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Eye Pro - Blue Light Filter [Android]

「Eye Pro」は、System monitor tools lab - Cpu Ram Batteryが配信するツールアプリです。

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Eye Pro-暗闇でスマートフォンを使用する場合、ブルーライトフィルターが目の疲れを軽減

「Eye Pro」は、System monitor tools lab - Cpu Ram Batteryが配信するツールアプリです。

ツール

このアプリの話題とニュース

  • 1万ダウンロード突破!


  • 平均スコア4.0を超える満足度の高いアプリで利用者に好評です。(11/7)


  • 新バージョン5.0.4が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(7/17)


最新更新情報

version5.0.4が、2024年7月17日(水)にリリース

Fix some bugs.

使い方や遊び方

Eye Pro-Blue Light Filterは、スクリーンライトからのライトブルーの波長に対するアイケアを確実にし、夜間モードで夕暮れ後の不眠を治しながら快適な夜間読書を提供するために、ウォームライトナイトスクリーンを提供するために作成された最適なナイトフィルターです。夜光アンチグレアを使用して眼精疲労を軽減し、概日リズムを乱し、不眠症や落ち着きのなさ、慢性片頭痛、眠れない慢性頭痛、緑内障、白内障を引き起こす可能性のあるブルーライトフラックスから目を保護します。



blueブルーライトとは何ですか?



それは自然光スペクトルの一部であり、サーカディアンリズムを乱し、不眠、頭痛、眼の健康不良を引き起こします。赤色光のナイトシェードとは異なり、スクリーンライトの青色光はメラトニン、睡眠ホルモンの分泌をブロックし、落ち着きのなさを引き起こします。夜間のアンチグレアを眼のケアのたそがれの後に使用しない場合、網膜ニューロンは危険にさらされます。



Blue️ブルーライトの害



•眼精疲労、目の疲れ、目の健康不良
•緑内障および白内障のリスクが高い
•サーカディアンリズムの位相シフト、落ち着きのなさ、およびメラトニンの抑制
•慢性片頭痛および三叉神経の活性化
•慢性の頭痛
•不眠症、眠れぬ夜、不眠



Eye Pro-アンチグレアナイトスクリーンおよびウォームライトナイトモードとしてのブルーライトフィルターは、夜間の読書中に眼精疲労や慢性的な頭痛を緩和するのに役立ちます。赤色光のナイトシェードは、緑内障、メラトニン欠乏症、不眠症の夜-不眠症を引き起こすスクリーンライトからのライトブルー光線に対するアイケアに最適です。白内障はしばしばゆっくりと進行するため、ブルーライトフィルターを使用して疲れた目のケアを開始し、目の健康を改善してください。



Eye Pro-ブルーライトフィルターには以下が含まれます:



4 4つの青色光フィルターの提供-4つの青色光フィルターのいずれかを使用して、自然光の青い光線に対する目のケアのためにナイトモードとウォームライトをアクティブにします。眠れない夜の読書中に夜間フィルターで眼精疲労、黄斑変性、緑内障、白内障を軽減します。



⏰自動フィルタースケジュール-目の健康を改善するために、夜間モードのオンとオフを切り替える時間を選択します。白内障を防ぎ、不眠症や落ち着きのなさを防ぐために、ミステリー後は必ずブルーライトフィルターをオンにしてください。



Notification️通知ウィジェット-通知によってブルーライトフィルターを非常に便利にオン/オフでき、簡単なタップで別のブルーライトフィルターを選択できます。



注:Android 8.1以降の新しいセキュリティルールにより、画面の一部は通知バーなどのフィルターでカバーできません。ご理解のほどよろしくお願いいたします。

カスタマーレビュー・評価

4.0
5つ星
 
0
4つ星
 
87
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
0

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Eye ProのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
5.0 以降
容量
16M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/07/17

インストール数
10,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果はEye Pro - Blue Light Filterのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

Yes、We Can!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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