英作文に翻訳ツールを使うと英語力は落ちる？｜研究でわかる上手な使い方

英語学び直したいユーイチ

仕事のメール、翻訳ツールに頼りきりなんです。英語力、落ちてますよね…

英語独学好きの助教S

気持ちはわかります。結論から言うと、この不安は研究でかなり整理できるんですよ。ただ答えは「落ちる・落ちない」の一言では終わりません。

英語学び直したいユーイチ

でも周りもみんな使ってますし、今さら手放すのは正直無理ですよ

英語独学好きの助教S

多くの人がそうです。外国語教育では機械翻訳の研究が長く積み重なっていて、使う前提でどう向き合うかが研究のテーマになっているんです。

英語学び直したいユーイチ

研究って言われても、僕みたいな社会人に当てはまるんですか?

英語独学好きの助教S

いい疑問です。研究は使い方を設計の問題として整理しています。どこまで分かっていて、どこからが未解明かを分けて見ていきましょう。

英語学び直したいユーイチ

なるほど。じゃあ、どこから読んでいけばいいですか?

英語独学好きの助教S

この記事では研究 12 本を順番に紹介し、分かっていることと分かっていないことを、身近な例えを交えながら整理していきます。

結論: 機械翻訳 (= 文章を自動で別の言葉に置きかえる仕組み) の研究では、使うと「書いた英文の誤り」は減りやすいと報告されています。一方で「翻訳なしで書く力」が伸びたかを後から測った研究は少なく、結果もそろっていません。「使うと英語力が落ちる」と示した研究は、今回の調査では見つかりませんでした。研究で調べられた学習向きの使い方は、先に自分で書き、翻訳と比べて自分で直す形です。

この記事でわかること

「書いた文の質」と「翻訳なしで書く力」を分けて考えるべき理由
翻訳ツールを使った英作文で、誤りや語彙がどう変わったかを調べた研究
自分で書いてから翻訳と比べて直す使い方の研究と、その限界
翻訳なしで書く力の伸びについて、研究がまだ答えを出せていないこと

まず言葉を分ける｜「書いた文の質」と「翻訳なしで書く力」は別の話

英語学び直したいユーイチ

英文がちゃんと書けてるなら、英語力があるってことじゃ?

英語独学好きの助教S

多くの人がそう考えます。でも研究の多くは「ツールを使って書いた文の質」を調べています。電卓で正解しても暗算力は別、という話です。

翻訳ツールの話がこじれやすいのは、2 つの別のことが混ざるからです。

1 つ目は「翻訳ツールを使って書いた英文の質」です。誤りが少ないか、単語が豊かかといった、できあがった文章の出来のことです。

2 つ目は「その人が翻訳なしで書く力」です。ツールを閉じたあと、自分だけでどれだけ書けるかということです。

計算機にたとえると分かりやすくなります。計算機を使えば答えは正しくなりますが、暗算が上手になったかは別の話です。

「翻訳ツールに頼ると英語力が落ちるのでは」という不安は、2 つ目の話です。ところが研究の多くは、1 つ目を調べています。

この記事では、章ごとに「いまどちらの話をしているか」をはっきり書いていきます。

ここまでのまとめ: 「書いた文の質」と「翻訳なしで書く力」は別の話です。読者の不安は後者についてで、研究の多くは前者を調べています。

翻訳ツールを使うと、書いた文の質はどうなるか

Lee (2021) は、外国語教育と機械翻訳の研究をまとめた論文です。2000 年から 2019 年に出た研究 87 件を調べています。

方法は、系統的レビューが中心で、メタ分析も組み合わせています。系統的レビューは、決まったルールで関係する研究を漏れなく集めて読む方法です。図書館の棚を端から端まで調べるようなものです。

メタ分析は、たくさんの研究の結果を集めて全体の傾向を見る方法です。たくさんのクラスの通知表を集めて、全体で成績が上がったかを見るのに近いです。

その結果、多くの研究が機械翻訳の使用にプラスの影響を報告していました。特に作文の分野で目立っていたとされています。

ただし、この分析の要約には、効き目の大きさを示す具体的な数字は書かれていません。また、主に「使ったときの作文」の話です。翻訳なしの英語力が伸びた証明ではありません。

学生の気持ちは入り混じっており、先生と学生の受け止め方にもずれがあったと報告されています。

Tsai (2019) は、中国語を母語とする英語専攻の大学 2-4 年生を調べた予備的な調査です。予備的な調査とは、本格的な研究の前に行う「お試しの調べ」のことです。

学生はまず中国語で書き、次に同じ内容を自分で英語にしました。そのあと中国語の文を Google 翻訳 (2016 年版) で英語にし、2 つを比べました。

翻訳の英文は、自分の英文より語数が多く、つづりや文法の誤りが少なかったと報告されています。上級レベルの単語も多く含まれていました。

これは「翻訳ツールが出した文の質」と「自分の文の質」の差を測ったものです。学生の英語力が伸びたかは測っていません。

ここまでのまとめ: 研究をまとめた分析では、機械翻訳は特に作文でプラスの影響が多く報告されています。ただしそれは「使ったときの文の質」の話です。

英語の力によって結果は変わるのか

英語学び直したいユーイチ

CALF って何ですか? アルファベットだとピンと来なくて…

英語独学好きの助教S

作文の健康診断の 4 項目です。Chung & Ahn の研究では、翻訳を使うと正確さは大きく上がり、複雑さへの利点ははっきりしませんでした。

次に、今どれくらい英語ができるか、つまり習熟度で結果が変わるかを見ます。習熟度は、英語の「今のレベル」のことです。

Chung & Ahn (2021) は、韓国の英語学習者 91 人を調べた研究です。学生はまず何も使わずに英作文を書きました。1 週間後には、別のテーマで Google 翻訳だけを使って書きました。

評価には CALF という 4 つの物差しが使われました。文の複雑さ・正確さ・語彙の豊かさ・流暢さの頭文字で、作文の「健康診断の 4 項目」のようなものです。

結果は、正確さが大きく改善した一方で、文や語彙の複雑さへの利点ははっきりしませんでした。電卓を使えば計算ミスは減りますが、解き方の発想が豊かになるわけではない、という違いに近いです。

さらに、習熟度の高い・低いや、物語文か意見文かで、利点と欠点が違ったと報告されています。ただし要約には、どちらのレベルで何が良かったかまでは書かれていません。

学生の満足度は高く、限界を知りつつも今後も使うつもりだと答えました。著者は、正確さには役立つが、他の面に生かすには慎重な使い方が必要だとまとめています。

ここまでのまとめ: 翻訳ツールを使うと正確さは大きく上がりましたが、文の複雑さへの利点ははっきりしませんでした。英語のレベルや文章の種類で結果は変わります。

自分で書いてから比べて直す｜学習としての使い方を調べた研究

英語学び直したいユーイチ

翻訳と比べて直すって、結局答えを写すのと同じじゃ?

英語独学好きの助教S

似て見えますが順番が違います。Lee & Briggs の研究では、先に自分で書いて比べて直すと、書き直した文の誤りが減っていました。

ここからは、翻訳ツールを「答えを出す道具」ではなく「自分の英文と比べる見本」として使った研究です。

Lee (2019) は、英語を外国語として学ぶ授業 (EFL = 日本のように、ふだんの生活では英語を使わない環境での学習) を調べた研究です。機械翻訳を、コンピュータを使った学習道具として使う役割を見ています。

それまでの研究の多くは、翻訳ツールが出した英文を学生が直す形でした。この研究は手順が違います。

学生はまず、母語で書いた作文を翻訳ツールなしで自分で英語にしました。そのあと機械翻訳の英文と比べて、自分の英文を直しました。自分で解いたテストを、あとで模範解答と 1 問ずつ見比べて赤ペンで直す練習に近いです。

作文を分析すると、機械翻訳は語彙や文法の誤りを減らし、書き直しを改善するのに役立ちました。作文を「段階を踏んで仕上げるもの」と考える助けにもなったと報告されています。

ただし著者は、学習に役立てるには、先生が限界を理解して適切に指導する必要があると結論しています。

Lee & Briggs (2020) は、同じ型の使い方を韓国の大学生 58 人で調べた研究です。学生が自分の英文と翻訳の英文を比べて直した跡を分析しています。

誤りを 12 種類に分け、誤りの多さで学生を 3 グループに分けました。その結果、ほとんどの種類で、書き直した版の誤りが偶然とは言えないほど減っていました。どのグループでも同じでした。

直した箇所が多いほど、誤りも減る関係が見られました。面白いのは、もともと誤りが少ない学生ほど、誤りのうち直せた割合が高い傾向だった点です。

同じ見本を見せても、もともと上手な人ほど自分の間違いに気づいて直せる、ということです。比べる力にもレベルの差が出るのです。

大事なのは、これらの研究が測ったのは「書き直した文の誤り」だという点です。次に翻訳なしで書いたときの力までは、2 つの研究の要約には書かれていません。

比べて気づいた表現を、次に自分の言葉として使えるかは別の問題です。覚えたはずの英単語が口から出てこない理由を扱った記事では、「読めば分かる単語」と「自分で使える単語」の違いを整理しています。

ここまでのまとめ: 先に自分で書き、翻訳と比べて直す使い方では、書き直した英文の誤りが減りました。もともと誤りが少ない人ほど、うまく直せる傾向でした。

翻訳なしで書く力は伸びたのか

英語学び直したいユーイチ

遅延テストって何ですか? 普通のテストと違うんですか?

英語独学好きの助教S

忘れたころの実力テストです。Lee & Kang の研究では翻訳なしだと一度下がりましたが、最後のテストでも事前テストより高かったんです。

いよいよ、読者の不安の中心である「翻訳なしで書く力」の話です。これを確かめるには、事後テストや遅延テストが必要です。

事後テストは、練習のすぐあとに翻訳なしで力を測るテストです。遅延テストは、しばらく時間をおいてから改めて測るテストで、「忘れたころの実力テスト」のようなものです。

今回の調査で、この形の研究は 2 件見つかりました。

Lee & Kang (2024) は、韓国の中学生の英作文を長い期間にわたって調べた研究です。4 つの版を比べています。

1 つ目は事前テスト、2 つ目は機械翻訳を使った版です。3 つ目は翻訳なしの事後テスト、4 つ目は 2 週間後または 4 週間後の翻訳なしのテストです。

流暢さ・正確さ・複雑さは、機械翻訳を使った版で大きく上がりました。しかし翻訳なしの版では下がり、下がり方は語彙より文法で多かったと報告されています。

それでも、最後のテストでも全項目が事前テストより高かったとされます。補助輪つきで速く走れても外すと少し遅くなる、それでも練習前よりは上手になっていた、というイメージです。

ただし対象は中学生で、使わないグループと比べたかは要約に書かれていません。「翻訳で英語力が上がる」とも「落ちる」とも言い切れない結果です。

O’Neill (2019) は、スペイン語とフランス語を学ぶ中級の大学学習者を調べた研究です。先行調査では、87.7% が成績のつく課題でオンライン翻訳を少なくとも時々使うと答えていました。

この研究は 1,000 件を超える作文を、5 つのグループで比べました。使い方の訓練の有無と、翻訳を使うか辞書を使うかで分けています。

最も点が高かったのは、訓練を受けてから Google 翻訳を使ったグループでした。次が訓練後に辞書を使ったグループで、最も低かったのはどちらも使わないグループです。

ここまでは「使ったときの文の質」の話です。翻訳なしで測った事後テストと遅延テストでは、オンライン翻訳の結果は混在していたと報告されています。

まとめると、翻訳なしで書く力の伸びまで確かめた研究はまだ少なく、結果もそろっていません。「翻訳ツールで英語力が落ちる」と示した研究は、今回の調査では確認できませんでした。

ここまでのまとめ: 翻訳なしの力を後で測った研究は 2 件で、どちらも一方向の結果ではありません。「落ちる」とも「必ず伸びる」とも言えないのが今の研究の姿です。

うのみにする危うさ｜研究が指摘する限界

Klekovkina & Denié-Higney (2022) は、アメリカの 2 つの大学で行った授業の実践報告です。機械翻訳は一般の人には便利でも、学習者には不利益になりうると問題を提起しています。

上級作文クラスでは、機械翻訳の限界と、代わりに使える文章を整える道具を学生に示しました。包丁を持つ前に持ち方を習うように、使い方を先に学ぶ考え方です。

主な教訓は、機械翻訳を味方にするには、学生の態度と先生の考え方の両方を見直す必要がある、というものでした。ただしこれは実践の報告で、効果を数字で比べた実験ではありません。

Jolley & Maimone (2022) は、30 年以上にわたる研究を時代順とテーマ別に整理したレビューです。レビューとは、過去の研究を広く読んでまとめた論文で、「研究の地図」のようなものです。

この地図は 4 つの問いで整理されています。学習者はどう使うか、先生と学習者はどう考えているか、学習にどう影響しうるか、先生はどう対応すべきか、です。

Urlaub & Dessein (2022) は、機械翻訳と外国語教育についての論考 (= 実験ではなく、考えを筋道立てて述べた論文) です。社会的・文化的に複雑な文章を、機械翻訳はうまく扱えないと述べています。

どんなに賢い翻訳機でも、冗談や遠回しな言い方の「空気」までは読み切れない、ということです。

先ほどの Lee & Briggs (2020) の結果も、限界の 1 つを示しています。誤りの少ない学生ほど直せた割合が高かったので、初級の人ほど、翻訳との違いに気づく力が足りない可能性があります。

ここまでのまとめ: 翻訳結果をうのみにすると、誤訳や空気の読み違いに気づけません。使い方を学ぶことと、違いに気づく力が必要だと研究は指摘しています。

研究を社会人の仕事メールに当てはめるときの注意

英語学び直したいユーイチ

僕は学生じゃなくて社会人です。研究、当てはまりますか?

英語独学好きの助教S

鋭い指摘です。紹介した研究は授業の作文が中心で、仕事のメールは調べていません。仕事用と練習用を分けるのは、研究からの示唆です。

ここで紹介した研究は、韓国の大学生や英語学習者、中国語を母語とする大学生、韓国の中学生の英作文が中心です。スペイン語やフランス語を学ぶ中級の学習者の研究もあります。

どれも授業の中の課題で、社会人の仕事のメールを調べたものではありません。授業の作文は「学ぶこと」、仕事のメールは「正しく早く伝えること」が目的です。

ですから、仕事で正確さが大事な場面で翻訳ツールを使うこと自体を、研究が否定しているわけではありません。

研究から言えそうなのは、「仕事を回すための使用」と「学習のための練習」を分けて考える、という整理です。ただし、この分け方で効果が出るかを社会人で直接確かめた研究ではない点に注意してください。

たとえば、急ぎのメールは翻訳ツールで正確に送ります。そして週に何回か、短い文を先に自分で書いてから翻訳と比べる時間を取る、という分け方です。

ここまでのまとめ: 研究の多くは学生の授業内の作文です。仕事での使用と学習のための練習を分けて考えるのは、研究からの示唆であり、社会人で確かめた結果ではありません。

研究から導ける、翻訳ツールの使い方

研究で手順として調べられた部分

先に、言いたいことを日本語で書く
その内容を、翻訳ツールなしで自分で英語にする
同じ日本語を翻訳ツールで英語にする
自分の英文と翻訳の英文を比べ、違う所を見つける
比べた結果をもとに、自分の英文を自分で書き直す

研究からの推測にとどまる部分

違いの理由を自分で説明できた表現だけを採用する
気づいた表現を、次の作文で翻訳なしで使ってみる

後半の 2 つは、うのみを避けるための工夫です。Lee & Briggs (2020) で、比べる力にレベル差が出たことから考えた案です。この方法で翻訳なしの力が伸びると確かめた研究はありません。

O’Neill (2019) では、使い方の訓練を受けてから使ったグループの作文の点が最も高くなりました。道具を渡す前に使い方を学ぶことには意味がありそうです。

なお、翻訳ツールではなく、添削ツールに英文を直してもらう使い方もあります。その研究は英作文の AI 添削と人の添削の違いを調べた記事で扱っているので、ここでは繰り返しません。

ここまでのまとめ: 研究で調べられたのは「先に自分で書く → 翻訳と比べる → 自分で直す」という手順です。この方法なら必ず上達する、とまでは言えません。

「なぜそう直したか」を生成 AI に聞けば、比べて気づく練習になるのか

機械翻訳の研究で、学習としての使い方の中心にあったのは 3 つの条件でした。先に自分で書くこと、比べて違いに気づくこと、自分で直すことです。

では、生成 AI (= 文章を作ったり直したりできる AI、ChatGPT など) に英文を直させ、「なぜそう直したか」を説明させたらどうでしょう。この 3 つの条件を満たせるのか、という問いが生まれます。

生成 AI の作文フィードバック (= 書いた文への直しや助言) を調べた研究はあります。Escalante ほか (2023) では、大学の英語学習者 48 人が 6 週間、ChatGPT か人のチューターから助言を受けました。2 つのグループの学習成果に差は見られませんでした。

Zou ほか (2025) では、中国の大学生 20 人が、先生と ChatGPT の両方の助言で書き直しました。書き直しの正確さは先生の助言のほうが高く、文章の構成の助言は ChatGPT のものがうまく取り入れられる傾向でした。

ただし、どちらも「AI と人の助言の比べ合い」です。「理由を説明させる使い方」で、翻訳なしで書く力が伸びるかを直接確かめた研究は、まだ少ないのが現状です。ChatGPT の練習全般についてはChatGPT で英語を勉強する研究をまとめた記事も参考になります。

研究と整合させるなら、AI の直した文を丸ごと受け取るのではなく、先に自分で書く順番は守るほうが自然です。そのうえで直しの理由を読み、自分で納得できた所だけを自分の手で直す、という形が、機械翻訳の研究の条件に近いと考えられます。

よくある質問

Q1. 翻訳ツールを使い続けると、英語力は落ちますか？

今回の調査では、翻訳ツールで英語力が落ちると示した研究は確認できませんでした。一方で、翻訳なしで書く力が伸びるかを確かめた研究も少なく、結果はそろっていません。

Q2. 英語の勉強中に翻訳ツールを使うのはズルですか？

研究では、先に自分で書き、翻訳と比べて自分で直す使い方が学習の方法として調べられています。翻訳結果を写すだけの使い方とは分けて考えるとよいでしょう。

Q3. 初心者でも翻訳と比べる練習は役に立ちますか？

韓国の大学生の研究では、どのレベルでも書き直しで誤りが減りました。ただ、もともと誤りが少ない人ほど直せた割合が高い傾向でした。

Q4. 仕事のメールは翻訳ツールで送ってもいいですか？

研究は学生の授業内の作文が中心で、仕事のメールの使用を否定するものではありません。仕事での使用と、学習のための練習の時間を分けて考えるのが一つの整理です。

Q5. どの翻訳ツールが学習に向いていますか？

ツール同士の学習効果を比べた研究は、今回の調査の範囲にはありませんでした。この記事では特定のツールの優劣は扱わず、使い方の手順に絞って整理しています。

まとめ

「書いた文の質」と「翻訳なしで書く力」は別の話で、研究の多くは前者を調べている
研究 87 件をまとめた分析では、機械翻訳は特に作文でプラスの影響が多く報告されている
翻訳ツールを使うと正確さは大きく上がったが、文の複雑さへの利点ははっきりしなかった
先に自分で書き、翻訳と比べて直す使い方では、書き直した英文の誤りが減った
翻訳なしの力を後で測った研究は少なく、結果は一方向ではない
研究の多くは学生の授業内の作文で、社会人の仕事メールにそのまま当てはまるとは言えない

参考文献

Lee, S.-M. (2021). The effectiveness of machine translation in foreign language education: a systematic review and meta-analysis. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2021.1901745
Lee, S.-M. (2019). The impact of using machine translation on EFL students’ writing. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2018.1553186
Lee, S.-M., & Briggs, N. (2020). Effects of using machine translation to mediate the revision process of Korean university students’ academic writing. ReCALL. https://doi.org/10.1017/s0958344020000191
Chung, E. S., & Ahn, S. (2021). The effect of using machine translation on linguistic features in L2 writing across proficiency levels and text genres. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2020.1871029
Tsai, S.-C. (2019). Using google translate in EFL drafts: a preliminary investigation. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2018.1527361
Lee, S.-M., & Kang, N. (2024). Effects of machine translation on L2 writing proficiency: The complexity accuracy, lexical diversity, and fluency. Language Learning & Technology, 28(1). https://doi.org/10.64152/10125/73585
O’Neill, E. M. (2019). Training students to use online translators and dictionaries: The impact on second language writing scores. International Journal of Research Studies in Language Learning, 8(2). https://doi.org/10.5861/ijrsll.2019.4002
Klekovkina, V., & Denié-Higney, L. (2022). Machine Translation: Friend or Foe in the Language Classroom? L2 Journal. https://doi.org/10.5070/l214151723
Jolley, J. R., & Maimone, L. (2022). Thirty Years of Machine Translation in Language Teaching and Learning: A Review of the Literature. L2 Journal. https://doi.org/10.5070/l214151760
Urlaub, P., & Dessein, E. (2022). Machine translation and foreign language education. Frontiers in Artificial Intelligence. https://doi.org/10.3389/frai.2022.936111
Escalante, J., Pack, A., & Barrett, A. J. (2023). AI-generated feedback on writing: insights into efficacy and ENL student preference. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00425-2
Zou, S., Guo, K., Wang, J., & Liu, Y. (2025). Investigating students’ uptake of teacher- and ChatGPT-generated feedback in EFL writing: a comparison study. Computer Assisted Language Learning, 39(4). https://doi.org/10.1080/09588221.2024.2447279