答え
文字数とトークンは異なるから
解説
🧩 1. トークンとは何か？
「トークン」とは、AIにとっての最小の意味単位です。
日本語や英語の文章を、AIが理解できるように分解した「かけら」のことです。
例
| 入力文 | トークン分割例（イメージ） |
|---|---|
| 「こんにちは」 | 「こん」「に」「ちは」 |
| 「I love cats.」 | 「I」「love」「cats」「.」 |
つまり、トークン＝AIにとっての「語句の粒」。
英語では単語単位に近く、日本語ではもっと細かく（数文字ごと）に分かれます。
💡 2. なぜ「文字数」ではなく「トークン数」なのか？
AIは文字そのものを理解しているわけではなく、
トークンを数値ベクトル（意味の座標）に変換して処理します。
この「トークンごとの数値化」がAIの思考の出発点なので、
「何トークン入力されたか」がAIの処理量やコストを正確に表します。
例
| 文 | 文字数 | トークン数（目安） |
|---|---|---|
| Hello, world! | 13 | 約4 |
| こんにちは、世界！ | 9 | 約6〜8 |
英語は単語単位で分けやすいですが、日本語は文節や助詞などで細かく切られるため、
「文字数＝トークン数」にはならないのです。
⚙️ 3. トークン単位で扱うメリット
AIモデルの中では、
1トークン → 数百次元のベクトル
として計算されます。
この単位で管理すると、
- 計算の効率がよくなる
- 言語ごとの差（日本語と英語など）を統一的に扱える
- 文の意味を保持しやすい
といった利点があります。
🧮 4. 「1トークン＝○文字」ってどのくらい？
ざっくり言うと：
| 言語 | 1トークンあたりの平均文字数 |
|---|---|
| 英語 | 約4文字 |
| 日本語 | 約1〜2文字 |
つまり、日本語のほうが文字数の割にトークン数が多くなりやすい。
だから、同じ「1000文字」でも、
英語より日本語の方がトークン数は多くなります。
🧠 5. まとめ：なぜ「トークン」なのか
| 項目 | 理由 |
|---|---|
| ⚙️ AI内部処理単位 | AIは文字ではなく「トークン」を理解・計算するため |
| 💬 言語差 | 言語によって文字構造が異なり、「文字数」では不正確になるため |
参考情報
AITC：生成AIにおける「トークン」とは？をやさしく解説
https://aitc.dentsusoken.com/column/what-is-a-token-in-generative-ai/
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