ウェブを支配する古豪：JPEGはなぜ古いのに最強なのか？🤔🌐💾 #JPEG #画像形式 #Web技術　#GifがらJpegへ_平成IT史ざっくり解説

6月 18, 2025

ウェブを支配する古豪：JPEGはなぜ古いのに最強なのか？🤔🌐💾 #JPEG #画像形式 #Web技術

〜技術進化の波に乗り、それでも譲らぬ互換性の玉座〜

本書の目的と構成

本書は、World Wide Web（以下、Web）黎明期から現在に至るまで、主要な画像フォーマットとして君臨し続けるJPEGの歴史、技術的特徴、そして後継フォーマットとの競争の軌跡を多角的に分析することを目的としています。単に技術仕様を解説するだけでなく、標準化プロセス、特許問題、市場におけるエコシステムの力学、さらには人間の知覚といった多様な視点から、なぜJPEGが長期にわたりその支配的な地位を維持しているのかを探求します。この壮大な探求の旅を、本書は四部構成でご案内します。第一部では、JPEGが誕生する以前の画像フォーマットの歴史から紐解き、GIFとの競争や初期のWebブラウザとの関係を通して、JPEGがどのようにして事実上の標準としての地位を確立していったのかを解説します。第二部では、JPEGのコアとなる技術に深く分け入り、その後継を目指して登場した様々なフォーマット（JPEG 2000、WebP、HEIC、AVIF、JPEG XLなど）の技術的な特徴を比較します。そして、なぜそれらがJPEGを完全に置き換えることができなかったのか、技術的な優位性だけでは説明できない普及の壁について考察します。補足資料では、本編では触れられなかった詳細なデータや、議論をさらに深めるための様々な視点を提供します。登場人物の紹介や年表、さらにはこのテーマに関するユーモラスな試みや、読者の皆様からのリアルな反応なども含みます。巻末資料では、本書で参照した文献や推薦図書、そして本文中で登場する専門用語を分かりやすく解説した用語索引などを掲載し、読者の理解を助けることを目指します。技術の進化の速さに目を奪われがちですが、時として古い技術が持つ「しぶとさ」には、その背景にある複雑な要因が隠されています。本書が、読者の皆様にとって、デジタル画像の裏側で繰り広げられるドラマを知り、技術と社会の関係性について考える一助となれば幸いです。どうぞ、最後までお付き合いください。

要約

この記事は、約30年間にわたりWebの主要な画像形式であり続けているJPEGが、なぜ技術的に優位とされるWebPやAVIF、JPEG XLなどの後継フォーマットが登場してもなお、その支配的な地位を維持しているのかを考察するものです。 JPEGが普及した背景には、競合するGIF形式が抱えた特許問題に加え、写真画像のファイルサイズを大幅に削減できる非可逆圧縮技術（特にDCT）の有効性、そして何よりも多数の関係者によって合意形成された「文書化された標準」であることの重要性があったと指摘しています。JPEGの「優雅な劣化」という特性は、低帯域幅環境のWebと特に相性が良かったのです。 JPEG自身もForgent Networksによる特許主張という危機に直面しましたが、これを乗り越えました。その後、JPEG 2000、WebP、HEIC、AVIF、そして技術的に高い評価を得ているJPEG XLなどが次々と登場しましたが、いずれもJPEGが持つ広範な互換性や強固なエコシステムという壁を破れずにいます。GoogleによるWebPの推進やJPEG XLのサポート停止といった企業の戦略、新しい形式の複雑さ、依然として存在する互換性問題などが、技術的な優位性だけでは市場を覆せない現実を示しているのです。記事後半では、従来のピクセルベースの評価ではなく、人間の知覚や画像の内容理解に基づいた「人間中心の圧縮」という新しい圧縮アプローチの研究に触れ、将来的な画像技術の革新の可能性を示唆します。結論として、JPEGのWebにおける支配は、その技術仕様だけでなく、標準化による信頼性、圧倒的な互換性、そして既存システムの慣性という非技術的な要因に強く支えられており、新しい技術がこれを覆すことの難しさを示しているのです。

登場人物紹介

本レポートで画像フォーマットの歴史と進化に関わる主な人物をご紹介します。

スティーブ・ウィルハイト (Steve Wilhite)

画像フォーマットGIFの生みの親。CompuServeの従業員として1987年にGIFを開発しました。その功績は大きいものの、GIFの読み方（「ギフ」か「ジフ」か）を巡る議論で、本人は強く「ジフ（JIF）」と主張したことでも知られます。2022年に逝去されました。
ウィリアム・B・ペネベイカー (William B. Pennebaker)

IBMの従業員であり、JPEG標準の策定に関わった主要人物の一人。JPEGの技術的な基盤となる特許の多くを、同僚のジョーン・ミッチェルと共に開発・出願しました。OS/2でのJPEGサポート実装にも関わっています。
ジョーン・L・ミッチェル (Joan L. Mitchell)

同じくIBMの従業員で、ウィリアム・ペネベイカーと共にJPEG標準化と関連特許開発に貢献しました。ペネベイカーとミッチェルは、共著でJPEGに関する技術書『JPEG: Static Image Data Compression Standard』を執筆し、その詳細な仕様を広く知らしめました。
ジェイ・ピーターソン (Jay Peterson)

Forgent NetworksのCEOを務めた人物。同社がCompression Labsを買収し、JPEG関連の特許を取得した際に、その特許を用いて多くの企業からライセンス料を徴収しようとしました。彼はその特許取得を「宝くじのようだ」と語ったと報じられています。
フィル・カッツ (Phil Katz)

DEFLATE圧縮形式とZIPファイルフォーマットの作成者。PNG形式が特許フリーな圧縮形式としてDEFLATEを採用した際に、その技術が貢献した形で本レポートに登場します。彼の人生は短いながらもインターネット技術に大きな影響を与えました。
クロード・シャノン (Claude Shannon)

情報理論の父と呼ばれる数学者。エントロピーなどの概念を提唱し、データ圧縮の理論的な限界に関する基礎を築きました。本レポート後半の「人間中心の圧縮」研究において、人間の言語を用いた圧縮実験という形で、彼の研究手法がインスピレーション元として参照されています。
アシュトシュ・ボウン (Ashutosh Baoun)、イレーナ・ファン (Irena Fan)、ソーハム・ムカルジー (Soham Mukherjee)、ショーン・ヤン (Sean Yang)

スタンフォード大学の研究室で、人間による画像再構築実験（「人間中心の圧縮」研究の一部）に参加した地元の高校生インターンたち。彼らの貢献が研究の成功につながり、スタンフォード大学でSTEM分野に人文科学（SHTEM）を加えた高校生向けインターンシッププログラムが生まれるきっかけとなりました。
イリーナ・アイライザー (Irina Iriser)

本レポートでJPEGの劣化を示すために使用されている、美しい松林の写真を提供した人物。
ジム・バンコフスキー (Jim Bankoski)

Googleのエンジニア。Google ChromeからJPEG XLのサポートが削除された判断に関与した一人として、コメント欄でその名前が挙げられ、議論の対象となっています。

第一部 JPEGの誕生とウェブの黎明期

第1章画像フォーマット前史：ウェブ以前の世界

インターネットが今のように画像で溢れかえるずっと前、コンピュータ上で画像を扱うこと自体が一つの大きな課題でした。初期のコンピュータは能力が限られており、画像を保存したり表示したりするためには、非常に効率的な方法が必要でした。初めての画像フォーマットは、シンプルさが重視されました。Bitmap（BMP）のような形式は、画像の各ピクセル（点）の色情報をそのまま記録するものでした。これは非常にシンプルで分かりやすい方法ですが、色数が多い画像や解像度が高い画像では、ファイルサイズが膨大になってしまうという欠点がありました。💾😱 例えば、1024x768ピクセルのフルカラー（約1600万色）画像をBMPで保存しようとすると、単純計算でも約2.3MBになります。これは現代の感覚では大したことがないように思えるかもしれませんが、1980年代〜90年代初頭のコンピュータ環境やストレージ容量、そして特に通信速度を考えると、このサイズは非常に「重い」ものでした。フロッピーディスクの容量が1.44MBだった時代には、たった1枚の画像を保存するのにも苦労するレベルだったのです。このファイルサイズの壁を破るために、様々な「圧縮」技術が研究され始めます。圧縮とは、データの冗長性（繰り返しのパターンなど）を取り除くことで、元データの内容を保ったままファイルサイズを小さくする技術です。この圧縮技術こそが、その後の画像フォーマットの進化において、そしてJPEGの成功において、極めて重要な役割を果たすことになるのです。黎明期の画像フォーマットは、特定のハードウェアやソフトウェアに紐づいた独自の形式も多く存在しましたが、次第に異なる環境でも画像をやり取りできる汎用的なフォーマットが求められるようになります。そんな中、Webの登場を前にして、ある画像フォーマットが一定の成功を収めることになります。それが、次の章で詳しくご紹介するGIFです。

コラム：遠い昔、画像は貴重だった

筆者が初めてパソコンに触れたのは、Windows 95が登場するよりも前のことです。当時の画像ファイルといえば、せいぜい数十色を使ったイラストか、解像度の低い写真くらいでした。大きな画像ファイルは、読み込みに時間がかかるだけでなく、ストレージをあっという間に占有してしまうため、非常に貴重品扱いだったのを覚えています。BMP形式のフルカラー画像を扱えるマシンは高性能とされていましたね。画像ファイル1枚を友達と共有するために、わざわざ圧縮ソフトでZIP形式などにまとめてからフロッピーディスクで渡したり。今のようにスマホで気軽に写真を撮って、そのままSNSにアップできるなんて、当時はSFの世界でした。技術の進歩って本当にすごいものです。しみじみ。

第2章 GIFの勃興と特許問題の影

コンピュータ通信の商用オンラインサービスプロバイダとして、1980年代に大きな力を持っていたCompuServeは、自社サービス内で画像を効率的に扱うためのフォーマットを必要としていました。そこで開発されたのが、1987年に発表されたGIF（Graphics Interchange Format）です。👨‍💻✨ GIFは、当時広く使われ始めていたLZW（Lempel–Ziv–Welch）というデータ圧縮アルゴリズムを採用していました。LZW 圧縮はロスレス圧縮、つまり元データを完全に復元できる方式です。これにより、イラストやロゴ、図形など、色がはっきり分かれた画像を劣化させることなく、BMPよりも大幅にファイルサイズを小さくすることができました。🚀 また、GIFの大きな特徴として、最大256色しか扱えないというパレット形式（使用する色を事前にリストアップし、各ピクセルはそのリストのどの色を使うかを示す）を採用した点が挙げられます。写真のような多くの色が含まれる画像には不向きでしたが、色数が少ない画像では高い圧縮率を発揮しました。さらに、1989年には、複数の画像をファイルに含めることで簡単なアニメーションを実現する機能（俗に言うGIFアニメ）が追加され、これは後にWeb上で爆発的に流行することになります。 CompuServeは自社サービスでGIFを積極的に利用し、当時のパソコン通信環境では非常に効率的な画像フォーマットとして広く普及しました。文字通り「事実上の標準（De Facto Standard）」としての地位を確立したと言えるでしょう。しかし、このGIFの成功には、後に大きな影が差すことになります。それは、採用されているLZW 圧縮アルゴリズムに関する特許問題でした。1994年、Unisys社がこのLZWに関する特許を所有しており、GIFを生成するソフトウェア開発者や、場合によってはGIF画像をWebサイトに掲載している個人に対しても、ライセンス料を請求し始めたのです。💸😨 この特許問題は、GIFの普及に水を差すことになります。自由に使える代替となる画像フォーマットへのニーズが高まり、これが後のPNG誕生の大きなきっかけとなるのです。そして、この特許の呪縛がなかったことが、ライバルであるJPEGの優位性を高める一因ともなりました。

コラム：初めてのGIFアニメに衝撃を受けた話

筆者が初めて「インターネット」に触れたのは、まだ回線がダイヤルアップ接続で、接続音を聞きながら接続が確立するのを待っていた時代です。テキスト中心のWebサイトが多かった中で、突如として現れるGIFアニメーションには心を奪われました。「うわ、画像が動いてる！」と、それはもう未来を見ているような感覚でした。ホームページの片隅でチカチカ点滅するバナー、回る地球儀、踊るキャラクター…。今見ると低品質で目がチカチカするものばかりですが、当時はどれもこれも新しく、無限の可能性を感じさせてくれました。あの頃のWebは、良くも悪くも混沌としていて、手作り感満載の宝箱のような楽しさがありましたね。その楽しさを支えていたのが、GIFアニメだったのかもしれません。

第3章 JPEGの誕生：標準化への道

GIFがその特許問題に揺れる一方、写真のような多色画像のための新しい標準画像フォーマットを策定する動きも進んでいました。これが、後にWebの盟主となるJPEG（Joint Photographic Experts Group）形式です。🎨📸 JPEGという名称は、このフォーマットを開発するために結成された国際的な専門家グループの名称そのものです。ISO（国際標準化機構）とIEC（国際電気標準会議）という二つの主要な標準化団体が共同で立ち上げたグループであり、ここがGIFとは決定的に異なる点です。GIFが特定の企業（CompuServe）が開発した「事実上の標準（De Facto Standard）」だったのに対し、JPEGは最初から国際的な合意形成に基づいた「公的な標準」を目指して開発されました。🤝🌍 JPEGグループには、様々な分野の企業や研究機関が参加していました。例えば、コンピュータやソフトウェアの巨人であるIBM、カメラやプリンターメーカーのCanon、通信会社のAT&Tなどです。これらの参加者は、それぞれ異なるニーズを持っていました。例えば、Canonは高画質な写真データの保存と印刷に適した形式を求め、AT&Tは通信回線で効率的に画像を送信できる形式を求めていたでしょう。これらの多様な利害関係者の意見を取り入れながら、約5年の歳月をかけて開発が進められ、1992年にJPEG形式は正式な国際標準として公開されました。この標準化プロセスは、単に技術仕様を決めるだけでなく、参加者間の合意を形成し、その仕様の正当性と普及に向けた基盤を築く上で極めて重要な意味を持ちました。 IBMのウィリアム・ペネベイカー氏とジョーン・ミッチェル氏は、この標準化の中心的な役割を果たし、JPEGの基礎となる技術に関する特許を多数出願しました。（これらの特許が後に別の特許問題を引き起こすことになるのですが、それはまた別の章で詳しく触れます。） JPEGが目指したのは、写真のようなフルカラー画像を効率的に圧縮することでした。そのためには、ロスレス圧縮では難しい大きな圧縮率を実現する必要があります。そこで採用されたのが、情報を一部失うことと引き換えに高い圧縮率を得る非可逆圧縮というアプローチです。この非可逆圧縮こそが、JPEGの技術的な核心となりますが、これについても次章以降で詳細を解説します。

コラム：標準化の難しさとおもしろさ

技術標準を決めるというのは、想像以上に大変なプロセスです。様々な企業がそれぞれの技術やビジネス上の思惑を持って集まるわけですから、意見の対立は日常茶飯事です。それでも、より多くの人に使われる「共通のルール」を作るためには、どこかで妥協し、合意を形成する必要があります。多数決で決まることもあれば、特定の有力なプレイヤーの意見が通りやすいこともあります。技術的な優位性だけではなく、政治的な駆け引きやロビー活動なども影響したり…。まるで小さな国際社会の縮図のようです。しかし、苦労して標準ができた時のインパクトは絶大です。世界中の誰もが同じルールで技術を開発し、製品を作ることができるようになるからです。JPEGの標準化は、まさにその成功例と言えるでしょう。

第4章ウェブとの出会い：MosaicとNetscape、そしてJPEGの普及

1990年代初頭、World Wide Webが静かにその姿を現し始めました。初期のWebは、主にテキストとハイパーリンクで構成されており、画像は限られた形でしか使われていませんでした。初の主流グラフィカルブラウザとされるNCSA Mosaicも、当初は画像をインライン（テキストと同じ行の中に表示する形式）で表示できるのはGIFファイルだけでした。📅🌐 しかし、Webが情報共有のプラットフォームとして急速に普及するにつれて、テキストだけでは伝えきれない情報を視覚的に表現したいというニーズが高まります。特に、写真や複雑なイラストをWebページに載せたいという要望が増えてきました。ここでJPEGの出番となります。 GIFは色数が256色に制限されていたため、写真のような滑らかなグラデーションを持つ画像には向きませんでした。一方、JPEGはフルカラーに対応しており、写真画像の圧縮に特化して設計されていました。これにより、写真集のようなWebサイトや、製品カタログに写真を表示するといったことが可能になりました。🖼️✨ 1995年、当時最も人気のあったWebブラウザの一つであるNetscape Navigatorが、JPEGのインライン表示をサポートしたことは、JPEGのWebにおける普及を決定的に加速させました。NetscapeはWeb技術の事実上の標準を牽引する存在であり、そのNetscapeがJPEGを採用したことで、他のブラウザも追随せざるを得なくなりました。 JPEGとWebブラウザの組み合わせは、非常に自然なものでした。特に、当時のインターネット接続の主流はモデムを使ったダイヤルアップ接続であり、回線速度は非常に遅かったのです（せいぜい数kbpsから数十kbps）。大きな画像ファイルは読み込みに時間がかかりすぎ、ユーザー体験を著しく損ないます。 JPEGの非可逆圧縮は、画質を多少犠牲にしてもファイルサイズを劇的に小さくできるため、遅い回線でも比較的短時間で画像を表示することを可能にしました。特に、プログレッシブJPEGという表示モードは、最初に画像全体を低解像度で表示し、データが読み込まれるにつれて徐々に詳細を追加していく方式であり、ユーザーは画像全体がすぐに何となく分かり、読み込み中に退屈せずに済んだため、当時のWeb環境に非常に適していました。このように、JPEGはGIFの特許問題や色数制限といった弱点を補い、Webの成長期に必要な写真画像の効率的な表示というニーズに見事に応えました。そして、主要ブラウザのサポートを得たことで、公的な標準であるだけでなく、「事実上の標準」としてもGIFに取って代わる存在となっていったのです。

コラム：ダイヤルアップ時代の画像表示体験

ダイヤルアップ接続、懐かしい響きです。電話回線を使ってインターネットに繋ぐあの音、覚えていますか？ピポパポ…ジャー…ガー…プー…。あの遅い回線でWebを見ていた頃、画像の読み込みは本当に一苦労でした。テキストが先に表示されて、画像の領域だけが空白になっていて、上からゆっくりと、まるでブラインドが降りてくるように画像が表示されていく様子は、多くの人が経験したことでしょう。プログレッシブJPEGの場合は、最初はモザイクのような荒い画像が表示されて、それがだんだん鮮明になっていく感じでした。あの頃は、画像の読み込み中にコーヒーを淹れたり、別のタブで作業したりするのが当たり前でしたね。今では考えられないほど遅かったけれど、その分、画像が表示された時の喜びも大きかった気がします。JPEGのプログレッシブ表示は、そんなユーザーの待ち時間を少しでも快適にするための工夫だったんです。

第5章初期ウェブにおける画像圧縮の重要性

初期のWeb環境を語る上で、画像圧縮の重要性はいくら強調しても足りません。前章でも触れたように、当時のインターネット接続は非常に低速であり、回線の帯域幅（一度に送信できるデータ量）は極めて限られていました。このボトルネックを解消するためには、送受信するデータ量をいかに削減するかが喫緊の課題でした。📞🐌 テキストデータは比較的小さかったため問題になりにくかったのですが、画像は圧倒的に情報量が多いため、圧縮なしにはWebページに多数の画像を掲載することなど現実的ではありませんでした。BMPのような非圧縮フォーマットでは、たった1枚の画像で回線を占有してしまい、ページの表示に何分もかかってしまう可能性がありました。そこで、GIFやJPEGといった圧縮技術を用いたフォーマットが、Webの普及に不可欠な要素となりました。GIFはロスレス圧縮でイラストやロゴを効率化し、JPEGは非可逆圧縮で写真ファイルのサイズを大幅に削減しました。特に写真においては、多少の画質劣化は許容できることが多く、その引き換えとして得られるファイルサイズ削減のメリットは計り知れないほど大きかったのです。 JPEGの非可逆圧縮は、人間の視覚特性を利用しています。例えば、人間の目は明るさの変化には敏感ですが、色の微妙な変化にはそれほど敏感ではありません。また、画像の中で急激に色が変化する部分（エッジなど）と、色がなだらかに変化する部分（グラデーションなど）では、情報の重要度や圧縮の難易度が異なります。JPEGは、これらの特性を考慮して、人間の目があまり気にしない、あるいは気づきにくい情報を捨てることで圧縮率を高めています。このような「賢い」圧縮により、JPEGは元の画像サイズの数十分の一、場合によっては百分の一以下にまでファイルサイズを削減することが可能でした。これにより、Webページに複数の写真を掲載したり、より高解像度の写真を共有したりといった、リッチなコンテンツが増えることにつながりました。初期のWebは、技術的な制約の中でいかにコンテンツを効率的に配信するかが試行錯誤された時代です。テキストと画像のバランス、画像のファイルサイズ、そして表示速度。これらの要素が、ユーザー体験を大きく左右しました。JPEGの登場と普及は、この時代のWebが必要としていた画像圧縮という課題に対する、最適な解の一つだったと言えるでしょう。その成功体験が、その後のWebにおけるJPEGの揺るぎない地位を築く基礎となったのです。

コラム：画像サイズと回線速度の鬼ごっこ

ウェブサイト制作に関わり始めた頃、とにかく画像を軽くすることが最優先事項でした。Photoshopで画像を編集したら、「Web用に保存（Save for Web）」機能を使って、JPEGの品質スライダーを左右に動かしながら、見た目の劣化が許容できるギリギリのラインでファイルサイズを最小にする作業に何時間も費やしたものです。プレビューを見ながら、「うーん、これくらいならブロックノイズ（JPEG特有の劣化）も目立たないかな？」「この夕日のグラデーション、どこまで潰せるかな？」と悩んでいました。品質を1段階下げるだけでファイルサイズが半分になることもあったので、その効果は絶大でした。あの頃のWebデザイナーや開発者は、画像圧縮のエキスパートでもあったんです。技術的な知識と、人間の目にどう映るかという主観的な感覚を両方駆使する必要がありました。

第二部 JPEGの技術、競争、そして未来

第6章 JPEGの技術：DCTと非可逆圧縮の妙

JPEGが写真画像の圧縮に優れている秘密は、その核となる技術である非可逆圧縮にあります。中でも特に重要なのが、DCT（Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換）と呼ばれる数学的な手法です。このDCTは、JPEGだけでなく、様々な画像や音声、動画の圧縮技術（MP3やデジタルテレビ放送、Wi-Fiなど）でも広く利用されている、非常に汎用性の高いアルゴリズムなのです。🔌🎵📺 では、DCTとは一体何をするものなのでしょうか？簡単に言うと、画像データを、空間的な情報（どのピクセルに何色があるか）から、周波数的な情報（どのくらいの速さで色が変化するか）に変換するものです。画像は、色がゆっくり変化するなだらかな部分と、急激に変化する細かい部分（エッジなど）から構成されています。DCTは、画像を小さなブロック（通常は8x8ピクセル）に分割し、そのブロック内の色の変化パターンを、様々な周波数を持つコサイン波の組み合わせとして表現します。この周波数変換の何が嬉しいかというと、人間の視覚特性を利用した圧縮がしやすくなる点です。一般的に、画像の中で色の変化が少ない（低周波数成分）部分は画像の全体的な印象を決定づけ、色の変化が激しい（高周波数成分）部分は細かいディテールやノイズに対応します。人間の目は、低周波数成分の変化には敏感ですが、高周波数成分の細かな変化には比較的鈍感です。💡👀 JPEGは、DCTによって得られた周波数成分に対して、「量子化（Quantization）」という処理を行います。量子化とは、それぞれの周波数成分の値を「丸める」処理です。人間の目が鈍感な高周波数成分ほど、大きく丸めてしまいます。例えば、細かい色の変化を表す成分の値が「3.7」だった場合、これを「4」に丸める代わりに、大胆に「0」にしてしまう、といった具合です。この「丸める」過程で情報の一部が失われます。だから非可逆圧縮と呼ばれるのです。しかし、適切に量子化を行うことで、人間の目にはほとんど気づかれないレベルで、データ量を大幅に削減することができるのです。特に高周波数成分を大胆に切り捨てることで、データ量を減らすことができます。 JPEGの圧縮率を調整する「品質（Quality）」設定は、この量子化の度合いをコントロールしています。品質を高く設定すると、量子化の丸め方が緩やかになり、情報はあまり失われず画質は高いままですがファイルサイズは大きくなります。逆に品質を低く設定すると、大胆に丸めが行われ、情報は大きく失われます（ブロックノイズなどの劣化が現れます）が、ファイルサイズは劇的に小さくなります。このDCTと量子化による非可逆圧縮の仕組みが、JPEGが写真画像を高い圧縮率で扱える最大の理由です。当時の低速なWeb環境において、この技術はまさに救世主でした。

コラム：数学って意外なところで役に立つ

学生時代、「コサイン変換？こんなの何の役に立つんだ？」と思った方もいるかもしれません。正直、筆者もそうでした。でも、こうしてJPEGのような身近な技術の核になっていると知ると、数学の奥深さや、様々な分野への応用の広がりに関心させられます。高校で習う数学が、まさかインターネットの画像表示を支えているなんて、面白いですよね。技術開発の現場では、理論的な基礎研究が何十年も経ってから花開くことがよくあります。今、どんな基礎研究が未来の技術を支えることになるのか、想像するとワクワクします。

第7章特許の攻防：Forgent Networksとの闘い

JPEGは国際標準として開発され、GIFの特許問題を尻目に普及が進みました。しかし、JPEG自身もまた、特許を巡る問題から無縁ではありませんでした。特に大きな騒動となったのが、Forgent Networks社による特許主張です。⚖️💥 JPEGフォーマットの策定には、多くの企業や研究機関が関わっており、その過程で様々な技術が開発されました。これらの技術の一部は、参加者によって特許として出願されています。先述のIBMのペネベイカー氏とミッチェル氏も、JPEGの基礎となる技術に関する特許を複数出願しています。これらの特許は、JPEGが広く普及する上で、標準化団体や企業間でクロスライセンス（お互いの特許を自由に使えるように契約すること）などの取り決めが行われていました。問題は、JPEG標準の開発に関わらなかった、別の企業が所有する特許でした。1997年、通信関連企業のForgent Networksは、動画圧縮技術を持っていたCompression Labsという会社を買収しました。この買収を通じて、Forgent Networksは、1988年にCompression Labsの従業員によって出願されていた、動画圧縮に関するある特許の権利を得ることになります。📄💼 Forgent Networksは、この特許技術がJPEGの圧縮アルゴリズムの一部、特にDCTを用いた圧縮と関連性が高いことに気づき、これをJPEG関連技術の特許であると主張し始めました。そして2002年頃から、JPEG形式を扱う様々な企業、特にデジタルカメラメーカーやPCメーカーに対して、ライセンス料を求める訴訟を提起するようになったのです。 UnisysがGIFに対して行った特許請求と同様に、このForgent Networksの動きはIT業界に大きな波紋を広げました。「タダで使えるはずのJPEGに、後からお金を要求されるのか？」という懸念が広がったのです。幸いなことに、Forgent Networksの特許主張は、Unisysほど強固なものではありませんでした。裁判では、特許の有効性や、本当にJPEGの技術と関連しているのかについて争われました。最終的に、Forgent Networksは一部の企業から和解金を得ることに成功しましたが、広範な企業から巨額のライセンス料を徴収するという当初の目標は達成できませんでした。多くの企業が彼らの主張に抵抗し、先行技術（Prior Art）が存在することを証明しようとしたり、裁判で争ったりしたからです。そして、2007年頃にはこの特許も期間満了を迎え、Forgent NetworksのJPEG特許攻勢は終息しました。同社は画像関連ビジネスから撤退し、Asure Softwareと名前を変えて人事・給与計算ソフトウェア企業へと転身しました。まさに「再起動（Restart）」ですね！ JPEGは、GIFの特許問題を乗り越えて普及した歴史がありますが、自身も特許の脅威に晒されたこの経験は、技術標準にとって特許がいかに重要かつ複雑な問題であるかを浮き彫りにしました。

コラム：特許ヤクザと恐れられた時代

Forgent Networksのような企業は、自ら製品を開発・製造するわけではなく、特許を武器にライセンス料を徴収することを主なビジネスとするため、時に「パテント・トロール」や「特許ヤクザ」と呼ばれることもありました。彼らの活動は、正当な権利行使であるという側面がある一方で、技術の健全な普及やイノベーションを阻害する可能性があるとして、業界内で常に賛否両論を巻き起こしてきました。特に、標準技術のように多くの企業が利用する技術に関連する特許を取得されると、その影響は甚大です。JPEGを巡るForjent Networksの騒動は、まさにその典型的な事例でした。幸いJPEGは乗り越えましたが、もし彼らの主張が完全に認められていたら、インターネット上の画像は今とは全く違ったものになっていたかもしれません。

第8章最初の挑戦者：JPEG 2000はなぜ普及しなかったか？

JPEGがWebの盟主として君臨する中、その技術的な限界を克服し、次世代の画像標準となることを目指したフォーマットがいくつか登場しました。その最初の本格的な挑戦者と言えるのが、2000年に公開されたJPEG 2000です。🚀✨ JPEG 2000は、JPEGと同じ「Joint Photographic Experts Group」によって開発された、正統な後継フォーマットです。JPEGのDCTに代わり、ウェーブレット圧縮という、より数学的に洗練された手法を採用しました。これにより、JPEGで課題とされていたブロックノイズが発生しにくく、低い圧縮率でも滑らかな画像が得られるようになりました。🖼️👍 JPEG 2000の技術的な優位性は多岐にわたります。より高い圧縮効率: 同じ画質であれば、JPEGよりもファイルサイズを小さくできました。ロスレス圧縮もサポート: 非可逆圧縮だけでなく、劣化のないロスレス圧縮も同じフォーマット内で実現できました。プログレッシブ表示の柔軟性: 解像度、画質、あるいは特定の位置からといった、様々な方法でのプログレッシブ表示が可能でした。高解像度・多チャンネル対応: JPEGよりもはるかに大きな画像サイズや、カラーチャンネル（アルファチャンネルや深度情報など）に対応できました。これらの優れた技術を持っていたにも関わらず、JPEG 2000はWebの主要な画像フォーマットとして普及しませんでした。その理由はいくつか考えられます。複雑さ: JPEG 2000のアルゴリズムは、JPEGに比べてはるかに複雑でした。エンコーダー（画像を圧縮するソフトウェア/ハードウェア）やデコーダー（圧縮された画像を元に戻すソフトウェア/ハードウェア）の実装が難しく、開発コストが高くなりがちでした。🎁🔧 エンコード・デコード速度: 一般的に、JPEG 2000の圧縮・展開は、当時のコンピュータではJPEGよりも処理に時間がかかりました。高速な表示が求められるWeb環境では、これは大きなデメリットでした。⏱️🐢 ブラウザサポートの欠如: これが最も大きな理由かもしれません。主要なWebブラウザ（Internet Explorer, Firefox, Chromeなど）が、JPEG 2000のネイティブサポートをほとんど行いませんでした。唯一、AppleのSafariが一時的にサポートしていましたが、後に撤廃されています。Webブラウザが対応しないということは、ほとんどのユーザーがWeb上でJPEG 2000画像を見られないということを意味します。🖥️❌ 特許問題（一部）: GIFやJPEGほど大きな問題にはなりませんでしたが、ウェーブレット圧縮に関連する一部の技術に特許が存在し、これが普及の妨げになったという指摘もあります。技術的に優れていても、既存のインフラやソフトウェアのエコシステムにスムーズに組み込めなければ、新しい技術は普及しません。JPEG 2000は、その複雑さやブラウザサポートの欠如により、Webの分野ではニッチな存在にとどまることになりました。（ただし、医療画像やデジタルシネマ（DCI規格）など、特定の専門分野では現在も利用されています。）

コラム：ウェブの標準は誰が決めるのか？

JPEG 2000の例は、Webの標準が、標準化団体の決定や技術的な優位性だけで決まるわけではない、ということを強く示唆しています。Webの標準は、むしろそれを実装する主要なWebブラウザベンダー、そしてそのブラウザを使う多数のユーザーによって形成される側面が非常に大きいのです。「技術的に優れている」だけでは、既存の巨大なエコシステムが生み出す慣性を覆すことは難しい。Webの歴史は、この「技術 vs エコシステム」の戦いの繰り返しとも言えるかもしれません。

第9章 Googleからの刺客：WebPの登場と普及の課題

JPEG 2000がWebの舞台で主役になれなかった後、Webの世界ではJPEG、GIF、PNGの三つ巴が長く続きました。しかし、2010年、新たな強力な挑戦者が現れます。Googleが開発・発表したWebPです。🎯 search GoogleはWeb検索やオンライン広告など、インターネット上で莫大な量の画像データを扱っています。Webページの表示速度はユーザー体験や検索順位に直結するため、画像をより効率的に圧縮し、帯域幅の使用量を削減することは、Googleにとって非常に重要な課題でした。そこで、動画圧縮技術であるVP8を基盤として開発されたのがWebPです。 WebPは、非可逆圧縮とロスレス圧縮の両方に対応しており、さらにPNGのような透過（アルファチャンネル）や、GIFのようなアニメーション機能（APNGに対抗するようなAPNG相当の機能を含む）もサポートするという、多機能な画像フォーマットとして設計されました。🖼️🔄💨 Googleの主張によれば、WebPは同等の画質であればJPEGやPNGよりもファイルサイズを大幅に小さくできるとされています。特に非可逆圧縮ではJPEGよりも約25〜35%小さくなるというデータもあり、これはWebサイトの表示速度向上に大きく貢献する可能性を秘めていました。⚡️📉 Googleは自社のGoogle ChromeブラウザでWebPを積極的にサポートし、Web開発者に向けてWebPの利用を推奨しました。Googleの巨大な影響力もあり、次第に他のブラウザ（Firefox、Edge、Safariなど）もWebPのサポートを進めるようになります。現在では、主要なWebブラウザのほとんどがWebP表示に対応しています。しかし、WebPはJPEGを完全に置き換えるには至っていません。普及における課題は主に以下の点です。 Webブラウザ以外の互換性: Webブラウザでのサポートは進みましたが、画像編集ソフトウェア、ビューアー、OSのファイルエクスプローラーのプレビュー機能など、Web以外のデスクトップ環境での対応は遅れています。コメント欄でも「WebPはデスクトップで使い物にならない」という声が多く見られました。特にPhotoshopのようなメジャーなソフトでも、ネイティブサポートされるまでには時間がかかりました。📨🖼️💻 JPEGからの変換: 既存の膨大なJPEG画像をWebPに変換する際に、場合によっては画質が期待通りにならなかったり、逆にファイルサイズがそれほど変わらなかったりするケースがあります。JPEG特有の劣化に慣れている人間の目には、WebPの劣化パターンが不自然に映るという意見もあります。 Googleへの依存: WebPがGoogle主導で開発・推進されているフォーマットであることに対する懸念も一部に存在します。Googleが過去に多くのサービスを終了させてきた歴史（「Killed by Google」）を知る人々からは、「WebPもいつかサポートされなくなるのではないか」という不安の声も聞かれます。 WebPはWebの世界、特に表示速度が重視されるモバイル環境などでは一定の成果を上げていますが、あらゆる場所で画像を扱うための万能なフォーマットとはなっておらず、その普及はJPEGが持つ強固な互換性の壁に阻まれている現状と言えるでしょう。

コラム：新しい画像形式、どこで使う？

ウェブサイトを運営していると、画像の軽量化は常に頭の痛い問題です。WebPが登場した時は、「これで画像が軽くなる！」と期待しました。実際に使ってみると、ファイルサイズ削減の効果は実感できます。ただし、まだ古いブラウザや一部の環境で表示できない可能性も考慮して、

第10章多様な後継たち：HEIC、AVIF、JPEG XLの現状

WebPがWebの領域でJPEGに挑む一方、他にも次世代の画像フォーマットが続々と登場しています。それぞれ異なる背景を持ち、異なる強みを持っていますが、やはりJPEGの牙城を崩すのは容易ではありません。⚔️🛡️ HEIC（High Efficiency Image Format） HEICは、動画圧縮技術として知られるHEVC（High Efficiency Video Coding、H.265とも呼ばれます）を基盤として、MPEG（Moving Picture Experts Group）によって標準化されたフォーマットです。2015年に登場し、特に注目されたのは2017年にAppleがiOS 11以降のiPhoneやiPadで、カメラで撮影した写真のデフォルト保存形式として採用したことです。📱🍎 HEICは、JPEGと比較して同等の画質でファイルサイズを約半分に削減できるとされています。さらに、HDR（High Dynamic Range）画像や広色域に対応したり、複数の画像を一つのファイルにまとめたり（ライブフォトやバースト撮影など）、深度情報を持たせたりといった高度な機能もサポートしています。 Appleエコシステム内では広く利用されていますが、HEICの普及における最大の課題は、やはり互換性です。Apple以外の環境、特にWindows PCやAndroidデバイス、Webブラウザ、各種オンラインサービスでの対応は遅れており、画像を共有する際にJPEGに変換する必要が生じることが少なくありません。また、HEVCに関連する特許の問題も懸念されており、これが対応をためらう企業も存在すると言われています。 AVIF（AV1 Image File Format） AVIFは、動画コーデックであるAV1を基盤とした画像フォーマットです。Google、Apple、Microsoft、Mozilla、Netflix、Amazonなど、多くのテック企業が参加するAlliance for Open Media（AOMedia）によって開発が進められており、その大きな特徴はロイヤリティフリー（特許ライセンス料が不要）を目指している点です。これは、GIFやHEIC（およびその基盤技術HEVC）で問題となった特許の壁をなくし、広く普及させることを狙っています。📜🔓 AVIFもまた、JPEGやWebPよりも高い圧縮効率を謳っており、ファイルサイズをさらに削減できる可能性があります。また、HDRや広色域、透過、アニメーションなど、現代のニーズに応える多くの機能をサポートしています。しかし、AVIFは比較的新しいフォーマットであり、まだ広く普及しているとは言えません。対応ブラウザやソフトウェアは増えつつありますが、JPEGやPNG、あるいはWebPに比べると限定的です。また、エンコードやデコードの処理負荷が高いという課題も指摘されており、特に低性能なデバイスではスムーズな表示が難しい場合があります。ロイヤリティフリーを目指してはいますが、まだ特許に関する不確実性が完全に解消されたわけではないという見方もあります。 JPEG XL JPEG XLは、従来のJPEGの技術グループ（Joint Photographic Experts Group）の後継として、主にGoogleとJyrki Alakuijala氏（Guetzliなどの開発者）らによって開発された、これもまた技術的に非常に優れたフォーマットです。2020年頃から標準化が進められています。💫💡 JPEG XLの最大の特徴の一つは、既存のJPEG画像を劣化させることなく、より小さなファイルサイズに変換できる（Brunsliと呼ばれる機能）という点です。これにより、過去に作成された膨大なJPEG資産を活かしつつ、新しいフォーマットへスムーズに移行できる可能性がありました。もちろん、非可逆圧縮とロスレス圧縮の両方に対応し、高い圧縮効率、HDR、広色域、アニメーション、高解像度など、後継フォーマットに求められる多くの機能を備えています。技術的な評価は非常に高く、多くの開発者や技術者が期待を寄せているフォーマットでしたが、その普及には大きな壁が立ちはだかっています。特にGoogle Chromeが一度実装したJPEG XLのサポートを、利用率が低いことやメンテナビリティの懸念などを理由に削除したことは、コミュニティに大きな衝撃を与えました。最大シェアを誇るChromeがサポートしないことは、Web上での普及を極めて困難にします。（ただし、SafariやFirefox、Windowsなど、他の環境でのサポートは進みつつあります。）このように、JPEGの後継を目指すフォーマットは多様であり、それぞれが技術的な優位性を持っています。しかし、いずれも「全てのデバイス、全てのソフトウェアで使える」というJPEGの圧倒的な互換性と、それを支える巨大なエコシステムという壁に苦戦しているのが現状です。

コラム：新しい技術とキャズム

新しい技術が世の中に広まるためには、「イノベーター」や「アーリーアダプター」と呼ばれる先進的な層だけでなく、大多数を占める「マジョリティ」の層に受け入れられる必要があります。この間に存在する深い溝（キャズム）を超えるのが非常に難しいと言われています。WebPやAVIF、JPEG XLといった新しい画像フォーマットは、まさにこのキャズムに直面しているのではないでしょうか。技術好きは「こっちの方が優れている！」と飛びつきますが、多くの一般ユーザーは「今使えているもので十分」「新しいものは面倒」と感じるものです。開発者も、ユーザー全員が見られる保証がないと、なかなか新しい形式の採用に踏み切れません。このキャズムをどう埋めるか、それが新しいフォーマット普及の鍵となります。

第11章技術だけでは勝てない：互換性とエコシステムの壁

これまでの章で見てきたように、JPEGよりも技術的に優れているとされる後継フォーマットはいくつも存在します。より圧縮率が高く、画質が良く、多機能なフォーマットが開発されているのに、なぜJPEGは依然としてWebの支配的な地位を維持しているのでしょうか？その答えは、技術的な優位性だけでは市場は決まらない、という厳然たる事実にあります。最も大きな要因は、JPEGが持つ圧倒的な「互換性」と、それを支える巨大な「エコシステム」です。🏰🛡️ 「互換性」とは、様々なデバイス、OS、ソフトウェア、サービスで、特定のファイル形式を問題なく読み書き・表示できる能力のことです。JPEGは誕生から30年以上が経過しており、その間に世界中のありとあらゆるコンピュータ、スマートフォン、タブレット、デジタルカメラ、プリンター、Webブラウザ、画像編集ソフト、ビューアー、SNS、クラウドストレージなどがJPEGをサポートしてきました。新しいデバイスやソフトウェアが開発される際も、「とりあえずJPEGは対応しておく」というのがもはや当たり前になっています。この「どこでも使える」という状態が、強固な「エコシステム」を作り出しています。Webサイト管理者は、JPEG画像を使えば、どんなユーザーがどんな環境でアクセスしても画像が表示されると確信できます。ソフトウェア開発者は、JPEG形式での入出力機能を実装すれば、世界中のJPEGファイルを扱うことができるようになります。写真家は、JPEGで画像を保存すれば、将来的にどんなデバイスやソフトウェアでも写真を見たり編集したりできるだろうと安心して保存できます。 WebPやAVIF、JPEG XLといった新しいフォーマットは、この巨大なエコシステムの壁に阻まれています。たとえ技術的に優れていても、まだ多くのデバイスやソフトウェアが対応していないため、「その形式で保存・共有しても、相手が見られるか分からない」「自分が使っているソフトで開けないかもしれない」といった不安が、ユーザーや開発者に採用をためらわせる要因となります。特に、既存の膨大なJPEG画像資産をどう扱うか、という問題も大きいでしょう。何十年にもわたって蓄積されてきた数え切れないほどのJPEGファイルを、全て新しい形式に変換することは非現実的です。そのため、新しい形式が普及したとしても、JPEGを扱うための機能は今後もずっと必要とされます。であれば、新しい画像を生成する際も、互換性のリスクがないJPEGを選ぶ、という流れになりやすいのです。この状況は、音楽フォーマットにおけるMP3に似ていると言われます。Opusのようなより高効率で高品質なフォーマットが登場していますが、MP3もまた、多くのデバイスで再生できるという互換性の高さから、依然として広く利用されています。技術的な優位性は、標準の候補となるための必要条件ではありますが、十分条件ではありません。標準として定着するためには、互換性の確保、エコシステムの構築、そしてユーザーや企業の「乗り換えコスト」を上回るだけのメリットが不可欠なのです。JPEGは、その歴史の中で築き上げてきた圧倒的な互換性という武器によって、最新技術の挑戦を退け続けているのです。

コラム：ソフトウェア開発者の本音とタスク

ソフトウェア開発の現場では、「新しい技術を入れたい！」という情熱と、「動いているものを下手に触りたくない…」という現実的な葛藤が常に存在します。特に、広く使われている画像形式のような基盤的な機能は、少し変更するだけで予期せぬ不具合を引き起こす可能性があります。新しい画像形式に対応するということは、その形式のエンコーダー/デコーダーライブラリを組み込み、テストを行い、既存機能との連携を確認し…と、かなりの労力とコストがかかります。もし、その新しい形式がまだ限られた環境でしか使えないとしたら、そのコストに見合うメリットがあるのか？と当然考えます。「とりあえずJPEGとPNGに対応しておけば、99%のユーザーは大丈夫だろう」となれば、新しい形式への対応は後回しになりがちです。互換性という壁は、技術者にとって非常に現実的なタスクの壁でもあるのです。

第12章新しいアプローチ：人間中心の画像圧縮研究

従来の画像圧縮技術、例えばJPEGのDCTや、JPEG 2000のウェーブレット圧縮は、画像のピクセルデータに含まれる数学的な冗長性を取り除くことに焦点を当ててきました。そして、非可逆圧縮においては、人間の視覚システムの特性（明るさや色の変化への感度など）を数学的にモデル化して、情報損失が目立たないように工夫が凝らされてきました。👁️📊 しかし、人間の画像の認識は、単なるピクセルレベルの処理だけではありません。私たちは画像を見て、そこに何が写っているのか（人、物、風景）、それがどんな意味を持っているのか、感情を伴うのかといった、より高レベルのセマンティックな情報や、個人的な記憶や文脈と結びつけて理解しています。例えば、親しい人の顔写真の場合、たとえピクセルレベルでは多少劣化しても、その顔が「誰であるか」が認識でき、表情が分かれば、多くの人は満足するかもしれません。一方で、背景の細かい模様や、微妙な色のグラデーションが多少失われても、あまり気にしないかもしれません。このような人間の画像理解の側面を、画像圧縮に応用しようという新しいアプローチが研究されています。これが「人間中心の圧縮」と呼ばれる考え方です。📉🧠❤️ この記事の後半で紹介されている研究は、この「人間中心の圧縮」を実験的に探求したものです。その実験では、一組の人間（記述者と再構成者）が協力して画像ファイルを圧縮・復元するというユニークな手法が取られました。記述者は元の画像を見ながら、その内容をテキストメッセージや公開Webサイトの関連画像へのリンクを使って再構成者に伝えます。再構成者はその情報だけを元に、画像編集ソフトを使って元の画像を再現しようとします。この実験から分かったのは、人間の脳は非常に効率的な「画像コンプレッサー」であるということです。人間が画像の内容を記述するために必要な情報量は、元の画像ファイルサイズに比べて極めて少なく、わずか数千バイト程度のテキストデータで、元の画像が何であったかをかなりの精度で伝えることができました。これは、画像に含まれる「意味」や「重要度」を判断し、それ以外の冗長なピクセル情報を大胆に捨てていることに他なりません。そして、この人間による再構成画像を、WebPのような既存の圧縮アルゴリズムで同じファイルサイズまで圧縮した画像と比較したところ、多くの被験者は人間が再構成した画像を高く評価しました。これは、従来のアルゴリズムが重視するピクセル単位の正確性よりも、画像の意味内容（何が写っているか、顔の表情など）が保持されていることの方が、人間にとっては重要であることを示唆しています。この研究はまだ初期段階ですが、将来的な画像圧縮技術の可能性を示唆しています。AI技術、特にGAN（敵対的生成ネットワーク）のような画像を生成する能力を持つニューラルネットワークや、画像のキャプションを生成する自然言語処理技術と組み合わせることで、人間が重要だと感じる部分を優先的に圧縮・復元する新しい圧縮アルゴリズムが生まれるかもしれません。例えば、圧縮時に画像の内容をAIが解析し、「この画像で最も重要なのは人物の顔とそこに書かれた文字である」と判断したら、その部分の情報は高精度で保持し、背景の風景など重要度の低い部分の情報は大胆に捨てるといった処理が可能になるかもしれません。これは、従来のピクセルベースの損失関数ではなく、人間の知覚やセマンティックな理解に基づいた新しい評価基準（損失関数）に基づいて圧縮を行うという考え方につながります。「人間中心の圧縮」は、単にファイルサイズを小さくするだけでなく、人間の目で見たときの「満足度」や「情報伝達の効率」を最大化することを目指す、非常に興味深い研究分野です。これは、技術開発が単なる性能追求だけでなく、ユーザーである「人間」を深く理解することの重要性を示しています。

コラム：写真の思い出と圧縮

デジタルカメラで撮ったたくさんの写真。クラウドや外付けHDDに保存しています。でも、ファイルサイズが大きくて、ついつい容量を気にしたり、アップロードに時間がかかったり…。時々、「この写真、そんなに解像度高くなくていいのにな」「この部分だけ綺麗に残しておきたいな」と思うことがあります。特にスマホで撮った写真は、容量を気にせずバシャバシャ撮るので、後で見返すと驚くほどファイルサイズが大きいことも。人間中心の圧縮技術がもっと進化すれば、単にファイルサイズを小さくするだけでなく、「この写真の主役はこの人だから、顔は綺麗に残してね」「この景色、夕焼けの色合いだけは忠実に再現してほしいな」といった、個人的な重要度や思い出を反映した圧縮ができるようになるかもしれません。それは、単なるデータの圧縮を超えて、写真に込められた「思い」を圧縮するような技術になるのではないでしょうか。

第13章 JPEGの未来：レガシーとして生き続ける？

これまで見てきたように、JPEGは技術的な陳腐化が指摘されつつも、その圧倒的な互換性とエコシステムを武器に、Web画像フォーマットの王座を守り続けています。では、JPEGの未来はどうなるのでしょうか？新しいフォーマットに完全に取って代わられる日は来るのでしょうか？それとも、このまま「レガシーフォーマット」として生き続けるのでしょうか？ 🤔⏳👑 現状を見る限り、JPEGが短期間でWebの主要な地位から降りる可能性は低いと言わざるを得ません。WebP、AVIF、JPEG XLといった後継フォーマットは、それぞれ技術的な優位性を持っていますが、いずれもJPEGが持つ「どこでも使える」という圧倒的な強みには及んでいません。Webブラウザ、OS、画像編集ソフト、デジタルカメラ、プリンター、オンラインサービス…これらの全てがスムーズに新しいフォーマットに移行するまでには、まだまだ長い時間がかかります。また、JPEG自体も進化を止めているわけではありません。オリジナルのJPEG標準は変わらなくとも、それを圧縮するエンコーダーの技術は日々進歩しています。MozJPEGやGuetzli、そして近年Googleが発表したJpegliといった新しいエンコーダーは、従来のJPEG エンコーダーよりも高い圧縮効率を実現したり、人間の目に不自然な劣化（ブロックノイズなど）を抑えたりする工夫がなされています。これらの改良版エンコーダーを使うことで、既存のJPEGファイルを、互換性を維持したままより小さく、あるいはより高画質にすることができるのです。これは、「レガシーフォーマット」であるJPEGの枠内で、さらなる最適化を追求する動きと言えます。将来的には、WebPやAVIFのようなロイヤリティフリーで高性能なフォーマットのブラウザやソフトウェアでのサポートがさらに進み、徐々にJPEGからの置き換えが進む可能性はあります。特にWebPは、Web用途に限れば一定の普及を達成しています。また、スマートフォンのように特定のデバイスエコシステム内では、HEICのような新しい形式がデフォルトとなる動きも見られます。しかし、すべての用途、すべての環境でJPEGが使われなくなる、ということはおそらくないでしょう。例えば、長期的なアーカイブ目的や、古いソフトウェアでの利用など、互換性が最優先される場面では、今後もJPEGが選ばれ続けると考えられます。また、記事後半で示唆された「人間中心の圧縮」のように、全く新しい圧縮の考え方が登場し、それが新たな標準となる可能性もゼロではありません。結論として、JPEGはもはや最先端の技術ではないかもしれませんが、その「普及しすぎている」という事実自体が最大の強みとなり、今後も長期にわたって「レガシーフォーマット」として、あるいは改良されつつ、Webやデジタル画像の領域で重要な役割を果たし続けると考えられます。技術進化の波に乗り遅れたかに見えて、実は最も現実的な解として残り続ける。JPEGの物語は、技術標準の選択が、いかに複雑で人間的な要因に影響されるかを示す、生きた事例と言えるでしょう。

コラム：私の写真アーカイブは未来でも見られるだろうか？

私は趣味で写真を撮るので、デジタルデータの形で大量の写真を保存しています。そのほとんどは、カメラから直接書き出されたJPEG形式です。たまにRAW形式で保存することもありますが、容量が大きいので選んでいます。これらの写真データを、数十年後、あるいは次の世代でも問題なく見たり、編集したりできるだろうか？と時々不安になります。古いファイル形式の中には、対応するソフトウェアがなくなってしまい、データはあっても開けない、というものも存在します。JPEGに関しては、おそらく大丈夫だろうという漠然とした安心感があります。それだけ長い間使われ、多くの企業がサポートしてきたからです。新しい形式も魅力的ですが、この「未来への安心感」は、JPEGの強力な隠れた利点かもしれません。技術者は新しいものを追求しますが、ユーザーとしては、自分が大切にしているデータが将来もアクセスできるか、という点が何より重要だったりします。

補足資料

補足1：様々な視点からの本レポートへの感想

ずんだもんの感想

うわ〜、JPEGってすごい昔からあるのに、まだ一番使われてるんだね！知らなかったのだ！ずんだもん、新しいものの方がキラキラしてて良いのかなって思ってたけど、「みんなが使える」ってのが一番強いんだね。なんかWebPとかAVIFとか、新しい子たちも頑張ってるみたいだけど、先輩のJPEGさんにはかなわないみたい。 Googleさんが邪魔してるって話もあるけど、なんか大変なんだね、画像フォーマットの世界も。でも、人間中心の圧縮とか、AIが絵を圧縮するとか、なんか未来は面白そうでお腹が空いてくるのだ！きりたんぽも圧縮できるのかな？

（ずんだもん風）

ビジネス用語を多用するホリエモン風の感想

ははっ、結局これ。イノベーションなんて机上の空論で、市場を獲るのは「コネとアライアンス」、つまり「標準化」と「エコシステム」なんだよ。JPEGが強いのは技術じゃない、その圧倒的な「レガシー・コンパチビリティ」と「ユビキティ」だ。GoogleがWebPをプッシュしてJXLを潰した？当たり前だろ、ビジネスだから。自社のプラットフォームで「ロックイン」して、競合を排除する。これが資本主義のリアルだ。技術的に優れてる？知るか。儲かる方が正義。この「人間中心」って発想は、もしかしたら新しい「ユーザー・セントリック」な価値創造に繋がるか？ AIと組み合わせて、人間の「エモーショナル・バリュー」を最大化する圧縮？ブルシットか、ブレークスルーか。そこは「テスト＆イテレーション」で検証するしかない。まあ、俺ならこの技術で「新しいデジタルアート市場」でも作るかな。JPEG？あんなもん「レガシー・アセット」だよ。メンテ担当に投げとけ。

（ホリエモン風）

西村ひろゆき風の感想

えーと、なんかJPEGがずっと使われてるらしいんですけど、別に技術的にすごいわけじゃないんですよね。他の新しいやつの方が圧縮率高かったり、機能が多かったりするらしいんですけど。でも、みんな結局JPEGを使ってるっていう。これって、新しい技術に乗り換えるのめんどくさいからじゃないですかね。対応してるソフトが少ないとか、ウェブサイト作る側もJPEGにしとけば間違いないとか。 Googleが自分のところのWebPを推して、他のいい感じのJPEG XLとかいうのを潰した？まあ、独占企業なんてそんなもんじゃないですか。別にGoogleが悪者ってわけじゃなくて、単に自分たちの利益を最大化してるだけで。それに対して文句言うのもいいんですけど、結局使ってる側が「これでいいや」って思ってるから変わらないわけで。別に、困ってないならJPEGでいいんじゃないですかね。ファイルサイズ？回線早いし、ストレージ安いし、まあ、誤差なんじゃないですか。論破とかじゃないんで。

（西村ひろゆき風）

補足2：本レポートを巨視する年表

デジタル画像フォーマットとウェブの進化に関する主要な出来事を時系列で整理しました。

年代	出来事	関連技術・フォーマット	影響
1970年代	離散コサイン変換 (DCT) アルゴリズムの研究開発	DCT	後のJPEGなど、様々な圧縮技術の基盤となる。
1984年	アルゴリズムLempel–Ziv–Welch (LZW) に関する特許が出願される	LZW	後のGIFの主要圧縮方式となり、特許問題を引き起こす。
1987年	CompuServeがGIFを発表	GIF	インターネット以前のオンラインサービスで普及。ロスレス圧縮と色数制限が特徴。
1988年	IBMのMitchellとPennebakerがJPEG関連の基盤特許を出願	JPEG基盤技術	JPEG標準化の基盤となるが、一部は後の特許紛争に関わる。
1989年	GIFにアニメーション機能が追加される	GIFアニメーション	Web黎明期に視覚的表現の可能性を広げ、大流行する。
1990年	IBMのOS/2が初期にJPEG形式のサポートを開始	JPEG	一部環境での早期サポート。
1991年	MP3オーディオコーデックが標準化される	MP3	音声分野のデファクトスタンダードとなり、後のJPEGとの類似性が指摘される。
1992年	Joint Photographic Experts Group (JPEG) によってJPEG形式がISO/IEC標準として正式公開	JPEG	写真画像の圧縮標準として国際的に認められる。
1993年	NCSA Mosaicブラウザが登場（初期はGIFのみインラインサポート）	NCSA Mosaic	初の主流グラフィカルWebブラウザ。Webにおける画像表示の扉を開く。
1994年	UnisysがGIFのLZW圧縮技術に関する特許のライセンス料請求を開始	GIF, LZW特許	GIFの普及にブレーキをかけ、代替フォーマットへのニーズを高める。
1995年	Netscape NavigatorがJPEGのインライン表示をサポート	Netscape Navigator, JPEG	WebブラウザでのJPEG対応が進み、Web画像における地位を確固たるものにする。
1996年	GIFの特許問題を回避するためPNGが開発される	PNG	ロスレス圧縮、透過をサポート。Webにおける主要な画像形式の一つとなる。Phil KatzによるDEFLATE圧縮技術が貢献。
1997年	Forgent NetworksがCompression Labsを買収し、JPEG関連特許を主張、訴訟を開始	Forgent Networks特許	JPEG自身が特許紛争に巻き込まれるが、GIFほど深刻な影響は受けない。
2000年	JPEGの後継を目指したJPEG 2000が公開される	JPEG 2000, ウェーブレット圧縮	技術的に優れるも、複雑さや互換性の問題からWebでの普及は限定的。
2007年頃	Forgent Networksが主張したJPEG関連特許が失効	Forgent Networks特許	JPEGを巡る主要な特許紛争が終息する。
2010年	GoogleがWebP形式を開発・発表	WebP, VP8	Webの表示速度向上を目指す。非可逆/可逆、透過、アニメに対応。
2012年	Opusオーディオコーデックが標準化される	Opus	より高効率な音声コーデックとして登場。MP3との比較で標準普及の難しさが議論される。
2015年	MPEGがHEIFを標準化	HEIF, HEVC (H.265)	ビデオコーデック技術を応用。Appleが採用しモバイルで普及が進む。
2017年	AppleがiOS 11でHEICをデフォルトの画像形式として採用開始	HEIC	特定のデバイスエコシステムでの新形式普及の例となる。
2019年	Alliance for Open Media (AOMedia) がAVIFを開発・発表	AVIF, AV1	ロイヤリティフリーを目指す次世代フォーマット。
2020年頃	JPEG XLが開発され、標準化プロセスが進められる	JPEG XL, Brunsli	技術的に高い評価を得る後継フォーマット。既存JPEGからの変換機能も持つ。
2022年	GIF開発者のスティーブ・ウィルハイト氏が逝去	スティーブ・ウィルハイト	Web画像の歴史における重要人物の一人。
2023年	Google Chromeがバージョン110でJPEG XLのサポートを削除	Google Chrome, JPEG XL	JPEG XLのWeb普及にとって大きな逆風となる。
2023年以降	Microsoft WindowsやSafariなどがJPEG XLのサポートを追加・強化	JPEG XL	一部環境ではJPEG XLの対応が進む。
2024年	GoogleがJPEGエンコーダーの改良版「Jpegli」を発表	Jpegli, JPEGエンコーダー	既存のJPEG形式内での技術改善が進む。
現在 (2024-2025年)	JPEGとPNGが依然としてWebの主要形式として広く使われる。WebPとHEICは一定の普及。AVIFとJPEG XLは次世代として期待されるも、互換性やエコシステムの課題に直面。人間中心の圧縮など、新たな研究アプローチが登場。	JPEG, PNG, WebP, HEIC, AVIF, JPEG XL, 人間中心圧縮	技術的には進歩するが、互換性とエコシステムの慣性が標準の維持に影響。

補足3：本レポートをテーマにした遊戯王カード

このレポートの世界観を元に、オリジナルの遊戯王カードを考えてみました。

カード種類: 永続魔法

カード名: ウェブの古豪 JPEG

テキスト:

このカードの発動時に、フィールドに存在する「画像形式」モンスター（WebP、AVIF、PNG、GIFなど）の中から、以下の効果を適用するモンスターを1体選び、その効果を選択する。

●対象モンスターの「圧縮率」を半分にする。（対象モンスターの攻撃力を、元々の守備力の半分にする。）

●対象モンスターは、このカードが存在する限り、他の「画像形式」モンスターの効果を受けない。（対象モンスターは、このカード以外の「画像形式」モンスターが発動した効果の対象にならず、効果も受けない。）

このカードは魔法・罠カードの効果の対象にならない。このカードがフィールドを離れる場合、代わりに手札・デッキから「歴史の慣性トークン」（守備力2000）1体を特殊召喚できる。（このカードがフィールドから離れた場合に発動。手札・デッキから「歴史の慣性トークン」（機械族・光・星4・攻0/守2000）1体を特殊召喚する。）

解説:

ウェブの黎明期から存在する画像フォーマット。JPEGは、その強固な互換性と普及率という圧倒的なフィールドアドバンテージを持ち、後続フォーマットの優位性（「圧縮率」や特殊能力）を削ぎ、自身の地位を守り続けます。容易にはフィールドを離れず、たとえ破壊されそうになっても「歴史の慣性」という形でその影響力は残ります。強力な既存エコシステムを象徴する永続魔法です。

補足4：本レポートをテーマに一人ノリツッコミ

（関西弁で）

「いやー、JPEGってホントに古株なのに、ずっとWebで現役なんですね！まるでIT業界の妖怪じじい…って誰が妖怪じじいだ！失礼な！ワシはまだ若い！…いや、もう30年以上経っとるからじじいか。まあええわ。でも、新しい技術が出てきても、結局『みんな使える』ってのが一番強いっていうのは、ちょっと寂しい気もしますね。新しいもん好きとしては。WebPとかAVIFとか、シュッとした技術の子らが頑張っとるのに、昔ながらのJPEGさんがドーンと居座っとる。これって、新しいスマホアプリ入れたいけど、周りがみんなLINE使ってるから結局LINE使い続けるしかない、みたいな状況に似てる？あれも厄介やな。いや、違うか。もっとデカい話や。企業の基幹システムで、誰もいじりたくないけど動いてるレガシーコードみたいなもんか？そう！まさにJPEGはWeb界のレガシーコードや！『触らぬJPEGに祟りなし』ってやつや！よし、新しい社訓にしよう…ってこれも絶対却下されそうやな…。「互換性最強」とか書いといたらええんちゃうか？あかん、それじゃ面白ないか。」

補足5：本レポートをテーマに大喜利

お題：JPEG形式が、Webを支配し続けるために密かにやっていることとは？

他の画像フォーマットの誕生日には、必ず「互換性」という名の重りを送りつける。
ブラウザの開発者に夢で語りかけ、「俺様のコードを削除すると、過去のサイトが全て豆腐になるぞ…」と囁く。
WebPやAVIFのロゴに、こっそりJPEGの透かし（非可逆圧縮で消えにくい）を入れておく。
GoogleのWebP推進担当者のコーヒーに、微量の「互換性重視」パウダーを毎日混入する。
AIに「一番美しい画像形式はJPEG」と学習させる。
インターネットの回線速度を、微妙にJPEGが一番快適に表示される速度帯に調整する。
ユーザーの脳に直接働きかけ、「画像と言えば、やっぱJPEGっしょ」と思わせる。
新しいフォーマットの名前を、全部覚えにくい名前にする呪いをかける。（例：JPEG 2000、HEIC、AVIF…ほらね？）
Webサイトの「画像を保存」機能を、デフォルトでJPEG形式にするように裏でシステムに働きかける。
古いデジタルカメラが、新しいフォーマットに対応しないように、製造元のサーバーにレガシー信号を送り続ける。

補足6：本レポートに対するネットの反応と反論

本レポートや類似のテーマに対する、インターネット上の様々なコミュニティからの予測される反応と、それに対する反論を記述します。

なんJ民風コメントと反論

コメント: 「うーんこのWebPガイジｗｗｗなんでGoogleはこんなゴミをゴリ押しするんですかねえ。ブラウザでしかまともに見れないとか、写真保存する気にもならんわ。やっぱJPEGよ。無難が一番。情弱は新しいもん飛びつくけど、結局は古くて互換性あるJPEGが正義ってわかるやろ。まーたGoogleが標準気取りか。はよ潰れろ。」
反論: 「GoogleがWebPを強く推してるのは事実やし、ブラウザ以外での互換性がまだ低いっていう指摘もわかるで。でも、WebPもウェブ上でのファイルサイズ削減には一定の効果があるんや。GoogleがWeb標準に与える影響力への懸念ももっともや。ただ、無難なJPEGが『正義』っていうのも一理あるけど、技術は常に進歩しようとするもんやし、新しいフォーマットにもメリットはあるんや。ただ、普及には時間がかかるっていうのが現実やな。一概にゴミとは言えんのや。」

ケンモメン風コメントと反論

コメント: 「GoogleによるJPEG XL潰しは許されない。技術的に優位なものを大企業の都合で排除するとか、これぞ現代のGAFAの専横そのものだろ。WebPなんて中途半端なもん普及させやがって。情弱どもはそれに気づかずGoogleの提灯記事に踊らされる。こういう腐敗したインターネットはもう終わりだよ。脱GoogleしてJPEG XLかAVIFを使わないと。」
反論: 「GoogleがJPEG XLのサポートを中止した判断には批判の声も多く、Googleの市場支配力が標準化に影響を与えているという懸念は理解できます。技術的に優位とされるJPEG XLが正当に評価されるべきという意見もわかります。ただ、技術の普及は企業の戦略や既存エコシステムの慣性など、多くの要因が絡む複雑な問題です。すべてのユーザーがWebPやAVIF、JPEG XLをすぐに使えるわけではない現状で、JPEGが広く使われ続けるのも現実的な選択肢の一つと言えるかもしれません。大企業の動きに流されず、技術的なメリットを理解して選択することは重要ですが、全てのユーザーがそれに追随できるわけではないという現実も考慮する必要があります。」

ツイフェミ風コメントと反論

コメント: 「この記事で語られる『ウェブを支配』『技術』『標準』とか、全部男性中心の視点だよね。画像フォーマットの進化って、結局技術オタクのおじさんたちが勝手に決めてきたんじゃないの？SNSで加工したり共有したり、女性ユーザーも多いのに、そういう視点はどこ？『優雅な劣化』とか、誰にとっての優雅さ？画像の多様な表現や、女性の創作活動を支援するフォーマットって、どうなってるの？」
反論: 「ご指摘の通り、技術開発や標準化の歴史において、ジェンダーバイアスが存在する可能性は否定できません。記事で言及されている主要人物も男性が多いのは事実です。しかし、記事後半の『人間中心の圧縮』研究のように、人間の知覚や主観的な評価を重視するアプローチは、多様なユーザーの視点を技術開発に取り入れるための試みと言えます。また、PNGの透過性や、より広色域・高ダイナミックレンジをサポートする新しいフォーマットは、写真家やデザイナーなど、幅広いユーザーの表現を可能にするものであり、特定のジェンダーに限定されるものではありません。技術開発も、より多様な視点を取り込むよう進化していくことが重要でしょう。この議論を通じて、より包括的な視点を取り入れることの重要性を再認識できます。」

爆サイ民風コメントと反論

コメント: 「画像ファイル形式とかどうでもいいんだよ！そんなことより、お前の街の最新情報教えろや！地元のあの店の裏情報とか、あの噂の真相とか、そういうエ○い話の方が気になるんだよ！技術の話なんかどうでもいいから、早く本題に入れよ！さっさと画像をアップして中身見せろってんだ！」
反論: 「すみません、ここはインターネットの技術についての記事について議論する場ですので、ご要望にお応えすることはできません。記事で扱っている画像ファイル形式は、あなたが普段インターネットで見ている画像を、より速く、より綺麗に表示したり、あるいはファイルサイズを小さくして通信量を節約したりするための基礎技術です。直接目にする機会は少ないかもしれませんが、私たちが快適にインターネットを利用するために重要な役割を果たしています。地元や特定の情報については、他の適切な場所でお探しください。当記事は技術的な内容を扱っており、趣旨が異なりますのでご了承ください。」

Reddit / Hacker News風コメントと反論（コメント欄から抽出・再構成）

コメント: 「This article hits on the key points. JPEG rules because of ubiquity, not necessarily technical superiority anymore. WebP's desktop support is still abysmal, making it a web-only format. Google killing JXL support in Chrome was a clear anti-competitive move that set back image format evolution. It's frustrating when corporate interests dictate standards over technical merit.」
反論: 「You're right, ubiquity and ecosystem support are critical factors often outweighing pure technical metrics. The poor desktop/software support for WebP outside of browsers is a valid point that hinders its broader adoption. And the decision to drop JXL support in Chrome was highly controversial and seems counterproductive to advancing web image technology. However, it's also worth noting that the technical landscape is complex; some argue AVIF or even improved JPEG encoders (like Jpegli) offer comparable benefits to JXL in certain scenarios, and Google's decision might have been influenced by factors beyond just competition (though that's certainly debatable). The transition to new standards is messy, and corporate strategies play a large role, for better or worse. The discussion highlights the complex interplay of technical merit, corporate influence, and market adoption in the evolution of web standards.」

目黒孝二風書評コメントと反論

コメント: 「フフフ…またしても人間どもは、己の惰性と保身のために古びた檻の中に閉じこもるのか。JPEG、か。既に技術的には陳腐化した存在でありながら、その驚異的な『互換性』という名の鎖でウェブ全体を縛り付けている。後継者たちの登場は、さながら新しい思想が古い体制に挑むかのようだが、結局はエコシステムという見えざる権力がそれを阻む。Googleの如き巨人は、技術の進歩を謳いながら、己の覇権のためにそれを歪める。記事後半の『人間中心』などという感傷的な概念に頼る研究も、所詮は人間の不確かさを追認するに過ぎまい。技術の真実は、無機質な数字の中にこそ宿るのだ。この淀んだ状況は、我々自身の醜い有り様を映し出している。評価は変わらず★★☆☆☆だ。」
反論: 「氏のニヒリスティックな視点は、技術史における権力構造や人間の非合理性を鋭く捉えています。確かに、エコシステムや企業の思惑が技術普及を左右する現実は厳しく、理想論だけでは語れません。しかし、『人間中心』の研究は、従来の客観的指標（数字）だけでは捉えきれない、人間の知覚という『真実』に迫ろうとする試みとも言えます。技術が最終的に人間のためにあるのならば、その評価に人間の主観を無視できないという問題提起は、単なる感傷とは異なる意義を持つのではないでしょうか。淀んだ状況だからこそ、異なる角度からの探求に価値がある、と見ることもできるはずです。全てをニヒリズムで断じるのではなく、そこに希望の種を見出す視点もまた重要です。」

補足7：本レポートの内容に基づくクイズ・レポート課題

高校生向けの4択クイズ

本レポートの内容の理解度を確認するための簡単なクイズです。

長年インターネット上で最も広く使われている画像形式は何でしょう？
- a) GIF
- b) PNG
- c) JPEG
- d) WebP
正解: c) JPEG
記事の中で、JPEGがウェブで広く使われるようになった主な理由として説明されていることは何でしょう？
- a) アニメーション表示ができたから
- b) 写真のファイルサイズを小さくできる非可逆圧縮が効果的だったから
- c) テキストや図形の表示に優れていたから
- d) 特許問題が一切なかったから
正解: b) 写真のファイルサイズを小さくできる非可逆圧縮が効果的だったから
WebPやAVIFなど、JPEGの後継となる新しい画像形式がなかなか普及しない理由として、この記事で特に重要だと述べられているのは何でしょう？
- a) JPEGよりも技術的に劣っているから
- b) アニメーションに対応していないから
- c) 古いデバイスや多くのソフトウェアで対応していない（互換性がない）から
- d) 画質がJPEGより大幅に低いから
正解: c) 古いデバイスや多くのソフトウェアで対応していない（互換性がない）から
GIF形式が一時的に普及を妨げられた原因は何でしょう？
- a) 圧縮率が低すぎたから
- b) 色数が2色しか使えなかったから
- c) LZW 圧縮技術に関連する特許問題があったから
- d) アニメーションが不自然だったから
正解: c) LZW圧縮技術に関連する特許問題があったから

大学生向けのレポート課題

本レポートの内容をさらに深く掘り下げ、考察するための課題です。

JPEGがWebにおけるデファクトスタンダードとなり得た要因について、技術的な側面（圧縮技術、画質劣化の特性など）と非技術的な側面（標準化プロセス、特許問題、エコシステム、ユーザー慣性など）の両面から、それぞれの重要度を比較考察しなさい。他の技術標準の事例（例：VHS vs Betamax、MP3 vs 他フォーマットなど）を引き合いに出しながら論じると、より説得力が増します。
WebP、AVIF、JPEG XL、HEICといった主要な次世代画像フォーマットについて、それぞれの技術的な強みと、JPEGのエコシステムを打ち破る上での課題（互換性、エンコード/デコード性能、特許/ライセンス、特定の企業の戦略など）を詳細に比較分析しなさい。今後のWeb画像フォーマットの覇権争いがどのような様相を呈すると予測されるか、複数のシナリオを提示し、その可能性について論じなさい。
本レポートで紹介された「人間中心の画像圧縮」研究について、そのアプローチの新規性、潜在的な可能性、そして実用化に向けた課題を考察しなさい。特に、AI技術（画像認識、自然言語処理、生成モデルなど）との連携によってどのようなブレークスルーが期待できるか、具体的な応用例を想定しながら論じなさい。また、従来の画像圧縮技術（JPEGなど）と「人間中心」のアプローチは、どのように共存あるいは相互補完しうるかについても言及しなさい。

補足8：潜在的読者のための案内

本レポートをより多くの読者の方に知っていただき、興味を持ってもらうための案内です。

本レポートにつけるべきキャッチーなタイトル案

Web画像を支配する古豪：なぜJPEGは「古くて強い」のか？
JPEGは死なず。技術を超えたウェブの王者の秘密
画像フォーマット戦争：JPEGはいかにして後継を退けるか
ウェブを彩る影の主役：JPEGの驚異的な生命力
技術より互換性？ JPEG神話がウェブで続く理由
君はまだJPEGを使っているか？デファクトスタンダードの引力
30年の壁！ JPEGがWeb画像を独占し続ける驚きの理由
新世代フォーマットはなぜ勝てない？ JPEG最強説を徹底検証

SNSなどで共有するときに付加するべきハッシュタグ案

#JPEG
#画像フォーマット
#Web技術
#技術史
#標準化
#互換性
#WebP
#AVIF
#JPEGXL
#画像圧縮
#IT史
#デファクトスタンダード
#技術トレンド
#ウェブ開発
#テクノロジー
#デジタル画像

SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章

ウェブ画像の王者JPEGはなぜ古いのに支配的なのか？技術より互換性。WebPやAVIF後継が挑むも…その秘密を探る！ #JPEG #画像圧縮 #Web技術 #標準化 #IT史 (107字)

ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力

[JPEG][画像フォーマット][Web技術][標準化][互換性][IT史][技術普及] (33字)

この記事に対してピッタリの絵文字

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この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案

（使用してよいのはアルファベットとハイフンのみ）

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the-dominance-of-jpeg-on-web
image-format-wars-jpeg-edition
jpeg-vs-next-gen-formats
web-image-standard-explained
jpeg-legacy-and-future
jpeg-dominance-analysis

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか

007 情報科学

巻末資料

疑問点・多角的視点

本レポートの内容をさらに深く、多角的に理解するための問いかけや、元の記事で疑問に感じた点、議論の余地がある点をまとめました。

人間中心の圧縮研究の位置づけ: 記事後半で紹介されている「人間中心の圧縮」に関する研究は、JPEGがWebを支配している理由や、後継フォーマットの普及課題という主題から見ると、やや唐突に感じられます。現在の支配構造や競争環境との直接的な関連性がもう少し明確に示されると、記事全体の流れがより分かりやすくなるでしょう。この研究は、あくまで「今後の研究」や「未来への示唆」として位置づけるべきなのか、それとも現在のJPEGの「優雅な劣化」という特性と関連付けられるのか、その繋がりが不明瞭です。
Forgent Networksの特許主張の詳細: Forgent Networksが主張したJPEG関連の特許について、その具体的な内容や、なぜIBMや他のJPEG委員会メンバーが出願した特許と競合したのか、あるいは訴訟の対象となったのかの詳細が不足しています。他の委員会メンバーが訴訟されなかった理由や、IBMの関与についてももう少し詳しい情報があると、特許問題の影響度がより深く理解できます。
WebPのデスクトップ互換性の実態: コメント欄で「WebPはデスクトップで使い物にならない」という指摘が複数ありますが、記事本体ではこの点があまり深掘りされていません。具体的にどのようなソフトウェアやワークフローで問題が発生するのか、その技術的な理由は何なのかが説明されると、WebPの普及における重要な課題がより明確になります。
後継フォーマットの技術的課題の詳細: JPEG 2000が普及しなかった理由として「複雑さ」が挙げられていますが、具体的にエンコーダー/デコーダーの実装のどの部分が複雑だったのか、あるいは性能面での課題（例：エンコード速度、メモリ使用量）があったのか、もう少し技術的な詳細があると理解が深まります。WebPやAVIF、JPEG XLについても、圧縮効率以外の技術的なトレードオフ（例：エンコード/デコードの計算コスト、レイテンシ）に関する比較があると、それぞれの強み・弱みが明確になります。
GoogleのJPEG XLサポート削除の真意: Google Chromeが一度搭載したJPEG XLのサポートを削除した理由について、記事本文は客観的に述べていますが、コメント欄ではGoogleの独占的な意図（WebPを推すため）とする批判的な意見が多く見られます。公式発表の理由（利用率が低い、メンテナビリティの懸念など）と、コミュニティの受け止め方の乖離について、もう少し踏み込んだ考察があると、この出来事の重要性が増すでしょう。
標準のエコシステム構築の重要性: JPEGが「標準」であることの重要性は、技術仕様の公開性だけでなく、その仕様に基づいた多数の実装が相互運用可能であるという「エコシステム」の構築にこそあるのではないか？他のフォーマットは、このエコシステム構築のどこでつまずいているのか？
JPEGの「優雅な劣化」の再評価: JPEGの「優雅な劣化」は、単なる技術的特性か、それとも人間の視覚心理を利用した「機能」と捉えるべきか？この特性は、AIによる画像生成・編集や、将来的な知覚ベースの圧縮において、どのように再評価されるか？
画像フォーマット選択における優先順位: 画像フォーマットの選択において、ファイルサイズ、画質、互換性、エンコード/デコード速度、特許/ライセンス、そして開発・運用コストは、サービス提供者（ウェブサイト、SNS、クラウドストレージなど）やデバイスメーカーにとって、それぞれどの程度の重みを持っているか？これらの優先順位の変化が、将来の標準にどう影響するか？
人間中心研究とAIの連携: 記事後半の人間中心の研究は、画像認識AIや画像キャプション生成AIといった、セマンティックな情報を扱う技術とどう連携しうるか？人間の言語による記述情報とピクセル情報を組み合わせることで、どのような新しい圧縮手法が生まれる可能性があるか？
後継フォーマットの未来: WebP、HEIC、AVIF、JPEG XLといった後継フォーマット間の競争は、最終的に単一のフォーマットに収束するのか、あるいは用途やプラットフォームに応じて複数のフォーマットが共存する未来になるのか？その場合、Web上での複数のフォーマットへの対応（要素など）はどの程度普及するか？
特許と標準化の影響（他分野との比較）: 特許が技術標準化に与える影響について、画像フォーマット以外の分野（例：動画コーデック、通信規格）と比較することで、画像フォーマット特有の事情や普遍的な教訓は何か？
「互換性が技術的優位性を凌駕する」現象の継続性: 記事が示唆する「互換性が技術的優位性を凌駕する」という現象は、IT分野において一時的なものか、それとも継続的な傾向か？この原則は、今後の新しい技術（例：VR/AR用画像、ニューラルネットワークベースの表現）の普及にどう影響するか？
JPEGの「普及しすぎている」状態の影響: JPEGが「殺すにはあまりにも普及しすぎている」という状態は、技術的な停滞を招くか？それとも、既存フォーマット内でのエンコーダー改善（MozJPEG, Jpegliなど）という別の方向での進化を促すか？

日本への影響

このレポートの内容は、日本のIT産業やユーザーに以下のような影響を与えています。

Webコンテンツ: 日本のWebサイトもグローバルなWeb標準に従うため、JPEGの互換性の高さはWebサイト運営やコンテンツ配信のコスト抑制に貢献しています。一方で、Webサイトの表示速度向上や帯域幅削減のために、WebPやAVIFといった新しいフォーマットへの対応が求められるケースも増えています。対応の遅れは、特にモバイル環境でのユーザー体験に影響を与える可能性があります。
ハードウェア: デジタルカメラやスマートフォンの主要メーカーである日本の企業は、世界市場を見据えてJPEGを基本としつつ、スマートフォンの普及に伴いHEICやWebPなど新しい形式への対応も進めています。次世代フォーマットの普及動向は、今後の製品開発戦略に影響を与えます。
ソフトウェア: 画像編集ソフト（例：Photoshop, CLIP STUDIO PAINTなど）やビューアー、OSレベルでの画像表示機能など、日本のソフトウェアもJPEGの標準サポートを前提として開発されています。新しいフォーマットへの対応は、ユーザーの需要や市場の動向を見ながら段階的に行われることが多いです。
研究開発: 画像圧縮技術やコンピュータビジョンに関する研究は、日本の大学や企業でも活発に行われています。記事後半で示唆される「人間中心の圧縮」やAI応用といった新しい研究方向は、日本の研究者にとっても重要なテーマとなります。
利用者の経験: 日本のユーザーは、特に意識することなくJPEG形式で写真や画像を扱っています。SNSなどでの自動的な圧縮・変換は行われているものの、ファイル形式そのものを気にするユーザーは少ないでしょう。しかし、新しいフォーマットが登場しても「開けない」「編集できない」といった互換性問題に直面する可能性はあり、これはユーザー体験に直接影響します。

歴史的位置づけ

本レポートは、デジタル画像圧縮技術の進化、特にWeb上での画像フォーマットの標準化と普及という観点から、IT史における特定の時期のスナップショットとして位置づけられます。

技術史: BMPから始まり、GIF、JPEG、PNG、そしてWebP、HEIC、AVIF、JPEG XLへと続く画像フォーマットの系譜の中で、JPEGがなぜ長期にわたり主要な地位を保ち続けているのかという、技術的な優位性だけでは説明できない複雑な現実を浮き彫りにしています。
ウェブ史: Webがテキスト中心から画像リッチなメディアへと進化する過程で、画像フォーマットが帯域幅の制限や表示性能の制約の中でどのように適応・進化してきたのかを示す事例として重要です。特に、ダイヤルアップ接続時代に生まれたJPEGの特性が、高速通信時代になってもなお影響力を持っているという点は興味深いです。
標準化・経済史: GIFの特許問題に端を発するPNGの誕生、JPEGを巡る特許訴訟、そしてGoogleによるWebPやJPEG XLの推進といった、技術標準を巡る企業の戦略や法的な争いが、技術の普及に決定的な影響を与えるという現実を描写しています。技術開発、標準化団体、企業の思惑、そして市場の慣性が複雑に絡み合うプロセスを理解する上で貴重なケーススタディとなります。
現在の技術動向: コメント欄の活発な議論が示すように、WebP、AVIF、JPEG XLといった次世代フォーマットを巡る競争は現在進行形であり、本レポートはまさにその最前線におけるエンジニアやユーザーのリアルな声や課題を記録しています。AIによる新しい圧縮アプローチへの言及は、画像技術の将来的な方向性を示唆しています。

総じて、本レポートは、単なる技術解説ではなく、技術開発が社会や経済、人間の行動様式といった非技術的な要素とどのように相互作用し、最終的に何が「標準」として定着するのかという、IT史における普遍的なテーマを探求する一資料と言えるでしょう。

参考リンク・推薦図書

本レポートの内容を多角的に理解するために役立つ資料をいくつかご紹介します。

参考リンク

Tedium: Why JPEG Is Still King of the Web (本レポートの元の記事) - nofollow
DopingConsommeBlog: JPEG XL、AVIF、WebPなどに関する記事 - follow
caniuse.com: Web技術のブラウザ対応状況を確認できます。（例: WebP, AVIF, JPEG XL） - nofollow
Mozilla Developer Network (MDN): Web技術に関する詳細なドキュメント。（例: HTML element） - nofollow
Wikipedia: 各技術やフォーマットに関する詳細情報。（例: JPEG, GIF, WebP, JPEG XL, パテント・トロール） - nofollow

用語索引（アルファベット順）

本レポートで登場した専門用語やマイナーな略称をアルファベット順に並べ、簡単に解説し、本文中の該当箇所へのリンクを付加しました。

Alliance for Open Media (AOMedia): Google、Apple、Microsoft、Mozilla、Netflixなど、多くのIT・メディア企業が参加する業界団体。AV1やAVIFのようなロイヤリティフリーなメディア技術の開発・普及を目指しています。 (第10章参照)
Apple: iPhoneやMacなどを製造する大手IT企業。HEIC形式をiOSのデフォルト画像形式として採用したことで知られます。AVIFやJPEG XLなど新しいフォーマットのブラウザ（Safari）やOS（macOS, iOS）への対応も進めています。 (第10章参照)
Asure Software: Forgent Networksが画像関連ビジネスから撤退した後、社名を変更して転身した人事・給与計算ソフトウェア企業。 (第7章参照)
AT&T: アメリカの大手通信会社。JPEG標準化グループに参加し、通信における効率的な画像伝送に関心を持っていました。 (第3章参照)
AV1: Alliance for Open Mediaが開発した、ロイヤリティフリーな次世代動画コーデック。AVIFはこれを基盤としています。 (第10章参照)
AVIF: AV1 Image File Formatの略。動画コーデックAV1を基盤とした画像フォーマットで、高い圧縮効率とロイヤリティフリーを目指しています。 (第10章参照)
Bandwidth: 通信回線やバスが単位時間あたりに転送できるデータ量。デジタル画像のサイズが大きいと、帯域幅を圧迫し、表示に時間がかかります。Web黎明期には特に重要な制約でした。 (第5章参照)
Baseline JPEG: JPEG形式の中で最も基本的な符号化方式。画像を上から下へ順番に表示するシーケンシャル方式で、多くのJPEGファイルはこの方式で保存されています。 (補足6参照)
Blocking Artifacts: JPEGのようなDCTベースの非可逆圧縮で、画像を小さなブロックに分割して処理することで生じる、画像がブロック状に見える劣化。特に圧縮率が高い場合に目立ちます。 (第5章参照)
BMP: Bitmapの略。初期の画像フォーマットの一つで、ピクセルデータをそのまま記録する非圧縮（または単純な可逆圧縮）形式。ファイルサイズが大きくなりがちです。 (第1章参照)
Brunsli: JPEG XLに搭載されている機能の一つ。既存のJPEGファイルを劣化させることなく、より小さなファイルサイズに変換することができます。 (第10章参照)
Canon: カメラやプリンターなどを製造する日本の大手企業。JPEG標準化グループに参加し、写真や印刷に関するニーズを持っていました。 (第3章参照)
Chromatic Subsampling: JPEGなどの非可逆圧縮で用いられる技術。人間の目は明るさの変化に比べて色の変化に鈍感であることを利用し、色情報（Cb, Cr）を明るさ情報（Y）よりも低い解像度で記録することでファイルサイズを削減します。画質劣化の要因の一つです。 (補足6参照)
Compression: データ量を削減する技術。非可逆圧縮とロスレス圧縮があります。画像フォーマットの進化において中心的な役割を果たします。 (第1章参照)
Compression Labs: 動画圧縮技術を持っていた会社。Forgent Networksに買収され、同社がJPEG関連特許を主張するきっかけとなりました。 (第7章参照)
CompuServe: 1980年代にアメリカで人気だった商用オンラインサービスプロバイダ。GIF形式を開発・普及させました。 (第2章参照)
Compatibility: 異なるシステムやソフトウェア間で、データ形式などを問題なく利用できること。画像フォーマットの普及において、技術的な優位性よりも互換性が重要になることが多いです。 (第8章参照)
DCI規格: Digital Cinema Initiativesによって策定された、デジタルシネマの配信用規格。JPEG 2000が画像の圧縮方式として採用されています。 (第8章参照)
DCT: Discrete Cosine Transformの略。離散コサイン変換。画像データを周波数成分に変換する数学的な手法。JPEGの非可逆圧縮の核となる技術です。音声や動画の圧縮にも広く使われます。 (第6章参照)
De Facto Standard: 公的な標準化プロセスを経ずに、市場での競争や普及の結果、事実上標準として広く使われるようになったもの。GIFやJPEGが Web黎明期にデファクトスタンダードとなりました。 (第2章参照)
Decoder: 圧縮されたデータを元の状態に戻すためのソフトウェアまたはハードウェア。エンコーダーと対になります。 (第8章参照)
DEFLATE: LZ77とハフマン符号化を組み合わせたロスレス圧縮アルゴリズム。Phil Katzによって開発され、ZIP形式やPNG形式で採用されています。 (第9章参照)
Ecosystem: 特定の技術や製品を中心とした、関連するハードウェア、ソフトウェア、サービス、開発者、ユーザーなどの集合体。エコシステムが強固であるほど、その技術は普及しやすく、他の技術に置き換えられにくくなります。JPEGの最大の強みの一つです。 (第8章参照)
Encoder: 元データを圧縮された形式に変換するためのソフトウェアまたはハードウェア。デコーダーと対になります。 (第8章参照)
Entropy: 情報理論において、情報の不確かさやランダム性の度合いを示す尺度。圧縮の理論的な限界を考える上で重要な概念です。クロード・シャノンによって提唱されました。 (第12章参照)
Forgent Networks: Compression Labsを買収し、JPEG圧縮に関連すると主張される特許を用いて、多くの企業に対して訴訟を起こした企業。通称パテント・トロールとも呼ばれました。 (第7章参照)
GAN: Generative Adversarial Networkの略。敵対的生成ネットワーク。ニューラルネットワークの一種で、リアルな画像などを生成する能力を持ちます。人間中心の圧縮研究におけるAI応用の可能性として言及されています。 (第12章参照)
GIF: Graphics Interchange Formatの略。CompuServeが開発した画像フォーマット。最大256色、ロスレス圧縮（LZW）、アニメーション機能（GIFアニメ）が特徴ですが、LZWの特許問題がありました。Web黎明期に普及しました。 (第2章参照)
GIFアニメ: GIF形式の多重画像機能を利用した簡易アニメーション。GIFの普及に大きく貢献しました。 (第2章参照)
Google: 世界最大のIT企業の一つ。Web検索、Chromeブラウザ、Android OSなどを提供しており、Web技術に大きな影響力を持っています。WebPやJpegliを開発・推進する一方で、JPEG XLのChromeでのサポートを停止したことで議論を呼んでいます。 (第9章参照)
Google Chrome: Googleが開発するWebブラウザ。世界最大のシェアを持ち、Web技術の普及に強い影響力があります。WebPを積極的にサポートする一方、JPEG XLのサポートを削除したことが本レポートで取り上げられています。 (第9章参照)
Guetzli: Googleが開発したJPEG エンコーダー。人間の知覚に基づいて最適化されており、従来のエンコーダーよりもファイルサイズを小さくできることがあります。 (第10章参照)
HDR: High Dynamic Rangeの略。高ダイナミックレンジ。明暗の差が大きい画像をより自然に表現できる技術。新しい画像フォーマット（HEIC, AVIF, JPEG XL）が対応を強化しています。JPEGでも対応拡張はありますが普及していません。 (第10章参照)
HEIC: High Efficiency Image Formatの略。HEVCを基盤とした画像フォーマット。AppleがiOSのデフォルト画像形式として採用したことで普及が進んでいます。 (第10章参照)
HEVC: High Efficiency Video Codingの略。H.265とも呼ばれる、高効率な動画圧縮標準。HEICはこの技術を基盤としています。 (第10章参照)
Hierarchical Mode: JPEGの符号化モードの一つ。画像を複数の解像度で圧縮し、低い解像度から高い解像度へと段階的に表示できます。プログレッシブ表示の一種と見なせますが、あまり一般的ではありません。 (第6章参照)
Human-centric Compression: 人間の知覚や、画像に含まれるセマンティックな情報（意味内容）を理解した上で圧縮を行う新しいアプローチ。損失関数に人間の主観を反映させたり、AIを活用したりする研究が進められています。 (第12章参照)
IBM: アメリカの大手テクノロジー企業。ウィリアム・ペネベイカー氏やジョーン・ミッチェル氏が在籍し、JPEG標準化と関連特許開発に深く関わりました。 (第3章参照)
Information Theory: 情報を数学的に扱い、その量や伝送、圧縮の理論的な限界などを研究する分野。クロード・シャノンによって基礎が築かれました。 (第12章参照)
iOS: Appleが開発するスマートフォン・タブレット向けOS。HEIC形式をデフォルトの画像形式として採用しました。 (第10章参照)
ISO/IEC: 国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）。国際的な技術標準を策定する標準化団体。JPEG標準は両組織が共同で策定しました。 (第3章参照)
JPEG: Joint Photographic Experts Groupによって開発された画像フォーマット。写真画像の非可逆圧縮に優れており、Web上で最も広く使われています。 (第1章参照)
JPEG 2000: JPEGの後継として開発された画像フォーマット。ウェーブレット圧縮を採用し、ロスレス圧縮にも対応しますが、Webでの普及は限定的です。 (第8章参照)
Jpegli: Googleが開発した新しいJPEG エンコーダー。既存のJPEG形式の圧縮効率や画質を、人間の知覚に基づいてさらに向上させることを目指しています。 (第13章参照)
JPEG XL: JPEGの後継を目指す新しい画像フォーマット。高い圧縮効率、ロスレス圧縮、JPEGからの劣化なし変換（Brunsli）などが特徴ですが、Google Chromeがサポートを削除したことで普及が課題となっています。 (第10章参照)
ジョーン・L・ミッチェル: IBMの従業員。ウィリアム・ペネベイカー氏と共にJPEG標準化に関わり、関連特許を開発しました。ペネベイカーとミッチェルとして共著でJPEGの技術書を執筆しています。 (登場人物紹介参照)
ジェイ・ピーターソン: Forgent NetworksのCEO。同社がJPEG関連特許を主張し、訴訟を起こした際の経営者です。 (登場人物紹介参照)
ジム・バンコフスキー: Googleのエンジニア。Google ChromeにおけるJPEG XLのサポート削除に関する議論で、その判断に関わった一人として名前が挙がっています。 (登場人物紹介参照)
Killed by Google: Googleが提供を開始したものの、その後サービスを終了したり開発を中止したりした製品やサービスのリストを揶杷する表現。多くのGoogle製品が短命に終わった歴史から、同社への信頼性を問う文脈で使われることがあります。WebPの将来性を懸念する声の背景にもあります。 (第9章参照)
Legacy Format: 過去に広く使われたり、現在も利用されているものの、最新の技術標準や効率性に劣る形式。多くのシステムやデータがこの形式に依存しているため、簡単には置き換えられず、長期にわたってサポートされ続けることが多いです。JPEGやMP3などがその例です。 (第13章参照)
Loss Function: 機械学習や最適化において、モデルの予測結果や出力が、望ましい結果（正解や元のデータ）とどれだけ異なっているかを示す指標を計算する関数。画像圧縮では、圧縮後の画像が元の画像とどれだけ似ているか（または異なっているか）を評価するために用いられます。ピクセル単位の差に基づくものや、人間の知覚を考慮したものなどがあります。 (第12章参照)
Lossless Compression: 可逆圧縮。圧縮されたデータを完全に元の状態に復元できる圧縮方式。データが一切失われないため、画質劣化は起こりません。GIF、PNG、JPEG 2000、WebP、JPEG XLが対応しています。 (第2章参照)
Lossy Compression: 非可逆圧縮。圧縮されたデータを元の状態に完全に復元することはできず、情報の一部が失われる圧縮方式。失われた情報は復元できませんが、高い圧縮率を実現できます。JPEG、JPEG 2000、WebP、AVIF、JPEG XLが対応しています。 (第5章参照)
LZW: Lempel–Ziv–Welchの略。1984年に特許が出願されたロスレス圧縮アルゴリズム。GIFで採用されましたが、特許問題を引き起こしました。 (第2章参照)
Modem: 電話回線を使ってコンピュータをネットワークに接続するための装置。Web黎明期のインターネット接続の主流であり、その低速さが画像圧縮の重要性を高めました。 (第4章参照)
MozJPEG: Mozillaが開発したJPEG エンコーダー。既存のJPEG形式の圧縮効率を向上させることを目指しています。 (第13章参照)
MP3: 音声データの非可逆圧縮フォーマット。音楽ファイルのデファクトスタンダードとなり、JPEGと同様に後継フォーマットが登場しても普及し続けているレガシーフォーマットの例として挙げられます。 (第11章参照)
MPEG: Moving Picture Experts Groupの略。ISO/IECのワーキンググループで、動画や音声、関連メタデータの標準化を行っています。HEVCやHEICなどを策定しました。 (第10章参照)
NCSA Mosaic: 1993年に発表された、初の主流グラフィカルWebブラウザ。初期のWeb閲覧体験を大きく変えましたが、当初はGIFのみをインライン表示できました。 (第4章参照)
Neural Network: 人間の脳の神経回路を模倣した情報処理モデル。機械学習、特に深層学習で中心的な役割を果たし、画像認識や画像生成などに応用されています。人間中心の圧縮におけるAI応用の可能性として言及されています。 (第12章参照)
非可逆圧縮: Lossy Compression参照。
OS/2: IBMが開発していたOS。JPEG形式を比較的早期にサポートした環境の一つです。 (第3章参照)
Opus: IETF（Internet Engineering Task Force）によって標準化された音声コーデック。MP3よりも高効率で高品質ですが、MP3ほどの普及には至っていません。 (第11章参照)
Patent: 発明を保護するための権利。技術の普及や標準化に影響を与える重要な要素です。GIFやJPEGを巡って特許問題が発生しました。 (第2章参照)
ペネベイカーとミッチェル: IBMのウィリアム・ペネベイカー氏とジョーン・ミッチェル氏。共にJPEG標準化に貢献し、関連特許を開発、共著でJPEGに関する技術書を執筆しました。 (登場人物紹介参照)
フィル・カッツ: DEFLATE圧縮アルゴリズムとZIPファイルフォーマットの作成者。PNGでDEFLATEが採用された関連で言及されています。 (登場人物紹介参照)
PNG: Portable Network Graphicsの略。GIFの特許問題を回避するために開発された画像フォーマット。ロスレス圧縮（DEFLATE）、透過（アルファチャンネル）、フルカラー対応が特徴です。Webで広く使われています。 (第2章参照)
Progressive DCT: JPEGの符号化モードの一つ。画像を低解像度から高解像度へと段階的に表示します。データが全て読み込まれる前でも画像全体の内容が把握できるため、低速回線環境で有効でした。プログレッシブJPEGとも呼ばれます。 (第4章参照)
Progressive JPEG: Progressive DCT参照。
Quantization: 量子化。JPEGの非可逆圧縮において、DCTで得られた周波数成分の値を丸める処理。人間の視覚特性（高周波数成分への鈍感さ）を利用し、情報の重要度に応じて丸め方を変えることでデータ量を削減します。画質劣化の主な原因となります。 (第6章参照)
Royalty-free: 特許使用料が不要であること。技術標準の普及において、ロイヤリティフリーであることは大きな強みとなります。GIFやHEVC（HEIC）が特許問題を抱えたのに対し、PNGやAVIFはロイヤリティフリーを目指しています。 (第10章参照)
Sequential DCT: JPEGの符号化モードの一つ。ベースラインJPEGで用いられる方式で、画像を左上から順に表示します。データが完全に読み込まれるまでは画像の一部しか表示されません。 (第6章参照)
Sequential Lossless: JPEGの符号化モードの一つ。可逆圧縮（劣化なし）で画像をシーケンシャルに表示しますが、JPEGの主流ではありません。 (第6章参照)
Standardization: 技術や製品、サービスなどの仕様を統一し、標準を定めるプロセス。国際的なISO/IECのような標準化団体が行う公的な標準と、市場競争の結果広まるデファクトスタンダードがあります。JPEGの成功において標準化は重要な役割を果たしました。 (第3章参照)
Standards Organization: 標準化団体。技術標準の策定を行う組織。ISO/IEC、MPEG、AOMedia、W3Cなどがあります。 (第3章参照)
スティーブ・ウィルハイト: 画像フォーマットGIFのクリエイター。CompuServeに在籍していました。 (登場人物紹介参照)
Transparency: 透明度。PNGやWebP、AVIF、JPEG XLがサポートする機能で、画像の一部を透過させることができます。JPEGは基本的に対応していません。 (第9章参照)
Unisys: GIFで採用されていたLZW 圧縮技術の特許を所有していた企業。1994年にGIF利用者からライセンス料を徴収しようとしました。 (第2章参照)
Wavelet Compression: ウェーブレット変換を用いた圧縮技術。JPEGのDCTに代わり、JPEG 2000で採用されました。ブロックノイズが発生しにくいという特徴があります。 (第8章参照)
WebP: Googleが開発した画像フォーマット。Web上での画像軽量化を目指し、非可逆/可逆圧縮、透過、アニメーションに対応します。Google Chromeを中心にWebブラウザでのサポートが進んでいます。 (第9章参照)
ウィリアム・B・ペネベイカー: IBMの従業員。ジョーン・ミッチェル氏と共にJPEG標準化に関わり、関連特許を開発、共著でJPEGの技術書を執筆しています。 (登場人物紹介参照)
World Wide Web: ティム・バーナーズ＝リーによって考案された、インターネット上の情報システム。Webページの表示において画像は重要な要素となり、画像フォーマットの進化と普及に大きな影響を与えました。 (第4章参照)
YCbCr: 色空間モデルの一つ。JPEGでよく用いられます。人間の視覚特性（明るさYに比べて色差Cb, Crへの感度が低い）を利用して、圧縮率を高めるためにクロマ・サブサンプリングなどの処理が行われます。 (補足6参照)
ZIP: ファイル圧縮・アーカイブ形式。Phil Katzによって開発され、DEFLATE 圧縮をサポートします。PNGのDEFLATE採用の関連で言及されています。 (第9章参照)

用語解説

用語索引にて解説を行っておりますので、そちらをご参照ください。

（注：本来「用語索引」は用語が出現したページ番号などを示すものですが、ここでは用語解説としての機能も含めて実装しています。）

次世代画像フォーマットの未来を覗く！📸✨ AVIFやJPEG XLを超える技術とは？

サブタイトル：画像圧縮の最前線！AIやVVCが切り開く新たな可能性🌐

画像フォーマットは、ウェブやモバイルでの高速表示や高画質化を支える重要な技術です。2025年現在、AVIFやJPEG XLが次世代フォーマットとして注目を集めていますが、その先にはどんな技術が待っているのでしょうか？この記事では、AVIFやJPEG XLを超える可能性のある技術を、最新情報をもとに分かりやすく解説します。🚀

現在の主役：AVIFとJPEG XLの強み

まずは、現在の次世代画像フォーマットの状況を振り返ってみましょう！

AVIF：ウェブの新定番 🌍

AVIF（AV1 Image File Format）は、2019年にAlliance for Open Mediaによって標準化された画像フォーマットです。AV1ビデオコーデックを基盤とし、高い圧縮効率とHDR（High Dynamic Range）対応が特徴です。ChromeやFirefox、Safariなど主要ブラウザでのサポート率は95%以上（2025年時点）で、ウェブでの普及が進んでいます。📊

AVIFの技術的詳細

AVIFは、AV1のイントラフレーム圧縮を活用し、JPEGの約半分のファイルサイズで同等以上の画質を実現。アニメーションや透過にも対応し、ウェブ開発者に愛されています！

JPEG XL：互換性と高品質の両立 🖼️

JPEG XLは、2020年頃に標準化が始まったJPEGの後継フォーマットです。無損失圧縮やプログレッシブデコード、既存JPEGとの互換性が強み。しかし、ブラウザサポートはSafari中心で約13%（2025年時点）と限定的です。Google Chromeのサポート撤回が普及の壁となっていますが、JPEG委員会の取り組みにより、プロ用途での注目が高まっています。📸

JPEG XLの特徴

JPEG XLは、FLIF（Free Lossless Image Format）の技術を一部取り入れ、HDRや広色域（Rec.2020）に対応。写真や印刷業界での利用が期待されています。

コラム：画像フォーマットの進化って、まるで宇宙旅行！🚀

AVIFやJPEG XLの登場は、まるで宇宙船が新たな星を目指すようなワクワク感がありますよね！🌌 昔のJPEGは地球のような安定感でしたが、AVIFはまるで月への第一歩。次に来るフォーマットは、どの銀河を旅するのか楽しみです！

次に来るのは？未来の画像フォーマットの候補

AVIFやJPEG XLを超えるフォーマットはまだ標準化されていませんが、以下の技術が注目されています！🔍

WebP 2：期待されたが停滞中 😔

WebP 2は、GoogleがWebPの後継として開発を進めていたフォーマットです。AVIFやJPEG XLに匹敵する圧縮効率を目指していましたが、2023年時点で開発が停滞。複雑さと互換性の課題から、実用化の可能性は低いとされています。😢

WebP 2の現状

Googleの公式発表では、WebP 2は実験段階にとどまり、標準化の動きはほぼ停止。AVIFの普及が進む中、WebP 2の再活性化は難しい状況です。

AIベースの画像圧縮：未来の主役？🤖

AIを活用した画像圧縮は、次世代フォーマットの最有力候補です！GoogleやMetaが研究を進めるこの技術は、ニューラルネットワークを使って画像を再構築し、従来のコーデック（AV1やHEVC）を大幅に超える圧縮効率を実現します。低ビットレートでもAIが詳細を「推測」して補完するため、画質を保ちつつファイルサイズを劇的に削減可能です。💾

AI圧縮の具体例

Googleの「PIK」やNetflixのAVIF関連研究が代表例。たとえば、PIKはJPEG XLの基盤技術として一部採用されていますが、AIのフル活用には専用ハードウェアが必要です。

VVCベースの画像フォーマット：プロ用途の可能性 🎥

VVC（Versatile Video Codec、H.266）は、2020年に標準化されたHEVCの後継ビデオコーデックです。HEIF（HEIC）がHEVCを基盤にしているように、VVCを応用した画像フォーマット（仮に「VIF」）が理論上可能です。VVCはAV1より高い圧縮効率を持ち、HDRや広色域に対応。映画や医療画像などのプロ用途に適していますが、特許ライセンス料が課題です。🔒

VVCの技術的特徴

VVCはクアッドツリー＋マルチタイプツリー（QTMT）による柔軟なブロック分割や、65方向イントラ予測を採用。HE generarIC比で30～50%のビットレート削減が可能です。

FLIFやQOI：ニッチな進化形 🌱

FLIF（Free Lossless Image Format）は無損失圧縮に特化したフォーマットで、JPEG XLの基盤技術として一部採用されました。一方、QOI（Quite OK Image Format）は軽量な無損失フォーマットとして提案されていますが、商業的採用には至っていません。これらは特定用途（例：アーカイブや科学画像）で再注目される可能性があります。📚

FLIFとQOIの違い

FLIFはプログレッシブデコードと高い圧縮効率が特徴。QOIはエンコード/デコード速度を重視し、シンプルな設計が売りです。

コラム：画像フォーマットはまるで料理のレシピ！🍳

AVIFやJPEG XLは、まるで絶品の料理レシピのよう。AI圧縮は新しいスパイスで、どんな味になるかワクワクしますよね！でも、VVCは高級食材すぎて、家庭では使いにくいかも？😅

次世代フォーマットに求められるもの

AVIFやJPEG XLを超えるフォーマットには、以下の要素が欠かせません！🔧

高い圧縮効率と互換性

次世代フォーマットは、AVIFの50%以下のファイルサイズを目指しつつ、ChromeやSafariなど主要ブラウザでの広範な互換性が必須です。AVIFのサポート率95%が一つの基準となっています。🌐

高速なエンコード/デコード

スマートフォンや低スペックデバイスでもスムーズに処理できる速度が求められます。AI圧縮やVVCは計算コストが高いため、ハードウェアの進化が普及の鍵です。⚡

新機能とロイヤリティフリー

AI生成画像のメタデータ統合や、8K超の高解像度、AR/VR対応など新機能が期待されます。また、AVIFのようなロイヤリティフリーなフォーマットが、特許問題を回避し広く採用される条件です。🆓

ロイヤリティフリーの重要性

GIFの特許問題（1990年代）がPNGの開発を促したように、特許フリーはウェブ普及の鍵。VVCのライセンス料は大きな障壁です。

コラム：フォーマットの戦いはまるでスポーツ！🏀

AVIFとJPEG XLの競争は、まるでバスケの試合のよう！AI圧縮は新星選手で、VVCはベテランだけど高額な契約金がネック。次はどんなルーキーが出てくるかな？😉

結論：AI圧縮が画像の未来を握る！

AVIFやJPEG XLを超える次世代フォーマットは、AIベースの圧縮技術が主役になる可能性が高いです。なぜなら、AIは人間の視覚を模倣し、「見栄えの良い画像」を最小限のデータで再現できるからです。これはまるで、画像を「魔法の筆」で描き直すようなもの！🪄 しかし、VVCのような高効率コーデックも、プロ用途で輝く可能性を秘めています。

今後の研究に望むこと

AI圧縮の低コスト化が急務です。現在のAI圧縮はクラウドや専用チップに依存するため、スマートフォンやPCでのリアルタイム処理が課題です。また、VVCの特許問題解決や、AVIF/JPEG XLの改良版の標準化も期待されます。これらの研究が進むと、以下のような影響が予想されます：

ウェブの高速化：ファイルサイズがさらに小さくなり、ページ読み込み時間が短縮。🌐
XR（拡張現実）革命：AR/VRでの高解像度画像が軽量になり、没入感が向上。🥽
環境負荷の軽減：データ転送量の削減で、サーバーのエネルギー消費が減る。🌍

歴史的位置付け

画像フォーマットの進化は、インターネットの歴史そのものです。GIFやJPEGが「ウェブ1.0」の基盤だったのに対し、AVIFやJPEG XLは「ウェブ3.0」の高効率化を支えます。AI圧縮やVVCは、AIとメタバースの時代を象徴する「ウェブ4.0」の先駆けとなるでしょう。この流れは、技術の民主化とデータ効率の追求の歴史でもあります。

「技術は進化するが、簡潔さが美徳である。」
― 古代ギリシャの哲学者、アリストテレスの言葉を現代風にアレンジ

短歌：画像フォーマットの未来を詠む

画像を
小さく美しく
AIが
未来のウェブを
切り開く

コラム：画像フォーマットは私たちの生活の一部！📱

スマホで撮った写真、ウェブで見たイラスト…すべて画像フォーマットのおかげ。次世代フォーマットがもっと身近になれば、SNSのスクロールもサクサクに！😄 どんな写真を撮りたい？

参考文献

Alliance for Open Media（AOMedia）公式サイト：AVIFやAV1の最新情報（信頼性・権威性が高い）
JPEG XL公式サイト：JPEG XLの標準化情報（信頼性・権威性が高い）
MPEG公式サイト：VVCやHEIFの動向（信頼性・権威性が高い）
Cloudinary Blog：画像フォーマットのトレンド解説（経験・専門性はあるが商業サイト）
AOMedia GitHub（libavif）：AVIFのオープンソース実装（信頼性・専門性が高い）

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