2000年ごろ、マイクロソフトリサーチのミシェル・バンコとエリック・ブリルは、同社のワープロ「MSワード」に搭載する文法チェッカーの改良方法を模索していた。既存のアルゴリズムを改良すべきか、新たな手法を探すべきか、それとももっと洗練された機能を搭載すべきか。２人は迷っていた。
方針を決定する前に、まずは既存の手法でデータを大量に増やしたらどうなるか確かめることにした。･･･結果は驚くべきものだった。データを増やせば増やすほど、アルゴリズムは飛躍的に成績が向上した。50万語のデータ量では最低の成績だった単純なアルゴリズムが、データを10億語にしたとたん、最高の成績を発揮したのである。･･･
※ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える
、ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ（著）、講談社、2013年、61頁
膨大なデータが賢いアルゴリズムに勝つ
これはどういうことだろう。文法チェッカーの改良に関しては、データ量よりもルール（アルゴリズム）がより重要だと思うのだが、実際にはそうはならない。「膨大なデータが賢いアルゴリズムに勝つ」（同書、61頁）とマイヤー=ショーンベルガー氏たちは言い切っていますが、それが答えです。
これはなぜか。おそらく言語というのは、ランダムな存在である数多くの人間が好き勝手に “自由” に日々使用し、その後時間が経ってから「文法」というルールが “後付け” で整備された。こういう成り立ちがあるからでしょう。
したがって、その「後付けルール」からコンピューター・プログラミングに取り組むと、とめどもない例外ルールや例外事例という問題にぶち当たる。いくら頑張ってルール（アルゴリズム）側を整備して（自然）言語処理プログラムを組んでも、いつまでたっても言語が持つ例外パターンに悩まされる。たぶんそういうことでしょう。
大量の言語データで語学をマスター？
逆に言語の成り立ちに沿って（？）、ランダムかつ大量に言語データをコンピューターにぶち込むことから始めれば、文法に無い使い方でもたちどころにデータを引っ張り出すことで、とりあえず対応できる。もちろん文法チェッカーにも使えるわけです。
人間においても語学を学ぶ上で、ランダムかつ大量に言語データを人間（学習者）にぶち込めば、同じように語学をマスターできるでしょう。もちろん、こんなことは “できない相談” というか、不可能に近いことです。しかし、語学習得の何かヒントになるかもしれません。
※参考資料：
・アルゴリズム、Wikipedia、最終更新2015年07月13日
・自然言語、Wikipedia、最終更新2014年12月08日
