無料ベルカーブジェネレーター
テキストからラベル付き正規分布グラフを作成
平均・標準偏差・確率領域やZスコアを記述するだけで、AIがきれいでプロフェッショナルなベルカーブを生成します。統計の宿題・研究論文・プレゼンテーションにすぐ使えます。
ベルカーブの例
例をクリックするとプロンプトが読み込まれます。独自の正規分布グラフの出発点としても活用できます。
このベルカーブジェネレーターでできること
正規分布のテキスト記述を、きれいなラベル付きベルカーブグラフに変換します。平均と標準偏差（さらにZスコア・パーセンタイル・確率領域の網掛けも任意で）を指定すると、AIが適切なプロポーションのガウス曲線を生成し、軸・注釈参照線・カラー面塗りを付けます。スプレッドシートやコーディングは一切不要です。
ベルカーブジェネレーターを使う理由
- 正規分布は統計学・心理学・教育学・工学・医学で広く使われ、明確なビジュアルはコミュニケーションに不可欠です。
- ExcelやRで出版品質の曲線を作成するには書式設定作業が多く、分析の本質から離れてしまいます。
- 経験則（68–95–99.7%）を学ぶ学生には、明確に網掛けされた図が非常に効果的です。
- 教員や研究者はスライド・教科書・レポート用のすぐ使える図が必要です。
- パラメータ（平均・SD・網掛け領域）を変えて再生成する方が、グラフコードを手動編集するよりはるかに速いです。
ベルカーブグラフの作り方
分布の平均と標準偏差を記述します。次に必要なビジュアル要素を指定してください：網掛け確率領域（例：±1SD、±2SD、特定範囲）、ラベル付きZスコアまたはパーセンタイルマーカー、縦の参照線、軸タイトル。2グループ比較の場合は各曲線のパラメータを指定し、重ね表示の有無を示します。図を生成したらラベルとプロポーションを確認し、不明な点があれば記述を修正して再生成してください。
ベルカーブグラフの構成要素
- ベルカーブ— 対称的な単峰型ガウス（正規）確率密度関数。
- 平均（μ）— 分布の中心。x軸上の縦線またはラベルでマーク。
- 標準偏差（σ）— データの散らばり。±1σ・±2σ・±3σの目盛りが標準的。
- 網掛け領域— 確率または割合（例：68.2%、95.4%、99.7%）を表す曲線下の色付き領域。
- Zスコア— ある点が平均からSDいくつ離れているかを示すx軸上の標準化値。
- 裾野領域— 曲線の極端な左右の部分。有意水準や棄却域を示すために網掛けされることが多い。
ベルカーブジェネレーター FAQ
ベルカーブとは何ですか？
ベルカーブは正規（ガウス）確率分布のグラフです。平均を中心に対称で、大多数の値が中央付近に集中し、裾野に向かって値が少なくなることで、特徴的な釣鐘形状をなします。
経験則（68–95–99.7）とは何ですか？
経験則とは、正規分布において約68.2%の値が平均±1標準偏差、95.4%が±2SD、99.7%が±3SD以内に収まるというものです。ジェネレーターにこれらの帯域を自動で網掛けするよう指示できます。
特定の確率領域や裾野を網掛けできますか？
はい—強調したい領域を記述してください。例えば「x=85の左側を網掛け」や「z=−1.96からz=+1.96の間を網掛けして95%とラベル付け」のように指定すると、AIが指定領域を塗りつぶして注釈を付けます。
標準正規分布（Zスコア）曲線を作るにはどうすればよいですか？
平均=0・標準偏差=1と指定し、−3、−2、−1、0、1、2、3のZスコアラベルを要求してください。これはZ表や仮説検定に使われる標準正規分布です。
統計学の授業や研究論文に使えますか？
はい。宿題・実験レポート・ポスター・論文に適したきれいなラベル付き図を生成します。正式なレポートで使用する前に、パラメータと網掛け領域がデータと一致していることを必ず確認してください。
無料で使えますか？
各生成には少量のクレジットが必要です。新規アカウントには無料クレジットが付与されるため、サブスクリプションなしでベルカーブを生成できます。
