miel

本気で学びたい人のための英語学習アプリ

"効く" 英語学習を、 AI と科学で。

miel は第二言語習得 (SLA) 研究 50 年の知見に基づいて設計された英語学習アプリ。 あなたの目標とレベルから AI があなた専用の教材を生成し、 科学的に効くやり方で学習を進めます。

無料でダウンロード · iOS 対応 (Android 版は準備中)

miel アプリのホーム画面 — 今日の目標と進捗ダッシュボード

The Problem

なぜ、何年やっても英語が話せないのか?

英語学習アプリを 1 年続けた。それでも、いざ話そうとすると言葉が出てこない ── そんな経験、ありませんか?

答えは「努力不足」ではありません。学習法が、SLA (第二言語習得) 研究の知見から外れているからです。

課題 1

自分のレベルからかけ離れた教材

あなたのレベルに対して最適な難易度を保ち続けられる教材は、市販品にも英会話アプリにもほとんどありません。簡単すぎる教材は退屈で、難しすぎる教材は挫折を生みます。

最適な教材の難易度

市販教材は対象幅が広く、 あなたに最適な難易度にピンポイントで当たる 教材は多くありません。

課題 2

アウトプットの場が、そもそもない

第二言語習得は、話そう・書こうとする体験なしには進みません。インプット教材を消化するだけでは、永遠に「分かるけど話せない」状態のままです。

典型的な英語学習者の時間配分

インプット

計 80%

  • リスニング 40%
  • リーディング 40%

アウトプット

計 20%

  • スピーキング 10%
  • ライティング 10%

時間の 8 割がインプット、 残り 2 割がアウトプット。

miel はこれらの課題を、 AI と SLA 研究の知見 で解決します。

What is SLA?

SLA 研究とは? ── 50 年の研究が示す、"効く" 英語学習

SLA (Second Language Acquisition / 第二言語習得) は、「人がどうやって第二言語を獲得するか」を研究する分野です。過去 50 年以上、世界中の研究者が「効くやり方 / 効かないやり方」を実証的に示してきました。miel は、その知見を学習設計に組み込んでいます。

  1. 01 · インプット仮説

    理解可能なインプット (i + 1)

    今の自分より少しだけ難しい英文に触れ続けることで、無意識下で言語が習得される。

    — Krashen (1985)

  2. 02 · アウトプット仮説

    話して気づく、書いて気づく

    話そう・書こうとして初めて「言いたいが言えない」ギャップに気づき、習得が前進する。

    言いたい
    言ってみる
    気づき

    — Swain (1985)

  3. 03 · 自動化

    反復で、考えずに使える状態へ

    学んだ表現を繰り返し声に出すことで、認知資源を使わずに使える "自動化" 状態に至る。

    BEFORE

    • 考える
    • ↓
    • 思い出す
    • ↓
    • 言う

    AFTER (自動化)

    • 言う

    — DeKeyser (2007)

  4. 04 · 間隔反復

    忘却曲線に逆らうタイミングで復習

    忘れかけたタイミングで再提示することで、長期記憶への定着が最大化される。

    — Ebbinghaus (1885)

各仮説の解説は SLA 解説記事 をご覧ください。

How it works

miel が "効く" 理由は 2 つ

従来の学習アプリの「レベル乖離」「アウトプットがない」課題を、miel は 2 つの仕組みで解決します。

理由 1

AI がレベル・目標に合った最適な教材を生成

あなたの現在のレベルと目標から、AI があなた専用の英文 3 文を生成。汎用教材では届かない「あなたが本当に使う英語」を、ちょうど良い難易度で学べます。

AI が最適な難易度を狙って生成

あなたの目標とレベルをもとに、 AI が あなたに最適な難易度の教材だけ をピンポイントで生成します。

理由 2

SLA に基づいた 10 のフロー

10 種類のフローを実践することで、インプット、アウトプットに限らない科学的な学習サイクルを 1 教材で完結できます。

1 教材を 10 フローで深く学ぶ

  1. Phase 1

    INPUT

    • リスニング 1
    • 語彙・表現
    • リスニング 2
    • ディクテーション
  2. Phase 2

    自動化

    • リーディング
    • シャドーイング 1
    • シャドーイング 2
  3. Phase 3

    OUTPUT

    • スピーキング 1
    • スピーキング 2
  4. Phase 4

    定着

    • 復習 (FSRS)
理由 1

Your goal, your material

"あなたが本当に使う英語" が、教材になる

目標を入力するだけで、AI があなたの仕事・旅行・商談に直結する英文・語彙・場面の教材を生成します。下のタブで目標を選び、レベル (A1 / B1 / C1) を切り替えてみてください。

あなたの目標

海外旅行を英語で楽しみたい

生成される教材タイトル例

  • Hotel Check-in Late at Night

    深夜のホテルチェックイン

  • Lost Luggage at the Airport

    空港で荷物を紛失したとき

  • Ordering at a Local Restaurant

    ローカルレストランで注文する

サンプル英文

  • "Could you check us in early? Our flight came in ahead of schedule."

    早めにチェックインできますか?予定より早く到着したんです。

  • "Is there a Japanese-speaking staff member available right now?"

    日本語が話せるスタッフは今いらっしゃいますか?

  • "I'd like to split the bill three ways — is that OK?"

    3 人で割り勘にしたいのですが、できますか?

学べる語彙 (一部)

  • check in early
  • baggage claim
  • split the bill
  • complimentary
  • currency exchange
  • reservation under

市販テキストとの違い

同じ "英語学習" でも、教材の中身はまったく別物です。

市販テキストの英文

"How are you? My name is John. I like baseball."

お元気ですか?私はジョンです。野球が好きです。

万人向けに作られた汎用例文。あなたが本当に使う場面では、登場機会がほとんどない。

miel が生成する英文 (例: IT エンジニア)

"I'd suggest extracting this logic into a helper to keep the handler thin."

このロジックは別関数に切り出して、ハンドラを薄く保ったほうが良いと思います。

あなたの目標から AI が生成した、実際の場面で使う英文。

理由 2

4 つのフェーズ × 10 種類のフロー

SLA に基づいた 4 つのフェーズを実践

AI が生成した教材を、SLA 研究が示す 4 つのフェーズ (INPUT → 自動化 → OUTPUT → 定着) で多角的に学びます。各フローには、根拠となる SLA 仮説と出典を併記しています。

  1. Phase 1 · INPUT

    i + 1 インプット仮説

    少しだけ難しい英文を、耳と目から取り込む。

    1. 1

      リスニング 1

      教材を 2〜3 回聴いて、全体の流れと内容を把握する。

      SLA

      理解可能なインプット (i + 1) を耳から取り込み、無意識下での習得を促す。

      — Krashen (1985)

    2. 2

      語彙・表現

      出てきた主要語彙を、頭の中で意味を想起する自由想起問題で覚える。

      SLA

      形式 (form) と意味 (meaning) を意図的に紐づけ、語彙ネットワークを構築する。

      — Nation (2001)

    3. 3

      リスニング 2

      語彙を理解した状態でもう一度聴き、聞き取れる範囲を広げる。

      SLA

      既知語彙が増えた状態で再度聴くことで、bottom-up 処理 (音→単語認識) の精度を高める。

      — Field (2008)

    4. 4

      ディクテーション

      聞いた英文を書き起こし、聞き取れていない箇所を明確にする。

      SLA

      聞き取れない箇所を「気づき (noticing)」として意識化し、次のインプットに活かす。

      — Schmidt (1990)

  2. Phase 2 · 自動化

    反復で口に定着

    同じ表現を声に出し、考えずに使える状態へ。

    1. 5

      リーディング

      黙読 → オーバーラッピング → 音読 で、文字と音を結びつける。

      SLA

      文字 ↔ 音声のデコーディング (decoding) を強化し、自動化処理の土台を作る。

      — DeKeyser (2007)

    2. 6

      シャドーイング 1

      スクリプトを見ながら音声に合わせて発話。発音とリズムを身につける。

      SLA

      ワーキングメモリの音韻ループに英語を載せ、知覚と発話を同期させる。

      — 門田 (2007)

    3. 7

      シャドーイング 2

      スクリプトを見ず、音だけを頼りに発話。リスニング × 発話を自動化する。

      SLA

      聴覚情報から発話までの一連のプロセスを自動化し、認知資源を解放する。

      — 玉井 (2005)

  3. Phase 3 · OUTPUT

    アウトプット仮説

    話して/書いて初めて、自分の英語の穴に気づく。

    1. 8

      スピーキング 1

      音読 → 暗唱。教材の表現を、テキストを見ずに口に出せる状態にする。

      SLA

      チャンク単位での retrieval (引き出し) を反復し、産出の自動化を進める。

      — Swain (1985)

    2. 9

      スピーキング 2

      学んだ表現を使って自分の言葉で話す。AI がフィードバックを返す。

      SLA

      「言いたかったが言えなかった」ギャップに気づく "pushed output" を実現する。

      — Swain (1995)

  4. Phase 4 · 定着

    FSRS 間隔反復

    忘れかけたタイミングで、自動的に復習を再提示。

    1. 10

      復習

      FSRS アルゴリズムが最適な復習タイミングを計算し、間違えた問題と語彙を再提示する。

      SLA

      忘却曲線に逆らうタイミングで再提示する間隔反復で、長期記憶への定着を最大化する。

      — Ebbinghaus (1885); Ye et al. (2022, FSRS)

参考文献
  1. Krashen, S. D. (1985). The Input Hypothesis: Issues and Implications. Longman.
  2. Schmidt, R. (1990). The role of consciousness in second language learning. Applied Linguistics, 11 (2), 129–158.
  3. Swain, M. (1985). Communicative competence: Some roles of comprehensible input and comprehensible output in its development. In S. Gass & C. Madden (Eds.), Input in second language acquisition (pp. 235–253). Newbury House.
  4. Swain, M. (1995). Three functions of output in second language learning. In G. Cook & B. Seidlhofer (Eds.), Principle and practice in applied linguistics (pp. 125–144). Oxford University Press.
  5. DeKeyser, R. (Ed.). (2007). Practice in a Second Language: Perspectives from Applied Linguistics and Cognitive Psychology. Cambridge University Press.
  6. Nation, I. S. P. (2001). Learning Vocabulary in Another Language. Cambridge University Press.
  7. Field, J. (2008). Listening in the Language Classroom. Cambridge University Press.
  8. 門田修平 (2007). 『 シャドーイングと音読の科学 』コスモピア.
  9. 玉井健 (2005). 『 リスニング指導法としてのシャドーイングの効果に関する研究 』風間書房.
  10. Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Duncker & Humblot.
  11. Ye, J., Su, J., & Cao, Y. (2022). A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 4381–4390.

各仮説の解説は SLA 解説記事 をご覧ください。

Why miel

他の選択肢と、構造から違う

SLA 研究の評価軸で、他の英語学習の選択肢と何が違うのかを 5 つの軸で比較しました。

評価軸 miel ゲーム型アプリ 市販教材 英会話スクール

目標特化教材

あなたの仕事・旅行・商談の英語

◯

AI が生成

×

万人向け固定

×

汎用例文中心

△

講師の準備次第

最適な難易度

ちょうど良い難しさが続く

◯

レベルに自動追従

△

コース単位で固定

×

一律難易度

△

講師の判断次第

常に新しい教材

同じ教材で飽きない

◯

AI が継続生成

△

同コンテンツを反復

×

教材固定

△

レッスン依存

アウトプットの採点

話して/書いて初めて伸びる

◯

AI 自動採点

×

ほぼなし

×

一人では不可

◯

講師あり

定期的な復習

忘れる直前に再提示

◯

FSRS で最適化

△

単純反復

×

自己管理

×

なし

← スワイプで横スクロール →

Inside the App

実際の画面を覗いてみる

miel アプリのホーム画面
今日のミッションとストリークが一目で。
miel アプリの教材画面
AI 生成された教材を 9 つのフローで学ぶ。
miel アプリのクイズ画面
理解度を確認するインタラクティブな出題。
miel アプリの復習画面
FSRS アルゴリズムが「今日復習すべき語彙」を提示。

Pricing

現在、全機能を無料で開放中

miel は現在すべての機能を無料でご利用いただけます。

無料で使えるもの

  • AI による教材の継続生成
  • 10 種類すべての学習フロー
  • AI による発話フィードバック・採点
  • FSRS による間隔反復復習

プロダクトをより良くするためのフィードバックをいただいております。 ご利用中の感想や改善要望をぜひお寄せください。

フィードバックを送る

Articles

SLA で学ぶ、効く英語学習

miel の設計の元となっている第二言語習得 (SLA) の研究を、英語学習者向けにわかりやすく解説します。

すべての記事を見る
  • ゲーミフィケーション
  • SLA
  • 学習設計

ゲーミフィケーション英語アプリの限界 — "楽しいけど話せない" の構造

ストリーク・XP・キャラクター — ゲーム性を組み込んだ英語アプリが世界で大人気です。継続率は確かに上がる。しかし数年続けても話せるようにならない、という声も多い。これは個別アプリの問題ではなく、ゲーミフィケーション設計が SLA に持つ構造的な限界です。何が届き、何が届かないかを整理します。

読む
  • miel
  • 学習設計
  • SLA

4 フェーズ × 10 フロー — miel の学習設計を支える SLA 統合モデル

miel は 1 つの教材を 10 種類の学習フローで扱う設計です。なぜこの数なのか、なぜこの順序なのか — 全ては SLA の主要な仮説と認知科学の知見を統合した、4 フェーズの学習サイクルから導かれています。miel の学習設計を一望し、各フローが SLA のどの理論に紐付くかを解説します。

読む
  • miel
  • ワーキングメモリ
  • チャンクサイズ

なぜ miel は教材を "3 文" で生成するのか — チャンクサイズとワーキングメモリ

miel が AI で生成する 1 教材は、たった 3 文。長くないか、と感じる人もいるはずです。しかしこの「3 文」 は、ワーキングメモリのチャンクサイズ研究と SLA の処理深度仮説に裏付けられた、意図的な設計判断です。Miller の 7±2、Cowan の 4±1 から、なぜ 3 なのかを解説します。

読む
  • 英会話
  • 学習設計
  • アウトプット

英会話スクールに通っても上達しない人の共通点

週 1〜2 回の英会話レッスンに数年通っても、英語が話せるようにならない。これは学習者の問題ではなく、英会話スクールというフォーマットそのものに構造的な限界があるからです。SLA の観点から、英会話レッスンが伸びない 4 つの理由と、何で補えば良いかを整理します。

読む
  • 学習設計
  • 継続
  • 短時間学習

1 日 5 分で本当に伸びるのか — 短時間学習を成立させる条件

「忙しくて 1 日 5 分しか取れない。 これで本当に英語が伸びるのか?」 と多くの社会人が悩みます。結論から言えば、5 分でも条件さえ揃えば伸びます。逆に 1 時間でも条件を欠くと伸びません。SLA と認知科学の観点から、短時間学習を成立させる 4 つの条件を解説します。

読む
  • シャドーイング
  • 学習法
  • 実践

シャドーイングのやり方 — ありがちな 5 つの失敗

シャドーイングは効果的と言われるが、やってみると 「ついていけない」 「効果が出ない」 と感じる人が多い。これは多くの場合、教材選び・姿勢・反復回数のどこかに典型的な失敗があります。SLA 研究と実践現場で知られる 5 つの失敗パターンと、 その回避方法を整理します。

読む

FAQ

よくある質問

Android 版はいつリリースされますか?

現在は iOS 版を先行リリースしています。Android 版は準備中で、リリース時期が決まり次第、本サイトおよびアプリ内でお知らせします。

SLA の知識がなくても使えますか?

はい、まったく問題ありません。アプリ側で SLA 研究に基づいた学習フローを自動で組み立てるため、あなたは「今日のミッション」を進めるだけで効くやり方を体感できます。

どのくらいで効果を感じられますか?

個人差はありますが、SLA 研究では「1 日 5〜10 分でも継続的なインプットとアウトプットを 3〜4 週間」続けることで、リスニングや基本表現の定着が体感されることが多いとされています。miel は 1 教材を 10 フローで多角的に学ぶため、短時間でも密度の高い学習が可能です。

TOEIC / TOEFL 対策に使えますか?

目標欄に「TOEIC スコアアップ」「TOEFL Speaking 対策」などを入力していただければ、それに沿った教材を AI が生成します。ただし miel は試験対策に特化したアプリではなく、実際に「使える英語」を伸ばす設計です。試験スコアの直接的な保証はしておりません。

将来的に有料になりますか?

現在は全機能を無料でご利用いただけます。今後の料金プランについては検討中で、 導入が決まった場合はアプリ内および本サイトで事前にお知らせします。

学習データはどのように管理されますか?

取得した学習データおよび個人情報は、プライバシーポリシーに従って当社が適切に管理します。アカウントの削除はアプリ内「設定 > アカウント > アカウントを削除」から行えます。詳しくは プライバシーポリシー をご確認ください。

ここにない質問は お問い合わせ までお寄せください。

今日から、5 分だけ

毎日のスキマ時間を、AI と SLA に支えられた "ちょうどいい" 英語学習に変えましょう。

無料でダウンロード · iOS 対応 (Android 版は準備中)