JSON

JSON（JavaScript Object Notation）は、軽量でテキストベースのデータ交換フォーマットであり、人間が読み書きしやすく、機械が解析および生成しやすいものです。元々はJavaScriptから派生しましたが、現在では言語に依存しない標準となり、事実上すべての最新プログラミング言語でサポートされています。そのシンプルさと柔軟性により、データストレージ、構成ファイル、およびサーバーとWebアプリケーション間の通信（人工知能（AI）および機械学習（ML）を利用したものを含む）の基礎となっています。

JSONの仕組み

JSONは、主に次の2つの構造でデータを表現します。

• オブジェクト：キーと値のペアの集合で、中括弧で囲まれています {}。キーは文字列でなければならず、値は文字列、数値、ブール値、配列、またはその他のオブジェクトにすることができます。この構造は、モデルの構成設定など、複数の属性を持つエンティティを表現するのに最適です。
• 配列：値の順序付きリストで、角括弧で囲まれています []。配列内の値は、有効なJSONデータ型であればどのような型でも構いません。これは、複数の バウンディングボックス 物体検出モデルからの予測。

このECMA-404規格で定義されたシンプルな構文により、JSONファイルはコンパクトで人間が判読しやすいため、簡単なデバッグと手動検査が可能です。

AIと機械学習における応用

AIおよびMLの分野において、JSONはデータ前処理からモデルデプロイメントまで、プロジェクトのライフサイクル全体で不可欠です。PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークとの普遍的な互換性により、シームレスなデータフローが保証されます。

2つの一般的な実際のアプリケーションを以下に示します。

1. データセットのアノテーション:コンピュータビジョンの一般的なデータセットの多くは、COCOデータセットのように、JSONファイルを使用してアノテーションを保存します。物体検出タスクの場合、JSONファイルは、ファイル名、寸法、オブジェクトの配列など、各画像のプロパティを定義できます。配列内の各オブジェクトには、クラスラベル（例：「車」、「人」）、信頼性スコア、およびそのバウンディングボックスの正確な座標が含まれます。
2. API通信とモデル出力: Ultralytics YOLO11のようなトレーニング済みモデルがサービスとしてデプロイされる場合、多くの場合REST APIを介して通信します。入力画像がAPIエンドポイントに送信され、モデルはその予測をJSON形式で返します。この構造化された出力は他のソフトウェアで簡単に利用でき、ロボット工学からスマート監視システムまで、より大規模なアプリケーションへのスムーズな統合を可能にします。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、これを活用してモデルとその出力を効率的に管理します。

JSONと他のデータ形式の比較

JSONと他の一般的なデータシリアライゼーションフォーマットを比較すると役立ちます。

• YAML (YAML Ain't Markup Language): YAMLは、人間の可読性を優先し、モデルアーキテクチャやハイパーパラメータチューニングの定義に使用される設定ファイルなどによく使用されます。JSONも設定に使用できますが、YAMLのインデントベースの構文は、複雑なネスト構造に対して一般的にクリーンであると考えられています。JSONは、APIを介したデータ交換には、より単純な解析ルールとさまざまなプログラミング言語での広範なサポートがあるため、一般的に好まれます。
• XML (eXtensible Markup Language): XMLは、人間と機械のどちらにとっても可読な形式です。ただし、XMLは開始タグと終了タグを使用するため、JSONよりも冗長になり、ファイルサイズが大きくなり、解析が複雑になります。一部のエンタープライズシステムやSOAPを使用する古いWebサービスではまだ使用されていますが、JSONはそのシンプルさと効率性から、最新のAPIおよびWeb開発でXMLに取って代わりました。

まとめると、JSONの軽量性、人間による可読性、および解析の容易さにより、JSONは最新のAIシステムにおけるデータの構造化と交換のための非常に効果的で広く採用されている形式となっています。その基本的な構造と使用法に関する詳細については、公式のJSON.orgサイトやMozilla Developer Networkのようなリソースで優れた紹介が提供されています。