投稿者 global-ai-media 
生成AIのコスト管理において、プロンプトの長さやモデルの選択は注目されますが、データの「質」がコストに与える影響は見過ごされがちです。本記事では、テキスト内の誤字脱字やノイズがLLMのトークン消費量を増大させる技術的背景を解説し、特に日本語データを扱う企業が意識すべきデータ前処理とコスト最適化（FinOps）のポイントについて考察します。
トークン課金と「誤字」の意外な関係
大規模言語モデル（LLM）の運用コストを議論する際、多くの企業は「モデルの単価」や「リクエスト回数」に注目します。しかし、ForbesのTech Councilで議論されているように、見落とされがちなコスト要因として「データの誤字脱字（Typos）」が存在します。
LLMは人間のように「単語」をそのまま理解しているわけではありません。テキストを「トークン」と呼ばれる数値の羅列に変換して処理します。一般的な単語は1つのトークンで表現されますが、誤字を含んだ単語や意味をなさなくなった文字列は、モデルが学習した語彙に含まれていないことが多く、結果として複数の細かいトークンに分解されて処理されます。
つまり、同じ意味を伝える文章であっても、データが汚れていればトークン数が増大し、API利用料（従量課金）が無駄に膨れ上がるのです。これは、数千、数万のドキュメントを処理するRAG（検索拡張生成）やファインチューニングのフェーズにおいて、決して無視できないコスト増要因となります。
日本語環境におけるデータノイズのリスク
この問題は、英語圏以上に日本語環境で複雑化する傾向があります。日本語のトークン化処理は、バイト・ペア・エンコーディング（BPE）などのアルゴリズムによって行われますが、全角・半角の混在、変換ミス、またはOCR（光学文字認識）による読み取りエラーが含まれると、トークン効率が劇的に悪化します。
例えば、紙の書類をデジタル化した際に発生する不規則な記号の羅列や、文字化けに近いデータは、LLMにとっては「意味不明な文字の連なり」として認識され、1文字ごとにトークンが消費されるような事態も起こり得ます。日本企業には、過去の資産として大量のPDFやExcel、あるいは紙帳票のデータが存在しますが、これらをクリーニングせずにそのままVector Database（ベクトルデータベース）やLLMに投入することは、コスト面で非常に非効率です。
精度への悪影響と「ハルシネーション」
コストだけでなく、品質面のリスクも重大です。誤字やノイズの多いデータは、LLMの文脈理解を妨げます。特にRAGの仕組みにおいて、検索対象のドキュメントに誤字が多いと、ユーザーのクエリとの意味的なマッチング精度（セマンティック検索の精度）が低下します。
さらに、LLMが誤った情報を元に回答を生成しようとすることで、事実とは異なる内容をもっともらしく語る「ハルシネーション（幻覚）」を引き起こすリスクも高まります。信頼性が何よりも重視される日本のビジネスシーンにおいて、データ品質の低さに起因するAIの回答ミスは、システム全体の信頼失墜につながりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業がLLM活用を進める上で意識すべき点は以下の通りです。
1. 「前処理」への投資を惜しまない
AIプロジェクトにおいて、データクレンジングは地味で敬遠されがちな工程です。しかし、全角半角の統一、不要な改行やスペースの削除、OCR誤読の補正といった前処理は、回答精度を高めるだけでなく、ランニングコストを削減する「投資」であると再定義する必要があります。
2. レガシーデータの選別と整備
社内にあるドキュメントを「とりあえず全てAIに読ませる」というアプローチは、コストとリスクの両面で危険です。AIに参照させるべきデータを選別し、特に古いドキュメントについてはデジタル化の品質（OCR精度など）を再確認するプロセスをガバナンスの一環として組み込むべきです。
3. LLM FinOps（AIコスト管理）の導入
クラウドコストの管理（FinOps）と同様に、AI利用においてもトークン消費量のモニタリングが不可欠です。単に利用総額を見るのではなく、「無駄なトークン消費がないか」「データ品質がコストを押し上げていないか」という視点で定期的に監査を行う体制が、持続可能なAI活用の鍵となります。