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測定方法と根拠

このアプリは、アンケートに「答える」診断ではなく、あなたの動きを「測る」診断です。タップ間隔、読了時間、内容確認、音読した固定文とその発声区間から結果を組み立てます。そして、測ったものをどう解釈しているかを、このページですべて公開します。結果はすべて「目安」です。

1. 何を測っているか

  • 叩く: 5種類のテンポ（最速・速い・心地よい・遅い・最遅）をタップで計測します。
  • 読む: 短い文章の読了時間から「文字/秒」（主指標）と「モーラ（音）/秒」（副指標）を計算します。
  • 聞く: 端末の日本語読み上げ音声を聞いて内容確認に答え、「内容を保って聞けた再生倍率」を探します。
  • 話す: 固定文を音読し、利用できる音声認識で本文を確認したうえで、最初の発声から最後の発声までの「モーラ（音）/秒」を計算します。
  • 本アプリのサーバーには計測データを送信しません。 履歴と、日記に書いた本文は、お使いのブラウザにのみ保存されます。記録には、時間帯の目安を出すためにタイムゾーンのずれ（分）も保存します（位置情報そのものは持ちません）。共有 URL に含まれる測定値は、配信サーバーのアクセスログに残ることがあります。ただし、話す診断で端末内認識が利用できない場合はブラウザ標準の認識サービスを使い、音声がブラウザ提供元へ送信される可能性を開始前に表示します。

2. どう測るか

  • BPM はタップ間隔の中央値から求めます。平均ではなく中央値を使うのは、途中の1〜2回のブレに結果が引きずられないようにするためです。
  • リズムの安定度は、タップ間隔のばらつき（変動係数）を 0〜100 の目安に換算したものです。自発的なテンポの個人差が、課題が変わっても一部保たれることは研究でも示されています（Engler, Zamm & Møller, 2024）。
  • 引き戻しは、計測の前半と後半の BPM 差です。自分の心地よいテンポから離れた速さを刻むと、だんだん心地よいテンポの方へ戻っていく現象が知られています（Yu, Russell & Sternad, 2003）。
  • 読む診断では、読んでいる間に経過時間を表示しません。見えると急いで読んでしまい、普段の読む速さが測れなくなるためです。読了後の内容確認クイズは流し読みの検出用で、外れていた場合は速度の数字を参考程度に見るよう添えます。
  • 聞く診断は 5 問の適応式です。各音声の内容確認に答えたあと、正誤を表示する前に「今の聴く速度は快適でしたか？」と尋ねます。「遅く感じた・ちょうどよく快適・速く感じた」の3択で、正解かつ遅く感じたら1段速く、速く感じたか不正解なら1段ゆっくりにします。正解かつ快適なら同じ倍率で別の文章を聞き、確かめます。高速提示でも理解が保たれる場合があるという知見（Murphy et al., 2022 / 長濱・森田, 2017）を課題設計の参考にしていますが、年齢差も報告されているため（Murphy, Hoover & Castel, 2023）、全員に同じ「限界」を当てはめません。快適な倍率の目安は、内容確認に正解し「ちょうどよく快適」と答えた倍率のうち、最も回数が多いものです。同数なら低い倍率を選びます。該当する回答がなければ未確定とし、正解できた最高倍率とは分けて表示します。この快適さの判定手順は本アプリの試行的な設計で、研究で検証済みの尺度ではありません。初回は1.0倍から始め、快適な倍率を確認できた完走時にその値だけを端末に保存して次回の開始倍率に使います。以前の「最高倍率」の保存値を快適な倍率として読み替えることはありません。各音声の前には短い3・2・1・スタートのカウントダウンを入れます。
  • 話す診断は、Web Speech API の processLocally=true による端末内認識を優先します。端末内認識が利用できないときは、非prefix版または webkitSpeechRecognition のブラウザ標準認識へフォールバックします。この場合、音声がブラウザ提供元へ送信される可能性があります（MDN Web Docs / SpeechRecognition）。日本語データが未導入なら、端末内認識用データをダウンロードするか、ブラウザ標準認識で続けるかを選べます。
  • 音読時間は、音声認識とは別に AnalyserNode でマイク波形の音量だけを見て測ります。周囲の音を約 1.2 秒確認したあと、連続した発声で開始し、利用者が「読み終わった」を押すか、ブラウザが認識を終了した時点までに検出した最後の発声で終了します。ブラウザの正常な認識終了も、取得した本文との一致と発声時間で成立を判定します。途中の間も含む「音読ペース」で、音素単位の構音速度ではありません。
計測まわりの実際の値
  • 計測時間: 最も速いテンポ 10秒 / 速いテンポ 10秒 / 最も心地よいテンポ 10秒 / 遅いテンポ 12秒 / 最も遅いテンポ 15秒（遅いテンポほどタップ間隔が空くので長めに測ります）
  • BPM はタップ2回から。安定度はタップ3回以上・変動係数 0.3 以上で 0 になる線形の目安。引き戻しの判定はタップ5回以上で、前後半の差（丸め後）が ±5% 以上、かつ心地よいテンポの方向へ動いたとき（最速の計測で減速・最遅の計測で加速）に「引き戻し」の一言を添えます。それ以外のときはキープできた旨を表示します。
  • 読む診断は、短めで 2 秒未満・5 分超、長めで 3 秒未満・10 分超の計測は不成立として扱います（誤タップ・離席への防御）。
  • 聞く診断の再生倍率は 0.8倍 / 1.0倍 / 1.2倍 / 1.4倍 / 1.6倍 / 1.8倍。ブラウザの倍率指定であり、声・OS・ブラウザごとに実際のモーラ/秒は異なります。
  • 話す診断の固定文は 83 モーラ。音声認識結果は漢字・かな・句読点などの表記差を正規化し、語順を保つ最長共通部分列で本文と照合します。本文カバー率 82% 以上、認識結果側の一致率 70% 以上、正規化後 32 文字以上をすべて満たす場合だけ速度を出します。これは能力の基準ではなく、読み飛ばしや別の発話で数字を出さないための入力検証値です。発声区間が 2.5 秒未満・90 秒超でも不成立とします。一致した範囲の推定モーラ数を発声区間で割ります。発声区間は通常マイクの音量から取りますが、認識サービスとこの画面が同時にマイクを使えない端末では、音声認識結果が変化した時刻の差で推定し、その場合は結果画面にその旨を表示します（目安の精度は下がります）。音声・文字起こしは保存しません。単独の話す診断では算出値も保存せず、4診断タイプ診断を完走したときだけ、音読ペース（モーラ/秒）をこの端末の統合履歴に含めます。
ゲームはどう採点するか
  • 4 つのリズムゲームの点数も、タップの時刻だけから計算します。点数はあそびの目安で、能力の判定ではありません。
  • リズムキープ: お手本テンポを聴いて同じテンポを刻みます。正確さ60%＋安定度40%で採点し、正確さは目標テンポからのずれが30%で 0 点になる線形の目安です。
  • エコービート: 音の鳴る同期区間25%・無音区間75%の重みで合成します（無音でもテンポを保てるかが主役のため）。拍ごとの正確さは、最寄りタップのずれが拍間隔の0.35倍で 0 点になる線形の目安で、連打は比例して減点します。無音中に自分の心地よいテンポへ寄っていく「引き戻し」（上の Yu et al., 2003）は減点せず、目安の一言として添えるだけです。
  • サードクラップ: 2 つの拍手から間を外挿して 3 拍目を打つ課題です。理想時刻 ±0.75拍の回答ウィンドウ内の最寄りタップだけを採点し、ウィンドウ外のタップは減点しません。ただしウィンドウ内で複数回タップした場合は連打とみなし、正確さを 1/タップ数に減らします（◎判定も不可）。±0.12拍以内は満点の平ら台（全ラウンド◎なら 100 点）の目安です。
  • ビートキャッチ: ボールの到達時刻とのずれで採点します。到達 ±0.6拍のウィンドウ内に絞ってから、90ms 以内の連続タップを端末の二重入力対策として 1 回に畳んで判定します。±0.12拍以内は満点の目安です。ウィンドウ内に複数のまとまりが残った場合は連打とみなし、正確さを 1/まとまり数に減らします（◎判定も不可）。雲で隠れるラウンドは「心の中で数える」課題で、見えるラウンドとの得意・不得意の差は、可視・隠れがそれぞれ 3 ラウンド以上そろい差がはっきりしたときにだけ、中立の一言として添えます。
  • ハイスコアはこの端末の中にだけ保存されます。スコア共有 URL の数字は受け取り側で検証できない自己申告値のため、公式記録としては扱いません。

3. 4診断をどう16タイプへまとめるか

タイプを表示するのは、タップ・読む・聞く・話すの4診断がすべて成立したときだけです。タップ単独の結果はBPM・幅・安定度などの測定値だけを表示し、旧「拍感タイプ」と旧タイプ相性は廃止しました。

4軸の連続値が結果の本体で、16タイプはその組み合わせを読みやすくする説明用の仮説モデルです。現在のモデル版は v1 です。

  1. 標準課題を固定: タップは心地よいBPM、読むは内容確認に正解した短文の文字/秒、聞くは5問で正解できた最高倍率、話すは本文一致が成立した固定文のモーラ/秒を使います。読むの不正解、聞くの全問不正解、話すの認識不成立ではタイプを確定しません。聞く診断で新しく表示する快適な倍率は別の目安です。統合モデルv1の聞く軸は、引き続き今回正解できた最高倍率を使います。快適さに応じて速度調整するよう変更したため、以前の記録との違いには測り方の違いも含まれます。
  2. 4軸を0〜1へ写像: 下記の最小値・中心値・最大値を、それぞれ0・0.5・1へ区分線形で写像します。範囲外の成立値は0/1へ丸めます。
  3. 4大分類: 「受容テンポ = 読む＋聞くの平均」と「表出テンポ = タップ＋話すの平均」を作り、それぞれ0.5以上/未満の組み合わせで「全体かろやか・表出リード・受容リード・全体じっくり」の4つに分けます。
  4. 4サブタイプ: 正規化した4軸のうち、今回相対的にもっとも高く出た軸（タップ・読む・聞く・話す）を添え、4×4の16タイプにします。同点はこの公開順で決めます。
v1の運用目盛りと境界
  • タップ: 50 / 110 / 220 BPM
  • 読む: 2 / 5 / 10 文字/秒
  • 聞く: 0.8 / 1.2 / 1.8 倍
  • 話す: 2.5 / 5.5 / 10 モーラ/秒
  • 大分類境界から 0.05 以内なら「境界に近い」、首位と次点の軸差が 0.05 以内なら「接戦」と表示します。

これらは母集団の偏差値や能力基準ではなく、異なる単位の4課題をv1で並べるための運用上の目盛りです。実測検証によって境界を変える場合はモデル版を上げ、保存済みv1結果を新しい境界で黙って再分類しません。速い/遅いに優劣はありません。

4. 「速い方から上位◯%」の正体

大規模研究のテンポ帯に合わせた対数正規モデルによる近似です。厳密な順位ではなく「分布のだいたいこのあたり」という目安として表示しています。

モデルの実際の値
  • タップ間隔の対数正規分布を仮定し、中央値 545ms（約 110 BPM 相当）・対数標準偏差 0.3 としています。表示は 1〜99% の範囲に丸めます。

5. 1回の結果で決めつけない

  • テンポは時間帯や覚醒度でも変わります（Hammerschmidt & Wöllner, 2023）。
  • 1回の計測には測定のゆらぎが必ず乗ります。読み速度の研究でも、短いテストほど結果がばらつくことが知られています（Brysbaert, 2019 / Altpeter et al., 2015）。
  • だからこのアプリには履歴機能があります。何度か測って眺めたときの「だいたいこのあたり」が、あなたのテンポです。
  • 心地よいテンポは、有効な記録が3回以上たまると、直近10回までの中央値を「いつものテンポ（目安）」として表示します。読む診断も、完走した記録（速さ・ペース比）をこの端末の中にだけ保存し、あとから見返せます。区分ごとの記録が3回以上たまると、長さ区分別の「あなたのふだんの速さ」（目安。直近10回までの中央値）も表示します。

6. やらないこと

  • テンポから性格・能力・健康状態を断定しません。計測が教えてくれるのはリズムの特徴までで、人となりの分類はその外側にあります。
  • このアプリは医療・メンタルヘルスの診断ではありません。
  • 外部の性格分類との対応づけはしません。
  • 母集団との比較（「平均より速い」など）は、査読済みの基準値を確認できた軸にしか載せません。読む・聞く・話す診断に無いのはこのためです（日本語の黙読、端末読み上げによる聴解、日常会話の発話について、現在の課題へ直接使える基準値は確認できていません）。
  • 未査読のプレプリントは「研究段階」と明示し、単独の根拠にしません。

7. 引用の品質管理

このアプリが引用する全文献（57本）は、DOI を学術文献の登録機関（Crossref）のデータと機械照合し、筆頭著者・発行年・タイトルに食い違いがないかを配信前に自動チェックしています。