FSRS vs SM-2：Ankiのスケジューラはどちらを使うべき？

SM-2はどこから来たか

SM-2はPiotr Woźniakが1987年にSuperMemo向けに発表したアルゴリズムで、従来のAnkiのスケジューラはその系譜にあります。仕組みは単純：各カードが「ease係数」（初期値約2.5）を持ち、正解すれば次の間隔は前回×ease、「難しい」や失敗でeaseが下がります。

機能はします — 何十年分のAnkiユーザーがその証拠です。ただし既知の弱点があります：

• Ease地獄。 失敗のたびにeaseが下がり、回復は遅い。一度つまずいたカードは永遠に短い間隔に張り付き、不要な復習で毎日のキューが溢れます。
• 万人一律。 定数は1987年に手で調整されたもので、全員・全カード共通。あなた自身の忘却曲線は一切考慮されません。
• 保持率のダイヤルがない。 「このデッキを90%覚えていたい」とSM-2には言えません。間接的なつまみ（間隔係数など）を回して祈るだけです。

FSRSは何が違うか

FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler、Jarrett Ye らによるオープンソースプロジェクト）は、固定式を記憶のモデルに置き換えます。各カードは3つの量（DSRモデル）で追跡されます：

• Difficulty（難易度） — そのカードがあなたにとってどれだけ難しいか
• Stability（安定性） — 記憶が現在どれくらい持続するか
• Retrievability（想起可能性） — 今この瞬間に思い出せる確率

パラメータは手調整の定数ではなく、あなた自身の復習履歴に適合されます。そして間接的なつまみの代わりに、本当に関心のある値 — 目標保持率（例：0.90）— を直接設定すると、FSRSは各カードを「想起確率がその値を下回る直前」に復習させます。

実用上の帰結は2つ：

1. 無駄な復習が減る。 よく覚えているカードはSM-2より大胆に先送りされ、本当に難しいカードは早めに戻ってくる。数億件の実レビューで走らせたオープンな srs-benchmark では、FSRS系がSM-2より一貫して高精度に想起を予測します — その予測精度こそが、節約される復習に変わるものです。
2. Ease地獄がない。 失敗は安定性と難易度を合理的に更新するだけで、カードを永久に罰しません。

正直な注意点

• FSRSは適合対象の履歴の質に依存します。レビューが極端に少ない間は集団レベルの初期値から始まります（それでも大規模データで適合済みなので十分実用的）。
• 間隔を手動で上書きし続けたり、「難しい」を「失敗」の意味で使ったりすると、モデルはノイズから学びます。正直に採点を。
• SM-2が「壊れている」わけではありません。ルーチンが安定していて負荷にも不満がないなら、切り替えは救済ではなく最適化です。

進捗を失わずに切り替える

デスクトップAnki（23.10以降）：デッキオプション → FSRSを有効化 → 目標保持率を設定（0.85〜0.95が妥当な範囲。高いほど復習は増える）→「最適化」で履歴にパラメータを適合。カード・履歴・メディアはそのまま、変わるのは今後のスケジュールだけです。

iPhoneでは：Guru は最初からFSRSです。インポートしたデッキ（スケジュールを保った.apkg）は既存の状態から継続し、AIで生成した新しいデッキ（PDFから直接）も1枚目からFSRSでスケジュールされます。探すべきトグルはありません。

目標保持率の選び方

• 0.90 — 標準のおすすめ。負荷と保持のバランス型。
• 0.95 — 数週間後に試験があり、失敗が高くつく場合。毎日のキューは目に見えて増えます。
• 0.85 — 語学や一般知識など長期戦の蓄積型。1枚の取りこぼしより総量が大事な場合。

FSRSの本質は、このトレードオフがようやく明示的になったことです：あなたが保持率を選び、アルゴリズムがそれを維持する最小の復習コストを払います。

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