2026年版 FSRS設定の考え方: desired retention、learning steps、復習量をいじりすぎず整える
FSRSでいちばん変な失敗は、定着率を少し高くしすぎることではありません。半分くらいのカードがまだ「第4章を説明せよ」みたいな状態なのに、スケジューラ設定だけを3晩かけて磨き続けることです。
気持ちは分かります。FSRSはSM-2より良さそうだと分かると、次に検索するのはたいてい FSRS 設定 や Anki FSRS 設定 です。アルゴリズム名は本格的で、設定画面は数学っぽく見え、気づけばフラッシュカードの復習が本番データベースの設定作業みたいになってきます。
でも、そこまで大ごとにしなくていいです。
FSRS設定は性格診断ではなく、復習量の判断
FSRSでいちばん大きい設定は、実は記憶そのものの設定というより、負荷の設定です。
desired retention を上げると、忘れる前に戻ってくる確率を高めるため、カードが早めに出ます。それ自体は悪くありません。ただし復習は増えます。下げると、復習キューは軽くなりますが、忘れるカードも増えます。
これは根性の問題ではありません。
運用の問題です。
毎日の復習がすでに重いのに、「高い定着率のほうが真面目そうだから」と上げると、システム全体が悪くなることがあります。逆に、重要な試験前でデッキが十分きれいなら、少し上げる意味はあります。
問題は、自分の1日の現実を見ないまま「最高のFSRS設定」を探し始めることです。
まず見るべきは desired retention
最初に理解すべきなのは desired retention です。
ざっくり言えば、カードが復習日に戻ってきたとき、どのくらいの確率で思い出せる状態にしたいかをスケジューラへ伝える値です。0.90 なら、復習時点で約90%思い出せる状態を狙います。
Anki Manual も、このトレードオフをかなりはっきり説明しています。desired retention を上げるほど間隔は短くなり、復習数は増えます。そして値が1.0に近づくほど、負荷は急に増えます。
ここが落とし穴です。
90%から95%にするのは、設定画面では小さな変更に見えます。ところが日々の復習では、アプリが急に副業を持ち込んできたように感じることがあります。
だから最初は退屈でいいと思います。
- 復習が回っているなら標準値から始める
- キューが明らかに重く、多少の忘却を許容できるなら少し下げる
- 教材の重要度が高く、追加の復習時間を払えるときだけ上げる
- 変更は小さくし、その後の復習量を見る
設定画面で勝つことが目的ではありません。
明日も復習を続けられることが目的です。
90%は妥当な出発点だが、法律ではない
90%という標準値は、かなり良い中心点です。
ただし魔法の数字ではありません。
趣味の語学学習なら、少し低めでも習慣が続くほうが良いことがあります。医学、法律、金融資格、その他の試験では、特に試験前なら少し高めの確実性が欲しくなるかもしれません。逆に、AI生成の弱いカードが大量に入ったデッキで定着率だけ上げると、悪いカードを見る回数が増えるだけです。
これは少し痛いですが、かなり役に立つ見方です。
カードの書き方が悪いなら、FSRS設定はそれを良い学習対象には変えてくれません。悪いカードをいつ戻すかを決めるだけです。
定着率を上げる前に、もっと単純な問いを置いたほうがいいです。
このデッキは15%削ったほうが良くならないか。
多くの場合、答えは yes です。
他人のFSRSパラメータをコピーしない
desired retention は自分で選ぶ設定です。
FSRS parameters は違います。
パラメータ最適化の意味は、スケジューラが自分の復習履歴から学ぶことにあります。誰かが投稿した見栄えのいいスクリーンショットから数値をコピーすると、その意味が薄れます。その人のカード、記憶の癖、デッキの成熟度、ボタンの押し方は、あなたのものではありません。
FSRS の optimal retention ドキュメント が役に立つのは、定着率を「知らない人から借りる数字」ではなく、「知識量と負荷のバランス」として扱っているからです。
実用上は、かなり単純です。
- 理由を説明できないならFSRSパラメータを手で変えない
- フォーラムの数値を貼り付けない
- ツールが対応しているなら、自分の復習履歴から最適化する
- パラメータ調整を趣味ではなく保守作業として扱う
ここでは、やりすぎないことが本当にまともな判断になります。
learning steps は退屈なくらいでいい
learning steps には、古いSM-2時代の癖が残りやすいです。
1m 10m 1d 3d のような長い連鎖を入れると、丁寧に見えます。ただFSRSでは、それが少し邪魔になることがあります。最初の学習段階が終わったあと、長期のタイミングはFSRSに任せるために切り替えたはずだからです。learning steps が何日にも伸びると、その部分を遅らせてしまいます。
Anki Manual は、FSRSを使う場合、learning steps と relearning steps は1日未満にし、ステップ数も最小限にすることを勧めています。
これは良い助言です。
多くのデッキでは、learning steps を短くして、そのぶんカード自体を直したほうが効果があります。
- 詰め込みすぎた表面を分ける
- 長すぎる答えを短くする
- 見覚えではなく想起を試すカードにする
- AIが丁寧に生成しただけの不要カードを消す
スケジューラは、スケジュールする価値のあるカードがあってこそ働きます。
maximum interval は慎重に扱う
maximum interval は安全装置のように見えるので、つい短くしたくなります。
でも、静かに復習量を増やす設定でもあります。
間隔の上限を短くしすぎると、FSRSならもっと先に送ったはずの成熟したカードが何度も戻ってきます。試験までの短い期間や、本当に温めておきたい知識なら役に立つこともあります。ただ、一般的な不安対策として入れると、たいてい高くつきます。
短すぎる maximum interval は、間隔反復というより定期点検に近くなります。
それはかなり高コストです。
私なら、次のような理由があるときだけ短くします。
- 試験日が近い
- 教材が期限付き、または変化しやすい
- デッキが重要な実務知識のためのもの
- 復習量を測ったうえで、負荷を受け入れられる
そうでないなら、簡単で成熟したカードは十分に遠くへ行かせたほうがいいです。本当に必要なカードのために時間を空けるためです。
FSRSを疑う前に、新規カード数を見る
復習量の問題の多くは、入口の問題です。
朝になると請求書のように復習を見せてくるのがスケジューラなので、ついFSRSのせいにしたくなります。でもその請求は、昨日の新規カード、先週の大量インポート、あるいは12分だけ効率的に見えたAIの300枚生成から来ていることが多いです。
復習が重すぎるなら、FSRS設定を触る前にここを見ます。
- 1日に追加している新規カード数
- 生成したあと編集していないカード数
- 1枚で複数の事実を聞いているカード数
- もう止めるか削除すべき古いカード数
この話は、次の記事とも相性がいいです。
FSRSは良いデッキを落ち着いて回しやすくします。大きすぎるデッキを小さくはしてくれません。
試験前なら何を変えるか
試験デッキは少し別物です。
日付が現実だからです。
試験が近いなら、長期の語学デッキに合う設定がそのまま正解とは限りません。数週間だけ負荷を増やしても、その教材が今必要なら意味があります。
それでも、英雄的な設定は避けます。
試験では、アルゴリズムをいじる前に運用を変えます。
- まだ追加したくなる時期に新規カードを止める
- デッキがきれいでない限り、desired retention は普通の範囲に置く
- 弱い分野はタグや絞り込み復習で扱う
- カレンダーが吸収できるときだけ復習量を増やす
- 最終週を巨大インポートから守る
この場面なら、次の記事のほうが詳しいです。
短く言えば、試験は厳しめの復習を正当化します。混乱までは正当化しません。
Flashcardsでこの設定がどう生きるか
Flashcards では、FSRSをランディングページ用の飾りではなく、製品としての約束として扱っています。
現時点の製品方針は、真面目な復習で重要になる設定と噛み合っています。
- ぼんやりしたノートではなく表裏カード
- AIによる下書き。ただし人が整える前提
- 実際の復習ループを支えるFSRSスケジューリング
- desired retention、learning steps、relearning steps、maximum interval、fuzz などのワークスペース設定
- 仕組みを気にする人のためのホスト型Webアプリとオープンソースコード
最後の点は、FSRSを真面目に使う人にはかなり大事です。
FSRS おすすめ設定 を検索するくらいなら、その製品がスケジューラを曖昧なマーケティング表現の裏に隠していないかも気になるはずです。私は、復習モデルを製品設計の中心に置いているツールのほうを使いたいです。
シンプルなFSRS設定チェックリスト
今日新しいデッキを作るなら、チェックリストは短くします。
| 設定 | 実用的な出発点 | 見直すタイミング |
|---|---|---|
| desired retention | 標準値付近から始める | 復習が重すぎる、または教材に高い確実性が必要 |
| FSRS parameters | 自分の履歴から最適化する | 十分な復習履歴があり、ツールが対応している |
| learning steps | 短く、少なくする | 当日の学習が急ぎすぎ、または繰り返しすぎに感じる |
| relearning steps | 単純に保つ | 失敗した成熟カードの戻り方が不自然 |
| maximum interval | 理由がなければ広めにする | 試験、重要知識、測定された定着率の穴がある |
| new cards/day | 意欲より低めにする | 毎日の復習が生活を圧迫している |
派手ではありません。
でも役に立ちます。
いちばん良いFSRS設定は、明日も復習できる設定
多くの人が FSRS 設定 を検索するのは、アルゴリズムを正確に使いたいからです。
それ自体はまともです。実装がきちんとしていて、デッキが混乱していなければ、FSRSは古いスケジューリングより良い働きをします。ただし実用上の差は、無限のチューニングからは出ません。数個の落ち着いた判断をして、あとはスケジューラに任せ、そのあいだにカードを良くするところから出ます。
desired retention は復習量のレバーとして使う。
learning steps は短くする。
パラメータはコピーしない。
スケジューラを疑う前に新規カード数を見る。
それでも重いなら、必要なのは別の設定ではないかもしれません。もっと小さく、もっときれいなデッキかもしれません。
勉強を設定保守にしないFSRSを試す
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