LMCR指標は，情報圧縮技術を利用して大規模言語モデル（LLM）の性能を推定・数値化する指標である．LLMの性能推定ではトークン化と次トークン予測の評価が重要であるが，LMCR指標はトークン化を実行するトークナイザの性能を十分に考慮できていない問題があった．そこで本研究では，トークナイザの語彙数と処理結果を考慮することで，LMCR指標のLLM性能推定精度を向上させる手法を提案する．改良したLMCR指標のLLM性能推定精度は，Open Japanese LLM Leaderboard LLM Benchmarkのスコアとの比較により検証する．