大規模なデータから，与えられたデータに類似するものを発見する方法は，種々の応用を有する基礎技術の１つです．一方で，データが多様で大規模な場合，高速に類似するものを見つけることは難しい問題です．この展示では，データの構造化と探索法とに焦点を絞り，文書，画像，音声のような様々な大規模データから，与えられたデータに類似するものを高速に発見する技術をご紹介します．データから構築した近傍グラフを索引とし，このグラフを貪欲探索法を用いて探索する提案法は，(1) 高速性，(2) 精度保証可能，(3) 多様なデータ種に適用可能な汎用性，(4) 探索結果の可視化という特徴を有する方法です．