圧縮率

2025年10月17日

圧縮率

英語表記: Compression Rate

概要

圧縮率とは、私たちが日々扱うデジタルデータが、圧縮処理によって元のデータ容量に対してどれだけサイズが削減されたかを定量的に示す「圧縮指標」の一つです。これは、情報の単位（ビットやバイト）の効率性を測る上で非常に重要な数値であり、圧縮技術の性能を評価する際の基本となります。この指標が高いほど、ストレージ容量の節約やデータ転送時間の短縮といった「圧縮率と効率」の恩恵を大きく受けられることになります。

詳細解説

圧縮率（Compression Rate）は、データの扱いに深く関わる情報の単位（ビット, バイト, KiB, MiB）の効率を追求するために不可欠な概念です。具体的には、元のデータサイズと圧縮後のデータサイズの比較を通じて算出されます。

IT分野において、「圧縮率」の表現方法には主に二つのパターンがあります。一つは削減された容量をパーセンテージ（%）で示す方法（削減率）、もう一つは元のサイズと圧縮後のサイズの比率で示す方法（圧縮比）です。資格試験では特にこの違いが問われることがあるため、注意が必要です。

1. 削減率としての圧縮率

これは、データ容量がどれだけ減ったかを百分率で示すものです。
$$
\text{削減率} (\%) = \frac{\text{元のデータサイズ} – \text{圧縮後のデータサイズ}}{\text{元のデータサイズ}} \times 100
$$
例えば、100MiBのファイルを20MiBに圧縮した場合、削減率は (100 – 20) / 100 = 0.8、つまり80%となります。これは「80%の容量を節約できた」という意味です。

2. 圧縮比としての圧縮率

ITの現場や技術文書では、元のサイズが圧縮後のサイズの何倍になったかを示す「圧縮比」がよく用いられます。
$$
\text{圧縮比} = \frac{\text{元のデータサイズ}}{\text{圧縮後のデータサイズ}}
$$
上記の例では、100MiB / 20MiB = 5 となり、「5対1（5:1）の圧縮比」と表現されます。この数値が大きいほど、圧縮効率が高いことを示します。

圧縮率の目的と仕組み

なぜ圧縮が必要なのでしょうか？それは、私たちが扱うデータには「冗長性（Redundancy）」、つまり繰り返しや無駄な情報が多く含まれているからです。テキストファイルであれば同じ単語の繰り返し、画像ファイルであれば隣接するピクセルの色の類似性などがこれにあたります。

圧縮アルゴリズムは、この冗長性を特定し、より短い符号（コード）に置き換えることで、データ単位（バイト数）を削減します。この削減の結果を定量化するのが圧縮率です。

この指標（圧縮指標）は、特に大容量のデータ（ギガバイトやテラバイト単位）を扱う際に、ストレージコストやネットワーク帯域幅の節約に直結するため、非常に重要な性能評価基準となります。もし圧縮率が低ければ、その圧縮技術を選定する意味が薄れてしまうため、開発者は常に高い圧縮率と、速い処理速度の両立を目指しているのです。これは技術者にとって永遠の課題であり、非常に面白い分野だと私は感じています。

具体例・活用シーン

圧縮率を理解することは、データの「圧縮率と効率」を実感するために役立ちます。

デジタルカメラの画像保存:
- デジタルカメラで撮影されたRAWデータ（非圧縮）が20MBだったとします。
- これをJPEG形式（非可逆圧縮）で保存し、サイズが2MBになったとしましょう。
- この場合の圧縮比は 20MB / 2MB = 10:1 です。
- 削減率としての圧縮率は (20 – 2) / 20 = 0.9、つまり90%の容量削減に成功したことになります。
ファイル転送の効率化:
- もしあなたが1GBのプレゼンテーションファイルを遠隔地の同僚に送る必要がある場合、そのまま送るとネットワークに大きな負荷がかかります。
- これをZIP形式で圧縮し、200MBになったとします（圧縮率80%）。
- これにより、転送するデータの単位（バイト数）が1/5に減るため、理論上、転送時間も約1/5に短縮されます。この効率の向上が、圧縮率という「圧縮指標」の最大の恩恵です。
【アナログロジー】お土産のパッキング名人
出張先でたくさんのお土産（データ）を買い込み、大きなトランク（元のデータサイズ）がパンパンになってしまいました。元のデータサイズは100%です。
ここで登場するのが「パッキングの達人」（圧縮アルゴリズム）です。達人は、箱から中身を取り出し、衣類を丸め、空間の無駄（冗長性）を徹底的に排除しました。
その結果、トランクの中身が半分以下の小さなカバン（圧縮後のデータサイズ）に収まったとします。
このとき、圧縮率が50%（削減率）または2:1（圧縮比）となります。この達人の手腕を数値で評価するための指標が圧縮率なのです。データの世界でも、いかに無駄なく情報を詰め込めるかが、「情報の単位」の効率性を決める重要なポイントになります。

資格試験向けチェックポイント

ITパスポート試験、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験において、圧縮率は「情報の単位（ビット, バイト, KiB, MiB）」の計算問題として頻出します。特に「圧縮率と効率」の文脈で、その定義と計算方法をしっかりと押さえておく必要があります。

定義の区別（最重要）:
- 「圧縮率」が削減された割合（%）を指すのか、「圧縮比」（例：4:1）を指すのか、設問の文脈を正確に読み取ることが重要です。特に基本情報技術者試験では、この用語の使い分けが問われます。
基礎計算問題:
- 「元のデータが$A$バイト、圧縮後が$B$バイトのとき、圧縮比を求めよ」「削減率を求めよ」といった基本的な四則演算能力を試す問題が頻出します。単位（MiBやGiB）が混在していても計算できるように訓練しておきましょう。
- 例: 40MiBの動画を圧縮し、圧縮比が5:1になった場合、圧縮後のデータサイズは何MiBか？（答え: 8MiB）
圧縮方式との関連:
- 圧縮率が高いのは、一般的に「非可逆圧縮」（例：JPEG、MP3）であり、画質や音質の劣化（情報損失）と引き換えに高い効率（圧縮率と効率）を実現します。一方、「可逆圧縮」（例：ZIP、PNG）は情報損失がない代わりに、圧縮率が非可逆圧縮ほど高くならない、というトレードオフの理解が求められます。
効率改善の指標:
- 圧縮率の向上は、ストレージ費用や通信コストの削減という経営的な効率改善に直結します。なぜ圧縮率という「圧縮指標」が必要なのか、その目的を理解しておくと、応用問題にも対応できます。