【真面目版】パターンマッチング方式とは？仕組み・例・メリットを初心者向けにわかりやすく解説

はじめに

この記事では、パターンマッチング方式の基本的な考え方から、私たちの日常生活でどのように使われているのかまで、わかりやすく解説していきます。

パターンマッチングの基本的な考え方

たとえば、鍵と鍵穴の関係を思い浮かべてみてください。鍵穴には特定の形をした鍵しか入りません。鍵を差し込んだとき、その溝の形が鍵穴の内部構造と一致すれば開錠できます。パターンマッチングも、これとまったく同じ発想です。コンピュータの中に「お手本」となるデータをあらかじめ登録しておき、新しく入ってきたデータがそのお手本とどれくらい似ているかを計算して判定します。

もう少し具体的にいえば、パターンマッチングは大きく分けて次の3つのステップで動いています。

まず第1ステップは「パターンの登録」です。照合の基準となるデータをあらかじめシステムに保存しておきます。顔認証であれば自分の顔写真、ウイルス対策ソフトであればウイルスの特徴的なコードがこれにあたります。

次に第2ステップとして「入力データの取得」があります。カメラで撮影した顔の画像や、受信したメールの文面、スキャンされた指紋の画像など、判定の対象となるデータを取り込みます。

最後に第3ステップとして「照合と判定」を行います。登録されたパターンと入力データを比較し、どの程度一致しているかをスコア化します。そのスコアがあらかじめ決められた基準（しきい値）を超えていれば「一致」、超えていなければ「不一致」と判断されるわけです。

私たちの生活に溶け込むパターンマッチング

まず身近な例として、スマートフォンの顔認証・指紋認証があります。最初に自分の顔や指紋を登録し、ロック解除のたびにカメラやセンサーが取得したデータと照合しています。髪型が少し変わったり、指が乾燥していたりしても認証が通るのは、「完全一致」ではなく「ある程度の類似性」で判定しているからです。

次に、迷惑メールフィルターもパターンマッチングの代表例です。過去に迷惑メールと判定されたメールの特徴（特定のキーワード、送信元のパターン、文章構造など）をお手本として登録しておき、新しく届いたメールがそのパターンに該当するかどうかを自動的にチェックしています。

さらに、セキュリティソフトのウイルス検知にもパターンマッチングが使われています。既知のウイルスやマルウェアのコードの特徴（シグネチャと呼ばれます）をデータベースに蓄積しておき、パソコンに入ってくるファイルをそのデータベースと照合することで、危険なファイルを検出しています。

このほかにも、文字認識（OCR）で手書き文字を読み取ったり、音声アシスタントが声を聞き取ったり、工場の検品ラインで不良品を発見したりと、パターンマッチング方式は幅広い分野で応用されています。

パターンマッチング方式のメリットと限界

「お手本と比べて似ているかどうか」というわかりやすいロジックで動くため、なぜその判定結果になったのかを説明しやすいという特徴があります。これは、セキュリティや医療など「判断の根拠が求められる分野」では非常に重要なポイントです。また、処理速度が比較的速いことも大きな強みです。

一方で、限界もあります。最も大きな課題は「お手本にないパターンには対応できない」ということです。たとえばウイルス検知の場合、データベースに登録されていない全く新しいウイルスが出現すると、パターンマッチングだけでは検出できません。迷惑メールフィルターも、これまでにない巧妙な手口で書かれたメールはすり抜けてしまうことがあります。

また、お手本のデータベースが大きくなればなるほど、照合に時間がかかるようになるという問題もあります。数百万、数千万のパターンと一つひとつ照合していては、リアルタイムの処理が難しくなる場面も出てきます。

おわりに

パターンマッチング方式は、「お手本と照らし合わせて一致を判定する」という非常にシンプルな原理に基づいた技術です。しかし、そのシンプルさゆえに応用範囲が広く、私たちの生活のあらゆる場面を支えています。スマートフォンのロック解除からサイバーセキュリティまで、見えないところで日々働いているこの技術。

※なお、近年の顔認証ではAI（深層学習）がメインとなっており、単純なパターンマッチングではなく顔の3D特徴を学習して比較しています。ただし、指紋認証やウイルス検知など多くの分野では、今でも純粋なパターンマッチング方式が活躍中です。基本的な「登録したお手本と比較する」という考え方は共通しています。