ランダム単語ジェネレーター
システム v2.1
語彙データの範囲
コーパスの版、ライセンス、利用できる絞り込み、公開範囲を説明します。
人気ツール
Index: 18ランダム Pokémon ジェネレーター
同梱データで正確な日本語名を持つ 1,025 種から抽選します。地方、タイプ、伝説カテゴリ、進化段階、最終進化、フォルムの各フィルターは日本語名のあるプールだけに適用され、別言語の名前へ自動置換しません。
ランダム数字ジェネレーター
RandomHub は、決め打ちの宝くじ形式ではなく、指定した範囲から整数を抽出するツールです。入力欄の両端は0〜10,000に制限され、最小値は最大値以下、個数は1〜1,000です。各抽出ではブラウザの Web Crypto から Uint32 値を受け取り…
ランダムグループジェネレーター
1 行に 1 項目を入力し、2〜20 グループを選んで生成します。空行は無視され、同じ行を複数入力した場合は別々の項目として残ります。指定するグループ数は、読み取られた項目数以下である必要があります。Web Crypto getRandomValues と rejection sampling で…
歌詞テーマ単語ジェネレーター
7テーマ・日本語60語から歌づくりのヒントを抽選。歌詞、曲名、アーティスト名は転載せず、テーマで絞り込めます。
ランダム料理ジェネレーター
料理80件、デザート20件、ノンアルコール飲料20件の日本語120件から、重複なしで1〜12件を抽選します。レシピや食事制限の判定は行いません。
ランダム動物ジェネレーター
身近な動物最大90個から重複なしで抽選します。日本語名がない候補は英語へ戻さず除外し、同じ表示名も一つに整理。6分類ごとの実数に合わせた生成数、補助的な学術分類、Web Crypto、確認済み写真または絵文字に対応し、出典ページも確認できます。
ジェスチャーゲームお題生成
日本語240題を6カテゴリと、演じやすさ・当てやすさに基づく4段階の難易度から抽選します。答えは最初は隠れています。
ランダム文章ジェネレーター
日本語320文から、説明・質問・感嘆・依頼／指示の4用途と8テーマで絞り込み、1回に重複なく最大10文を抽選します。
ランダム形容詞ジェネレーター
確認済みの日本語形容詞74語から、イ形容詞／ナ形容詞、表記と読みの先頭・末尾、モーラ数で絞り込み、英語へ置き換えずに生成します。
ランダム職業ジェネレーター
日本語の93職種を9カテゴリーから選び、1〜12件を重複なしで抽選します。人物設定、授業、ゲーム、発想用に使え、9言語すべてで同じ職業実体を収録しています。
ランダム名前ジェネレーター
実在名モードは Random User API v1.4 から姓名を取得するため、インターネット接続が必要です。国籍フィルターは提供元が対応する国だけで、中国・日本は選べません。ファンタジー名は RandomHub 内の JSON リストから端末上で抽選します。
ランダム都市ジェネレーター
内蔵する130件から1都市を選び、現在の言語で用意された都市名・国名、座標、地図、詳細を表示します。Bombay は同じ座標の Mumbai と重複するため除外し、異なる場所は最大129件です。
ランダム文字ジェネレーター
基本ひらがな46文字または基本カタカナ46文字から、1〜100文字を Web Crypto で抽選します。重複の有無を選べ、重複なしでは選択した文字セットの件数が上限になります。
ランダム Web サイトジェネレーター
このツールは、RandomHub の固定ディレクトリにある一意の公開 HTTPS 宛先 311 件から 1 件を選びます。カテゴリは生産性、クリエイティブ、学習、エンターテインメント、ツール、ニュース、インスピレーション、テクノロジー、デザイン、ランダムの 10 種類です。絞り込みたいときはカテゴリを選び…
ランダムカラージェネレーター
RandomHub は一度に 1〜10 色を生成し、各スウォッチの HEX・RGB・HSL を表示します。6 種類の配色は、ランダム、モノクロマチック、アナロガス、コンプリメンタリー、トライアド、テトラードです。6 種類のトーンは、すべて、パステル、ビビッド、ミュート、ダーク、ライトです…
ランダムパスワードジェネレーター
RandomHub は、有効にした文字カテゴリから1文字ずつパスワードを作ります。カテゴリは英大文字26、英小文字26、数字10、対応記号26で、フィルター前にすべて有効なら合計88文字です。入力できる長さは4–64、個数は1–10です。ブラウザの Web Crypto が Uint32 値を供給し…
ランダム国ジェネレーター
抽選対象は 197 件です。内訳は国連加盟国 193、国連オブザーバー国 2（聖座・パレスチナ）、台湾、コソボです。存在する項目に限り、首都、地図、コード、人口、通貨、言語、国境、文化、名所、料理、旅行時期を表示します。2026 年 7 月版は項目別出典と母語編集者による全件確認が未完了の暫定データです。
名言ジェネレーター
6 分野 134 件の編集選定した名言から抽選し、分かる範囲で著者・出典・年を表示します。これは調査の入口であり、実際に引用する版や一次資料の確認に代わるものではありません。ローカライズ文は編集上の表現で、原文を保持する項目もあれば翻訳・現代語化した項目もあり、唯一の「正典訳」とは位置づけません。
このツールでできること
構文断片、機能語、異常表記、専門語、命名語を二段階の独立モデル審査で除外した版です。母語話者または人による網羅的な辞書審査は主張しません。
日本語専用 287 語
表記と読みの両方で絞り込み
モーラ数と品詞に対応
日本語ランダム単語ジェネレーターの内容
日本語版は、固定版として公開された確認済み287語から抽選します。指定された日本語コーパスだけを使い、読み込みに失敗した場合も別言語へ置き換えるfallbackは行いません。収録レコードに基づき、名詞・動詞・形容詞・副詞の品詞を選べます。表記の先頭／末尾だけでなく、読みの先頭／末尾も切り替えて指定できます。長さは読みのモーラ数を =、>、< で比較します。画面に出る表記と読みは別の対象なので、同じ文字列として扱いません。確認済みとは、この固定版が保守的な公開審査を通ったという範囲の表現です。辞書全体の網羅性、各項目の人手による逐語確認、あらゆる文脈での妥当性を保証するものではありません。
どのような用途に向くか
文章を書く人
日本語の一語を短文や場面づくりの制約として使えます。
授業を作る人
品詞、表記、読み、モーラを分けた観察課題を作れます。
日本語学習者
別言語の結果を混ぜず、表記と読みの対応を比べられます。
言葉遊びの参加者
先頭、末尾、長さを決めてから一語を引けます。
編集者
固定された語群から再現可能な発想用リストを作れます。
ワークショップ進行役
参加者ごとに異なる品詞や文字条件を割り当てられます。
実装されている範囲
確認済み287語
数字は現在有効な日本語固定版の件数で、他言語との合算ではありません。
日本語だけで処理
データが使えない状態を他言語への置き換えで隠しません。
品詞・表記・読み・モーラ
収録データにある項目だけをフィルターとして表示します。
審査範囲を限定
公開版の確認を示し、辞書的な完全性や人手の全件確認は示しません。
具体的な使い方
品詞から短文を作る
名詞を選び、引いた語を中心に二文の場面を書きます。
品詞：名詞 →「お菓子」；課題：同じお菓子を喜ぶ場面と断る場面を書く。
表記の先頭を見る
画面に出る表記を条件にして語彙カードを作ります。
対象：表記、先頭「お」→「お金」；表に語、裏に自作文を置く。
読みの末尾を見る
読みを対象に切り替え、かなの末尾を観察します。
対象：読み、末尾「さん」→「お兄さん／おにいさん」；表記と読みを並べる。
モーラ数で絞る
読みの長さを指定し、短い発想課題に使います。
モーラ数 = 4 →「おかし」；その語を含む短文を三つ作る。
操作手順
- 1.
品詞を選ぶ
全品詞のままにするか、名詞・動詞・形容詞・副詞を選びます。
- 2.
表記か読みを選ぶ
先頭／末尾がどちらの文字列を対象にするか決めます。
- 3.
モーラ数を設定
=、>、< と数値で読みの長さを指定します。
- 4.
生成して確認
結果の表記、読み、品詞、長さを見てからコピーします。
日本語固定版について
何語が収録されていますか？
現在の日本語固定版には確認済み287語が収録されています。
どの品詞を選べますか？
実データに含まれる名詞、動詞、形容詞、副詞を選べます。
先頭と末尾は何を調べますか？
表記または読みを選び、その文字列の先頭と末尾を照合します。
長さは何で測りますか？
日本語版では収録された読みを使ってモーラ数を数えます。
英語へ置き換わりますか？
いいえ。日本語が利用できない場合も英語へのfallbackはありません。
確認済みは何を意味しますか？
固定版が公開審査を通ったことを示し、人手による全件辞書審査は意味しません。
一致する語がないことはありますか？
はい。品詞、境界、モーラ数を細かく組み合わせると0件になり得ます。
固定版とフィルターの考え方
287という件数は、現在有効な日本語の版だけに対応します。抽選より先にフィルターを適用するため、狭い条件で一致がなくなるのは正常な結果です。品詞は各レコードの項目、表記の先頭／末尾は画面に出る文字列、読みの先頭／末尾とモーラ数は収録された読みを対象にします。この区別によって、漢字をかなの長さとして推測したり、読みを表記と同一視したりしません。一方、データだけから語感、時代、地域差、全場面での自然さを断定することもありません。保守的な審査は既知の問題を減らし、固定版を再現可能にするためのものです。完全な辞書や人手による一語ずつの承認を意味しません。データの由来とライセンスは、別の語彙ソースページにまとめています。
