Fluera
プライベートベータ ・ 招待制

記憶の働き方のために
設計された
学習スペース。

無限のキャンバスに手書きする。AIに答えではなく問いを投げかけてもらう。時間とともに自分自身の思考を見直す。記憶が実際にどう形成されるかに合わせて調整されています。

iOS· Android· macOS· Windows· Linux· Web· エンドツーエンド暗号化· GDPR準拠

ボトルネック

どんな質問もできる。
それでも答えは頭に残らない。

2026年、知識は3秒で取り出され、3週間で忘れられます。メモを取るためのアプリは10個ありますが、学んだことを保持するためのものは一つもありません。

ハイライトすることは勉強しているように感じます。読み直すことも勉強しているように感じます。LLMに要約を頼むことも勉強しているように感じます。どれも違います――そして認知科学は50年前からそう言ってきました。

学習のボトルネックはもうアクセスではありません――それは符号化、固定化、転移の3つの問題が同時に存在することです。

Fluera はその3つのために作られています。

メソッド

一つのキャンバス。
十二の認知的な動作。
あなたの脳が学ぶサイクル。

Fluera のすべての機能はサイクルの一つのステップに対応し、各ステップは公開された研究に基づいています。一つを飛ばせば連鎖が切れます。すべてを順に進めれば、ノートは永続的になります。

  1. 01

    キャプチャ

    授業当日

    授業中に概念を手書きする。空間に配置する。遅いペンが脳に圧縮を強いる――そこで符号化が生まれます。

  2. 02

    再構築

    その晩

    本を閉じる。覚えていることを白いキャンバスに再構築する。ためらった赤いノードが、次に学ぶべきものの地図です(Kapur、生産的失敗、2008)。

  3. 03

    ソクラテス的対話

    48時間以内

    AIが質問し、あなたが答える。各回答の前に1から5で確信度を申告する。メタ認知を明示化します。

  4. 04

    ケンタウロス

    直後

    Ghost Mapがあなたの推論を理想的な地図に重ねます。ハイパーコレクションが修正を記憶に固定します(ButterfieldとMetcalfe、2001)。

  5. 05

    睡眠

    その夜

    何もしない。徐波睡眠が一日を再生します。海馬が痕跡を皮質に渡します。私たちの仕事は邪魔をしないことです。

  6. 06

    最初の想起

    1日目

    翌日に戻る。キャンバスがほぼ知っていたことを薄くします。記憶から取り出して、抜け落ちたものを書き直します。

  7. 07

    ピアラーニング

    2〜3日目

    クラスメートのキャンバスを訪れる。教える。教えられる。他者のために整理することが、自分の中で定着させます(教える効果)。

  8. 08

    間隔を空けた想起

    3日目・7日目・14日目…

    間隔を広げながらの逐次再学習。科学的エビデンスにおけるゴールドスタンダード戦略です(RawsonとDunlosky、2011)。

  9. 09

    領域間の橋

    数週間後

    大陸ビューまでズームアウト。化学と微分方程式の間に矢印を引く。転移こそが学習の本当のテストです。

  10. 10

    試験準備

    7〜14日前

    Fog of War。自分自身のキャンバスの霧を進む。緑、赤、盲点――マスタリーの地図がひとりでに描かれます。

  11. 11

    Exam Session

    7日前 ・ 当日

    Fluera があなたのキャンバスから閉本試験を生成します。1から5で確信度を申告し、手で答え、Ghost Map がギャップを重ねる。ハイパーコレクションが、自信があったのに間違えた箇所を永続的に固定します(ButterfieldとMetcalfe、2001)。

  12. 12

    永続的な成長

    永遠に

    キャンバスは認知の自伝として残ります。2年後に戻ったとき、自分がどれだけ成長したかの形ある姿が見えます。

四つの認知的差別化要因

記憶を構築する四つの方法。

Ghost Map ・ ステップ4

あなたが書いたものと正しい解との距離を見る。

想起の試みの後、Fluera はあなたの作業を理想的な解に重ねます。差異が脈打ちます。それは責めるのではなく――記憶を呼び覚まします。間違いが大きいほど、修正は深く根づきます。

ハイパーコレクション効果 ― ButterfieldとMetcalfe、2001。

[ Demo loop placeholder ]
Socratic Mode ・ ステップ3

私たちのAIは答えません。問いかけます。

各回答の前に1から5で確信度を申告します。メタ認知は熟達の半分であり、確信度の較正は一回の予測ごとにそれが構築される方法です。

メタ認知的モニタリング ― Flavell、1979。

[ Demo loop placeholder ]
Fog of War ・ ステップ10

ほぼ覚えていることを隠す試験モード。

キャンバスのどの領域でもマスクできます。明らかにする前に記憶から取り出してください。再読ではなく想起の努力こそが、記憶が硬くなる場所です。

望ましい困難 ― Bjork、1994。

[ Demo loop placeholder ]
Exam Session ・ ステップ11

あなたのキャンバスから生成される模擬試験 — Ghost Map が採点。

各問題の前に1から5の確信度ピッカー。閉本。送信後、Fluera はあなたの解答を理想解に重ね、最も自信があって間違えた箇所にハイパーコレクションを適用します。驚きが大きいほど、補正は深く根付きます。

ハイパーコレクション ― ButterfieldとMetcalfe、2001 ・ 生産的失敗 ― Kapur、2008。

[ Demo loop placeholder ]

インクで、キーボードではなく

タイピングの方が速い。
手書きの方が良い。
脳は速度のために最適化されていません。

MuellerとOppenheimer、Princeton 2014 ・ van der Meer、NTNU 2020

MuellerとOppenheimer が2014年に有名なPrinceton 研究を発表したとき、手書きでノートを取った学生は、概念的な質問でラップトップ組を上回りました――ラップトップ組がはるかに多くのテキストを書いていたにもかかわらずです。手は遅かった。心は深かった。

10年後、Audrey van der Meer のNTNU でのEEG(2020)がその理由を示しました:手書きはタイピングよりも広い脳ネットワークを活性化させ、特に記憶形成と感覚運動統合に関わる領域でそうです。ペンは認知の道具です。

Fluera はこれを中心に作られています。13のブラシエンジン。筆圧、傾き、速度。サポートされるすべてのデバイスで15ミリ秒未満のストロークレイテンシ。無限のキャンバスは美学ではなく――あなたの記憶が求めていた基層です。

科学的基盤

巨人の肩の上で――名前で引用しています。

すべての設計判断はリンクできる論文に遡ります。Fluera の中に生きている12人の知性をここに紹介します。完全な参考文献は公開されています。

Robert A. Bjork

望ましい困難――より難しく学習することがより良い想起を生むという反直観的な発見。

1994

ButterfieldとMetcalfe

ハイパーコレクション効果――高い確信度で犯した誤りは、一度修正されると最も長く残ります。

2001

Daniel Kahneman

システム1対システム2――思考と記憶における速い直観と遅い熟慮。

2011

レフ・ヴィゴツキー

発達の最近接領域――支援を受けた学習が独学を上回る、その狭い帯域。

1978

Albert Bandura

自己効力感――学業成功の最強の予測因子、IQをも上回る。

1977

Carol Dweck

成長マインドセット――才能ではなく努力を褒めることが、困難への反応を変えます。

2006

Mihaly Csikszentmihalyi

フロー――挑戦とスキルが即座のフィードバックとともに釣り合うときの認知パフォーマンスの最大値。

1990

Joseph Novak

コンセプトマッピング――地図を構築することは、既製のものを学ぶことを、どの分野でも上回ります。

1984

O'KeefeとMoser

Nobel

Place cellsとgrid cells――脳の生物学的GPS。記憶の宮殿が機能する理由。

ノーベル賞2014

MuellerとOppenheimer

手書きのノートは概念的な質問でラップトップのノートを上回ります――ラップトップの方が網羅的でも。

2014

Audrey van der Meer

EEGの証拠:手書きはタイピングよりも広い脳ネットワークを活性化します。

2020

RoedigerとKarpicke

想起練習――テストは記憶を測るのではなく、記憶を作ります。

2006

六つのプラットフォーム、一つのインク

六つのプラットフォーム。一つのインク。一つの心。

Vulkan、Metal、OpenGL、Direct3D 11、WebGPU 上のネイティブレンダラー。あなたのノートはエンドツーエンド暗号化で同期するか、オフラインのままにできます。あなたが決めます。

ベータ

iOS

Metal

ベータ

iPadOS

Metal

ベータ

macOS

Metal

アルファ

Windows

Direct3D 11

アルファ

Android

Vulkan

アルファ

Linux

OpenGL

デモ

Web

WebGPU

ステータスラベルは各プラットフォームの成熟度について正直です。「アルファ」または「デモ」と表示されているものは動作しますが磨きが必要です――それらを形作るのを手伝いたいなら、ベータに参加してください。

あなたの心、あなたのデータ

エンドツーエンド暗号化。
鍵はあなたの手に残ります。

01

保存時 AES-256

各デバイスでSQLCipher 暗号化。ローカルデータベースはあなたの鍵なしでは読めません。

02

GDPR準拠デフォルト

EUホスティング、DPA提供可能、リクエストに応じて完全エクスポートと削除。

03

アドテックゼロ

トラッキングピクセルなし。行動ターゲティング広告なし。あなたのコンテンツで私たちのモデルを訓練しません。

04

監査ログ

教育機関アカウントでは、すべてのアクセスが不変のログに記録されます。

料金

学ぶのは無料。深く掘り下げるならPlus とPro。

Free

€0

完全なキャンバス。ノート3冊。永久無料。

Plus

€5.99/月

無制限のキャンバス、2デバイス間の同期、基本AI。€49/年。

Pro

€11.99/月

Exam Session、Atlas、完全なAIスイート、無制限の同期。€99/年。

Team

€19.99/シート

共有キャンバス、チーム Atlas、ACL、監査ログ。5シートから。

認証された学生はパイロットプログラムを通じてPlus またはPro を50%割引で取得できます。今登録すれば、サブスクリプション期間中の料金が固定されます。

参加する

プライベートベータ。
コホート単位のオンボーディング。

各グループ――学生、ナレッジワーカー、教員――が待ち行列の番号ではなく、本物の対話を持てるよう、コホート単位で受け入れています。学ぶことを代わりにやってくれると約束するアプリにうんざりしているなら、アクセスをリクエストしてください。

アクセスをリクエスト →