大量のマルチメディアコンテンツから利用者の要求に適合したコンテンツを高速 に検索することは重要であり，そのための手法が盛んに研究されている． 一般にこのような検索ではコンテンツの特徴量が多次元ベクトルで表現され， ベクトル集合から与えられた問合せ点からの近傍検索や範囲検索を高速に行う 方法が研究されてきた．
しかし，探求型のデータベースを考えた場合，近傍検索や範囲検索のような 類似検索だけでは不十分である．デジタル博物館やオンラインショッピングの ような探求型のデータベースの場合，サンプルデータの提示と，類似検索が 繰り返し行われる．サンプルデータの提示は類似しているものを提示するよりも 類似していないものを提示する方が良いと考える．
本発表ではサンプルデータの提示方法について，なるべく類似していないデータを ベクトル集合から検索することを考え，木索引を用いて高速に処理を行うアルゴリ ズムについて発表する．また，実際に画像データを用いた実験結果についても 報告する．