diff --git a/full-search/README.md b/full-search/README.md
index bde979f..8161b48 100644
--- a/full-search/README.md
+++ b/full-search/README.md
@@ -3,9 +3,9 @@
 ## 概要
 既存モデルの全探索を行います。
 rho,nu=1,2,...,20と戦略SSW,WSWの2種類の全てのパラメータ組(20x20x2=800)で全探索します。
-それぞれUbaldiのモデルを走らせ、10個の指標を計測して保存します。
+それぞれUbaldiのモデルを走らせ、10個の指標を計測して保存します。その後にターゲットデータとの距離を計算します。
 
-GA,QDはターゲットデータに合うように(rho,nu,s)を探索しますが、`full-search/main.jl`ではターゲットデータを意識していません。
+GA,QDはターゲットデータに合うように(rho,nu,s)を探索しますが、`full-search/main.jl`ではターゲットデータを意識せず、ネットワークの生成と10個の指標の計測だけを行います。
 ターゲットデータとのフィッティング（ターゲットデータとのdistanceを求め、最良の(rho,nu,s)を見つける操作）は`fitting.py`で行われます。
 
 ## 実行方法
diff --git a/visualize/README.md b/visualize/README.md
index 23bafcc..7f0ae52 100644
--- a/visualize/README.md
+++ b/visualize/README.md
@@ -69,7 +69,8 @@ $ python main.py <graph_type> <target_type>
 ```bash
 $ python tables/print_best.py <target_type>
 ```
-また、latex形式で遺伝子の表を出力するには、以下のコマンドを実行してください。
+
+latex形式で遺伝子の表を出力する場合：
 ```bash
 $ pwd # => /path/to/visualize
 $ python graphs/latex_table.py