近年，インターネットの普及とともに，個人でWWW(WorldWideWeb)を代表とするネットワーク上の大量の電子データやデータベースが取り扱えるようになり，膨大なテキストデータの中から必要な情報を取り出す機会が増加している．しかし，このようなデータの増加は必要な情報の抽出を困難とする原因となる．この状況を反映し，情報検索，情報フィルタリングや文書クラスタリング等の技術に関する研究開発が盛んに進められている．情報検索システムの中でよく使われている検索モデルに，ベクトル空間モデル\cite{salton}がある．ベクトル空間モデルは，文書と検索要求を多次元空間ベクトルとして表現する方法である．基本的には，文書集合から索引語とするタームを取り出し，タームの頻度などの統計的な情報により，文書ベクトルを表現する．この際，タームに重みを加えることにより，文書全体に対するタームの特徴を目立たせることが可能である．この重みを計算するために，IDF(InverseDocumentFreqency)\cite{chisholm}などの重みづけ方法が数多く提案されている．また，文書と検索要求を比較する類似度の尺度として，内積や余弦(cosine)がよく用いられている．この類似度計算により，類似度の高いものからランクづけを行い，ユーザに表示することができることもベクトル空間モデルの特徴のひとつである．ベクトル空間モデルを用いた検索システムを新聞記事などの大量の文書データに対して適用した場合，文書データ全体に存在するタームの数が非常に多くなるため，文書ベクトルは高い次元を持つようになる．しかし，ひとつの文書データに存在するタームの数は文書データ全体のターム数に比べると非常に少なく，文書ベクトルは要素に0の多い，スパースなベクトルになる．このような文書ベクトルを用いて類似度を計算する際には，検索時間の増加や文書ベクトルを保存するために必要なメモリの量が大きな問題となる．このため，単語の意味や共起関係などの情報を用いたり，ベクトル空間の構造を利用してベクトルの次元を圧縮する研究が盛んに行われている．このようなベクトルの次元圧縮技術には，統計的なパターン認識技術や線形代数を用いた手法などが用いられている\cite{Kolda}\cite{Faloutsos}．この中で，最も代表的な手法として，LSI(LatentSemanticIndexing)がある\cite{Deerwester}\cite{Dumais}．この手法は，文書・単語行列を特異値分解を用いて，低いランクの近似的な行列を求めるものであり，これを用いた検索システムは，次元圧縮を行わない検索モデルと比較して一般的に良い性能を示す．しかし，特異値分解に必要な計算量が大きいために，検索モデルを構築する時間が非常に長いことが問題となっている．上記の問題を解決するベクトル空間モデルの次元圧縮手法に，ランダム・プロジェクション\cite{Arriaga}が存在する．ランダム・プロジェクションは，あらかじめ指定した数のベクトルとの内積を計算することで次元圧縮を行う手法である．これまでに報告されているランダム・プロジェクションを用いた研究には，VLSI(VeryLarge-ScaleIntegratedcircuit)の設計問題への利用\cite{Vempala}や次元圧縮後の行列の特性を理論的に述べたものがある\cite{Papadimitriou}\cite{Arriaga}．しかし，これらの文献では，ランダム・プロジェクションの理論的な特性は示されているものの，情報検索における具体的な実験結果は報告されていない．そのため，情報検索に対するランダム・プロジェクションの有効性に疑問が残る．我々は，ランダム・プロジェクションを用いた情報検索モデルを構築し，評価用テストコレクションであるMEDLINEを利用した検索実験を行った．この検索実験より，情報検索における次元圧縮手法として，ランダム・プロジェクションが有効であることを示す．また，ランダム・プロジェクションを行う際にあらかじめ指定するベクトルとして，文書の内容を表す概念ベクトル\cite{Dhillon}の利用を提案する．概念ベクトルは文書の内容が似ているベクトル集合の重心で，この概念ベクトルを得る際，高次元でスパースな文書データ集合を高速にクラスタリングすることができる球面$k$平均アルゴリズム\cite{Dhillon}を用いる．これにより，文書集合を自動的にクラスタリングできるだけでなく，ランダム・プロジェクションに必要な概念ベクトルも同時に得ることができる．この概念ベクトルをランダム・プロジェクションで用いることにより，任意のベクトルを用いた検索性能と比較して，検索性能が改善されていることを示し，概念ベクトルを利用した次元圧縮の有効性を示す．