(Anki v23.10以降のネイティブ版のFSRS)

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忙しくて時間がないですか？ここにガイドの要約があります。

デッキオプションに移動し、デッキオプションページの下部にある「FSRS」セクション（Ankiバージョン24.04以前では「高度な設定」セクションの下）でFSRSを有効にします。FSRSはグローバルにのみ有効にでき、一部のプリセットで有効にして他のプリセットで無効にすることはできません。
すべての学習および再学習ステップが「1日」未満であり、同じ日に完了できることを確認します。「23時間」は1日未満ですが、最初のレビューと同じ日にこのステップを完了できないため推奨されません。「10分」や「30分」などのステップが良いです。
「FSRSパラメータの最適化」セクションの「最適化」ボタンをクリックします。「現在のFSRSパラメータは最適であるようです」というメッセージが表示された場合、それで問題ありません。バージョン24.06以前では、エラーメッセージが表示されることがあります。Anki 24.04では400回、古いバージョンでは1000回のレビューが必要です。その場合、デフォルトのパラメータでFSRSを使用してください。それでも従来のSM-2アルゴリズムを使用するよりも良いです。
望ましい保持率の値を選択します：カードが期限になったときに成功裏に想起される割合です。これはFSRSで最も重要な設定です。保持率が高いほど、間隔が短くなり、1日に行うレビューが増えます。 80-95%が妥当で、90%はほとんどの人にとってうまく機能するはずです。パラメータと望ましい保持率はプリセットごとに異なり、異なるパラメータと望ましい保持率を持つ複数のプリセットを作成できます。

デッキオプションウィンドウを閉じる前に「保存」をクリックするのを忘れないでください。

FSRSはほとんどの習慣に適応できますが、1つの習慣を除きます。それは、情報を忘れたときに「もう一度」ではなく「難しい」を押す習慣です。「難しい」を押すと、FSRSはあなたが情報を正しく想起したと仮定します（ただし、ためらいや多くの精神的努力を伴って）。情報を想起できなかったときに「難しい」を押すと、すべての評価に対して間隔が不合理に長くなります。したがって、この習慣がある場合は、情報を忘れたときに「もう一度」を使用するように変更してください。

アドオンの互換性に関しては、一般的なルールとして、アドオンが何らかの形で間隔やスケジューリングに影響を与える場合、それはFSRSと一緒に使用すべきではありません。

これでFSRSを使用する準備が整いました！

ステップ1: FSRSを有効にする

FSRSを有効にするには、デッキオプションに移動し、「高度な設定」セクション（Anki 24.04では「FSRS」）までスクロールして、FSRSを切り替えます。この設定はすべてのデッキプリセットで共有されます。FSRSを有効にすると、「卒業間隔」や「簡単ボーナス」などのいくつかの設定が消えることに注意してください。これは、FSRSが有効な場合、これらの設定が無関係になるためです。

以前にカスタムスケジューリング方法を使用してFSRSを使用していた場合は、ネイティブFSRSを有効にする前にカスタムスケジューリングフィールドのFSRSコードを削除してください。また、FSRS4Anki Helperアドオンを使用している場合は、アドオンが最新バージョンに更新されていることを確認してください。

ステップ2: FSRSの設定を構成する

望ましい保持率

最も重要な設定は、望ましい保持率です。これは、カードが期限になったときに成功裏に想起される割合です。

望ましい保持率の許容範囲は0.70から0.97です（Anki 23.10.1以降では0.7から0.99）。保持率が高いほど、1日に行うレビューが増えます。

この設定を調整する際は慎重に行ってください。値が高いと作業量が大幅に増加し、値が低いと多くの内容を忘れてしまい、やる気を失う可能性があります。

以下の図は、保持率に応じた作業量の変化を示しています。曲線の正確な形状は、ユーザーのパラメータと学習習慣に依存します。 最適な保持率を見つけるには、ステップ5で説明されている「最小推奨保持率を計算する（実験的）」機能を使用してください。

作業量と保持率の関係（小）

最初は、ユーザーが望ましい保持率を0.70-0.97の範囲外に設定することは許可されていませんでした。これは学習が非効率になるためです。Anki 23.10.1では、一部のユーザーの要望により範囲が0.70-0.99に拡大されました。しかし、望ましい保持率を0.97以上に設定することは依然として推奨されていません。主な理由は2つあります：

そのように高い保持率を設定すると、作業量（1日あたりのカード数）が大幅に増加します。繰り返しが非常に頻繁になるため、間隔反復の力を実感する前にレビューを嫌がるようになります。
そのように高い保持率では、各レビューが全体の学習に対して最小限の貢献しかできません。これにより、間隔反復システムが大量反復システムに変わり、間隔効果の利点が損なわれます。

最大間隔

最大間隔設定は、デフォルトのアルゴリズムを使用する場合と同じように機能します。これは、カードが再び表示されるまでの最大日数です。詳細については、Ankiマニュアルの最大間隔を参照してください。

過去の保持率（SM-2保持率）

「過去の保持率」（Anki 24.04以前では「SM-2保持率」と呼ばれていました）は、過去の平均保持率です。

レビュー履歴の一部が欠けている場合、FSRSはそのギャップを埋める必要があります。デフォルトでは、過去のレビュー時に90%の内容を覚えていたと仮定します。過去の保持率が90%よりも著しく高いまたは低い場合、このオプションを調整することで、FSRSが欠けているレビューをより正確に推定できるようになります。レビュー履歴が不完全である理由は2つあります：

「以前のレビューを無視する」オプションを使用して、レビュー履歴の一部を省略（削除ではなく）したため。
スペースを空けるために以前のレビュー履歴を削除したり、レビュー履歴を変更するアドオンを使用したり、別のSRSプログラムからデータをインポートしたため。

後者は非常に稀ですので、「以前のレビューを無視する」オプションを使用していない限り、この設定を調整する必要はないでしょう。 Anki 24.04でも、この設定は「FSRS」セクションではなく「高度な設定」セクションにあります。

学習および再学習ステップ

FSRSが有効な場合、学習および再学習ステップはすべて同じ日に完了できるように選択する必要があります。一般的に、12-14時間以上のステップは推奨されません。ほとんどの人は最初のステップと同じ日にそのようなステップを完了できないためです。単一の合理的な学習ステップは10分、15分、20分、または30分です。

理由は、FSRSがより最適な間隔を決定できるためですが、長い（再）学習ステップを使用すると、FSRSがレビューをスケジュールできず、スケジューリングが最適でなくなるためです。さらに、長いステップを使用すると、「難しい」間隔が「良い」間隔を超える場合があります。

「5分 10分 15分 30分」のような複数の短い（再）学習ステップの使用も推奨されません。しかし、若いカードの保持率が望ましいよりもはるかに低い場合、2時間や4時間などのより多くの日内学習ステップを追加することが役立つかもしれません。

変更時にカードを再スケジュール

このオプションは、FSRSを有効にしたり、パラメータや望ましい保持率を変更したときにカードの期限日が変更されるかどうかを制御します。デフォルトでは、カードは再スケジュールされません。これは、将来のレビューが新しいスケジューリングを使用することを意味しますが、作業量に即時の変化はありません。これにより、SM-2からFSRSへのスムーズで段階的な移行が可能になります。

再スケジュールが有効になっている場合、カードの期限日は即座に変更されます。これにより、多くのカードが一度に期限になることが多いため、SM-2から初めて切り替える際には推奨されません。

指定日以前のレビューを無視

これはAnki 24.04で追加された新機能です。設定すると、指定日以前にレビューされたカードは、FSRSパラメータの最適化および評価時に無視されます。技術的に言えば、指定日以降に学習ステップがないカードは、そのレビューが最適化および評価に使用されません。この機能はレビュー履歴を永久に削除するものではありません。重要: すべてのカードが指定日以前にレビューされており、新しいカードを追加しない場合、オプティマイザーは常にデータがゼロになります。

この機能は、他人のスケジューリングデータをインポートした場合や、「難しい」を誤用していた場合に役立ちます。「難しい」は不合格ではなく合格として使用するべきです。また、学習や評価の習慣が時間とともに大きく変わった場合にも役立ちます。この機能を使用する場合は、過去の保持率を正確に選択することが重要です。

ステップ3: 最適なパラメータを見つける

FSRSオプティマイザーは機械学習を使用して、あなたの記憶パターンを学習し、レビュー履歴に最適なパラメータを見つけます。そのため、オプティマイザーはパラメータを微調整するためにいくつかのレビューを必要とします。

「FSRSパラメータの最適化」セクションの「最適化」ボタンを使用して、カードの最適なパラメータを見つけることができます。最適なパラメータは自動的にデフォルトのパラメータに置き換えられます。

Anki 24.06以降では、最適化に必要なレビューの最小数はありません。利用可能なレビューの数に基づいて、Ankiは最適化するパラメータを決定します。Anki 24.04では、少なくとも400回のレビューが必要です。古いバージョンでは、少なくとも1000回のレビューが必要です。これらのバージョンを使用していて、このプリセットが適用されるすべてのカードに対して十分なレビューがない場合は、「FSRSパラメータ」フィールドに既に入力されているデフォルトのパラメータを使用してください。デフォルトのパラメータでも、FSRSはデフォルトのAnkiアルゴリズム（SM-2）よりも優れています。

パラメータはプリセットごとに異なります。主観的な難易度が大きく異なるデッキがある場合（FSRSの難易度ではなく）、それらのデッキには別々のプリセットを使用することをお勧めします。簡単なデッキと難しいデッキのパラメータは異なるためです。パラメータと望ましい保持率は独立しているため、望ましい保持率を変更してもパラメータを再最適化する必要はありません。

アルゴリズムに自信があり、追加の作業をいとわない場合は、デッキが独自のプリセットを持つことの利点を確認する方法があります。

新しいプリセットを作成したいデッキのデッキオプションに移動します。FSRSパラメータフィールドからパラメータをコピーします。これを後で評価に使用します。
新しいプリセットを作成し、このデッキに保存します。
先ほどコピーしたパラメータを、新しく作成したプリセットのFSRSパラメータフィールドに貼り付けます。
評価をクリックし、RMSEとログ損失の値を書き留めます。
最適化をクリックして新しいパラメータセットを取得します。評価をクリックし、RMSEとログ損失の値を書き留めます。
この新しいパラメータセットがより低いRMSEとログ損失の値をもたらす場合、新しいパラメータとともにプリセットを保存します。

心配しないでください、上記の手順を行わなくてもFSRSは十分に機能します。この方法はオプションです。

パラメータは現在のプリセットを使用するすべてのデッキのレビュー履歴から計算されます。パラメータを最適化するために使用するカードを変更したい場合（例えば、保留中のカードを除外するなど）、パラメータを計算する前に検索を調整できます。検索はブラウザでの動作と同じです。詳細については、Ankiマニュアルの検索を参照してください。最適化は自動的に行われないため、「最適化」または「すべてのプリセットを最適化」を手動でクリックする必要があります。

Anki 23.12では、すべてのプリセットを最適化するオプションが追加されました。プリセットが多い場合に便利です。設定を変更した後は「保存」をクリックするのを忘れないでください。そうしないと、変更が保存されません。また、サブデッキに適用されるプリセットの設定は、親デッキに適用されるプリセットの設定よりも優先されることを覚えておいてください。

パラメータをデフォルト値にリセットしたい場合は、パラメータフィールドの右下にある反時計回りの開いた円矢印をクリックしてください。

パラメータのリセット

ステップ4: (オプション) パラメータを評価する

「FSRSパラメータの最適化」セクションの「評価」ボタンを使用して、「FSRSパラメータ」フィールドのパラメータがレビュー履歴にどれだけ適合しているかを示すメトリクスを確認できます。数値が小さいほど、レビュー履歴に対する適合度が高いことを示します。

ログ損失には直感的な解釈はありません。RMSE（ビン）は、カードを想起する確率（R）の予測値と測定値（レビュー履歴から得られた確率）の平均差として解釈できます。例えば、RMSE=0.05は、平均してFSRSの予測がRに対して5%ずれていることを意味します。

ログ損失とRMSE（ビン）は完全には相関していないことに注意してください。そのため、2つのデッキが似たようなRMSE値を持っていても、ログ損失値が大きく異なる場合やその逆もあります。

ステップ5: (オプション) 最小推奨保持率を計算する

これは、学習に費やす時間と取得する知識の総量の比率を最小化する望ましい保持率の値を計算しようとする実験的なツールです。簡単に言うと、最も効率的な学習プランを提供する望ましい保持率の値を見つけようとします。これは、カードに費やす時間やHard/Good/Easyを押す習慣を分析し、シミュレーションを作成することで行います。

「シミュレーションする日数」を調整して、ニーズに合わせることができます。例えば、12ヶ月後に試験を控えている場合は、「シミュレーションする日数」を365日に設定します。言語学習者であれば、5年（1825日）が妥当な期間です。

推奨値は、望ましい保持率が何であるか分からない場合の参考として役立ちます。しかし、このツールは実験的なものであるため、望ましい保持率を選択する際には自分の直感も使用するべきです。

Anki 24.04では、この機能が再設計されました。「デッキサイズ」や「1日あたりの学習時間」を入力する必要はなく、「シミュレーションする日数」だけを入力します。結果は最大間隔設定にも依存します。以前は、与えられた時間制約内でできるだけ多くのことを覚えるための望ましい保持率の値を見つけることが目標でした。現在の目標は、作業量/取得知識比を最小化する望ましい保持率の値を見つけることです。詳細については、こちらをお読みください: 最適な保持率。より多くのことを覚えるためにより多くの作業（1日あたりの学習時間）を行いたい場合は、推奨値よりも高い望ましい保持率を設定することができますが、推奨値よりも低い望ましい保持率を設定するべきではありません。なぜなら、より少ないことを覚えるためにより多くの作業を行う必要があるからです。

Anki 24.04.1では、この機能が「最小推奨保持率を計算する」に改名され、ユーザーが推奨値以下の望ましい保持率を設定しないようにすることが明確になりました。

ステップ6: (オプション) カスタムスケジューリング

「カスタムスケジューリング」を使用すると、FSRSの上に新しいスケジューリングルールを導入できます。この機能は上級ユーザーや開発者向けです。

FAQ

Q1: v2、v3、FSRS v4などについて混乱しています。違いを説明してもらえますか？

A1: v2スケジューラ（アルゴリズム: SM-2）：これは古いAnkiスケジューラで、Anki 23.10以降ではサポートされていません。

v3スケジューラ（アルゴリズム: SM-2またはFSRS）：これはAnkiの新しいスケジューラです。カードの順序、タイムゾーン、およびいくつかのデッキオプションを異なる方法で処理します。間隔の長さを計算するために使用される数式は変更されません。

SM-2：Piotr Wozniak（SuperMemoの創設者）によって開発された30年前のシンプルなアルゴリズムです。そのシンプルさゆえに非常に人気があり、現在でもフラッシュカードアプリで使用されています。これはAnkiのデフォルトアルゴリズムです。

FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler）：機械学習技術と普遍的な記憶数式を組み合わせたオープンソースのアルゴリズムです。最近、SM-2の代替としてAnkiに統合されました。FSRSを使用するには、v3スケジューラを有効にする必要があります。FSRSにはFSRS v4とFSRS-4.5の2つのバージョンがあります。これらは同じ数のパラメータを持っていますが、忘却曲線の形状が変更されています。すべての最新バージョンのAnkiはFSRS-4.5を使用していますが、Anki 23.10などの古いバージョンではFSRS v4を使用しています。

Q2: どのプラットフォームがFSRSをサポートしていますか？

A2: 2024年2月現在、FSRSはすべてのプラットフォームでサポートされています：デスクトップ版Anki（Windows、Mac、Linux）、AnkiWeb（ブラウザ）、AnkiMobile（iOS）、AnkiDroid（Android）。最新バージョンのAnkiDroidは年.月.パッチの命名規則を使用していないことに注意してくださいが、AnkiとAnkiMobileは使用しています。

AnkiDroid 2.17に更新したばかりで、他のデバイスでFSRSを有効にしていた場合、AnkiDroidでFSRSが正しく動作するようにするために、AnkiWebからフル同期を強制する必要があるかもしれません。

Q3: FSRSはカードのイーズ（容易さ）の変化方法を変更しますか？

A3: FSRSが有効になると、Ankiの内蔵イーズファクターは何も影響しません。このため、FSRSが有効になると、Starting Easeなどの多くの設定が非表示になります。

Q4: 既存のデッキでFSRSを使用し始めた後、同じデッキでAnkiの内蔵アルゴリズムに戻すことは可能ですか？

A4: はい、FSRSをオフにするだけです。ただし、FSRSをオフにした後も間隔は変わりません。

Q5: 私は1000回以上のレビュー（Anki 24.04では400回以上）を行っているはずですが、プリセットのパラメータを最適化しようとすると、レビューが足りないというエラーが表示されます。これはバグですか？

A5: FSRSは1日に1回のレビューしか考慮しません。1日に複数回カードをレビューした場合、オプティマイザーは時間的に最初のレビューのみを使用します。また、デッキにサブデッキがある場合、プリセットが親デッキだけでなくサブデッキにも適用されていることを確認してください。Anki 24.06以降では、「最適化」を使用するためのレビューの最小数はありません。

Q6: 最初の間隔が長すぎます！これは正常ですか？

A6: 簡単に言うと、長い最初の間隔を与えることはFSRSの強みの一つです。「良い」の最初の間隔が1週間近く、「簡単」の最初の間隔が数週間になることに驚かないでください。詳しい説明は以下をお読みください：

多くのユーザーにとって、デフォルトのアルゴリズム（SM-2）は新しいカードを不必要に短い間隔で表示する傾向があります。そのため、ユーザーがFSRSに切り替えると、新しいカードに与えられる間隔が大きすぎると感じることがあります。しかし、これらの大きな間隔は望ましい保持率により適しています。これらの大きな間隔を使用することで、FSRSはSM-2を使用した場合に発生する多くの不必要なレビューを防ぐことができます。したがって、これらの大きな最初の間隔を数日間試してみることをお勧めします。成熟したカードに関しては、逆にFSRSはSM-2よりも保守的です。

それでも間隔を短くしたい場合は、望ましい保持率を上げることができます。ただし、これにより最初の間隔だけでなく、すべての間隔が短くなることに注意してください。

Q7: 親デッキに独自のプリセットがあり、各サブデッキに異なるプリセットがあるとします。サブデッキから来たカードをレビューするために親デッキをクリックした場合、そのカードには親デッキのプリセットのパラメータが適用されるのでしょうか、それともそのカードが元々属していたサブデッキのプリセットのパラメータが適用されるのでしょうか？

A7: 後者です。簡単に言うと、ParentDeck::SubDeckのような構造があり、カードがサブデッキから来た場合、そのカードにはサブデッキに対応するプリセットのパラメータが適用されます。

Q8: 「もう一度」と「良い」だけを使用していますが、FSRSは正常に動作しますか？

A8: はい。私たちの研究によると、FSRSは主に「もう一度」と「良い」を使用する人々に対して、4つのボタンすべてを多用する人々よりも少し正確です。しかし、この結論は今後の調査によって変わる可能性があります。

また、SM-2とは異なり、FSRSは「イーズヘル」の問題に悩まされることはありません。この問題は難易度の平均回帰によって解決されます。もし「良い」を連続して押すと、難易度は$D_0(3)$に収束します。詳細については、アルゴリズムをお読みください。

ただし、評価の習慣を変えるべきではないことに注意してください。これは、FSRSが過去の評価履歴を使用して、将来のレビューの最適な間隔を決定するためです。

Q9: FSRSをより効果的にするためにカードをどのように評価すればよいですか？

A9: 評価は、カードに答えるのがどれだけ簡単だったかに基づいて選択するべきであり、次にそのカードを見るまでの期間の長さに基づいて選択するべきではありません。例えば、長い間隔が表示されるために「簡単」ボタンを避ける習慣がある場合、負のサイクルに陥る可能性があります。「簡単」な状況をますます稀にし、「簡単」な間隔がますます長くなります。これは、答えのボタンの上に表示される間隔を無視し、情報をどれだけよく思い出せたかに集中するべきであることを意味します。

また、カードを忘れたときに「難しい」を押さないことも非常に重要です。忘れた場合は「もう一度」を押し、たくさんのためらいの後に思い出した場合にのみ「難しい」を押してください。

それでもデッキを早く見たい場合、例えば試験が近づいているために、HelperアドオンのAdvance機能を使用できます。Advanceはカードの評価履歴を歪めないため、好ましい方法です。

Q10: FSRSが動作していることを確認するにはどうすればよいですか？

A10: 新しいカードをレビューし、答えのボタンの上に表示される間隔を覚えておいてください。レビューを元に戻します。次に、望ましい保持率を0.99（最大）または0.7（最小）に設定し、再度カードをレビューします。異なる間隔が表示されるはずです。あるいは、Helperアドオンをダウンロードし、「答えの後に記憶状態を表示」を有効にします。間隔が変わらない場合は、プリセットが正しいデッキに適用されていることを確認してください。サブデッキに適用されるプリセットの設定が親デッキに適用されるプリセットの設定よりも優先されることを忘れないでください。

Q11: すべてのカードに同じパラメータを使用するのと、異なるパラメータを持つ異なるプリセットを使用するのとではどちらが良いですか？

A11: この質問の答えは、あなたの教材がどれだけ似ているかに完全に依存します。例えば、日本語と地理を学んでいる場合、異なるパラメータを持つ2つの異なるプリセットを使用することをお勧めします。日本語の語彙を含む2つのデッキがある場合、両方に同じプリセットを使用するべきです。一般的に言えば、異なるプリセットを持つ方が良いことが多いです。

Q12: パラメータを再最適化する頻度はどれくらいですか？

A12: 月に一度で十分です。より洗練されたルールとしては、2^n回のレビューごとに最適化することです：512回後、次に1024回後、次に2048回後、など。しかし、「1ヶ月に1回」というルールの方が簡単です。

Q13: FSRSがサポートされていない（または無効にされている）デバイスでカードをレビューし、その後FSRSが有効になっている別のデバイスでレビューした場合、どうなりますか？

A13: 間隔が不正確になりますが、カードが破損して使えなくなることはありません。ただし、FSRSが本来の目的である保持率を指定されたレベルで維持することが難しくなります。

Q14: FSRSは遅延を考慮しますか？

A14: はい、考慮します。FSRSでは、レビューの遅延（すなわち、期限切れのレビュー）は次の間隔に以下のように影響します：

遅延が増加すると、想起率（R）は低下します。レビューが成功した場合、次の安定性（S）は高くなります。しかし、SM-2/Ankiアルゴリズムのように遅延とともに線形に増加するのではなく、次の安定性はFSRSパラメータに依存する上限に収束します。詳細については、アルゴリズムを参照してください。

Q15: FSRSはカードをレビューするのに費やした時間を考慮しますか？

A15: いいえ、FSRSは間隔の長さと評価のみを必要とします。ただし、レビューに費やした時間は、「最小推奨保持率を計算する（実験的）」機能を使用して最適な保持率を計算する際に使用されます。

Q16: ログ損失とRMSEが非常に高いのですが、どうすれば修正できますか？

A16: 修正する方法はありません。唯一できることは、レビューを続けることです。FSRSはデータが多い人に対してより正確です。

Q17: 若いカードの保持率が成熟したカードの保持率よりも著しく低いのはなぜですか？

A17: カードの安定性が非常に低い場合、最適な間隔は1日より短くなるべきです。しかし、Ankiでは「レビュー」フェーズにあるカードが1日より短い間隔を持つことは許可されていません。「学習」または「再学習」フェーズにあるカードのみがそのような短い間隔を持つことができます。その結果、FSRSは最適でない長すぎる間隔を与えることになります。

詳細については、この投稿をお読みください: https://www.reddit.com/r/Anki/comments/193x8kn/a_specific_case_where_fsrs_couldnt_ensure_the/

Q18: デフォルトのパラメータでは保持率が低く、最初の間隔が私には明らかに長すぎます。どうすれば解決できますか？

A18: デフォルトのパラメータは20,000のコレクションから生成されています。これらは20,000セットのパラメータの中央値です。そのため、必然的に新しいユーザーの半数は望ましい保持率よりも低い保持率を見つけ、他の半数は望ましい保持率を超えることになります。

実際の保持率が望ましい保持率よりも著しく低い場合は、望ましい保持率を上げて補正してみてください。FSRS4Anki Helperアドオンを使用して実際の保持率を確認できます。Shift + 左クリックで統計を表示します。もちろん、多くのレビューがある場合は、デフォルトのパラメータよりも最適化されたパラメータを使用することをお勧めします。

Q19: FSRSに切り替えた後、作業量が大幅に増減するのはなぜですか？

A19: 作業量はあなたの保持率に依存します：

FSRSに切り替える前の実際の保持率が現在の望ましい保持率よりも著しく低かった場合、FSRSは以前よりも頻繁にレビューを行うようにします。
以前の実際の保持率が現在の望ましい保持率よりも著しく高かった場合、FSRSは以前よりも少ない頻度でレビューを行うようにします。

質問の答えが見つかりませんでしたか？他のユーザーが尋ねた質問をいくつか参照できます: https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki/issues?q=is%3Aissue+label%3Aquestion+

問題がまだ解決しない場合は、新しい問題を開いて詳細を提供してください: https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki/issues/new/choose

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