陽性(FP;FalsePositive)を抑制するためには，ビット配列のサイズを拡張する必要がある．そのため，BFはデータ量の増加に伴いメモリ使用量が大きくなるという課題を抱えており，スマートフォンなどの低リソース環境での応用において問題となる．この課題に対処する手法としてBFに機械学習モデルを組み合わせたLearnedBloomFilter(LBF)[8]が提案されている．LBFでは，機械学習モデルによる予測を通じて，不要なメモリの使用を削減する．これにより，偽陽性の発生を抑えながら高速かつ，より軽量なメンバシップ判定を可能にしている．BFとしての特性上，LBFで採用する機械学習モデルは軽量かつ計算効率に優れていることが求められるが，自然言語処理やケモインフォマティクスのような分野で扱う系列データに対して，どのような機械学習モデルを採用すれば良いかこれまでほとんど議論されていない．本稿では，系列データとの親和性の高い再帰型ニューラルネットワーク(RNN)モデルを検討し，その一種であるGatedRecurrentUnit(GRU)[9]に着目する．GRUはRNNにおける勾配消失の問題を緩和するため，ゲート構造を採用しているが，RNNの一種で同様にゲート構造を持つLongShort-termMemory[10]よりもゲート数が少なく，パラメータ数も少ない．また，近年では，LSTMやGRUの計算を並列化するため，それらの構造を簡略化する研究が注目を集めている[11,12,13]．本稿でも，GRUの簡略化を行い，LBFにおける機械学習モデルの軽量化および計算効率の向上を検討する．また，GRUの簡略化が系列データに対するLBFの性能にどのような影響を与えるか調査する．