2026年、学生に最適な AI 学習パートナーは？

2026-08-27

アクティブリコールのクイズと試験対策に AI 学習パートナーを活用する学生

アクティブリコール、適応型フィードバック、学習計画の観点で AI 学習パートナーを比較すると？

Jenova の Study Buddy は、概念の説明、想起練習、解答を間違えた理由の診断、セッションをまたいだ苦手分野の記憶までを 1 つのパートナーに任せたい場合、2026年時点でより有力な選択肢です。Quizlet は膨大な共有フラッシュカードライブラリに強く、Mindgrasp は講義をノートやドリルに変換することに優れ、Khanmigo は Khan Academy のコンテンツライブラリと連動したソクラテス式コーチングを求める場合に適しています。

これらのツールの差は、「どれが AI を搭載しているか」ではありません。答えをただ提示するのではなく、製品が本当に定着する学習を支援しているかどうかです。

効果的な AI 学習パートナーと汎用チャットボットを分ける主な要素は次のとおりです。

✅ 読み返しではなく想起 — 受け身の要約よりも、クイズや 1 問ずつの想起練習が効果的 ✅ 誤答診断 — ミスの種類（概念、手順、転移）を特定すると、次の説明が変わる ✅ 適応型の難易度 — 正解が続けば足場かけを減らし、行き詰まれば再び提示する ✅ セッションをまたぐ記憶 — 目標、苦手分野、繰り返すミスを追跡するパートナーは、学期を通じて学習効果を積み上げられる ✅ 教育的な節度 — 優れたチューターはヒントを出して待つ。答えを出すだけのエンジンは、分かったつもりを生み出す

これらの製品を公平に比較するには、ノートを素早く生成できるかだけでなく、試験の場で教材を想起・転移・保持できるよう支援するかどうか、つまり学習の定着度で評価するとよいでしょう。

2026年、学生が AI 学習パートナーを使い始めている理由は？

学生が AI 学習パートナーを導入しているのは、設計の優れたチュータリングシステムなら、人間のオフィスアワーでは不可能な規模で学習内容に合わせた練習を提供できるためです。一方、設計の悪いツールは答えを得る速度を上げるだけです。生成 AI を活用したチュータリングに関する Brookings のレビューは、答えを教えるのではなく学習を教えるよう設計されたプラットフォームは、学習成果、転移、効率性を高められるものの、それには教育法を後付けするのではなく、最初から組み込む必要があると指摘しています。

この違いは重要です。K-12 におけるインテリジェント・チュータリングシステムの 2025年の系統的レビューは、28 件の研究と 4,597 人の学生を対象に分析し、学習と成績におおむね肯定的な効果があることを示しました。ただし、通常の教室での授業ではなく、ほかのコンピューター型チュータリングと比較すると、その効果は小さくなります。

利用できることと、実際に使われることは同じではありません。テネシー州の 18 の中学校で Khanmigo を 2 年間無作為化して検証した試験では、1 学年を通じた数学の伸びは約 0.06〜0.08 標準偏差で、AI チューターなしの Khan Academy の練習と同程度でした。学生の 96% は少なくとも 1 回 Khanmigo を試しましたが、中央値の学生がメッセージを送ったのは練習日の 3 分の 1 にすぎず、ミスをした演習セッションでメッセージを送った割合はわずか 17% でした。

2026年の研究から得られる示唆は明快です。AI 学習パートナーが役立つのは、学生が実際に想起し、段階ごとのフィードバックを受け、再び学習に戻る場合です。使いにくい、台本どおりすぎる、あるいは答えをすぐに渡しすぎるツールは使われなくなり、結果として高価な蛍光ペンのようになってしまいます。

Harvard の IT グループも、AI 教育ツールは急速に変化しているため、機能一覧はすぐに古くなると述べています。より長く使える評価基準は、次の問いです。このパートナーは、まだ想起できない教材について、適切な難易度で、正しい方法の練習をさせてくれるでしょうか。

AI 学習パートナーを選ぶときに注目すべき点は？

AI 学習パートナーは、PDF をどれだけ速く要約できるかではなく、6 つの定着度の観点、つまり想起の質、誤答診断、適応型の難易度、セッションの記憶、学習計画、教育設計で評価すべきです。この 6 つの観点が、この比較で使用する「学習定着度フレームワーク」です。

想起の質。 1 世紀以上にわたる研究により、想起練習は記憶を強化する最も信頼性の高い方法の 1 つだと示されています。クイズを出し、あなたの解答を待ち、すぐにフィードバックを与えるパートナーは、章の内容を言い換えるだけのツールとは異なる働きをします。

誤答診断。 正解・不正解だけのフィードバックは弱いものです。Brookings は、効果的なチュータリングのフィードバックは解答レベルと手順レベルの両方で機能し、検証と詳しい説明を組み合わせるべきだと述べています。重要なのは、なぜ間違えたのかです。概念の混同、手順上のミス、公式の忘却、それとも新しい問題形式への転移の失敗でしょうか。

適応型の難易度。 苦戦したら、より簡単な例やヒントを提示すべきです。正解が続けば足場かけを取り除き、転移問題を追加すべきです。難易度を 1 つに固定するツールや、「パーソナライズ」と称して次へ進むボタンをクリックさせるだけのツールは、学習速度を個別化しているのであって、教え方を適応させているわけではありません。

セッションの記憶。 間隔を空けた練習が機能するのは、時間を置いて復習するためです。インディアナ大学の Center for Innovative Teaching and Learning は、分散学習を休憩を挟みながら学習を分散させる方法と説明しています。また、想起練習の研究者は、間隔を空けないよりも、どのような間隔でも設けるほうがよいと指摘しています。チャットのたびに苦手分野を忘れるパートナーには、その間隔を計画できません。

学習計画。 締め切り、苦手な単元、得点につながりやすい分野が、次のセッションを決めるべきです。「化学を勉強する」と書かれたものは計画ではありません。「30 分間、Ka・Kb の緩衝液問題を混ぜて解き、その後 4 問のクイズを行う」と書かれているものが計画です。

教育設計。 Brookings は、成功するパターンを「答えを教えるのではなく、学習を教える」と説明しています。そこにはソクラテス式の問いかけ、ヒント、認知負荷の調整が含まれます。パーソナル AI チューターに取り組む研究者たちも、想起、間隔、パーソナライズは強力である一方、人手で実装するのは難しいと論じています。パートナーは役立つときにこれらの方法を使い、定義だけが必要なときは短く答えるべきです。

試験対策を重視する学生向けの実用的な配分は、まず想起と診断、次に記憶と計画、最後に生成機能です。ノート、フラッシュカード、要約は役立つ入力です。しかし、それらが学習が起きた証拠になるわけではありません。

Khanmigo、Quizlet、Mindgrasp、RemNote、Jenova の Study Buddy を比較すると？

Khanmigo、Quizlet、Mindgrasp、RemNote、Jenova の Study Buddy はいずれも AI を使った学習を支援しますが、それぞれ異なる仕事に最適化されています。ソクラテス式の授業コーチング、フラッシュカードを大規模に使った練習、講義から教材への変換、ノートと間隔反復カード、複数教科に対応する適応型の学習パートナーです。どの製品も、すべての仕事を同じ水準でこなせるわけではありません。

機能 / 観点	Khanmigo	Jenova Study Buddy	Quizlet	Mindgrasp	RemNote
教育アプローチ	答えをそのまま与えず、学生を答えへ導く。Khan Academy のコンテンツと連動	リクエストに応じて説明、ヒント、クイズを提供。単純な質問にまでドリルを強制しない	アクティブリコールの学習モードと、テスト、学習ガイド、カードの AI 生成	アップロードした教材からノート、フラッシュカード、クイズ、チューターを自動作成	ノートとフラッシュカードを 1 つのシステムに統合。AI カード、クイズ、チューターチャットも任意で利用可能
誤答診断	コーチング型の姿勢。実際の利用での関与は薄くなることがある	ミスの種類を分類し、同じパターンが繰り返されると別の角度から再指導	カードとテストに対する練習フィードバック。完全なチュータリング診断モデルではない	教材に基づくクイズとチューターのループ	カードの評価と説明。知識はノートのグラフに蓄積
教材の取り込み	Khan Academy のライブラリと宿題の質問	ユーザーが貼り付けたノートや問題、生成されたガイド、クイズ、図	ノート、スライド、PDF を AI 学習ツールにアップロード	PDF、スライド、音声、YouTube、リンク、講義のライブ録音	PDF、PPT、テキストからカードへの変換。上位プランでは講義レコーダーも利用可能
継続性	Khan Academy 内のコース進捗	チャットをまたいで教科、目標、苦手分野、繰り返すミスを記憶	大規模なセットのライブラリ。Plus で AI の利用回数が増える	アップロードごとにセッション型の学習システムを作成	長期的なノートと間隔反復フラッシュカード
料金（2026年時点）	米国の学生向け有料アクセス。Khanmigo for Teachers は無料	利用制限付きの無料プラン。有料プランは月額 20 ドルから	無料プラン。Plus は年払いで年間約 35.99 ドル。月払いの有料オプションは約 7.99 ドルが一般的	未確認	無料。Pro は年払いで月額 8 ドル（年間 96 ドル）。Pro with AI は年払いで月額 18 ドル（年間 216 ドル）
最適なユーザー	整備されたコンテンツライブラリ内でソクラテス式の支援を求める K-12 および大学生	教科をまたいで 1 つのパートナーを使い、診断と学習計画を必要とする学生や独学者	暗記中心の科目や、すでに共有デッキを使っているクラス	講義や PDF をすぐに使える学習キットへ変換したい人	ノートをカードへ変換できる、長く使える個人用 Wiki を求める学習者

Khanmigo

Khanmigo は Khan Academy の AI チューター兼ティーチングアシスタントです。学生を学習内容に集中させ、批判的思考を促し、直接的な答えを控えて発見へ導くよう設計されています。Common Sense Media は、AI 教育ツールの中で 4 つ星の評価を付けています。小学校から大学まで、数学、科学、コーディング、歴史、人文科学を支援できます。

制限は知能というより、利用状況にあります。テネシー州の実験では、学生が実際の数学的な対話を行う代わりに、短い答えだけを提出したり、提案されたプロンプトをクリックしたりすることが多いと分かりました。学生が利用するには料金、米国の請求先住所、さらに未成年者の場合は保護者アカウントが必要です。また、教室への導入は学区を通じて行われます。

Quizlet

Quizlet の AI 機能は、Quizlet がもともと得意としているもの、つまり練習を中心に構築されています。ノートを練習テスト、学習ガイド、PDF の要約、フラッシュカードに変換できます。これらのツールはアクティブリコールを軸に設計されています。一部の AI 機能は無料ですが、より頻繁な利用には Quizlet Plus が必要です。

強みは、カードとテストを大規模かつ高速に生成できることです。限界は、チュータリングの深さにあります。Quizlet は用語や問題形式を想起させるのに非常に優れています。一方、証明問題、実験の推論ミス、あるいは 1 つの単元が崩れたときに変化する学期単位の学習計画を必要とする場合には、適性が低くなります。

Mindgrasp

Mindgrasp は、講義をアップロードまたは録音すると、ノート、要約、フラッシュカード、クイズ、24 時間利用できるチューターを受け取れる、総合的な学習システムとして紹介されています。500 万人以上の学生、1,500 校以上の学校・大学、20 言語以上に対応していると報告しており、PDF、スライド、音声、YouTube、Web リンクを受け付けています。

このワークフローは、教材の取り込みがボトルネックになっている場合に本当に役立ちます。録画した講義が 3 本あり、60 ページの読書課題もあるなら、自動生成された教材によって準備時間を短縮できます。ただし、生成されたノートによって、想起をしなくても学習範囲をカバーしたような感覚が生まれる可能性があります。その製品の価値は、その後にクイズを行い、間隔を空けて復習し、自分の言葉で概念を説明するかどうかにかかっています。

RemNote

RemNote は、普段取っているノートからフラッシュカードが生まれるように、ノートとフラッシュカードを統合しています。穴埋め、PDF 注釈、試験スケジューラーにも対応しています。無料プランではノートとカードを無制限に利用できますが、AI の利用には厳しい制限があります。Pro は年払いで月額 8 ドル、Pro with AI は年払いで月額 18 ドルです。カード、クイズ、要約、チューターチャットに使える AI クレジットが大幅に増えます。

RemNote は、学期を通じて知識ベースを維持できる学習者、特に医学、法律など大量の事実を扱う分野の学習者に最適です。一方、週の計画を立て、モチベーションの停滞を解消し、まずコースをノートのグラフに変換しなくても複雑な問題に一緒に取り組んでくれる会話型コーチを求める場合には、適性が低くなります。

StudyFetch

StudyFetch は Mindgrasp に近い位置付けです。コース教材をアップロードすると、ノート、ゲーム、動画、学習計画、Sparky という AI チューターを利用できます。同社は、2024年12月に 1,000 人の学生を対象に行った調査で、定期的にアクティブなユーザーの 92% が成績の向上を報告したと述べています。ただし、この数値はベンダーによる報告であり、独立した無作為化試験によるものではありません。

2026年の第三者レビューでは、一般に年払いの料金は約 96 ドルとされていますが、プラン名や月額料金は情報源によって異なります。StudyFetch は、コース教材をアーケード型の学習体験やチューターへ変換する流れを求める場合に、妥当な選択肢です。ただし、不注意によるミスと転移の不足を区別する、セッションをまたいだ診断コーチとしての機能は、より明確に文書化されているわけではありません。

Jenova の Study Buddy

Study Buddy は、あらゆる教科・レベルに対応する総合的な学習パートナーです。説明、例題、ガイド付き問題解決、クイズ、エッセイやコードへのフィードバック、学習計画、行き詰まったときに再開するための短いプロンプトを提供します。学年を前提にするのではなく、入力内容と成績から難易度を調整し、役立つ場合には印刷可能なガイド、フラッシュカードの表、図も生成できます。

正直な限界もあります。Mindgrasp のワンクリック講義録音パイプライン、Quizlet の巨大な共有デッキライブラリ、Khanmigo に組み込まれた Khan Academy のカリキュラムを置き換えるものではありません。また、予定された「今すぐ勉強しましょう」という通知を送ることもできません。リマインダーが必要なら、学習計画をカレンダーに登録する必要があります。オリンピックレベルの数学や、1 つの AP シラバスに集中する場合は、Jenova の 数学チューター や AP 試験チューター のほうが、総合型のパートナーより深く対応できる可能性があります。

誤答診断は AI チュータリングのフィードバックの質をどう変えるか？

誤答診断がチュータリングを改善するのは、次の説明が単に最終的な正解に合わせるのではなく、失敗の種類に合わせるべきだからです。概念の混同、手順の省略、公式の忘却、転移の失敗は、成績表ではすべて「不正解」に見えますが、それぞれ必要な修正は異なります。

Study Buddy はミスを診断データとして扱います。問題が Kb の緩衝液なのに Ka を適用した場合、Henderson-Hasselbalch の式を言い直すのは適切ではありません。それぞれの定数をいつ適用するのかについて、別の角度から説明する必要があります。代数は正しく、符号だけを間違えた場合、長い概念講義は時間の無駄です。宿題と同じ形式の問題は解けるのに、言い換えられた試験問題で失敗するなら、その差は転移にあります。同じ型の例題をもう 1 つ解くより、混合練習のほうが重要です。

これは、チュータリング研究が効果的だと指摘する手順レベルの、情報量が多いフィードバックに近い考え方です。解答集型のツールは検証します。診断型のツールは詳しく説明し、次の課題を変えます。

実際の品質テストは簡単です。間違えた後、パートナーは次のことを行うでしょうか。

正しかった部分を伝える
考えられるミスの種類を特定する
壊れている部分だけを再指導する
少し異なる文脈で同じ弱点を調べる新しい問題を 1 問出す

「不正解」から完全な解答へ飛ぶツールは、手順 2〜4 を省略します。その結果、学生は解法を見れば認識できるのに、後で自力では再現できません。認識は想起ではありません。

Khanmigo のコーチング設計も、答えをそのまま渡さないことで同じ考え方を目指しています。NBER の研究が示す残りの課題は、学生がミスをした後に本当の対話を始めるよう促すことです。学生が実際に会話してくれる診断エンジンのほうが、クリックして通り過ぎられるソクラテス式の台本より有用です。

AI 学習パートナーはクイズ、説明、学習計画にどう対応すべきか？

AI 学習パートナーは、クイズでは基本的に 1 問ずつ出題し、説明を求められたら直接説明し、一般的な週間テンプレートではなく締め切りと苦手分野から計画を作るべきです。リクエストを読まずにこれらのモードを混ぜると、ツールはノイズのようになります。

クイズ。 想起練習は、答えを見る前に自分で思い出そうとしたときに機能します。Quizlet と Mindgrasp は、ノートから問題をまとめて生成することに優れています。Study Buddy はインタラクティブなクイズに強みがあります。1 問を提示し、回答を待ち、フィードバックを行い、その後に難しい、簡単、または転移型のフォローアップ問題を出します。印刷したり問題集を作ったりする場合には、まとめて作るワークシートも役立ちます。正式な試験形式の問題セットが必要なら、専用の クイズ作成ツール に問題を作らせることもできます。

説明。 優れたパートナーは、求められた深さに合わせて説明します。「p 値とは何ですか？」には、まず短く正確に答えるべきです。「金曜日の中間試験に向けて仮説検定を教えて」なら、例題、確認問題、よくあるミスへの注意が必要です。すべての検索に完全なレッスンを強制するのは、チュータリングの過剰です。学習したいという依頼に答えだけを渡すのは、その反対の失敗です。

計画。 役立つ計画には、トピック、方法、時間、確認方法が明記されています。「有機化学を復習する」は実行可能な計画ではありません。「今夜は分岐鎖の命名を 20 分間、すぐに訂正を受けながら練習し、その後に混合想起問題を 10 問解く。木曜日に再テストする」なら実行できます。StudyFetch の Sparky と Mindgrasp は、どちらも教材に基づくスケジュールを宣伝しています。Study Buddy は、あなたが提示した目標と日付から計画を作り、繰り返し間違えている単元を優先できます。

間隔を空けた練習に関する研究は、活動内容と同じくらいカレンダーが重要だと示しています。2 週間後に反応機構の理解が崩れたことをパートナーが記憶できなければ、その夜に貼り付けた内容だけを学習させ続けるでしょう。それでは、余計な手順が増えただけの詰め込み学習です。

AI 学習パートナーを最大限に活用するには？

AI 学習パートナーを最大限に活用するには、教科、締め切り、苦手分野、希望する学習モードなど、自分の本当の制約を伝えたうえで、要約を求める前に想起を行わせます。「勉強を手伝って」だけでは、有用なセッションを推測できません。

Study Buddy では、最初のセッションを次のように始められます。

jenova.ai/a/study-buddy でパートナーを開く
1 つのメッセージで、科目、日付、つまずき方を伝える：

「5月12日に AP Chemistry の試験があります。化学量論は解けますが、Ka と Kb を混同するため、緩衝液の問題をいつも間違えます。1 問ずつ出題してください。間違えたら、概念的なミスか手順上のミスかを教えてください。」
答えをのぞく前に回答する。3〜4 問解いたら、苦手分野に間隔を空けて取り組み、以前得意だった単元を 1 つ混ぜる 2 週間の計画を作るよう依頼する
ルーブリック、スライド資料、間違えた問題のセットがある場合は貼り付ける。「何が採点されるか」を知るには、一般的なインターネット上の説明より授業の教材のほうが有効
定義だけが必要なら、そう伝える。深く学びたいときは、「詳しく教えて」または「上級者向けに説明して」と伝える

Quizlet では、同じノートをアップロードして練習テストを生成し、デッキを読み返すのではなく、間違えた問題に Learn モードで取り組む方法があります。Mindgrasp では、まず講義を録音またはアップロードし、生成された要約は、先に自動生成クイズを終えるまで見ないようにします。Khanmigo では宿題の問題を入力し、一般的なチャットボットに解答を求めるのではなく、ヒントのループを続けます。

あらかじめ考慮しておくべき制約が 2 つあります。Study Buddy は、進行中または監督付きの試験をあなたの代わりに終わらせることはできません。また、提出物に関する制限を回避するために、あなたの文章を密かに本人のものとして装うこともありません。これは機能不足ではなく、学習のための制限です。さらに、毎午後に通知を送ることもできません。説明責任をチャットの外に置く必要があるなら、計画をカレンダーへ書き出してください。

Jenova の無料利用では基本機能を使えますが、利用量には日次型の上限があり、有料プランでは請求サイクルに合わせてリセットされます。Plus は月額 20 ドルで、無料枠の 30 倍を利用できます。試験が集中する月には上限に達しやすくなります。そのため、パートナーを 24 時間稼働のエッセイ作成機ではなく、練習相手として扱うのが現実的です。

学習科学の研究者は AI チュータリングと学習ツールについて何と述べているか？

学習科学の研究者は、AI チュータリングが想起、間隔、足場かけ、手順レベルのフィードバックを実装している場合には慎重ながら肯定的です。一方で、コンテンツを見やすくするだけのツールには懐疑的です。証拠の基盤は、汎用チャットよりも、適切に設計されたシステムのほうが強固です。

「この分野で定着している知見は、学生が AI を好むということではありません。想起練習と間隔を空けた復習は読み返しを上回る一方、消費者向けの学習アプリの多くは、依然としてノートの生成に力を注いでいるということです。パートナーが学生に記憶から答えを作らせられないなら、それは書式を整えるツールにすぎません。」

「過小評価されている層が、ミスの種類です。不注意による計算ミスと転移の不足は、同じ赤いバツ印と同じ完全解答を受け取る可能性があります。それでは、足りない技能ではなく、例題の解法を認識することを学んでしまいます。ミスに応じて次の問題を簡単にしたり、難しくしたり、新しい文脈に変えたりするパートナーは、チュータリングを行っています。解答だけを説明するパートナーは、検索を行っているにすぎません。」

「Khanmigo の学校試験は、2026年に向けた警告ラベルです。練習ソフトの隣に辛抱強いチューターを置いても、学生が行き詰まった後に本当の対話を始めなければ、効果はほとんどありません。設計では、始めるための負担を下げ、ユーザーが問題集を求めない限りクイズを 1 問に抑え、先週実際に起きた具体的な混乱を記憶する必要があります。」

— Jenova Product Team、AI 学習エージェント設計（分野特化型の学習エージェントを 8 年間開発）

この見解は、モデルの新しさではなく設計の質が学習成果を予測するという Brookings の結論や、比較対象を調整すると ITS の効果は確かに存在するものの、魔法ではないという Nature のレビューとも一致します。AI は必要なときの練習に、人間は説明責任、採点の判断、社会的な学習が必要な部分に使うという、併用も重要です。

教科専用チューターより総合型 AI 学習パートナーが適しているのはどんな場合か？

複数の授業を抱えている、説明とクイズを切り替えながら学びたい、締め切りと苦手分野を 1 か所で記憶してほしいという場合は、総合型 AI 学習パートナーを基本の選択肢にするとよいでしょう。一方、その分野の方法、採点基準、問題形式が限定的で重要度も高い場合は、教科専用チューターが適しています。

Study Buddy は、化学、歴史、コーディング課題を同時に抱え、転移問題で不安になりやすく、ドリルの前に例題を見たいということまで 1 か所で把握してほしい学生に合っています。シラバスなしでスキルを復習する独学者や社会人にも有用です。開始時に学年を指定する必要がないためです。まとまりのない目標から、関数のデバッグ、文章の改善、2 週間の計画作成まで対応できます。

試験そのものがコースの中心になったら、切り替えを検討してください。AP の学生は、専用の AP 試験チューターが得意とする採点基準の表現、過去問の傾向、セクションごとの時間配分を求めることが多いでしょう。証明問題やコンテスト問題を集中的に解く数学の学生は、数学チューターのより狭く深い専門性を求めるかもしれません。文学、統計、CS の授業でも同じ分け方ができます。普段の混合練習には総合型パートナー、方法そのものが重要なときには専門ツールを使います。

使い分ける理由として、「AI が増えるから」という考えは適切ではありません。浅いチャットボットを 2 つ使っても、診断力が足し合わされるわけではありません。習熟度のメモをすでに保存している 1 つのパートナーに、実際の成績を左右する試験用の専門ツールを加えるほうが、すっきりした構成です。ボトルネックが試験ではなく研究論文なら、それは学習とは別の仕事です。クイズのループを文献レビューに無理に広げるより、研究に特化したエージェントへ引き継ぐほうがよいでしょう。

2026年の多くの学生にとって、判断基準は実用的です。失敗のパターンが「読み返しているのに、まだ想起できない」なら、クイズと診断を行う総合型の学習パートナーから始めます。「簡単なバージョンは想起できるのに、本番の試験形式では失敗する」なら、専門ツールを追加します。「講義資料が 40 ページあるのにノートがない」なら、Mindgrasp や StudyFetch のような講義取り込みツールがより早い入口になります。ただし、その後も想起練習は必要です。そうしなければ、ノートは役に立ちません。