間隔反復はなぜ効くのか（そしてほとんどのアプリが何を間違えているか）

最終更新：2026年3月

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TL;DR

• 忘却曲線は本物——24時間以内に新しい語彙の約3分の2を失う、正確に正しいタイミングで復習しない限り。
• 間隔反復による語彙システムは、忘れる直前にレビューをスケジュールすることで機能する——スプリントをマラソンに変える。多くのアプリはこれをシミュレートするが、実際にはやっていない。
• 良い SRS アルゴリズムと悪いものの差は、学んだものの90%を保持するか30%を保持するかの差です。

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あなたは昨日の語彙の70%を忘れた。理由はこれです。

平均的な学習者は、初回暴露から24時間以内に新しい語彙の約70%を忘れます。怠惰だからではない。単語が難しすぎたからでもない。人間の脳が、設計上、保持するシグナルを受けていない情報を捨てるからです。

これは個人の失敗ではありません。仕様です。脳は推定100兆のシナプス接続を維持し、剪定メカニズムなしでは自重で崩壊する。使われない、または弱く強化された接続は、シナプス剪定と呼ばれるプロセスを通じて体系的に弱められ、除去されます。言語学習者にとっての問題は、「保持するシグナル」がまさに、ほとんどの学習方法が送り損ねるものだということ。

App Store には約150の語彙学習アプリがある。ほぼすべてがこの問題を表面レベルで理解している。Duolingo にはストリークがある。Quizlet にはフラッシュカードスタックがある。Anki には学術研究ソフトウェアに匹敵するアルゴリズムがある。それでも、多くの学習者はいまだに頭打ちになり、忘れ、諦める。

この記事は、間隔反復による語彙 学習の実際の科学を説明します——19世紀のドイツの心理学者が、記憶そのものを理解するまで意味のない音節を暗記したところから始まり、それを使って語彙を永続的に保持する方法を正確に示します。

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セクション1：忘却曲線——Ebbinghaus が1885年に発見したもの

1885年、Hermann Ebbinghaus は認知心理学で最も引用される作品のひとつ Über das Gedächtnis（記憶について）を出版しました。彼の実験はシンプルでわずかに執拗——意味のない音節のリスト（"WID"、"ZOF"、"BAK" のような）を暗記し、様々な時間を待ってから、再学習にどれだけの労力が「節約された」かをテストする。

彼が見つけたものは 忘却曲線 として知られるようになりました。

データは厳しい——

• 20分後、新しい材料の約42%が忘れられた。
• 1時間後、56%が消えた。
• 1日後、約67%が消失した。
• 6日後、75%が失われた。
• 31日後、保持率は約21%で頭打ちになった。

（これらの数字は、時間とともにどれだけの再学習労力が保存されたかを測る Ebbinghaus の「節約スコア」を表す。）

曲線は直線ではない。最初の数時間で急激に落ちて、徐々に平坦化する。これが重要——最初の復習ウィンドウが最も重要です。新しい語彙を24時間後にレビューする学習者はすでに上り坂と戦っている；20分後にレビューする者は、最も急な降下で曲線を捕まえている。

言語学習者にとって、課題は Ebbinghaus の意味のない音節より2つの点で悪い。第1に量——週に50語を学ぶ TOEFL 受験者は、Ebbinghaus が決してテストしなかった想起負荷に直面します。第2に干渉——実際の語彙項目が互いに競合し（"affect" vs "effect"、"comprise" vs "compose"）、忘却を加速する順向・逆向抑制を生みます。

記憶の固定化と睡眠

Ebbinghaus は、神経科学が忘却がなぜこの曲線に従うのかを説明するツールを持つ前に働いていました。今では分かっています——新しく学んだ情報はまず ワーキングメモリ に存在し、記憶の固定化と呼ばれるプロセスを通じて 長期記憶 に転送されなければならない。固定化はエネルギー集約的で、主に睡眠中——特に徐波睡眠と REM サイクル——に起きます。

これは直接的な実用的含意を持つ——夕方、寝る前に語彙を復習することは迷信ではない。生理学です。寝る前に復習された語は、固定化ウィンドウに最も活発な点で入る。陳述記憶（語彙に使うタイプ）の研究は一貫して、睡眠隣接の復習が翌日の想起を20〜40%改善することを示しています。

忘却曲線は、言い換えれば、自然なエクスプロイトを持つ——降下を傍受するように復習をタイミングし、睡眠で増幅する。間隔反復は、両方をやるシステムです。

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セクション2：間隔反復とは実際何か

間隔反復はどう機能するか？

間隔反復は、個別項目のレビューを 増加する間隔——各項目の記憶が薄れると予測される直前に到達するように校正された—— でスケジュールする学習テクニックです。

毎日50語すべてをレビュー（集中練習、または「詰め込み」）するのではなく、間隔反復システムは各語を個別に追跡し、こう問う——この特定の学習者は、この特定の語をいつ忘れる可能性が高いか？　次のレビューをその閾値でスケジュールする——前ではなく（まだ新鮮な記憶に時間を無駄にする）、後ではなく（忘却に勝たせる）。

詰め込みのアナロジーはスプリント——激しく、速く、持続不可能。間隔反復はマラソン——着実、複利的、永続。詰め込みは翌朝のテストで90%スコアを生み、1週間後の同じテストで20%スコアを生むことができる。間隔反復は翌朝70%スコアを生み、1か月後70%スコアを生み、ギャップは時間とともに間隔反復に有利に閉じ続ける。

SM-2 アルゴリズム

最も広く実装されている間隔反復アルゴリズムは SM-2——1987年に Piotr Wozniak が SuperMemo ソフトウェア用に開発しました。SM-2 はこう動きます——

1. カードをレビューするとき、想起を難易度スケールで評価する。
2. 評価に基づいて、アルゴリズムは 間隔（次のレビューまでの日数）と イーズファクター（簡単に思い出し続ければ伸び、苦労すれば縮む乗数）を計算する。
3. 新しいカードでの自信ある想起は、次のレビューを4日後にスケジュールするかもしれない。完全な失敗はカードを1日にリセットする。
4. 各成功レビュー後、間隔がイーズファクターで掛け合わされる。5回正しく思い出したカードは30日の間隔を持つかもしれない。失敗し続けるカードは無期限に1〜2日のままです。

結果——簡単な語彙（B1 学習者にとっての "table" や "city" のような語）はすぐに月次以下にスケジュールされ、ほとんど日常的な注意を要求しない。難しい語彙（"sycophant"、"ameliorate"、"perfidious"）は固まるまで重いローテーションに留まります。

FSRS——2022年のアップグレード

SM-2 は1987年には優れていた。2022年、Jarrett Ye という研究者が FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler）——何百万もの実際の Anki レビューログで訓練された機械学習ベースのアルゴリズム——を発表しました。FSRS は SM-2 に対して3つの主要な改善をします——

1. 記憶を 2次元状態 としてモデル化する——安定性（忘却までの時間）と検索可能性（正しい想起の現在確率）。SM-2 は間隔だけを追跡しました。
2. カード単位ではなく、個人単位で予測を再校正する。あなたの個人的な忘却率が考慮されます。
3. 失敗（忘れたカードの再学習）をより正確に処理し、繰り返し失敗したカードが押しつぶす日次負荷を蓄積する SM-2 の「ease hell」問題を防ぎます。

FSRS は Anki バージョン 23.10（2023年11月）以降利用可能で、2026年現在、公開されている SRS アルゴリズムで最良と広く考えられています。ユーザーは手動で有効化する必要がありますが、採用は急速に増えています。

可視化——グラフ上の2本の線を想像してください。詰め込み線は試験前に急激に上がり、崩壊する。SRS 線はよりゆっくり登るが、決して70%を下回らず、セッションごとに永続保持に近いものに複利化していく。

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セクション3：なぜ機能するかの背後の科学

検索練習——テストは再読を上回る

2006年、認知心理学者 Henry Roediger III と Jeffrey Karpicke は、学習条件——研究のみ（再読）vs 反復テスト——を比較する画期的な研究を発表しました。1週間後の最終テストで、繰り返しテストされた学生は、材料を再読しただけの学生よりも有意に高い保持を示しました。研究のみグループは元々学んだものの半分以上を忘れ、繰り返しテストされたグループははるかに少なく忘れました。

メカニズム——検索練習、情報を入れるだけでなく記憶から引き出す行為が、受動的な復習よりも強く耐久性のある記憶痕跡を作る。フラッシュカードに答えるたびに、語を知っているかをチェックしているだけではない。それを検索する神経経路を強化しているのです。

だからアクティブリコール語彙練習は、ハイライト、再読、メモ取りを体系的に上回ります。検索時の労力が記憶を構築するもの。

Desirable Difficulties（望ましい難しさ）

UCLA の Robert Bjork は desirable difficulties という概念を導入しました——わずかに難しい学習条件のほうが長期保持を生み、その瞬間には生産的でなく感じても、という発見。

間隔反復による語彙にとって、これは語を忘れる ほぼ直前 にレビューすることを意味する——まだ新鮮で簡単なときではなく。"perfidious" を忘れる前の最後の日にかろうじて思い出す難しさが、まさに検索イベントを強力にするものです。攻めすぎる間隔スケジューリング（頻繁すぎるレビュー）はこの効果を殺す。緩すぎる間隔スケジューリングはより多くの忘却イベントを生み、それぞれにコストがあります。

スイートスポットは SRS 間隔。心地よくない。ちょうど十分難しいように精密に校正されている。

Interleaving（インターリービング）

ブロック学習は「交通語彙」をすべてまとめてレビューし、それから「アカデミック動詞」をすべてレビューすること。インターリーブ学習はそれらをランダムに混ぜる。インターリービングは一貫して短期では悪いパフォーマンス、長期では良いパフォーマンスを生む——もうひとつの desirable difficulty。

実装の良い間隔反復による語彙システムは、自然にインターリービングを生む——各語が独自の間隔を持つので、日次レビューキューが何十もの意味カテゴリーと暴露年齢の語を混ぜる。これは偶然ではない——項目をトピックでグループ化するどの学習方法に対しても、構造的なアドバンテージです。

睡眠——固定化のウィンドウ

神経科学は、Ebbinghaus が推測しかできなかったことを確認しました——新しい記憶に固定化のタグをつける海馬は、徐波睡眠中に記憶痕跡を再生・強化する。睡眠の数時間以内に学んだ語は、より長い海馬の再生から恩恵を受ける。寝る前の15分の語彙レビューセッションは、他がすべて等しければ、正午の30分セッションより価値がある。

Rhythm Word のオフライン対応は、まさにここで重要——寝る前のレビューセッションは Wi-Fi が切れていることが最も多く、デバイスがおやすみモードで、最適な固定化ウィンドウが開いている時間です。

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セクション4：なぜほとんどのアプリが間違えるか

間隔反復を使うと主張するすべてのアプリが実際にやっているわけではなく、その違いは長期保持に大きく重要です。主要プレイヤーの正直な内訳——

Duolingo

Duolingo は大きく十分に資金提供された研究チームを持つ。自身の効果性についての研究を発表しています。けれどコア製品は、語彙保持に特化するのではなく、エンゲージメント指標（日次アクティブユーザー、ストリークカウント、通知開封率）に最適化されています。

Duolingo の間隔反復コンポーネントは、レッスン構造に従属しています。語彙はレッスンの進行に基づいて再登場し、項目ごとの忘却曲線ではない。難易度評価がない。語レベルでの適応スケジューリングがない。ゲーミフィケーションレイヤー（ハート、ストリーク、リーダーボード）が行動を駆動する主要メカニズムで、最適なレビュータイミングではなく、日次オープンを最大化するように設計されています。

これは一般的な言語暴露としての Duolingo への批判ではない。間隔反復による語彙に特化するなら、その実装は軽量です。

Quizlet

Quizlet の "Learn" モードは、見落とした項目をより頻繁に提示することで間隔反復をシミュレートする。これは方向的に正しいが構造的に限定的——間隔は固定で、セッション内の振る舞いに基づき、複数日のスケジューリングではない。クロスセッションの記憶モデルがない。火曜日に「学んだ」語は木曜日に特別なステータスを持ちません。

Quizlet のアドバンテージはコンテンツ作成——想像できるあらゆる主題に何百万ものユーザー作成セット。SRS 実装は基礎科学に合っていません。

Anki

Anki は SRS アルゴリズム品質のゴールドスタンダード。FSRS 実装は、上で述べたように、公開されている最も洗練されたスケジューリングアルゴリズム。コミットする語彙学習者にとって、Anki は例外的な長期保持を生む。

広く報告される摩擦点——Reddit、言語学習フォーラム、生産性コミュニティを横断して頻繁に最初の月以内の高い放棄率として引用される——はアルゴリズムではない。セットアップ体験です。ユーザーは独自のデッキを調達・作成し、インターフェイスを設定し、アルゴリズム設定を理解し、2000年代半ばから最小限の UX 投資しか見ていないツールの周りに日次習慣を構築しなければならない。Anki の学習曲線は意味のある障壁——特にすでに技術志向でない学習者にとって。

Anki は完全にオフラインでもあり、そこで優れています。けれど、設定する研究ツールではなく、すぐ使えるシステムを求める学習者にとって、障壁は本物です。

比較

特徴	Duolingo	Quizlet	Anki	Rhythm Word
真の適応 SRS	部分的	部分的	あり（FSRS）	あり
語ごとのスケジューリング	なし	なし	あり	あり
難易度の自己評価	なし	部分的	あり	あり
リアルタイム文生成	なし	なし	なし	あり
オフライン対応	限定	なし	あり	あり
必要なセットアップ	なし	低	高	なし
現代スラング／現行語彙	なし	ユーザー依存	ユーザー依存	あり
無料で試せる	フリーミアム	フリーミアム	無料	あり

Rhythm Word の6つのエンジンが何を扱うか

Rhythm Word の「6つの学習エンジン」はマーケティング言語ではない。多くの語彙アプリが記憶経路をどう扱うかにある本物のギャップを反映しています。

人間の語彙獲得は複数の認知ルートを使う——語を見たときに認識することは、書くときに思い出すこととは違い、文脈で自然に使うこととは違う。認識（多肢選択識別）だけをドリルするシステムは、リーディング理解テストを通せるが、語をプロンプトなしで産出できない学習者を生む。

Rhythm Word の6つのエンジンはこれをカバー——

1. 認識 ——語を見て、意味を識別（受動的想起）
2. 産出 ——定義を見て、語を産出（能動的想起）
3. 文脈での想起 ——語がパーソナライズ文の中に登場、学習者が理解を確認
4. 文脈的判断 ——この文は語を正しく使っているか？　意味的精度を強制
5. 間隔検索 ——コア SRS スケジューリングレイヤー、FSRS と論理的に同じ
6. インターリーブレビュー ——ブロック学習の停滞を防ぐ、混合トピックの日次キュー

これら6つのルートが一緒に、認知科学が負荷を担うと特定したあらゆる角度から語彙を攻撃します。単一のエンジン単独では十分ではありません。

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セクション5：良い間隔反復はどう見えるか

どの間隔反復による語彙システム（Rhythm Word を含む）を評価するときも、これらが本物の実装と表面レベルのシミュレーションを分ける基準です。

必須

適応スケジューリング。 レビュー間の間隔が、固定スケジュールではなく、実際の想起パフォーマンスに基づいて変わらなければならない。語に一貫して苦労するなら、システムはレビュー頻度を上げなければならない。語をマスターしたら、より遠くのレビューをスケジュールしなければならない。これが SRS のコアです。

難易度の自己評価。 想起がどれだけ難しかったかをシステムに伝えられなければならない。これは正直さの演劇ではない。アルゴリズムが将来の間隔を校正するのに使うシグナル。このステップを取り除く（正答性のみを自動検出する）アプリは、結果だけでなく想起の 質 についての重要な情報を失います。

文脈豊富なコンテンツ。 語彙は語と定義のペアのリストではない。語にはコロケーション、レジスター（フォーマル vs インフォーマル）、よくあるエラー、意味的ニュアンスがある。"perfidious = treacherous" だけを示すシステムは全体像を逃す。文——特に学習者の現在のレベルに合わせた文——は、実際にどう使われるかに最も近い神経文脈で語彙をエンコードします。

あれば嬉しい

パーソナライズされた、レベル適応の文。 辞書からの静的例文は何もないよりまし。学習者の現在の語彙レベルと興味に合わせて生成された文は、有意に良い——理解可能で、記憶に残り、個人的に関連がある。Rhythm Word はこれらを動的に生成する——アカデミック語彙を学ぶ B2 学習者に示される "ephemeral" の文は、GRE 用に復習する C1 学習者に示されるものとは違います。

オフライン対応。 Wi-Fi の周りに構築された復習習慣は、単一の障害点を持つ習慣。通勤、旅行、寝る前のレビューセッションはすべて完全なオフライン機能から恩恵を受ける。同期は接続が戻ったときに起きればいい。

視覚的進捗フィードバック。 保持曲線、ストリークデータ、到来カード数は虚栄指標ではない。学習者が学習投資を校正するのを助けるフィードバックループ。語が8回レビューされて30日間隔を持っているのを見るのは、生のフラッシュカードスタックではないやり方でモチベーションになります。

Rhythm Word はこれにどうマップするか

Rhythm Word の適応スケジューラーは語ごとに動的に間隔を調整する。各レビューで、文の中のターゲット語は デフォルトで太字、覚えていることを示す。想起が自信なかったら、語をタップしてステータスを変更——オレンジは語が曖昧に感じた、赤は完全に忘れた。このシンプルなインタラクションが、読書フローを中断せず、アルゴリズムが必要とする精密な難易度シグナルを与えます。

例文はパーソナライズされてレベル適応——TOEFL 語彙を学ぶ初心者は、ターゲット語をアクセスしやすい文脈に持つよりシンプルな文を見、GRE 単語を学ぶ上級者は、より要求の高いレジスターで同じ語を見ます。

アプリのオフラインモードは、すべてのカードコンテンツとスケジューリングデータをローカルにダウンロードする。Wi-Fi なし = 中断なし。朝7時にパッチがかった接続性のソウルの地下鉄にいる学習者にとって、これは小さな機能ではない。維持された習慣と壊れた習慣の差です。

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セクション6：今日始める方法

研究は決着している。間隔反復による語彙は機能する。ギャップは常に実装——具体的には、2週間後に崩壊しない日次習慣を構築すること。

どの本気の SRS システムでも機能し、Rhythm Word の使い方の設計に直接マップする5ステッププロトコルを示します。

ステップ1：ゴールに合った1つの単語リストを選ぶ。 「すべての英語語彙」を勉強しないこと。1つのリストを選ぶ——TOEFL Academic Word List、GRE 高頻度語、IELTS Band 7 コロケーション、または Everyday Contemporary English。集中したインプットは、すべての段階で散漫なインプットを上回る。Rhythm Word はこれらすべてのカテゴリーの単語リストをプリロード。試験やゴールに合うものを選んでそこから始める。

ステップ2：1日の新規語を15〜20語に制限する。 これはモチベーションの問題ではない。キュー管理の問題です。今日50の新規語を追加すると、4日後に45分かかるレビュー負荷が生まれ、ほとんどの人がスキップする。30日にわたって複利化する1日15語の持続可能なペースは、日次20分以下に留まる管理可能なキューを作る。量より一貫性。

ステップ3：新規を追加する前に到来カードをすべてレビューする。 毎日、最初の行動は昨日のレビューキューをクリアすること。新規語を追加しながら到来レビューをスキップすることは、管理不能な負債を作る最速の方法。アルゴリズムはそれらのレビューを最適なウィンドウでスケジュールしている。そのウィンドウをバイパスすると、将来のレビュー負荷が増える、減るのではなく。日次量戦略の詳細は1日30語を学ぶ方法を参照。

ステップ4：難易度を正直に評価する。 ステータスを調整せずにすべてをタップして通すと速く感じるが、間隔インフレーションを生む——語が必要以上に遠くにスケジュールされ、忘れた語がリセット間隔の失敗カードとしてキューに再入する。想起が即座で楽だったときだけ語を太字のままにする。ためらったらタップしてオレンジにマーク。本当に思い出せなかったらタップして赤にマーク。アルゴリズムは正直なデータで最良に機能する。

ステップ5：週2回90分ではなく、毎日15分にコミットする。 spacing effect は集中セッションで破壊される。週2回の45分セッションは、週7回の15分セッションよりも有意に悪い保持を生む。日次の一貫性は規律ではない——記憶の固定化がどう機能するかについてです。短い日次セッションは生物学に合っている。GRE 対策をターゲットにする学習者には、Rhythm Word は構造化された学習プロトコルを内蔵した専用の GRE 単語リストを含みます。

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結論：科学は難しい部分ではない

間隔反復は140年間理解されてきた。それを実装するアルゴリズムは1987年から公開で利用可能で、2022年から機械学習で精緻化されてきた。検索練習、desirable difficulties、睡眠固定化についての研究は争われていない。

難しい部分は、知ることとやることのギャップを閉じること——そのギャップがアプリ設計が住む場所です。

Duolingo はストリークとゲーミフィケーションでそれを閉じる——SRS の忠実さの代償で。Anki はアルゴリズムの精度でそれを閉じる——アクセスしやすい日次習慣の代償で。他のほとんどのアプリは、どちらの面でも本気で試みていない。

Rhythm Word が解決するために構築された設計課題はまさにこれ——本物の SRS メカニクス、文脈豊富なパーソナライズ文、6つの認知学習経路、フルオフラインサポートを持つシステムを作り、ソーシャルメディアアプリのように手に取りやすくする。セットアップなし。設定なし。無料で試せて、6つの学習エンジンとワンタップで開始。

iOS で Rhythm Word を無料ダウンロード ——複雑なセットアップなし、ただ科学。

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よくある質問

Duolingo は間隔反復を使う？

Duolingo はレビューセッションに間隔反復の要素を組み込んでいますが、コア学習ループはレッスン完了とゲーミフィケーション（ストリーク、ハート、XP）の周りに構築されており、語ごとの適応スケジューリングではありません。語彙は個別の忘却曲線ではなく、レッスン構造に基づいて再登場する。語彙保持に特に集中する真の SRS システムとして、Duolingo の実装は Anki や Rhythm Word に比べて限定的です。

Anki は他の間隔反復アプリより優れている？

Anki の FSRS アルゴリズム（2023年11月のバージョン 23.10 以降利用可能）は、語彙のために公開されている最も洗練された SRS 実装。技術的に快適で、セットアップとデッキキュレーションに時間を投資する意志のある学習者には、Anki は優れた長期保持を提供する。けれど、インターフェイスは古く、セットアップ摩擦は高い——コミュニティの議論は急な早期放棄を繰り返しのパターンとして一貫して引用しています。設定オーバーヘッドなしで FSRS 品質のスケジューリングを求める学習者には、Rhythm Word が文生成を加えたすぐ使える代替を提供します。

間隔反復が機能するまでにどれくらいかかる？

最初の1週間以内に保持の改善に気づきます。複利効果——語がしっかりエンコードされたためレビューが頻繁でなくなる——は30〜45日あたりで見えるようになる。日次15分セッションを一貫して90日目までに、ほとんどの学習者は500〜800語の語彙を80%以上の保持率で持つ。間隔反復は一夜の結果を生まない——受動的方法が真似できない耐久性のある結果を生みます。

間隔反復で1日何語学べる？

15〜20の新規語が、本物の SRS システムを使うほとんどの学習者にとって、1日15分セッション予算を前提とした持続可能な上限。このペースで、レビューキューは管理可能なまま、保持は高いまま。1日50以上の新規語を押し込む学習者は、典型的にセッションが圧倒的になるくらい大きなレビューキューを作り、スキップした日と連鎖する遅延カードに繋がる。エンコーディングの質はインプットの量より重要です。

SM-2 アルゴリズムとは？

SM-2 は1987年に Piotr Wozniak が SuperMemo ソフトウェア用に開発した間隔反復スケジューリングアルゴリズム。2つの変数に基づいてレビュー間隔を計算する——間隔乗数（レビュー間の日数）とイーズファクター（想起の難易度に基づいて調整するカード単位の乗数）。正しい想起はイーズファクターを増やして次の間隔を延ばす；失敗した想起は間隔をリセットしてイーズを減らす。SM-2 は30年以上 SRS の標準アルゴリズムでした。安定性と検索可能性を別の記憶次元として加え、個別学習者ごとに再校正する FSRS（2022）に大きく取って代わられています。