単語頻度・キーワード出現率

単語頻度・キーワード出現率

テキスト内の単語出現頻度やキーワード出現率、1〜3-gram連語を瞬時に集計・分析。ストップワード除外や過剰出現の検知、CSV出力にも完全対応。

用途別プリセット
入力テキストと形態素・除外フィルター
2.5%
最小文字数:
カスタム除外語（ストップワード）:
単語数: 82文字数: 631行数: 1文数: 5
読了目安: 25 秒
分析総単語数6782 全トークン数
異なり語数（語彙数）54個別語数（異なり語数）
語彙多様度（TTR）80.6%Type-Token比率（語彙多様度）
平均単語長7.2文字/単語
高頻度出現単語トップ
出現率の上限: ≤ 2.5%
#1keyword
5 回出現
7.46%
#2search
5 回出現
7.46%
#3density
3 回出現
4.48%
#4engine
2 回出現
2.99%
#5target
2 回出現
2.99%
#6topic
2 回出現
2.99%
#7algorithmic
1 回出現
1.49%
#8article
1 回出現
1.49%
#9authoritative
1 回出現
1.49%
#10balanced
1 回出現
1.49%
文章トーン判定: 語彙が極めて多彩
Intl.Segmenter Unicode形態素・分かち書きエンジン稼働中
分析総単語数67
異なり語数（語彙数）54
語彙多様性比率（TTR）80.6%
技術リファレンス・アーキテクチャガイド

単語頻度・キーワード出現率 — 技術リファレンス

文章内の単語出現頻度やキーワード出現率、1〜3-gramの連続フレーズを瞬時に解析。不要な機能語・助詞の除外（ストップワード）や過剰な重複語の検知、CSVレポート出力に対応した高精度テキスト分析ツールです。

単語頻度・キーワード出現率 — 技術リファレンス — クライアントサイド完全ローカル実行アーキテクチャ図
単語頻度・キーワード出現率 — 技術リファレンス — クライアントサイド完全ローカル実行アーキテクチャ図

主要パラメータと設定項目

ストップワード除外設定自然言語除外フィルター

文脈上の実質的な意味を持たない高頻度な機能語（助詞、助動詞、接続詞、前置詞など）を除外して、真の意味を持つ主要語彙（名詞・動詞・形容詞など）を抽出します。一般的な会話文や日常文章では、これら約150〜200語の機能語が全体の40%〜50%を占めるため、本設定により本質的なテーマ語を正確に浮き彫りにします。

初期値: 標準機能語除外（助詞・助動詞等）
N-gram連語解析ウィンドウ連続形態素・フレーズ結合単位

連続する複数の単語の並び（連語）をグループ化して分析し、無意識に繰り返されている表現パターンを検出します。1-gramは独立した単語単体、2-gramは修飾語と名詞などの2語の組み合わせ、3-gramは頻出する定型句や決まり文句を捉え、文章のリズムや語彙の偏りを可視化します。

初期値: 1-gram（単語単位）
語彙多様性指数（TTR比率）基準語彙バリエーション評価指標

総単語数（トークン）に対する重複のない異なり語数（タイプ）の割合を算出し、文章の語彙の豊かさを測定します。バランスの取れた実用文や論説文では0.40〜0.65が適正とされ、0.35未満は同じ単語の単調な反復、0.75以上は専門用語が凝縮された学術的・高難度な文章であることを示します。

初期値: 0.50（標準実用文・一般記事）
SEOキーワード出現率ガードレールターゲット語句出現比率（%）

記事全体の総文字数・総単語数に対して、主要なターゲット語句が占める割合をパーセンテージで管理します。検索品質ガイドラインにおける健全な推奨基準は1.0%〜2.5%であり、3.0%を超えると文脈が不自然になり、検索エンジンによる過剰最適化（キーワードスタッフィング）のペナルティリスクが高まります。

初期値: 上限2.5%（過剰防止ライン）

現場のベストプラクティス・実践Tips

ジップの法則に基づく自然な語彙減衰カーブ

人間の自然な言語表現は「2番目に頻出する語の出現回数は1番目の約半分、3番目は3分の1になる」というジップの法則（Zipf's Law）に従います。もし特定のテーマキーワードがこの自然な減衰曲線を崩し、助詞などの機能語を押しのけて出現頻度の最上位群に居座っている場合、読者には機械的で不自然な押し付けがましい文章として伝わってしまいます。

文章長に伴う語彙多様性指数（TTR）の低下補正

TTR（語彙多様性）スコアは、文章が長くなるほど機能語の反復が増加し新しい語彙の登場が緩やかになるため、統計上自然に低下する性質があります。1,000語（または2,000文字）を超える長文を評価する際は、文全体で一律に判断するのではなく、均等な400語前後のセクションごとに比較するか、平方根等を用いた補正指標（RTTR）を活用することで、充実した詳細記事を過小評価する事態を防げます。

N-gram連語解析における機能語の残存戦略

2語や3語のフレーズ（N-gram）を解析する際は、事前に機能語を削ぎ落としてはいけません。「健康のための食事療法」が「健康 食事療法」のように断片化され、読者が実際に目にする自然な言いまわしを見失ってしまうためです。まずは原文のまま連続フレーズを抽出し、その後に「機能語のみで構成された無意味な連続」を除外するのが、正確な定型句分析の鉄則です。

検索エンジンの語幹統合と類語分散配置

現代の検索エンジンのクローラーは、「健康な食事」「健康的な食事法」「健康食」といった表記のゆれや語形変化を自動的に同一のトピックエンティティとして集約認識します。同一の完全一致キーワードを不自然に繰り返すのではなく、同義語や共起語を文脈に溶け込ませるように分散配置し、トピック全体の総出現率を1.5%〜2.5%の適正範囲に収めることが最良のSEO対策となります。

よくある落とし穴とトラブルシューティング

⚠️ハイフンやアポストロフィを含む複合語が途中で分断される

「state-of-the-art」のような複合形容詞や「it's」などの短縮形、あるいはカタカナ複合語の中黒（・）が、過度な記号除去処理によって分断されることがあります。形態素解析および単語境界の正規化ルールを適切に設定し、読者の認知単位と合致した1つの結合語としてカウントされるよう語彙境界を保持してください。

⚠️代名詞や一般的な補助動詞が上位ランキングを独占してしまう

「これ」「それ」「こと」「ある」「する」などの一般的な代名詞や形式名詞、補助動詞が出現頻度の上位を占めている場合は、ストップワード除外フィルターが有効になっているか確認してください。また、業界やプロジェクト特有の頻出定型語（「クリック」「ページ」「項目」など）については、カスタム除外リストに追加してノイズを遮断します。

⚠️100語以下の短文で語彙多様性（TTR）が異常に高く算出される

数十語程度の極端に短いテキストでは、統計的なサンプル数が不足しているため単語の重複が発生しにくく、TTRスコアが0.85以上という非現実的な高値を示すことがあります。文章本来の語彙の豊かさや推敲精度を正確に測定するには、最低でも250語（日本語であれば500〜600文字程度）以上のサンプルテキストを入力して検証してください。

よくある質問 (FAQ)

単語出現頻度とキーワード出現率（密度）の計算方法は？▼

キーワード出現率（密度）は、対象キーワードの出現回数を文書全体の総単語数（または総文字数）で割り、100を掛けてパーセンテージを算出します。計算式は「出現率（%）＝（対象語の出現回数 ÷ 総単語数）× 100」です。例えば、総単語数800語の記事内で特定のキーワードが16回登場する場合、（16 ÷ 800）× 100 ＝ 2.0% が正確なキーワード出現率となります。

SEO対策におけるキーワード出現率の適正値は何%ですか？▼

SEOにおける主要キーワードの適正な出現率は、一般的に1.0%〜2.5%の範囲が理想的とされています。この範囲内に収めることで、検索エンジンに対して明確なテーマ性を伝えつつ、過剰な詰め込みを防ぐことができます。3.0%〜3.5%を超える過度な出現率は、Google検索セントラルの基本方針（旧ウェブマスター向けガイドライン）における「キーワードの乱用（ワードサラダ・スタッフィング）」と判定され、順位低下のペナルティを受けるリスクがあります。

単語頻度（単語単位）とN-gram頻度（連語単位）の違いは何ですか？▼

単語頻度が前後の文脈に関わらず独立した1語ごとの出現回数を集計するのに対し、N-gram頻度は連続した複数の単語の並び（連語）を測定します。1-gramは単一の語彙、2-gramは「血圧 測定」のような2語の組み合わせ、3-gramは「日常生活 の 中 で」のような3語の連語表現を捉えます。N-gramを用いることで、執筆者の口癖や過剰に使われている定型表現を客観的にあぶり出すことが可能です。

Type-Token Ratio（TTR：語彙多様性指数）とは何ですか？目安となる基準値は？▼

Type-Token Ratio（TTR）とは、文章全体の延べ単語数（トークン）に対する、重複を除いた異なる単語数（タイプ）の比率を表す言語学的な指標です。計算式は「TTR ＝ 異なり語数 ÷ 総単語数」です。400〜1,000語程度の一般的な解説文やコラムでは0.45〜0.65が健全な基準値とされ、0.40未満は語彙が乏しく表現が重複している可能性があり、0.70超は専門的で高度なボキャブラリーが豊富に用いられていることを示します。

ジップの法則（Zipf's law）は文章の単語出現頻度にどのように関係しますか？▼

ジップの法則とは、「単語の出現頻度は、頻度順位に反比例する（頻度 ∝ 1 / 順位）」という自然言語に普遍的な統計法則です。自然な文章では、1位の頻出語に対して2位は約1/2、3位は約1/3の割合で出現します。SEOのために特定のキーワードを無理に挿入すると、この自然な減衰バランスが崩れて特定の語だけが異常値を示します。本ツールはこの法則を応用し、文章が人間らしく自然に書かれているかを客観的に評価する基準を提供します。

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