JSON

JSON（JavaScript Object Notation）は、データの保存と転送に使用される軽量なテキストベースのフォーマットである。 人間が読み書きしやすく、機械が解析・生成するのも同様に簡単なように設計されているため、JSONは現代のコンピューティングにおけるデータ交換のデファクトスタンダードとなっている。 は、現代のコンピューティングにおけるデータ交換のデファクトスタンダードとなっている。その言語に依存しない性質により さまざまなプログラミング環境でシームレスに機能するため、JSONは の基礎技術となっている。 ウェブアプリケーション および複雑な 人工知能（AI）システムの基礎技術となっている。

JSONのコア構造

JSONデータは、ほとんどの言語で見られる一般的なデータ型を反映した、2つの主要な構造に編成されている：

• オブジェクト:中括弧で囲まれたキーと値のペアの順序なしコレクションです。 {}.AIの文脈では AIの文脈では、オブジェクトは1つの画像のメタデータを表し、キーは文字列（例えば、"filename"、 「width "など）、値は対応するデータである。
• 配列:これらは角括弧で囲まれた値の順序付きリストである。 [].配列は次のような用途によく使われる。 のような予測値のリストを格納するためによく使用されます。 バウンディングボックス 1フレーム内で検出された座標 フレーム内で検出された座標。

構文は で定義されている、 によって定義されている。構文図を深く掘り下げるには、公式の JSON.orgドキュメントが包括的なリファレンスを提供しています。

AIと機械学習における応用

機械学習（ML）ワークフローにおいて、JSONは次のような役割を果たします。 パイプラインのさまざまな段階をつなぐ重要な橋渡し役として機能します。 データの前処理からモデルの最終的なデプロイまで モデルの最終的な展開に至るまで、さまざまなパイプラインの重要な橋渡しをする。その汎用性により、学習に必要な構造化データと推論中に生成される動的な出力 を扱うことができます。

データセット注釈

コンピュータビジョンにおけるJSONの最も一般的な用途の1つは、次のようなものである。 コンピュータビジョンにおける データ注釈の処理である。例えば COCO データセットなどの一般的なベンチマークでは、特定のJSON構造を利用して 画像を対応するラベルにマッピングします。典型的な注釈ファイルには、画像、カテゴリ、注釈に関する情報が含まれています。 各注釈には、クラスID、セグメンテーションマスク、バウンディングボックス座標が含まれる。

モデル推論とAPI

学習されたモデルが、モデルサービング技術を使って本番環境に配備されるとき モデルサービング技術を使用して本番環境に展開される場合、モデルはしばしば 他のソフトウェアコンポーネントと REST API.例えば、アプリケーションは を実行しているサーバーに画像を送信する。 Ultralytics YOLO11.サーバーは画像を処理し サーバーは画像を処理し、予測結果-クラス、 クラス、信頼度スコア、および位置データをJSON 文字列としてフォーマットされて返される。この出力は、フロントエンド・アプリケーション、データベース、またはロボット制御システムで簡単に利用できる。 ロボット制御システムなどで簡単に利用できる。

次の例は、推論結果からJSON出力を生成する方法を示している。 ultralytics Python パッケージ：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Convert the first result object to a JSON string
# This serializes detection data including boxes, classes, and confidence
print(results[0].tojson())

JSONと関連データフォーマット

JSONはどこにでもあるものですが、MLプロジェクトでよく遭遇する他のデータ直列化フォーマットと区別することが重要です。 と区別することが重要です。

• YAML（YAMLはマークアップ言語ではない）:YAMLは最大限に人間が読めるように設計され、コメントをサポートしているので、設定ファイルには最適です。 設定ファイルに望ましい選択です。Ultralytics エコシステムでは、YAMLは以下の定義に使われます。 データセットパスと ハイパーパラメーターのチューニングに使用され、JSONはデータ交換とAPIレスポンスに使用されます。 は厳密な構文と高速なパースにより、データ交換とAPIレスポンスに使用されます。
• XML (eXtensible Markup Language) : 拡張可能なマークアップ言語:XMLはHTMLに似たタグベースの構造を採用している。これは堅牢で、複雑なスキーマをサポートするが、JSONよりもかなり冗長である。 JSONよりも冗長である。最新の ディープラーニングパイプラインでは、XMLはJSONに取って代わられつつある。 レガシーシステムや、オブジェクト検出のためのPascalVOC ような特殊なフォーマットでは残っているが。 オブジェクト検出のためのPascal VOCのような特定のフォーマットでは残っている。

現代のAIスタックにおける関連性

AIにおけるJSONの採用は、ビジョン以外のライブラリにも及んでいる。以下のようなフレームワークがある。 TensorFlow.jsのようなフレームワークでは、モデルをJSONファイルとして直接保存したりロードしたりできる、 ブラウザベースの機械学習が可能になる。さらに MongoDBのようなNoSQLデータベースは、JSONライクなドキュメントでデータを保存するため、ますます使用されるようになっている。 膨大な非構造化データレイクを管理するために使用されるようになっている。 基礎モデルのトレーニングに必要な膨大な非構造化データレイクを管理するために、ますます使用されるようになっています。

JSONは、標準化された軽量で読みやすいフォーマットを提供することで、複雑なモデルのデプロイを簡素化します。 モデル展開の複雑さを簡素化し 現代のAIエコシステムを構成する多様なツール間の相互運用性を保証します。ウェブ環境でJSONを解析することに興味がある開発者にとっては ウェブ環境での Mozilla Developer Network (MDN) が広範なチュートリアルとドキュメントを提供しています。