構造を再構築する — テキストを吐き出すのではなく
世の「PDF to Markdown」ツールの多くは、適当な行に # を貼り付けただけのテキストの壁を返してきます。このツールは文書の実際のタイポグラフィ — フォントサイズ、太さ、行間、表のジオメトリ — を解析し、本物の構造を再構築します: 見出しレベル、箇条書きと番号付きリスト、そして本物の Markdown の表を。エンジンは Rust で書かれ WebAssembly にコンパイルされているため、100 ページの文書も数秒で、すべてブラウザ内で変換されます。
だからこそ、Markdown を話すあらゆるものへの理想的な架け橋になります: 生の PDF より構造化テキストのほうがはるかによく推論できる AI アシスタント、Obsidian のようなノートアプリ、wiki、静的サイトジェネレーター。限界についても正直です: テキストレイヤーのないスキャンのページは、黙って飛ばさずにページ番号つきで報告します — それらには OCR が必要で、テキストレイヤー変換ツールがそれを正直に肩代わりすることはできません。
よくある質問
何が見出しで何が表か、どうやって分かるのですか？
エンジンが PDF の実際のタイポグラフィ — フォントサイズ、太さ、行間、段組のジオメトリ — を解析し、そこから構造を組み立て直します。OCR も当て推量もなし: テキストレイヤーが文書について実際に語っていることを再構築します。
スキャンされたページはどうなりますか？
テキストレイヤーがないため変換できません — そしてこのツールは黙って飛ばす代わりに、該当するページ番号を正確に伝えます。全ページがスキャンの PDF には OCR が必要で、その場合はそう表示されます。
そもそもなぜ Markdown なのですか？
あらゆるものが Markdown を話すからです: AI アシスタントは生の PDF より構造化された Markdown をはるかにうまく扱い、ノートアプリ・wiki・静的サイトジェネレーターはそのまま受け取れます。文書の行き先として、これ以上に付き合いやすい形式はありません。