FSRS vs SM-2：2026年、どちらの間隔反復アルゴリズムが勝つのか？

FSRS vs SM-2を比較しているなら、短い答えはこうです：FSRSは、ほとんどの長期学習者にとってより正確で適応的なアルゴリズムであり、SM-2は依然として、より小さなデッキや予測可能なヒューリスティックを好むユーザーにとってシンプルで実証済みの選択肢です。

どちらのアルゴリズムもフラッシュカードの復習をスケジュールしますが、根本的に異なる方法で予測を行います。FSRSは、あなた個人の復習履歴で訓練された機械学習の記憶モデルを使用します。SM-2は、1987年以来ほとんど変わっていない固定的な乗算ルールに依存しています。その違いは、あなたのデッキが数百枚を超えて成長したときに意味を持つようになります。

このガイドでは、それぞれのアルゴリズムがどう機能するか、FSRSがどこで勝るか、SM-2がまだ理にかなっているのはいつか、そしてあなたのワークフローに合った正しいスケジューラの選び方を解説します。

FSRSとは何か？

FSRSはフリー間隔反復スケジューラ（Free Spaced Repetition Scheduler）の略です。Jarrett Ye氏（L-M-Sherlock）によって作られ、2022年にリリースされたオープンソースの間隔反復アルゴリズムです。FSRSはDSR記憶モデル——難易度（Difficulty）、安定性（Stability）、想起可能性（Retrievability）——の上に構築されています。

すべての復習の後、FSRSはそのカードの難易度と安定性の値を更新します。そして、次にカードを見る瞬間に想起可能性が選択した目標定着率——通常90〜92%——に達するよう、次回の復習をスケジュールします。

FSRSはバージョン23.10以降Ankiに統合されており、最近のリリースでは新規デッキのデフォルトスケジューラです。Deckbase、Mochi、RemNoteのようなアプリでもネイティブに使用されています。

SM-2とは何か？

SM-2は、Piotr Wozniak氏によって開発され、1987年に発表されたSuperMemo-2アルゴリズムです。Ankiがその改変版を長年デフォルトスケジューラとして採用したことで有名になりました。

SM-2は「易度係数」と呼ばれる単一の値で動作します。カードを評価するたびに、アルゴリズムは現在の間隔に易度係数を掛けて次の間隔を生成します。難しい評価は易度係数を下げ、簡単な評価は上げます。

このアルゴリズムはシンプルで頑健です。何百万もの学習者が語彙、医学的事実、法律条文、技術的概念を記憶するのに役立ってきました。しかし、記憶を直接モデル化していません。易度係数を超えて個々の忘却曲線に適応しない固定ルールを使用しています。

FSRS vs SM-2：並べての比較

最大の実践的な違いはパーソナライズです。SM-2はすべてのユーザーに同じ数式を適用します。FSRSはあなたの実際の評価から学習し、あなたの記憶のために間隔を最適化します。

予測精度：ベンチマークが示すもの

最も広く引用される比較は、7億件を超えるAnki復習データに対してスケジューラを評価したExpertiumベンチマークです。

数値が低いほど、そのアルゴリズムはあなたがカードを覚えているか忘れているかを予測するのが上手だということです。FSRS-5は、SM-2と比較して予測誤差を約3分の2削減します。実際の学習セッションでは、これは予期しない失念が減り、すでに知っている資料の不要な復習が減ることを意味します。

FSRSがより良い選択となるとき

FSRSは以下のような学習者にとって勝る傾向があります：

• 500枚以上のカードを持つデッキがある

• 日単位ではなく数ヶ月から数年にわたって学習する

• 明示的な定着率目標を設定したい

• 同じデッキに簡単な資料と難しい資料が混在している

• パラメータ最適化のためにすでに1,000回以上の復習履歴がある

• 想起を犠牲にすることなく毎日の復習時間を最小化したい

医学生、語学学習者、資格試験受験者は、学習期間が長く、カードライブラリが大きいため、しばしば最大の恩恵を受けます。

SM-2がまだ理にかなっているとき

以下の場合、SM-2は依然として合理的な選択です：

• 小さい、または短命なデッキ（500枚未満）を運用している

• 間隔反復が初めてで、シンプルなスケジューラが欲しい

• アルゴリズム的な最適化よりも予測可能で手動の制御を好む

• すでに機能しているレガシーなAnkiセットアップがある

• FSRSが訓練するのに十分な復習履歴がまだない

SM-2は壊れていません。多くのユーザーにとって、SM-2とFSRSの違いは、カード品質、一貫性、正直な自己評価による違いよりも小さいものです。

SM-2からFSRSに切り替える方法

Anki 23.10以降で：

1. デッキを開き、オプションをクリックする。

2. 詳細設定セクションまでスクロールする。

3. FSRSを有効にする。

4. 目標定着率を設定する（90〜92%から開始）。

5. 最適化をクリックして、パラメータを復習履歴に適合させる。

この切り替えは破壊的ではありません。カードと復習履歴はそのまま維持され、今後の間隔だけが異なる方法でスケジュールされます。

Deckbaseでは、FSRSは内蔵のスケジューラです。トグルはありません——すべての復習が自動的にFSRSを使用します。APKG経由でAnkiデッキをインポートすると、カードは転送されますが、スケジューリング履歴は転送されません。初日からFSRSの間隔で新たに始まります。

実践的な14日間テスト

どちらのアルゴリズムを使うべきか分からない場合は、この2週間の実験を行ってください：

1. 1つのアクティブなデッキ（少なくとも200枚のカード）を選ぶ。

2. FSRSを有効にし、定着率を90%に設定する。

3. 毎日の復習時間、完了率、失念数を14日間追跡する。

4. 過去2週間のSM-2での実績と比較する。

5. 理論ではなく成果に基づいて決める。

このテストを完了したユーザーのほとんどは、日々の作業量が下がりながら定着率が安定するため、FSRSを使い続けます。

よくある質問

FSRSはSM-2より優れていますか？

大規模なデッキを持つほとんどの長期学習者にとっては、はい。FSRSは忘却をより正確に予測し、同じ定着率で復習量を20〜30%削減できます。SM-2は依然として、小さなデッキやシンプルさを好むユーザーにとって問題ありません。

FSRSは復習履歴があまりなくても機能しますか？

FSRSは、最適化するのに十分なデータがあるまでデフォルトパラメータを使用します。一般的に、パーソナライズされたパラメータが信頼できるようになるまでには約1,000回の復習が必要です。それまでの間も、FSRSはほとんどのユーザーにとって少なくともSM-2と同等以上の性能を発揮します。

FSRSからSM-2に戻せますか？

はい。Ankiでは、デッキオプションでFSRSを無効にしてSM-2に戻すことができます。今後の間隔はSM-2のスケジューリングに戻りますが、過去の復習履歴は保持されます。

DeckbaseはFSRSとSM-2のどちらを使いますか？

DeckbaseはコアスケジューラとしてFSRSをネイティブに使用しています。SM-2オプションはありません。これによりアプリはシンプルに保たれ、すべてのユーザーが手動設定なしに最新の定着予測の恩恵を受けられます。

どの定着率目標を設定すべきですか？

**90〜92%**から始めましょう。低い目標は負荷を減らしますが失念を増やします。高い目標は想起を改善しますが、毎日の復習を持続不可能にすることがあります。2〜3週間後に、実際の完了率と学習時間に基づいて調整してください。

最終評価

FSRSを選ぶべきなのは、長期学習のために復習負荷を減らし予測精度を改善する、現代的で適応的なスケジューラが欲しい場合です。

SM-2を選ぶべきなのは、小さなデッキを持っている、シンプルさを好む、またはすでに機能していて変えたくないワークフローがある場合です。

2026年の多くの本気の学習者にとって、FSRSは明確なデフォルトです。その差は理論だけではありません——より短い毎日のセッション、より少ない予期しない失念、より安定した長期定着として現れます。

FSRSで学習する準備はできましたか？Deckbaseを試してみて(opens in a new tab)、Ankiが使うのと同じアルゴリズムで、セットアップの複雑さなしに復習してみましょう。