最近話題のLLM（大規模言語モデル）、本当に賢いですよね。ドキュメント作成からコード生成、データ分析まで、色々な場面で活躍しています。

ところで、LLMに情報を与えるとき、ファイル形式について考えたことはありますか？特に、技術文書でよく使われる .md (Markdown) と設定ファイルでおなじみの .yaml (YAML)、LLMはどちらの方が「解釈しやすい」のでしょうか？

今回は、それぞれのファイル形式の特徴を踏まえつつ、LLMがどちらをどう解釈するのか、そしてどんなタスクに向いているのかを探っていきましょう！

結論から言うと、「どちらが絶対的に優れている」ということはなく、LLMにさせたいタスクによって最適な形式は変わります。

Markdown (.md) ってどんなやつ？

ご存知の通り、Markdownは人間が読み書きしやすいことを重視した軽量マークアップ言語です。

得意なこと: 文章の構造化（見出し、リスト）、簡単な装飾（太字、斜体）、リンクや画像の埋め込みなど。
よく使われる場所: README、ドキュメント、ブログ記事、メモなど。

LLMから見たMarkdown:
Markdownは自然言語にとても近いため、LLMにとっては 文章の内容、文脈、全体の流れを理解する のが得意です。大量のテキストデータで学習しているLLMは、Markdown形式の文書を読むことに慣れています。

向いているタスク:
- 書かれている内容についての質疑応答
- 文章の要約
- 感情分析
- ドキュメント全体の意味理解

ただし、キー: 値 のような厳密なデータ構造をピンポイントで抜き出すのは、YAMLほど得意ではありません。

YAML (.yaml) ってどんなやつ？

YAMLは、人間が読みやすいデータシリアライゼーション（構造化データを特定の形式に変換すること）フォーマットです。

得意なこと: キーと値のペア、リスト（配列）、ネスト（階層構造）など、構造化されたデータを明確に表現すること。
よく使われる場所: 設定ファイル (config.yaml)、データ交換、インフラ構成管理 (Kubernetesマニフェストなど)

LLMから見たYAML:
YAMLはデータ構造が非常に明確です。インデントや キー: 値 の形式がはっきりしているため、LLMにとっては 特定のデータや設定値を正確に抽出する のに非常に適しています。コードや設定ファイルを学習データとして読み込んでいるLLMは、YAMLの構文も理解できます。

向いているタスク:
- 設定ファイルから特定の値を取得する
- パラメータを抽出して利用する
- 構造化されたデータを解析・変換する

一方で、YAMLファイル自体は自然な文章ではないため、「ファイル全体の物語や文脈を読む」ようなタスクにはMarkdownほど向いていません（もちろん、キー名が分かりやすければ意味の推測は可能です）。

図解：LLMはどっちが得意？

まとめ：結局どっちを使えばいいの？

LLMに何をさせたいかで使い分けましょう！

文章の内容理解、要約、質疑応答など、テキストの「意味」を扱わせたい → Markdown (.md)
- 例: 「このドキュメントの内容を要約して」「このREADMEに書かれているセットアップ手順を教えて」
特定の設定値の取得、パラメータ抽出、構造化データの処理など、「データ」を正確に扱わせたい → YAML (.yaml)
- 例: 「config.yaml の database_url を教えて」「このYAMLの services リストにある要素をすべて抜き出して」

どちらの形式もLLMは高いレベルで処理できます。大切なのは、目的に合った形式を選ぶこと ですね。

LLMとの連携を考える際の、ファイル形式選びの参考になれば幸いです！