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敬語翻訳 [Android]

「敬語翻訳」は、zoome LLCが配信するビジネス系アプリです。

  • ランキング受賞歴 月間ビジネス部門最高ランキング 125位を獲得!(11/7)
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ChatGPTによる文章生成も出来る敬語の変換・校正・学習アプリ

「敬語翻訳」は、zoome LLCが配信するビジネス系アプリです。

ビジネス

このアプリの話題とニュース

  • 社会人やファミリー層の男性スマホユーザーから人気を集めています。


  • 1万ダウンロード突破!


  • 新バージョン2.13.0が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(9/23)


このレビュアーのおすすめコメント

このアプリは珍しく日本製で オフラインで使える 高性能なアプリです。 ただ、敬語変換があるなら タメ口翻訳も一応 作ってほしいです。 よく分からない言葉を 変換しておきたいです。 全部、タメ口に変換してから 敬語に変換するってやり方が 良いと思います。 あと、出来ればで構わないので 履歴残ってた方が前の変換 見やすくていいのです。 メモちゃえばいいのだけど
このアプリは珍しく日本製で オ... - ★★★★☆
学校で習った外国語は、ネイティブスピーカーには、通じない事がわかりました。
学校で習った外国語は、ネイティ... - ★★★★★
たまに使うが、敬語別に色々候補があって使いやすい。
たまに使うが、敬語別に色々候補... - ★★★★★

最新更新情報

version2.13.0が、2024年9月23日(月)にリリース

51万5017語の校正に対応しています。

使い方や遊び方

メールや書類といった書き言葉の文章変換や確認にご利用いただけます。



● 三つの機能
敬語翻訳には「書く」「作る」「学ぶ」のタブがございます。



「書く」
文章を入力して「校正」ボタンを押すだけで、誤った敬語や日本語表現を修正できる機能です。
校正後は文字を押すことで、その言葉の尊敬語、謙譲語、丁寧語を確認しながら変更できます。
メールや手紙でよく使う定型文を挿入できる機能もあります。



「作る」
条件を指定していくだけでAIが敬語の文章を作成します。文章は自動的に校正されます。
作成後は「書く」と同じく、文字を押して敬語の変更や確認が出来ます。



「学ぶ」
敬語の学習用の記事を読むことが出来ます。
会話でも敬語を使いこなしたい方や、敬語の用法を理解しながら文章を書きたい方向けの機能です。



● 五つの敬語分類に対応
本アプリでは文化庁の「敬語の指針」に合わせた、以下の五種類の敬語に対応しています。



1. 尊敬語
主語(上司、取引先、お客様など)を高める言葉です。敬う相手や相手の動作に対して用います。



2. 謙譲語
主語(自分や身内)を低めることで、相対的に敬う相手を高める言葉です。



3. 丁重語
主語(自分や身内)を低めて謙遜する言葉です。相手を高めることはありません。



4. 丁寧語
丁寧に述べる言葉です。謙遜したり相手を高めたりする必要の無い動作に対しても用います。



5. 美化語
「お店」「ご飯」など、丁寧に言うために頭に「お」「ご」を付けた言葉です。
※「ご意見」や「お礼する」のように、「お」「ご」が付いていても尊敬語や謙譲語の場合もあります。



自分や身内のすることは謙譲語または丁重語に、敬う相手のすることは尊敬語に、それ以外は丁寧語または美化語にすることで正しい敬語の文章に出来ます。



※ 「謙譲語」は敬語の指針の「謙譲語I」、「丁重語」は「謙譲語II(丁重語)」と同じです。
※ 「翻訳」はある言語の文章を異なる言語になおして表すことを意味しますが、本アプリでは比喩表現として用いています。
※ 敬語翻訳は無料でお使いいただけますが、一度に入力できる文字数に制限がございます。アプリ内から「敬語翻訳Plus」をご購入いただくと無制限になります。

カスタマーレビュー・評価

3.4
5つ星
 
15
4つ星
 
4
3つ星
 
2
2つ星
 
2
1つ星
 
9

最新ストアランキングと月間ランキング推移

敬語翻訳のAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
5.0 以降
容量
37M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/09/23

インストール数
10,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果は敬語翻訳のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率66%)

なるへそ、なるへそ~~!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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