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日数後の記憶保持率

1日あたり0.1の減衰率なら、完全に覚えた内容も7日後には約49.66%しか残りません。日数と減衰率を入れると、忘れた割合とその減衰率の半減期も分かります。ブラウザで無料で使えます。

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データは端末の外に出ません

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ご利用方法ウェブAPIメールTelegramアプリ近日

計算例

入力した場合

日数: 7
減衰率: 0.1

結果

初期の割合 (%): 100
保持率 (%): 49.6585303791
忘却した割合 (%): 50.3414696209
保持率: 0.4965853038

教員・チューター・学習アプリの設計者は、遅延のあと授業のどれだけがまだ想起できるかという正直な一つの数を求めることが多く、記憶理論の別の論考は求めていません。この日数後の記憶保持率計算機は、古典的な一次の指数的忘却モデルを適用します。残りの百分率は開始百分率に、減衰率かける日数を負にした e の累乗を掛けた値です。逆日の減衰率を選び、符号化からの経過日数を入れ、すでに忘却が進んでいる場合は任意で百未満の開始百分率から始められます。完全な符号化から減衰率 0.1/日で 7 日たつと、およそ 49.66 パーセントがまだ記憶され、補完の忘却百分率、無次元の減衰因子、同じ率から出る日単位の半減期も返ります。0 日の遅延は開始百分率を変えずに返します。

遅延後の指数的忘却が実際に計算するもの

一度の符号化セッションのあとの人間の想起は、線形の低下や突然の断崖ではなく、なめらかな指数的な減衰としてモデル化されることが多いです。ここで用いるモデルは、エビングハウス型の忘却曲線と、時間の関数としての記憶保持の入門的な扱いすべてに現れる同じ一次の法則です。保持百分率は初期百分率に、減衰率かける日数を負にした exp を掛けた値です。

減衰率 k は 1 日あたり 1 の単位を持つ正の定数です。k が大きいほど痕跡は速く薄れ、小さいほど材料は安定します。k に経過日数を掛けると指数に入る無次元積 kt が得られ、他方を固定したまま率または遅延を倍にすると指数は倍になり残りの因子は二乗されます。

補完の忘却百分率は開始百分率から残り百分率を引いただけで、第三の残りを捏造せず二つの取り分が開始に戻るようにします。半減期欄は ln(2) を k で割った値で、残り取り分が開始の半分になるまでの日数という関連する計画の問いに答えます。0 日の遅延は恒等の妥当な場合で、減衰因子は 1、残り百分率は開始に等しく、痕跡が薄れる時間が経過していないためです。

このモデルは間隔反復エンジン一式だと主張しません。復習を日程に入れず、成功した想起のあとに k を変えず、項目の難易度も混ぜません。選んだ減衰率のもと、述べた日数のあとに材料の何パーセントがまだ記憶されているか、という一つの検索意図に明確に答えます。

忘却の見積もりが役立つ場面

試験対策コーチやチューター向けプラットフォームは無料ブラウザ経路を埋め込み、復習なしで 2 週間待つと 2 日待つより講義の残りがはるかに少ない理由を、隠れた既定ではなく教室データからコーチが選んだ減衰率で学習者が見られるようにします。

カードと LMS のバックエンドは、各復習のあとに安定度を更新する重い間隔反復スケジューラへ投資する前に、残りの想起の透明な予告が必要なときに同じ純粋モジュールを呼び出します。教員は半減期の読み方を示せます。

ln(2)/k が 7 日になるように k を選び、1 週間後に残り取り分が開始の半分になることを見せれば、乱れた指数を手計算させるより教室の検算としてきれいです。失敗した検証は残高を消費しないため、開発者が意図的に負の遅延やゼロ率を送る探索スクリプトも安く保てます。

すでに減衰率があり遅延後の残り百分率だけが必要なときにこの能力を選び、復習日程・難易度・想起後の安定度更新があるなら、この純粋な指数評価の外側でその方針を重ねてください。

活用例

試験までの遅延の予告

コーチが較正した減衰率で、3・7・30 日後に講義のどれだけがまだ想起できるかを学習者に示します。

カードと LMS の計画

復習期限の前に残りの保持を予告し、選んだ百分率を下回る項目をダッシュボードが印付けできるようにします。

教室での忘却曲線の実演

教員が k と days をその場で変え、半減期の恒等式 ln(2)/k を残り百分率と手で照合できるようにします。

よくある質問

この忘却モデルで減衰率は何を意味しますか？

k が大きいほど速く薄れます。含意される半減期は ln(2)/k 日で、その日数のあと残り取り分は開始の半分です。

すでに 100 未満の百分率から始められますか？

次の区間はその開始に exp(−k × days) を掛けます。

このモデルでいう記憶の半減期とは何ですか？

覚えている割合が最初の半分に下がるまでの日数で、2の自然対数を減衰率で割って求めます。1日0.1なら7日より少し短くなります。

減衰率はどのくらいの値を使えばよいですか？

授業や単語カードでよく使われる目安は1日0.05から0.25です。値が大きいほど記憶は早く薄れ、小さいほど日がたっても安定して残ります。

復習の予定も立ててくれますか？

いいえ。決まった減衰率で一定の日数がたったあと、どれだけ残るかという1つの問いに答えるだけです。復習の予定を組んだり、学び直したあとに減衰率を変えたりはしません。

開発者向け — APIアクセス

このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。

エンドポイント

POSThttps://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after

Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。

お使いのスタックから呼び出す

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"days":7,"decay_rate":0.1}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "days": 7,
    "decay_rate": 0.1
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "days": 7,
    "decay_rate": 0.1
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"days":7,"decay_rate":0.1}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"days":7,"decay_rate":0.1}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/edu/memory-retention-after", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

リクエスト例

{
  "days": 7,
  "decay_rate": 0.1
}

レスポンス例

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "edu.memory_retention_after",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。

料金

1リクエストあたり$0.002

単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。

エラー

HTTP	コード	意味
`401`	`unauthorized`	APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。
`402`	`insufficient_balance`	残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。
`404`	`unknown_type`	指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。
`429`	`rate_limited`	リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。

技術的な注記

負の日数、欠落した減衰率、正でない率は成長曲線を捏造せず invalid_input で失敗します。

入力契約・応答形・エラーの扱い

教室やカードの典型的な較正は 1 日あたり 0.05 から 0.25 付近ですが、絶対限界内の正の有限値は受け付けます。絶対値は 1 兆以内に保ち、Worker とブラウザ上で積 kt と指数が有限のままになるようにします。百分率記号や単位接尾辞より素の数値を優先してください。数値文字列は厳密な有限数パターンに一致する場合のみ受け付けます。必須の有限数を 2 つと任意の開始百分率を 1 つ含む JSON 本体を送信してください。days（別名 elapsed_days, t, time_days, after_days）は符号化からの非負の経過遅延です。decay_rate（別名 k, lambda, rate, decay, forgetting_rate）は逆日の厳密に正の忘却定数です。initial_percent（別名 initial, r0, start_percent, initial_retention）は省略時 100 で、指定時は 0 より大きく高々 100 でなければならず、二回目の呼び出しは符号化をリセットせず昨日の残り百分率から始められます。成功時、応答は丸めた days・decay_rate・initial_percent を返し、retention_percent に残り取り分、forgotten_percent に開始からの補完の低下、retention_fraction に残りを 100 で割った値、decay_factor に minus kt の exp、half_life_days に k で割った ln(2)、kt に無次元積、formula に文書化された式、message に短い英語要約、steps にワークシートの横に印刷できる代入行の順序付き配列を設定します。検証失敗（欠落フィールド、非有限数、絶対限界外、負の遅延、0 または負の減衰率、半開区間 (0, 100] の外の開始百分率）は invalid_input を返し課金されません。料金は成功 1 回あたり固定の $0.002、単位は item です。

日数後の記憶保持 API が役立つ場面

実装は解析ティア A の解析作業なので、成功コールは毎回公開の基本価格 $0.002 で、モデルトークンも外向きネットワークもありません。

技術的な質問

日数が経ったあとの記憶保持をどう予測しますか。

days（非負）と decay_rate（厳密に正、単位は 1/day）を送ってください。任意で initial_percent（既定 100）も送れます。API は retention_percent = initial_percent × exp(−decay_rate × days) を返します。

days がゼロだとどうなりますか。

0 日の遅延は妥当です。減衰因子は 1 で retention_percent は initial_percent に等しく、痕跡が薄れる時間が経過していないためです。

日数後の記憶保持率計算機の料金はいくらですか。

ブラウザの道具は無料です。API 要求は成功 1 回あたり $0.002 の前払い KIT 残高を使い、無効な入力は課金されません。

KITの完全なドキュメントを見る →