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🎓 大学院で学ぶこと★★☆エビデンスあり中学校高校大学・院📖 約12分

先生のためのコーパス入門 ― 無料ツールで「本物の英語の使われ方」を授業に持ちこむ

「make と do、どっちを使う？」「この単語、本当によく使う？」。そんな疑問に、何億語もの実際の英文から答えてくれるのがコーパスです。無料で使えるツールと、教材研究・授業での使い方、そして研究でわかっている効果と限界を紹介します。

エビデンスの強さ：コーパスを使った学習（データ駆動型学習）のメタ分析では大きめの効果が報告されているが、研究の中心は大学生で、中高生や長期的な効果の研究はまだ少ない。

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このページのウラ取り 出典 14 件 ― 原田英語.comが集めて読んだ論文・専門書・公的資料。DOI・ISBN・公式ページは書誌データベースとも照合済み 原田英語.comと校閲担当が、主張と出典を1つずつ照合・AI（Codex）による独立チェック済み（2026-10-18） ウラ取りの仕組み →
先生のためのコーパス入門 ― 無料ツールで「本物の英語の使われ方」を授業に持ちこむのイメージ
💡3行まとめ
  • コーパスは、本物の英語を大量に集めて検索できるようにしたデータ。頻度・いっしょに使われる語・実際の使われ方がわかります。
  • 先生の一番の使い道は教材研究。教科書や文法書の説明と、実際の英語のずれに気づけます。
  • 生徒が用例から規則を見つける学習（データ駆動型学習）は、メタ分析で大きめの効果が報告されています。ただし研究の中心は大学生です。

コーパスってなに？

ひとことで言うと、コーパスは「実際に使われた英語を大量に集めて、パソコンで検索できるようにした英文のデータベース」です。

コーパス（corpus）は、新聞・小説・雑誌・論文・会話の書き起こしなど、実際に使われた英語を大量に集め、コンピュータで検索できるようにしたデータです。たとえば現代アメリカ英語のコーパス（COCA）は、2010年の論文の時点で4億語あり、話し言葉・小説・雑誌・新聞・学術誌の5つのジャンルがほぼ均等に入っていて、そのバランスを毎年ほぼ同じに保ちながら追加されてきました 1。

コーパスで検索すると、調べたい語を真ん中にそろえて、前後の文脈ごと何十行も並べた一覧が出てきます。これを KWIC（Key Word in Context）またはコンコーダンスと呼びます。

左の文脈 調べる語のまわり 右の文脈
… I have to make a decision by Friday, so …
… It's time to make a decision about the trip …
… we had to make a quick decision …
… she finally made the decision to leave …

（説明のために作った例です。）

このように並べると、「decision の前には make が来る」「間に quick や the が入ることもある」といったパターンが一目でわかります。

🎈たとえるなら

辞書や文法書が「英語の取扱説明書」だとすれば、コーパスは英語を使う何万人もの人の「ふだんの様子を記録した観察日記」です。説明書には「こう使える」と書いてあっても、実際にはほとんどの人が別の使い方をしている、ということがあります。コーパスは、その実際を見せてくれます。ただし観察日記に書かれていないことが「ありえない」とは限らないように、コーパスにない＝まちがいではありません。

似たものとのちがい

辞書・文法書 コーパス データ駆動型学習（DDL）
なに？ 「こう使える」をまとめた説明 実際に使われた英語を集めたデータ コーパスの用例を生徒が観察して、規則を見つける学び方
わかること 意味・規則 頻度・いっしょに使われる語・実際の使われ方 自分で見つけた使い方のパターン

コーパスの中にも種類があります。COCA のように新聞・小説・雑誌・会話などで実際に使われた英語を集めたもの 1 と、ICNALE のようにアジアの英語学習者のスピーチ・作文を（比べるための英語母語話者の分とあわせて）集めた学習者コーパス 2 です。前者は「本物の英語の使われ方」を、後者は「学習者の英語の特徴」を調べるのに向いています。

このページでわかること3つ

  1. コーパスで何がわかるか（頻度・コロケーション・教材と実際の英語のずれ）
  2. 先生が無料で使えるツールと、その使い道
  3. 生徒が用例から規則を見つける学習（DDL）の研究と、「紙のコーパス」から始める授業の手順

コーパスで何がわかる？

① 頻度：どの単語をよく使うか

コーパスで数えると、ごく一部の単語が文章の大部分を占めていることがわかります。英国の大規模コーパス（BNC）から作った語彙リストを使った研究では、辞書なしで理解するのに文章の98%の語を知っている必要があるとすると、書き言葉では8,000〜9,000語族、話し言葉では6,000〜7,000語族が必要だと見積もっています 3。

学習者向けの基本語リストも、コーパスから作られています。NGSL（New General Service List）は2,809語の基本語リストで、一般的な英文の約92%をカバーするとされ、クリエイティブ・コモンズのライセンスで公開されています 4。日本の英語教育で使われる CEFR-J Wordlist は、中国・台湾・韓国の小中高の主な教科書を集めた教科書コーパスから、各 CEFR レベルの共通語彙を抽出して作られ、A1 が小学校〜中1程度、A2 が中2〜高1程度の目安とされています 5。

② いっしょに使われる語（コロケーション）

「強い雨」は strong rain ではなく heavy rain。こうした語と語の結びつき（コロケーション）は、文法の規則では説明しにくく、コーパスの用例を並べるとよく見えます（用語集：コロケーション・コロケーションとチャンクの指導）。

③ 教材と実際の英語の「ずれ」― 教科書の英語と本物の英語はけっこう違う

コーパスの頻度データと英語の文法教材を比べた論文は、①どの文法項目を教えるか、②どの順番で教えるか、③例文にどの語彙を使うか、の3つの点で、教材の情報と、学習者が実際の英語で出会うものの間に大きな食い違いがよくあると指摘しました。そして、実際の使用を反映するように指導を選択的に見直せば、学習を助ける大きな変化につながりうると論じています 6。

教科書を「正しい英語の見本」として疑わずに使うのではなく、「この表現、実際にはどれくらい使われる？」とコーパスで確かめる。それだけで、どの表現に時間をかけて教えるか、例文にどんな語を使うかを、実際の使われ方に合わせて決められるようになります。

先生が無料で使えるツール

ツール どんなもの 授業・教材研究での使い道
SKELL 単語を入れるだけで、例文・コロケーション・類義語が出る。登録・料金なし 7 例文探し、make/do などの使い分けの確認
SCoRE 簡潔な英文と日本語訳の教育用例文コーパス。無料・登録不要で検索・コピー・ダウンロードでき、文法項目別に探せる 8 中学・高校の文法の用例プリント、穴埋め問題
AntConc 自分で集めた英文を分析する無料ソフト（Windows・Mac・Linux）。KWIC・単語リスト・キーワード・共起語・n-gram 9 教科書本文全体の頻度、生徒の作文の分析
ICNALE アジアの英語学習者（日本を含む）と英語母語話者のスピーチ・作文を集めた学習者コーパス 2 日本人学習者の作文の特徴を調べる、研究
NGSL 2,809語の基本語リスト 4 教材の語彙が基本語でどれくらいカバーされるか
CEFR-J Wordlist CEFR レベル別の語彙表 5 単語の難しさの目安、テスト作成
COCA 現代アメリカ英語の大規模コーパス 1 ジャンル別の使われ方、年による変化

利用条件や規模は変わることがあります。使う前に各公式サイトで最新の情報を確かめてください。このサイトの玉手箱にも、英文を貼りつけて KWIC や共起語を調べるツールや、語彙レベルを判定するツールがあります（上の「使えるツール」参照）。

研究ではどうなってる？ ― コーパスを使った学習の効果

生徒自身がコーパスの用例を観察して、語の使い方や規則を見つける学習をデータ駆動型学習（DDL：Data-Driven Learning）と呼びます（用語集：データ駆動型学習）。

🔬研究ではこう
  • コーパスを使う学習の実験・準実験64研究（88サンプル）をまとめたメタ分析では、比べるグループがある研究で d = 0.95、事前・事後の比較で d = 1.50 と、全体として大きな効果が報告されました。効果が小さい研究は、たいてい人数の少ない研究でした。一方、遅延事後テストで定着や応用を確かめた研究はまだ少なく、今後の課題とされています 10。
  • 語彙学習にしぼったメタ分析（29研究・38サンプル、すべて統制群あり）では、直後のテストで g = 0.74、遅延テストで g = 0.64 と中程度の効果でした。とくに、語の意味だけでなく文法的な特徴まで含む「深い知識」で効果が大きく、学習者の英語力、コーパスの使い方、事前の練習（トレーニング）、期間が効果の大きさに関係していました 11。
  • CALL（コンピュータを使った語学学習）の主要5誌の2011〜2015年の論文を調べた系統的レビューでは、コーパス学習の研究は CALL 論文全体の4.2%で、大学生のライティングにコンコーダンスやコロケーションを使う研究が中心でした。カリキュラムへの組みこみや、研究者以外の先生の参加の少なさが、普及の壁として挙げられています 12。
  • 日本の英語学習者を対象に、データ駆動型学習への好みと、役に立つと感じる度合いを測る尺度を開発・検証した研究もあります 13。

効果量の大きさだけを見ると「すごく効く」と言いたくなりますが、論文の読み方で説明したように、比べ方（群間か事前・事後か）で数字は大きく変わります 10。そして、2011〜2015年の CALL の主要誌を調べたレビューでは研究の中心は大学生で 12、中学・高校での研究はまだ多くありません。

明日の授業でこうする

✏️「紙のコーパス」から始める5ステップ
  1. 疑問を1つ決める：生徒がよく間違える組み合わせ（do / make、say / tell、look / see / watch など）。
  2. 用例を集める：SKELL や SCoRE で検索し、生徒のレベルに合う短い用例を10〜15行選ぶ 78。むずかしい語が多い行は外します。
  3. KWIC の形でプリントにする：調べる語を真ん中にそろえて並べます。パソコン室がなくても、紙1枚で始められます。
  4. 生徒に規則を見つけさせる：「make のあとに来る語に線を引こう」「do のあとは？」とペアで話し合わせ、気づいたことを1文で書かせます。
  5. 先生がまとめ、使わせる：見つけた規則を板書で整理し、その表現を使って短い文を書かせます。語彙のメタ分析でも、事前の練習や使い方の工夫で効果が変わると報告されています 11。最初は、どこを見ればよいかを先生が示しましょう（例：「make のすぐあとの語だけに線を引こう」）。
🗣️先生の英語（そのまま使える）
TLook at these sentences. These are example sentences from an English corpus.
TFind the word in the middle. What words come after "make"?
TWork with your partner. Draw a line under the words.
TWhat did you find? Any patterns?
S"Make a mistake," "make a decision," "make friends."
TGreat! And what about "do"?
S"Do homework," "do my best."
TExcellent. You found the rule by yourselves!
🏫実例
  • 中学校：比較級の単元で、SCoRE で than を検索し、やさしい用例を12行選んでプリントにした。生徒は than の前後を観察し、「-er か more のどちらかがつく」「長めの語には more が多い」と気づいた。そのあと先生が「1音節の語はふつう -er、3音節以上は more、2音節の語は語によってちがう（happier／more careful）」と整理した 8。
  • 高校：意見文を書く前に、SKELL で important と一緒に使われる語を調べさせた。play an important role、it is important to などのまとまりを見つけ、自分の作文に取り入れた 7。
  • 教材研究：教科書1冊分の本文を AntConc に入れて単語リストを作り、何度も出てくる語と1回しか出ない語を確かめて、毎時間の短い復習活動で扱う語を選んだ 9。
⚠️よくある失敗
  • いきなり大規模コーパスを生徒に使わせる：用例がむずかしすぎて、気づく前に挫折します。最初は先生が選んだ短い用例から始めましょう。SCoRE のような学習者向けの例文コーパスも、既存のコーパスが初級者にはむずかしいという問題意識から作られています 8。
  • 頻度＝教える順番と決めつける：よく使う語は大事ですが、教える順番は生徒の必要や単元の目的とも合わせて考えます（下の大学院レベル参照）。
  • 一度やって終わりにする：コーパスを使う学習の効果は、使い方の練習や期間でも変わります 11。短い活動を何度も繰り返す方が、生徒は慣れていきます。
  • 「コーパスにない＝まちがい」と言い切る：コーパスは大きくても、すべての英語を集めたものではありません。「あまり使われない」と「まちがい」は違います。

❓ よくある質問

Q. コーパスとは何ですか？

新聞・小説・雑誌・論文・会話の書き起こしなど、実際に使われた英語を大量に集め、コンピュータで検索できるようにしたデータです。検索すると、調べたい語を真ん中にそろえて前後の文脈ごと並べた一覧（KWIC・コンコーダンス）が出て、頻度やいっしょに使われる語、実際の使われ方がわかります。

Q. 先生が無料で使えるコーパスツールは？

単語を入れるだけで例文・コロケーション・類義語が出る SKELL 7、英文と日本語訳の教育用例文コーパスの SCoRE 8、自分で集めた英文を分析する AntConc 9、学習者コーパスの ICNALE 2 などがあります。利用条件は変わることがあるので、使う前に公式サイトで確かめてください。

Q. コーパスを使った学習に効果はありますか？

コーパスを使う学習の64研究のメタ分析では、比べるグループがある研究で d = 0.95、事前・事後の比較で d = 1.50 と大きな効果が報告されました 10。ただし比べ方で数字が大きく変わり、遅延テストで定着を確かめた研究は少なく、研究の中心は大学生です 12。

Q. 中学・高校ではどう始めればいいですか？

「紙のコーパス」から始めます。make / do など生徒がよく間違える組み合わせを1つ決め、SKELL や SCoRE で生徒のレベルに合う用例を10〜15行選び 78、調べる語を真ん中にそろえたプリントにして、ペアで規則を見つけさせます。最後に先生がまとめ、その表現を使って文を書かせます。

Q. 教科書の英語と実際の英語はちがいますか？

ずれがよくあります。コーパスの頻度データと文法教材を比べた論文は、どの文法項目を教えるか、どの順番で教えるか、例文にどの語彙を使うかの3点で、教材と実際の英語の間に大きな食い違いがよくあると指摘しました 6。「この表現は実際どれくらい使われる？」と確かめるだけで、どの表現に時間をかけて教えるか、例文にどんな語を使うかを、実際の使われ方に合わせて決められます。

🎓 もう一歩深く（大学院レベル）

🎓院生モードデータ駆動型学習の研究は、どこまでわかっているか

2つのメタ分析は、コーパスを使う学習に大きめから中程度の効果を報告しています 1011。ただし、読み方には注意が必要です。①事前・事後比較の d = 1.50 は群間比較の d = 0.95 よりかなり大きく、比べ方の違いが数字を大きく動かしていること、②効果の小さい研究が人数の少ない研究に集中していたこと、③遅延事後テストで定着や転移を確かめた研究がまだ少ないこと、がメタ分析自身の指摘です 10。

さらに、研究の舞台の偏りもあります。2011〜2015年の CALL 研究の系統的レビューは、研究の中心が大学生のライティングで、カリキュラムへの統合や、研究者以外の先生の貢献が少ないことを、普及を妨げる要因として挙げました 12。データ駆動型学習の研究史をまとめた論文も、この方法が長い歴史をもつのに、いまだに周辺的な実践にとどまっていること、養成課程で扱われないため先生が知らないことや、高等教育だけの研究活動と見なされがちなことを指摘しています。一方で、学校段階の学習者には難しそうに見えるコーパス検索も、生徒がふだんしているウェブ検索とつながりがあるとも述べています 14。中学・高校での実践研究は、現職の先生が貢献できる余地の大きい分野です（英語教育研究の方法）。

🎓院生モード学習者コーパス：日本人学習者の英語を「データ」で見る

母語話者の英語だけでなく、学習者が書いたり話したりした英語を集めたものを学習者コーパスと呼びます。神戸大学の石川慎一郎氏が開発した ICNALE は、アジアの10の国・地域の大学生（大学院生を含む）5,800人以上が、同じトピックについて書いた作文や話したスピーチを1万5,000本以上集め、英語母語話者のデータも含む国際的な学習者コーパスです 2。

学習者コーパスを使うと、「日本の学習者が使いすぎる表現」「ほとんど使わない表現」を、母語話者や他の国の学習者と比べて調べることができます。たとえば、意見文で同じつなぎ言葉ばかり使っていないか、といった問いです。こうした比較は、先生の「なんとなく多い気がする」という印象を、データで確かめ直すことにつながります。誤りの分析の考え方は中間言語のページも参考になります。

🎓院生モード頻度は「教える順番」を決めるか

コーパスの頻度データは、指導内容の選び方・順番・例文の語彙を見直す根拠になると論じられています 6。語彙でも、どれくらいの語を知っていれば読めるかの見積もりは、コーパスから作った頻度リストにもとづいています 3。

ただし、頻度だけで指導の順番を決めるわけにはいきません。コーパスの頻度データで教材を調べた Douglas Biber 氏と Randi Reppen 氏自身も、提案しているのは実際の使用を反映するための選択的な見直しです 6。生徒の発達段階、学習指導要領の言語材料、単元のタスクで必要な表現、母語との違いによる難しさなども考える必要があります。CEFR-J Wordlist が、頻度そのものではなく複数の地域の教科書に共通して出てくる語をもとにレベル分けしているのも 5、「どの段階の学習者に何が必要か」という視点を入れるための一つの方法と言えます。語彙指導の全体像は語彙指導で、用法基盤の考え方は用法基盤モデルで扱っています。

🎁 玉手箱で使えるツール

原田英語の「英語の先生の玉手箱」の無料ツール。登録なしで授業にそのまま使えます。

コーパス分析ツール手持ちの英文を貼りつけて、KWIC（用例の一覧）・共起語・キーワードを調べる玉手箱で開く ↗英文の語彙レベル判定教材の英文が NGSL などの基本語でどれくらいカバーされているかを確かめる玉手箱で開く ↗英文から単語を抽出教科書本文から単語の頻度リストと新出語リストを作る玉手箱で開く ↗究極の英単語帳 CEFR-JCEFR-J の語彙表をレベル別に引いて、単語の難しさの目安にする玉手箱で開く ↗

🔗 あわせて読みたい

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📑 出典（14件）

本文の上付き数字に対応。✔ は DOI / ISBN / 公式ページを書誌データベースと機械照合した印です。

  1. Davies, M. (2010). The Corpus of Contemporary American English as the first reliable monitor corpus of English. Literary and Linguistic Computing, 25(4), 447-464. doi:10.1093/llc/fqq018 ✔ DOI照合済現代アメリカ英語コーパス（COCA）の設計（5ジャンルのバランス・毎年の追加）を説明した論文
  2. 石川慎一郎 (2026). The ICNALE: International Corpus Network of Asian Learners of English 公式ページ ✔ リンク確認済アジアの英語学習者の作文・スピーチを集めた国際学習者コーパス（神戸大学 石川慎一郎氏）
  3. Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening?. The Canadian Modern Language Review, 63(1), 59-82. doi:10.3138/cmlr.63.1.59 ✔ DOI照合済書かれた英語の理解に8,000〜9,000語族、話し言葉に6,000〜7,000語族が必要と推定した論文
  4. Browne, C., Culligan, B., & Phillips, J. (2026). The New General Service List (NGSL) 公式ページ ✔ リンク確認済一般的な英文の約9割をカバーする2,809語の基本語リスト（コーパスにもとづく。CC ライセンス）
  5. 投野由紀夫（CEFR-J 研究チーム） (2026). CEFR-J ダウンロード（CEFR-J Wordlist） 公式ページ ✔ リンク確認済アジアの教科書コーパスから共通語彙を抽出して作った、CEFR レベル別の語彙表
  6. Biber, D., & Reppen, R. (2002). What does frequency have to do with grammar teaching?. Studies in Second Language Acquisition, 24(2), 199-208. doi:10.1017/S0272263102002048 ✔ DOI照合済コーパスの頻度データと文法教材を比べ、教材の内容・順序・例の語彙が実際の使用とずれていると指摘した論文
  7. Lexical Computing (2026). SKELL – corpus tool for language learners 公式ページ ✔ リンク確認済登録・料金なしで、英単語の例文・コロケーション・類義語を調べられる学習者向けコーパスツール
  8. 中條清美ほか（SCoRE プロジェクト） (2026). SCoRE（Sentence Corpus of Remedial English） 公式ページ ✔ リンク確認済やさしい英文と日本語訳を無料・登録不要で検索できる教育用例文コーパス（公式サイト）
  9. Anthony, L. (2026). AntConc 公式ページ ✔ リンク確認済自分で集めた英文を分析できる無料のコンコーダンス・ソフト（Laurence Anthony 氏が開発）
  10. Boulton, A., & Cobb, T. (2017). Corpus use in language learning: A meta-analysis. Language Learning, 67(2), 348-393. doi:10.1111/lang.12224 ✔ DOI照合済コーパス（用例検索）を使う学習（データ駆動型学習）のメタ分析（64研究）
  11. Lee, H., Warschauer, M., & Lee, J. H. (2019). The effects of corpus use on second language vocabulary learning: A multilevel meta-analysis. Applied Linguistics, 40(5), 721-753. doi:10.1093/applin/amy012 ✔ DOI照合済コーパスを使った語彙学習のメタ分析（29研究）。直後も遅延テストでも中程度の効果
  12. Pérez-Paredes, P. (2019). A systematic review of the uses and spread of corpora and data-driven learning in CALL research during 2011–2015. Computer Assisted Language Learning, 35(1-2), 36-61. doi:10.1080/09588221.2019.1667832 ✔ DOI照合済CALL 系5誌の5年分を調べ、コーパス学習の研究は大学生のライティングが中心だと示した系統的レビュー
  13. Mizumoto, A., Chujo, K., & Yokota, K. (2016). Development of a scale to measure learners' perceived preferences and benefits of data-driven learning. ReCALL, 28(2), 227-246. doi:10.1017/S0958344015000208 ✔ DOI照合済日本の英語学習者のデータ駆動型学習への態度を測る尺度を開発・検証した研究
  14. Boulton, A. (2017). Corpora in language teaching and learning. Language Teaching, 50(4), 483-506. doi:10.1017/S0261444817000167 ✔ DOI照合済語学教育でのコーパス利用（データ駆動型学習）の研究史を年表形式でまとめた論文

最終更新 2026-10-18 ・ 原田英語　まちがいのご指摘はこちら