漢字含有率分析ツール
日本語テキストにおける漢字・ひらがな・カタカナ・ローマ字の比率を分析し、読みやすさや想定読者層を客観的に把握します。
よくある問題
JLPTの読解文が硬すぎる気がします。学習者からクレームが来る前に確認するには？
文章をこの分析ツールに通してください。対象がN3の学習者なのに漢字含有率が学術・フォーマル帯（40%超）に入っている場合、それは書き直すべきという客観的なサインです。漢字熟語をかな交じりの言い回しやより易しい表現に置き換え、比率が28〜35%の範囲に収まるまで調整し、再計測してください。
中国語から日本語への翻訳が重たく感じます。漢字の比率が原因でしょうか？
中国語から翻訳する際、同じ漢字が中国語にも存在するために、必要以上に漢字のまま残してしまうことがよくあります。カジュアルな文脈で漢字含有率が45%を超えている場合は、熟語をかな交じりの形に分解するサインです（例えば→たとえば、即時→すぐに）。この分析ツールで目標帯を決めてから、文章を見直してください。
文章には時間をかけたのに、ブログ記事がなぜか幼稚な印象になってしまいます。
ビジネス・テック・金融のように大人の読者がフォーマルな文体を期待するテーマで、漢字含有率が20%を下回っていると、語彙の選び方に関係なく子ども向けのように読まれてしまいます。自然な範囲でかな表記の一部を漢字に戻し、カジュアルブログ帯（25〜32%）まで漢字含有率を引き上げてみてください。
長い日本語記事から、異なり漢字だけのリストを抽出するには？
記事を貼り付け、異なり漢字パネルから重複を除いたリストをコピーしてください。Unicodeコードポイント順に並んだ語彙学習セットとして、Ankiへのインポートや、JLPTレベル判定ツールへの受け渡しにそのまま使えます。
ワークフロー
漢字含有率分析ツール とは？
「この文章、なんだか硬い」「逆になんだか幼稚に見える」——ライターや編集者が文体を直感で調整するとき、実はその正体の多くは漢字含有率です。同じ内容でも、漢字を減らして開けば軽く、漢字で締めれば硬く・フォーマットに見えます。ところが多くの書き手はこれを感覚だけで調整しており、「今どのくらいの比率なのか」を客観的に把握しないまま直しています。
このツールは、入力テキストの1文字ずつをスクリプト別に分類します：漢字（CJK統合漢字、拡張領域を含む全範囲）、ひらがな、カタカナ（半角カタカナも含む）、ローマ字（全角・半角）、数字、句読点、空白、その他記号。漢字含有率は空白を除いた可視文字数に対する割合として算出されるため、改行や字間の空白の入れ方に左右されずに安定した数値になります。
漢字含有率分析ツール の使い方
1. 分析したい日本語の文章を入力欄に貼り付けます。
2. 文字種ごとの内訳、漢字含有率のバー、異なり漢字リストが即座に更新されます。
3. 漢字含有率を目安バンドと照らし合わせます：20%未満は子ども向け、20〜30%はカジュアル、30〜40%はニュース・ビジネス、40〜50%は学術・フォーマル、50%以上は法律・専門文書。
4. 異なり漢字リストをコピーして語彙学習に使ったり、JLPTレベルのカバー範囲を確認したりできます。
使用例
サンプル段落（可視文字40字）:
・漢字 12字（30.0%）— ニュース・ビジネス寄りの帯
・ひらがな 18字（45.0%）
・カタカナ 6字（15.0%）
・ローマ字 0字（0.0%）
・句読点 4字（10.0%）活用例
1. JLPT教材の作成者が、N3向け読解文の漢字含有率が30%を超えていないか確認する。
2. 編集者が、教科書的な硬さに寄りすぎないよう、Yahoo!ニュースやブログのトーン（28〜34%）を狙って調整する。
3. 翻訳者が、中国語から日本語への翻訳で漢字を残しすぎていないかを確認する。
4. 研究者が、コーパスの文字種バランスを把握したうえで、適切な形態素解析ツールを選ぶ。
よくある質問
空白文字は比率にどう影響しますか？
空白は別途カウントされますが、比率を計算する分母（可視文字数）からは除外されます。そのため、改行の入れ方や全角スペース（ ）の使い方が違っても、漢字含有率の数値は安定します。
なぜ30〜40%が「ニュース・ビジネス」帯とされているのですか？
朝日新聞や読売新聞など主要紙、および企業文書を対象にした実証調査で、漢字含有率はおおむね30〜37%に収まるとされています。JLPT N3の読解問題は28〜32%前後、ライトノベルは25〜32%程度が多く見られます。あくまで比較のための目安であり、絶対的な規則ではありません。
異なり漢字リストはJLPTレベルの確認にも使えますか？
はい。リストをコピーしてJLPTレベル判定ツールに貼り付ければ、各漢字がどのレベルに属するか分かります。この密度分析ツールが『量』を、レベル判定ツールが『難易度の分布』を教えてくれる、という役割分担です。