Coleman-Liau指数
マットの上の猫を描いた短い3文は−2.975、およそ−3学年で、小学校低学年より前の水準です。英語の文章を貼り付けると、指数と100語あたりの文字数・文数が分かります。ブラウザで無料で使えます。
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Coleman–Liau指数は、典型的な読者が英文を理解するのに必要な米国の学年を推定します。Flesch–Kincaid のような音節ベースの指標とは異なり、文字・語・文だけを使うため、発音辞書なしで計算機が数えられます。英語の散文を貼ると、指数、それを支える二つの率（100語あたりの文字数と100語あたりの文数）、丸めた学年、粗い学校帯が返ります。スコアは表層の複雑さの透明な信号として使い、稀な語彙や話題知識の断定としては使わないでください。
Coleman-Liau指数が測るものと式の仕組み
Meri Coleman と T.L. Liau は、綴りから音節を推測せずに機械が読みやすさを採点できるよう、この指数を公表しました。公開の恒等式は CLI が 0.0588 掛ける L から 0.296 掛ける S を引き、さらに 15.8 を引いた値です。
L は100語あたりの平均文字数、S は100語あたりの平均文数です。ここでの文字は大文字小文字を問わない A から Z のアルファベットであり、数字・句読点・通貨記号・空白は文字数に入りません。語はアルファベットのトークンで、don't のようなアポストロフィ縮約は二つの断片ではなく1語です。
文はピリオド・疑問符・感嘆符で終わる単位です。終端記号が無い場合は、トリム後の全文を1文とみなし、二つの率が定義されたままになるようにします。長い語は L を上げ学年を押し上げ、文の切れ目が増えると S が上がり学年を下げます。
結果はすでに学年の目安です。8に近い値はおおよそ第8学年であり、0から100の抽象的な易しさ尺度ではありません。負やごく低い値は初等低学年の材料、10台半ばは大学程度、さらに高い値は graduate とラベルされます。
入力契約・監査できる件数・検証エラー
採点対象は英語の本文です。空白を除いた後は空でない文字列である必要があります。アルファベット語が無い本文（数字や句読点のみなど）も、L と S が未定義になるため失敗します。
文書化された文字数上限を超える極端に長い入力は、部分採点せず拒否します。短い語と頻繁な区切りの初読者向け短文は初等低学年付近になり、長いラテン系トークンと句点の少ない学術文は high school・college・graduate 寄りになります。検証失敗は課金されません。
Coleman-Liau計算機が役立つ場面
編集チームは、スタイルガイドがすでにその式を指名しているときに Coleman-Liau指数の計算機を使います。汎用の読みやすさスコアや音節ベースの Flesch–Kincaid 学年ではありません。行政・医療・金融の平易語プログラムは、草稿のたびに安く再計算でき、方言で揺れる発音辞典に依存しないため Coleman–Liau をよく引用します。
出版フローは、構造スコアだけが必要なときに生成書き換えへトークン課金せず、選んだ学年を超えるブログ草稿をゲートできます。英語以外ではヒューリスティックを近似とみなし、事実の正確さの尺度としては無視すれば、独自の言語インフラなしで LMS プラグイン・編集ダッシュボード・エッジワーカー向けに再現可能な学年シグナルを得られます。
活用例
編集上の学年合わせ
草稿を貼り付け、公開や印刷の前に Coleman-Liau指数がスタイルガイドの学年の近くにあることを確認します。
平易語ポリシーの確認
公共のお知らせやヘルプ記事を採点し、許可された中学・高校帯を超える草稿をチームが旗立てできるようにします。
よくある質問
Coleman-Liau は Flesch-Kincaid や Gunning Fog と何が違いますか？
Coleman-Liau は音節を数えません。文字・語・文だけを使うため、発音辞書なしで計算機が採点できます。Flesch-Kincaid と Gunning Fog は音節や複雑語のヒューリスティックに依存し、別の検索に答えます。
学年はすべての読者に正確ですか？
いいえ。 文字率と文率からの構造的な近似です。稀な語彙・背景知識・英語以外の形態論はモデル化しません。人間の確認と併せた透明な信号として使ってください。
コールマン・リアウ指数はどう計算しますか？
0.0588×L−0.296×S−15.8で求めます。Lは100語あたりの文字数、Sは100語あたりの文の数です。音節は数えないため、発音辞書は必要ありません。
マイナスの値は何を意味しますか？
とてもやさしい文章であることを示し、小学校低学年の初めごろに当たります。単語が短く句点が多いほど値は下がり、猫の例文は−2.975、およそ−3学年です。
文章の学年を下げるには？
短い単語を使い、長い文を区切ります。長い単語は100語あたりの文字数を増やして学年を上げ、文の区切りが増えると100語あたりの文数が増えて学年が下がります。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/str/coleman-liau \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/str/coleman-liau", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/str/coleman-liau",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/str/coleman-liau", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/str/coleman-liau", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"text": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "str.coleman_liau",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
空文字やアルファベット語のない文字列は invalid_input で失敗し、課金されません。
入力契約・監査できる件数・検証エラー
必須文字列フィールド text を1つ含む JSON 本文を POST してください。古いフォーム接続のため、passage・content・body・input_text の別名も受け付けます。オブジェクト、配列、空文字は text フィールドを名指しして invalid_input になります。成功時の本文には三つの材料を監査するための letter_count・word_count・sentence_count、安定したクライアント向けに丸めた L と S としての letters_per_100_words と sentences_per_100_words、丸めた連続スコアとしての coleman_liau_index、その指数に等しい grade_level、最も近い整数学年の grade_level_rounded、elementary・middle_school・high_school・college・graduate などの snake_case 学校段階 grade_band、恒等式を示す formula と method、L・S・推定学年を要約する短いメッセージが含まれます。丸めたフィールドをテストに固定すれば、後からメッセージの文言が変わっても本物の式回帰を隠しません。
Coleman-Liau計算機が役立つ場面
教材グループは印刷前にワークシートが目標学年の近くにあるかを確認し、学年が動いた理由を査読者が見られるよう letter_count・word_count・sentence_count を指数の横に保存します。本能力は parse の tier A のため、成功した各呼び出しはモデル・トークンも外向きネットワークも無しで公開の $0.002 となり、CMS アーカイブの一括再採点が現実的です。人々が実際に探す語が多指標ダッシュボードや音節学年推定であるときはそちらと組み合わせ、製品の問いが文字・語・文からの Coleman–Liau であるときは本エンドポイントを使ってください。
連携の活用例
CMS とパイプラインの自動化
コンテンツ・パイプラインから API を呼び、生成モデルを動かさずに投稿へ coleman_liau_index と grade_band を付与します。
技術的な質問
Coleman-Liau指数はどう計算されますか？
API は文字（A–Z）・語・文を数え、L = letters per 100 words と S = sentences per 100 words を作り、CLI = 0.0588×L − 0.296×S − 15.8 を適用します。結果はおおよその米国学年です。
Coleman-Liau計算機には何が必要ですか？
text フィールドに空でない英語文字列を送ってください（別名: passage, content, body, input_text）。空文字やアルファベット語のない本文は invalid_input で失敗し、課金されません。
Coleman-Liau指数計算機の料金は？
ブラウザツールは無料です。API リクエストは成功した呼び出しごとに前払い KIT 残高から $0.002 です。無効入力は課金されません。