AIとの会話で英語を使う方が日本語より安い理由

チャットボットとの対話において、日本語で話すより英語で話す方がコストが低いという興味深い現実があります。この記事では、トークン化の仕組みと、なぜ英語が最も効率的なのかを詳しく解説します。

トークンとは何か？AIが言語を理解する仕組み

AIは単語を理解するのではなく、トークンを理解します。GPT、Gemini、Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）と会話する際、AIは最初にあなたの言葉をトークンに変換してから処理します。

重要な点は、すべての言語が同じトークン数を消費するわけではないということです。言語によってトークン化の効率が大きく異なります。

具体例：「開発者」と「developer」のトークンコスト

ClaudeTokenizerなどのツールを使用すると、言語間のトークン消費の違いが明確になります。

スペイン語の「desarrollador」はChatGPTで3トークン必要ですが、英語の「developer」はわずか1トークンです。

なぜこのような差が生じるのか？

各言語モデルは独自の「トークナイザー」を使用しています。これは従来の言語をモデルが理解するトークン言語に変換するツールです。

これらのトークナイザーは、モデルが開発された言語を優遇する傾向があります。英語は人工知能の公式言語になっています。理由は文化的ではなく、建築的です。最先端モデル（GPT-5、Gemini 3.1、Claude Opus/Sonnet 4.7など）の訓練データの95%が英語です。

複数言語でのトークン消費比較

この記事の冒頭の文を複数の言語に翻訳し、異なるモデルでのトークン消費を比較しました。

• 英語：最も効率的（基準値）
• スペイン語：英語より約30%多くのトークンが必要
• アラビア語：英語より76.3%多くのトークンが必要
• ノルウェー語：中程度の効率
• フランス語：中程度の効率
• 中国語：言語によって異なる

平均的には、英語は常に最も「経済的」です。ただし、Geminiではスペイン語が英語より効率的な場合もあります。

トークナイザーの進化と改善

トークナイザーは継続的に進化しています。GPT-4oのトークナイザーでは、OpenAIはスペイン語で1.1倍少ないトークンを使用し、ヒンディー語では2.9倍、テルグ語では3.5倍少ないトークンを使用できると説明しました。

一方、Claude Opus 4.7では逆のことが起こりました。トークナイザーが再設計され、テキストをより良く処理・理解するために最大1.35倍多くのトークンを消費するようになりました。

AIは英語で「思考」している

AIモデルは英語で「思考」しています。好みのチャットボットと任意の言語で会話できますが、モデルは実際には次のプロセスを実行しています：

• あなたの言葉を英語に翻訳
• 英語で推論
• 回答を元の言語に翻訳

このプロセスは追加のトークンを消費し、レイテンシー（応答開始時間）にも影響します。複雑なタスクでは、AIが「公式言語」（英語）から別の言語への継続的な翻訳により、応答時間が明らかに影響を受ける可能性があります。

ベンチマークテストでの英語の優位性

Humanity’s Last Examなどのベンチマークでは、モデルは英語でより良く回答する傾向があります。これはテストが英語で設計されているためです。

プログラミングタスクにおける英語の利点

プログラミングタスクでも、英語の使用がより良い結果をもたらします。特定の研究と詳細な分析により、AIでプログラミングを行う場合、直接英語で「指示」することが推奨されています。

理由は同じです。プログラミングの訓練データの大部分は英語です。これはAIが登場する前から、英語がプログラマーの「公式言語」だったためです。

多言語プロンプティングの可能性

複数の研究が、数年前から英語がAIモデルとの会話で最も効率的な言語であることを確認しています。

ただし、複数言語のサポート改善により、多言語使用が実行可能かつ効率的になる可能性があります。2025年6月のMicrosoft研究者による研究では、「多言語プロンプティングはトークン使用を20～40%削減でき、精度を損なわずに推論効率を改善する簡単で効果的な戦略を提供する」と指摘しています。

この研究ではQwenやDeepSeekなどのモデルを使用して、スペイン語または中国語での推論がより効率的である可能性があることを示しました。ただし、各モデルは異なり、米国で開発されたモデルは訓練データの観点から英語に絶対的な優位性を持っています。

では、英語を使うべきか、それとも日本語で続けるべきか？

データを見ると、結論は明確に見えます。可能であれば、AIと直接英語で会話すべきです。しかし、現実はやや異なります。

個人ユーザーの場合

AIの使用価格は継続的に低下しており、日本語を使用する際のトークン消費の追加コストはおそらく個人使用には無関係です。

さらに、ほとんどのユーザーはChatGPT PlusやClaude Proなどの月額プランを利用しており、これらは「疑似定額制」です。これらのプランは無制限ではありませんが、中程度の使用では制限に達することは困難です。この場合、英語または日本語でモデルを使用することはそれほど重要ではありません。

ただし、プログラミングなどのより複雑なタスクでは、英語のプロンプトを使用することで、日本語では得られない結果が得られる可能性があります。

API経由でのユーザーの場合

APIを通じてAIモデルを使用する場合、状況は変わります。ここでは定額制がなく、使用量に対して支払います。トークンを節約することは、特に集約的なユーザー（APIを使用する場合は通常、モデルが特に集約的に使用されるため）にとって重要になる可能性があります。

この場合、直接英語でモデルを使用することは、特に集約的な使用の場合、財布に明らかに影響を与える可能性があります。

よくある質問（FAQ）

• Q: 日本語でAIを使用するのはどのくらい高いですか？
  A: 平均的には、英語と比較して20～30%多くのトークンが必要です。
• Q: すべてのAIモデルで英語が最も効率的ですか？
  A: ほとんどの場合、英語が最も効率的ですが、Geminiなどの一部のモデルでは、特定の言語がより効率的な場合があります。
• Q: プログラミングに日本語を使用できますか？
  A: 可能ですが、英語を使用する方が、より正確で効率的な結果が得られる傾向があります。
• Q: 月額プランを使用している場合、英語に切り替える必要がありますか？
  A: 個人使用の場合、必須ではありません。ただし、プログラミングなどの複雑なタスクでは、英語の方が結果が良い場合があります。