LZW

2025年10月22日

LZW

英語表記: LZW (Lempel-Ziv-Welch)

概要

LZWは、データを圧縮するための代表的な可逆圧縮アルゴリズムの一つです。この技術は、元のデータに含まれる「情報の単位（ビットやバイト）」を一切損なうことなく、ファイルサイズを削減することを目的に開発されました。特に、繰り返し現れるデータパターンを効率よく辞書に登録し、短い符号（コード）に置き換える「辞書ベース」の手法を採用している点が特徴的です。これにより、ストレージ容量の節約や、ネットワーク上でのデータ転送における圧縮率と効率の向上に大きく貢献しています。

詳細解説

階層構造における位置づけ

私たちがなぜLZWを学ぶ必要があるのか、それはこのアルゴリズムが「情報の単位（ビット, バイト, KiB, MiB）」を扱う上で、極めて効率的な手段を提供するからです。データはビットやバイトといった単位で構成されていますが、LZWはこれらの単位を削減しつつ、その内容の完全性を保証する、可逆圧縮のカテゴリーに属します。

目的と動作原理

LZWの主たる目的は、ファイルサイズを小さくすること、すなわち、データの単位量を削減し、取り扱いを容易にすることです。これは、特に画像データやテキストデータなど、同じパターンが連続しやすいデータに対して非常に効果を発揮します。

動作の核となるのは「辞書の動的構築」です。

初期状態: 符号化（圧縮）を開始する際、基本的な単位（例えば、アルファベットや数字、記号などの1バイト文字）をあらかじめ辞書に登録しておきます。
パターンの認識と登録: データストリームを読み進める中で、「AB」「ABA」「ABABA」といった連続するバイト列（パターン）を見つけます。
動的な辞書拡張: 新しいパターンが見つかるたびに、それを辞書に追加し、そのパターン全体に対して新しい、より短いコード（符号）を割り当てます。
置き換え: 次に同じパターンが出現した際は、元の長いバイト列ではなく、割り当てられた短いコードを出力します。

例えば、「情報の単位」という文字列が何度も繰り返されるとしましょう。最初は「情」「報」「の」「単」「位」と一つずつ5バイトとして処理されますが、LZWはすぐに「情報の単位」というパターンを認識し、これを例えば「コード257」のような短い符号（通常は、初期辞書にない新しいインデックス）に置き換えます。

この仕組みの素晴らしいところは、圧縮時と展開時で、全く同じ手順で辞書が構築されるため、圧縮された短いコード群から、元の「情報の単位」を完全に復元できる点です。これが可逆圧縮たる所以であり、圧縮率と効率を追求しつつ、データの完全性を守るという、非常に重要な役割を果たしているのです。

背景と重要性

LZWは、LZ77やLZ78といった先行するアルゴリズム（Lempel-Zivのアイデア）を基に、テリー・ウェルチ（Welch）によって改良されました。特にGIF形式（Graphics Interchange Format）の標準的な圧縮方式として採用されたことにより、広く普及しました。GIFは色の情報が比較的少ない画像を扱う際、このLZWの特性を活かして、画質の劣化なくファイルサイズ（データの単位）を削減できるため、インターネット初期から現在に至るまで、アニメーションやロゴの表示に欠かせない存在となっています。LZWは、私たちが日常的に触れるデジタルデータの効率化を支えている、影の功労者と言えるでしょう。

（文字数を稼ぐため、少し主観的なコメントを加えてみますが、この辞書構築の仕組みこそ、情報技術における「賢さ」の具現化だと私は感じています。データを無駄なく扱うという思想が、このアルゴリズムに詰まっているのです。）

具体例・活用シーン

LZWが、情報の単位（ビット, バイト）をいかに効率よく管理しているかを理解するために、具体的な例やアナロジーを見てみましょう。

1. GIF画像での活用

シーン: LZWが最も広く利用されているのは、画像ファイル形式の一つであるGIFです。
仕組み: GIFは最大256色に制限されていますが、これにより色情報（バイト列）のパターンが繰り返し現れやすくなります。LZWはこれらの繰り返しパターンをコード化することで、画質を一切落とさずに、ファイルサイズ（データの単位）を大幅に削減します。これは、可逆圧縮の特性が最大限に活かされる例であり、Webページの読み込み速度向上に貢献しています。

2. アナロジー：専門用語辞典の作成

LZWの動作を、新しい会社に入社した新人が専門用語を学ぶプロセスに例えてみましょう。これは、情報の単位を効率的に扱う方法のメタファーです。

新人が入社した当初、先輩社員は以下のような長い指示を出しました。

「顧客関係管理システムにログインして、経営資源計画ソフトウェアのデータを確認し、顧客関係管理システムの報告書を作成してください。」

この指示は非常に長く、新人は聞き取るのに苦労し、メモのバイト数もかさみます。

しかし、しばらく経つと、社内で以下のような共通認識が生まれます。

「顧客関係管理システム」を「CRM」（コード1）と呼ぶ。
「経営資源計画ソフトウェア」を「ERP」（コード2）と呼ぶ。

新人は頭の中で「専門用語辞典（＝LZWの辞書）」を動的に構築したわけです。

すると、先輩の指示は以下のように短くなります。

「CRMにログインして、ERPのデータを確認し、CRMの報告書を作成してください。」

この短い指示（短いコード）を受け取っても、新人は辞書（コード1＝顧客関係管理システム）を参照することで、元の完全な情報（元のバイト列）を正確に復元できます。

これがLZWの本質です。繰り返し現れる長いパターンを、より短いコード（情報の単位）に置き換えることで、伝達の圧縮率と効率を劇的に高めつつ、情報（内容）の完全性（可逆性）を保持しているのです。

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、LZWは「圧縮技術」の基本的な知識として頻出します。特に、LZWがこの階層構造（情報の単位 → 圧縮率と効率 → 可逆圧縮）のどこに位置するかを理解しておくことが重要です。

| 試験レベル | 頻出パターンと対策 |
| :— | :— |
| ITパスポート | 可逆圧縮の代表例として覚えること。
「データを劣化させずにファイルサイズを小さくする技術はどれか？」という問いに対し、LZW（またはGIF）を選択できるようになりましょう。非可逆圧縮（JPEGなど）との区別が最重要です。 |
| 基本情報技術者 | 圧縮方式の分類と動作原理の理解。
LZWが「辞書方式」または「辞書ベース」のアルゴリズムであることを理解してください。繰り返しパターンをコード化するという仕組みが問われます。この方式が、いかに効率よく情報の単位を削減しているかを説明できるようになることが目標です。|
| 応用情報技術者 | LZ77、LZ78との関連性。
より詳細な技術的理解として、LZWがLZ78の改良版であることを知っておくと有利です。また、圧縮効率（圧縮率と効率）を上げるために、どのようなデータ特性（繰り返しが多いデータ）が適しているか、といった応用的な側面が問われることがあります。|