無料の可読性チェッカー 文が実際にどのスコアになるかを確認する
この tool は、同じ文章に対して 1 回の実行で 6 つの定評ある readability formulas を適用します: Flesch Reading Ease、Flesch-Kincaid Grade Level、Gunning Fog、SMOG、Coleman-Liau、Automated Readability Index。abstract、essay、article を貼り付けると、学術向けおよび一般読者向けの文書に特化して作られた目標と照らし合わせた grade-level の reading benchmark が得られます。1 つの formula だけでは誤解を招くことがありますが、6 つすべてが同じ範囲を示すことはめったにありません。
Flesch, Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau, ARI の6つの可読性式で、テキストを同時に採点します。
0 / 1,000 語
84,000+
国際研究者
平均評価
以下で発表する研究者に信頼されています
3つの手順で可読性スコアを確認する方法
文章を追加
abstract、1 つの章、一般向け要約、または cover letter。最大 1,000 words まで。抜粋がどれだけ長くても、すべての score は 1 回の実行でまとめて計算されます。
6つの数値を比較
平均値を主要な指標として扱ってください。その下にある各指標は、難しさが文の長さ、語の長さ、あるいはその両方に由来するかを示します。
目標の範囲に入るまで短くする
長い文を分割し、名詞句を動詞に置き換え、編集するたびに数値が動くのを確認しながら、読者が必要としている状態になるまで整えてください。
重要な文章のために作られた可読性チェッカー
6つの数値を並べて表示
Flesch、Flesch-Kincaid、Fog、SMOG、Coleman-Liau、ARIをまとめて算出するため、1つの指標の外れ値によって修正の方向を誤ることがありません。
実際の文書のために作られた目標
すべての種類の文章に対する1つの包括的なルールではなく、研究文（13-16）、一般読者向けの文章（8-12）、参加者向けの文書（6-8）で帯を分けます。
文数と音節数を表示
平均文長、1語あたりの音節数、複雑語の割合を分けて示すため、どの要素が数値を動かしているのかを確認できます。
サーバーには送信しない
各指標は、すでに開いているブラウザータブ内で実行されます。未発表の章が、書かれた端末から離れる必要はありません。
可読性指標で分かることと分からないこと
readability formula は、読者が一度読んで文章を追うのに必要な学歴の目安を示します。論旨が妥当かどうかについては何も言わず、読者を疲れさせる 2 つの習慣、つまり長く続く文と、より短い言い換えが用意されないまま multi-syllable words が続くことだけを見ます。発表済みの journal を調べた研究では、一般的な article は grade 14 から 16 付近にあり、medical abstract は grade 18 に近づく傾向があります。また、科学文書を数十年にわたって調べた調査では、編集者が逆を求めているにもかかわらず、文章の難しさは年々増していることが示されています。その隔たりについては、research paper の reading levels に関する記事で詳しく扱っています。
結果は抽象的な話ではありません。査読者は導入に到達する前に要旨から印象を形成し、解釈に2回読みが必要な段落は、その中で説明されている結果にかかわらず論文に不利に働きます。あなたの専門分野の外にいる読者は、幅のために一部割り当てられた査読者を含め、その同じ段落から、この仕事をさらに追う価値があるかを判断します。一方で、研究に関する書類は、それぞれ独自のルールに従います。グレード6から8の参加者向け資料、平易な言葉での資金提供の要約、誰でも読めるはずのプレスリリースです。1つのプロジェクトが、たった1週間のうちにこの3つの帯すべてを必要とすることは十分にあり得ます。だからこのページでは、1つに収束させずに6つの式を確認します。
機械が下書きした文章には、注意して見ておくべきひねりがあります。チャットボットのデフォルト出力は、最初の行から最後まで、1つの難易度帯を保ちがちで、人が短い導入文と、それをほどく長めの文の間で自然に行う、あのやり取りが抜け落ちます。前後を通してではなく、段落ごとに通すと、実際には誰も直していないはずの伸びが見つかりやすくなります。ここでのカウントを burstiness checker と組み合わせてリズムを確認し、必要な修正が書き換えであり、診断だけでは足りない段階になったら TextPulse humanizer を取り入れてください。
Every formula reads the same draft a little differently
None of the six was built with your particular reader in mind, which is exactly the case for running all of them together.
Flesch Reading Ease
1948The earliest of the six and still the one most software reports by default. It weighs average words per sentence against average syllables per word on a 0-100 scale, where a higher reading runs easier. Most published research sits under 30 on this scale, so a paper reaching 30 to 50 stands out as unusually approachable.
Flesch-Kincaid Grade
1975A 1975 conversion of the Flesch formula into a US school-grade number, which is why it became the default citation in readability research. Surveys of published journals place medical abstracts near grade 18 and typical discussion sections around 16.
Gunning Fog Index
1952Weighs sentence length against the share of three-syllable-plus words, which makes it the formula quickest to react to jargon. When a Fog score runs well ahead of the Flesch-Kincaid grade for the same passage, vocabulary is doing more damage than sentence structure.
SMOG Index
1969Samples polysyllabic words across thirty sentences to gauge whether a reader will fully grasp the passage. It is the formula health communication relies on: consent forms and patient materials are typically required at grade 6 to 8, checked specifically with SMOG.
Coleman-Liau Index
1975Swaps syllable counting for characters per word, which machines can tally without ambiguity. Where it agrees with Flesch-Kincaid, trust the grade; where the two pull apart, the words in the passage are unusually long or short relative to how the sentences are built.
Automated Readability Index
1967Built from characters per word and words per sentence for military technical manuals, so it answers to long sentences more sharply than the others. That sensitivity makes it a fast early warning for a methods paragraph that has chained five steps into one fifty-word sentence.
Matching the target band to the document
Fit the number to the reader, never the reverse. A single research project commonly needs three of these bands running at once.
One finding, two very different sentences
Both passages are scored live by this tool. The underlying claim never moved; only the sentence construction did.
"The utilization of a multifactorial analytical approach for the assessment of intervention efficacy across heterogeneous participant subgroups necessitated the implementation of a stratified statistical methodology capable of accommodating substantial variance in baseline demographic characteristics."
One 34-word sentence, four nominalizations, thirteen complex words.
"This analysis needed a statistical method suited to mixed groups. Baseline traits varied widely between participants. The method had to account for that variation."
Three short sentences, plain verbs in place of noun phrases, nothing lost.
可読性チェッカーの利用者
学部生と課題執筆者
エッセイを、教員が想定する帯域と照合し、どの文が難易度を押し上げているかを確認する。
大学院研究者
要旨や考察を、査読者が開く前に20台後半の水準から引き下げる。
臨床・健康研究者
同意書と参加者向け資料を、倫理委員会が定める6年生から8年生の水準に保ち、SMOGの数値で特に確認する。
コンテンツおよびSEOライター
ウェブ読者は密度の高い段落をすぐに離脱する。ランディングページや記事は、一般読者が実際に最後まで読む帯域に収める。
数値は grade 19 を示しています。
文の長さを短くするには、実際に書き直す必要があります。
TextPulse humanizer は、過負荷になった文を分割し、名詞句を動詞に置き換え、全文にわたって平坦なリズムを変化させます。さらに、承認のためにすべての変更を追跡するため、主張を落とすことなく、読者が期待する学年レベルに文章が到達します。