Discuvr Word Counter

オフィスとデータ

CSV から Excel へ CSV を貼り付けるとすぐにスプレッドシートとして表示され、数値・日付・ID は Excel が保持すべき型になります。整った .xlsx は必要なときだけダウンロードできます。 PDF に署名 ブラウザで PDF に署名 - 署名を手書き、入力、またはアップロードし、任意のページに配置、日付を追加して署名済みのコピーをダウンロード。ファイルが端末の外に出ることはありません。 墨消し PDF・Word・Excel・PowerPoint・テキスト・画像ファイルを完全に墨消し。一致箇所と枠は上から隠すのではなくファイルから削除され、ダウンロード前に結果を再確認します。 IPアドレス確認 接続時にウェブサイトから見えるパブリックIPアドレス、それが共有(CGNAT)かプライベートか、ブラウザがほかに何を明かしているかを確認できます。 大文字小文字変換と行ツール テキストを大文字、小文字、タイトルケース、文頭大文字に変換し、名前を camelCase や snake_case にし、重複行の削除やリストの並べ替えができます。 テキスト比較 2 つのバージョンのテキストを貼り付けると、追加・削除・変更された行がすべて表示され、変更された単語が強調されます。

文章と提案書

トーンの推敲 書いた文章の文法、構造、表現力を自身のトーンのまま整形。1回の貼り付けと1回の応答のみで完結し、チャットセッションは不要です。 フリーランス提案書ジェネレーター クライアントの課題を入力するだけで、業務範囲や価格が設定されたそのまま送信できるフリーランス向け提案書を数秒で作成。

法務とコンプライアンス

知財法 Q&A チャットボット インドの知的財産法について質問できます - 商標、特許、著作権、意匠など。各回答の上に、使ったウェブ検索結果が表示されます。 特許 FER 回答書ジェネレーター 最初の審査報告書(FER)の拒絶理由を貼り付けて構成された応答書を起案、または草稿をアップロードして知財リスクを審査します。 政府スキーム適格性チェッカー 短い質問に一度だけ答えてください。サインインすると回答を保存するので、毎回入力し直さずに、対象となる可能性のある中央政府の制度を確認できます。

プライバシー&セキュリティ

ウェブサイトセキュリティスキャン ドメインをスキャンして再現可能な実際のセキュリティの脆弱性を検出。すべての検出項目に根拠となる観察結果と、自身で検証するためのコマンドが含まれます。 画像スクラブ 写真に含まれる情報(GPS、カメラのシリアル番号、氏名など)を確認して削除。画像の保存なしで、トリミング、リサイズ、顔のぼかし、フォーマット変換を行えます。

開発者ツール

JSON フォーマッター ワンペーストでJSONの整形、軽量化、検証を実行。パースできない場合の正確な行と列、ドキュメント内の実際の要素数を表示します。 Python Formatter Black と同等のスタイルで Python コードを再フォーマット。指定した行長や引用符の扱いに基づいて整形し、変更された正確な行数も表示します。 HTML ビューア HTML を貼り付けて、スマートフォン・タブレット・デスクトップ幅のサンドボックス環境でライブ描画。コード整形、軽量化、スクリプトコンソール、マークアップの文法チェックレポート機能を提供します。 IPサブネット計算機 CIDR表記、またはサブネットマスク付きのIPを入力すると、ネットワークアドレス、ブロードキャストアドレス、使用可能なホスト範囲、アドレスの総数を即座に取得できます。 エンコード / デコード Base64、Base64URL、URL パーセントエンコード、HTML エンティティ、16 進数を入力しながらエンコード・デコードします。UTF-8 に完全対応。 Unix タイムスタンプ変換 秒・ミリ秒・マイクロ秒・ナノ秒の Unix エポックタイムスタンプを UTC または世界の主要タイムゾーンの日時に変換し、日時をタイムスタンプに戻します。 システム構成図メーカー User -> API -> Database のように矢印を書くだけで、配置済みの構成図やフロー図ができます。グループを畳めば全体像、ステップに番号を付ければ詳細な流れに。

AI ワークベンチ

AI Playground 複数のLLMプロバイダーからの応答をリアルタイムで並べて比較。自身のAPIキーを使用できます。 Agent プレイグラウンド Web検索、電卓、URL取得などのツールを使用するAIエージェントを、複数のプロバイダーで実験できます。

学習

Study Buddy トップIT企業への就職・転職面接対策コーチ。学習初日からオファー承諾までサポート:DSA、LLD、システム設計、行動面接、AI活用コーディングの計画、模擬面接、履歴書レビュー、応募管理、オファー比較まで。

日常のお助け

QR コードジェネレーター テキスト、URL、WiFi情報、連絡先からQRコードを作成 - PNG画像またはSVGベクターで、誤り訂正レベルも選べます。 単位変換ツール 長さ、重量、温度、体積、速度、面積、エネルギーの単位を即座に変換。40種類以上の単位タイプに対応。 パスワード生成ツール 暗号学的に安全な乱数でランダムなパスワードを生成し、長さと文字の種類を調整して、強度をビットのエントロピーで確認できます。 文字数カウンター&読みやすさ分析ツール 単語数、文字数、文数、段落数を数え、読了時間を見積もり、読みやすさを採点します - 中国語、日本語、韓国語、タイ語のテキストには実際の文字単位のカウントを使用します。 年齢・日付差計算機 誰かの正確な年齢、または任意の2つの日付の正確な差(年・月・日)に加えて、合計日数と週数を求めます。 日付の差計算 2 つの日付の間の日数、週数、月数、営業日数を数えたり、日付に日数を足し引きしたりできます。 パーセント計算機 YのX%、ある数が別の数の何パーセントか、2つの数の間のパーセント増減、逆パーセントを計算します - 1つのツールにまとまった4つの一般的な計算。 SIP積立計算機 毎年の増額、初期の一括投資、インフレを含めて毎月の投資がいくらになるかを確認。目標に必要な月額も逆算できます。 BMI計算機 身長と体重からボディマス指数(BMI)を、メートル法またはヤード・ポンド法で計算し、WHOの成人カテゴリー(低体重、普通体重、過体重、肥満)で分類します。
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文字数カウンター&読みやすさ分析ツール

単語数、文字数、文数、段落数を数え、読了時間を見積もり、読みやすさを採点します - 中国語、日本語、韓国語、タイ語のテキストには実際の文字単位のカウントを使用します。

あなたのテキスト

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貼り付けた内容は一切保存されません - 同じリクエスト内でカウントして返すだけで、ディスク、データベース、キャッシュ、ログのいずれにも書き込まれません。

概要 文字数カウンター&読みやすさ分析ツール

作文、記事、キャプション、台本などを貼り付けると、単語数、文字数、文数、段落数、推定読了時間をすぐに数え、書き手や編集者がすでに使っている公式で読みやすさのスコアも算出します。貼り付けた内容は保存されません。同じリクエストの中で数えて返すだけです。

機能

  • 単語数、文字数(空白込み・空白除く)、文数、段落数をまとめて数えます。
  • 1分あたり200語という標準的な速さで読了時間を推定します。
  • フレッシュ読みやすさスコアとフレッシュ・キンケイド学年レベルの公式で読みやすさを評価します。
  • 中国語、日本語、韓国語、タイ語のテキストを自動で判別して文字単位の集計に切り替えます。単語を空白で区切らない文字体系ではこれが意味のある尺度です。
  • 1回に最大50,000文字まで扱え、入力に合わせて集計が更新されます。
  • サイトの全20言語で使え、貼り付けた内容は保存もログ記録もされません。

仕組み

  1. 1 ボックスにテキストを貼り付けるか入力します。
  2. 2 更新される集計と読了時間を確認します。
  3. 3 空白で単語を区切るテキストなら読みやすさスコアを、中国語、日本語、韓国語、タイ語なら文字数を確認します。

中国語、日本語、韓国語、タイ語の集計方法が違う理由

「単語数」は単語が空白で区切られていることを前提にしています。英語や多くのヨーロッパ言語ではそうですが、中国語、日本語、タイ語では単語の間に空白を入れずに書き続けます。これらを空白で分割して数えると意味のない数字になり、多くの場合は1、つまり文章全体が一つの「単語」になってしまいます。韓国語は空白を使いますが、区切られるのは単語と助詞をまとめた単位なので、その数も英語の単語数とは比べられません。このツールは貼り付けたテキストそのものを見て、空白以外の文字の30%を超えてこれらの文字体系に属する場合は、単語数ではなく文字数を表示し、英語の文構造を前提とする読みやすさスコアは表示しません。判断は貼り付けたテキストによるもので、サイトの表示言語には左右されません。ヒンディー語のページに英語を貼っても、英語のページに中国語を貼っても、正しい種類の集計になります。

読みやすさスコアの意味

フレッシュ読みやすさスコアはおおむね0から100の範囲で、高いほど読みやすく、60から70が平易な英語、90を超えるととても易しいとされます。フレッシュ・キンケイド学年レベルは、初めて読んで内容を追うのに米国の学校で何年生程度の読解力が必要かを推定します。どちらも貼り付けたテキストの1文あたりの単語数と1単語あたりの音節数から、公表されているフレッシュの公式で計算するもので、モデルが文章を評価したものではありません。音節はラテン文字の母音のまとまりを数えて推定し、どちらの公式も英語で調整されているため、フランス語、ドイツ語、スペイン語など空白で区切る他の言語ではおおまかな目安にとどまります。ラテン文字を1つも含まない単語、たとえばロシア語、アラビア語、ペルシア語、ヒンディー語、ベンガル語の文字で書かれた単語は音節ゼロとして数えられるため、これらの文字体系のテキストではスコアに意味がありません。

単語・文・文字の数え方

スペースで区切られたテキストでは、スペースや改行の間にあるものが 1 語になります。そのため e-mail、don't、3.5 はそれぞれ 1 語で、両側にスペースのあるダッシュも 1 語として数えます。文の終わりは半角のピリオド、疑問符、感嘆符なので、小数やウェブアドレスの点でも文が分かれます。"It costs 3.5 dollars." は 2 文、"Visit example.com today." も 2 文です。句点(。)は文の終わりとして数えません。段落は空行で区切られ、改行 1 つでは新しい段落になりません。文字数は Unicode のコードポイントで数え、スペースを含む文字数には改行も含まれます。一部の絵文字は複数のコードポイントでできている(4 人家族は 7)ため、SNS の投稿文字数制限のように独自の数え方をするサイトでは別の数になることがあります。

質問

貼り付けた内容は保存やログ記録されますか?

いいえ。テキストは同じリクエストの中で数えられ、結果が返されます。ディスク、データベース、キャッシュ、ログのどこにも書き込まれません。

読みやすさスコアが出ないのはなぜですか?

フレッシュ読みやすさスコアとフレッシュ・キンケイド学年レベルは、空白で区切られた単語と文を前提にしています。テキストの30%を超える部分が中国語、日本語、韓国語、タイ語の場合はスコアが当てはまらないため、誤解を招く数字を出さずに省きます。ピリオド、疑問符、感嘆符のないテキストにもスコアは出ますが、1つの長い文として扱われるため「読みにくい」側に寄ります。

読了時間はどう推定していますか?

空白で区切るテキストは1分あたり200語、中国語、日本語、韓国語、タイ語は1分あたり200文字という、固定の一般的な速さで計算します。根拠のある概算であり、あなた自身の読む速さを測ったものではありません。

文数はどう数えていますか?

半角のピリオド、疑問符、感嘆符で区切ります(「?!」や「...」のような連続は1回と数えます)。略語は特別扱いしないため「e.g.」や「Dr.」は文を増やし、句点「。」では区切らないため、日本語や中国語の文章はふつう1文と表示されます。

どれくらいの量を貼り付けられますか?

1回に50,000文字まで、英語でおよそ8,000語です。それより長いテキストは黙って切り捨てず、メッセージを出して受け付けません。分けて数えてください。

Excel や Google スプレッドシートのセルで単語数と文字数を数えるには?

LEN(A1) はスペースと改行を含めて文字数を数え、ここの文字数と同じになります。Microsoft が示す単語数の数式は =IF(LEN(TRIM(A1))=0,0,LEN(TRIM(A1))-LEN(SUBSTITUTE(A1," ",""))+1) で、The car drove fast ではこのページと同じく 4 になります。区切りとみなすのは通常のスペースだけなので、同じセル内で改行 (Alt+Enter) した 2 語はそちらでは 1 語、ここでは 2 語になり、Web ページからコピーしたノーブレークスペースでつながった 2 語も同様です。LEN(SUBSTITUTE(A1," ","")) は改行を数えたままですが、ここの文字数(空白を除く)はあらゆる空白を除きます。単語の間にスペースを入れない中国語、日本語、タイ語には、どちらの数式も使えません。

Word と Google ドキュメントの文字数カウントはどこにありますか?

Word では左下のステータスバーに単語数が表示されます。Review > Word Count(Windows では Ctrl+Shift+G)を開くと詳しい数値が表示され、テキストボックス、脚注、文末脚注を含めるチェックボックスがあります。Google ドキュメントでは Tools > Word count を選ぶか Ctrl+Shift+C(Mac では Cmd+Shift+C)を押し、"Display word count while typing" にチェックを入れると入力中もカウントが表示されます。どちらも先にテキストを選択すれば、その部分だけを数えられます。ダッシュ、数字、リンクの扱いはプログラムごとに異なるため、合計がこのページと数語ずれることがあります。このページはスペースで区切る言語のテキストをスペースと改行だけで分割し、日本語は文字数で数えます。制限が厳しい場合は、取引先、先生、出版社が使うプログラムで確認してください。

Flesch スコアが 100 を超えたりマイナスになったりするのはなぜですか?

式に下限も上限もなく、このページは計算結果をそのまま表示するためです。読みやすさ = 206.835 - 1.015 x(1文あたりの単語数)- 84.6 x(1単語あたりの音節数)。1音節の単語でできた短い文は 100 を超えます。"The cat sat on the mat."(6単語、1文、6音節)は 116.1、学年レベルは -1.4 です。長い単語でできた長い1文はマイナスになります。"Interdepartmental communication necessitates comprehensive organizational documentation." は -236.4、学年レベル 47.7 です。例が英語なのは、この式が英語で調整されているためです。100 超は非常にやさしい、0 未満は非常に難しいと読んでください。普通の文章の段落なら、たいてい 0 から 100 の間に収まります(日本語は文字数で数え、このスコアは表示しません)。

この文章は SMS 1通に収まりますか?

文字数を見てください。ただし注意点が2つあります。SMS 1通には GSM 7ビット文字セット(3GPP TS 23.038)の文字なら 160 文字入りますが、その外の文字が1つでもあると、たとえば絵文字、Word から貼り付けた曲がった引用符、日本語や中国語、アラビア文字などがあると、メッセージ全体が UCS-2 になり、70 文字までになります。そのため日本語の SMS はほぼ必ず 70 文字で数えられます。長いメッセージは結合用のヘッダーを付けた複数の部分に分けて送られるため、1部分あたりは通常 GSM で 153 文字、UCS-2 で 67 文字です。一部の GSM 文字(€ [ ] { } ~ ^ | \)は2文字分を使い、多くの絵文字も UCS-2 で2文字分を使いますが、このページはそれぞれ1文字と数えるので、上限近くでは数文字の余裕を残してください。