データトークナイゼーション（でーたとーくないぜーしょん）
最終更新：2026/4/25
データトークナイゼーションは、機密性の高いデータを、無意味な値であるトークンに置き換えて管理する処理のことである。
別名・同義語 トークン化トークナイジング
ポイント
トークナイゼーションは、自然言語処理や機械学習において、データをモデルが理解しやすい形式に変換するための重要な前処理ステップである。
データトークナイゼーションとは
データトークナイゼーションは、文字列やテキストデータを、単語、句読点、記号などのより小さな単位であるトークンに分割するプロセスです。この処理は、自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の多くのタスクにおいて、データの準備段階として不可欠です。
トークナイゼーションの目的
トークナイゼーションの主な目的は、以下の通りです。
- データの前処理: テキストデータを数値データに変換し、機械学習モデルが処理できるようにします。
- 意味の抽出: テキストデータの構造を解析し、単語やフレーズの意味を理解します。
- 効率的な処理: 大量のテキストデータを効率的に処理するために、データを分割します。
トークナイゼーションの種類
トークナイゼーションには、いくつかの種類があります。
- 単語トークナイゼーション: テキストを単語ごとに分割します。例えば、「私はリンゴを食べます。」という文は、「私」「は」「リンゴ」「を」「食べます」「。」というトークンに分割されます。
- サブワードトークナイゼーション: 単語をさらに小さな単位に分割します。例えば、「unbreakable」という単語は、「un」「break」「able」というトークンに分割されます。これは、未知語（モデルが学習していない単語）の問題を軽減するために使用されます。
- 文字トークナイゼーション: テキストを文字ごとに分割します。これは、言語モデルの学習に使用されることがあります。
トークナイゼーションの応用例
データトークナイゼーションは、以下のような様々な分野で応用されています。