\thispagestyle{empty}計算機の高性能化や記憶容量の大容量化および低価格化にともない，情報のマルチメディア化が急速に進行しており，このような背景のもと，マルチメディア・コンテンツに対する情報検索技術の必要性がますます大きくなってきている．マルチメディア・コンテンツ検索では，マルチメディア情報そのものから得られる特徴量に基づき類似検索を行なうという内容型検索(content-basedretrieval)が近年の主流であるが，多くの場合，複数の特徴量を多次元ベクトルで表現し，ベクトル間の距離によりコンテンツ間の類似性を判定している．たとえば，文書検索の場合には，索引語の重みベクトルで文書や検索質問を表現することができるし\cite{Salton75,Sasaki01}，画像の類似検索の場合には，カラーヒストグラム，テクスチャ特徴量，形状特徴量などから成る特徴量ベクトルにより画像コンテンツを表現する\cite{Flickner95,Pentland96}．特徴量ベクトルに基づくコンテンツの類似検索は，検索質問として与えられたベクトルと距離的に近いコンテンツ・データベース中のベクトルを見つけるという最近傍検索(nearestneighborsearch)の問題に帰着することができる．データベース中のベクトルと逐次的に比較する線形探索では，データベースの規模に比例した計算量が必要となるため，データベースが大規模化した際の検索システムの処理効率に深刻な影響を及ぼすことになる．したがって，最近傍検索を効率的に行なうための多次元インデキシング技術の開発が重要な課題として，従来より活発に研究されてきた\cite{Katayama01,Gaede98}．ユークリッド空間における多次元インデキシング手法には，R-tree\cite{Guttman84},SS-tree\cite{White96},SR-tree\cite{Katayama97}などが提案されており，また，より一般の距離空間を対象にしたインデキシング手法としては，VP-tree\cite{Yianilos93},MVP-tree\cite{Bozkaya99},M-tree\cite{Ciaccia97}などが提案されている．これらのインデキシング手法は，多次元空間を階層的に分割することにより，探索範囲を限定することを基本としている．しかし，高次元空間では，ある点の最近点と最遠点との間に距離的な差が生じなくなるという現象が起こるため\cite{Aggarwal01,Beyer99}，探索する領域を限定することができず，線形探索に近い計算量が必要になってしまうという問題点がある．高次元空間における上記の問題点に対処するために，近似的な最近傍検索についても研究が進められている．たとえば，ハッシュ法に基づく近似検索手法\cite{Gionis99}や空間充填曲線(space-fillingcurve)を用いて高次元空間の点を索引付けする手法\cite{Liao00,Shepherd99}などが提案されている．我々は，現在，テキストと画像のクロスメディア情報検索に関する研究の一環として，類似画像検索システムを開発しているが\cite{Koizumi02a,Koizumi02b}，クロスメディア情報検索では，ユーザとのインタラクションを通じて所望の検索結果を得ることが多々あるため，特徴量ベクトルに基づく最近傍検索の実行回数が必然的に多くなってしまう．このような場合，完全な最近傍検索は必要ではなく，むしろ高速な近似的最近傍検索のほうが望ましい．本稿では，1次元自己組織化マップを用いた，高速な近似的最近傍検索の手法を提案し，提案した手法の有効性を類似画像検索と文書検索という2種類の実験により評価する．最近傍検索を行なう際の一番のボトルネックは，2次記憶上のデータへのアクセスであるが，提案する手法は，次元数がきわめて多い場合でも効率的にディスク・アクセスを行なうことができるという利点を持っている．