英語を学ぶ3つの方法：Word Perfect English

英語を学ぶ3つの方法

「どうやって自分で英語を学ぶ事ができますか」
これは、Word Perfect Englishで私たちがここで受ける最も一般的な質問の1つです。tesol.orgによると、2014年には15億人の英語学習者がおり、その数は年々増え続けています。これは、各学習者ができることなどの地理的な場所、財務コスト、利用可能な時間のために一緒に勉強する英語教師を雇うのはほとんど不可能である自分で学ぶ英語の人気が高まっていますし、語学力を長期的に改善するために不可欠です。

Word Perfect Englishの英語を学ぶ3つの方法

1 ．定期的に勉強して暗記しよう。
文法、語彙、発音、その他英語のあらゆる勉強は、少しずつしてください。

毎日または隔日など、定期的に新しい単語や構造を学びます。高校での試験を覚えておいてください。1週間または1週間の勉強は、数週間または数ヶ月間の定期的な改訂習慣を持つよりもはるかにあなたの記憶に効果的です。

勉強時間を短くしてください。あなたの記憶は限られた量の新しい情報しか保持できません。20～30分は、新しい知識を身に付けるのに十分な時間です。これ以上なら、忘れてしまいます。

あなたがすでに知っているものに新しい英語の情報をリンクしてください。これはあなたの母国語への翻訳、記憶、絵またはそれを覚えやすくする何かであるかもしれません。これであなたの長期記憶にあなたの新しい情報を保存するのを助けます。

Word Perfect English：
自分の速度で勉強することに慣れている人もいれば、もう少し助けが必要な人もいます。あなたが後者の場合、Lingualiaはあなたをサポートするための素晴らしい選択肢になります。Lingualiaはあなたが従うためのシラバスを作成し、あなたがあなた自身のペースで学ぶことができる新しい語彙と文法構造を通してあなたを案内します。

自宅で勉強できるだけでなく、あなたの携帯電話用の無料アプリをダウンロードしてどこへ行っても勉強することができます。これにより迅速で効果的な学習が可能です。

2．実践そして実践
あなたが新しく学んだ英語の単語や文型を頭にありますから可能な限り活用してください。それが英語でコーヒーを注文することを意味するか、あなたの友人に英語の電子メールを送ることを意味するかどうか、それはあなたが持っている知識を使うことが重要です。

そうでないと、必要なときにその言語を使用するのが快適に感じられない、またはさらに悪いことに、その言語を完全に忘れることになります。また、読む、書く、聞く、話すという4つの重要なスキルすべてを実践することも重要です。私たちの好きな練習方法は次のとおりです。

*読書：英語の新聞、本、雑誌、ウェブサイト。
*書き込み：電子メール、レポート、やることリスト、日記をつける、ブログを始める。
*リスニング：映画、音楽、ポッドキャスト、実際の会話。
*話す：どこでもあなたができる。

Word Perfect English：
英語で他の人と話す機会がないことは、世界中の多くの学生にとって共通の障害です。これがWord Perfect Englishが役立つことができる場所です。あなたがここであなたが話したいトピックを含む無料のプロフィールを作成し、他の英語学習者に連絡することができます。書いたメッセージを他のメンバーやグループに送ることができるだけでなく、ビデオチャットで話すこともできます。それはすべて無料です。まだメンバーではない場合は、60秒以内にここに参加できます。

3．自分でテスト
「テスト」という言葉だけでも、多くの英語を学ぶ学生の心に恐れがあります。しかし、自分自身に英語を学ぶためには、あなたが行った進歩を自分自身に見せるためにあなたの旅を常にテストすることが重要です。そして自分自身をテストすることが常に正式な試験を意味するわけではありません。字幕なしでお気に入りの映画を鑑賞するなど、実際の生活環境で新しい英語のスキルを使用するだけです。何らかの改善が行われたかどうかをすぐに判断できます。これが生徒のスキルをテストするための私たちのお気に入りの方法のいくつかです。
*オンラインクイズ
*映画のレビューを書く
*オンラインブログの開始と維持
*歌詞を読みながら音楽を聴く。

Word Perfect Englishはお勧めです：
あなたに効果的なさまざまなテスト方法を見つけてください。映画を見ているのなら、どうやってそれらを使って自分自身をテストできるかを考えてください。あなたが映画を見ていないなら、これはあなたにとって効果的なテストではありません。しかし、クイズテストはあなたの語彙と文法的な知識をチェックするための非常に安全な方法です。もっと有名なクイズのいくつかはケンブリッジ英語とBBCのものです。そこでは自分自身に挑戦するためのさまざまな教材があります。

大きな間違い
英語の勉強を定期的にする言は悪い事ではありません。しかし、文法、語彙、発音を学ぶのは正しい方法でありません。言語は文法のようなルールが基盤でも、音素のような音の基本がある訳でありません。

言語音は連続的に変化する音のストリームです。その音のストリームが意味を持っているに過ぎません。その音のストリームの英語には単語が並んでいますが、その単語が文法のようなルールに沿って並んでいるのではありません。

英語には音のストリームとなる、多くの事例が存在して、膨大な数が存在するだけです。多くの事例は類似のパターンが後から発見されているに過ぎません。それが文法と呼ばれているものです。

日本語の場合に文法を学ばなくも正しい表現が使えたのは言語が事例基盤であるからです。子供が持つ能力でなく、言語と脳が持っている能力です。

そして最後にテストするとなっています。脳は正しいとか間違いで学習している訳でありません。自分でテストをするのは良い方法でありません。

脳はフィードバックで矯正と修正をします。ネイティブを真似、その真似た結果をフィードバックとして生かし、修正と矯正をします。正しいとか間違いを学習するのではなく、音のストリームの特徴を少しずつ学習します。

AIが発達すると英語学習は必要ない

藤沢数希氏が次のように投稿しています。

日本の「英語産業」にとって、良いニュースと悪いニュースがある。2020年、つまり、いまの中学３年生が受ける大学入試が変わる。人がやっている多くの仕事を人工知能やロボットがやるようになる、と言われている。そうした未来では、これまでの日本の伝統的な教育である、知識や解法を暗記して、それをいかに正確に速く答案用紙に再現できるかを競うようなやり方では、国際競争に打ち勝てない。こうした教育を変えよう、と大学入試改革が行われる。

良いニュースとは、この改革で英語の入試が変わることだ。具体的には、これまでの読み・書きを中心とする大学入試から、聞く・話すを加えた4技能を見ることになり、英検、TOEIC、TOEFLなどの外部試験が日本の大学入試に積極的に活用される予定だ。じつは、もう一つ重要な変更があり、2020年から小学校の５、６学年で英語が正式科目になるのだ。これは何を意味するかというと、いまの小学３年生が受ける中学入試には英語が加わるということだ。

日本人が教育に多くのお金をかけるのは、良くも悪くも「受験」のためである。こうした受験のための塾などに流れ込む金額は、ピアノやスイミングなどの人生を豊かにするためのお稽古ごとなどとは桁が違う。まさに受験産業である。つまり、大学入試と中学入試の制度変更で、英語教育にはいま以上に大きな需要が発生するということだ。フィリピン留学やネット英会話などの英語産業には追い風が吹くことになろう。

さて、それでは悪いニュースである。このように今後10年程度のスパンで見れば、日本人はいま以上に英語の勉強をしなければいけなくなるのだが、最近のAIブームの中、それより先の未来になるとAIを使った機械翻訳の技術が進歩して、もはや英語などの外国語を勉強する必要がなくなるのではないか、というようなことが言われるようになってきた。こうした夢物語が現実味を帯びてきたのは、昨年の秋にGoogleがニューラルネットワークの深層学習（ディープラーニング）を応用した新しい翻訳システムを発表したからだ。

それまでの機械翻訳は笑ってしまうほど質が低かった。意味不明のぎこちない翻訳ばかりだったのだ。ところが、このGoogle翻訳を使ってみると、驚くほど自然な文章に訳されることが多く、すぐにネットで大きな話題となった。このままAIが発達していくと、もはや外国語の勉強など必要なくなるのではないか、と。
たしかに、英語をはじめ外国語の習得は大変だ。特に日本人は、中学、高校、そして、大学に行く人は大学でも英語を学び、計10年も勉強しても英語をしゃべれない人のほうが圧倒的に多い。それゆえに、AIによる外国語学習の不要論は、人々の願望も手伝いまことしやかに語られるようになった。

しかし、それは本当なのだろうか？ 結論から書いてしまうと、まったくそんなことはない。むしろ、英語の勉強は、AI時代にはますます重要になる、というのが筆者の見立てである。理由は３つある。機械翻訳の性能向上の限界が最初の理由だ。そして、皮肉なことに、機械翻訳が発達すればするほど英語が世界中の言語のハブになってしまい、英語学習の重要性がますます高まるのだ。これが２つめの理由である。３つめの理由は、こうしたテクノロジーは英語ができない人に役立つのではなく、できる人の能力を拡張する性質があるということだ。

大きな間違い

本稿では、これらのことを順に解説する。
コンピュータは言葉の意味を理解することができない -機械翻訳の限界
自然言語処理は大昔から研究されている分野だ。当初は、コンピュータに辞書を記録し文法ルールをプログラムしていく、というようなアプローチが取られていた。ちょうど、人間が外国語を学ぶのと同じだ。しかし、この方法を何十年と続けてもまともな翻訳プログラムができなかった。というのも、日本語でも英語でも、自然言語というのはプログラミング言語とは違い、文法に例外がとても多く、また、曖昧な表現も非常に多いので、それらをプログラムしようと思うと、すぐに例外ルールの数が爆発してしまうのだ。

このように人間の語学学習のプロセスを真似たアプローチは遅々として進まなかったのだが、1990年ぐらいから統計的なアプローチが盛んに研究されるようになってきた。たとえば、日本語→英語の場合、日本語の大量の文章とそれに対応する英語の文章を用意して、このような日本語が来たらこのような英語訳になる、とパターン認識のアルゴリズムを使ってコンピュータに統計的に当たる確率が高い訳を対応させる手法だ。

インターネット時代には、大量のテキスト情報が利用可能となり、また、コンピュータの計算速度も上がったため、このような力ずくの手法が上手くいきはじめたのである。そして、世界で一番たくさん言語データを持っているGoogle社が、この分野で大きな進歩を成し遂げたのだ。

こうした統計的アプローチでは、ある意味で、非常にこなれた訳が出てくるのは当然で、コンピュータがいわば勘で、こんな文章だろうというものをポンと出してくるのである。だから、Google翻訳は、人間が理解するように文章を理解しているわけではまったくないのである。それゆえにちょっと論理がひねくれた文章や文脈を考えないといけないような文章を与えると、まったくトンチンカンな訳を返してくる。Google翻訳は、軽いジョークやスラングが出てくるようなくだけた会話のほうがむしろ得意で、論理が入り組んだ硬い文章が不得意なのである。コンピュータらしくないのだ。

たとえば、日本の大学入試レベルの英語の問題でも、現状のGoogle翻訳では手も足も出ない。以下、例を示そう。

以下の和文を英訳せよ。（2017年京都大学入試問題）
生兵法は大怪我の元と言うが、現代のように個人が簡単に発信できる時代には、特に注意しなければならない。聞きかじった知識を、さも自分で考えたかのように披露すると、後で必ず痛い目にあう。専門家とて油断は禁物で、専門外では素人であることを忘れがちだ。さまざまな情報がすぐに手に入る世の中だからこそ、確かな知識を身につけることの重要性を見直すことが大切である。

（Google翻訳結果 2017年5月時点）
The live law is said to be a source of serious injury, but you must pay particular attention to the times when individuals can easily send out like modern times. If you demonstrate what you heard as though you thought about yourself, you surely get painful afterwards. It is easy to forget that it is a prohibited guard with an expert, and it is an amateur outside the specialty. It is important to review the importance of acquiring reliable knowledge because it is a world where various information can be obtained at once.

生兵法を「生の法律（the live law）」と誤訳し、大怪我という比喩も意味を考えずに直訳してしまっている。その後の文章もわけがわからない。また、情報がすぐに手に入る（various information can be obtained at once）、というようなこともそのまま直訳されておりとても不自然である。このようにGoogle翻訳では、ちょっと入り組んだ日本語は支離滅裂な英文に訳されてしまうのだ。
以下が筆者の英訳例である。人間ならこの程度の英訳は簡単にできる。文章の意味を理解しているからだ。
（筆者英訳）

People often say that a little knowledge is even risky. It is particularly true in the current internet era where you can send out your opinions to many people very easily. If you show off some inaccurate ideas you’ve heard somewhere as if you thought of them by yourself, it never goes unpunished. Even if you are an expert in one field, you should not forget that you are just an amateur in another field. It is because you can access a large volume of information easily using the internet that it becomes even more important to study hard and gain solid knowledge.

英文和訳のほうだとどうだろうか。やはり京都大学の入試問題を入力してみよう。
・本文の下線が引かれた英文を和訳せよ。（2015年京都大学入試問題）
［下線部分抜粋］
Listening to the music improved our understanding of the mechanism by which the chains of amino acids interact to form a material during the silk-spinning process. The chains of amino acids that formed silk fibres of poor quality, for example, translated into music that was aggressive and harsh, while the ones that formed better fibres sounded softer and more fluid, as they were derived from a more interwoven network.
（Google翻訳結果 2017年5月時点）

音楽を聴くことは、シルク紡績プロセス中にアミノ酸鎖が相互作用して物質を形成するメカニズムの理解を向上させました。 たとえば、悪質なシルク繊維を形成したアミノ酸鎖は、攻撃的で過酷な音楽に翻訳され、より良い繊維を形成するものは、より織り交ぜたネットワークに由来するように、より柔らかくより流動的に聞こえました。

こなれた日本語には訳されておらず、断片的な単語から、かろうじて何となく言っていることが分かる程度である。残念な結果だ。以下が筆者の和訳である。やはり人間なら文脈を考えながら簡単に訳せるのだ。
（筆者和訳）

分子の配列が奏でる音楽を聴くことによって、アミノ酸の鎖が相互に作用しながら生糸を紡ぎシルクを形成するメカニズムへの理解が進んだのだ。たとえば、品質の低い繊維を作ってしまうアミノ酸の鎖は、攻撃的で耳障りな旋律に聴こえる。一方で、良質な繊維を形成するアミノ酸の鎖は、より稠密な網の目状をしており、まるでそれは柔らかで滑らかな旋律を奏でているようだった。

多数のルールをプログラムしていくというアプローチにしろ、ニューラルネットワークを使った統計的なアプローチにしろ、コンピュータは文章を理解することはできないのだ。人間が文章を理解するとはどういうことなのか、という根源的な問いは、何千年も前から考えられてきた。しかし、哲学のような人文科学でも、AIなどの最新の情報工学でも、こうした問いには、いまだに手も足も出ていないのが現状である。

コンピュータに文章を理解させることがどれほど困難かは、仮にそれができたとしたらどうなるか、と問えばよりいっそう明らかになる。現代のニューラルネットワークに基づくAIは、教師データを与えて学習させることによって、入力に対して、正しい答えを出せるように鍛えていく。コンピュータが人間の言語を理解できたら、いま世界中にある本をそのまま学習データに使える、ということを意味する。仮にそんなことができたとしたら、人間の頭脳をコンピュータが簡単に超えることになり、コンピュータが勝手に科学を進歩させていくことになるのだ！ そんなことは起こりそうもないことである。

やはり、人間のように文章を理解する、ということには根源的なとてつもない厚い壁がある、と考えるのが自然なのだ。ここにコンピュータを使った機械翻訳の限界がある。残念ながら、AIによる機械翻訳は、人間が翻訳する前に用意する、出来の悪い下訳程度のレベルで頭打ちになる可能性が極めて高い、と筆者は考えている。それでも有用なことには変わりないが。

機械翻訳で英語中心主義が加速 -ハブアンドスポーク型になる多言語翻訳
世界には数千の言語があると言われている。主要な100言語程度で考えても、その組み合わせの数は4950通りにもなる。そのすべての言語ペアで翻訳プログラムを作り上げるのは極めて困難だ。ところが、ここで英語を中心としたハブアンドスポーク型にすれば、組み合わせの数は劇的に減少する。この場合は、たったの99通りになる。すべての言語を英語を介してつなげることで、開発しなければいけない翻訳プログラムの数は劇的に少なくなるのだ。Googleはアメリカの会社なので、当然、英語を中心としたシステムを構築することになる。

多言語翻訳では言語ペアの数が膨大になってしまう

英語を中心としたハブアンドスポーク型の多言語翻訳

じつは、Google翻訳は、AIが内部でどの言語にも属さない中間言語を作り出している、という説もあったが、いまのところ対英語以外の翻訳精度は非常に悪い。筆者は中国語は得意ではないが、試しに中国語に翻訳された拙著『ぼくは愛を証明しようと思う。』のなかのいくつかの文章をGoogleに翻訳させてみた。中国語→英語に関しては、かなり正確な訳が出てくるのだが、中国語→日本語だと、ほとんど意味が通じない酷い訳になった。

やはり、Googleはいまのところ英語を中心にして主要言語に絞って翻訳プログラムを開発しており、中国語⇔日本語のような場合、間に英語が入ってしまい二重に翻訳するため、かなり品質が落ちるようだ。たとえば、中国語→英語の翻訳精度が70％、英語→日本語の翻訳精度が70％でも、中国語→日本語だと49％に低下してしまうことになる。筆者が、中国語の文章を日本語に翻訳してみた経験では、これよりもさらに悪い印象を受けた。

先程、Google翻訳は、自然言語のルールをプログラムしていくのではなく、力ずくの統計的アプローチである、とすこしごまかして書いたが、実際はもっと複雑なハイブリッド型で、昔から続く自然言語に対する研究も当然のように取り入れていると思われる。一つの言語ペアの翻訳プログラムを作るには膨大な研究開発が必要であり、言語ペアを増やしていくことは、そう簡単なことではない。よって、英語を中心としたハブアンドスポーク型で多言語翻訳が行われていくことになる。

このようにあらゆる言語の翻訳プログラムは、まずは対英語で開発されるのである。そして、対英語では、すでに述べたように、簡単な文章ならかなり使えるようになってきている。これは何を意味するかというと、英語を勉強する価値がさらに上がるということだ。英語さえわかれば、AIによる機械翻訳を使って、他の言語をしゃべる人ともかなり意思疎通ができるようになるからだ。たとえば、中国語しか出来ない人でも、それをGoogle翻訳で英語にしてもらえば、かなり理解することができる。そして、こちらが伝えたいことも、まずは英語で文章を作り、それを中国語に翻訳して相手に伝えるのだ。

皮肉なことに、AIによる翻訳技術が進めば進むほど、このような英語中心主義がテクノロジー的にも必然となり、英語の価値が劇的に高まるのだ。つまり、英語学習がますます重要になるということなのだ。

機械翻訳はもともと英語ができる人の力を拡張する -ITは格差を拡大させる
AIを使った機械翻訳は、インフォメーション・テクノロジーの一種である。そして、これまでのインフォメーション・テクノロジーと同じように、それは能力差を拡大させることにつながる。もともと情報処理能力が高く、確かな知識を持っている人間の能力を拡張していく一方で、そうでない者たちからは携帯ゲームのような無意味な娯楽で時間を奪い取り、疑似科学、ニセ医学、放射脳、ネトウヨなどの誤った考え方や間違った知識をさらに強化していく。インフォメーション・テクノロジーで武装した一部のエリートたちの報酬は上昇の一途を辿っているが、先進国の若年者層の失業率は高止まりしたままだ。Googleは唸るような利益を上げ、創業者たちの保有資産はすでに小国の国家予算を上回っている。テクノロジーは格差を拡大させる働きがある。

翻訳に関するテクノロジーも、同じように作用するはずだ。つまり、もともと語学が堪能な個人の能力を拡張するが、そうでない人々には大した恩恵をもたらさない。少なくとも経済的な見返りのあるような恩恵はないだろう。皮肉なことだが、もともと英語ができる人でないと、こうした機械翻訳は使いこなせないのだ。

それはGoogle翻訳がどのように使われるのかを考えれば明らかだ。まとまった文章を英訳、あるいは和訳したい場合、まずはGoogle翻訳に下訳を作らせる。それを日本語と英語の両方がよくわかっている人が手で直していく、というプロセスになる。人間がおかしな単語を直したり、文法ミスを訂正する。わかりにくい文章の構成を、順番を入れ替えたりして読みやすくする。こういった地道な作業を経て、正しい英語、あるいは日本語の文章ができあがる。

日本で受験勉強をすると、単語を並べ替えて正しい文章を作ったり、文法ミスを訂正するような問題を何度も解くことになる。こんなものは入試のための問題であり、意味が無いのではないか、と思われていたが、Google翻訳のような最新のテクノロジーが進化した結果、一周回って意外と実践的な教育だった、というのは新鮮な驚きである。

残念ながら、筆者たちが生きている間に、まったく外国語を学習していない者が使えるような機械翻訳が実現することはないだろう。それはいまある技術の延長線上にはなく、いくつもの途方もないブレークスルーを必要とするからだ。そして、こうしたテクノロジーが進化すればするほど、地道に英語学習に励み、英語を使いこなせる人材の価値がさらに高まることになるのだ。

「Siri」に発音をチェックしてもらう

斉藤淳
中学・高校生向け英語塾「J Prep斉藤塾」代表。元イェール大学助教授。元衆議院議員。?
1969年山形県生まれ。上智大学外国語学部英語学科卒業、イェール大学大学院博士課程修了（Ph.D. 政治学）。イェール大学助教授、高麗大学客員教授などを歴任。?

斉藤淳氏が次のように言っています。

世界最強の英語勉強法
イェール大学で学んだ［発音］養成メソッド
家でこっそり練習するなら、iPhoneにコーチしてもらおう
すでに述べたとおり、本来ならば発音のトレーニングは、誰かにフィードバックをもらうのが理想的です。

音声学の知識のある先生に指導してもらう機会があればいいのですが、日本人の英語教師でも、ネイティブスピーカーでも、音声学を体系立てて理解している人はごくわずかです。

すぐ身近に発音をチェックしてくれる人がいない場合に、ちょっとした裏ワザをご紹介しましょう。

iPhoneのアプリ「Siri」を使う方法です（なお、ほかのスマートフォンでも類似のサービスがあるようです）。Siriとは音声入力に対し質問に答えたり、サービスを提供したりしてくれる「秘書機能アプリ」です。

ゲーム感覚でアプリと会話してみよう
iPhoneの言語設定を「英語」に変えて、Siriを開きます。“How are you?”とiPhoneに向かってつぶやいてみましょう。
発音がきちんとできていて、Siriが認識してくれると、“I’m happy to be alive.”など、ユニークな返答をしてくれます。

逆に、発音が悪かったり、文意が通じなかったりすると、“I’m not sure I understand.”と返答されたり、何か誤解が生じてとんちんかんな答えが返ってきたりします。

あくまでもゲーム感覚ではありますが、このように無料の音声認識サービスを使って練習するのも、羞恥心が先に立ってしま
う学習者にはおすすめです。

大きな間違い
まず、音声認識は複雑なシステムですが単純な原理です。音声の周波数分析、つまり人間の耳が捉える音の特徴の解析から、パターン認識や言語処理、人工知能的な知識表現や解の探索といった処理も必要になります。

同じ認識技術でも画像認識は基本的にはほとんど信号処理によるパターン認識である。そもそも画像は記号化されない場合が多く、文法などの記号レベルの処理はほとんど含まれない。これに対して音声には信号レベルと記号レベルの両方の処理があり、そこが非常に難しくなります。

それにもかかわらず、現在の音声認識システムは非常に単純な原理で動いています。簡単に言えば確率的なモデルを統計的に学習する技術が基本で、大規模なコーパスを用意することが鍵になります。

現代の音声認識は従来の音素ベースの仕組みとは違い、大量のデータで統計的なマッチングをしています。

音素ベースとは音声には正しい基本の音となる音素が並んでいると考える仕組みです。しかし、現在使われている音声認識はパターンが似ているかどうかで判断しています。

身近に発音をチェックしてくれる人がいない場合にSiriを使うと言う方法ですが、Siriが認識した英語はパターンが似ていると言う事で発音が正しいと言う意味でありません。

言語音には音声学で言う音素が規則正しく並んでいません。音素が並んでないと言う事は発音が正しいかどうかはチェックはできないと言う事です。

Siriに発音をチェックしてもらうは物理的に不可能です。Siriが発音を認識したと言う事は発音のパターンが似ていると言うだけで、正しいかどうかの判断ではありません。

言語音の音素が並んでいないから、誰かにフィードバックをもらう事ができません。発音練習でベストな方法はネイティブを真似、自分でフィードバックを得て発音矯正に生かすしかなのです。

英語表現を1年で3000文、覚えて使いこなす

通訳者の川合亮平が選んだ学習法英語学習法が紹介されています。

通訳・翻訳者で、ベネディクト・カンバーバッチさんやエディ・レッドメインさんなどの通訳や英語インタビューも行うジャーナリストの川合亮平さん。この連載「通訳者が選んだ学習法」では、15年ぶりに本格的に英語学習を再開した川合さんに、確実に向上する具体的な学習法を教えていただきます。第2回のテーマは「使いこなせる語彙・表現を増やす方法」です。

こんにちは、川合亮平です。
前回の第1回「英語ができる人の共通点1つと英語力が向上する条件4つ」では、学習に至るまでの、そして学習を進めていく上での「原動力」について書きました。
今回は、僕の現在進行形の英語学習のツール、素材、ノウハウをできる限り詳しく公開したいと思います。前回強調した通り、「原動力」があって初めてノウハウが生きてくるので、前回の記事を未読の方は、先に目を通されることをおすすめします。

英語学習の目的に合った手段を選ぶ
僕の英語学習の目的はすごくシンプルです。
「通訳技術の向上」と「ペラペラ度を上げる」こと。もう少し具体的に書くと、「実践的に使いこなせる語彙・表現を増やす」ことです。

今回紹介するのは、あくまで上記の目的に向かっての学習法であることをまずご理解いただければと思います。ですから例えば、「会社での英文メールの読み書きをよりスムーズに行いたい」と思っている方にとっては、基本的には役に立ちにくい学習法かもしれません。とはいえ、英語は英語なので、細かいヒントは得ていただけるのではないかという希望的観測は持っています。

当たり前もしれませんが、アイスホッケーが上手になりたいなら、それに沿った練習をしますよね。その練習は、クリケットが上手になるための練習とは恐らく違うはずです（スポーツという共通点はあるにしても）。つまり、目的がはっきりしていれば手段も自ずとはっきりしてくるし、目的と手段はつながっているべきだ、ということです。

使える英語表現を習得するためのポイント2つ

「実践的に使いこなせる語彙・表現を増やす」ための学習法のポイントは、次の2つです。
(1)どのように習得するか（How）
(2)何を習得するか（What）

この2つの観点から、僕が実践している具体的な方法を以下でお伝えしていきます。
自然に使いこなせる語彙・表現をどのように増やすのか？
僕の感覚としては、リアルに使える語彙・表現を増やす手段を表す言葉として「暗記」はしっくりきません。「暗記」ではなく「頭に擦り込む」という表現がピッタリきます。または、「自分の血肉にする」と言ってもいいかもしれません。

「頭に擦り込む」には、同じ語彙・表現に繰り返し、しかもできるだけ自然な形で「出合う」ことが必要不可欠だと思います。その「出合い」の場面や回数をどのように演出できるかが、うまく頭に擦り込めるかどうかの分かれ目になってくる、というのが僕の持論です。

記憶の定着を助けるサイト＆アプリ「reminDO」
英語は頭に擦り込んでナンボと思っている僕が「すごく良い」と活用しているのが、「reminDO」というサイト＆アプリです。スマホアプリやウェブブラウザで使えます。

remindo.co
英語学習専用ではないのですが、何か自分が覚えたいこと（忘れたくないこと）を入力すると、人間の忘却曲線を踏まえてリマインドしてくれるという素晴らしいシステム。なんと無料です。

簡単に言うと、忘れる前に「リマインド」されるから、自然に頭に擦り込めるという仕組みです。以下、僕はどのように使っているのかを紹介します。

定期的に確認、「覚え直し」ができる
まずは覚えたい事柄を入力します。するとその事柄は忘却曲線に沿って1日後、3日後、7日後、14日後、30日後に、アプリ（サイト）を立ち上げたときに「今日見るべき」ページに自動でアップされるように登録されます。

例えば、7日後（3回目のリマインド）に見たときに思い出せない場合（よくあります）は、「覚え直し」というボタンを押すと、また1日後から表示されるよう設定されます（振り出しに戻る、という感じですね）。

単語と一緒に例文も入れておく
1つの覚えたい事柄について、2ページ展開で入力できます（1つ目の画面をクリックすると、2つ目の画面が出てくる）。表と裏に日本語と英語を書いて、記憶の定着を図るいわゆる「単語カード」のデジタル版と言えば分かりやすいでしょうか。

僕は最初、英単語（1つ目の画面）を見て、日本語訳（2つ目の画面）を覚えているか確かめる、というやり方をしていたのですが、今はどちらかというと、日本語の文（または意味の固まり）を1つ目の画面に出して、そこから英語を出せるか、というやり方にシフトしています。
また、場合によっては英語による定義と例文を入れることもあります。

英語の定義と例文は、Cambridge Dictionaryのサイトからコピペすることが多いです。
単語単体ではなく、文や定義、例文を必ず入力しているのは、やはり単語単体で覚えても実践で役に立ちにくいと実感しているからです。そして、「頭に擦り込む」ために忘れてはならないアクションが「音読」です。reminDOを使っての学習（復習）は、必ず音読をしながら行っています（電車に乗っているときは口パクで）。

どんな単語・表現をつかまえるのか？
reminDOに入力する事柄は、1日計10項目を目標にしています。
毎日どこから新しい（自分が覚えたいと思う）英語を仕入れているのか？というと、実はこれが、「実践で使える表現」を増やす上でめちゃくちゃ重要なポイントで、

(1)信頼度の高いソース（出典元）で使われている単語・表現か
(2)自分と関係がある・自分の心が動く文脈で登場した単語・表現か
が基準になります。

せっかく貴重な時間と集中力を投資するのですから、役に立たない単語は覚えたくないですよね？

僕の場合、役に立つ単語の定義は、「今、欧米（個人的にイギリスに偏る傾向はありますが）のメディアで人々がよく使っている言葉」です。信頼度の高いソースの定義も、それに呼応する形で、「リアルタイムで欧米のメディアから発信される情報」となります。

だから、例えば10年前に日本で発売された大学受験用の英単語帳がどれだけベストセラーであろうと、そこに収録されている単語は、僕にとっては大切な時間を費やす価値はないという結論になります。僕が考える役に立つ英語の定義・条件に合致しないからです。（受験用の単語本自体をどうこう言っているわけではなく、あくまで自分の目的にはそぐわないという例えです）

自分と関係がある英語（単語・表現）とは？
「自分と関係がある英語」については、イギリスのヨーク大学准教授で心理言語学者であるDanijela Trenkic氏の言葉が参考になります。外国語習得に関するBBCの記事で同氏は、語学が身に付く1つの大切なポイントとして、次のように述べています。

The emotional bond is what makes you better at language learning.
言語学習がうまくいくポイントは、感情的結び付きである。

記憶のメカニズムとして、記憶に残りやすくなる条件は、自分と関係がある、自分の心が動く事象だということは、脳科学の研究でも実証されているようですし、僕もその通りだと実感しています。

例えば、僕は20数年前に英語でラブレターを書いたことがあり、そのときに辞書を確かめながらしたためた構文はいまだに頭に残っています。一方で、高校時代、教室で膨大な時間を英語の授業に費やしていた「はず」なのですが、先生が話したことは何一つ（本当にただの一つも）思い出すことができません（すみません）。「自分と関係があるかないか」が重要というのは、つまりそういうことです。

僕はどの素材・媒体からインプットしているか？
上記の個人的条件「(1) 信頼度の高いソース（出典元）で使われている単語・表現か？」「(2) 自分と関係がある・自分の心が動く文脈で登場した単語・表現か？」を踏まえて、僕は頭に擦り込むreminDO登録用の単語・表現（そして、もっと大きな視野で見ると、自分がインプットする英語全般）は、次のメディアから主にピックアップしています。

* BBC Learning English：アプリで使っています。
* 『ENGLISH JOURNAL』（アルク刊）：月刊の英語学習情報誌。気になるスピーカーのインタビューのみ使っています。音声は専用アプリ「ALCO（アルコ）」を活用。
* Podcast（ポッドキャスト）：複数を購読中。BBCの「Kermode and Mayo's Film Review」と「Steve Wright’s Big Guests」は長年聞き続けています。
* Netflix（ネットフリックス）：好きな映画・ドラマを見ています。
* ペーパーバック（洋書）：自分の好みの小説を読んでいます。

単純に、上記のメディアをインプットする過程で出合う、分からない単語・表現を片っ端からreminDOに放り込んでいく、というイメージです。

知識を実践レベルに変換するには？
ある表現をreminDOで繰り返し復習するうちに「よし頭に入ったぞ」となったとしましょう。それでも、リアルな場面でその表現が出てきたときに自然にすっと理解できるか？

自分の口から自然に出てくるか？を考えると、何かがちょっと足りないと実感します。
例えば、ボクシングの練習で、何度も何度もチャレンジして左フックがきれいに繰り出せるようになったとしても、試合の決定的な場面でその左フックが（生身の）相手にクリーンヒットするかどうかは、また別の話であるのと同じです。

英単語・表現の場合、知識を実践レベルに変換する有効な方法は、知識として頭に入っている単語・表現に、自然なコンテクスト（文脈）で（できるだけ数多く）出合う・使うことです。

そういう意味で、いわゆる「多聴・多読」は、僕が学習を進めていく上で必要不可欠な要素になります。とにかくたくさんの英語を聞き、できるだけたくさんの英語を読むこと。これは、reminDOを使って意識的に知識を蓄える学習と同時に行うことで、英語力アップの相乗効果を発揮すると考えています。

異なる場で単語・表現に出合う機会をつくる
「多聴・多読」は「メディアミックス」と言い換えてもいいでしょう。
例えば、BBC Learning English（メディアA）で分からない単語に出合って、それをreminDOに入力します。

これだけさまざまな異なるメディアから同じ単語をインプットできれば、その単語の実践活用レベルは極めて高くなるでしょう。そういう意味で、メディアミックスをすることは、英語力を上げるのに効果的なのです。
僕が「多聴・多読」している素材は、前述のものと重複しますが、主にPodcast、Netflix、ペーパーバックなどです。

「多聴・多読」はインプットですが、アウトプット（話す・書く）に関しても、reminDOに登録して頭に擦り込み中の単語・表現をリアルな場面で意識的に積極的に使ってみることで、それらがより実践レベルで身に付きやすくなることは言うまでもないと思います。

「1年で3000文」は今日の目標から
今回の記事タイトルの「1年で3000文」というのは、新しい英語を1日に10文ずつ蓄積していった場合、1年で3000文を超えるという単純計算です。
遠くの大きな目標（＝3000）と近くの現実的な目標（＝10）を明確な数字として把握することは、僕にとって日々の行動の原動力となっています。これは英語学習の継続に極めて有効です。

さて、今回の記事はいかがでしたか。かなり詳しく書いた感があるので、分かりにくい部分もあったかもしれませんが、じっくり読んでいただければ理解していただけると思います。何か1つでもヒントになることがあったら、うれしく思います。

大きな間違い

英語（言語）は事例基盤ですから覚える必用があります。しかし、その覚えるべき英語は文字ではなく音で覚える方が効果的に覚える事ができます。

その理由は英語を覚える場合にreminDOを使っての学習（復習）は、必ず音読をしながら行っています。文字を音に変換して覚えるのは非常に問題が多いのです。

音読では何よりも発音が問題です。少なくとも発音が良く成る事はありません。発音が良くならないだけでなく、ネイティブのような最適化された調音でなければ発音が大変になります。

発音が大変になると言う事は覚えるのも大変な事であり、覚えるための最適化された省エネで覚える事ができません。

言語は文字言語と音声言語があります。しかし、日本語でも多くの表現は音で覚えています。その音を文字にする時はその文字日本語に相応しいように表現や様式を整えます。すると覚えるならに表現や様式を整えられた表現ではなく、音声のままの方が覚え易いのです。

掛け算九十九を覚える時も作文のような日本語ではなく、会話で使われる自然な音の体系で覚えています。

また通常の音声なり英語音を聞いた覚える事ができれば、テレビや映画や動画や各種の音声を英語教材として使えますから、英語を学習する機会が増えます。

reminDOを使おうと思うと、文字英語が主体であり、媒体が限定されてしまうだけでなく、覚え易い音声で覚えられないと言う大きな問題が発生します。

このように反復練習をするなら音声を基盤して学習をする方がずっと効果的な学習ができます。

この方法で新しい英語を1日に10文ずつ蓄積していって、1年で3000文覚えると言うのは非常に難しい事であります。

仮に覚えたとしても位置的な記憶で忘れる英文が多くなると思われます。