家庭・学習 / 親子英語学習アプリ
息子さんと一緒に、英語の勉強をゲームに。
AI Crew受講生のたこやんさんが、小学生の息子さんと一緒に作った親子英語学習アプリ。小1から小6を目安にした5段階のレベルで、単語・文法・語句整序・リスニングをゲーム感覚で進める自作アプリを、みやっち🧑💻がAIで動作とソースコードを確認して紹介します。売上でも納品でもなく、家で使い続けられている1本の話です。
たこやんさん受講生の実務への取り組み
AIの学校「AI Crew」を運営しているみやっち🧑💻です。この記事は、会社員として働きながらAI Crewで学ぶたこやんさんが、小学生の息子さんと一緒に作った親子英語学習アプリの実録です。顧客に納品したシステムでも、売上を作ったツールでもありません。家の中で、子どもが使い続けているアプリです。それでも、ここには「自分で使うものを作る」ことの一番大事なところが全部入っていたので、本人の許可を得て紹介します。
たこやんさんの実績: たこやんさんは、デザイナーとして働く会社員です。2025年3月にAI Crewへ入会し、学びながら自分用のアプリをいくつも作ってきました。その中で家族に定着した1本が、息子さんと作った親子英語学習アプリです。小1から小6を目安にした5段階のレベルで、単語約770語・文法約300問・リスニング200問を収録し、家で使い続けられています(本人談)。
この記事は、2026年9月15日にたこやんさんからLINEでいただいた報告と、みやっち🧑💻が同日にAI(Claude)にアプリを操作させ、公開されているソースコードを読ませて確認した記録をもとに構成しています。発言は読みやすさのために整えています。掲載している画面はその確認作業で撮ったもので、お子さんの学習記録は含みません。なお、ここで紹介する成果はご本人の実績であり、同様の成果を保証するものではありません。
週報の感想に、1本のURLが添えてあった
きっかけは、毎週配信しているAI週報への感想でした。2026年9月14日の回で、みやっち🧑💻は「自分が絶対に使い続けるものを作る」というドッグフーディングの話をしています。たこやんさんはその回と、前後のDiscordでのやり取りから、「他の人がそれを使い続けている姿が想像できるか」「設計からずれてきたら、一度捨てて要件定義から作り直したほうが早い」という2点を受け取っていました。
返信は、その話を自分の手元に引き寄せたものでした。
私も作っている途中で、「自分ならこれ、アプリを開くよりAIと直接壁打ちした方が早くない?」「これアプリじゃなくてスキルでよくない?」となる“ゴミアプリ”を結構作っています。特に、自分が使えるかどうかよりも、「他の人がこれを継続して使っている姿が想像できるか」という視点が弱かったなと思いました。(たこやんさん)
そして、その少し後に届いたのがこの一文とURLです。
様々なゴミアプリを作ってしまった中でも、わりとちゃんと使い続けられているのが、子供が主体で、私も手伝って作った英語の学習アプリです。(たこやんさん)
「作っては捨てた」を正直に書いたうえで、残った1本を見せてくれる。この順番がとてもよかったので、その場で開いて、ひととおり遊んでみました。
触ってみた
開いた瞬間に、ホーム画面の真ん中で犬のマスコットが手を振っています。その下に、連続学習日数、今日の問題数、検定日までのカウントダウン、そして小1から小6を目安にした5段階のレベル(アプリ内の表示は5級から2級)のカード。カードには収録数が全部書いてあります。
| レベル | 目安 | 単語 | 文法 | 語句整序 | リスニング |
|---|---|---|---|---|---|
| 5級 | 小1〜小2 | 162語 | 61問 | 20問 | 40問 |
| 4級 | 小3 | 161語 | 60問 | 20問 | 40問 |
| 3級 | 小4 | 147語 | 61問 | 20問 | 40問 |
| 準2級 | 小5 | 143語 | 60問 | ― | 40問 |
| 2級 | 小6 | 155語 | 60問 | ― | 40問 |
(2026年9月15日時点。収録数はアプリの画面表示とデータファイルで照合しました。語句整序は上の2レベルには入っていません)
レベルを選ぶと、6つのモードが並びます。フラッシュカード、単語クイズ、文法・穴埋め、語句整序(並べかえ)、リスニング、そして「にがて復習」。上には「こたえ方」の切り替えがあり、4択と、英語を打ち込んで答える「きにゅう」を選べます。
文法クイズの解説が、親子で読む前提になっている
5級の文法・穴埋めを10問やりました。正解すると「せいかい!🎉」の文字と効果音が出る作りで、解説カードが続きます。1行目に完成した英文、その下に「命令文」のような分野のタグ、そして子ども向けの1行解説。
ここで感心したのが「もっとくわしく」です。開くと、その分野のルールがまとまった「ルール」の箱と、「ほかの答えがちがう理由」が選択肢ごとに書いてあります。「Washes は主語が he / she / it のときの形」「Washing は『洗っている』の形」。子どもには1行解説、横で見ている親には理由まで。同じ画面に2段階の深さが用意されています。
データファイルのコメントには、こう書いてありました。「why: 正解いがいの選択肢がダメな理由。どの語の話かわかるよう、語ではじめて書きます(出題時に選択肢の順番はシャッフルされるので、順番には意味を持たせないこと)」。選択肢は毎回並べかえられるので、「いつも2番目」のような位置の暗記が効きません。コードのコメントにも「まだ出していない問題を優先して出します(同じ問題の丸暗記をふせぐため)」とあり、同じ問題の丸暗記も防いでいます。
語句整序は「全部バツ」にしない
並べかえ問題で、わざと間違えてみました。すると、4つの語句が緑と赤に分かれます。「4このうち1こが正しい位置。赤いところを直してみよう」。
コードのコメントにはこうあります。「ぜんぶ赤にすると『どこが違うのか』が分からないので、語句ひとつずつ、その位置が正しいかを見て緑/赤に色分けする」。「何個が正しい位置にあったかを伝える(ぜんぶ間違いに見えないように)」。
子どもが「全部バツ」を見たときに、どんな顔をするか。それを知っている人が作った画面です。
リスニングは「耳だけ」で、ゆっくり再生もある
リスニングは1セット5問。「集中力がいるので少なめ」とコメントにあります。問題文の英語は答えるまで表示されず、「▶ 聞く」と「🐢 ゆっくり」の2つのボタンだけ。答えると英文と日本語訳が出ます。音声はブラウザの読み上げ機能(Web Speech API)を使う作りで、音声ファイルを用意しなくても英語を読み上げます。
まちがえた問題は「にがて」にたまり、正解すると卒業する
一巡すると、レベルメニューに「にがて単語が11個あります。クイズで優先して出題されます!」と出ました。まちがえるとカウントが1増え、正解すると1減り、0になったら「卒業」。フラッシュカードにも、にがて単語が先に混ざります。
記録画面は、おうちの方向け
「きろく」を開くと、学習した日に🌟スタンプがつくカレンダー、バッジコレクション(はじめの一歩、3日連続、7日連続、30日連続、100問、500問、1000問、3000問)、そして「おうちの方向け:級べつ・モードべつの正答率」。5級の単語73%、文法90%、整序40%、リスニング80%、と表になります。50%未満は赤、80%以上は緑。文法は分野別に、正答率の低い順に並びます。にがて単語トップ10も出ます。
いちばん下には「きろくのバックアップ」。「記録はこの端末の中だけに保存されています。機種変更や別の端末で続きをやりたいときは、ファイルに書き出して新しい端末で読み込んでください」。学習記録はどこにも送信されず、ブラウザの中にだけ残る作りです。
受験するレベルと検定日を登録すると、ホームに「あと19日!」と青いカードが出ます。当日には「きょうが本番!ファイトだ!」に変わり、終わると「おつかれさま。つぎの目標をきめよう」になる。ここまで書いてあるのを見て、たしかに使い続けられているアプリだと思いました。
中身を見て分かった「丁寧さ」
ソースコードも、公開されているファイル一式をAIに読ませて確認しました。非エンジニアが親子で作ったアプリとして、正直に言って驚いた点が3つあります。
- データは端末の中だけ。学習記録はブラウザのローカルストレージだけに保存され、外部にはいっさい送信されません。ページの読み込み元も自サイトだけに制限する設定(CSP)が入っていて、コメントに「XSSが万一起きたときの二重の守り」と書いてあります。子どもが使うものなので、ここが一番大事です。
- 壊れたデータで止まらない。保存データを読み込むときに、形が崩れていないかを一つ一つ点検して直してから使う処理があります。コメントには「『JSONとして読めた』ことと『正しい形をしている』ことは別物」と書かれています。
- 一度開けば電波がなくても動く作り。PWA(ホーム画面に追加できるアプリ)として作られ、一度開いたあとはオフラインでも学習できる設計です。音声は前述のとおりブラウザの読み上げなので、音声ファイルを用意する必要もありません。
もう1つ。データファイルの先頭には、こう書いてあります。
追加したいときは下の1行をコピーして、単語・意味・例文を書きかえるだけでOK!
問題を足すのは、コードを書くことではなく、1行をコピーして書きかえることになっている。親子で一緒に育てられる形に、最初からしてあります。
なぜ、この1本は「ゴミアプリ」にならなかったのか
たこやんさんの言葉を借りれば、これまで「アプリを開くよりAIと直接壁打ちした方が早くない?」「これアプリじゃなくてスキルでよくない?」となるアプリをいくつも作ってきた。その中でこの1本だけが残った。理由は、本人の返信の中にすでに書いてあります。
主語が自分ではなく、息子さんだった。 「子供が主体で、私も手伝って作った」。使う人が家の中にいて、使い続けていて、詰まればその場で伝わる。「他の人がこれを継続して使っている姿」を想像する必要がなかった。目の前にいたからです。
週報でみやっち🧑💻が話したドッグフーディング(自分で使うものを自分で作る)は、自分ひとりの話ではありません。使い続ける人が手の届くところにいるなら、それは家族でも同じです。使う人の反応が返ってくるからこそ、解説の深さが2段階になり、全部バツにしない色分けが生まれ、検定日のカウントダウンがつくのだと思います。機能は、使われる現場からしか出てきません。
もう1つ、たこやんさんが書いていたことがあります。
子どももいろいろアプリを作っているのですが、どんどん作って修正していくうちに、最初に作りたかったものや設計からズレていってしまうことがあります。なので「そこで得た要件は残しつつ、一度捨てて要件定義から作り直した方が早い」というお話は、私自身の開発だけでなく、子どもが作っているものを見ていても「確かに!」となりました。(たこやんさん)
「作れる」ようになった次に来るのは、「何を作るか」「誰がどう使うか」「最初にどう設計するか」。たこやんさんはそれを、自分の開発と息子さんの開発の両方で確かめていました。
ちなみに、と本人が添えていた一言。
8歳の息子はClaude Code派です。まだ細かいところまで全部言語化して指示するのは難しいので、ある程度「いい感じに」汲み取って作ってくれる方が合っているんだと思います。(たこやんさん)
細かく指示するのが難しい人には、汲み取ってくれる道具が合う。大人の受講生に対しても、みやっち🧑💻がいつも伝えていることと同じです。
会社員として、まず「完成品を触ってもらう」
たこやんさんは会社員です。職場でAIを広げようとすると、技術よりも「今のやり方を変えたくない」「効率化したら別の仕事が増える」という人の心理で止まることが多い、と書いてくれました。
その答えとして本人が選んだのは、周りを説得することではなく、まず自分単独でできる範囲で完成品を作り、実際に触ってもらうことでした。「言葉で『こういうことができます』と説明するより、完成品を実際に触ってもらって『こういうこともできるんだ』と見てもらう方が早い」。
この英語学習アプリは、その考え方の家庭版です。家で息子さんが使い続けているアプリがある、という事実は、職場で「作れます」と言うより強い。動くものを見せるという型を、たこやんさんは家庭でも仕事でも同じ順番で使っています。
みやっち🧑💻が受け取ったこと
AI Crewがまず目指してもらうのは、「自分で使うものを作る」ことです。その「自分」の範囲に、家族が入っていてもいい。むしろ、いちばん近くに使い続ける人がいる状態は、最初のアプリの題材としてこれ以上ないと思いました。
みやっち🧑💻自身も、講座で配っていたGPTsをAIチャットつくーるへ移し、自分の仕事で使うドッグフーディングを始めています。
売上にもならず、誰にも見せない自作アプリを、ためらいなく「ゴミアプリ」と呼べる人は強いです。捨てられるから、残るものが分かる。残ったものには、使う人の顔が見えている。たこやんさんの親子英語学習アプリは、そのことを画面ごとに教えてくれるアプリでした。
親子の英語の挑戦がうまくいくことを、勝手に応援しています。
この実例が効くのは、どんな人か
たこやんさんの実例は、次のような立場の方にそのまま当てはまります。
- 会社員として学んでいて、「仕事で使えるものが作れない」と止まっている方。仕事の外に、使い続ける人がいるなら、そこから始めていい
- 子どもの学習や家のことをAIでどうにかしたい保護者の方。買ってきた教材ではなく、自分の子どもの詰まりどころに合わせた道具を作れる
- いくつも作ったのに、どれも使い続けられていない方。「他の人が継続して使っている姿が想像できるか」を、次の1本を作る前に1回だけ問う
たこやんさんが特別だったのは、技術ではありません。使う人の顔が見える題材を選び、詰まった箇所を一つずつ直し続けたことです。
AI Crewの講座はClaude Code・Codexの両方に対応しており、受講生は経営者・個人事業主・士業・会社員まで、ほぼ全員が非エンジニアです。同じように自分の周りの困りごとを動くものに変えた実例は行政書士の太田さんの実録やClaude Codeの受講生実績6選に、講座そのものの説明はAI Crewとはにまとめています。
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自分が使えるかどうかよりも、「他の人がこれを継続して使っている姿が想像できるか」という視点が弱かったなと思いました
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