Deckumi が FSRS を選んだ理由：オープンなアルゴリズムと復習体験

私たちは SuperMemo や FSRS、間隔反復を研究してきました。Deckumi が目指すのは、理解した内容を思い出し、誤りを直し、継続して復習しやすくすることです。

オープンソースの FSRS を選ぶ

FSRS はオープンなコミュニティによって研究・改善されています。公開実装は検証や議論が可能で、Anki コミュニティでも使われています。私たちはその動向を追い、学習者と製品に合う新しい方法を検討します。

Deckumi が現在使用する ts-fsrs の実装は MIT ライセンスで提供されています。コミュニティはライセンスと表示義務に従いコードを確認、利用、改善できます。これはその実装についての説明であり、Deckumi 製品全体が同じライセンスで公開されているという意味ではありません。

答えを思い出して確認し、実際の記憶を評価すると、FSRS はカードの履歴から記憶状態を推定して次の復習を予定します。履歴を使ったパラメーター最適化は可能ですが、個人向け学習の実施は運用環境と十分なデータに左右されます。

FSRS は SuperMemo と比較されることがありますが、両者は異なる実装です。Deckumi が使うのは FSRS であり、SuperMemo の独自アルゴリズムではありません。名前だけで学習成果を予測することもできません。

創業者は海外のオンライン教育会社の CEO で、毎年約 2 万人にサービスを提供しています。私たちはこの 3〜4 年、数万人を指導しながら学び、声に耳を傾けてきました。理解しても覚え続けられない、復習の予定が立てられないといった課題が製品設計を形づくっています。

テキスト、PDF、Word、Webページ、YouTube の資料から編集できるカードを作り、質問と答えを確認できます。ライブラリでセットを選び、学習プランを作成し、思い出してから答えを確認・評価します。分かりにくいカードは編集しましょう。

明確な質問の階層、読みやすい余白、分かりやすい主要操作を大切にしています。Reddit や X で議論に参加し、Anki コミュニティが広める能動的想起と間隔反復を支持しています。