TOON（Token-Oriented Object Notation）は、LLM向けに最適化されたデータ形式です。JSONと比較して30-60%のトークン数削減が期待できます。
ファイル添付、あるいはテキストを貼り付けしてください。
変換結果
このツールでできること
このツールは、AIや大規模言語モデル（LLM）での処理効率を高める新しいデータ形式「TOON（Token-Oriented Object Notation）」へ、既存のデータを変換するための無料WEBツールです。
主に以下の3つのことができます。
- CSVやJSONをTOON形式へ変換
普段お使いのCSVファイルやJSONデータを貼り付ける（またはファイルアップロードする）だけで、自動的にTOON形式へ変換・整形します。 - トークン削減効果のシミュレーション
変換前のデータと変換後のTOONデータを比較し、文字数がどれくらい減ったか、データ量が何％削減されたかを即座に計算して表示します。 - ファイルのダウンロード
変換されたTOONデータは、ワンクリックでクリップボードにコピーしたり、ファイルとしてダウンロードしたりすることが可能です。
このツールで取得する情報の基礎知識
TOON形式とは
TOONは、JSONに代わる次世代のデータフォーマットとして注目されています。通常のJSON形式では、データごとに「キー名（項目名）」を繰り返す必要がありますが、TOON形式ではこれらを省略・圧縮する構造を持っています。
なぜAI・LLMに最適なのか
ChatGPTやClaudeなどのAIモデルは、データを「トークン」という単位で処理します。JSON形式は人間には読みやすいですが、冗長なキー名の繰り返しにより多くのトークンを消費してしまいます。
TOON形式に変換することで、情報の意味を保ったままトークン消費量を30％〜60％程度削減できるとされており、AIのAPI利用コストの削減や、一度に処理できる情報量の増加（コンテキストウィンドウの節約）が期待できます。
このツールが役立つときはどんなとき？ ユースケースは？
1. RAG（検索拡張生成）のコスト削減
社内ドキュメントや大量のデータをAIに読み込ませて回答させるシステム（RAG）を構築している場合、データ形式をTOONにするだけで、プロンプトに含まれるトークン数を減らし、API利用料金を抑えることができます。
2. ファインチューニングデータの作成
AIモデルを追加学習（ファインチューニング）させる際、学習データのサイズをコンパクトにすることで、学習効率を向上させたい場合に役立ちます。
3. プロンプトエンジニアリングの試行錯誤
「JSONデータをプロンプトに含めたいが、文字数制限（トークン制限）に引っかかってしまう」という場合に、このツールでTOON形式に圧縮することで、制限内にデータを収められる可能性があります。
使い方
ステップ1：入力形式の選択
画面上部のタブで、変換元のデータ形式（CSV入力 または JSON入力）を選択してください。
ステップ2：データの入力
「ファイルを選択」ボタンからファイルをアップロードするか、テキストエリアに直接データを貼り付けてください。
※どのようなデータ形式か試したい場合は「サンプルを読み込む」ボタンを押すと、練習用のデータが自動入力されます。
ステップ3：変換の実行
「TOONに変換する」ボタンをクリックします。
ステップ4：結果の確認と保存
画面下部に変換結果が表示されます。「変換結果」エリアには、削減された文字数と削減率が表示されます。結果は「コピー」または「ダウンロード」ボタンで保存してください。
TOON形式とJSON形式の違い
| 特徴 | JSON形式 | TOON形式 |
|---|---|---|
| 構造 | キーと値のペアを繰り返す | ヘッダーと値を分離し構造化 |
| 可読性 | 人間にとって読みやすい | JSONよりは機械的だが解読可能 |
| データ量 | キーの重複により大きくなりがち | 重複を排除しコンパクト |
| AI適性 | 一般的だがトークン消費が多い | トークン消費を最小化できる |
