東京大学と日立製作所は、ビッグデータ解析の基盤となるデータベースシステムの消費電力を大幅に削減する技術を共同開発中である。東京大学 生産技術研究所 教授の喜連川優氏らの研究室が開発した「非順序型実行原理」データベースで、消費電力を1/100倍以下にする。非順序実行型では従来手法の1000倍といった高い処理能力を得られることが特徴。両者は、今回の開発で、処理能力と消費電力を使用状況などに応じて最適化する手法を確立し、「データ資本主義」社会(日本経済新聞電子版の有料会員向け記事「ビッグデータ資本主義(上)個人情報『新たな資源』」)の持続可能性を確保する。

 非順序実行型は、ビッグデータにアクセスする際に威力を発揮する(ITproの記事「「“1000倍高速”なら世界は変わる」~喜連川優氏・東京大学生産技術研究所教授、国立情報学研究所所長」)。解析システムが必要とするすべてのデータをデータベースにまとめて通知しておき、データベース側で最適なアクセス順序をスケジューリングする。解析システムには処理順とは無関係(非順序)にデータが戻されるが、プロセッサーやストレージの利用効率を高められるために、1000倍といった高速処理が可能になる。既存の順序型では、解析システムの処理順にデータベースへデータを要求している。非順序型を既に日立製作所は実用化しており、災害予測や小売業、金融業などで実績がある。