ChatGPT × Quizletで広がる英語学習 〜『システム英単語』をベースにしたデジタル単語帳作成〜


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#  はじめに  
英単語学習は、時代とともに形を変えてきました。  
かつては「紙の単語帳＋赤シート」が主流でしたが、現在は**AIやスマホアプリを活用した個別最適化学習**が当たり前になりつつあります。  
そうしたなかでも、根強い人気を誇る英単語帳が **『システム英単語』（通称シス単）** です。

しかし、「コモディティ化」が進み、英単語帳としての付加価値が失われつつある今、  
**学び方そのもののアップデート**が求められています。

その鍵となるのが、**生成AI（ChatGPT）× デジタル単語帳（Quizlet）**による**学習DX（デジタルトランスフォーメーション）**です。

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##  書籍情報（基礎データ）

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 書名 | **システム英単語 / System English Vocabulary** |
| 著者 | 霜 康司・刀祢 雅彦 |
| 出版社 | 駿台文庫 |
| 初版 | 1998年10月1日 |
| 対象レベル | 共通テスト〜早慶レベル（Basicは初学者〜中級） |
| ページ数 | システム英単語：404ページ / Basic：388ページ |
| 収録語数 | 単語2000語（Basic：1500語）+ 多義語180語（Basic：170語） |

🔗 [書籍詳細（Amazon）](https://www.amazon.co.jp/dp/4796111379)  
🔗 [解説記事（アガルート）](https://agaroot.co.jp/coaching/column/system-english-word/)

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##  特徴：なぜ「シス単」は学習DXに適しているのか？

### 1. レベル順構成 × モチベーション維持
- シス単はレベル順で掲載されており、**学習者がつまずきにくい設計**になっています。
- 初学者から難関大志望者まで、段階的に成長できる構成です。

### 2. ミニマルフレーズで記憶が定着
- 単語とともに記載された2〜5語の**短いフレーズ（例："remain silent"）**が、意味理解と実用的表現の定着を支援。
- ただしこの「ミニマルフレーズ」も、**デジタル情報によるコモディティ化**が進行しており、独自性は薄れつつあります。

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##  そこで登場「サイバーフィジカルシステム × 英語学習」

今、必要なのは「単語帳」というプロダクトの価値向上ではなく、  
**学習プロセス全体の再構築（ライフスタイルDX）**です。

**サイバーフィジカルシステム（CPS）**とは、現実世界の学習行動（フィジカル）とデジタル世界の知能処理（サイバー）を融合させたシステム。  
これにより、学習者は：

- **苦手単語をAIが分析**
- **最適なタイミングで復習**
- **個別に調整された出題とフィードバック**

といった、**進化型語彙学習体験**が可能になります。

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##  ビジネスパーソンにも効く“語彙力 × 情報処理”のイノベーション方程式

> 語彙力 ＝ 情報処理力 + 思考スピード

語彙を覚えることはゴールではありません。  
生成AIとの対話を通じて、**語彙を使いこなすプロセスこそが重要**なのです。

| ツール | 活用内容 |
|--------|-----------|
|  **ChatGPT** | 語彙の用法・例文・言い換え・自動クイズ生成 |
|  **Quizlet** | フラッシュカード・スペル練習・音声付き復習などの記憶強化ツール |

この2つを組み合わせることで、  
**英語を「暗記する対象」から「使って思考する手段」へと進化**させることができます。

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## YouTube解説

 [生成AIの仕組み](https://www.youtube.com/watch?v=7tcSzj9YCZQ&t=1541s)
 [Quizletとは](https://www.youtube.com/watch?v=iCTgVHe2JlY)
 [Quizletでの単語帳の作り方](https://www.youtube.com/watch?v=R9WDwpGdpZM)

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## おすすめの生成AIプロンプト



```plaintext
プロンプトの要件定義
 出力形式
各単語につき、以下の形式で出力すること：
英語例文,カタカナイングリッシュな日本語訳
Engineers consider scalability when designing algorithms.,エンジニアたちは スケーラビリティを アルゴリズムを デザインする時に 考える
Machine learning helps increase the accuracy of predictions.,マシンラーニングは アキュラシーを 予測の 増加するを 助ける
これだけで前置きはいらないです

 目的
高校〜大学受験レベルの英単語（例：follow, consider, expectなど）について、
**DX（デジタルトランスフォーメーション）や機械学習（Machine Learning）**の文脈で使える英語例文を生成する。
 和訳ルール
英語の意味を 前から順に訳す
「～を」「～に」などの接続詞もできるだけ明示
日本語訳はカタカナ英語多め（カタカナ×直訳風）

出力具体例

Data scientists consider multiple factors when training a machine learning model., データサイエンティストたちは 複数の ファクターを 機械学習モデルを 訓練する時に 考える
The goal of optimization is to increase the efficiency of the algorithm., 最適化の 目的は アルゴリズムの 効率を 増加させること
We expect the model’s accuracy to improve with more training data., 私たちは モデルの アキュラシーが より多くの 訓練データで 改善することを 期待する
The team decided to use deep learning for the new project., チームは 新しい プロジェクトに ディープラーニングを 使用することを 決意した
Engineers develop new algorithms to solve complex problems., エンジニアたちは 複雑な 問題を 解決するために 新しい アルゴリズムを 発達させる
The system provides real-time feedback based on the data., システムは データに基づいて リアルタイムの フィードバックを 与える



与える単語
follow

consider

increase 

expect 

decide 

develop 

provide 

continue

include 

remain 

reach 

allow 

前に単語はいれないでください。

```
結果

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/7596fc71-3244-49e7-9a33-e070d794e919.png)




続いて、Quizletの画面の説明をします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/f3130a1a-ea14-491a-a679-0e93ca1c145e.png)
単語カードにセット

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/7088b3cd-3b30-4f40-aa74-c2fcbf5582ee.png)

データのインポート
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/a5498271-39c4-46fc-a3c7-8030471d633f.png)

コピーペーストで貼り付ける
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/2276f4cf-41f8-4b0d-9c26-cf01d121baa6.png)

これでコピーペーストで単語帳作成が可能です。

また、
```Python
import random

# 英単語ごとの英語例文とカタカナイングリッシュ訳のリスト
sentence_pairs = [
    ("Developers must follow security guidelines to protect user data.", "デベロッパーたちは ユーザーデータを 保護するために セキュリティガイドラインを フォローする"),
    ("Engineers consider scalability when designing algorithms.", "エンジニアたちは スケーラビリティを アルゴリズムを デザインする時に 考える"),
    ("Machine learning helps increase the accuracy of predictions.", "マシンラーニングは アキュラシーを 予測の 増加するを 助ける"),
    ("We expect the system to perform better after optimization.", "私たちは システムが 最適化の後に より良く パフォームすることを 期待する"),
    ("The company decided to implement cloud-based infrastructure.", "会社は クラウドベースの インフラストラクチャーを 導入することを 決定した"),
    ("Engineers develop predictive models to analyze user behavior.", "エンジニアたちは ユーザービヘイビアを 分析するために 予測モデルを デベロップする"),
    ("The platform provides personalized recommendations to users.", "プラットフォームは ユーザーに パーソナライズド レコメンデーションを プロバイドする"),
    ("The model continues to improve as it learns from new data.", "モデルは 新しいデータから ラーンするにつれて インプルーブを 続ける"),
    ("The dataset includes images, labels, and metadata.", "データセットは イメージ、ラベル、メタデータを インクルードする"),
    ("Some technical challenges remain in deploying the system.", "システムの デプロイにおいて いくつかの テクニカルな チャレンジが リメインする"),
    ("The algorithm reached optimal performance after tuning.", "アルゴリズムは チューニングの後に オプティマルな パフォーマンスに リーチした"),
    ("The platform allows users to customize their dashboards.", "プラットフォームは ユーザーが 自分の ダッシュボードを カスタマイズすることを アラウする")
]

# ランダムに並び替える
random.shuffle(sentence_pairs)

# すべて出力（1回のプリントで）
for eng, jp in sentence_pairs:
    print(f"{eng},{jp}")

```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043781/c1d32223-2e30-4298-9b93-3266d7879fe5.png)

ライトユーザーなエンジニアの方はrandomで並び替えてPythonで遊んでみるとよいでしょう。






##  まとめ

いかがでしたか？今回はあえて**キラキラなカタカナIT表現**で遊んでみました。プロンプトとしてはちょっと風変わりかもしれませんが、**この手法自体は応用性バツグン**です。  
ITや英語学習を組み合わせた**オリジナル単語帳づくり**に活用できますので、ぜひお試しください！