変換ツール

Markdown テキスト変換ツール

Markdown からテキストは、Markdown の構文を取り除いて、素の読みやすいテキストを返すブラウザコンバーターです。表は整列したまま、不可視文字は既定で剥がされます。何もアップロードしません。同じレンダラーが POST /v1/convert/markdown/text の背後で動いています。

# How to clean a ChatGPT answer

ChatGPT often wraps answers in **bold** headings and padded lists. Keep the facts, drop the fluff.

## Steps

1. Paste the answer
2. Strip the filler sentences
3. Keep the table of numbers

| Field | Value |
| --- | --- |
| Model | GPT-4 |
| Tokens | 1,204 |

Then copy the plain text into your notes.

使い方

Markdown をテキストに変換する方法

貼り付けできるもの

任意の Markdown：CommonMark に加え、GitHub Flavored Markdown の表、タスクリスト、取り消し線
レンダリングはブラウザで実行され、入力中も何もアップロードされません
プレビュー、コピー、ダウンロードにアカウントは不要
固定のサイズ上限はありません。非常に大きな文書はブラウザのメモリで制限されます

Markdown テキスト変換：左の Markdown エディターが右のテキストページに変わる

使う理由

この Markdown テキスト変換ツールを使う理由

チケットのフィールド、SMS、プレーンテキストのメールは、Markdown の構文をレンダリングできません。このコンバーターは言葉を残し、そのままだと文字どおりに出てしまうマークアップを落とします。

ブラウザ内で実行

Markdown を貼り付けると、プレーンテキストのプレビューがローカルで更新されます。何もアップロードせず、プレビュー、コピー、ダウンロードにアカウントも不要です。

表が読めるまま

プレーンテキストのノートには整列した列を、結果を表計算に貼り付ける予定なら TSV 形式の行を選べます。

自分で選べるリンクの扱い

text-url でラベルと URL を一緒に保つか、出力先がすでに参照を別に保存しているなら text-only で URL を落とします。

不可視文字を除去

チャットモデルからコピーしたゼロ幅スペース、ゼロ幅接合子、バイト順マークは既定で剥がされます。

リスト構造を保持

番号付き・箇条書きのリストは、1 つのつながった段落に崩れることなく、マーカーとインデントを保ちます。

API と同じエンジン

このプレビューと POST /v1/convert/markdown/text は 1 つのレンダラーを共有するので、ここでコピーしたプレーンテキストは自動化呼び出しと一致します。

課題

Markdown の構文がノートやチケットに漏れ出す理由

書式のマーカーがコピー＆ペーストで生き残る

アスタリスク、シャープ、パイプ記号が、Markdown レンダラーのないチケット、メール、テキストフィールドに文字どおり出てしまいます。

リンクがうるさくなるか、文脈を失う

生の [label](url) は、短いメッセージを圧迫するか、雑に剥がされると読み手が本当に必要としていた行き先を落とします。

ゼロ幅文字が貼り付けたテキストに潜む

チャットモデルからコピーしたテキストは、検索、diff、下流のパースを壊す不可視の Unicode 文字を運ぶことがあります。

Markdown プレーンテキスト変換：崩れたコピペ文と整った Markdown 構造の比較

保たれるもの

この Markdown テキスト変換ツールが保持するもの

見出しは行になる: 見出しはそれ自身の行になり、そのあとに空行が続きます。見出しのレベル自体はプレーンテキストでは表現されません。Source: CommonMark Spec
リストはマーカーとインデントを保つ: 番号付き・箇条書きのリストは、マーカーと入れ子を保ちます。ダッシュ、中黒、マーカーなしから選べます。Source: GitHub Flavored Markdown Spec
表は整列した列か TSV になる: パイプ表は、読むためのパディングされた整列済みの列か、表計算にそのまま貼り付けるタブ区切りの行になります。Source: GitHub Flavored Markdown Spec
リンクは既定で URL を保つ: リンクは既定で "label (url)" になります。text-only を選ぶとラベルだけを保ち、URL を落とします。Source: CommonMark Spec
不可視文字は剥がされる: 他のツールからコピーしたゼロ幅スペース、ゼロ幅接合子、バイト順マーク、ソフトハイフンは既定で取り除かれます。Source: product pipeline
フェンス付きコードは言語ラベルを失う: コードブロックの内容は保たれますが、フェンスとその言語注釈はプレーンテキストでは落ちます。Source: product pipeline

検証済みの Markdown からテキストへの抜粋· https://markitdown.ai/blog/why-pdfs-break-llms

What actually goes wrong When teams pipe documents straight into an LLM or a retrieval index, a few failure modes show up again and again: - Reading order breaks. Multi-column layouts interleave. A two-column page becomes "line 1 left, line 1 right, line 2 left, line 2 right…", so a sentence a human reads top-to-bottom arrives at the model scrambled.- Tables collapse. Copy-paste turns a table into a loose run of numbers. The relationship between a header and its cell — the entire point of a table — is gone.- Headings disappear. The visual hierarchy (this is a section, this is a subsection) is encoded as font size and weight, not structure. Strip the styling and you get one undifferentiated wall of text.- Noise creeps in. Page numbers, running headers, hyphenated line breaks, and stray ligatures end up inline, polluting prompts and embeddings alike. Read more in the full article (https://markitdown.ai/blog/why-pdfs-break-llms).

用途

Markdown テキスト変換のユースケース

チャットモデルの回答の整理から検索インデックスへの投入まで、Markdown プレーンテキスト変換は、Markdown レンダラーを持たないシステムが実際に必要とするものを用意します。

LLM の回答の整理

ChatGPT、Claude、Gemini の回答を貼り付け、その Markdown を剥がしてから、メール、チケット、プレーンテキストのフィールドに貼り付けます。

サポートチケットと社内ノート

Markdown のランブックや返信テンプレートを、残ったアスタリスクやパイプなしでチケットシステムが表示できるテキストに変えます。

SMS とプレーンテキストのメール

Markdown も HTML もレンダリングせず、素の言葉としてきれいに読める必要があるチャネル向けに、短いメッセージを用意します。

出力を正規化する開発者

Markdown を保存しつつ検索インデックスやプレビュー用にプレーンテキストのコピーが必要なパイプラインから、レンダリングエンドポイントを呼び出します。

API

開発者向けの Markdown テキスト変換 API

レンダリングは同期で実行され、0 クレジットです。Markdown をテキストとして送るか、保存済みの .md ファイルを参照して POST /v1/convert/markdown/text に送ります。links は text-url（既定、URL を保つ）または text（ラベルのみ）に設定します。

API ガイドを読む

curl -X POST https://api.markitdown.ai/v1/convert/markdown/text \  -H "x-api-key: mdai_…" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{ "text": "# Notes\n\nSee [docs](https://markitdown.ai/developers).", "links": "text" }'

ガイド

チャットの回答の整理

ChatGPT、Claude、Gemini は既定で Markdown を返します。見出し、太字、番号付きの手順、ときには表も含みます。それはチャットウィンドウでは便利ですが、同じ回答をメール、サポートチケット、プレーンテキストのフィールドに貼り付けた途端に扱いにくくなります。アスタリスクやシャープが書式に消えるのではなく、文字どおりに出てしまうからです。このコンバーターはまさにその構文を取り除きつつ、言葉、リスト構造、そして望むなら引用が指していたリンクを保つので、貼り付けた結果はモデルが意図したとおりに読め、マークアップを引きずりません。

モデルの生の Markdown の回答を貼り付け、スクリーンショットや手で打ち直した版を使わない。
長い文書に設定を適用する前に、表や複数のリンクを含む一節で確認する。
変換が変えるのは書式だけであり、回答の事実主張を検証するものではない。

テキストが失うもの

Markdown をテキストに変換するのは一方通行です。見出しは普通の行になり、アスタリスクが消えれば強調は視覚的な重みを失います。ソースの警告が太字だけで目立っていたなら、プレーンテキスト版はその意味を自分の言葉で担う必要があります。以前その役割を果たしていた書式がもうないからです。編集する版としては Markdown ソースを保ち、すでに平坦化されたコピーを編集するのではなく、変更のあとにプレーンテキストを再生成します。プレーンテキストから構造を再構築するのは信頼できず、元なら失う必要のなかった情報を失います。

表とリンク

Markdown の表は、等幅フォントで読みやすい整列・パディングされた列か、表計算にきれいに貼り付くタブ区切りの値に変換されます。どちらが正しいかは、ここでどちらがきれいに見えるかではなく、テキストがどこへ行くかで決まります。リンクも同様の選択です。URL をラベルの隣に保てば、他に文脈のないノートからでも読み手がソースをたどれます。URL を落とせば、複数のリンクを含む文が括弧の壁になるのを避けられます。どちらの設定を文書全体に適用する前にも、複数のリンクや幅の広い表を含む一節で確認してください。

その他の Markdown 変換ツール

Need it in your code? Use the developer API. Converting at scale? See plans and pricing.

FAQ

Markdown テキスト変換のよくある質問

Markdown からテキストはどう動きますか？

Markdown を貼り付けると、コンバーターが POST /v1/convert/markdown/text と同じレンダラーを使って、その構文をブラウザ内でローカルに剥がします。入力中は何もアップロードされません。

Markdown からテキストは表の構造を保ちますか？

はい。表は、読むための整列・パディングされた列か、表計算に貼り付けるタブ区切りの行になります。

Markdown をテキストに変換するとリンクはどうなりますか？

既定ではリンクは "label (url)" になります。text-only を選ぶとラベルだけを保ち、URL を落とします。

不可視文字は自動的に取り除かれますか？

はい、既定で取り除かれます。チャットモデルからコピーしたゼロ幅スペース、ゼロ幅接合子、バイト順マークは剥がされます。

Markdown をテキストに変換するのにアカウントは必要ですか？

いいえ。レンダリングはブラウザ内でローカルに実行されるので、プレビュー、コピー、ダウンロードはすべてサインインなしで機能します。

API の markdown/text オプションと同じものですか？

はい。ブラウザツールと POST /v1/convert/markdown/text は、links 設定を含め同じレンダリング規則を共有しています。

コードから Markdown をテキストに変換できますか？

はい。Markdown をテキストとして、または保存済みの .md ファイルを、API キーとともに /v1/convert/markdown/text に POST します。0 クレジットです。[/developers](/developers) をご覧ください。

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