英文を丸ごと暗唱すると英語は話せる？｜研究でわかった効くこと・効きにくいこと

英文を丸ごと暗唱すると英語は話せる？｜研究でわかった効くこと・効きにくいこと

結論: 研究では、まとめて覚えた言い回しが多い人ほど話す力の評価が高い傾向が報告されている。こうした言い回しは、なめらかに話す支えにもなりうる。ただし「暗唱だけで自由に話せる」と示した研究は見当たらない。意味を分かって覚え、覚えた表現を実際に使ってみることが、研究とつながる使い方だ。

この記事でわかること

• 英文の暗唱が、話す力のうち「どこ」に効きそうなのか
• 「英語が得意な人は暗記していた」という話から、言えること・言えないこと
• 暗唱をためした研究で、何が変わり何は分からないままなのか
• 覚えた英文を「使える英語」に変えるために、研究が重視していること

暗唱で英語は話せるようになるのか

「中学の教科書を丸ごと暗唱すれば英語は話せる」という話を聞いたことがあるかもしれない。
一方で「暗記は古い詰め込み勉強だ」という声もある。
研究を並べると、答えはそのどちらでもない。

研究で報告されているのは、まず次の向きだ。
決まった言い回しをたくさん使える人ほど、話す力が高く評価されやすかった。
また、まとめて覚えた言い回しは、話すときの「間」を減らす支えになりうる。

ここで出てくる「決まった言い回し」は、研究では formulaic sequences と呼ばれる。
この記事では「かたまり表現」と呼ぶ。
これは「Nice to meet you」のように、1 語ずつ組み立てずに丸ごと覚えて使う言葉のことだ。

つまり暗唱は、話す力のうち「決まった言い回しがすっと出る」「つっかえにくい」側に効く可能性がある。
しかし、初めての場面で言いたいことを自分で組み立てる力まで保証した研究は見当たらない。
料理にたとえると、下ごしらえ済みの材料は増えるが、献立を考える力は別に育てる必要がある、というイメージだ。

ここまでのまとめ: 暗唱は「かたまり表現がすっと出る・つっかえにくい」側に効く可能性がある。自由に組み立てて話す力まで保証する研究は見当たらない。

「英語が得意な人は暗記していた」は本当か

暗唱をすすめる話でよく出てくるのが、「英語ができる人はみんな文章を暗記していた」という話だ。
これに近い内容を調べた研究がある。
Ding (2007) は、中国の全国規模の英語スピーチ大会やディベート大会で入賞した大学生 3 名に話を聞いた。

この研究はインタビュー研究 (= 実験ではなく、本人に「どう勉強したか」を聞き取る研究) だ。
3 名は、文章を暗記してまねる練習を、最も効果的な学び方だと考えていた。
最初は授業などでやらされていたが、だんだんその価値を感じるようになった、とも語っている。

3 名が語った中身は具体的だ。
語と語の組み合わせに気をつけて覚え、それを自分が話す・書く場面に借りて使えた、という。
発音がよくなった、英語の細かい部分に気をつける習慣がついた、とも話している。

著者は、この練習が「気づき」と「くり返しの練習」を高めると考えた。
気づきとは、英語のちょっとした言い方の違いに「おや？」と目が止まることだ。

ただし、ここには大事な注意がある。
この研究は「得意な 3 人がやっていたこと」を聞いたもので、暗唱が上達の原因だと実験で示したものではない。
背の高い人がバスケ部に多くても、バスケで背が伸びたとは限らないのと同じだ。

もともと英語が好きで粘り強い人だから暗記を続けられた、という可能性も残る。
だから「得意な人が暗記していた」は、「暗記すれば得意になる」の証拠にはならない。
それでも、暗記を「ただの詰め込み」ではなく、使える英語の材料集めとして語っていた点は参考になる。

ここまでのまとめ: 英語が得意な 3 名は文章の暗記とまねを重視していたが、聞き取りの研究なので「暗記したから得意になった」とまでは言えない。

かたまり表現をたくさん持つと、話す力はどう見えるか

暗唱で頭に入るのは、単語より大きな「かたまり」だ。
このかたまり表現と話す力の関係を調べた研究がいくつかある。

Boers ら (2006) は、英語専攻の大学生 32 名を 2 つのグループに分けた小規模な実験をした。
両方のグループが 22 授業時間、本物の英語の教材を聞いたり読んだりした。
片方のグループだけが、かたまり表現に気づくように指導を受けた。

その後の面接で、どちらのグループか知らされていない評価者 2 名が話す力を判定した。
2 名とも、かたまり表現の指導を受けたグループの方を高く評価した。
また、話の中のかたまり表現の数は、話す力の評価とよく一緒に動いていた。

これは「目かくしの審査」に近いやり方だ。
審査員がどちらのチームか知らないので、ひいきが入りにくい。

続く Stengers ら (2011) は、英語とスペイン語を学ぶ中級の学生を調べた。
聞いた話を言い直す課題で、かたまり表現を多く使う人ほど話す力の評価が高い傾向があった。
この関係は英語で最も強く、スペイン語では語の形の変化のミスが多く、関係が弱まっていたらしい。

ここでの「傾向」は相関 (= 2 つのものが一緒に増えたり減ったりする関係) のことだ。
身長と体重のように一緒に動く関係で、片方がもう片方の原因とは限らない。

注意したいのは、Boers らの研究は暗唱そのものではないという点だ。
調べたのは「かたまり表現に気づかせる指導」であり、評価は聞き手が感じた話す力だった。
暗唱は、このかたまり表現を増やす手段の 1 つとして考えるのが研究に近い読み方だ。

ここまでのまとめ: かたまり表現を多く使える人ほど話す力の評価が高い傾向が報告されている。ただし暗唱そのものを調べた研究ではない。

なぜかたまり表現があると、なめらかに話せるのか

では、なぜかたまり表現があると話しやすくなるのか。
Wood (2006) は、英語を学ぶ人の自由な話し言葉を 6 か月にわたって分析した。

Wood によると、かたまり表現は頭の中で 1 語のようにまとめてしまわれ、取り出されているように見える。
そのため、話の途中の「間」を短く・少なくし、間と間の間に長く話し続けやすくなる。
料理で下ごしらえ済みの材料があると、手を止めずに早く作れるのと似ている。

使い方は 5 種類に分かれた。
同じ表現をくり返す、いくつもの表現をつないで長く話す、1 つの表現に頼る、などだ。
独り言やつなぎ言葉として使う、話を盛り上げる言い回しとして使う、という型もあった。

この研究は話の書き起こしをじっくり読み解く質的な研究 (= 数を測るより、中身の型を見つける研究) だ。
効き目の大きさは数字で示されていない。
それでも、「暗唱で覚えた言い回しが、なぜ話すスピードに関わりうるのか」を説明する手がかりになる。

ここまでのまとめ: かたまり表現は 1 語のように取り出せるため、話の間を減らす支えになりうる。暗唱はこの「下ごしらえ」を増やす練習と考えられる。

暗唱の効果を直接ためした研究でわかったこと

では、文章を暗記させて実際に変化を測った研究はあるのか。
ここでは 2 つを紹介するが、どちらも話す力を正面から測った大きな研究ではない点に注意したい。

1 つ目は Wang (2023) だ。
これは書く力の研究で、話す力は測っていない。
中国の英語専攻生 33 名に、お手本となる英語の意見文 7 本を暗記させた。

暗記テストを 7 回と、事前・事後の作文テストを行った。
その結果、文章の暗記は英語の意見文を書く力の向上に有意な影響があったと報告されている。
有意とは「たまたまでは説明しにくい差」という意味だ。

おもしろいのは、暗記テスト上位 12 名へのインタビューだ。
多くが、覚える前に意味を理解してから暗記していた。
歌詞の意味を分かってから歌を覚えるような順番だ。

ただし、比べるためのグループ (= 暗記をしなかった人たち) があったかは要旨からは確認できない。
また書く力の結果なので、話す力にそのまま当てはめることはできない。

2 つ目は Matsuzaki (2018) で、日本の大学で英語を学ぶ人を対象にした小規模な研究だ。
用意した会話のやりとりを、全部暗唱するグループ・一部だけ暗唱するグループ・比べるグループに分けた。
話すテストの結果から、どちらの暗唱も複数語の表現を身につける助けになることが示唆された。

ただし、2 つのやり方の効き方には大きなばらつきがあった。
人数や期間も要旨には書かれていない。
掲載誌の評価から、この研究は本記事では「参考程度」の扱いにしている。

まとめると、暗唱をためした研究はまだ少なく、規模も小さい。
「暗唱すれば○か月で話せる」と言える研究は見当たらない。

ここまでのまとめ: Wang (2023) は書く力が伸びた研究だ。Matsuzaki (2018) は、かたまり表現が身についた可能性を示す小規模研究だ。話す力への効果はまだ確かめきれていない。

暗記は「ただの丸暗記」なのか

「暗記は意味も考えずに詰め込む古いやり方だ」という見方は根強い。
これに異を唱えたのが Xu (2022) だ。

Xu は、オーストラリアの大学で学ぶ中国人留学生を 18 か月にわたって調べた。
方法は民族誌 (= 現場に入って、人の暮らしや学び方を長く観察し聞き取るやり方) だ。
転校生が新しいクラスの習慣を、毎日いっしょに過ごしながら知っていくようなものだ。

Xu は、中国人学生の暗記を「劣った丸暗記」と単純に決めつける見方に反対している。
暗記はいくつもの実践の集まりで、くり返すうちに新しい意味が生まれる、と提案した。
また、暗記は体に染みついた習慣のような実践だとも述べている。

同じ歌を何度も歌ううちに、歌詞の意味が新しく分かってくることがある。
くり返して覚えることは、中身を考えないことと同じではない、という主張だ。

ただし、この研究は英語の話す力の伸びを測ったものではない。
言えるのは「暗記 = 丸暗記と決めつけるのは単純すぎる」という主張までだ。

それでも、前の節の Wang (2023) で上位者の多くが「理解してから覚えていた」こととは、向きが合っている。

ここまでのまとめ: 暗記を「意味を考えない丸暗記」と決めつけるのは単純すぎる、という研究がある。暗唱でも、意味を分かってから覚える方が研究の向きと合う。

覚えた英文を「使える英語」に変える条件

暗唱した英文が、会話の場で口から出てこない。
これは多くの人がつまずくところだ。
研究では、覚えたものを実際に使い直す練習が大事にされている。

Lynch と Maclean (2000) は、仕事などの目的に合わせた英語コースで、話す課題をくり返す効果を調べた。
ただし、比べたのは英語力が大きく違う学習者 2 名だけの予備的な報告 (= 本格的に調べる前に、まず少人数でようすを見た「下見」のような報告) だ。
2 名とも、同じ課題をくり返す中で伝える内容を何度も使い直し、得るものがあった。

同じ道を何度も自転車で走ると、2 回目からは景色を見る余裕が出てくるのに似ている。
一方で、同じ課題でも学習者によって伸びる部分は違っていた。
2 名の事例なので、「くり返せば必ず伸びる」とまでは言えない。

Gatbonton と Segalowitz (2005) は、実験ではなく考え方を整理した論文だ。
2 人は、会話中心の授業の大きな課題は「考えなくても口から出る」なめらかさをどう育てるかだと指摘した。
そのための授業の設計基準を提案し、効果はこれから確かめるべきだとしている。

つまり、「覚える」と「使える」の間には、まだ研究で埋まっていない部分がある。
今の研究から言えるのは、覚えた表現を場面を変えて使い直すことが、なめらかさの鍵として重視されているということだ。

声に出す練習の別の形については、音読の効き方を研究で整理した記事が詳しい。
「練習しているのに話せない」悩みは、シャドーイングで伸びる力と伸びにくい力を分けた記事でも扱っている。

ここまでのまとめ: 覚えた表現をくり返し使い直すことは重視されているが、根拠は少人数の報告や提案論文が中心。暗唱のあとに「使う」練習を足すのが研究と合う考え方だ。

暗唱が向く使い方・向きにくい使い方

ここまでの研究から言える範囲で、暗唱の使い方を整理する。
新しい手順を足すのではなく、研究の向きに合わせた読み方だ。

研究の向きと合いやすいのは、次のような使い方だ。

• 意味を分かってから覚える (上位者の多くがそうしていた)
• 会話や文章に出てくる、かたまり表現に注目して覚える
• 覚えた表現を、話す・書く場面で借りて使ってみる
• 同じ内容を、場面や相手を変えて何度か使い直す

逆に、研究から期待しにくいのは次のような使い方だ。

• 意味が分からないまま、音だけを覚えて終わる
• 「暗唱さえすれば自由に話せる」と考え、話す練習をしない
• 書く力の研究 (Wang 2023) の結果を、そのまま話す力の約束と受け取る

回数や期間について、「○回暗唱すればいい」と言える研究は見つからなかった。
回数より、意味を分かっているか、覚えたあとに使っているか、という中身の方が研究では大事にされている。

ここまでのまとめ: 意味を分かって覚え、かたまり表現に注目し、覚えたあとで使ってみる。この使い方が研究の向きと合う。回数の正解は研究からは出ていない。

研究が示した条件を、AI で満たせるか

ここまでの研究は、意味を分かって覚えること、覚えた表現を実際に使うこと、くり返すことを重視していた。
では、この条件を AI 英会話や AI の話し相手で満たせるのだろうか。

近い研究はある。
Kang と Sung (2024) は、韓国の中学 2 年生 112 名を 2 つの組に分けた。
チャットボット (= 文字や音声で返事をしてくれる会話ロボット) で練習する組と、ワークシートで練習する組だ。
目標の会話文をもとに作ったチャットボットと練習した組の方が、会話の力が大きく伸びた。
ただし対象は中学生で、使ったのは生成 AI ではなく、決まった会話の型に沿って返事をする仕組みだった。

話し相手になるシステムの効果をまとめた研究もある。
Hou と Min (2025) のメタ分析 (= たくさんの研究を集めて全体の傾向を出す研究) は、16 研究をまとめた。
話す力への効果は g=.61 で、練習した人の平均が、しなかった人の 7 割以上より上に来るくらいの中くらいの効き目だ。

ただし、この研究も暗唱や覚えた表現の使用を直接調べたものではない。
生成 AI を組み込んだ場合は、今後の研究課題とされている。
「英文を暗唱したあと、AI と会話して覚えた表現を使うと話す力が伸びるか」を、AI で確かめた研究はまだ少ない。

だから、問いは「AI と暗唱すれば話せるか」ではない。
「覚えた表現を、場面を変えて使い直す機会を AI で作れるか」だ。
AI を使う場合も、意味を分かって覚え、覚えた表現を自分の言いたいことに使ってみる、という研究の条件に沿っているかを確かめたい。
AI 英会話そのものの研究は、AI 英会話の効くしくみを研究で整理した記事にまとめている。

よくある質問

Q1. 中学の教科書を暗唱すれば英語は話せるようになりますか？
A. 研究からは、そう言い切れません。かたまり表現を多く使える人ほど話す力の評価が高い傾向は報告されています。ただ、暗唱だけで自由に話せるようになると示した研究は見当たりません。覚えたあとで実際に使う練習を足すのが、研究に合う考え方です。

Q2. 英語が得意な人は暗記していたと聞きますが、本当ですか？
A. 英語の大会で入賞した 3 名に聞いた研究では、文章の暗記とまねを重視していたと語られています。ただし聞き取りの研究なので、暗記したから得意になったとまでは言えません。

Q3. 意味が分からなくても、丸暗記すれば効きますか？
A. おすすめしにくいです。書く力の研究では、暗記がよくできた人の多くが、意味を理解してから覚えていました。暗記を丸暗記と決めつけるのは単純すぎる、という研究もあります。

Q4. 何回くらい暗唱すればいいですか？
A. 回数の決まった答えは、研究からは出ていません。回数より、意味を分かっているか、覚えた表現を場面を変えて使っているか、という中身の方が大事にされています。

Q5. AI 英会話と組み合わせれば、暗唱の効果は上がりますか？
A. まだ分かりません。話し相手になるシステムが話す力に効くという研究はありますが、暗唱と組み合わせた効果を確かめた研究はまだ少ないです。覚えた表現を使い直す場として使えるか、という見方で試すのが研究に沿っています。

まとめ

英文の暗唱は、話す力のうち「かたまり表現がすっと出る」「つっかえにくい」側に効く可能性がある。
かたまり表現を多く使える人ほど話す力の評価が高い傾向や、話の間を減らす支えになることが報告されている。

一方で、暗唱だけで自由に話せるようになると示した研究は見当たらない。
暗唱を直接ためした研究は少なく、書く力の研究や小規模な研究が中心だ。
英語が得意な人が暗記していたという話も、聞き取りの研究なので原因とまでは言えない。

研究の向きに合うのは、意味を分かってから覚え、覚えた表現を場面を変えて使い直すことだ。
暗唱は「話すための材料を下ごしらえする練習」として使い、自分で組み立てて話す練習も一緒に続けたい。

参考文献

1. Ding, Y. (2007). Text memorization and imitation: The practices of successful Chinese learners of English. System, 35(2), 271-280. https://doi.org/10.1016/j.system.2006.12.005
2. Boers, F., Eyckmans, J., Kappel, J., Stengers, H., & Demecheleer, M. (2006). Formulaic sequences and perceived oral proficiency: Putting a Lexical Approach to the test. Language Teaching Research, 10(3), 245-261. https://doi.org/10.1191/1362168806lr195oa
3. Stengers, H., Boers, F., Housen, A., & Eyckmans, J. (2011). Formulaic sequences and L2 oral proficiency: Does the type of target language influence the association? IRAL, 49(4). https://doi.org/10.1515/iral.2011.017
4. Wood, D. (2006). Uses and functions of formulaic sequences in second language speech: An exploration of the foundations of fluency. The Canadian Modern Language Review, 63(1), 13-33. https://doi.org/10.3138/cmlr.63.1.13
5. Lynch, T., & Maclean, J. (2000). Exploring the benefits of task repetition and recycling for classroom language learning. Language Teaching Research, 4(3), 221-250. https://doi.org/10.1177/136216880000400303
6. Gatbonton, E., & Segalowitz, N. (2005). Rethinking communicative language teaching: A focus on access to fluency. The Canadian Modern Language Review, 61(3), 325-353. https://doi.org/10.3138/cmlr.61.3.325
7. Wang, Q. (2023). Text memorization: An effective strategy to improve Chinese EFL learners’ argumentative writing proficiency. Frontiers in Psychology, 14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1126194
8. Xu, J. (2022). Memorisation is not rote learning: Rethinking memorisation as an embodied practice for Chinese students. Journal of Multilingual and Multicultural Development, 45(9), 3963-3979. https://doi.org/10.1080/01434632.2022.2134878
9. Matsuzaki, T. (2018). Text recitation in foreign language learning: Its effectiveness on the learning of multi-word expressions. Journal of Higher Education Theory and Practice, 18(5). https://doi.org/10.33423/jhetp.v18i5.588
10. Kang, S., & Sung, M.-C. (2024). EFL students’ self-directed learning of conversation skills with AI chatbots. Language Learning & Technology, 28(1), 1-19. https://hdl.handle.net/10125/73600
11. Hou, Z., & Min, S. (2025). Dialogue-based computer-assisted language learning systems for second language speaking development: A three-level meta-analysis. ReCALL, 38(1), 40-56. https://doi.org/10.1017/s0958344025100268

最終更新日: 2026-11-11
著者: 中村 拓（Taku Nakamura）（greencafe 編集部 編集責任者・非ネイティブ話者）。公開された 11 件の研究エビデンス（tier 1=9 / tier 2=1 / tier 3=1）を横断分析・再構成した。
画像: いらすとや (https://www.irasutoya.com/) より

この記事を編集した人

中村 拓（Taku Nakamura） （編集責任者 / 応用言語学・第二言語習得 エディター（非ネイティブ話者））

応用言語学のバックグラウンドを持つ英語学習分野のエディターで、査読済み SLA 論文・応用言語学ジャーナル・公的機関資料の横断要約と再構成を担当する編集責任者です。非ネイティブ英語話者で、大人の英語学び直しを研究の視点で編集しています。

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公開日: 2026-11-11 ／ 最終更新: 2026-11-11