ユーザーの既存文章を複数読み込み、文体特徴（語尾パターン、文の長さ、漢字/ひらがな比率、口調、接続詞傾向）を抽出してスタイルプロファイルを生成する。「文体を分析して」「書き方を真似て」「文章のスタイルを学習」等のリクエストで発動。
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「文体分析」「トーン分析」「ライティングスタイル」「文章スタイル」
ユーザーが書いた複数の文章ファイルを読み込み、文体の特徴を定量的に抽出してスタイルプロファイル（YAML形式）を生成します。生成されたプロファイルは、文体を再現した文章生成や、文体の一貫性チェックに活用できます。
# 基本的な使い方（複数ファイルを指定）
python scripts/style_analyzer.py --input "article1.md" --input "article2.md"
# 出力先を指定
python scripts/style_analyzer.py --input "article1.md" --input "article2.md" --output style_profile.yaml
# 3つ以上のファイルを分析
python scripts/style_analyzer.py \
--input "blog_post_1.md" \
--input "blog_post_2.md" \
--input "report.txt" \
--output my_style.yaml
# テストモード（サンプルプロファイルを生成）
python scripts/style_analyzer.py --test
| Parameter | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
| --input | Yes* | - | 分析対象のテキスト/Markdownファイルパス（複数指定可） |
| --output | No | output/style_profile.yaml | 出力YAMLファイルのパス |
| --test | No | false | テストモード：サンプルプロファイルを生成して終了 |
* --test 使用時は --input は不要
| 分類 | 該当パターン | 例 |
|---|---|---|
| desu_masu | です、ます、でした、ました、ません、でしょう | 「AIは便利です」 |
| da_dearu | だ、である、であった、だった、ではない | 「AIは便利である」 |
| other | 疑問形、感嘆、体言止め等 | 「AIは便利？」「便利なAI。」 |
Unicode範囲に基づいて各文字種の比率を算出:
検出対象の主な接続詞:
| カテゴリ | 接続詞 |
|---|---|
| 順接 | だから、したがって、そのため、それで、ゆえに |
| 逆接 | しかし、だが、ところが、けれども、にもかかわらず、一方で |
| 並列・累加 | また、さらに、そして、加えて、それに、そのうえ |
| 説明・補足 | つまり、すなわち、要するに、なぜなら、というのも |
| 転換 | さて、ところで、では、それでは、ちなみに |
| 対比 | むしろ、逆に、反対に、それに対して |
| 例示 | たとえば、具体的には、いわば |
文末が名詞・名詞句で終わるパターンを検出（「。」の直前が漢字・カタカナ・ひらがな名詞で終わる場合）。
| パターン名 | 句点 | 読点 |
|---|---|---|
| standard | 。 | 、 |
| academic | ．(全角ピリオド) | ，(全角カンマ) |
| mixed | 混合 | 混合 |
YAML形式のスタイルプロファイル:
style_profile:
generated_at: "2026-02-12T10:30:00+09:00"
source_files:
- path: "article1.md"
chars: 2450
- path: "article2.md"
chars: 3120
total_chars: 5570
total_sentences: 142
total_paragraphs: 28
sentence_endings:
desu_masu: 0.72
da_dearu: 0.18
other: 0.10
dominant_style: "desu_masu"
sentence_length:
average: 39.2
median: 35.0
min: 8
max: 98
std_dev: 15.4
char_ratios:
kanji: 0.31
hiragana: 0.48
katakana: 0.08
ascii: 0.06
other: 0.07
conjunctions:
total_count: 34
per_sentence: 0.24
top_5:
- word: "また"
count: 8
- word: "しかし"
count: 6
- word: "そして"
count: 5
- word: "さらに"
count: 4
- word: "つまり"
count: 3
paragraph_structure:
avg_sentences_per_paragraph: 5.1
taigen_dome:
frequency: 0.07
count: 10
punctuation:
period_style: "。"
comma_style: "、"
pattern: "standard"
modifiers:
density: 0.12
common_adverbs:
- "非常に"
- "特に"
- "実際に"
colloquial_formal_balance:
colloquial_ratio: 0.25
formal_ratio: 0.75
assessment: "やや文語寄り"
python scripts/style_analyzer.py \
--input "blog/2026-01-intro.md" \
--input "blog/2026-01-review.md" \
--input "blog/2026-02-tips.md" \
--output output/blog_style.yaml
出力例（stdout）:
=== Style Analyzer - 文体分析レポート ===
分析ファイル数: 3
総文字数: 8,420
総文数: 215
--- 語尾パターン ---
です/ます調: 78.1%
だ/である調: 12.6%
その他: 9.3%
→ 主要スタイル: です/ます調
--- 文長 ---
平均: 39.2文字 中央値: 35.0文字
最短: 5文字 最長: 102文字
--- 文字種比率 ---
漢字: 30.5% ひらがな: 48.2% カタカナ: 8.1%
--- 接続詞 TOP5 ---
また(12) しかし(8) そして(7) さらに(5) つまり(4)
--- 体言止め ---
使用率: 6.5% (14回/215文)
プロファイル保存先: output/blog_style.yaml
python scripts/style_analyzer.py --test
入力ファイルなしでサンプルプロファイルを生成し、出力形式を確認できます。
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