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テキストやデータ列の情報エントロピーを計算し、不確実性とランダム性を評価します
文字の出現頻度からシャノンエントロピーを計算します（単位: bit/char）
テキストを入力すると計算結果が表示されます。
URL JSON変換・解析ツール
URL文字列を構造化されたJSONに解析し、プロトコル、パラメータ、パスなどの重要な情報をすばやく抽出します。
pyc逆コンパイル
Pythonバイトコードの.pycファイルを読み取り可能なソースコードに復元し、コード監査や学習に役立てます。主要なバージョンに対応しています。
JSON整形
オンラインでJSONデータを処理し、整形、圧縮、基本的な構文チェックを実行。開発とデバッグの効率を向上させます。
JSONからTypeScript型への変換
JSONデータをTypeScriptのインターフェースや型エイリアスに自動変換します。フロントエンドのデータモデル定義やAPI連携に最適です。
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JSONデータをTypeScriptのインターフェースや型エイリアスに自動変換します。フロントエンドのデータモデル定義やAPI連携に最適です。
コード比較
2つのテキストやコードの差分を専門的に比較し、追加・削除・変更内容をハイライト表示します。コードレビュー、ドキュメント統合、バージョン管理をサポートします。
データのランダム性を定量化したり、パスワードの強度を評価したりする際、従来の方法は主観的な判断に依存しがちです。シャノンエントロピー計算ツールは、数学的公式を用いて情報エントロピー値（単位：ビット/記号）を正確に計算します。この値は、データ内の各記号が平均して持つ情報量を表します。シャノンエントロピーは H(X) = -Σ[P(x_i)*log₂(P(x_i))] と定義され、P(x_i) は記号 x_i の出現確率です。計算結果が高いほど、データの予測が困難であることを示します。
エントロピー値の高低はどのように判断しますか？
4ビット/記号以上は高エントロピーデータ（ランダムに近い）と見なされ、1ビット以下は低エントロピー（規則性が強い）と見なされます。代表的な例：「AAAA」のエントロピーは0、「ABAB」のエントロピーは1です。
計算結果はテキストの長さに影響されますか？理論値は長さに依存しませんが、短いテキストの場合はサンプル不足により確率推定に偏りが生じる可能性があります。テストの際は100文字以上のサンプルを使用することをお勧めします。
本ツールは文字単位で計算を行い、日本語、英語、記号はすべて独立した記号として扱われます。特殊なケースでは、事前にデータのプレ処理（大文字・小文字の統一など）を行うことをお勧めします。この計算結果は、非文字型データのエントロピー評価には適していません。
暗号化の応用においては、NISTのエントロピーテスト基準と組み合わせることを推奨します。強力なパスワードは3.5ビット/文字以上であるべきです。代表的なテストケース：「P@ssw0rd」は約2.8ビット、「qW9$kx!L」は約4.1ビットです。実際のセキュリティでは、辞書攻撃などの追加要因も考慮する必要があることにご注意ください。
