September 2026– date –

AI英会話が扱う英語は1つではない。公式の一覧を自分で数えると、聞き取りは英語15ロケール、発音の採点は5ロケール、抑揚とリズムの採点はen-USのみだった。手本の声の在庫にも偏りがある。訛りが仕様のどこで、どう扱われているのかを分解した。

AI英会話の道具立てでシャドーイングはどこまで成立するのか。SSMLのprosody・break・emphasis・phonemeで手本の音を作り、参照テキスト付きの発音評価で答え合わせをする。公式ドキュメントに実在するタグと属性だけを材料に、できることとできないことを分けた。

AI英会話の会話を作っているLLMは、何をしていて何をしていないのか。OpenAIの公式ドキュメントに書かれている記述だけを材料に、指示文・会話の履歴・コンテキストウィンドウ・ガードレール・非決定的な出力という5つの層から分解する。

AI英会話で聞こえる相手の声は、テキストをその場で音に変える音声合成が作っている。選べる英語の声は何種類あり、話速とピッチはどこで変わり、発音はどこまで上書きできるのか。3社の公式ドキュメントの記述だけで仕組みを分解した。

AI英会話で仕事の英語を話すと、社名・製品名・業界用語だけが別の単語に化ける。原因は発音ではなく、認識モデルの語彙の外にあることだ。フレーズセット、ブースト値、カスタムモデルの学習データ量まで、公式ドキュメントの記述だけで分解する。

AI英会話の翻訳表示は、音をそのまま訳しているのではない。音声翻訳は音→テキスト→訳文の段を踏む。途中結果と確定結果の違い、字幕が遅れる理由、訳が出ていることの副作用を、開発者向け公式ドキュメントの記述だけで分解する。

AI英会話で返事が遅い、声がかぶる、話の途中で切られる。この3つは別々の不具合ではなく、音声がどんな部品を何段通っているかで決まる。1モデル直結と3段つなぎの違い、ターン検出、割り込みの扱いを公式ドキュメントの記述だけで分解した。

AI英会話のデメリットを感想ではなく仕様の制限として並べた。発音採点が33ロケールに限られること、プロソディ評価がen-USのみであること、参照テキストの有無でモデルが変わること、同時発話が雑音として無視されることを根拠に、回避できる制限とできない制限を分ける。