はじめに
ChatGPT（チャットGPT）をはじめとする、AI（特にLLM：大規模言語モデル）の活用が急速に進む中、「API利用料（トークン数）の高騰」や「処理速度の遅延」に悩まされていませんか？
従来のデータ形式の王様であった「JSON」は、人間にとっての読みやすさは抜群ですが、AI（LLM）にとっては冗長で非効率的な側面がありました [1.2, 1.4]。
この記事では、そのJSONの課題を解決するために登場した新しいデータ形式「TOON (Token-Oriented Object Notation) 」[1.2]（または Tree-Oriented Object Notation とも呼ばれる [1.1]）について、その基本概念からJSONとの決定的な違い、そしてAI開発現場にもたらす具体的なメリットまで、網羅的に解説します。
この記事を読めば、なぜ今「TOON」が注目されているのか、そしてあなたのAIプロジェクトのコストとパフォーマンスをどう改善できるのかが明確になります。
1. TOONとは？ AI（LLM）のために生まれた新データ形式
TOONとは、一言で言えば「AI（LLM）の処理効率とトークン数を最適化するために設計された、新しいデータ形式 」です [1.1, 1.2]。従来のJSONが「人間と機械のどちらにとっても読みやすい」汎用性を目指していたのに対し、TOONは明確に「機械（特にLLM）にとって効率的であること 」を最優先に設計されています [1.1]。その最大の特徴は、JSONでは避けられなかった「キー（項目名）の反復」を徹底的に排除する点にあります [1.2]。
2. なぜ今TOONが必要なのか？ JSONが抱える「AI時代の課題」
長年、Web APIや設定ファイルの標準として位置付けられてきたJSONですが、LLMへの入力データとして使う場合、大きな課題がありました。
JSONの課題：キーの反復によるトークンの浪費
例えば、以下のようなユーザーリストをJSONで記述した場合を見てみましょう。
JSON形式の例
[
{
"id" : 1 ,
"name" : "Alice" ,
"role" : "admin"
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "Bob" ,
"role" : "user"
},
{
"id" : 3 ,
"name" : "Charlie" ,
"role" : "user"
}
]
この例では、"id", "name", "role" というキー（項目名）が、データ1件ごとに何度も何度も繰り返されています [1.2, 1.4]。人間にとってはこれがデータの構造を理解しやすくしていますが、LLMにとっては違います。LLMの利用料金は、この文字数（トークン数）に基づいて課金されます。つまり、JSONの「丁寧すぎる説明」が、そのままAIの運用コストに直結してしまっていた のです [1.4]。
3. TOON vs JSON：決定的な違いと比較
TOONは、このJSONの冗長性をどのように解決するのでしょうか？ TOONは、YAMLとCSVの「良いとこ取り」とも言えるハイブリッドなアプローチを採用しています [1.2]。
TOONの記述例：ヘッダーでキーを一度だけ定義
先ほどのユーザーリストをTOON形式で記述すると、以下のようになります（※形式は一例）。
TOON形式の例
# ヘッダー（キー定義）
{id,name,role}
# データ（値のみ）
1 ,Alice ,admin
2 ,Bob ,user
3 ,Charlie ,user
ご覧の通り、キー（id, name, role）はヘッダーで一度だけ宣言 されます [1.2]。データ本体は、CSVのように値だけをコンマ区切りで並べていきます。
これにより、JSONで発生していた大量のキーの反復、引用符（"）、コロン（:）がすべて削除され、データサイズが劇的に圧縮されます [1.2]。
比較表：TOONとJSON
研究やレポートによれば、TOON形式を採用することで、JSONと比較してデータサイズ（トークン数）を最大30%〜60%削減 できる可能性があると報告されています [1.1, 1.2]。
執筆体験
小売業界の顧客管理の効率化のお仕事をさせていただいたとき、実際に10,000件の顧客データをJSONからTOONに変換し、GPT-4oへの入力テストを行ったところ、トークン数が平均で48%削減されました。これにより、APIコストが年間8万8000円削減できる見込みです。特にネストが深い（階層構造が複雑な）データほど、削減効果が高い傾向が見られました。
計算方法
前提条件
月間：5,000 APIコール
入力：4,000 tokens／回
出力：400 tokens／回
モデル情報
GPT-4o
入力1M tokens = $5
出力1M tokens = $15
削減額 = JSON の月額 - TOON の月額
JSONの月額
(4 ,000 × $0.000005 ) + (400 × $0.000015 )
= $0.02 + $0.006
= $0.026 /回
→ 月5 ,000 回で$130
→ 約20000 円（1 ドル154 円で計算）
TOONの月額（48%削減で見積もり）
(2 ,080 × $0.000005 ) + (400 × $0.000015 )
= $0.0104 + $0.006
= $0.0164 /回
→ 月5 ,000 回で$82
→ 約12600 円（1 ドル154 円で計算）
4. TOON導入のメリットと実践的TODOリスト
TOONを導入することは、単なるコスト削減以上のメリットをもたらします。
メリット1：AI運用コスト（トークン料金）の劇的な削減
最大のメリットです。LLMに渡すデータ量を直接削減できるため、API利用料を大幅に節約できます [1.2]。
メリット2：AIの処理速度（パフォーマンス）の向上
データサイズが小さくなることで、データの転送時間や、LLMがデータを読み込む（パースする）時間が短縮されます。これにより、AIの応答速度が向上する可能性があります [1.1]。
メリット3：既存システムとの共存が可能
TOONは「JSONの完全な置き換え」を目指すものではありません [1.4]。
ある開発者は「JSONは汎用的なピックアップトラック、TOONはサーキットを走るためのF1マシンだ」と例えています [1.4]。
現実的な戦略は、アプリケーション内部や一般的なAPI通信では安定したJSONを使い続け、LLMにデータを渡す直前にTOONに変換 し、LLMからの出力をTOONで受け取ってから再びJSONに戻す、という使い分けです [1.2, 1.4]。
実践！ TOON導入のためのTODOリスト
1. 分析：現状のAIコストを分析する
現在、LLMへのAPI呼び出しで最もトークン数を消費している処理（JSONデータ）を特定します。
2. 調査：変換ライブラリを選定する
「JSON to TOON」および「TOON to JSON」の変換を行うためのライブラリやツールを調査します [1.5]。開発コミュニティが整備を進めています [1.2]。
3. 実装：変換処理を組み込む
LLMへのリクエスト直前（入力）とレスポンス直後（出力）に、この変換処理を組み込みます [1.4]。
4. 検証：効果測定（A/Bテスト）
JSONをそのまま使った場合と、TOONに変換した場合とで、以下の項目を厳密に比較します。
削減できたトークン数
APIの応答速度
（念のため）AIの回答精度に変化がないか
5. リスクと注意点
新しい技術には必ず注意点があります。以下のリスクを理解した上で導入を検討してください。
警告1：JSONをすべて置き換えてはならない
前述の通り、TOONはAI通信に特化した形式です [1.4]。高い汎用性と可読性を持つJSONは、今後もWeb APIや設定ファイルの標準であり続けます [1.3, 1.4]。AIと関係のないシステムまで無理にTOON化すると、逆に開発効率や可読性を損なうリスクがあります。
警告2：開発エコシステムが未成熟
TOONは比較的新しい概念であるため、JSONほどライブラリやツール、ドキュメントが成熟していません [1.2]。導入するライブラリが安定しているか、コミュニティが活発かを事前に評価する必要があります。
警告3：変換コストの発生
JSONからTOONへの変換処理（ステップ）を追加することになるため、その分のわずかな計算コストと開発工数が発生します [1.2]。トークン削減のメリットが、この変換コストを上回るかを評価する必要があります。
6. まとめ：AI時代のデータ最適化を始めよう
「TOON」は、AI（LLM）の運用コストとパフォーマンスという、現代のAI開発が直面する大きな課題に応えるために登場した新しいデータ形式です。
TOONは、LLMのトークン効率を最大化するために設計された。 JSONの「キーの反復」を排除し、データサイズを劇的に削減する。 APIコスト削減とパフォーマンス向上に直接貢献する。 JSONを「置き換える」のではなく、AI通信の場面で「使い分ける」のが賢明な戦略である [1.4]。
いま、AIアプリケーションが大量のJSONデータを扱っているなら、TOON形式への変換を組み込むことは、コストとパフォーマンスを最適化する上で、今最も検討すべき戦略の一つと言えるでしょう。
著者紹介
執筆者名
渥美智也
役職・専門性
The Prince Academy株式会社 代表取締役 / AI・DX支援
経歴
1996年生まれ。東京都葛飾区出身。岐阜県大垣市にある情報科学芸術大学院大学（IAMAS）卒業後、AI・DXの総合商社｜The Prince Academy株式会社を設立。中小企業のAI・DX支援を中心に教育、システム開発（ホームページ制作含む）、広報代行などに従事。得意分野は医療業界。
実績・専門分野
AI技術、特に画像認識や音声認識を組み合わせた業務効率化を組み合わせたシステム構築を得意とする。2023年には24時間テレビ【日本テレビ】に渥美が開発したAIアプリが紹介される。教育分野では年間100件以上のAIに関わるセミナーや講義を行っており、2026年は、すでに300件超の講義依頼を頂いております。「現場で使える形に」をモットーとしております。
AI・DXに関する初回相談はこちら
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdObYdxcSRsSp7oaOPsiUOA0nWMzzo7ZHXYxs1lcF0DEkuN3w/viewform?usp=send_form
参考文献
はじめに
ChatGPT（チャットGPT）をはじめとする、AI（特にLLM：大規模言語モデル）の活用が急速に進む中、「API利用料（トークン数）の高騰」や「処理速度の遅延」に悩まされていませんか？
従来のデータ形式の王様であった「JSON」は、人間にとっての読みやすさは抜群ですが、AI（LLM）にとっては冗長で非効率的な側面がありました [1.2, 1.4]。
この記事では、そのJSONの課題を解決するために登場した新しいデータ形式「TOON (Token-Oriented Object Notation)」[1.2]（または Tree-Oriented Object Notation とも呼ばれる [1.1]）について、その基本概念からJSONとの決定的な違い、そしてAI開発現場にもたらす具体的なメリットまで、網羅的に解説します。
この記事を読めば、なぜ今「TOON」が注目されているのか、そしてあなたのAIプロジェクトのコストとパフォーマンスをどう改善できるのかが明確になります。
1. TOONとは？ AI（LLM）のために生まれた新データ形式
TOONとは、一言で言えば「AI（LLM）の処理効率とトークン数を最適化するために設計された、新しいデータ形式」です [1.1, 1.2]。従来のJSONが「人間と機械のどちらにとっても読みやすい」汎用性を目指していたのに対し、TOONは明確に「機械（特にLLM）にとって効率的であること」を最優先に設計されています [1.1]。その最大の特徴は、JSONでは避けられなかった「キー（項目名）の反復」を徹底的に排除する点にあります [1.2]。
2. なぜ今TOONが必要なのか？ JSONが抱える「AI時代の課題」
長年、Web APIや設定ファイルの標準として位置付けられてきたJSONですが、LLMへの入力データとして使う場合、大きな課題がありました。
JSONの課題：キーの反復によるトークンの浪費
例えば、以下のようなユーザーリストをJSONで記述した場合を見てみましょう。
JSON形式の例
[ { "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" }, { "id": 2, "name": "Bob", "role": "user" }, { "id": 3, "name": "Charlie", "role": "user" } ]この例では、
"id","name","role"というキー（項目名）が、データ1件ごとに何度も何度も繰り返されています [1.2, 1.4]。人間にとってはこれがデータの構造を理解しやすくしていますが、LLMにとっては違います。LLMの利用料金は、この文字数（トークン数）に基づいて課金されます。つまり、JSONの「丁寧すぎる説明」が、そのままAIの運用コストに直結してしまっていたのです [1.4]。3. TOON vs JSON：決定的な違いと比較
TOONは、このJSONの冗長性をどのように解決するのでしょうか？ TOONは、YAMLとCSVの「良いとこ取り」とも言えるハイブリッドなアプローチを採用しています [1.2]。
TOONの記述例：ヘッダーでキーを一度だけ定義
先ほどのユーザーリストをTOON形式で記述すると、以下のようになります（※形式は一例）。
TOON形式の例
# ヘッダー（キー定義） {id,name,role} # データ（値のみ） 1,Alice,admin 2,Bob,user 3,Charlie,userご覧の通り、キー（
id, name, role）はヘッダーで一度だけ宣言されます [1.2]。データ本体は、CSVのように値だけをコンマ区切りで並べていきます。これにより、JSONで発生していた大量のキーの反復、引用符（
"）、コロン（:）がすべて削除され、データサイズが劇的に圧縮されます [1.2]。比較表：TOONとJSON
研究やレポートによれば、TOON形式を採用することで、JSONと比較してデータサイズ（トークン数）を最大30%〜60%削減できる可能性があると報告されています [1.1, 1.2]。
執筆体験
小売業界の顧客管理の効率化のお仕事をさせていただいたとき、実際に10,000件の顧客データをJSONからTOONに変換し、GPT-4oへの入力テストを行ったところ、トークン数が平均で48%削減されました。これにより、APIコストが年間8万8000円削減できる見込みです。特にネストが深い（階層構造が複雑な）データほど、削減効果が高い傾向が見られました。
計算方法
前提条件
モデル情報
削減額 = JSONの月額 - TOONの月額JSONの月額
(4,000 × $0.000005) + (400 × $0.000015) = $0.02 + $0.006 = $0.026/回 → 月5,000回で$130 → 約20000円（1ドル154円で計算）TOONの月額（48%削減で見積もり）
(2,080 × $0.000005) + (400 × $0.000015) = $0.0104 + $0.006 = $0.0164/回 → 月5,000回で$82 → 約12600円（1ドル154円で計算）4. TOON導入のメリットと実践的TODOリスト
TOONを導入することは、単なるコスト削減以上のメリットをもたらします。
メリット1：AI運用コスト（トークン料金）の劇的な削減
最大のメリットです。LLMに渡すデータ量を直接削減できるため、API利用料を大幅に節約できます [1.2]。
メリット2：AIの処理速度（パフォーマンス）の向上
データサイズが小さくなることで、データの転送時間や、LLMがデータを読み込む（パースする）時間が短縮されます。これにより、AIの応答速度が向上する可能性があります [1.1]。
メリット3：既存システムとの共存が可能
TOONは「JSONの完全な置き換え」を目指すものではありません [1.4]。
ある開発者は「JSONは汎用的なピックアップトラック、TOONはサーキットを走るためのF1マシンだ」と例えています [1.4]。
現実的な戦略は、アプリケーション内部や一般的なAPI通信では安定したJSONを使い続け、LLMにデータを渡す直前にTOONに変換し、LLMからの出力をTOONで受け取ってから再びJSONに戻す、という使い分けです [1.2, 1.4]。
実践！ TOON導入のためのTODOリスト
1. 分析：現状のAIコストを分析する
現在、LLMへのAPI呼び出しで最もトークン数を消費している処理（JSONデータ）を特定します。
2. 調査：変換ライブラリを選定する
「JSON to TOON」および「TOON to JSON」の変換を行うためのライブラリやツールを調査します [1.5]。開発コミュニティが整備を進めています [1.2]。
3. 実装：変換処理を組み込む
LLMへのリクエスト直前（入力）とレスポンス直後（出力）に、この変換処理を組み込みます [1.4]。
4. 検証：効果測定（A/Bテスト）
JSONをそのまま使った場合と、TOONに変換した場合とで、以下の項目を厳密に比較します。
5. リスクと注意点
新しい技術には必ず注意点があります。以下のリスクを理解した上で導入を検討してください。
警告1：JSONをすべて置き換えてはならない
前述の通り、TOONはAI通信に特化した形式です [1.4]。高い汎用性と可読性を持つJSONは、今後もWeb APIや設定ファイルの標準であり続けます [1.3, 1.4]。AIと関係のないシステムまで無理にTOON化すると、逆に開発効率や可読性を損なうリスクがあります。
警告2：開発エコシステムが未成熟
TOONは比較的新しい概念であるため、JSONほどライブラリやツール、ドキュメントが成熟していません [1.2]。導入するライブラリが安定しているか、コミュニティが活発かを事前に評価する必要があります。
警告3：変換コストの発生
JSONからTOONへの変換処理（ステップ）を追加することになるため、その分のわずかな計算コストと開発工数が発生します [1.2]。トークン削減のメリットが、この変換コストを上回るかを評価する必要があります。
6. まとめ：AI時代のデータ最適化を始めよう
「TOON」は、AI（LLM）の運用コストとパフォーマンスという、現代のAI開発が直面する大きな課題に応えるために登場した新しいデータ形式です。
いま、AIアプリケーションが大量のJSONデータを扱っているなら、TOON形式への変換を組み込むことは、コストとパフォーマンスを最適化する上で、今最も検討すべき戦略の一つと言えるでしょう。
著者紹介
執筆者名
渥美智也
役職・専門性
The Prince Academy株式会社 代表取締役 / AI・DX支援
経歴
1996年生まれ。東京都葛飾区出身。岐阜県大垣市にある情報科学芸術大学院大学（IAMAS）卒業後、AI・DXの総合商社｜The Prince Academy株式会社を設立。中小企業のAI・DX支援を中心に教育、システム開発（ホームページ制作含む）、広報代行などに従事。得意分野は医療業界。
実績・専門分野
AI技術、特に画像認識や音声認識を組み合わせた業務効率化を組み合わせたシステム構築を得意とする。2023年には24時間テレビ【日本テレビ】に渥美が開発したAIアプリが紹介される。教育分野では年間100件以上のAIに関わるセミナーや講義を行っており、2026年は、すでに300件超の講義依頼を頂いております。「現場で使える形に」をモットーとしております。
AI・DXに関する初回相談はこちら
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdObYdxcSRsSp7oaOPsiUOA0nWMzzo7ZHXYxs1lcF0DEkuN3w/viewform?usp=send_form
参考文献