そもそも何のために「分類」するのでしょう？ おそらく多くのケースにおいて、分類は後々の検索性のために行われるのではないでしょうか。例えば、カテゴリーは、全ての情報が、体系化されたカテゴリーのどこかに必ず所属するという条件を以って、情報の検索性を保証する仕組みです。

しかし検索性を確保するためのカテゴライズは情報量が多くなるに従って必ず破綻することが知られています。いわゆる「こうもり問題」です。また分類という作業は継続的に行うには知的負荷の高い作業です。カテゴリーの多重化などによって「こうもり問題」を解決しても一貫性のある分類を維持するのは至難の業です。よって、分類することは放棄され、情報は時系列に保存しあとは検索すれば良い、ということになります。

これは完全に私の主観的な考えですが、こういったいわゆる情報管理のための整理術云々（書店に行くとそういった書籍が沢山並んでいますが）、というのは全く重要なことではない、はっきり言って、どうでもよいと考えます。それよりも「何か重大な情報を見逃してしまっているのではないかという強迫神経症」から早く解放されるべきです。

ではPiggydbにおける「分類」とは何なのか？ それは一言で言えば、「ユーザー自身が学習するため」の分類です。本来分類という作業は機械的にできるものではありません。先程書いたように知的負荷の高い作業です。検索のためのタグ付けであれば、単純にキーワード検索でもいいということになってしまうかもしれませんが、本当の分類(classification)は、そのキーワードが情報に含まれるかどうかとは無関係です。よって、Piggydbではユーザー自身が考えてタグ付けすることが重要です。