一日は24時間で、それは誰にも増やせません。
「やりたいのに、時間がない」を解くには、時間を増やすのではなく、単位時間あたりの成果を上げるしかありません。増やせない資源を前提にすると、打ち手は「もっと時間を使う」ではなく「同じ時間から取り出せる成果を変える」に絞られます。
だから mibuki は「もっと頑張る方法」を作りません。作るのは、効率の科学を実装したプロダクトです。意志の総量を増やそうとするのではなく、同じ意志・同じ時間で届く距離を伸ばす。それが私たちの仕事の定義です。
以下の3つは、そのために使っている判断基準です。理念ではなく、ある機能を入れるか入れないかを実際に決めているルールです。
新しい機能を作るかどうかは、この3つを通してから決めます。
Effect size over opinion
「良さそう」で機能を決めません。学習法や行動設計を採用するときは、効果の大きさ・再現性・適用範囲を確認します。そのために、原著論文だけでなく、事前登録研究・体系的レビュー・メタ分析を目的に応じて使い分けます。
流行っているからではなく、効くと確かめられているから採用する。裏を返せば、確かめられていないものは、どれだけ話題でも入れません。手法の名前ではなく、その手法が「誰に・どれくらい・どの条件で」効いたのかを見ます。
実践 — LangDict は間隔反復（spaced repetition）を採用しています。その判断が正しかったかどうかを、私たちは意見ではなく予測精度で検証しています（原則03）。手法・データ・スコアはすべて公開しています。
Lexa の研究レポートを見る →Remove friction, not add willpower
続かないのは、意志が弱いからではありません。設計に摩擦があるからです。起動するまでの手数、設定の項目数、決めなければいけないことの多さ。そのすべてが、続けるかどうかを左右します。
私たちは「もっと頑張れ」と言うかわりに、始めるまでの手数を削ります。設定を減らす、初期状態のまま使えるようにする、判断の回数を減らす。理想は、意志を必要としないことです。
Measure it, then publish it
効果を主張するなら、検証できる形で出す。これは私たち自身への制約です。数字を出せないものは、効果を謳いません。
公開するのは結論だけではありません。比較対象・データ・評価指標まで出します。条件の書かれていない数字は、良く見せることしかできないからです。読んだ人が同じ手順で確かめられる状態を、公開の最低条件にしています。
実践 — LangDict の記憶モデル Lexa は、公開されている3つのベンチマーク（Anki / Duolingo / maimemo）で FSRS-7 のデフォルトパラメータと比較しています。比較対象は個別最適化を行っていない標準設定です。評価指標・データ分割・スコアをすべて公開しています。
Lexa の研究レポートを読む →原則よりも、こちらのほうが約束として強い。守っていなければ、外から指摘できるからです。
「◯倍速く覚えられる」のような、検証できない数字を出しません。数字を出すときは、比較対象と測り方を必ず同じ場所に書きます。
解約導線を隠しません。誤タップを誘う配置をしません。やめたい人が、迷わずやめられるようにします。
連続記録を人質にした通知を送りません。私たちが増やしたいのは滞在時間ではなく、あなたが自由に使える時間です。
実際の習得を伴わない報酬演出で、進んでいる気分だけを提供しません。動いたのが数字だけなら、それは進捗ではありません。
製品によって方針が違います。理由も一緒に書きます。
集中や学習に直接介入する製品には、広告を入れません。Lofi Station は集中を売っている以上、集中を妨げるものを同じ画面に置くのは筋が通りません。LangDict も同じ理由です。学習の途中で注意をそらすものは、その製品の目的そのものを壊します。
kikeruka と Atom には広告があります。無料で提供し続けるためで、有料プランとして課金をお願いできるだけの機能差を、まだ作れていないからです。現時点でどちらも、お金を払って広告を外す方法はありません。作れた時点で、広告をやめるか、外せるようにするかを選べる形にします。
つまりこれは理念ではなく、現時点の機能と資金の状況です。状況が変わったら、このページを更新します。
| プロダクト | 広告 | 理由 |
|---|---|---|
| Lofi Station | なし | 集中を妨げるものを、集中のための道具に置かない |
| LangDict | なし | 学習の途中に注意をそらすものを入れない |
| kikeruka | あり（外す方法は無い） | 無料で提供し続けるため |
| Atom | あり | 無料で提供し続けるため |
原則は、実装されていなければ意味がありません。現時点での対応です。
| プロダクト | 効かせている原則 | どう現れているか |
|---|---|---|
| LangDict | 01 + 03 | 間隔反復を採用し、その予測精度を公開ベンチマークで検証・公開している |
| Atom | 01 + 02 | 行動科学の知見をもとに、習慣を最小単位とトリガーで設計する |
| Lofi Station | 02 | 開いた瞬間に集中できる。設定という摩擦を無くした |
| kikeruka | 02 | スキャンして待つだけ。能動的な確認を不要にした |
open-spaced-repetition. FSRS: Free Spaced Repetition Scheduler. GitHub.
open-spaced-repetition. srs-benchmark: Benchmark of Spaced Repetition Algorithms. GitHub.
open-spaced-repetition. anki-revlogs-10k: Anki review logs from 10,000 users. Hugging Face.
Settles, B., & Meeder, B. (2016). A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Leipzig: Duncker & Humblot.
掲載しているのは、著者・年・掲載媒体を現物で確認した文献のみです。
最終更新: 2026年7月