Tomaruとは何ですか?
Tomaruは、FSRSの間隔反復(スペースド・リピティション)、パーソナライズされたパラメータの最適化、多彩なコンテンツ追加機能を活用し、言語学習者が複数のデバイスで効率的に単語を習得し、定着させるのを支援するクロスプラットフォームの単語カードアプリです。
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Tomaruとは何ですか?
Tomaruは、iOS、Android、およびウェブで利用でき、これら3つのプラットフォームすべてで学習の進捗を同期する語彙学習アプリです。膨大な語彙を構築し、維持する必要がある言語学習者向けに設計されており、FSRS(Free Spaced Repetition Scheduler)アルゴリズム、パーソナライズされたパラメータ学習、柔軟なコンテンツ追加ツール、および既製のデッキを組み合わせています。
アプリの表示言語は、英語、繁体字中国語、簡体字中国語、日本語、韓国語、インドネシア語、ヒンディー語の7言語に対応しています。学習者はTomaruを使用して、英語、日本語、韓国語、フランス語、スペイン語、ドイツ語の6つの目標言語を学習できます。既製のデッキには、学習者自身の言語で書かれたカードの解説、文法ノート、定義が含まれており、デッキを選択する際に言語を選ぶことができます。
Tomaruの主要な学習機能はすべて完全に無料です。有料プランに加入しなくても、無制限のカード作成、無制限のデッキ構築、無制限の復習の実行、完全なFSRSスケジューリングへのアクセス、およびパーソナライズされたアルゴリズム最適化の実行が可能です。
Tomaruはどのように単語の復習をスケジュールしますか?
Tomaruは、オープンソースの間隔反復アルゴリズムであるFSRSを使用して学習スケジュールを管理します。FSRSは、デッキ内のすべてのカードについて3つの異なる値を追跡します。すなわち、想起率(今その単語を思い出せる確率)、記憶安定度(その思い出す確率が時間とともにどれくらいゆっくりと低下するか)、そして難易度(全体的な学習履歴と比較してその単語がどれくらい難しいか)です。
推定される思い出す確率が、選択した目標記憶率に低下した正確なタイミングで、カードが復習に表示されます。この目標記憶率は85%、90%、または95%に設定でき、デフォルトは90%に設定されています。目標記憶率を高く設定すると、単語ごとに必要な反復回数が増加し、指定された1日の学習時間内で導入できる新しい単語の数が減少します。
- 想起率: 今その単語を思い出せる確率。
- 記憶安定度: その思い出す確率が時間とともにどれくらいゆっくりと低下するか。
- 難易度: 全体的な学習履歴と比較して、その単語がどれくらい難しいか。
標準的な間隔反復アルゴリズムは、ユーザーが単語を忘れるタイミングを推測するために、固定された集団の平均値に依存しています。Tomaruは、このスケジューリングをユーザー固有の記憶パターンに合わせてカスタマイズします。指定されたカードについて少なくとも1日以上の間隔を空けた復習のみをカウントして、約1,000回の有効な復習を完了すると、設定からパラメータの最適化を開始できます。Tomaruは、公式 FSRS optimizer を使用して、サーバー上でFSRSの21個のパラメータすべてを適合させます。完成したパラメータセットは、すべてのデバイスとデッキに自動的に適用されるため、手動で数値を計算したり転送したりする必要はありません。
アプリではどのようなコンテンツを利用できますか?
Tomaruには、150以上の公開デッキにまたがる41万枚以上のカードを含む既製コンテンツのライブラリがあります。これらのデッキは、特定の言語目標や、TOEFL、TOEIC、IELTS、GRE、SAT、TOPIK、CEFRレベル、ビジネス語彙、日常会話などの標準的な語学力評価フレームワークに対応しています。
| コンテンツ要素 | 既製カードの網羅率 | 詳細 |
|---|---|---|
| 例文 | 100% | すべてのカードに、文脈を示す完全な文が含まれています。 |
| 品詞と文法 | 約99% | そのデッキで選択された言語で書かれています。 |
| 発音ガイド | 約92% | 文字で書かれた発音ガイド。 |
カードの音声には、デバイスに内蔵されているテキスト読み上げエンジンではなく、高品質なニューラル音声モデルを使用しています。英語の語彙の場合、Tomaruは複数のアクセントと性別のオプションを提供し、日本語と韓国語のデッキには追加の音声オプションが含まれています。
Tomaruに新しい単語を追加するにはどうすればよいですか?
既製のデッキに加えて、Tomaruにはカスタム単語カードをインポートまたは作成するための7つの異なる方法が用意されています。どの方法でも、入力内容は完全なカードとして処理され、アクティブなFSRSスケジュールに組み込まれます。
- テキストの貼り付け: 記事、歌詞、または読解文を貼り付けます。Tomaruは言語を自然に分割し、日本語の動詞などの活用形を辞書の基本形に還元します。
- 写真とスクリーンショットのOCR: 印刷されたテキストや画面を光学式文字認識(OCR)でキャプチャし、特定の範囲を選択してインポートします。
- システムテキストの選択: 他のモバイルアプリ内のテキストを選択します。Androidでは、Tomaruはシステムのテキスト選択メニューに直接統合されます。iOSでは、システムの翻訳プロバイダとして機能します。
- 文の翻訳検索: 特定の文の表現方法を検索すると、Tomaruは完全な翻訳とその構造的な内訳を含むカードを作成します。
- セッション中の検索: アクティブな復習セッション中に知らない単語を検索し、すぐにカードに変換します。
- 手動でのカード作成: スマートフォンの画面に直接描画したカスタムマスクを使用した画像オクルージョンカードなど、ゼロからカードを作成します。
- 公開デッキのインストール: 150以上の既製デッキの中から任意のものをコレクションに追加します。
Tomaruは学習時間をどのように最適化しますか?
復習の待機列が利用可能な学習時間を超えた場合、Tomaruはスマート学習を使用してカードに優先順位を付けます。スマート学習は、過去の回答速度を分析し、期限を迎えた各カードが提供する1秒あたりの記憶の増加量を計算し、指定された制限時間を満たすように最も価値の高いカードを選択します。
長期的な目標の管理を支援するため、Tomaruは完了予測ツールを提供しています。アプリは過去の評価分布を使用して1日の進捗をシミュレートし、完了日、1日あたりの復習負荷、および定着度曲線を予測します。目標の完了日を選択して逆算し、1日に必要な新しい単語の上限を計算することもできます。
50単語を学習した後、Tomaruはこれまでに復習した単語で構成されるカスタム読解文を生成し、文脈に沿った練習を提供するためにデッキから次に出現する単語で補うことができます。
どの機能が無料で、どの機能に制限がありますか?
Tomaruは、単語カードのすべての基本操作、アルゴリズムの最適化、ウィジェット、統計情報を無料で提供しています。週間割り当ては、AIモデルを介してデータを処理したり、音声を合成したりする機能にのみ適用されます。
| カテゴリ | 含まれる機能 | 利用条件 |
|---|---|---|
| 無制限のコア機能 | カード、デッキ、復習、FSRSスケジューリング、21パラメータ学習、スマート学習、ホーム画面ウィジェット、復習統計、表裏を反転モード、音声のみモード。 | 制限なしで無料 |
| 音声再生 | 単語の音声再生(週1,500回)、例文の音声再生(週300回)。 | 週間割り当て |
| AIおよび生成ツール | 辞書検索(週50回)、記憶補助(週50回)、用法解説(週50回)、AI文法チェック(週35回)、テキストからのカード生成(週30回)、読解文(週20回)、発音分析(週100回)。 | 週間割り当て |
音声再生は、その音声クリップが以前に再生されたか生成されたかにかかわらず、週間の割り当て分としてカウントされます。サブスクリプションプランの完全な詳細については、料金ページをご覧ください。
関連する質問
スマートフォンのホーム画面から単語を復習することはできますか?
はい。Tomaruは、4つの評価ボタンすべてを含むiOSおよびAndroid用のホーム画面ウィジェットを提供しています。ウィジェットから完了した復習は、メインの同期記録に直接保存されます。
テキストを貼り付けた際、Tomaruは活用された単語をどのように処理しますか?
Tomaruは、単純な文字列の分割ではなく、言語固有のセグメンテーションツールを使用します。例えば、貼り付けられた文章内の活用された日本語の動詞は、カードが作成される前に自動的に辞書の基本形に変換されます。
Tomaruの音声には異なる英語のアクセントがありますか?
はい。英語の音声再生には、デバイスのデフォルトのテキスト読み上げエンジンではなく、高品質な音声モデルによって生成された複数のアクセントと性別のオプションが含まれています。
個人のパラメータはいつ最適化できますか?
アカウントで約1,000回の復習が蓄積されると、設定でパラメータの最適化を開始できます。同日の繰り返しを除き、同じカードの前回の復習から少なくとも1日経過した後に記録された復習のみがこの合計にカウントされます。Tomaruは、サーバー上でFSRSの21個のパラメータすべてを適合させ、完成した値をすべてのデバイスに自動的に適用します。
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