unicode正規化とは？文字をそろえる仕組みをやさしく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

unicode正規化とは？

みなさんが日常で使う文字には、見た目は同じでもパソコンの中では違う形で保存されることがあります。これをそろえて比較したり、検索したり、表示を安定させたりするために登場したのが unicode正規化 という考え方です。

まずは前提となる Unicode についてかんたんに説明します。Unicode は世界中の文字を一つの統一された番号で表す規格です。たとえば「é」という文字は一つのコードポイントで表せる場合もあれば、e にアクセントをつけて別のコードポイントで表すこともあります。2つの表現は見た目は同じですが、コードポイントが違うと文字として比較すると違うものとして扱われることがあります。

正規化はこの「同じ見た目でもコードが違う」という問題を解消するための作業です。正規化を行うと、同じ意味の文字列を同じ形に統一できます。これにより、検索での一致、データの比較、整形作業が正しく行われるようになります。

正規化の4つの形式

正規化には主に4つの形式があります。以下の表で名前と特徴を見てみましょう。強調したいポイントは要点です。

形式	特徴	日常の使い道
NFC	合成可能な文字を可能な限り一つの文字にまとめる	データベースや検索で「同じ文字」を揃えたいときに有効
NFD	文字をできるだけ分解して表現する	文字の細かな比較をしたいときに役立つ
NFKC	互換性の変換も含めて再結合	見た目は同じだが別種の文字を統合して扱いたいとき
NFKD	互換性の分解を含む	古いデータの正規化や変換の準備に使われる

実例で学ぶ

例として「é」の取り扱いを考えます。文字「é」は一つのコードポイント U+00E9 として表せる場合がありますが、別の方法として「e」にアクセントをつけて表す形も存在します。正規化を NFC に適用すると、可能な限り一つの文字としてまとめられます。このため、NFC による正規化後は同じ文字列が同じコードポイントの列になります。一方 NFD ではアクセントが分解され、e とアクセントの組み合わせとして並ぶ形になります。

実際のプログラムでは、Python の unicodedata.normalize や JavaScript の normalize メソッドを使うことで正規化を行えます。たとえばテキストを NFC に正規化したい場合、コードの中で text = normalize('NFC', text) のように書くだけです。日常のウェブサイトやアプリ開発では、文字の比較や検索の前に正規化を挟むと安定します。

注意点とポイント

正規化はとても役立つ反面、使い方を間違えると逆に混乱を招くことがあります。以下の点を覚えておくとよいです。・正規化の形式を揃えること・データの入出力の前後で同じ形式を使うこと・互換性のあるデータとそうでないデータを混在させないこと

日常のヒント

文字列を扱うときは、まず「正規化」を思い出しましょう。検索機能を作るとき、同じ見た目の文字でも別コードポイントだった場合を考慮して 正規化を前処理として実施する と、検索結果の一致率が大幅に上がります。

実務のポイント

ウェブアプリやデータベースの設計では、データを統一するために最初の段階で正規化を行うことが多いです。例えば名寄せ処理で、見た目は同じでも別コードポイントになる文字を一つの表現に揃えると、集計や検索の結果が安定します。しかし、正規化だけで全ての問題が解決するわけではありません。言語固有の発音記号や入力ミス、エンコードミスなど、別の要因にも注意が必要です。

結論

unicode正規化は、世界中の異なる文字表現を統一して、プログラムやデータをより正確に扱うための基本的な技術です。4つの形式を知り、用途に合わせて選ぶことで、文字列処理のトラブルを減らせます。

unicode正規化の同意語

Unicode正規化: Unicode文字列を、互換性の問題を解消し、一意の表現に揃える処理。NFC/NFD/NFKC/NFKDを含む正規化全体の総称。
文字列正規化: 文字列データの表現を一定の正規形へ揃える処理。Unicodeの正規化を指すことが多い。
正規化形式: 正規化の形式の総称。NFC、NFD、NFKC、NFKDなど、どの形式で正規化するかを指す語。
正規形: 正規化された形、Unicode正規形のこと。文字列を統一的な表現へ整える概念。
Unicode正規形: Unicodeにおける正規化された形のこと。NFC/NFD/NFKC/NFKDを含む総称。
NFC形式: Normalization Form C。合成された文字を1つのコードポイントへ統合して配置する正規形。
NFD形式: Normalization Form D。文字を分解して基本的なコードポイントの組み合わせにする正規形。
NFKC形式: Normalization Form KC。文字の形と互換性のある追加規則を適用した正規形。
NFKD形式: Normalization Form KD。分解と互換性の規則を適用して正規化する形式。
NFC: Normalization Form C。Unicode正規化の一形式で、合成を優先して1つのコードポイントへ統合する正規形。
NFD: Normalization Form D。分解を優先して基本コードポイントの組み合わせへ戻す正規形。
NFKC: Normalization Form KC。NFCに、互換文字の規則を追加適用した正規形。
NFKD: Normalization Form KD。NFDに、互換文字の規則を追加適用した正規形。
文字列正規化処理: 文字列データを正規化形式へ整える処理全般。Unicode正規化を指すことが多い。

unicode正規化の対義語・反対語

非正規化: Unicode正規化が適用されていない状態。文字が結合・分解の標準形に統一されていないことを指します。
未正規化状態: 正規化がまだ適用されていない現在の状態。データが未処理のままのことを意味します。
正規化なし: 正規化処理を全く行っていない、または適用していない状態。
正規化解除: 正規化した文字列を、元の非正規化状態へ戻す操作またはその状態。
正規化前データ: 正規化を適用する前のデータ。まだ正規化されていない元データ。
デノーマライゼーション: Unicode正規化の反対概念。データを正規化前の形のまま保存・利用する状態。
生データ: 処理前の原データ。Unicode正規化が施されていない、または未適用のデータを含む場合が多い。
生文字列: 処理前の原文文字列。正規化がまだ行われていない状態を指します。
未正規化Unicode文字列: Unicode文字列が正規化されていない状態の表現。

unicode正規化の共起語

NFC: Normalization Form C。結合可能な文字をできるだけ1文字の形に統合するUnicode正規化形式。
NFD: Normalization Form D。文字を基本文字と結合記号に分解して表現する形式。
NFKC: Normalization Form KC。互換性のある文字を分解し、それをNFCで再結合した形式。
NFKD: Normalization Form KD。互換性のある文字を分解し、分解形のまま表現する形式。
結合文字: ディアクリティカルマークなど、基本文字に追加して読み方や発音・意味を表す文字。
合成文字: 事前に1文字として表現された、基本文字と結合文字が1文字に結合された形。
Unicodeコードポイント: Unicodeで各文字を一意に識別する番号。
異体字: 同じ意味を持つが、表記が異なる字形・別名の字。
互換性文字: Unicodeで互換性のために用意される文字。正規化の対象になることがある。
正規化形式: NFC / NFD / NFKC / NFKD のような、Unicode正規化の形式の総称。
文字列比較: 正規化を施した上で文字列を比較することで、同一の意味を正しく判定できるようにする手法。
テキスト処理: 文字列の整形・清浄化を含む処理の一部として使われる。
Pythonのunicodedata.normalize: Python標準ライブラリのUnicode正規化関数。
JavaのNormalizer: Javaで文字列を正規化する機能（Normalizerクラス）。
ICU: Unicodeデータ処理の高機能ライブラリ（ICU4Jなど）。
Unicode規格: Unicodeの公式仕様・規格。
Unicode Consortium: Unicode財団。Unicodeの仕様を策定・提供する組織。
規範分解: Canonical decomposition。文字を分解形へ分解する処理。
規範結合: Canonical composition。分解形を結合形へ再結合する処理。
基本文字: Unicodeでの最小単位となる文字。

unicode正規化の関連用語

Unicode正規化: 文字列の内部表現を統一するための手法。見た目が同じでも内部コードが異なる場合を、同じ表現として扱えるように変換します。検索・比較・保存時の安定性を高めます。
Unicode: 世界の文字を一意の番号（コードポイント）で表す国際規格。絵文字や記号もすべてここで扱われます。
コードポイント: Unicodeで1文字を表す最小単位の番号。例: A は U+0041。
組み合わせ文字: 前の文字に修飾や発音を追加する文字。単独では意味を成さず、前の文字と組み合わせて使われます。
合成済み文字: 組み合わせで構成されずに1文字として表現される文字。例: é は U+00E9 のように単一コードポイントで表現される場合。
正規化形式NFC: Canonical Decomposition を行った後、Canonical Composition を適用して、できるだけ1文字に近い形へ再表現します。見た目が1文字に近いのが特徴。
正規化形式NFD: Canonical Decomposition を適用して、文字を分解した形にします。基底文字と組み合わせ文字の列になります。
正規化形式NFKC: Compatibility Decomposition 後に Canonical Composition を行い、互換性のある表現へ統一します。
正規化形式NFKD: Compatibility Decomposition 後に分解を進める形式。互換性を崩さず分解します。
正準分解: 文字を構成要素へ分解するプロセス。文字の基本要素に分けて表現します。
正準合成: 分解した要素を可能であれば再び結合して1文字へ戻すプロセス。
互換分解: 文字を互換性情報を保つ形で分解するプロセス。NFK 系の基礎となります。
互換合成: 分解した要素を、互換性を崩さず再度結合して別の表現へ戻すプロセス。
結合順序: 組み合わせ文字を正しく並べる順序。正規化後もこの順序が一定になるよう定義されています。
正規化境界: 正規化を適用する際の処理単位。グラフェムクラスタや文字列境界など、どの単位で変換するかを指します。
グラフェムクラスタ: 人が1文字として認識する文字の集まり。正規化とは別の概念ですが、文字列処理で影響します。
検索・比較の安定性: 正規化を行うことで、同一の意味を持つ異なる内部表現を同じと扱え、検索や比較が安定します。
Unicode正規化アルゴリズム: Unicodeの仕様に基づいて正規化を実装する手順。文字列をNFC/NFD/NFKC/NFKDのどれで変換するかを決定します。
互換性文字: 見た目が他の文字に似ていたり、意味が異なる場合がある文字。互換分解・合成の対象になります。