TOONとは何か？ AIのコストを最大60%削減する新データフォーマットを徹底解説

目　次

TOONとは何か？ AIのコストを最大60%削減する新データフォーマットを徹底解説のPodcast
ストーリーブック
導入：AI時代の「トークン税」問題 — なぜJSONではダメなのか？
TOONとは何か？ — AIの「思考」に合わせて設計された新フォーマット
TOONはどれほど効率的か？ — 衝撃的なコスト削減と「精度の向上」
TOONの長所と短所 — いつ使うべきか？（そして、いつ使うべきでないか）
TOONの実践 — Pythonでの簡単な始め方
6. まとめ： AI開発の未来と「トークンを意識した」エンジニアリング
参考資料

TOONとは何か？ AIのコストを最大60%削減する新データフォーマットを徹底解説のPodcast

下記のPodcastは、Geminiで作成しました。

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ストーリーブック

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導入：AI時代の「トークン税」問題 — なぜJSONではダメなのか？

人工知能（AI）、特にGPT-4やClaudeに代表される大規模言語モデル（LLM）がビジネスのあらゆる側面に浸透する中で、開発者と企業は見過ごされがちな、しかし深刻なコスト問題に直面しています。それが「トークン税（Token Tax）」です ¹。

まず、初心者の方のために「トークン」について簡単に解説します。LLMは人間のように単語や文章をそのまま理解しているわけではなく、テキストを「トークン」と呼ばれる小さな単位（日本語の場合は単語の一部や助詞、英語の場合は単語や句読点など）に分割して処理します ²。LLMのAPI（外部からAIの機能を呼び出す窓口）を利用する際、このトークン数に基づいて課金されます ⁴。つまり、AIに送るデータが長ければ長いほど、あるいはAIからの応答が長ければ長いほど、コストは直線的に増加します。

ここで問題になるのが、現代のWeb開発における「共通語」であるJSON（JavaScript Object Notation）です ⁶。JSONは、システム間で構造化データを交換するための標準フォーマットですが、AI時代においては2つの重大な欠点を抱えています。

第一の「明らかな」問題は、その「冗長性」です ³。JSONは、データを { }（中括弧）や [ ]（角括弧）で囲み、すべてのキー（項目名）と文字列の値を "（引用符）で括り、項目間を ,（カンマ）で区切る必要があります。例えば、たった2人のユーザー情報を送るだけでも、JSONでは以下のようになります ⁴。

JSON
{
  "users":
}

この例では、{ } [ ] " , といった記号や、"id", "name", "role" といったキー（列名）がデータの行数分だけ繰り返されます ³。これらすべてがトークンとしてカウントされ、貴重なコストと、AIが一度に処理できる「コンテキスト・ウィンドウ（文脈の窓）」を圧迫します。これが「トークン税」の正体です。

第二の「隠れた」問題は、その「信頼性」です。開発者がLLMに「JSON形式で応答してください」と指示しても、LLMは完璧なJSONを生成するのが苦手です ⁶。LLMは本質的に確率的なテキスト生成エンジンであるため、構文エラー（例：引用符の閉じ忘れ、余計なテキストの混入、不正なカンマ）を頻繁に起こします ⁶。特に、応答内容に引用符が含まれる場合の「エスケープ処理（\" のように記号を無害化すること）」は、LLMにとって非常に困難なタスクです ⁶。その結果、開発者はAIからの「壊れたJSON」を修正するための複雑なエラー処理コードを書くことに、多大な時間を費やしています。

AI開発の現場では、コストと信頼性の両面で、JSONよりも「AIに最適化（AIO）」された、新しいデータフォーマットが求められていました。その最も有力な答えが、今回解説する「TOON」です。

TOONとは何か？ — AIの「思考」に合わせて設計された新フォーマット

TOONとは、「Token-Oriented Object Notation（トークン指向オブジェクト記法）」の略です ²。これは、2025年10月にJohann Schopplich氏によって開発・リリースされた、AIとLLMのために設計された新しいデータフォーマットです ⁴。

TOONの設計思想は、「JSONのデータモデルとの完全な互換性を保ちながら、構文だけをAIと人間に最適化する」という点にあります ¹²。つまり、JSONが表現できるオブジェクト、配列、数値、文字列といったデータ構造はTOONでも同様に（損失なく）表現できますが、その「書き方」が根本的に異なります ¹²。

TOONの最大の特徴は、YAML（ヤムル）のような「インデント（字下げ）」による階層表現と、CSV（カンマ区切り）のような「表形式」のデータ表現を巧みに組み合わせた、ハイブリッドな構造にあります ¹⁵。

この違いを理解するために、先ほどの「2人のユーザー情報」をJSON、YAML、そしてTOONで比較してみましょう。これがTOONの革命性を理解する鍵となります ⁴。

JSON（従来：冗長）

JSON
{ "users": }

YAML（やや冗長）

YAML
users:
  - id: 1
    name: Alice
    role: admin
  - id: 2
    name: Bob
    role: user

TOON（非常にコンパクト）

コード スニペット
users{id,name,role}:
  1,Alice,admin
  2,Bob,user

一目瞭然です。TOONでは、{} や ""、繰り返しのキーが完全に排除されています。TOONの構文は以下のように機能します ³。

users{id,name,role}: というヘッダー行で、必要なすべての情報を一度だけ宣言します。
- users: これから始まるデータが「users」という名前のリスト（配列）であることを示します。
- ``: このリストに「2件」のデータが含まれることを示します（これはオプションですが、AIがデータの長さを検証するのに役立ちます）。
- {id,name,role}: 各データの列（キー）が「id, name, role」であることを定義します。
続く行は、インデント（字下げ）され、CSVのように「値だけ」をカンマ区切りで記述します。

この構造により、データが100行、1000行と増えても、キー（列名）の繰り返しが一切発生せず、トークン消費を劇的に削減できるのです。

TOONはどれほど効率的か？ — 衝撃的なコスト削減と「精度の向上」

TOONの有効性は、単なる「トークンの削減」に留まりません。ベンチマーク（性能評価）データは、TOONが「コスト」と「品質」の両面で、JSONを圧倒する可能性を示しています。

ベンチマーク1：トークン削減（コスト）

TOONは、AIとのデータ交換において、JSONと比較して30%から60%のトークンを削減します ²。これは、AIの利用コストがそのまま30%〜60%削減されることを意味します。

あるベンチマークでは、表形式データにおいてJSONに対し64.7%という大幅なトークン削減を達成しました ⁸。
GitHubで公開されている別のベンチマークでも、JSONに比べて39.6%のトークン削減が確認されています ¹³。

ベンチマーク2：精度の向上（品質）

ここがTOONの真に革命的な点です。コスト削減は分かりやすい利点ですが、TOONはAIの「データ解釈の正解率」をも向上させることが示されています。

ある研究によると、LLMにJSON形式でデータを与えた場合のタスク正解率が69.7%だったのに対し、同じデータをTOON形式で与えた場合は73.9%に向上しました ¹³。

これはなぜでしょうか？ JSONの冗長な構文（{ } " , など）は、LLMにとって本質的なデータとは関係のない「ノイズ」です。このノイズがAIの「認知負荷（Cognitive Load）」を高め、データの本質的な構造や意味の理解を妨げていると考えられます。

対照的に、TOONのクリーンな表形式は、LLMに対して「これはテーブルデータ（表）である」と即座に理解させる、強力な「構造的なプロンプト」として機能します ¹²。LLMがデータの構造を正しく認識できるため、結果としてデータに基づいた推論の精度が向上するのです。

ベンチマーク3：コスト効率（ビジネス価値）

「より安く（コスト削減）」と「より良く（精度向上）」という2つの利点を組み合わせると、TOONのビジネス価値が明確になります。

「トークンあたりの精度」で測定したコスト効率において、TOONはJSONを76%も上回るという結果が報告されています ⁸。これは、同じコストを支払うならば、TOONを使った方が遥かに質の高い結果を得られることを示しています。

これらの利点を以下の表にまとめます。

比較項目	JSON (従来)	TOON (新方式)	概要
トークン削減率	基準	39.6% 〜 64.7% 削減 ²	AIのAPIコストを大幅に削減できる。
データ解釈精度	69.7% ¹³	73.9% (精度向上) ¹³	AIがデータをより正しく理解できる。
コスト効率	基準	76% 向上 ⁸	より少ないコストで、より良い結果を得られる。

TOONの長所と短所 — いつ使うべきか？（そして、いつ使うべきでないか）

TOONの劇的な効果を見て、「すべてのJSONをTOONに置き換えるべきだ」と考えるかもしれませんが、それは早計です。TOONは万能薬ではなく、明確な得意分野と不得意分野があります。この点を客観的に理解することは、技術選定における「信頼性（Trustworthiness）」の観点からも非常に重要です ¹⁹。

TOONが真価を発揮する「最適な」ユースケース

TOONは、その設計（CSVとYAMLのハイブリッド）からも分かる通り、「フラットな」「表形式の」「均一な」データ構造を扱う際に、最大の効果を発揮します ¹⁵。

具体的なユースケースは以下の通りです。

RAG（検索拡張生成）のコンテキスト: AIが質問に答えるためにデータベースから検索してきた複数の文書チャンク（情報の断片）を、LLMに渡す際。これらのデータは通常、均一な構造（「文書ID」「内容」「関連度」など）を持っています ¹⁸。
データベースの検索結果: ユーザーリスト、製品カタログ、ECサイトの注文履歴、アプリケーションのログデータなど、行と列で構成されるあらゆる表形式データです ⁸。
AIエージェントの応答: LLMにタスクリストやスケジュールなどを構造化して出力させる際、JSONよりもクリーンで解析しやすい形式として役立ちます ¹⁵。

TOONが「不向きな」ユースケース（弱点）

一方で、TOONは「深くネストされた」「複雑な階層構造」のデータを表現するのは不得意です ¹⁵。

あるベンチマークでは、複雑にネストした設定データ（オブジェクトの中にリストがあり、その中にさらにオブジェクトがあるような構造）を各フォーマットで比較しました ¹⁶。

JSON: 102 トークン
YAML: 88 トークン
TOON: 95 トークン

このケースでは、TOON（95トークン）はJSON（102トークン）よりは効率的でしたが、インデントによる階層表現を得意とするYAML（88トークン）に敗北しています ¹⁶。このようなユースケースでは、無理にTOONを使うよりも、YAMLや、JSONから空白や改行をすべて削除した「最小化JSON（Minified JSON）」の方が効率的な場合があります ²¹。

専門家からの戦略的アドバイス：「ハイブリッド・アプローチ」

結論として、TOONは「JSONキラー（JSONの代替品）」ではありません ³。JSONが持つ、システム間の普遍的な互換性や、膨大なツール群は依然として強力です。

最も賢明な戦略は、「ハイブリッド・アプローチ」です ³。

アプリケーション内部のAPI通信や、データ保存には、引き続き互換性の高いJSONを使い続けます。
AI（LLM）にデータを送信する直前に、そのデータをTOON形式に変換します。
LLMからの応答もTOON形式で受け取ります（LLMはTOONの生成も得意です）。
受け取ったTOONデータを即座にJSON（またはPython辞書など）に変換し、アプリケーションの残りの部分で処理します。

この方法であれば、既存のシステムアーキテクチャへの影響を最小限に抑えつつ、AIとの通信部分だけでTOONの恩恵（コスト削減と精度向上）を最大限に享受できます。

TOONの実践 — Pythonでの簡単な始め方

TOONはすでに実用段階に入っています。Python用の公式ライブラリ toon-format ²² や、.NET用のライブラリ ⁴ などがコミュニティによって開発・提供されています。

ここでは、PythonでTOONを使い始めるための簡単なステップを紹介します。

ステップ1：インストール

まず、Pythonのパッケージマネージャ pip を使ってTOONライブラリをインストールします ²³。

Bash
pip install toon-format

ステップ2：JSON（Python辞書）からTOONへの変換 (エンコード)

Pythonのリストや辞書（JSONとほぼ同じ構造）をTOON形式の文字列に変換します。これは、LLMにデータを送信する際に使用します ¹⁷。

Python
import toon

# 送信したいPythonデータ (JSONに相当)
users =

# TOON形式の文字列にエンコード
toon_data = toon.encode(users)

print(toon_data)

# --- 出力結果 ---
# [2,]{id,name,age}:
# 1,Alice,30
# 2,Bob,25

ステップ3：TOONからPython辞書への変換 (デコード)

LLMがTOON形式で応答した文字列を、Pythonで扱える辞書に変換（パース）します ²³。

Python
import toon

# LLMからのTOON形式の応答 (例)
toon_response = """
name: "Sarah Wilson"
age: 32
active: true
"""
# Python辞書にパース (デコード)
data = toon.parse(toon_response)

print(f"Name: {data['name']}")
print(f"Age: {data['age']}")

# --- 出力結果 ---
# Name: Sarah Wilson
# Age: 32

LLMプロンプトへの応用

これらの機能を使うと、LLMへのプロンプト（指示文）は以下のようになります。

以下のユーザーデータを分析し、各ユーザーの要約をTOON形式で返してください。

{toon_data}

この{toon_data}の部分に、ステップ2でエンコードしたTOON文字列を埋め込むだけで、プロンプトのトークン数を劇的に削減し、AIの応答精度を高めることができます。

6. まとめ： AI開発の未来と「トークンを意識した」エンジニアリング

TOONは、AI、特にLLMとのデータ交換における「トークン税」問題 ¹ と、JSONの「信頼性」問題 ⁶ に対する、現時点で最も強力かつ実用的な解決策の一つです。

TOONは万能薬ではなく、JSONを完全に置き換えるものではありません。しかし、AI開発において最も一般的でコストのかかる「表形式データ」の扱いに特化した「特殊ツール」として、JSONを圧倒する性能（コスト削減と精度向上）を発揮します ¹⁴。

TOONの登場が示すより大きなトレンドは、「トークンを意識したエンジニアリング (Token-Aware Engineering)」 ¹⁴ という新しい時代の幕開けです。これからのAIアプリケーション開発では、アルゴリズムやモデルの選択だけでなく、AIに「入力」し「出力」させるデータ形式そのものが、コストと性能を左右する重要な最適化（AIO）の対象となります。

もし、あなたのAIアプリケーションがJSON形式で大量の表データをLLMに送信している場合、それをTOON形式に変換するテストを行うことは、即時のコスト削減と精度向上に繋がる、最も簡単な「AI Optimization（AIO）」かもしれません。まずは pip install toon-format から試してみてはいかがでしょうか。