File2Txt — ファイルをテキスト・Markdownに無料変換

File2Txt：ファイルをテキストに変換する無料オンラインツール — PDFからMarkdownまで

AIモデルが最も力を発揮するのは、クリーンで構造化されたテキストを渡したときです。ところが世の中の知識の大半は、 PDF、Word文書、PowerPointのスライド、表計算ファイル、画像の中に閉じ込められています。File2Txtは、 そうした文書をクリーンなMarkdownに変換する無料のファイルをテキストに変換するオンラインツールです。 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek——どのAIアシスタントに渡す場合でも、そのまま使える形で出力します。

文書をアップロードするだけで、あとはFile2Txtが引き受けます。テキストを抽出し、構造を保ったまま、コピーにも ダウンロードにも、AIワークフローへの貼り付けにも使えるMarkdownを返します。登録不要、制限は1ファイル50MBのみ、 料金は一切かかりません。

PDFをMarkdownに変換する——オンラインで、無料で

PDFをMarkdownに変換したいなら、File2Txtが最短ルートです。論文、APIドキュメント、技術レポート、 契約書——どんなPDFでも、見出し・リスト・表・階層構造を保ったまま内容を抽出します。AIモデルが構造を認識し、 その上で推論できるPDFからテキストへの出力が得られるということです。

ファイルを別のバイナリ形式に変換するだけの従来型PDF変換ソフトと違い、File2Txtが目指すのは LLMがそのまま読めるテキストです。装飾のための余計な書式は持ち込まず、意味のある内容だけを 残します。AIツールと組み合わせて使うPDFテキスト変換としては、これが理想の形です。

対応ファイル形式

File2Txtは幅広い文書形式に対応しており、AIワークフローの汎用文書変換ツールとして使えます。

• PDFファイル：PDFをテキストに、PDFをMarkdownに変換し、テキストを抽出——テキストベースのPDFが最適です。スキャンPDFは「紙の写真」でテキスト層を持たないため、先にPDFリーダーの「テキストを認識」機能をかけてください。
• Word文書：DOCXをクリーンなテキストに変換——レポート、提案書、ドキュメントに最適です。
• プレゼンテーション：PPTXをテキストに——PowerPointからスライドの内容を抜き出し、AIによる要約に回せます。
• 表計算：XLSX・XLSをテキストに——Excelのデータを構造の残るMarkdownの表に変換します。
• Web・データ：HTML、CSV、JSON、XML——構造化データを読みやすいMarkdownに変換します。
• 画像：JPGをテキストに、PNGをテキストに、GIF、BMP、TIFF、WebPにも対応——画像内の文字を認識して返すので、スクリーンショットや撮影したページも使えるテキストになります。
• 電子書籍・リッチテキスト：EPUB、RTF——長文コンテンツをAIが読める形にします。
• アーカイブ：ZIP——ZIPファイルをアップロードすれば、中の対応文書がまとめて一括変換されます。
• メール：MSG（Outlook）——ヘッダーと本文を含むメール内容を抽出します。

なぜAI向けに文書をMarkdownへ変換するのか

AIとの作業ではコンテキストがすべてです。しかしPDFを生のまま貼り付けたり、スプレッドシートの内容を言葉で 説明したりするのは、トークンの浪費であり構造の喪失です。先にファイルをテキストに変換して Markdownにしておくと、次が手に入ります。

• クリーンで構造化されたテキスト——見出し、リスト、表、文書の階層がそのまま残ります。
• トークンの節約——バイナリの水増しがなく、プロンプトに必要な内容だけが残ります。
• AIの回答品質の向上——モデルはMarkdownをネイティブに理解し、その構造を踏まえて推論できます。
• 組み合わせの容易さ——文書の内容をコードベースと合流させ、AIに渡すコンテキストを1つにまとめられます。

PDFと画像からテキストを抽出する

PDFからテキストを抽出したい場合も、File2Txtはテキストベースのファイルとスキャン文書の両方を 扱います。画像は——JPG、JPEG、PNGでもそれ以外でも——写っている文字を認識してテキストとして 返します。つまりPDFテキスト変換としてだけでなく、スクリーンショット、レシート、撮影した ページに使える本物の画像テキスト変換（OCR）としても機能します。1つだけ注意：この文字認識が 働くのは直接アップロードした画像ファイルに対してで、別の文書やアーカイブの中に埋め込まれた画像には 働きません。そうした画像は先に取り出して、単体で変換してください。

よくある使い方

File2Txtは業種を問わず、さまざまなワークフローに収まります。

• 開発者：APIドキュメントのPDF、技術仕様書、アーキテクチャ図をテキスト化し、 GitHubリポジトリの変換結果と並べて AI支援開発に投入する。
• 研究者：学術論文やレポートをLLMが読める形式に変換し、要約・分析・文献レビューに使う。
• ビジネスチーム：議事録、提案書、契約書、プレゼン資料を構造化テキストにして、 AIによる分析やアクションアイテムの抽出に回す。
• 学生：講義スライド、教科書、配布資料をクリーンなテキストにして、AIを使った学習、 ノート作成、試験対策に活かす。
• コンテンツ制作者：既存文書から内容を取り出して別の形式に再利用したり、参考資料を AIライティングツールに読み込ませたりする。

よい結果を得るためのコツ

変換品質を上げるために、次の点を押さえておいてください。

• テキストベースのPDFはスキャン文書よりクリーンに変換できます。PDFがスキャンの場合も 可能な範囲で抽出しますが、ネイティブなテキスト版のほうが結果は確実によくなります。
• XLSXなどExcelの表計算ファイルは表構造を保って変換します。元データが整理されているほど、出力もきれいになります。
• 複数の文書をまとめて変換するなら、ZIPにして1回でアップロードするのが近道です。
• トークンカウンターを見れば、AIモデルのコンテキストウィンドウに収まるかが分かります。大きな文書ほど要チェックです。

よくある質問

どのファイル形式をテキストに変換できますか？

13形式です。PDF、Word、PowerPoint、Excel、HTML、CSV、JSON、XML、画像、ZIP、EPUB、RTF、そしてOutlookの.msg。どれでも上の変換ツールにドロップして、出力をMarkdownかプレーンテキストから選んでください。無料、登録不要、1ファイル50MBまでです。

このファイルテキスト変換は本当に無料・登録不要ですか？

はい。アカウントもメールアドレスも試用期間もなく、出力に透かしも入らず、1日あたりの変換回数制限もありません。50MBの上限はセッション単位ではなくファイル単位です。ファイルは処理後に破棄され、保存もインデックス化もされません。

Markdownとプレーンテキスト、どちらを選ぶべき？

構造が意味を持つならMarkdownです。見出し、表、リストをモデルにそれと認識させたい場合がこれにあたります。渡す先が書式ではなく語を解析するならプレーンテキスト——埋め込みパイプライン、検索インデックス、分類器、diffなどです。ChatGPTやClaudeに文書を貼り付けて議論するなら、ほぼ常にMarkdownのほうが読みやすくなります。

PDFを直接ChatGPTやClaudeにアップロードすればいいのでは？

それで済む場合も多いです。ただしファイルが大きいとき、抽出結果がおかしいとき、同じテキストを複数の場所で使いたいときは、先に変換しておくと中身を確認・編集・再利用できます。トークン数も切り詰めエラーで知るのではなく事前に分かりますし、モデルに不要な80ページの付録を削ってから渡すこともできます。

フォルダごとまとめて変換できますか？

ここから1つずつは変換できませんが、フォルダをZIPに圧縮してアップロードすれば、中の対応ファイルがすべて変換され、1つの出力に結合されます。手元のマシンにある文書なら、ローカルフォルダ変換がアップロードなしでツリーをまるごと読み込みます。

アップロードしたファイルは保存されますか？

いいえ。ファイルは受け取られ、変換され、レスポンスを返した時点で破棄されます。保存もログ記録もインデックス化も学習利用もなく、紐づけるアカウント自体が存在しません。そもそもファイルを端末の外に出したくない場合は、ローカルフォルダ変換がブラウザ内だけでファイルを読み込みます。

Repo2Txtスイートの一員

File2Txtは、AIワークフローをシンプルにするために作られた無料ツール群Repo2Txtスイートの1つです。 コードの変換には GitHubをテキストに変換、 GitLabをテキストに変換、 ローカルフォルダ変換をどうぞ。 Webコンテンツが必要なら、 Web2TxtがあらゆるWebページを Markdownに変換します。コード、文書、Webページ——どんな種類のコンテンツでも、これらのツールを組み合わせれば AIに渡せる形に整えられます。

Repo2Txtを開発・運営しているのは v12hero、 プライバシー最優先のネイティブアプリとWebアプリを作る独立系デベロッパーです。