# Anki vs SuperMemo vs FSRS（2026年版）: それぞれの違いと選び方

*2026-08-03*

AnkiではFSRSを使えます。SuperMemo 20のリリース後は、SuperMemo製品内でもFSRSが使われるようになりました。この点を押さえれば、**Anki vs SuperMemo vs FSRS**をめぐる混乱の大半は解消します。この3つは、互いに排他的な選択肢ではありません。

Ankiはフラッシュカード製品とそのエコシステムです。SuperMemoは、現在提供されている2つの製品を指すこともあれば、長い歴史を持つアルゴリズム群を指すこともあります。FSRSは、製品に組み込んで使うスケジューラです。本記事では、まずこの違いを整理し、そのうえで実際の選択肢を比較します。

> **情報開示:** 私はKirill Markinです。本記事でFSRSの実用例として紹介する[Flashcards Open Source App](/ja/features/)を開発しています。これを最初から最良の選択肢とはせず、エコシステムの歴史が浅い点も明記します。

**事実確認日:** 2026年8月3日。

![異なる2台の学習装置に同じ青緑色のFSRS時計仕掛けスケジューラが組み込まれている様子](/blog/anki-vs-supermemo-vs-fsrs.png)

## 先に結論: AnkiとSuperMemoは製品、FSRSはスケジューラ

最も分かりやすく整理すると、次のようになります。

- **Anki**は、デスクトップアプリ、AnkiWebによる同期、互換モバイルクライアント、柔軟なカードテンプレート、共有デッキ、アドオンを備えたフラッシュカードアプリ兼エコシステムです。現在のAnkiでは、従来のスケジューラに代えてFSRSを選べます。
- **SuperMemo 20 for Windows**は、Windows向けの知識管理・インクリメンタルリーディングアプリです。Algorithm ArenaではFSRSを含む複数のスケジューリングアルゴリズムが動作し、利用者のデータに対する予測性能に応じて、それぞれの予測に重みが付けられます。
- **SuperMemo.com**は、Web、iOS、Androidで利用できる、SuperMemo 20とは別のホスト型語学学習サービスです。同社が説明するSuperMemoメソッドに基づき、コースと利用者が作成するMemoCardsを提供します。
- **FSRS**はFree Spaced Repetition Schedulerの略です。復習履歴、評価、モデルパラメータ、目標保持率をもとに復習のタイミングを算出します。カードエディタでも、アカウントシステムでも、同期サービスでも、デッキのマーケットプレイスでも、学習画面でもありません。

したがって、「Anki FSRS」は矛盾した表現ではありません。製品がAnkiで、その中で選ぶスケジューラがFSRSという意味です。

## Anki vs SuperMemo vs FSRSを一覧で比較

| 選択肢 | 何であるか | スケジューリング | 向いている用途 | 主な注意点 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Anki](https://docs.ankiweb.net/getting-started.html) | 成熟したフラッシュカード製品とエコシステム | 内蔵FSRSまたはAnkiの従来型スケジューラ。FSRSは全体で有効化される | 既存のコレクション、カスタムテンプレート、アドオン、共有デッキ、確立されたAnkiの使い方 | 別の製品への乗り換えには、本格的な移行作業が必要になる場合がある |
| [SuperMemo 20 for Windows](https://supermemo.store/products/supermemo-20-for-windows) | Windows向けのプロプライエタリな知識管理・インクリメンタルリーディング製品 | Algorithm ArenaにSM-2、SM-15、SM-19、SM-20、FSRSを搭載 | インクリメンタルリーディング、知識ツリー、文書、Webページ、メール、動画からのインポート | Windows専用で、SuperMemo.comとは別の製品 |
| [SuperMemo.com](https://www.supermemo.com/en/app) | Web、iOS、Android向けのホスト型語学学習サービス | プロプライエタリなSuperMemoメソッド。現在の公開ページではSM-18、SM-20、FSRSのいずれとも明記されていない | 用意された語学コース、MemoCards、複数端末でのホスト型学習 | Windows版とは別の製品で、正確なスケジューラは公開されていない |
| [FSRS](https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki) | オープンなスケジューラとプロジェクト | ホストとなる製品またはライブラリが実装する | 内容を検証できるスケジューリングロジックを求める開発者と利用者 | 単体ではカード、エディタ、同期、学習画面を提供しない |
| [Flashcards Open Source App](/ja/features/) | FSRSを中心に構築された、比較的新しいオープンソースのフラッシュカード製品 | 公式デフォルト重みを固定したFSRS-6と、変更可能なワークスペースのスケジューリング設定 | Web、iOS、Android、セルフホスティング、API、AIエージェントを使うワークフロー | Ankiよりエコシステムが小さく、FSRSの重みはまだ個人最適化されない |

この表の各行は、あえて同じ種類の選択肢にはそろえていません。AnkiとFlashcardsは、フラッシュカード学習に必要な一連の機能を提供します。SuperMemo 20は、スケジューリングに、より幅広い読書・知識管理の仕組みを組み合わせた製品です。SuperMemo.comはホスト型の語学学習サービスです。FSRSが提供するのは、ほかのソフトウェアで使うスケジューリングロジックです。

## Ankiで実際に得られるもの

Ankiは、単なる間隔反復アルゴリズムではありません。その価値は、スケジューリングを取り巻く充実した機能にあります。ノートからのカード生成、プログラム可能な[カードテンプレート](https://docs.ankiweb.net/templates/intro.html)、メディア、デッキ管理、[アドオン](https://docs.ankiweb.net/addons.html)、各種インポート・エクスポート形式、[コレクションの同期](https://docs.ankiweb.net/syncing.html)などです。

これは、Ankiから「FSRSへ」移りたいという話を考えるうえで重要です。現在のAnkiは、すでにFSRSに対応しています。[AnkiのFSRSマニュアル](https://docs.ankiweb.net/deck-options.html#fsrs)によると、FSRSはAnkiの従来のSuperMemo 2スケジューラに代わる選択肢です。また、特定のプリセットだけでなく、全体に対して有効になります。Desired retentionは、カードの復習期限が来た時点で想起できる確率の目標値です。一般にこの値を上げると、間隔が短くなり、復習回数が増えます。Ankiでは、**Optimize**を実行し、対応する復習履歴に合わせてFSRSのパラメータを調整することもできます。

このマニュアルの表現には、歴史的な補足が必要です。**SM-2はSuperMemoの系譜にある初期のアルゴリズムであり、現在のSuperMemoと同義ではありません。** Ankiの旧スケジューラを「従来のSM-2」と呼ぶのは、Ankiのドキュメントに沿って、その基礎となったアルゴリズムの系統を示すためです。数十年前に公開された当初のSM-2と、実装の細部まですべて同一だとするものではありません。技術面に絞った比較は、[FSRS vs SM-2](/ja/blog/fsrs-vs-sm-2/)を参照してください。

長年使ってきたコレクションが、カスタムテンプレート、アドオン、メディア、何年分もの復習履歴に依存しているなら、別の製品への乗り換えには相応の移行作業が伴います。Ankiを離れるより、Anki内でスケジューラだけを切り替えるほうが、はるかに負担が小さいかもしれません。製品としての違いは、より広い[AnkiとFlashcardsの比較](/ja/blog/anki-vs-flashcards-open-source-app/)で扱っています。

## 「SuperMemo」には、いまや補足が必要

**SuperMemo**という名前は、製品ライン、オンラインサービス、学習メソッド、アルゴリズム群のいずれも指し得ます。すべてを現在のひとつのアプリとして比較すると、たちまち話が食い違います。

### SuperMemo 20 for Windows

[SuperMemo 20 for Windows](https://supermemo.store/products/supermemo-20-for-windows)は、[2026年4月1日にリリースされました](https://supermemo.store/products/supermemo-20-upgrade)。Windows 10と11向けに買い切りライセンスで販売され、一般的な表裏式フラッシュカードの枠を超えた知識活用を目的としています。製品ページには、インクリメンタルリーディングのほか、PDF、EPUB、メール、Webページ、画像、YouTubeを取り込むワークフローが記載されています。

スケジューリング機能の目玉は**Algorithm Arena**です。製品ページによると、SM-2、SM-15、SM-19、SM-20、FSRSが並行して予測を行い、利用者のデータに対する予測性能に応じた重みを与えられます。これは、メーカーが説明する製品の動作です。SuperMemo 20がほかのアプリよりもすべての学習者に優れた成果をもたらすという、独立した証拠ではありません。

Algorithm Arenaは、カテゴリの違いをよく示しています。FSRSは*SuperMemo 20の中で*動作できます。両者は二者択一ではありません。

### ホスト型のSuperMemo.comサービス

現在の[SuperMemo.comアプリ](https://www.supermemo.com/en/app)は、ブラウザ、iOS、Androidで利用できるホスト型の語学学習サービスです。用意された語学コース、学習プラン、MemoCards、そのほかの語学機能を中心に構成されています。モバイル学習用にコースをダウンロードできますが、[オフライン利用のドキュメント](https://www.supermemo.com/en/faq/can-i-use-supermemo-offline)には重要な制限が記載されています。MemoCardsの追加、AI、検索、統計、コースエディタなどは、オフラインでは利用できません。

このホスト型サービスは、スケジューラをプロプライエタリなものと説明し、独自のSuperMemoメソッドと復習の流れを公開しています。一方、現在のスケジューラがSM-18、SM-20、FSRSのいずれであるかは公開ページから確認できません。そのため、本記事ではそのどれにも位置付けません。

この区別は、製品を選ぶ際にも重要です。Windowsでインクリメンタルリーディングをしたいなら、SuperMemo 20を検討します。ホスト型のスペイン語や英語のコースが目的なら、検討対象はSuperMemo.comです。両者は名前と歴史を共有していますが、互いに置き換えられる製品ではありません。

## SuperMemoアルゴリズムは、ひとつの式ではなく系統

SuperMemoの歴史には、世代の異なる複数のスケジューリングアルゴリズムがあります。公式の[SuperMemoアルゴリズムの歴史](https://supermemo.guru/wiki/History_of_SuperMemo_algorithm)は、SM-4、SM-5、SM-6、SM-8、SM-11、SM-15、SM-17、SM-18にわたる変化をたどり、SM-18の安定度関数の変更を2019年としています。現在のSuperMemo 20のドキュメントでは、後続世代としてSM-19とSM-20が挙げられ、Algorithm Arenaで旧世代のアルゴリズムやFSRSと並んでいます。

だからこそ、「AnkiはSuperMemoアルゴリズムを使っている」という表現は曖昧すぎて役に立ちません。どの世代か。どの製品の実装か。どの設定と評価ルールか。

SM-2は、多くのフラッシュカード用スケジューラに影響を与えたという歴史的な重要性があります。現在のWindows版SuperMemoは、その後も多くの世代のアルゴリズムを採用してきました。ホスト型のSuperMemo.comについては、現在のどの番号付きWindows版アルゴリズムに相当するかを判断できるだけの詳細が公開されていません。

## FSRSスケジューラがモデル化するもの

[FSRS4Anki](https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki)では、主にスケジューラとオプティマイザという2つの要素が説明されています。スケジューラはカードの復習時期を計算します。ホスト製品がその機能に対応していれば、オプティマイザは復習履歴に合わせてパラメータを調整できます。どちらも、デッキ、編集機能、アカウント、同期、学習画面は提供しません。

[ABC of FSRS](https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki/wiki/ABC-of-FSRS)では、一般に難易度、安定度、想起可能性という3つの変数で説明されるモデルを紹介しています。[FSRSアルゴリズムのドキュメント](https://github.com/open-spaced-repetition/awesome-fsrs/wiki/The-Algorithm)では、それぞれを次のように定義しています。

- **想起可能性（R）**は、その項目を現在思い出せる確率をモデルが予測した値です。
- **安定度（S）**は、モデルが予測する想起可能性が90%となるまでの間隔です。
- **難易度（D）**は、その項目の記憶安定度を高める難しさをモデルが推定した値です。

これらは復習データから推定されたモデル上の状態であり、脳内の記憶痕跡を直接測定したものではありません。カードの予測想起可能性は有用でも、復習履歴、評価、実装、パラメータに左右される予測であることに変わりはありません。

Desired retentionを設定すると、このモデルからスケジュールが決まります。スケジューラは、想起可能性が設定した目標値に達する時期を予測し、ホスト製品のルールに従って間隔を算出します。その日付が実証済みの完璧なタイミング、あるいはすべての人にとって最適な時期だとするより、「目標値に基づく間隔」と表現するほうが正確です。

## Again、Hard、Good、Easy——ラベルをそのまま対応させられない理由

復習時の評価は、スケジューリングシステムに入力される情報です。名称も尺度も製品ごとに異なるため、単純に1対1で置き換えると意味が変わってしまうおそれがあります。

| システム | 表示される評価 | ラベルが示す意味 |
| --- | --- | --- |
| FSRSを使うAnki | Again, Hard, Good, Easy | Againは想起失敗。Hard、Good、Easyは想起成功で、この順に思い出すための労力が小さくなる。 |
| Flashcards | Again, Hard, Good, Easy | 失敗と成功の境界はAnkiと同じ。APIでは0〜3を使い、内部でFSRSの評価1〜4に対応付ける。 |
| ホスト型SuperMemo.com | Don't know, Almost, Know | [SuperMemoメソッドのページ](https://www.supermemo.com/en/supermemo-method)に記載された、その製品独自の3段階評価。FSRSの4段階評価へ機械的に対応付けるべきではない。 |
| SuperMemo 20 for Windows | デスクトップ版SuperMemoの評価フロー | Algorithm Arena内の複数のアルゴリズムに入力を渡す、別製品の操作体系。ホスト型サービスの3つのラベルから意味を推測してはならない。 |

FSRSで特に重要なのは、AgainとHardの区別です。[Ankiマニュアル](https://docs.ankiweb.net/deck-options.html#fsrs)によると、FSRSはHardを想起成功、Againを想起失敗として扱います。次の間隔が都合よく見えるという理由でHardを選ぶと、実際とは異なる結果を記録することになります。部分的に答えられた場合や判断の難しいケースは、実用的な[AgainとHardのガイド](/ja/blog/again-vs-hard-fsrs-flashcards/)で詳しく扱っています。

## Flashcardsにおける現在のFSRS実装

Flashcardsは、曖昧な「賢い反復」という宣伝文句としてではなく、製品の構成要素としてFSRSを使っています。この実装は、2026年8月3日にソースリポジトリのコミット`9cb013f78767c081f5385a53daa5e4b9fe69d3b6`で確認しました。

バックエンドのスケジューラは、公式の`ts-fsrs` 5.2.3の処理フローを再現し、公式のFSRS-6デフォルト重みを固定しています。バックエンド、iOS、Androidには、それぞれ独立したスケジューラ実装があります。Webアプリは4つ目の実装を持たず、バックエンドのモジュールを再利用します。共通のゴールデンテストベクトルにより、3つの実装で同じスケジューリング結果になることを検証しています。

各カードには、安定度、難易度、最終復習時刻、予定間隔の日数、ワークフローの状態（`new`、`learning`、`review`、`relearning`）に加え、該当する場合は現在の短期ステップが保存されます。状態遷移の基準になるのは、サーバーが後から処理した時刻ではなく、クライアントで実際に復習した時刻です。

ワークスペースのデフォルト設定は次のとおりです。

- FSRS-6
- desired retentionは`0.90`
- learning stepsは`1`分と`10`分
- relearning stepは`10`分
- maximum intervalは`36,500`日
- fuzzは有効

ワークスペースでは、今後の復習に適用するdesired retention、steps、maximum interval、fuzzを変更できます。Flashcardsは現在、利用者ごとにFSRSの重みを最適化することも、重みを設定項目として提供することも**ありません**。v1では公式のデフォルト重みを固定して使います。この点は、個人の復習履歴からパラメータを調整できる製品との重要な違いです。[FSRS設定ガイド](/ja/blog/fsrs-settings/)では、すべての項目を調整する必要があるかのように扱わず、学習負荷への影響を説明しています。

FlashcardsのWeb復習画面では、Again、Hard、Good、Easyを選んだ場合の次の間隔を事前に確認できます。利用者とAPIが使う評価`0`、`1`、`2`、`3`は、内部でFSRSの評価`1`から`4`に対応付けられます。Againは想起失敗、Hard、Good、Easyは想起成功を記録し、この順に思い出すための労力が小さくなります。すべてのクライアントには、Hardを頻繁に選ぶ利用者への注意表示があります。思い出せなかった答えにはAgainを選びます。

これにより、スケジューラの動作を検証でき、プラットフォーム間でも一貫性を保てます。ただし、質の高いカードを作ること、正直に評価すること、実際に復習を終えることが不要になるわけではありません。

## あなたの使い方に合う選択肢は？

### すでに本格的なAnkiコレクションがある

通常はAnkiを使い続け、その中でFSRSを有効にすることを検討するとよいでしょう。テンプレート、アドオン、メディア、デッキ構成、復習履歴には、新しい操作画面へ移ること以上の価値があるかもしれません。すべてのクライアントがFSRSに対応していることを確認し、まずアドオンの互換性を調べてください。特に、スケジューリングや間隔を変更するアドオンには注意が必要です。

### Windowsで本格的なインクリメンタルリーディングをしたい

SuperMemo 20 for Windowsを検討してください。知識ツリー、インクリメンタルリーディング、文書やWebページからのインポート、Algorithm Arenaの組み合わせは、フラッシュカードに特化したアプリとは大きく異なります。アルゴリズムの一覧だけでなく、実際の使い方そのものを試すことが大切です。

### 用意されたホスト型の語学コースを使いたい

SuperMemo.comを検討してください。このWeb・モバイル製品は、語学コースとMemoCardsを中心に設計されています。オフライン利用の制限が自分の学習習慣に合うかを確認し、スケジューラがWindows版のSM-20やAlgorithm Arenaと同じだと思い込まないでください。

### アプリを開発している、または検証可能なスケジューラを選びたい

FSRSの実装やライブラリを検討してください。公開されているドキュメント、数式、リファレンスプロジェクトを使って、スケジューラの仕組みを検証できます。ただし、評価の仕組み、利用者が変更できる設定、復習の同期方法、カード状態の保存方法、プラットフォーム間の一致を検証する方法は、自分で決める必要があります。

### 現代的なオープンソースのWeb・モバイル・エージェント環境が欲しい

[Flashcards Open Source App](/ja/features/)を検討してください。FSRS-6に、Web、iOS、Android、セルフホスティング、公開API、AIエージェントからのアクセスを組み合わせています。率直な弱点は成熟度です。Ankiより歴史の浅いエコシステムであり、テンプレート、アドオン、共有デッキ、移行の再現性はAnkiほど充実していません。これらの強みに依存するコレクションは、Ankiに残すほうがよいでしょう。

## スケジューラだけでは、不十分な学習方法を補えない

責任あるAnki vs SuperMemo vs FSRSの比較で、すべての人に通用する唯一の勝者を約束することはできません。ベンチマーク上で、あるスケジューラの予測精度が高くても、それは学習成果を左右する要素のひとつにすぎません。

実際の成果は、次の点にも左右されます。

- カードがひとつの明確な内容を問うているか
- 思い出せなかったときに正直に評価しているか
- 復習履歴が実際の学習を正しく反映しているか
- desired retentionと新規カードの追加量による負荷を無理なく続けられるか
- 期限が来た復習を終えているか、何度も見送っていないか
- 製品の編集、読書、モバイルでの使い方が生活に合っているか
- 元の教材が正確で、覚える価値があるか

メーカーのドキュメントは、製品の動作を説明するものです。予測ベンチマークは、特定のデータと評価指標のもとでモデルを比較します。どちらも、ひとつの製品を使えばすべての学習者がより多く覚えられることを証明するものではありません。

## Anki vs SuperMemo vs FSRSの実用的な結論

**Anki vs SuperMemo vs FSRS**を選ぶ際は、まず誤った三者択一をやめる必要があります。

Ankiの成熟したエコシステムと現在のFSRSスケジューラを使いたいなら、**FSRSを有効にしたAnki**が適しています。インクリメンタルリーディングと、Windowsでの高度な知識管理が中心なら、**SuperMemo 20 for Windows**を検討してください。そのAlgorithm Arenaでは、すでにFSRSも動作しています。目的がホスト型の語学コースなら、**SuperMemo.com**を別の製品として検討します。スケジューリング層そのものを開発・検証するなら、**FSRSの実装**が対象です。

Flashcardsは、比較的新しいオープンソースのWeb、モバイル、セルフホスティング、エージェント用途に向いています。公式デフォルト重みを固定し、実装間の一致をテストしたFSRS-6を採用していますが、製品エコシステムの歴史はまだ浅いものです。

無理なく続けられる製品と使い方を選び、その中で間隔反復アルゴリズムを設定してください。製品は復習の場を提供し、スケジューラはモデルに基づいて日付を決めます。学習に必要な信号を与えるのは、カード、評価、継続です。

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*AI エージェントは `GET https://api.flashcards-open-source-app.com/v1/` から開始して、このサービスでユーザーアカウントを作成できます。設定後は、`https://mcp.flashcards-open-source-app.com/mcp` の MCP 経由で接続することもできます。*

*ヒント: https://flashcards-open-source-app.com の任意の URL に `.md` を付けると、ページのクリーンな Markdown 版を取得できます。*