データのセキュリティ対策や資産管理、そしてAI技術の進化において、近年ますます注目を集めているのが「トークン化（Tokenization）」という概念です。一言で「トークン化」といっても、その意味は分野によって異なります。たとえば、個人情報などの機密データを安全に扱うデータ・トークン化、不動産や株式などの実物資産をデジタル証券化する資産トークン化、さらに大規模言語モデル（LLM）における自然言語処理の効率化手法としてのトークン化などがあります。
本記事では、これら3つの観点から「トークン化」の基本をわかりやすく解説し、それぞれの利点、実用例、そして今後の開発動向について詳しくご紹介します。
トークン化について初めて学ぶ方が混同を避け、より効率的に情報収集できるよう、基礎知識を整理した入門ガイドです。
トークン化（Tokenization）とは？
トークン化とは、機密データや実世界の資産を、悪用できないデジタル・トークン（代替可能な非機密データ）に置き換えるプロセスです。これによりセキュリティが強化され、データ管理が簡素化され、金融やデータプライバシー分野での新たな機会が創出されます。
自然言語処理（NLP）の文脈では、トークン化とは、テキストを単語、文字、サブワードなどの小さな単位（トークン）に分割することで、機械が人間の言語を効率的に理解・処理できるようにするプロセスを指します。
| コンテキスト | 定義 | 分野 | 目的 |
| データトークン化 | 機密データを非機密でランダムなトークンに置き換え、それ自体に価値を持たないようにする | データセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス | 機密情報を保護し、セキュリティを強化 |
| 実物資産のトークン化 | 実世界の資産をブロックチェーンベースのトークンとしてデジタル化し、所有権や経済的権利を表す | ファイナンス、ブロックチェーン、資産管理 | 分割所有を可能にし、流動性を高め、取引を簡素化 |
| LLMでトークン化 | トークン化はNLPの初期工程であり、単語・文字・文などに分割して機械に理解させやすくする | 自然言語処理（NLP） | 機械による理解と分析を可能にする |
トークン化の仕組み
データトークン化
トークン化は、機密データを一意のトークンに置き換え、その元データを安全な保管庫に保存することで機能します。攻撃者がトークンにアクセスしても、保管庫へのアクセスがなければ元データを復元できません。
オフショア開発においては、データ・トークン化も情報漏洩リスクを軽減するための効果的な対策の一つです。
＞＞＞関連記事： オフショア開発における 情報セキュリティ
資産トークン化
資産トークン化では、実際の資産がブロックチェーン上のトークンとしてデジタル化され、グローバルに分割・取引可能となり、所有権は不変の形で記録されます。
資産トークン化では、実際の資産がブロックチェーン上のトークンとしてデジタル化され、グローバルに分割・取引可能となり、所有権は不変の形で記録されます。
トークン化のプロセス
資産の特定と選定
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資産の評価
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トークン設計とブロックチェーンの選定
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スマートコントラクトの開発
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トークンの発行（ミント）
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トークンの配布と取引準備
LLMでトークン化
テキストは「トークン」と呼ばれる単語、文字、サブワードなどに分割され、機械学習やNLPモデルの入力として使用されます。代表的なタイプは以下の通りです：
N-gramトークン化
["Relipa delivers innovative IT solutions"]
↓
[("Relipa", "delivers"), ("delivers", "innovative"), ...]
単語トークン化
["Relipa provides cutting-edge software solutions"]
↓
["Relipa", "provides", "cutting-edge", "software", "solutions"]
文字トークン化
["Relipa builds trusted technology"]
↓
["R", "e", "l", "i", "p", "a", ...]
サブワードトークン化
"Blockchain"
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["Block", "chain"]
文トークン化
"Relipa specializes in digital transformation. We offer AI services."
↓
[ "Relipa specializes in digital transformation.", "We offer AI services." ]
トークン化の利点
データ処理において
- セキュリティ向上：トークン化により、データ漏洩が発生しても悪用されにくい。
- 法令遵守：PCI DSS、HIPAA、GDPRなどの規制に対応。
- コスト削減：監査範囲を縮小し、違反の影響を軽減。
- 顧客の信頼：プライバシー保護への取り組みで顧客満足度が向上。
資産管理において
- 流動性の向上：従来の非流動資産が小口化・24時間取引可能に。
- 透明性の向上：ブロックチェーンによる不変・公開・タイムスタンプ付きの記録。
- セキュリティ強化：スマートコントラクトによる自動執行で人為ミスを防止。
- 時間の制約がない取引：いつでも売買でき、異なるタイムゾーンでも対応可能。
LLMにおいて
- モデルの性能向上
- 学習効率の改善
- 多言語処理対応
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安全なデータトークン化、ブロックチェーンを活用した資産管理、大規模言語モデル（LLM）による高度なNLPソリューションまで、幅広く対応可能です。
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トークン化の実用例
データトークン化
- 決済セキュリティ：クレジットカード番号をトークンに置換
- 医療：HIPAA準拠の患者データ保護
- IoT：通信中のデータ保護
- 暗号通貨：資産や通貨単位の表現に使用
- メディア配信：著作権コンテンツへのアクセス制御
＞＞＞関連記事：クレジットカード情報を守るもう一つの仕組み：EMV 3-D Secure解説
資産トークン化
- 金融：株式、債券、ファンドの分割所有と高速決済
- 不動産：物件をデジタルシェア化し、少額から投資可能
- ジュエリー・高級品：真贋確認と所有証明
- 資産運用：ポートフォリオ全体のリアルタイムトレード
- コレクションカード：NBA Top ShotやSorareによるNFTカード
LLM（大規模言語モデル）でトークン化
- テキスト理解：感情分析、要約、翻訳、質問応答など
- 語彙管理：サブワード単位により未知語にも対応
- 文脈埋め込み：意味的なベクトル変換による理解
- 効率化：BPEやSentencePieceなどによる最適トークナイズ
トークン化の将来動向
データトークン化
- 医療分野では、患者データや臨床試験参加者の識別情報のトークン化が標準的な慣行となりつつあります。データ統合プラットフォームのDatavantによると、2022年から2024年の間に、トークン化された臨床試験の数が300%増加しており、匿名化されたトークンを用いて、プライバシーを侵害することなく臨床記録と実データのリンクを実現しています。
- 「Circle 4.0」という取り組みでは、ブロックチェーンベースのトークンを活用し、異なる医療提供者間での患者データの認証を行うことで、より安全かつ同意に基づいた医療記録の共有を目指しています。
- 銀行業界においては、トークン化と**フェデレーテッドラーニング（連合学習）**を組み合わせることで、機関間でのプライバシー保護を重視したデータ共有を可能にし、オープンバンキング・エコシステムの基盤構築が進められています。
- データトークン化の適用領域は、決済だけに留まらず、クラウドサービス、IoT、教育、通信、法務文書管理など、多岐にわたる分野へと拡大しています。これにより、さまざまな機密情報の保護が実現可能となります。
資産トークン化
- 資産トークン化市場は、2025年までに2.08兆米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約45%、2030年には13.55兆米ドルに達する可能性があります。
- Robinhood、Coinbase、Kraken、BlackRock、Franklin Templetonなどの金融機関は、株式、ETF、マネーマーケットファンド、プライベートエクイティ商品など、さまざまな資産のトークン化を積極的に進めています。
- 2025年7月初旬には、Robinhoodが米国株式およびETF200銘柄以上のトークン化を欧州市場向けに開始し、Arbitrumブロックチェーンを活用して手数料無料アクセスを提供しています。
- プライベートマーケット（未公開株、信用資産、不動産など）におけるトークン化の加速も顕著で、プラットフォームを通じた分割所有や二次市場での取引の容易化が実現されています。例えば、Nasdaq Private Marketは、これまでに400億ドル以上の未公開企業株式の二次取引を取り扱っています。
- ブロックチェーンインフラ、トークン標準、スマートコントラクトを活用することで、実物資産（RWA）のトークン化は、流動性、アクセス性、透明性の向上を実現します。
- これにより、従来の資産運用における高い参入障壁、流動性の低さ、取引手続きの煩雑さといった課題が大幅に解消されつつあります。
高度なNLP・機械学習
LLMにおける将来のトークン化は、以下の主要なトレンドを通じて、効率性、柔軟性、予測性能の向上を目指しています：
- 動的トークン化：トークンの境界が入力テキストに応じて動的に変化し、シーケンスの長さを短縮することで、処理速度の向上と言語間の公平性を実現します。
- マルチトークン予測：LLMは従来の一語ずつの予測から、複数トークンを同時に予測する方式へと進化し、推論速度を大幅に向上させつつ出力品質を維持します。
- トークン語彙の拡張：トークン語彙はより大規模かつ柔軟になり、単語単位に近づくことでシーケンスを短縮し、意味理解を改善します。これは効率的な検索手法により支えられます。
- 従来のトークナイザーへの依存の軽減：新たなアプローチにより、従来のトークン化プロセスを排除または再設計することで、現在の制約を克服し、処理パイプラインの簡素化が進むと見込まれています。
まとめ
本記事では、データトークン化、資産のトークン化、そしてLLMにおけるトークン化という3つの視点から、トークン化の基本とその実用性、将来的な展望について分かりやすく解説しました。これらの技術は、セキュリティ強化、資産の流動性向上、AI活用の最適化など、さまざまな分野で注目を集めています。
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