AI可読性アナライザー

Flesch Kincaid、Coleman Liau、Dale-Challなどの複数の確立された指標を使用して、任意のテキストの可読性を評価します。詳細な可読性スコアを即座に受け取り、コンテンツの明瞭さを向上させ、ターゲットとなる読者に適したテキストであることを確認できます。

AIフローの仕組み - AI可読性アナライザー

フロー

AIフローの仕組み

ユーザーが評価ツールを開く.
フローがユーザーにウェルカムメッセージと手順を案内します。
ユーザーがテキストを入力.
ユーザーが可読性を分析したいテキストを送信します。
可読性指標が計算される.
入力されたテキストが複数の可読性指標で包括的に分析されます。
結果が表示される.
計算された可読性スコアやインサイトがユーザーに提示されます。

このフローで使用されるプロンプト

以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのプロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。

メッセージウィジェット

Readability Evaluatorのウェルカムメッセージと手順を表示します。

                👋 Readability Evaluatorへようこそ!
Flesch-Kincaid、Dale-Chall、Flesch、ARI、Coleman-Liau、Gunning Fog、SMOG、Spache、Linsear Write 📊 など、様々な指標を使ってあなたのテキストの可読性を分析します。

評価したいテキストを入力いただければ、詳細な可読性スコアとインサイトをお伝えします。

それでは始めましょう—テキストを貼り付けてください。あとは私にお任せください!✨📝
            

このフローで使用されるコンポーネント

以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。

チャット入力

FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。

チャット開始トリガー

Chat Opened Triggerコンポーネントは、チャットセッションが開始された瞬間を検知し、ユーザーがチャットを開いたと同時にワークフローが即座に反応できるようにします。最初のチャットメッセージでフローを開始するため、レスポンス性の高いインタラクティブなチャットボット構築に不可欠です。

メッセージウィジェット

Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。

読みやすさ評価ツール

Readability Evaluator(読みやすさ評価コンポーネント)を使って、ワークフロー内のあらゆるテキストの可読性を評価できます。Flesch KincaidやDale Challなどの確立された指標で即座に分析し、コンテンツが望ましい読解レベルに合っているかを確認します。コンテンツ制作者、教育関係者、明確なコミュニケーションを目指すすべての方に最適です。

チャット出力

FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。

フローの説明

目的と利点

このワークフロー「テキストから可読性評価」は、ユーザーがさまざまな確立された指標を用いて任意のテキストの可読性を簡単に評価できるように設計されています。評価プロセスを自動化することで、ライター、教育者、編集者、コンテンツ制作者などが、自身の文章の複雑さや分かりやすさについて迅速なフィードバックを受け取ることができ、コンテンツ品質管理の拡大やターゲット読者に適した資料作成を効率的に行うことが可能になります。

ワークフローの仕組み

1. ユーザーへの挨拶とオンボーディング

ユーザーがチャットインターフェースを開くと:

  • Chat Opened Trigger が作動し、Message Widgetに信号を送ります。
  • Message Widgetが、ユーザーにテキストの貼り付けを促すフレンドリーなウェルカムメッセージを表示します。
  • このウェルカムメッセージは Chat Output ノードを通じてユーザーに表示されます。

ウェルカムメッセージ例:

👋 Readability Evaluatorへようこそ!
Flesch-Kincaid、Dale-Chall、Flesch、ARI、Coleman-Liau、Gunning Fog、SMOG、Spache、Linsear Write 📊 など、様々な指標を使ってあなたのテキストの可読性を分析します。
評価したいテキストを入力いただければ、詳細な可読性スコアとインサイトをお伝えします。

それでは始めましょう—テキストを貼り付けてください。あとは私にお任せください!✨📝

2. ユーザーによるテキスト入力

  • ユーザーは自分のテキストをChat Inputに入力または貼り付けます。
  • 入力されたテキストはReadability Evaluatorノードに送信されます。

3. 可読性の分析

  • Readability Evaluatorが送信されたテキストを処理します。
  • 以下の可読性指標を一括で計算します:
    • Flesch Kincaid グレードレベル
    • Flesch Reading Ease
    • Dale-Chall 可読性
    • 自動可読性指標(ARI)
    • Coleman-Liau 指数
    • Gunning Fog 指数
    • SMOG 指数
    • Spache 可読性
    • Linsear Write 公式
    • その他(単語数や文数などの統計)

4. 結果の表示

  • 結果は読みやすいメッセージとしてフォーマットされます。
  • そのメッセージが別のChat Outputノードを通じてユーザーに届けられ、すべての可読性スコアや統計の明確な要約が得られます。

ワークフローステップのサマリーテーブル

ステップノード/コンポーネント目的
1. チャット開始ChatOpenedTriggerユーザーがチャットを開いたことを検知
2. ウェルカムMessageWidget → ChatOutputユーザーへの挨拶と手順案内
3. テキスト入力ChatInputユーザーのテキストを受け取る
4. 評価ReadabilityEvaluator複数の可読性指標を計算
5. 結果ChatOutput可読性レポートのフォーマット済み結果を表示

このワークフローが役立つ理由

  • スケーラビリティ: 可読性評価のプロセスを自動化し、多数のテキストやドキュメントも効率的に分析可能。
  • 一貫性: 広く認知された指標を使った標準化された評価を実現。
  • アクセシビリティ: 瞬時で分かりやすいフィードバックを提供し、非技術者にも最適。
  • 品質管理: 指定した読解レベルやターゲットに合わせた内容最適化をライターや編集者が支援。
  • 教育: 学生や教師が自分の文章の複雑さを把握し、改善の進捗を追跡可能。

主な利用ケース

  • コンテンツライター/編集者: 記事やブログ、レポートが可読性基準を満たしているかを迅速にチェック。
  • 教員: 生徒のエッセイが学年相応の難易度か評価。
  • 出版社: 原稿が想定する読者にとって分かりやすいかを確認。
  • 企業: 顧客向け文書の明瞭性を評価。

可読性評価のプロセスを効率化することで、時間と労力を節約し、文書全体の品質やアクセシビリティの向上に貢献します。

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