トークン化— 読み：とーくん化
トークン化（Tokenization）とは、 テキストデータを自然言語処理（NLP）や機械学習で扱いやすいように、意味のある最小単位である「 トークン 」に分割する処理 のことです。トークンは、単語、句読点、記号など、テキストを構成する要素であり、トークン化することで、コンピューターがテキストの構造や意味を理解しやすくなります。
導入Introduction
トークン化（Tokenization）とは、 テキストデータを自然言語処理（NLP）や機械学習で扱いやすいように、意味のある最小単位である「 トークン 」に分割する処理 のことです。トークンは、単語、句読点、記号など、テキストを構成する要素であり、トークン化することで、コンピューターがテキストの構造や意味を理解しやすくなります。
用語の定義Definition
トークン化（Tokenization）とは、 テキストデータを自然言語処理（NLP）や機械学習で扱いやすいように、意味のある最小単位である「 トークン 」に分割する処理 のことです。トークンは、単語、句読点、記号など、テキストを構成する要素であり、トークン化することで、コンピューターがテキストの構造や意味を理解しやすくなります。
トークン化の基本的なプロセスは、テキストを空白や句読点などの区切り文字で分割することです。たとえば、「私はAIについて勉強しています。」という文をトークン化すると、「私」「は」「AI」「について」「勉強」「し」「て」「い」「ます」「。」というトークンに分割されます。しかし、実際には、言語の特性や処理の目的に応じて、より高度なトークン化手法が用いられます。
出典：my-best.ai 用語辞典「トークン化」（https://my-best.ai/ai-dictionary/tokenization/）
仕組み・原理How it works
なぜ重要なのか
トークン化は、自然言語処理の最初のステップとして非常に重要です。なぜなら、トークン化されたデータは、その後のテキスト分析、感情分析、機械翻訳、情報検索などのさまざまなタスクで利用されるからです。分割のしかたによって後続の処理のしやすさが変わるため、自然言語処理全体の土台となる工程といえます。
主な手法
| 手法 | 内容 | 特徴 |
|---|---|---|
| 単語分割 | 空白や記号を区切りとして単語に分割 | 英語など区切りが明確な言語で容易 |
| 形態素解析 | 文法構造を考慮して分割し、品詞などの情報も付与 | 日本語など区切りが不明確な言語に有効 |
単語分割は、空白や記号を区切り文字として、テキストを単語に分割するもっとも基本的な手法です。英語のような単語が空白で区切られている言語では、比較的容易に実装できます。一方、日本語のように単語の区切りが明確でない言語では、単語分割は難しい場合があります。
形態素解析は、単語分割よりも高度な手法で、言語の文法的な構造を考慮してテキストをトークンに分割します。形態素解析では、単語の品詞や活用形などの情報も付与されるため、より詳細なテキスト分析が可能になります。
分割の課題
トークン化を行う際には、いくつかの課題があります。たとえば、英語では、「don’t」のような短縮形や、「New York」のような複合語をどのようにトークン化するかが問題となります。また、日本語では、未知語や造語をどのように扱うかが課題となります。
モデルへの入力としての役割
トークン化は、テキストデータを機械学習モデルに入力する際の重要な前処理です。トークン化されたテキストデータは、数値ベクトルに変換され、機械学習モデルで学習できるようになります。この数値ベクトル化の手法としては、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vecなどがあります。変換された各トークンはエンベディングとしてベクトル表現に写像されます。
サブワードトークン化
トークン化技術は日々進化しており、より高度な自然言語処理タスクを可能にしています。近年では、Transformerモデルで使用されるWordPieceやByte Pair Encoding（BPE）といったサブワードトークン化が主流となっています。これらの手法は、未知語への対応や、より柔軟なテキスト表現を可能にします。大規模言語モデル（LLM）の多くも、このサブワードトークン化を採用しています。
原始出處Origin
本項の定義・解説は、my-best.ai 用語辞典の同項目記事（編集部執筆）を底本に再構成したものです。初出時期や命名者について確立した一次資料が本文中に明記されていない場合は、推測での記載を見送っています。
応用シーンUse cases
基礎の理解
トークン化 の定義と位置づけを押さえ、AI 関連の資料や記事を正確に読み解く土台にします。
情報の照合
ニュースや製品紹介で トークン化 に触れたとき、本ページの定義と突き合わせて過不足なく理解できます。
導入・検討の第一歩
関連するチュートリアルで手を動かしながら、自社の業務への適用可否を検討できます。
メリット・デメリットPros & Cons
メリット
- 形態素解析では、単語の品詞や活用形などの情報も付与されるため、より詳細なテキスト分析が可能になります
- トークン化されたテキストデータは、数値ベクトルに変換され、機械学習モデルで学習できるようになります
- トークン化技術は日々進化しており、より高度な自然言語処理タスクを可能にしています
デメリット・注意点
- 一方、日本語のように単語の区切りが明確でない言語では、単語分割は難しい場合があります
- トークン化を行う際には、いくつかの課題があります
- また、日本語では、未知語や造語をどのように扱うかが課題となります
よくある誤解Misconceptions
関連用語Related terms
用語同士は相互リンクされています。
プロンプト集Prompt collection
理解を定着させるためのプロンプト例です。コピーして〔 〕内を置き換えてご利用ください。
理解を深める質問
前提知識なしで概念を掴む
あなたは AI 教育の講師です。「トークン化」を、AI に詳しくない日本の社会人にも分かるように説明してください。専門用語を使った場合は、その直後に噛み砕いた言い換えを添えてください。最後に要点を 3 行でまとめてください。
整理・比較
関連用語との違いを表で整理する
「トークン化」について、①定義 ②仕組み ③代表的な活用例 ④よくある誤解 を見出し付きで整理してください。同じ分野の類似用語があれば、その違いを表形式で示してください。
実務への検討
自社業務への適用を検討する
「トークン化」を〔業種・業務〕で活用する場合に期待できる効果と注意点を、それぞれ 3 つずつ提案してください。判断の前提条件や、確認すべき事実があれば明示してください。
FAQ（よくある質問）FAQ
トークン化とは、一言でいうと何ですか？
トークン化のポイントはどこですか？
トークン化を扱うときの注意点は？
出典・参考文献References
定義の記述は my-best.ai 用語辞典（編集部執筆）に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。
まとめSummary
トークン化（Tokenization）とは、テキストデータを自然言語処理（NLP）や機械学習で扱いやすいように、意味のある最小単位である「トークン」に分割する処理のことです。
- まず「トークン化」の定義を自分の言葉で言い換えられるようにする
- 関連用語との違いを「関連用語」セクションから確認する
- プロンプト集の型を使って、理解した内容をアウトプットで確認する