LLMにおけるTOON vs JSON：AIエージェントでJSONに取って代わるか？

はじめに

今日のLLM（大規模言語モデル）とAIエージェントの世界では、構造化データを送信するために使用するフォーマットがこれまで以上に重要になっています。そこで登場するのが、TOON（Token-Oriented Object Notation）です。これは、構造、可読性、スキーマの認識を維持しながらトークンの使用量を削減することを約束する、新しいシリアル化フォーマットです。しかし、TOONとは一体何なのでしょうか？そして、LLMベースのワークフローで本当にJSONに取って代わるのでしょうか？この記事では、TOONの設計、JSON（およびYAMLや圧縮JSONなどの他のフォーマット）との比較、そしてそれが実際のAIエージェントにとって実用的な代替手段となり得るのかを探ります。

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TOONとは？

TOONは、Token-Oriented Object Notationの略で、LLMの入力用に特別に調整された、人間が読めるスキーマ認識型シリアル化フォーマットです。その開発者によると、JSONと同じデータモデル（オブジェクト、配列、プリミティブ）を保持していますが、モデルに供給する際のトークン数を最小限に抑えるように設計された、よりコンパクトな構文を使用しています。

TOONの主な機能は次のとおりです。

トークンの効率性：TOONは、大規模で均一な配列の場合、きれいにフォーマットされたJSONと比較して、しばしば30～60%少ないトークンを使用します。
スキーマ認識型定義：配列の長さ（例：users[3]）やフィールドヘッダー（{id,name}）を明示的に定義することで、LLMが構造を検証し、確実に解釈するのに役立ちます。
最小限の構文：TOONは、JSONに関連する多くの句読点（括弧、角括弧、ほとんどの引用符）を削除し、YAMLやCSVと同様にインデントとコンマに依存しています。

均一な配列のための表形式：同じキーを持つ複数のオブジェクトがある場合、TOONはコンパクトな行ベースのレイアウト（CSVスタイル）を使用し、フィールドを一度宣言してから値を列挙します。

本質的に、GitHubに記載されているように、TOONは新しいデータモデルではありません。それは変換レイヤーです。データをJSONまたはネイティブデータ構造で記述し、トークンを節約するためにLLMに送信する際にTOONに変換します。

TOONとJSON、YAML、圧縮JSONの比較

TOONがLLMやAIエージェントにとってJSONに取って代わるかどうかを理解するには、YAMLや圧縮JSONを含む他の一般的なシリアル化フォーマットと比較することが役立ちます。

JSON

親しみやすさ：JSONは遍在しており、ほぼすべてのプログラミング言語、ライブラリ、APIでサポートされています。
冗長性：JSONには多くの構造文字（引用符、括弧、角括弧）が含まれており、LLMプロンプトで使用するとトークン数が増加します。
スキーマ認識なし：標準JSONは、配列の長さやフィールドヘッダーを明示的に伝達しないため、LLMが構造化データを再構築する際に曖昧さにつながる可能性があります。

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 30
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 25
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35
  }
]

圧縮JSON（またはミニファイされたJSON）

コンパクトさ：空白、改行、インデントを削除することで、ミニファイされたJSONはきれいにフォーマットされたJSONと比較してサイズが削減されます。
依然としてトークン費用が高い：圧縮JSONであっても、すべての構造文字（括弧、引用符、コンマ）が保持されているため、LLMのコンテキストではトークンの使用量が増加します。
構造的なガードなし：TOONが提供する明示的なスキーママーカーがないため、LLMがデータを再構築する際にエラーが発生しやすくなる可能性があります。

[{"id":1,"name":"Alice","age":30},
{"id":2,"name":"Bob","age":25},
{"id":3,"name":"Charlie","age":35}]

YAML

可読性：YAMLは括弧の代わりにインデントを使用するため、ネストされたデータが人間にとってより親しみやすくなります。
JSONよりも冗長性が低い：多くの括弧や引用符を避けるため、YAMLはJSONと比較して一部のトークンを節約できます。
曖昧さ：明示的な配列の長さやフィールドヘッダーがない限り（手動で追加されない限り）、LLMは構造を誤解釈したり、精度を失ったりする可能性があります。

- id: 1
  name: Alice
  age: 30
- id: 2
  name: Bob
  age: 25
- id: 3
  name: Charlie
  age: 35

TOON

トークンの節約：TOONは、そのテーブル形式の表記法と最小限の句読点により、特に均一な配列で劇的なトークン削減を実現します。（Aitoolnet）
スキーマのガードレール：明示的なマーカー（[N]や{fields}など）は、LLMに検証信号を提供し、構造の忠実度を向上させます。
人間が読める：インデントとCSVのような行の組み合わせにより、特にYAMLや表形式のデータに慣れている開発者にとっては非常に読みやすくなっています。（Toonkit | Ultimate TOON Format Toolkit）
トークンとモデルのトレードオフ：不均一なデータや深くネストされたデータの場合、JSONの方が実際には効率的である可能性があります。TOONの利点は、データが表形式で均一な場合に最も顕著になります。

[3]{id,name,age}:
  1,Alice,30
  2,Bob,25
  3,Charlie,35

209のデータ取得質問に対する4つのLLMの精度 — toon-format/GitHubによる、209のデータ取得質問に対する4つのLLMのTOON精度

AIエージェントとLLMにおけるTOON

なぜ開発者はLLMやAIエージェントのコンテキストでTOONを検討しているのでしょうか？主な動機をいくつか示します。

コスト効率：LLM APIは通常トークンごとに課金されます。TOONはトークン使用量を削減することで、入力コストを大幅に削減できます。
コンテキストウィンドウの最適化：シリアル化されたデータが小さくなると、モデルのコンテキストウィンドウに他のコンテンツ（指示、例、思考の連鎖）をより多く収めることができます。
信頼性の向上：明示的な構造（配列の長さ、フィールド名）は、LLMが入力形式を検証するのに役立ち、ハルシネーションやデータの誤配置を減らします。
エージェントワークフロー：ツール呼び出しや多段階の推論を実行するAIエージェントにとって、TOONは構造化データの一貫性と明確性を段階的に維持するのに役立ちます。
シームレスな変換：バックエンドをJSONで維持し、LLMに送信する前にTOONに変換し、後でJSONに戻して解析できます。データモデルの全面的な見直しは必要ありません。

制限事項とTOONが理想的ではない場合

利点があるにもかかわらず、TOONは万能薬ではありません。JSON（または他のフォーマット）が依然として優れている可能性があるいくつかのシナリオがあります。

深くネストされた、または不均一なデータ：データに多くのレベルや一貫性のないオブジェクト形状がある場合、TOONの表形式のアプローチは適用できない可能性があり、JSONの方がコンパクトまたは明確である可能性があります。
トレーニングの不一致：多くのLLMは、TOONではなく主にJSONでトレーニングされています。正しくプロンプトされないと、LLMがTOONコンテンツを誤解釈するリスクがあります。Redditで一部のユーザーが指摘しているように、モデルに新しいフォーマットを教えることで解析エラーが発生する可能性があります。
交換の期待：データがJSONを期待する従来のシステム、API、またはストレージによって消費される必要がある場合、TOONは直接受け入れられない可能性があります。
ツールの成熟度：TypeScript、PythonなどでSDKはありますが、TOONはまだ新しく、JSONやYAMLほど普遍的にサポートされていません。

よくある質問 (FAQ)

Q1. TOONとは何を表していますか？
Ans: TOONはToken-Oriented Object Notationの略で、構造化データをLLM入力用に少ないトークンにエンコードするように設計されたフォーマットです。

Q2. TOONはすべてのJSONデータを表現できますか？
Ans: はい、できます。 — ToonParseによると、TOONはJSONデータモデルに関して損失がありません。JSONがサポートするのと同じプリミティブ型、オブジェクト、配列をサポートしています。

Q3. TOONはどのくらいのトークン節約を実現しますか？
Ans: ToonParseとGitHubのベンチマークによると、TOONは均一な配列の場合、きれいにフォーマットされたJSONと比較して30～60%のトークン削減を達成できます。TOONの明示的なスキーママーカーのおかげで、構造化された取得の典型的な精度は高いままです。

Q4. LLMはTOONフォーマットをそのまま理解できますか？
Ans: 多くのLLMは、正しくプロンプトされた場合（例：users[2]{...}:の例を示すなど）にTOONを理解できます。TOONのスキーマ認識機能は、モデルが構造をより確実に検証するのに役立ちます。ただし、TOONで事前トレーニングされていないモデルを使用する場合は、いくつかのプロンプト調整が必要になる場合があります。

Q5. TOONはAPIやストレージにおけるJSONの代替品ですか？
Ans: 必ずしもそうではありません。GitHubによると、TOONはLLM入力向けに最適化されています。API、ストレージ、またはJSONが標準である交換の場合、JSONまたは他のフォーマットが依然としてより適切である可能性があります。TOONは、LLMパイプラインにおける変換レイヤーとして使用するのが最適です。

結論：TOONはLLMおよびAIエージェントでJSONに取って代わるのか？

要するに：TOONはJSONの強力でインテリジェントな補完機能であり、特にLLM駆動のワークフローにおいて、全面的にJSONを完全に置き換える可能性は低いでしょう。

私の見解は次のとおりです。

LLMプロンプト、AIエージェント、および多段階ツールオーケストレーションの場合、TOONは真の価値を提供します。コスト、コンテキストサイズ、信頼性が重要となる場合、トークンの節約、明確さ、およびスキーマガードにより、魅力的な選択肢となります。
汎用API、データ永続化、または相互運用性の場合、従来のJSON（または圧縮/ミニファイされたJSONでさえ）が依然として優位を保つでしょう。JSONはほぼすべてのプログラミングエコシステムに深く根付いており、多くのシステムはこのフォーマットを期待しています。
表形式または均一な構造化データをすでに扱っているチームにとって、TOONはwin-winとなる可能性があります。LLMに送信する前にTOONに変換し、その後、下流での消費のためにJSONに戻します。

最終的に、TOONはほとんどのスタックにおいて完全な代替品ではありません。それはLLMツールボックスにおける非常に効率的なツールです。エージェント向けの構造化プロンプト、RAGパイプライン、コスト重視のLLM使用など、最も利益を得られる場所で活用してください。

結論

TOONは、LLMおよびAIエージェント向けに構造化データをシリアル化する方法における、思慮深い進化を表しています。最小限の構文、スキーマ認識、および人間が読めるという特性を組み合わせることで、より効率的でコスト効果が高く、正確なプロンプト設計を可能にします。JSONがデータ交換の標準であり続ける一方で、TOONがLLM入力の特殊なレイヤーとしての地位を確立していることは、十分に正当化されていると言えるでしょう。

もしあなたのユースケースが、特に均一または表形式の大量の構造化データをLLMに送信することを含む場合、TOONは検討する価値のあるツールです。ただし、それが輝かない可能性がある場所を認識し、そのような状況が生じた場合はJSONや他のフォーマットを使用し続けてください。

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