【初心者向け】トークナイゼーションって何？ 🤔 自然言語処理とセキュリティの観点から解説！

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）とは、私たちが日常的に使う言葉（自然言語）をコンピューターが理解し、処理するための技術です。 この分野でのトークナイゼーションは、文章を意味のある最小単位（トークン）に分割することを指します。ちょうど文章をパズルのピース🧩に分けるようなイメージです。

例えば、「私は青い電車に乗る」という日本語の文を考えてみましょう。これをトークナイズすると、以下のようになります。

[ "私", "は", "青い", "電車", "に", "乗る" ]

このように文を単語や形態素（意味を持つ最小の単位）に分割することで、コンピューターは文の構造や意味を理解しやすくなります。 検索エンジンが検索キーワードを理解したり、自動翻訳が文の意味を捉えたり、チャットボットが質問に答えたりする際に、この技術が基礎として使われています。

トークナイゼーションの種類 (NLP)

NLPにおけるトークナイゼーションには、いくつかの方法があります。

• 単語トークナイゼーション: 文章を単語ごとに区切ります。英語のように単語間がスペースで区切られている言語では比較的簡単ですが、日本語のように区切りがない言語では「形態素解析」という技術が必要になります。
• 文字トークナイゼーション: 文章を一文字ずつに区切ります。「こんにちは」なら「こ」「ん」「に」「ち」「は」となります。
• サブワードトークナイゼーション: 単語よりも小さく、文字よりも大きい単位（サブワード）に分割します。例えば「Chatbots」を「Chat」と「bots」に分けるような方法です。これにより、未知の単語（語彙にない単語）にも対応しやすくなります。Byte Pair Encoding (BPE) などが有名です。

どの方法を使うかは、言語の種類や目的によって使い分けられます。

セキュリティ分野でのトークナイゼーションは、全く異なる目的で使われます。こちらは、クレジットカード番号やマイナンバーなどの機密性の高いデータを、それ自体には価値のない別の文字列（トークン）に置き換える技術です。

想像してみてください。ネットショッピングでクレジットカード情報を入力しますよね？ その大事なカード番号が、もしお店のデータベースから漏洩したら大変です 😱。 トークナイゼーションを使うと、お店は実際のカード番号の代わりに、ランダムに生成された無意味な文字列（トークン）を保存します。

仕組みは以下のようになります：

1. 元の機密データ（例：クレジットカード番号）を受け取る。
2. 安全なシステム（トークンボルトなど）が、元のデータに対応する一意のトークン（例：ランダムな英数字）を生成する。
3. 元のデータは安全な場所に保管され、代わりにトークンがシステム内で利用される。
4. 元のデータが必要になった場合のみ、権限のあるシステムがトークンを使って元のデータを安全に呼び出す（デトークナイゼーション）。

セキュリティトークナイゼーションのメリット ✅

• 情報漏洩リスクの低減: 万が一システムからデータが漏洩しても、盗まれるのは無価値なトークンだけなので、実際の機密情報は守られます。
• コンプライアンス対応の効率化: クレジットカード業界のセキュリティ基準である「PCI DSS」などでは、トークン化されたデータは監査対象範囲から除外されることがあります。これにより、準拠のためのコストや手間を削減できます。
• システム改修の最小化: 元のデータと同じ形式（桁数など）のトークンを生成する「形式維持トークナイゼーション」を使えば、既存システムへの影響を少なく抑えられます。
• 不可逆性 (オプション): トークンから元のデータを復元できないようにすることも可能です（不可逆トークン）。これはデータを匿名化して分析などに使いたい場合に役立ちます。