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バイオニックリーディング変換ツール

最終更新:

バイオニックリーディングは、各単語の先頭の短い部分——脳が単語を認識するために使う部分——を太字にすることで、目が1文字ずつ読むのではなく、次の単語へすぐに移れるようにする手法です。任意のテキストを貼り付け、効果の強さを選んで、そのまま貼り付けて使える HTML として結果をコピーできます。

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このツールとは?

バイオニックリーディングは、各単語の最初の30〜50%の文字を太字にするテキスト書式技法です。Bionic Reading アプリによって広まり、複数の電子書籍リーダーやブラウザ拡張機能にも採用されたこのアイデアは、読者の脳がすでに単語の最初の数文字からその後の部分を予測しているというもので、その注視点を太字にすることで視覚的なアンカーが作られ、目が各単語に留まる時間を短縮できる可能性があるというものです。

このツールはクライアント側で同じルールを適用します。各単語について round(文字数 × 比率) 文字(最低1文字)を太字にし、残りは通常の太さのままにします。その後、エディタ、メール、Webページに貼り付けられる、本物の <strong> タグを含む HTML として結果をコピーできます。

なぜこれを使うのか?

  • 3段階の強度プリセット(弱/中/強)があり、自分の読み方の癖やテキストの密度に合わせて効果を調整できます。
  • 入力中にライブプレビューが自動更新されます——別途「変換」ボタンをクリックする必要はありません。
  • 本物の HTML(<strong> タグ)としてコピーでき、ブログ記事、メモアプリ、リッチテキストに対応したメールにそのまま貼り付けられます。
  • すべてブラウザ内で処理されます——貼り付けた内容がどこかに送信されることはありません。
  • 無料、アカウント不要、文字数制限なし。

使い方

  1. テキストを入力欄に貼り付けるか入力します。
  2. 太字の強度を選びます——弱、中、または強。
  3. 下のライブプレビューが自動的に更新されるのを確認します。
  4. 「Copy as HTML」をクリックして、<strong> タグを含む書式付きの結果をコピーします。

入力

Bionic Reading bolds the first part of each word

出力

𝐁ionic 𝐑eading 𝐛olds the 𝐟irst 𝐩art of 𝐞ach 𝐰ord(太字テキストとして表示されるもので、文字通りの太字 Unicode 文字ではありません)

実際の出力は本物の HTML <strong> タグを使用しており、Unicode の太字文字ではありません——そのため、他の一部の「太字テキスト」ツールとは異なり、選択可能で検索可能、アクセシブルな状態が保たれます。

よくある質問

バイオニックリーディングは読書速度を上げると科学的に証明されていますか?

証拠はまちまちです。一部の読者は、特に密度の高い文章や馴染みのない文章で、実際に集中力が上がり、より速く読めるようになったと報告しています。一方で読書速度や理解度に関する対照実験では、誰にでも一貫して見られる大きな効果は確認されておらず、むしろ気が散ると感じる読者もいます。効果があると決めてかかるのではなく、自分自身の資料で試してみて、自分に合うかどうかを確かめる価値はあります。

各単語のどのくらいが太字になりますか?

各単語の文字数に対する固定の割合で、最も近い整数の文字数に丸められ、非常に短い単語でも最低1文字は太字になります。「弱」は各単語の約30%、「中」は約40%、「強」は約50%を太字にします——長い単語は短い単語より比例的に多くの文字が太字になります。

結果を Word、Notion、メールに貼り付けられますか?

はい——「Copy as HTML」は本物の <strong> タグをコピーします。貼り付けられた HTML を受け付けるアプリ(ほとんどのリッチテキストエディタ、多くのメールクライアント、Notion、WordPress)では太字書式がそのまま表示されます。プレーンテキストのみに対応した貼り付け先(コードエディタや通常のテキストエリアなど)では、マークアップがレンダリングされないため、代わりに文字通りの HTML タグが表示されます。

英語以外の言語でも使えますか?

アクセント記号付きの文字(é、ñ、ü など)を含む、ラテンアルファベットの連続にはすべて太字が適用されるため、ほとんどの西ヨーロッパ言語ではそれなりにうまく機能します。現時点では非ラテン文字(中国語、アラビア語、キリル文字など)には対応していません——「単語の先頭を太字にする」というバイオニックリーディングの考え方自体、同じ単語認識メカニズムを持たない文字体系にはうまく当てはまりません。

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