AI駆動マークダウン分析の利点
よりスマートで高速で正確なマークダウンマインドマップ変換
マークダウン構造認識
見出し、リスト、リンク、コードブロックなど、マークダウンのすべての構造要素を正確に分析。
階層構造保持
マークダウンの見出し階層（H1、H2、H3...）をそのままマインドマップのブランチ構造に変換。
リンク関係マッピング
マークダウン内のリンクと参照を分析し、概念間の接続関係を視覚的に表現。
多言語マークダウンサポート
日本語、英語、中国語など様々な言語で書かれたマークダウン文書を処理可能。
リアルタイム変換
マークダウンコンテンツをリアルタイムでマインドマップに変換し、即座に視覚的構造を確認。
自動最適化
複雑なマークダウン構造を最も理解しやすいマインドマップレイアウトに自動最適化。
動作原理
4ステップでマークダウンを美しいマインドマップに変換
マークダウン入力
変換したいマークダウン内容を入力またはファイルをアップロード。個人ノート、ドキュメント、ウィキ、READMEなど、あらゆるマークダウンコンテンツが可能。
構造分析
AIがマークダウンの見出し、リスト、リンク、コードブロックなどを分析して最適なマインドマップ構造を決定。
マインドマップ生成
マークダウンの階層構造をそのまま反映した美しいマインドマップが自動生成。
編集とエクスポート
生成されたマインドマップを希望通りに編集し、PowerPoint、PDF、Word、PNGなど様々な形式でエクスポート。
実際の動作を確認
AmyMindがマークダウンをプロフェッショナルなマインドマップに変換する様子をご覧ください
AmyMind vs 従来の方法
| Feature | 機能 | AmyMind | 従来 |
|---|---|---|---|
| マークダウン構造認識 | |||
| 階層構造維持 | |||
| リンク関係マッピング | |||
| リアルタイム処理 | |||
| コードブロック処理 |
よくある質問
どのマークダウン構文がサポートされていますか？
CommonMarkとGitHub Flavored Markdown（GFM）を完全サポート。見出し、リスト、リンク、画像、テーブル、コードブロック、引用文など、すべての標準マークダウン要素を処理できます。
マークダウンファイルサイズに制限はありますか？
現在、最大5MB、50,000行までのマークダウンファイルをサポート。より大きなファイルの場合、主要セクション別に分けて処理することをお勧めします。
画像とリンクはどのように処理されますか？
画像はマインドマップノードに添付または参照として表示され、リンクは関連ノード間の接続線として視覚化されます。外部リンクは別ノードとして表示されます。
コードブロックが含まれたマークダウンも処理できますか？
はい！コードブロックは別のノードとして処理され、プログラミング言語と主要な関数/クラスが識別されてマインドマップに構造的に反映されます。