Ankiより効率よく語学を学べる？復習対象を1文にまとめる

先に結論

はい、できます。Ankiはカードの出題タイミングを決めるのが非常に上手です。ただし語学学習のために作られたわけではないので、典型的なデッキでは1枚につき1語しか復習しません。語学に特化したときの最大の利点は、復習期限が来た複数語を1つの文にまとめることです。5枚のカードの代わりに、練習は1回で済みます。そのうえで単語ごとに採点し、復習のたびに新しい文を使うことで、出題そのものを暗記しないようにします。こうすると、Ankiの復習枚数を増やすより、1分あたりで使える語彙が多く身につきます。¹

Ankiが本来向いていること

Ankiは汎用の間隔反復アプリです。作ったカードを何でもスケジュールしてくれます。事実や用語の暗記にはとても向いています。語学学習のために設計されたわけではないので、言語特有の最適化は取り込めません。

復習期限の単語を1文にまとめる

たとえば quiero、café、con の復習期限が来ているとします。Ankiならカードは3枚です。語学向けに最適化した復習なら、文は1つです。「ミルク入りのコーヒーがほしい。」3語を一度に産出します。復習リストは同じでも、練習回数は減ります。

効いているのは、このまとめ方です。1語だけを復習するために全文を書くなら、Ankiのカードより遅くなります。復習期限の複数語を一度に盛り込んだ文を書くなら、カードを連続で解くより速く、しかも孤立した暗記ではなく文脈の中で練習できます。² 文は自然なままにして、収まる範囲だけまとめます。詳しくは複数概念の文レビューをご覧ください。

文全体ではなく、単語ごとに採点する

まとめが効くのは、単語ごとに独自のスケジュールがある場合だけです。1文を1枚のカードにすると、1か所のミスで復習全体が不正解になり、正しく使えた4語まで罰せられます。逆に一発で通すと全部正解になり、弱い語の間隔が伸びすぎます。単語と文法項目は、それぞれ別々に採点します。文は練習の入れ物にすぎません。スケジューラが管理するのは個々の項目であり、文全体ではありません。詳しくは単語ごとの採点をご覧ください。

復習のたびに新しい文を使う

同じまとめ文を毎回復習していると、覚え始めるのは単語ではなく、その文です。語がその一文に縛られます。別の文で使おうとすると、出てこないことがよくあります。復習期限の語は残し、毎回新しい文に入れます。そうすると練習しているのは語そのものであり、すでに暗記した1例ではありません。³ 詳しくは例文暗記が伸びない理由をご覧ください。

クローズカードにも、似た弱点があります。文はすでに組んであるので、空欄を埋めるだけです。速い一方で、文全体を産出する訓練にはなりません。詳しくはクローズカードの欠点をご覧ください。

補助になる2つの改善

タイミングの改善: FSRS

FSRSは古いSM-2系の経験則より忘却を正確に予測するので、すでに知っている項目への無駄な復習が減ります。⁴⁵ AnkiはアドオンでFSRSを動かせます。語学優先のアプリなら、すべての単語と文法概念に最初からFSRSを適用できます。詳しくはFSRSとSM-2をご覧ください。

新語への短い導入段階

まったく新しい語をまとめ文に入れると、スケジュールの失敗ではなく過負荷で失敗することが多いです。⁶ 文脈の中で数回認識してから、まとめ文に進むとやり直しが減ります。Ankiでは、その設計は自分次第です。詳しくは語学学習におけるラダリングをご覧ください。

Ankiと、語学向けに最適化したSRSループ

観点	典型的なAnki語学デッキ	語学向けに最適化したループ
1回の練習で扱う復習項目	通常は1つ	自然に収まる範囲で複数
採点	カード全体の合否	単語ごとに個別にスケジュール
出題	同じカードが繰り返される	毎回新しい文
準備	デッキの作成と管理は自分	教材と採点が組み込み済み

それでもAnkiが強いところ

Ankiは、一般的な暗記や、デッキ作りそのものを楽しみたい場合には、いまも有力な選択です。ただし、より短い復習時間で使える語彙を増やしたいなら、復習期限の単語を毎回新しい文にまとめるほうが、カード枚数を増やすより効きます。

語学向けに最適化したループを試す

こうした最適化を自分で組み立てずに試したい場合は、LinGoat をどうぞ。LinGoat の仕組みをご覧いただくか、app.lingoat.app で無料で始めることができます。

参考文献

1. Nielsen, E., et al. (2024). Sentence-based spaced repetition for vocabulary learning. Proceedings of the 19th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA). https://aclanthology.org/2024.bea-1.29/
2. Nation, I. S. P. (2001). Learning Vocabulary in Another Language. https://doi.org/10.1017/CBO9781139524759
3. Tulving, E., & Thomson, D. M. (1973). Encoding specificity and retrieval processes in episodic memory. Psychological Review. https://doi.org/10.1037/h0020071
4. Ye, J., Su, J., & Cao, Y. (2022). A stochastic shortest path algorithm for optimizing spaced repetition scheduling. https://doi.org/10.1145/3534678.3539081
5. Expertium. (2025). Benchmark of spaced repetition algorithms. https://expertium.github.io/Benchmark.html
6. Sweller, J. (2010). Element interactivity and cognitive load. Educational Psychology Review. https://doi.org/10.1007/s10648-010-9128-5