「疑問が横たわる」の例文を生成AIに作らせると不自然な言い回しが混じるのか｜用例で確かめるQ&A

「疑問が横たわる」——寝る前に国語辞典を開き、この言い回しの例文を探しています。辞書の用例は一つか二つで、自分の場面にそのまま当てはまるとは限りません。この言い回しは、解けない問いがそこに残るという意味で使われます。

「疑問が横たわる」の例文を生成AIに作らせると不自然な言い回しが混じるのか｜用例で確かめるQ&A

「疑問が横たわる」——寝る前に国語辞典を開き、この言い回しの例文を探しています。辞書の用例は一つか二つで、自分の場面にそのまま当てはまるとは限りません。この言い回しは、解けない問いがそこに残るという意味で使われます。

そこで生成AIに例文を作らせれば、使える文がいくつも手に入ります。けれど、辞書にない不自然な言い回しが混じらないか、という疑問が残ります。研究が示すのは、観点を決めて選べば辞書の例文の代わりになる見込みがある一方、別の言語では正確さと多様さが足りないという結果です。生成AIの例文は、国語辞典の用例と新聞や本の実例に照らしてから使うのが基本です。

生成AIの例文は辞書の用例の代わりになるのか

英語では、ChatGPT の例文を三つの定評ある学習英英辞典の例文と比べる評価の枠組みを作った研究があります（Lyu 2026）。完全さ・わかりやすさ・典型性・多様さなどの観点で選び分ければ、辞書の例文の代わりに使える見込みがあるとしました。辞書の例文もすべての観点で最良だったわけではありません。不自然な連語が何割あったかを示す数値は抄録にないが、観点を決めて選ぶことがこの研究の要点です。

中国語の学習者用辞書と比べた研究では、結果はもっと慎重です（Liu 2026）。使われた ChatGPT の版は抄録になく、今のモデルでの再現は別に確かめる必要があります。それでも、例文は実用的だが正確さと多様さが足りず、辞書よりわかりにくい結果でした。定義では意味の抜けや品詞の誤りが多く、意味が複数ある多義語で正確さが低い結果でした。

二つの研究を並べると、例文の出来は言語と評価の観点で変わります。日本語の例文を同じように評価した研究は見つかっていません。英語で観点を決めて選ぶなら見込みがあり、中国語では正確さと多様さに課題が残りました。

コーパスで実例を調べる学習にはどんな効果があるのか

コーパス（新聞や本、会話などの実際の文章を大量に集めたもの）を自分で検索して、言葉の使い方をつかむ学習をまとめた研究があります（Boulton 2017）。64の研究・88の標本を分析すると、統制群との比較で d = 0.95、事前と事後の比較で d = 1.50 という大きな効果でした。ただし標本の小さい研究では効果が小さく、時間がたっても残るか、別の場面に使えるかはまだよく調べられていません。複数の研究をまとめても、実例を検索する学習に効果があるという向きは同じでした。

語彙に絞ったメタ分析では、対照群のある29研究・38標本で、直後のテストの効果は g = 0.74（標準誤差 0.09）、時間をおいた後のテストでも g = 0.64（標準誤差 0.17）でした（Lee 2019）。対象者の国や学年は抄録に書かれていません。語の意味や文法的な特徴のような深い知識で効果が大きく、学習者の力や使い方・訓練・期間で効果の大きさが変わりました。効果は中程度で、短期のテストでも時間をおいたテストでも同じ向きでした。

これらの研究が調べたのは実例を自分で探す学習であり、生成AIが作った例文を読む学習ではありません。実例を探す手間そのものに意味があるのか、完成した例文を受け取るだけでも同じ効果が出るのかは、今後の課題です。コーパスの研究が測っているのは、検索して比べる行動を含む学習です。

辞書で学ぶ場合とコーパスで学ぶ場合では結果が違うのか

比較の相手を辞書に変えると、効果の見え方が変わります。上級の学習者を、コーパスで学ぶ群と上級学習者用の辞書で学ぶ群に分け、学術語とその連語を比べた研究では、二群の間に有意な差がありませんでした（Altun 2021）。効果が無かったのではなく、辞書でも同じくらい学べた結果です。

内訳を見ると（Altun 2021）、結びつきの強い連語はコーパス群がわずかに上（45.91 対 44.06）、結びつきの弱い連語は辞書群が上でした（54.08 対 57.18）。連語の種類によって、どちらが向くかが変わることを示します。人数は抄録になく、一つの大学の上級学習者を対象にした研究です。

次の表では、言語と比較相手の違いに注目します。

「疑問が横たわる」の例文はどう確かめればよいのか

まず、「『疑問が横たわる』を使った短い例文を作ってください」と頼みます。返ってきた文は国語辞典の用例と並べ、主語に来る言葉や結びつく語が同じかを確かめます。

次に、新聞や本の実例を探します。実例が見つかっても、AIの例文と意味や文脈が同じかを照らします。見つからないときは、その言い回しを答案や作文で使いません。

表の四行のうち、自分の課題に近い行を選んでおくと、確かめる観点を絞れます。国語の答案や小論文では、辞書の用例にある結びつきを基準にし、AIの例文は候補として扱います。例文をそのまま覚えず、自分で一文を書き直してから使うと、どの語と結びつくかを意識しやすくなります。

よくある質問

生成AIが作った例文をそのまま覚えてもよいですか

例文をそのまま暗記するより、国語辞典の用例と見比べ、どの語と結びつくかを確かめてから覚えるほうが安全です。AIの例文だけを覚えると、辞書にない使い方を身につけるおそれがあります。

日本語の言い回しでも同じ結果が当てはまりますか

例文を比べた研究は英語と中国語だけです。日本語では、辞書と実例で確かめる手順を省けません。

例文が不自然かどうかはどう見分けますか

国語辞典の用例にある結びつきと比べ、新聞や本で同じ形を探します。同じ形が見つからない言い回しは、使う前に国語辞典の凡例や国語の先生に確かめるとよいです。

この記事の限界

言い回しの自然さについて引いた研究が扱った例文は英語と中国語であり、日本語の連語や言い回しを評価したものはありません。辞書との比較には大学の上級学習者が参加していますが、中高生の国語学習は対象外です。

使われた ChatGPT の版や語数は抄録からわからず、不自然な連語が何割混じるかを数値で示した研究も今回の範囲では見つかりませんでした。国語の課題でAIの例文を使える範囲は、授業の指示によって異なります。

参考文献

1. Lyu J ほか. Towards Updated Standards for Dictionary Examples for English Learners: An Evaluation Framework for ChatGPT-Generated Illustrative Sentences. International Journal of Lexicography. 2026;39.
2. Liu R. Evaluating ChatGPT’s Role in Chinese Learner’s Dictionary Compilation: A Comparative Analysis. Chinese Journal of Applied Linguistics. 2026;49(2):297-319.
3. Boulton A ほか. Corpus Use in Language Learning: A Meta-Analysis. Language Learning. 2017;67(2):348-393.
4. Lee H ほか. The Effects of Corpus Use on Second Language Vocabulary Learning: A Multilevel Meta-analysis. Applied Linguistics. 2019;40(5):721-753.
5. Altun H. The Learning Effect of Corpora on Strong and Weak Collocations: Implications for Corpus-Based Assessment of Collocation Competence. International Journal of Assessment Tools in Education. 2021;8(3):509-526.

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