圧縮とLLMは同じ問題を解く
原題: Compression is prediction
なぜ重要か
圧縮理論とLLMの数理的同一性を平易に解説する試みは、AI・情報理論両分野の技術者の理解促進に寄与し得る。
ngrokのDeveloper Educator Annie Sextonが2026年8月11日付のブログ記事で、データ圧縮と大規模言語モデル（LLM）が本質的に同一の問題を解いているという考え方を解説した。記事は約3,739語で、ランレングス符号化などの基本的な圧縮技術からgzip・Brotliといった実用ツール、そしてLLMとの深い関係性までを段階的に説明している。
ngrokの公式ブログに掲載された本記事は、データ圧縮の仕組みを基礎から解説しつつ、その根底にある原理がLLMと共通していることを示す技術解説記事である。
著者のAnnie Sextonは、まずminification（ミニフィケーション）と「真の圧縮」の違いを説明する。minificationはコードから機械が不要とする構文を取り除くだけであり、元の156文字のJavaScriptコードを62文字（約60%削減）に圧縮できるが、データ圧縮の分野では一般的に取り上げられない。
一方、「真の圧縮」はデータの冗長性（redundancy）を利用する。記事ではランレングス符号化（run-length encoding）を例に挙げ、「AAAAAAAAABBBBCCDAAADDDDDDDDD」という28文字・224ビットの文字列を「A9B4C2D1A3D9」という12文字・96ビット（57%削減）に変換できることを示している。
さらに記事は、gzipやBrotliのような実際の圧縮ツールが複数の手法を組み合わせてデータを縮小することに言及し、圧縮とLLMがともに「予測（prediction）」という共通の本質を持つという議論へと展開している。圧縮アルゴリズムは次に来るデータを予測することで冗長性を除去し、LLMは次のトークンを予測することで文章を生成する——この二つは同じ数理的基盤の上に成り立っているという主張が記事の核心となっている。
記事はngrokのAI GatewayやLLMの量子化に関する関連コンテンツとともに公開されており、開発者向けの技術教育コンテンツとして位置づけられている。