トークナイザーは、人間が読む自然言語の文章を、大規模言語モデルが処理できる数値や小さな断片に分割・変換するプログラムです。AIシステムにおいてテキストデータを正しく入力データに変換するための重要な第一段階として機能します。
トークナイザーとは
一言でいうと、文章をAIが理解できる細かな単位に切り分けて数値化する変換ツールです。
詳しく解説
大規模言語モデルは直接アルファベットや漢字などの文字を理解できず、数値として処理します。トークナイザーは文章を「トークン」と呼ばれる単語や形態素、あるいは部分的な文字列（サブワード）に分割し、それぞれに固有のID（数値）を割り当てます。この仕組みにより、未知の単語や多言語のテキストも効率よく扱えるようになり、モデルの学習や推論の精度向上に大きく貢献しています。
具体例・使われ方
「I love AI」という英文が入力された場合、トークナイザーはこれを「I」「love」「AI」といった複数のトークンに分割し、それぞれに対応する数値ID（例: [40, 1842, 9170]）に変換して大規模言語モデルへ渡します。
似た用語との違い
エンベディング（埋め込み）と混同されやすいですが、トークナイザーはあくまで文字や単語の文字列を離散的なID（整数）に変換する役割であり、エンベディングはそのIDを連続的なベクトル空間に配置して意味的な近さを表現する処理という違いがあります。
注意点
トークナイザーの種類によって同じ文章でも分割されるトークン数が異なり、APIの利用料金や大規模言語モデルのコンテキスト長（入力可能な最大長）に影響を与えます。また、日本語や絵文字などは英語に比べて多くのトークンに分かれやすい点に注意が必要です。
この解説は役に立ちましたか？誤りが含まれる場合はご報告いただけますと幸いです。
更新日時: 2026年9月2日 00:21