生成AIの使いどころ
トップ ／ 英語学習に生成AIをどう使うか——添削・会話練習・和訳の研究と限界

英語学習に生成AIをどう使うか——添削・会話練習・和訳の研究と限界

AIとの会話練習には効果を示す研究のまとめがある一方、興味が1回目のあとに下がった実験もあります。このページでは、研究が調べたAIの版と時期を書いたうえで、先に自分の英語を出し、AIはその後という使い方を確かめました。

この記事の要点

英語の勉強にAIを使う前に、知っておきたいこと

夜の11時、英作文の宿題が終わらない。日本語で書いた文をAIに貼れば、数秒で英文が出てきます。英会話の相手も、AIなら何時間でも付き合ってくれます。便利なのは確かです。では、それで英語の力はつくのでしょうか。

このページでは、英語学習での生成AIの使い方を、研究と公的な資料で確かめました。会話の練習、作文の添削、和訳と英訳、発音の判定、試験での扱い、の5つです。研究ごとに、どのAIを、いつ、誰で調べたかを書きます。この分野は動きが速く、2年前の結果が今のサービスに当てはまるとは限らないからです。

書く力そのものへの影響は文章を書くときの使い方に、AIの答えの確かめ方は調べ物での使い方にまとめています。ここでは英語に関わる部分に絞ります。

AIと会話の練習をすると、英語の力は伸びるのか

まず、全体の傾向です。チャットボット（文字や音声で会話するプログラム）を使った語学学習の研究をまとめた分析が、2024年に2本出ています。どちらも、使わない場合より成績が上がる方向の結果でした。

1本目は、教育研究の学術誌に載った分析です。28の研究から70の効果をまとめ、効果の大きさは0.484でした。これは「中くらいに近い」差です。学校段階、語学の水準、画面の作り、やりとりの能力によって効果が変わりました（Wang et al., 2024, Review of Educational Research）。2本目は31の研究から41の効果をまとめ、効果の大きさは0.608でした。こちらも「中くらい」の差です。生成AIを使ったかどうか、何と比べたかによって、効果が変わったと報告しています（Lyu et al., 2024, International Journal of Applied Linguistics）。

ただし、この2本の抄録からは、まとめた研究がいつの、どのチャットボットかが分かりません。2本目は生成AIを使ったかどうかで効果を比べているので、生成AI以前のボットも含まれています。2本目の著者は、これまでの研究の結果がばらばらだったため、まとめ直したと書いています。そのうえで、効果は全体として中くらいのプラスだったと結論しています。

では、ChatGPTのような生成AIではどうか。韓国の大学で英語を学ぶ学生を3つの群に無作為に分けた実験があります。2つの群はChatGPT-3.5に先生役を頼み、話しながら英語の要約課題に取り組みました。もう1つの群は、AIを使わずに同じ課題をしました。AIを使った2群は、話す課題の成績が、使わない群より良かったと報告されています（Sok & Shin, 2025, TESOL Quarterly）。人数と期間は抄録に書かれておらず、確かめられていません。

研究の数そのものも、まだ足りません。ChatGPTの公開は2022年11月30日です。そこから1.5年のあいだに出た、英語教育での実証研究70本をまとめたレビューがあります。研究の多くは書くことを扱っていました。成績への効果を数で調べた研究は少なく、話す・聞く・読むはまだ研究が足りない、と結論しています（Lo et al., 2024, Smart Learning Environments）。

まとめると、会話の練習相手として「効果がありそうだ」という結果は出ています。一方で、今の生成AIで、中高生が、何か月も続けた場合の研究は、確かめた範囲では見つかりませんでした。使うなら、次の節の「最初だけ」の問題も頭に置いてください。

話すのが怖い気持ちは減るのか。「最初だけ」の可能性もある

英語を話すときの緊張は、多くの学習者の悩みです。人の前で間違えるのが怖い。AIが相手なら、間違えても笑われません。この点で、AIに期待する人は多いはずです。

期待を支える研究はあります。インドネシアの州立大学の1年生75人を、AIチャットボットを使う群39人と、使わない群36人に分けた研究です。2022–2023年度の秋学期に、6週間行われました。考えてからペアで話し、全体で共有する活動の中に、チャットボットを組み込みました。18項目の質問紙で測った話す不安が下がり、10項目で測った楽しさが上がり、話す試験の点も上がりました（Wu et al., 2025, Computer Assisted Language Learning）。

ただし、この研究は学生を無作為に分けていません。使ったチャットボットの名前も、抄録には書かれていません。1つの大学の、6週間の結果です。著者自身も、もっと長い期間の観察が必要だと書いています。

長く続けたらどうなるのか。ここに、気になる結果があります。外国語の授業を受ける学生122人を12週間追った実験です。3週間ごとに、人とチャットボットの両方を相手に話す課題をしました。チャットボットが相手の課題では、興味が1回目のあとに下がりました。人が相手の課題では、下がりませんでした。授業そのものへの興味を伸ばしたのも、人との課題だけでした（Fryer et al., 2017, Computers in Human Behavior）。

この研究は、ChatGPTの公開より前の、古い型のチャットボットを使っています。それでも、物珍しさが効果を押し上げているかもしれない、という指摘はほかにもあります。語学のチャットボット研究25本を見たレビューは、課題の一つに物珍しさの効果を挙げました（Huang et al., 2021, Journal of Computer Assisted Learning）。語学に限らない24の無作為化研究のまとめでも、短い介入ほど効果が大きく出ました。著者は、物珍しさが長い介入では薄れた可能性を挙げています（Wu & Yu, 2023, British Journal of Educational Technology）。

ですから、最初の数回で「楽しい」「怖くない」と感じても、それが続くとは限りません。AIとの会話は、人と話す前の準備運動として使うのが無理のない形だと考えます。たとえば、授業で話す内容をAI相手に一度言ってみる。そのうえで、本番は先生や友だちと話す。これはこの記事の提案で、研究で確かめられた方法ではありません。

英作文の添削と採点は、AIにどこまで任せられるか

AIの添削の質を人と比べた研究は、文章を書くときの使い方で詳しく紹介しました。要点だけ繰り返します。米国の6年生から12年生の作文200本に、ChatGPT（v.3.5）と、訓練を受けた人が助言を書きました。5つの観点のうち4つで、人の助言の質が上でした（Steiss et al., 2024, Learning and Instruction）。英語を学ぶ大学生48人を6週間追った研究では、GPT-4の助言と人のチューターの助言で、学習の成果に差が出ませんでした（Escalante et al., 2023, International Journal of Educational Technology in Higher Education）。

英語の学習者にとって大事な点が、1つ目の研究にあります。助言の「正確さ」の点数は5段階で、人が4.55、AIが4.0でした。さらにAIの正確さは、作文の評価が高いほど下がりました。評価の低い作文で4.42、中くらいで4.05、高い作文で3.31です（Steiss et al., 2024, Learning and Instruction）。上手な人ほど、AIの的外れな指摘に出会いやすい、ということです。ただし、これは米国の中高生が書いた歴史の作文です。200人の半数は英語を学んでいる途中か、学び終えた生徒でしたが、英語の学習者かどうかで助言の質に差はありませんでした。日本のように外国語として書く英作文で同じかは、確かめられていません。

英語を外国語として書く人の作文では、日本の研究者による研究が2本あります。1本目は、GPT-3のtext-davinci-003という版で、英語が母語でない受験者の作文12,100本を自動で採点しました。採点には一定の正確さと信頼性があり、人の評価の補助になりうる、という結果でした。作文の言語的な特徴を合わせて使うと、正確さが上がりました（Mizumoto & Eguchi, 2023, Research Methods in Applied Linguistics）。

2本目は、誤りに印が付いた英語学習者の作文232本で、文法などの正確さの評価を比べました。比べた相手は、人の評価者と、文法チェックのサービスのGrammarlyです。ChatGPTの評価は人の評価とよく一致し、Grammarlyより人に近かったと報告されています（Mizumoto et al., 2024, Research Methods in Applied Linguistics）。使ったChatGPTの版は、抄録には書かれていません。

ここで注意があります。この2本が示したのは、作文全体の点数や正確さの「評価」が人と近いことです。一つ一つの誤りを見逃す割合や、正しい文まで直してしまう割合（過剰な訂正）ではありません。そうした割合は、査読を経た論文で確かめられなかったため、このページでは数値を載せません。

読者ができることは3つです。直された箇所は、なぜ直したのかを毎回聞いてください。理由に納得できない直しは、辞書や教科書で確かめます。そして、AIが「直す必要はない」と言っても、誤りが無いとは限らない、と考えておきます。

和訳・英訳をAIに頼ると、英語の力はどうなるのか

機械翻訳（自動で訳すサービス）と語学学習の関係は、生成AIより前から研究されています。2000年から2019年までの研究87本を見たレビューがあります。多くの研究が、とくに書くことについて、よい影響を報告していました。一方で、学生の気持ちは割れていました。先生と学生のあいだで、機械翻訳への見方に差もありました（Lee, 2021, Computer Assisted Language Learning）。

ここで大事なのは、「よい影響」がどんな使い方で出たかです。同じ著者の別の研究は、順番に工夫をしています。学生はまず母語で作文を書き、機械翻訳を使わずに自分で英訳しました。そのあとで機械翻訳の訳と見比べ、自分の英文を直しました。この方法で、語彙と文法の誤りが減り、書き直しも良くなりました（Lee, 2019, Computer Assisted Language Learning）。

著者は同時に、学びにつなげるには、先生が機械翻訳の限界を知り、使い方を十分に指導する必要があると書いています。つまり研究が支えているのは、「自分で訳してから比べる」使い方です。「最初から訳させて写す」使い方で英語の力がつく、という研究ではありません。

この2本は、生成AIが広まる前の機械翻訳を調べたものです。今の生成AIは、訳すだけでなく、訳の理由の説明や言い換えもできます。それで学習効果が変わるかは、確かめた範囲ではまだ分かりません。中高生の和訳の宿題についても、同じです。

和訳の宿題では、まず自分で訳してください。分からない語は辞書で引きます。そのうえでAIの訳と比べ、違う所だけ「なぜこう訳すのか」と聞きます。違いの理由が分かった所が、その日に身についた所です。

発音の判定は、どこまで信じてよいか

AIに英語で話しかけ、正しく文字になれば発音は通じている。そう考える人は多いと思います。文部科学省のガイドラインにも、そうした事例があります。中学校3年の英語の授業で、自分の英作文を音声入力でChatGPTに入れました。生徒は、自分の発音が正しいかどうかを「ある程度」確かめられた、と紹介されています（文部科学省, 2024）。

「ある程度」の中身を考えるのに役立つ研究があります。台湾の中級の英語学習者4人が、Googleの音声入力に単語48個と短い文24文を話しました。同じ録音を、英語が母語の聞き手12人が書き取り、結果を比べました（Inceoglu et al., 2022, ReCALL）。

全体の数字は、音声認識と人で近いものでした。単語では音声認識が40.81%、人が38.62%を正しく聞き取りました。文では音声認識が75.52%、人が83.88%です。ところが話し手ごとに見ると、音声認識の判定が人の聞き取りとそろったのは、4人のうち1人だけでした。各課題で、もう1人ずつ、ある程度の一致が見られただけです（Inceoglu et al., 2022, ReCALL）。

つまり、平均では人に近くても、自分の発音について正しく判定してくれるとは限りません。正しく文字になっても、人に通じるとは言い切れない。文字にならなくても、人には通じているかもしれない。この研究は4人だけで、生成AIではなく音声入力を調べたものです。今の音声つきの生成AIで同じかどうかは、確かめられていません。

練習の道具としての効果は、別に調べられています。2008年から2021年までの15の研究、38の効果をまとめた分析です。音声認識を使った発音練習の効果は0.69で、中くらいでした。個々の音の発音には大きく効き、強勢やイントネーションには小さい効果でした。短期間の使用では、使わない場合と差が出ませんでした。一人で練習すると効果は小さく、仲間と練習すると大きく出ました。効果が大きかったのは18歳以上の大人と、中級の学習者です（Ngo et al., 2023, ReCALL）。

この結果から、発音の練習にAIを使うなら、続けること、そして一人で完結させないことが大切だと読めます。AIで練習したら、ときどき先生や英語が話せる人に聞いてもらってください。中高生の場合、この分析で効果が大きかったのは大人だったことも覚えておいてください。

英検と大学入試では、AIの利用はどう扱われているか

試験での扱いは、研究ではなく決まりの問題です。2026年10月3日に、公式の文書を原文で確かめました。

英検では、日本英語検定協会の受験規約（2026年3月23日施行）を読みました。生成AIを名指しした条項は見当たりませんでした。ただし8.2で、スマートフォンやスマートウォッチなどを使用禁止としています。17では、試験中に「援助を他人に与えたり他人から受けたりすること」を不正行為の例に挙げています（日本英語検定協会, 2026）。試験会場でAIを使う余地は、規約の上でもありません。ここで確かめたのは紙で受ける従来型の規約だけで、ほかの受験方式の規約は確かめていません。

大学入試では、国の決まりと各大学の方針を分けて見ます。文部科学省が2026年5月27日に通知した、2027年度入学者向けの実施要項を読みました。本文を「生成」「AI」で検索しましたが、受験生のAI利用の扱いは見つかりませんでした（文部科学省, 2026a）。同じ実施要項のQ&A（2026年9月2日更新）は、総合型選抜と学校推薦型選抜で大学が必ず行う面接を、AI面接で代えることはできない、としています（文部科学省, 2026b）。これは大学側への決まりで、受験生のAI利用の決まりではありません。

受験生のAI利用は、大学ごとに方針が違います。東京農工大学は、内容の責任を本人がすべて負うことを前提に、出願書類での利用の有無を問わないとしています（東京農工大学, 2024）。日本大学は、特段の指示がない限り、入学者選抜で受験生が生成AIを使うことを認めていません（日本大学, 2026）。2つの大学の方針は正反対です。英語の課題作文や英文の志望理由書も、出願先の募集要項で確かめてください。詳しくは学習・受験でどう使うかにまとめています。

学校の定期テストや小テストも同じです。文部科学省のガイドラインは、定期考査や小テストで生成AIを使わせることを、不適切と考えられる例に挙げています（文部科学省, 2024）。

使い方の線引き：丸ごと訳させるか、自分の英文を直させるか

ここまでの研究を、毎日の使い方に落とします。次の表の左は使い方、右は判断の材料です。右の列に「記事側の提案」とある所は、研究で確かめられたものではなく、このページの考えです。

使い方判断の材料
日本語の作文を丸ごと英訳させて提出する避けます。英文を組み立てる練習になりません。文部科学省は、レポートや小論文などで、生成物をほぼそのまま自分の成果物として出すことを不適切な例に挙げています
自分で英訳してから、AIの訳と比べる勧めます。機械翻訳の研究で、この順番で誤りが減り、書き直しが良くなりました（2019年の研究で、生成AI以前）
自分の英作文を直させ、理由を聞く勧めます。ただし、AIの指摘には的外れなものが混ざりえます。理由に納得できない直しは辞書で確かめます
AIと英語で会話の練習をする試す価値があります。効果を示すまとめがある一方、物珍しさで最初だけ効いている可能性もあります
発音をAIに判定させる目安にとどめます。平均では人に近くても、一人一人では人の聞き取りとずれました
単語リストや例文を作らせる使えます。文部科学省も活用が考えられる例に挙げています。例文の正しさは、教科書や辞書で確かめます（記事側の提案）
試験中や小テストで使う使いません。英検の規約と学校のガイドラインの両方が、使えない場面としています

表の考え方を一言でまとめると、先に自分の英語を出し、AIはその後です。文部科学省のガイドラインも、英会話の相手、より自然な英語表現への改善、単語リストや例文リストの作成を、活用が考えられる例に挙げています（文部科学省, 2024）。どれも、学習者の側に先に何かがある使い方です。

中高生の家庭では、決まりを1つだけ作るなら「英作文は自分で書いてから見せる」をお勧めします。これも記事側の提案です。保護者は、AIが直した英文より、子どもが最初に書いた英文を見てください。そこに、今の本当の力が出ています。

仕事で英語を使う大人は、事情が少し違います。目的が学習ではなく、正確な英文を早く出すことなら、AIに訳させるのは合理的です。そのときは、数字・固有名詞・専門用語を自分で確かめます。外に出す文書は、英語が読める人にも見てもらいます。答えの確かめ方は調べ物での使い方に、入力してよい情報の線引きは使う前に決めるルールに書きました。英語の力も伸ばしたいなら、週に何本かは自分で先に書く日を作る、という分け方もあります。これも記事側の提案です。

このページの限界

紹介した研究の多くは、海外の大学生を対象にしたものです。インドネシア、韓国、台湾、米国などで、日本の中高生を対象にした研究ではありません。日本の研究者による採点の研究も、使ったのは海外の試験の作文です。日本の中高生の英語学習に、同じ結果が当てはまるとは限りません。

研究が調べたAIは、生成AI以前のチャットボットや機械翻訳、GPT-3のtext-davinci-003、ChatGPT-3.5、GPT-4などです。どれも2023年前後までの版で、今のサービスとは性能も機能も違います。メタ分析の2本は、抄録から対象のチャットボットや時期が分からず、効果の数字が今の生成AIにそのまま当てはまるとは言えません。研究期間も、分かる範囲では6週間から12週間です。

出版社の制限で本文を取得できなかった論文は、抄録に書かれた範囲だけを使いました。添削で誤りを見逃す割合や、正しい文まで直す割合は、査読を経た論文で確かめられず、載せていません。研究が無い部分の使い分けは、記事側の提案として書いています。

試験の決まりは、2026年10月3日に確かめた内容です。英検は従来型の受験規約だけ、大学は2校の例だけを確かめました。国の実施要項は、文字にした本文を検索した結果です。決まりは毎年のように改まるので、受ける年度の規約と募集要項で確かめてください。

出典

なお、当サイトの運営者は学習塾（武蔵野個別指導塾）を運営しています。子どもの勉強での使い方は、利害関係を明記したうえで学習・受験でどう使うかにまとめています。編集方針は運営者情報をご覧ください。

この記事のまとめ

よくある質問

AIと英会話の練習をすると、話す力は伸びますか？

伸びる方向の結果が出ています。韓国の大学生がChatGPT-3.5と話しながら課題をした実験では、話す課題の成績が使わない群より良くなりました。チャットボットの研究28本のまとめでも、語学の成績全体が上がりました。ただし、チャットボットへの興味が1回目のあとに下がった実験もあります（Sok & Shin, 2025; Wang et al., 2024; Fryer et al., 2017）。

英作文の添削はAIに任せてよいですか？

任せきりにはしないでください。ChatGPT（v.3.5）の助言は、人の助言より正確さの点数が低く、上手な作文ほど正確さが下がりました。直した理由を聞き、辞書で確かめる使い方を勧めます（Steiss et al., 2024）。

和訳の宿題をAIに訳させると、英語の力はつきますか？

丸ごと訳させて写す使い方で力がつく、という研究は確かめた範囲ではありません。先に自分で訳し、あとで機械翻訳と比べて直す方法では、誤りが減ったと報告されています。生成AI以前の機械翻訳の研究です（Lee, 2019）。

AIの発音判定は信じてよいですか？

目安にとどめてください。台湾の学習者4人の研究では、全体の数字は人に近くても、話し手ごとに人の聞き取りとそろったのは1人だけでした（Inceoglu et al., 2022）。

英検や大学入試でAIを使ってもよいですか？

英検の受験規約は試験中の電子機器の使用を禁じています。大学入試は大学ごとに方針が違い、利用の有無を問わない大学も、認めない大学もあります。出願先の募集要項で確かめてください（日本英語検定協会, 2026; 東京農工大学, 2024; 日本大学, 2026）。