UX / UI のデザインに強いWebシステムの開発と、BtoB Webマーケを支援するWeb制作を提供するN’s Creates (エヌズクリエイツ) 株式会社の西山です。

近年、LLM（大規模言語モデル）の活用が急速に進む中、プロンプトに含めるデータ（コンテキスト）の効率がAPIコストと性能に直結する問題となっています。この問題を解決する新しいデータ形式として「TOON」が注目を集めています。

この記事では、TOONの基本的な概念から、JSONやYAMLとの具体的な違い、そしてどのような場面で有効なのかを詳しく掘り下げます。

TOONとは？ (Token-Oriented Object Notation)

TOON（Token-Oriented Object Notation）は、LLMへの入力データ（コンテキスト）を最小限のトークン数で表現することを目的に設計された、軽量で人間が読みやすいデータ形式です。

構造化データを扱う際、従来のJSONは括弧{}や引用符""、カンマ,を多用するため、LLMが消費する「トークン数」が非常に多くなる欠点がありました。TOONは、YAMLのインデント構造とCSVの表形式を巧みに組み合わせることで、JSONと同等のデータモデルを、より少ないトークン数で表現することを可能にします。

TOONの2つの記法：階層とテーブル

TOONはデータの性質に合わせて2つの書き方を使い分け（あるいは組み合わせ）ます。

1. 階層記法 (YAML風)

ネストされたオブジェクトや、構造が不均一なデータを表現する際に使います。インデント（通常はスペース2つ）で階層を表現します。

config:
  user:
    name: "John Doe"
    role: "Admin"
  settings:
    theme: "dark"
    notifications:
      email: true
      push: false

2. 表形式記法 (CSV風)

これがTOONの最大の特徴であり、トークン削減の鍵となります。データベースの検索結果やログデータのように、「均一な構造のオブジェクトが配列になっている」場合に絶大な効果を発揮します。

ヘッダー行でキーを一度だけ定義し、以降は値だけを並べます。

従業員データの配列 (TOON形式の例)

TOONの具体的な利点

1. APIコストの削減
   研究によれば、JSONと比較して最大で約40%のトークン削減が報告されています^[web:4]。OpenAIやAnthropicのAPIはトークン数で課金されるため、これは運用コスト（特にRAGなど大量のデータを扱う場合）の大幅な削減に直結します。
2. コンテキストウィンドウの効率化
   LLMには一度に入力できるトークン数の上限（コンテキストウィンドウ）があります。TOONでデータを圧縮することにより、同じ上限内でも、より多くの情報（例：より多くのDB検索結果）をLLMに渡すことができ、回答の精度向上に寄与します。
3. 処理速度の向上
   トークン数が少ないほど、LLMの推論（回答生成）速度が向上する傾向があります。
4. 高い解釈精度
   表形式は、LLMが「これはテーブルデータである」と直感的に理解しやすいため、JSONをパースさせるよりもデータの解釈精度が同等か、やや向上するとの報告もあります。

注意点：TOONが向いていないケース

TOONは万能ではありません。表形式の記法は、あくまで「均一な構造の配列」に特化しています。

ネストが非常に深い、あるいは配列内のオブジェクト構造がバラバラ（不均一）なデータを無理にTOONで表現しようとすると、逆に可読性が下がり、トークン削減効果も薄くなります。そのような場合は、従来通りJSONやYAMLの使用が推奨されます。

まとめ

TOON (Token-Oriented Object Notation) は、LLMのトークン効率とコストの問題を解決するために登場した新しいデータ形式です。

特に、データベースから取得した結果や、APIのレスポンス（配列）をLLMに渡すようなRAG（検索拡張生成）やデータ分析タスクにおいて、JSONの有力な代替手段となります。プロジェクトの要件に合わせて、JSONやYAMLと使い分けることを検討してみてください。

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