読みやすさチェッカー
商用OK
380+モデル
透かしなし
登録は不要
モデル:
+ GPT-5, Claude, Gemini
ブラウザで完全に実行されます。サーバに何も送信されません。Flesch 読みやすさ、Flesch-Kincaid 格、ガニングフォグ、SMOG、自動読みやすさ指数、Coleman-Liau を計算します。文ごとに強調表示され、最も難しい文をフラグ付けします。
フレッシュ・イーゼ
—
0–100 scale
フレッシュ・キンケイド
—
学年レベル
ガニング・フォグ
—
学年レベル
スモッグ
—
学年レベル
急性呼吸器感染症
—
学年レベル
コールマン・リオ
—
学年レベル
平均文長
— 言葉
平均音節数/単語
—
複合語 (3+syl)
—
判決と聴衆
読みやすさ分析を見るには、タイプを開始してください。
文単位の難易度
難しい文を強調表示
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使い方 読みやすさチェッカー
1
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テキストを入力、ファイルをアップロード、または必要なことを記述します。アカウントは必要ありません。
2
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私たちのAIは、最良のオープンソースモデルを使って、あなたの要求を数秒で処理します。
3
ダウンロードと共有
結果をダウンロード、コピー、共有できます。個人的、商業的な使用は無料です。
このツールを API で使用
あなたのコードからこのツールを自動化します。OpenAI 互換の REST エンドポイント、ベアートークン認証、追加の SDK が必要ありません。トークンのコストはウェブインターフェースと一致します。
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'読みやすさチェッカー — FAQ
Free.ai Readability Checker はテキストを分析し、6つの標準的な読みやすさスコアを返します。Flesch Reading Ease、Flesch-Kincaid Grade、Gunning Fog Index、SMOG Index、Automated Readability Index (ARI)、Coleman-Liau。さらに平均文長、単語当たりの平均音節数、複合語数、文当たりの難易度を強調表示します。100% ブラウザ側 — サーバコールなし、トークンなし、テキストはデバイスを離れません。
Free.aiは完全に無料で、登録は不要で、6つの読みやすさ公式を提供し（他の競合者よりも多く）、ブラウザ内で完全に動作する。テキストはサーバに接続されない。また、スコアが高すぎるときはワンクリックで書き直すために、私たちの /text/simplifier/ へのリンクも提供しています。
各公式はわずかに異なる信号を捕捉します。Flesch Reading Ease (0-100, higher = easier) は一般的なコンテンツに対して古典的です。Flesch-Kincaid Grade Level は米国の学校に合致しています。Gunning Fog は複雑な単語 (3音節以上) を強調します。SMOG は医学的なテキストに対して作られました。ARI は音節の代わりに文字数を使用します。Coleman-Liau は同様です。5 つのグレードレベル公式の平均は最も強力な推定値です。判断に示します。
また，文の難易度は文の長さではなく，文の長さは文の難易度に影響しないことを示した。
それぞれ異なる信号を重み付けします。Flesch-KincaidとGunning Fogは通常標準的な文法に対して1点以内で一致します。SMOGは技術的なテキストに対して1-2点高くなる傾向があります（複雑な単語の削減をより重く報酬します）。ARIとColeman-Liauは音節の代わりに文字数を使いますので、非常に短い単語と非常に長い単語で異なる点数を与えます。ロバストな推定のために平均を取ってください。4+の公式に対する信頼度の合意は強い信号です。
一般大衆: 8 年生 (新聞登録) マスマーケットブログまたは消費者コンテンツ: 6 年生から 8 年生 プロフェッショナルビジネス/B2B: 9 年生から 12 年生 学術/技術: 13 年生以上 (大学) 米国の規制ガイドラインは、公開文書に対して 7 年生から 8 年生を推奨しています。普通言語法 (イギリス、オーストラリア、米国連邦) では 8 年生以下を要求しています。
各文に対して Flesch-Kincaid 評価を計算し、最も難しい上位 20% を強調表示します。スポンツ編集に有用です。強調表示された文を短く簡単な文に書き換えれば、総合スコアが急激に下がります。 Hemingway Editor の有名な機能、今やフリーでクライアントサイドもあります。
英語以外のテキストを貼り付けてスコアを計算できますが、公式は英語で校正されており、結果は近似値として扱われます。スペイン語では Fernández-Huerta 公式が正確です。ドイツ語では Amstad または Wiener Sachtextformel です。混合言語の文書の場合は、単一言語のチャンクに分割して別々に分析してください。
いいえ、すべてブラウザで実行されます。サーバに何も送信されません。ブラウザの ネットワークタブで確認できます。読み取り性チェッカーを使用すると POST リクエストが発生しません。機密または専有テキストに最適です。
いや ゼロのトークン ゼロのサーバコール 完全に無料 使用制限なし 登録なし
標準的な発見的音節カウンタを使用します。これは英語の約95%を正しく扱います。エッジケース: 無声E、複合語、固有名詞、借用語。研究的な精度には発音辞書（CMUなど）が必要です。実用的な使用には我々のものが十分です。
ツールはクライアント側であり、サーバエンドポイントではありません。プログラミング的な読みやすさ分析を望む場合は、標準の Python ライブラリ "textstat" が同じ式を実装しています。我々の JS コードは、ポートしたい場合はページソースで検証できます。
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