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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。

AI英会話で自分の英語が認識されないとき、原因は発音とは限らない。ロケール、言語の自動判定、音の形式とサンプリングレート、マイクの位置と雑音処理、語彙、無音の取り方。公式ドキュメントに書かれた条件を上から順に潰す手順に整理した。

AI英会話アプリの設定は、裏でロケールという文字列を書き換えている。英語は15のロケールに分かれ、発音評価の対応は33ロケール、自動判定の候補は開始時4つ・継続10個まで。公式ドキュメントの記述だけで、設定を変えると結果が変わる理由を分解する。

AI英会話の発音スコアが測っているのは「音素がネイティブの発音とどの程度一致するか」だ。指標5つ、音素から全文までの4段、総合点の4本の計算式、en-USだけに限定される機能、しきい値0.75まで、公式ドキュメントの記述から点が上がる理由と上がらない理由を分解する。

AI英会話に話した音声はどこに残るのか。マイクロソフト・グーグル・OpenAIが開発者向けに公開しているドキュメントの記述だけを並べ、保持期間・学習への利用・ログの設定・データが置かれるリージョンの4点で、3社の書き方の違いを表にして分解する。