文字数&単語数カウンター
単語数、文字数、文数、段落数をカウントし、読了時間の推定とキーワード頻度分析を実行。
このツールについて
LinkedInの投稿が文字数オーバーでどの段落を削るか迷っている。ツイートが絵文字込みで280文字に収まるか確認したい。このカウンターは入力・貼り付けした瞬間に、単語数・文字数・文数・段落数をリアルタイム表示します。主要プラットフォームの上限も把握しておきましょう:Twitter/X: 280文字、LinkedIn投稿: 3,000文字、Instagramキャプション: 2,200文字、YouTube説明欄: 5,000文字。
カウント処理はすべてブラウザ内でJavaScriptの文字列メソッドとネイティブTextEncoder APIを使って実行されます。テキストがサーバーに送信されることはなく、通信・ログ記録・サードパーティの追跡も一切ありません。機密文書や下書きの扱いも安全です。
基本カウントに加え、行数、UTF-8バイトサイズ、推定読了時間(平均毎分200語)、推定スピーキング時間(毎分130語)も表示されます。プレゼンテーションや動画スクリプトなど、時間管理が重要な場面で役立ちます。
キーワード頻度分析では、よく使われる単語をハイライトし、各キーワードの出現回数とパーセンテージを視覚的なバーチャートで表示します。ストップワード(「the」「and」「is」など)の除外を切り替えれば、内容語に絞った分析が可能です。SEOのキーワード密度チェックにも活用できます。テキストの大文字・小文字を変換してから分析したい場合は、テキストケースコンバーターが便利です。フォーマット付きの見た目を確認するなら、Markdownプレビューもお試しください。
CJK言語についての注意点: 日本語・中国語・韓国語はスペースで単語を区切りません。そのため、これらの言語では単語数が実際より少なくカウントされます。文字数、バイトサイズ、行数はCJKテキストでも正確です。CJKコンテンツを扱う場合は、単語数ではなく文字数を主要な指標として活用してください。
TextEncoder APIにより、絵文字やマルチバイトシーケンスを含むUnicode文字を正確にカウントします。
使い方
- 入力テキストエリアにテキストを入力または貼り付けます。
- 統計は入力するとリアルタイムで更新されます。ボタンをクリックする必要はありません。
- 文字数、単語数、文数、段落数、行数、読了時間、スピーキング時間、バイトサイズの統計カードを確認します。
- キーワード頻度セクションまでスクロールして、視覚的なパーセンテージバー付きの上位10個のよく使われる単語を確認します。
- ストップワード除外/含むバッジをクリックして、キーワード分析に一般的なストップワードを表示するかどうかを切り替えます。
- 統計をコピーをクリックしてすべての統計をプレーンテキストとしてコピーするか、キーボードショートカットCtrl+Shift+Cを使用します。
- クリアをクリックして入力とすべての統計をリセットします。
よくある質問
データは安全ですか?
はい。単語数・文字数のカウントにはJavaScript組み込みのStringメソッドを、バイトサイズの計算にはネイティブのTextEncoder APIを使用しています。すべてブラウザタブ内で完結し、ネットワークリクエスト、ログ記録、サードパーティの分析は一切ありません。
読了時間はどのように計算されますか?
読了時間は平均的な毎分200語のペースで推定されており、これは英語テキストの平均的な大人の読書速度として広く受け入れられています。スピーキング時間はプレゼンテーションやスピーチの一般的な会話ペースである毎分130語を使用しています。
ストップワードとは何ですか?なぜフィルタリングするのですか?
ストップワードは「the」「a」「is」「and」「or」のような、意味的な意味をほとんど持たない極めて一般的な単語です。キーワード頻度分析からフィルタリングすることで、テキストのトピックとトーンを定義する意味のあるコンテンツワードに焦点を当てることができます。
文と段落はどのようにカウントされますか?
文はピリオド(.)、感嘆符(!)、疑問符(?)の区切り文字で分割してカウントされます。段落はダブル改行(テキストブロック間の空行)で分割してカウントされます。ブロック内の単一改行は新しい段落を作成しません。
日本語以外のテキストや絵文字はサポートされていますか?
はい。文字カウントはアクセント付き文字、CJKスクリプト、絵文字を含むすべてのUnicodeテキストで機能します。バイトサイズはネイティブのTextEncoder APIを使用してUTF-8エンコーディングで計算されます。単語カウントはスペースで単語を区切る言語で最も適切に機能します。
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