AIで英語の発音は直せる?｜音声認識で練習した研究でわかった効く使い方

AIで英語の発音は直せる?｜音声認識で練習した研究でわかった効く使い方

結論: 音声認識 (= 話した声を機械が文字に直す仕組み) を使った発音練習は、研究をまとめた分析で中くらいの効き目だった。
効きやすかったのは、間違いをはっきり指摘する形、1 つ 1 つの音、長めの練習、仲間との練習だった。
一方で短期間では差が無く、一人だけの練習や、イントネーション (= 歌のメロディーのような声の上がり下がり) では効き目が小さかった。
機械に聞き取られないのは、自分の発音だけのせいとは限らないことも報告されている。
研究に沿うのは「機械だけに任せず、人の耳と組み合わせて続ける」使い方だ。
生成 AI と声で話す練習で発音が直るかは、確かめた研究がまだ少ない。

この記事でわかること

• 音声認識を使った発音練習が、たくさんの研究でどれくらい効いたか
• 機械に英文を読み上げて文字にさせる練習の中身と、研究での結果
• 機械に聞き取られないとき、発音と機械のどちらを疑えばいいか
• 研究の範囲で組み立てた、一人でも始められる使い方の手順

音声認識を使った発音練習は、たくさんの研究でどう結論づけられたか

AI で発音を直す、と聞くと難しそうに感じるかもしれない。
でも、その中心にあるのは音声認識という技術だ。
音声認識は、話した声を機械が文字に直す仕組みのことである。
スマホの音声入力で、しゃべった言葉が文字になる、あの機能だ。
いわば、耳の代わりをする聞き取りロボットだ。

Ngo らの研究チームは、音声認識を使った発音練習の研究をメタ分析でまとめた。
メタ分析とは、たくさんの研究の結果を集めて平均をとる方法だ。
クラス全員のテストを集めて、平均点を出すようなものだと考えるとよい。

この分析には、2008 年から 2021 年までの 15 本の研究が入っている。
全体の効き目は「中くらい」で、数字では g=0.69 だった。
g は効果量 (= 効き目の大きさを表す数字) の一種だ。
0.69 は、クラスの真ん中の人が、上から 4 分の 1 あたりまで上がるイメージになる。
ただし、まとめた研究は 15 本と、多いとは言えない。

効き目の大きさは、使い方によってはっきり変わった。

• 間違いをはっきり指摘してくれる形は、効き目が大きかった
• 読み上げて文字にさせるだけの形は、効き目が中くらいだった
• 1 つ 1 つの音には大きく効き、イントネーションには小さかった
• 中〜長期間の練習ほど成果が高く、短期間では音声認識なしと差が無かった
• 仲間と練習すると効き目が大きく、一人だと小さかった

イントネーションとは、文全体の声の上がり下がりのことだ。
歌でいえば、1 つ 1 つの音が歌詞の 1 文字ずつで、イントネーションがメロディーにあたる。

コンピュータを使った発音練習全体をまとめた、別のメタ分析もある。
こちらは CAPT と呼ばれる練習を扱っている。
CAPT は、発音の練習相手をパソコンがしてくれる勉強法のことだ。
家庭用のバッティングマシンを相手に、一人で打つ練習をするようなものである。
Mahdi らは、20 本・合計 1014 人分の研究をまとめた。
効き目はプラスの方向で、数字は d=0.68 だった。
d も効果量の一種で、さきほどの g とほぼ同じ「中くらい」の大きさだ。
初級・中級の人のほうが、上級の人より効きやすかったという。

ただし対象は英語に限らず、外国語全般の研究だ。
著者自身も、研究の数が少なく質も低いため、証拠は「決定的ではない」と注意している。
言えるのは「たぶんプラスの方向」までだ。

ここまでのまとめ: 音声認識を使った発音練習は、全体では中くらい効いていた。ただし短期間や一人だけの練習では、効き目が小さかった。

機械に読み上げて文字にさせる「ディクテーション練習」とは

研究でよく試されてきた使い方に、ディクテーション練習がある。
これは、機械に英文を読み聞かせて、正しく文字になるかを確かめる練習だ。
相手が書き取ったメモを見て、自分の言葉が伝わったか確かめるようなものだ。

McCrocklin という発音教育の研究者は、この練習を発音講座に組み込んで比べた。
一方の組は、すべて対面で先生に教わった。
もう一方の組は、半分を対面、半分をパソコンのディクテーションソフトで練習した。
結果は、どちらの組も練習の前より後のほうが、発音が良くなっていた。
そして、2 つの組の間に統計的に意味のある差は無かった。

統計的に意味のある差とは、偶然では説明しにくいほど、はっきりした差のことだ。
コインを 10 回投げて表が 6 回なら偶然もありうるが、9 回なら偶然とは考えにくいのと同じだ。

これは「音声認識のほうが良かった」ではなく、「対面の半分を置き換えても差が出なかった」という結果だ。
研究者は、授業で発音に使える時間が足りないときの「補い」になりうると結論づけた。
先生の代わりではなく、先生との練習のすき間を埋める道具という位置づけだ。

同じ研究者は、使った学習者の感想も集めている。
これは質的研究と呼ばれる調べ方で、点数ではなく本音のインタビューを整理するものだ。
上級の学習者 16 人が、3 週間の講座でこの練習を使った。
良かった点には、使いやすさや、自分の発音の弱点に気づけたことが挙がった。
困った点は、とくに最初のうち認識されないいら立ちや、ソフトへの疑いだった。

ここまでのまとめ: ディクテーション練習は、対面の半分を置き換えても差が出なかった。先生の代わりではなく、補う道具として研究されている。

機械に通じるかで「相手にどう聞こえるか」を確かめる

発音練習では、目標をどこに置くかも大事だ。
研究の世界では、通じやすさという考え方がよく使われる。
通じやすさとは、相手が聞いて、言いたい言葉がちゃんと伝わるかどうかのことだ。
なまりがあっても、伝われば合格という考え方である。
この考え方で直す音の順番を決める方法は、英語の発音が通じない理由と、先に直す音の優先順位で扱った。

Mroz という外国語教育の研究者は、大学でフランス語を学ぶ 2 つのグループを調べた。
学習者は、メールソフトの音声入力に話しかけ、自分の声がどう文字になるかを見た。
その結果、音声認識は「母語の人に通じるかどうか」を、もっともらしく再現できたという。
学習者は、相手にうまく伝わる話し方とは何か、という感覚を育てていった。
機械の書き取りが、自分の声を映す鏡のように働いたわけだ。

ただし、この研究の対象はフランス語の学習者だ。
発音の点数が上がったかを測った実験でもない。
英語の学習でも同じことが起きるとは、この研究だけでは言えない。
それでも「機械に通じたかを、通じやすさの目安に使う」という発想は参考になる。

ここまでのまとめ: 音声認識は、自分の声が相手にどう聞こえるかを映す鏡として研究されている。ただし対象はフランス語の学習者だった。

機械に聞き取られないのは、自分の発音のせいとは限らない

音声入力で英語を話し、違う文字が出ると落ち込むものだ。
けれども研究を見ると、発音だけのせいとは言い切れない。

Derwing らの研究チームは 2000 年に、当時広く使われた音声認識ソフトを調べた。
英語を母語ではなく後から学んだ人の声を、どこまで正しく文字にできるかを見たのだ。
結果は、条件をととのえても、使い物になるほどには聞き取れなかった。
外国なまりがあると、聞き間違いだらけになる通訳のような状態だったといえる。
ただしこれは 25 年以上前のソフトの話で、今の精度を示すものではない。

McCrocklin らは 2026 年に、2 種類のディクテーションソフトを人間の聞き手と比べた。
対象は、アラビア語・中国語・スペイン語を母語とする英語学習者だった。
書き取りが正確なソフトと、人間の「聞きやすさ」の感覚に近いソフトは別だった。
字がきれいな人と、話が分かりやすい人が別なのと似ている。
話し手の母語の違いでは、はっきりした差は見られなかった。
一方、その場で自由に話す課題では、片方のソフトの正確さが大きく下がった。

話し方によって聞き取りの正確さが変わることは、別の研究でも確かめられている。
Koenecke らは、大手 5 社の音声認識に、アメリカの英語話者の会話を書き起こさせた。
すると黒人の話者と白人の話者の間で、5 つすべてに大きな差が出た。
単語誤り率 (= 書き間違えた単語の割合) は、黒人の話者 0.35、白人の話者 0.19 だった。
100 語話すと、35 語くらいと 19 語くらいが書き間違えられるイメージだ。

これは英語を母語とする人どうしの研究で、学習者のなまりを調べたものではない。
だから「日本人のなまりも同じだけ不利になる」とまでは言えない。
言えるのは、話し方の違いで機械の聞き取りの正確さが変わる、というところまでだ。

日本人の学習者については、まだ弱い証拠しか見つからなかった。
Sugaya は 2026 年に、大学の紀要で小さな観察を報告している。
紀要とは大学が自分で出す論文集で、外部の専門家のチェックが入ったかは分からない。
理工系の大学生 32 人が、チャットツールの文字起こし機能で話す練習をした。
よく聞き間違えられたのは、L と R、f と sh、いくつかの母音だった。
L と R は日本語に区別が無く、rice (お米) と lice (シラミ) がどちらも「ライス」になる音だ。
ただし比べる組が無く、誤りの数も機械自身が判定したものだ。
効果の証拠にはならず、つまずきやすい音の傾向を知る参考にとどまる。

ここまでのまとめ: 機械の聞き取りは、話し方や課題の種類で正確さが変わる。通じなかったときは、発音と機械の両方を疑うのが研究に沿った見方だ。

機械の指摘はどこに効き、どこが苦手か

機械が「ここの音がずれている」と指してくれる練習もある。
これについては、オランダ語の学習者を調べた研究が知られている。
Neri らは、オランダ語を学ぶ移民 30 人を 3 つの組に分けた。
機械が音の誤りを指摘する組、指摘なしでパソコン練習する組、パソコンを使わない組だ。
発音は、練習の前後に人間の専門家が評価した。

まず、1 つ 1 つの音の質を全体で見ると、組の間の差ははっきりしなかった。
指摘ありの組の伸びが一番大きかったものの、偶然の範囲を超えなかったのだ。
次に、練習で狙った苦手な音に限ると、指摘ありの組は、指摘なしの組より、はっきり大きく改善した。
機械が赤ペンで指した音だけは、確かに直りやすかったというイメージだ。
ただしオランダ語の研究なので、英語にそのまま当てはめることはできない。

フランス語の 1 つの母音を、スマホの音声認識で練習した研究もある。
Liakin らは、初級の学生 42 人を 3 つの組に分けた。
アプリで練習する組、同じ練習を先生の口頭の指摘で行う組、発音の指摘なしで会話する組だ。
練習の前後で発音がはっきり良くなったのは、アプリの組だけだった。
ただし、これは各組の中で前と後を比べた結果だ。
組どうしを直接比べた結果は、論文の要約には書かれていない。
苦手な 1 曲だけを集中して練習したような実験で、英語の発音全体には広げられない。
また、音を聞き分ける力はどの組も伸びなかった。

機械の指摘が苦手なところも見えてきている。
Kaiser は、音声認識とチャットボットを組み込んだ発音アプリ 3 つを調べた。
チャットボットとは、文字や声で会話の相手をしてくれるプログラムのことだ。
その結果、アプリの指摘はしばしば不正確だった。
指摘の多くは、子音や母音など 1 つ 1 つの音に限られていた。
ときどき判定を間違える審判のようなもので、うのみにしないほうが安全だ。
先ほどのメタ分析でも、声の上がり下がりへの効き目は小さかった。
日本人大学生の観察でも、強勢は機械が見分けられなかったという。
強勢とは、単語の中で強く言う位置のことで、太鼓でいえば強く叩く 1 打にあたる。

ここまでのまとめ: 機械の指摘は、狙った 1 つ 1 つの音に効いた報告がある (ただしオランダ語とフランス語の研究)。声の上がり下がりや強勢は苦手で、指摘そのものが不正確なこともある。

一人で練習すると、人は機械をどう使うのか

研究で効いた条件と、実際の使われ方は別の話だ。
Inceoglu らは、英語を学ぶ 46 人が自分のペースで 6 回練習する様子を、画面録画で記録した。
見たのは、文字にならなかった語を言い直したか、無視したかなどだ。
その結果、練習前から発音を大事に思っていた人ほど、言い直す傾向があった。
一方で、やる気の強さは、使い方とのつながりが見られなかった。

この研究は、発音が伸びたかを測ったものではない。
分かったのは、言い直す人と流す人がいることまでだ。
言い直すと発音が伸びるかは、この研究では確かめていない。

仲間との組み合わせを調べた研究もある。
Evers らは、台湾の社会人を 2 つの組に分け、同じ音声認識ソフトを 12 週間使わせた。
文字にならなかった語を、片方は一人で、もう片方は仲間の意見をもらって練習した。
練習後のテストでは、仲間の意見をもらった組のほうが発音の直りが良かった。
一人で直すより、仲間と「今のどう聞こえた?」と確かめ合うほうが伸びたということだ。
どちらの組も音声認識は使っているので、「機械あり・なし」の比較ではない。
メタ分析で仲間との練習の効き目が大きかった結果とも、向きはそろっている。

ここまでのまとめ: 通じなかった語を言い直す人と、流す人に分かれた。一人より仲間の意見を足した練習のほうが、発音の直りは良かった。

研究からわかる使い方の手順

そもそも、発音は練習で伸びるのだろうか。
Lee らは、86 本の研究報告をまとめたメタ分析を行った。
人の指導を含む発音指導全体に、大きな効き目が見られた。
数字は d=0.80〜0.89 だが、調べ方が違うので 0.69 とは単純に比べられない。
期間が長いほど、指摘があるほど、効き目は大きかった。
大人の発音について詳しくは、大人の英語発音は直らないという思い込みを研究で検証した記事にまとめた。

ここまでの研究から、まず研究で試された形に近い手順を組み立てる。

1. 目標は「ネイティブそっくり」ではなく「通じやすさ」に置く。Mroz はフランス語の学習者を調べたので、英語への応用は推測だ
2. 用意した短い英文を読み上げ、正しく文字になるかを確かめる
3. 文字にならなかった語を拾って練習する。流さず言い直すのは編集部の提案だ
4. 何度言っても通じない語はメモし、仲間や先生に「どう聞こえる?」と聞く
5. 数日で判断せず、長めの期間続ける

次は、研究から考えられる工夫で、直接は確かめられていない。

• その場で話すと機械の正確さが落ちることがあるので、通じなくても落ち込みすぎない
• 通じない語が続くときは、L と R のように日本語に区別の無い音を疑ってみる
• 声の上がり下がりは機械が苦手なので、人の耳で確かめる時間を別に取る

アプリの発音スコアがどこまで当てになるかは、英語アプリの発音スコアの正確さを研究で確かめた記事で扱っている。
この記事では採点の正確さではなく、練習の道具としての使い方に絞っている。

ここまでのまとめ: 通じやすさを目標に、通じなかった語を流さず言い直す。人の耳とも組み合わせて長く続けるのが、研究から組み立てた使い方だ。

研究がまだ言えていないこと

まず、多くの研究は大学生や、特定の言語・特定の音で行われている。
オランダ語とフランス語の研究は、英語の発音にそのまま広げられない。
音声認識とコンピュータ練習のメタ分析も、まとめた研究は 15 本と 20 本で、多くはない。

次に、日本の大人の英語学習者を調べた研究が足りない。
今回の調べでは、日本の社会人を比べる組つきで調べた研究は見つからなかった。
見つかったのは、日本の大学生の小さな観察だけだった。
「30〜40 代の社会人が一人で練習した場合」は、まだ確かめられていない。

最後に、音声認識そのものが毎年のように進化している。
古い研究の弱点が今も同じとは限らず、結論はその時点の機械での結果として読むのが安全だ。

ここまでのまとめ: 日本の社会人を調べた研究はまだ見つからない。研究の多くは大学生や他の言語のもので、結論は条件つきで読む必要がある。

生成 AI と声で話す練習は、発音の確認になるのか

最近は、ChatGPT などの生成 AI と声で会話できるようになった。
生成 AI とは、返事の文章をその場で作り出す AI で、賢い話し相手マシンのようなものだ。
問いたいのは、研究が示した「通じたかを確かめる」「ずれた音を知る」条件を満たせるかだ。

会話の相手をする AI は、聞き取りがあいまいでも、前後から意味を推測して返事をするかもしれない。
それなら、返事が来ても「発音が通じた」証拠とは限らない。
ただし、この点を直接確かめた査読研究は、今回の調べでは見つからなかった。
査読とは、論文を専門家がチェックしてから載せる仕組みで、テストの採点係のようなものだ。
AI を組み込んだ発音アプリの指摘が、しばしば不正確だったという検証はある。

ChatGPT で発音練習をした組が、電子辞書を使った組より伸びたという研究は 1 件ある。
くじ引きで組を分け、やり方だけを変えて比べる公平な実験 (ランダム化比較試験) だ。
ただし声の会話機能を使ったかは要約から分からず、比べた相手も先生ではない。
生成 AI との会話で発音が直るかを確かめた研究は、まだ少ないというのが正直なところだ。
研究に沿うなら、AI の返事を合否の判定にせず、文字になったかで通じたかを確かめる形が近い。

よくある質問

Q1. AI 英会話アプリだけで、発音は直せますか?

A. 研究では、一人だけの練習は効き目が小さく、仲間の意見を足すと伸びた。
機械だけで十分とは言えない。

Q2. 音声入力で英語が認識されないのは、発音が悪いからですか?

A. そうとは限らない。
音声認識は、話し方や課題の種類で正確さが変わると報告されている。

Q3. どれくらい続ければ効果が出ますか?

A. 研究をまとめた分析では、短期間の練習は音声認識なしと差が無かった。
この記事で紹介した研究は 3 週間や 12 週間の練習だったが、何週間で直るとは言えない。

Q4. イントネーションも機械で直せますか?

A. 研究をまとめた分析では、声の上がり下がりへの効き目は小さかった。
アプリの指摘も、1 つ 1 つの音に限られることが多かった。

Q5. 日本人の学習者で確かめた研究はありますか?

A. 比べる組つきで日本の社会人を調べた研究は、今回の調べでは見つからなかった。
日本の大学生の小さな観察では、L と R などが聞き間違えられやすかった。
ただし弱い証拠なので、参考程度にとどめたい。

まとめ

音声認識を使った発音練習は、研究をまとめた分析で中くらいの効き目が出ていた。
効きやすかったのは、間違いをはっきり指摘する形、1 つ 1 つの音、長めの練習、仲間との練習だ。
短期間や一人だけの練習、声の上がり下がりでは効き目が小さかった。

機械に通じないのは、自分の発音だけのせいとは限らない。

通じやすさを目標に、通じなかった語を流さず言い直し、人の耳とも組み合わせて続ける。
これが、今の研究から組み立てた使い方だ。
生成 AI と声で話す練習の効き目や、日本の社会人での効果は、まだ確かめた研究が少ない。

参考文献

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最終更新日: 2026-10-11

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 16 件の研究エビデンス（tier 1=14 件 / tier 2=1 件 / tier 3=1 件）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。

編集した記事: 138 本

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公開日: 2026-10-11 ／ 最終更新: 2026-10-11