発音の「質」を上げ、
話す・聞く「量」を増やす。

セッションは、参加者に日本語を一言発話してもらうところから始まりました。「すずしいおじいさん」。それを聞いた奥村氏が、発話者の出身地を言い当てます。「すずしい」の「ず」と「おじいさん」の「じ」が、地域によって [z] と [dz]、[ʒ] と [ʤ] のどちらに寄るかで分かれる——日本語のなかにも音の体系差があり、その差は聞き分けられる、という実演でした。長年ひとつひとつの音を扱ってきた専門家ならではの一瞬で、会場の空気が変わりました。

「通じればいい」は、どこまで本当か

英語がリンガフランカになったことは、しばしば「どんな発音でも通じればいい、だから発音練習は要らない」と解釈されます。奥村氏はここに釘を刺しました。どこの国の英語も対等だという考え方と、発音を気にしなくてよいという話は別物である、と。

そのうえで示されたのが、「通じる」の定義です。

印象的だったのは、そこに立場の話が接続されたことでした。「カタカナ英語だけど自分の英語は通じている」と言う人は少なくない。ただしその多くは、社会的地位が高いか、取引で支払う側にいる。相手が耳を傾けてくれる理由が、英語そのものではないかもしれない、という指摘です。学校でも海外旅行でも経験しないまま、社会に出て初めて直面する種類の現実だという話でした。

通じない音は、四つの原因に整理できる

続いて、日本語話者の英語が通じにくくなる原因が整理されました。ひとつめはカタカナ英語。日本語は子音と母音がセットで一文字になるため、street に母音はひとつしかないのに「ストリート」と読みたくなる。加えてカタカナは各文字が同じ長さで読まれるので、等時性のクセが残り、聞き手に慌ただしい印象を与えます。ふたつめは書いていない音を足してしまうこと。語尾の子音のあとに「う」「お」が入る、but や have に [r] が混ざる、といったパターンです。

三つめは母音のバリエーションを覚えていないこと。[r] や [θ] のような日本語にない子音は誰もが警戒しますが、落とし穴はむしろ母音で、bought・caught・all がすべて同じ [ɔ] であることはスペルに惑わされて見落とされがちだといいます。

そして四つめが、参加者から一番反応のあった誤ったシャドーイングによる「型崩れ」でした。モデル音に重ねて発話する練習は、最初と最後をそろえること、抑揚のつじつまを合わせることに意識が向きやすく、ひとつひとつの音がおろそかになる。しかも本人には「流暢に話せている」実感が残るため、初心者よりも直すのが大変になる。シャドーイング自体は優れた練習法だが、順番を誤ると結果が伴わない、という話です。

「発音できる音は、聞き取れる」

この指導法の礎になっているのが、1950年代にアルヴィン・リバーマンが提唱したモーター理論です。人は音声を音そのものとしてではなく、それを出すための調音動作として知覚している——という考え方で、プロンテストの判定エンジンもここに立脚しています。ここから、発音練習とリスニングは別々の技能ではなく相互に強化し合う、という指導上の含意が出てきます。聞いて真似るだけでは、すでに聞き取れている範囲の音しか真似られない。だからこそ、舌の位置や口の開き方といった動作を意識させる指導が必要になります。

練習の順番も明快です。単語や文からではなく、音素から始めること。ここが第2部への伏線になります。

第1部の後半は、前半のロジックを土台にした発音検定・指導アプリの紹介でした。中核にあるのは、産業技術総合研究所との共同研究から生まれた判定技術です。発話された音声から、舌・歯・唇・声帯といった口の中の状態を推定する。音素ごとにOKとNGを振り分けるデータをアプリに載せることで、学習者には「くちびるが丸まっていません」「舌先が歯ぐきにさわっています」といった、身体の動きに直した助言が返ってきます。文章単位でも、読み上げ時間・脱カタカナ度・子音の強さ・メリハリ・なめらかさという観点で判定が出ます。

ここが、このセッションのいちばんの驚きどころでした。音読アプリは近年いくつも登場し、モデル音声と比べて発音を採点してくれます。しかし「どうすれば直るか」まで具体的に示してくれるものは多くありません。結果として学習者は、上達の道筋がわからないまま評価だけを突きつけられ続けることになりがちです。

AIの時代になり、評価は誰でも簡単にできるようになりました。だからこそ「実技指導だけは人間でないと難しい」と考えられがちです。しかしここでは、工夫次第で近くに指導者がいなくてもきちんとした指導が受けられることが示されました。言い換えれば、名人の指導を日本中で、いや世界中で受けられる可能性です。技術供与先にカシオ計算機の電子辞書や日本航空の社内試験、光村図書の教科書準拠教材が並ぶのも、判定エンジン単体で価値が成立しているからでしょう。

受講前後の音声比較も示されました。講座を受けた直後は、丁寧に読もうとするぶん速度が落ちたり、たどたどしく感じられたりする。それでも音を崩さずに速度と抑揚を整えていくのが目的だ、という説明が現実的でした。

第2部は、ふたつのAIツールのデモと体験でした。出発点にあるのは、多くの教員が抱えている行き詰まりです。レポート課題を出しても生徒はAIに書かせたものを提出してくる。ならば口頭試問をすればよいと言われるが、1クラス40人でその時間と労力をどう捻出するのか——。

ここには時代背景があります。読むことも書くことも、AIを使えば短時間でこなせるようになりました。だからこそ話すことの重要性が上がっています。提出された文章だけでは、生徒が理解しているのかAIが理解しているのかを見分けられません。その場で自分の口から出てくるかどうかは、まだ本人のものです。話す力は、学びを確かめる手段としても、これから伸ばすべき力としても、位置づけが変わりつつあります。

便利になったからこそ、提起された懸念

デモが一段落したところで、石飛氏は逆方向の問いを置きました。音声面でAIの使用にはまりすぎると、どうなるか。「流暢だけど平坦」——機械練習が過多になった学習者に昔から見られる特徴です。相手が聞いていようがいまいが同じ調子で話し続けてしまい、聞いているほうに入ってこない。エンゲージメントさえ高まればよいのか、という問いでもありました。

そのうえで示されたのが、音声活動の流れのどこに人間が立つべきかを整理した図です。AIで置き換えられる工程と、人間でなければ意味をなさない工程が、はっきり分かれていました。