AI教材の2割は使えない、Duolingo CEOが認めた誤算

AI英会話アプリやシャドーイング教材、便利だけど品質は大丈夫なのか気になったことはありませんか。

世界最大級の語学アプリDuolingoのCEOが、AI教材の一部が使い物にならなかったと認めました。

この話、実は自分でAI教材を作っている人にも他人事ではありません。

世界最大級の語学アプリが認めた「AI教材の2割は使えない」という現実

Duolingoは言語ごとに約1000本もの短編ストーリーをAIで作っています。

効率だけ見れば、圧倒的な生産力です。

ただDuolingo共同創業者兼CEOのルイス・フォン・アンさんは、そのうちの約2割が実際には使い物にならない品質だったと明かしました。

想像してみてください。

1000本のうち約200本が、実は使い物にならない出来だったということです。

業界ではこうした質の低いAI生成コンテンツを「slop」と呼びます。

世界最大級のアプリでもこの割合だったという事実は、AI教材を自分で作っている人にとっても軽くは流せない話です。

この「slop」ということば、実はちょっと変わった成り立ちを持っています。

「slop」という英単語、AI業界のニュースで急に増えたことば

slopという単語は、元々「残飯」「くず」を意味する英単語です。

人間が食べる価値もないような、雑に混ぜられた残り物というニュアンスを持っています。

「え、直訳するとそんな意味だったの」と思いますよね。

この単語がここ数年、AI業界の英語ニュースで急に増えました。

AIが大量生産した、質の低い文章や画像を指すスラングとして定着したんです。

ルイス・フォン・アンさんが自社の教材について「slop」という単語を使ったこと自体、この言葉がどれだけ業界に浸透しているかを物語っています。

単語ひとつの意味が転用されていく瞬間は、語学を学んでいるとつい追いかけたくなります。

英語のAIニュースを読むとき、この単語を知っているかどうかで理解度がぐっと変わってきます。

実はこの「slop」ということばが飛び出した背景には、Duolingoが2025年に踏み込んだ、もっと大きな方針転換があります。

2025年4月の「AI-First」宣言から2026年の方針転換までの流れ

2025年4月、フォン・アンさんは会社を「AI-First」にすると宣言しました。

AIで代替できる業務については新規採用を見送るよう、各チームに求める内容です。

この方針のもとで、社員がどれだけAIを活用しているかを人事評価の項目に組み込む運用も行われていました。

AIをどれだけ使ったかで評価が変わる職場、想像するとちょっと息が詰まりますよね。

これに社内から強い反発が起き、2025年8月にはフォン・アンさん本人が「メモは誤解された」と釈明する事態になります。

2026年7月、フォン・アンさんはTIME誌のインタビューで、AI活用を評価指標にする仕組みを撤回した理由を改めて語りました。

宣言からわずか1年余りで、AI最優先の旗振りがここまで軌道修正されるのは珍しく、AIを万能薬のように扱うことの危うさを物語っています。

評価の仕組みを撤回した理由、フォン・アンさん本人の言葉がなかなか率直でした。

社員のAI活用を評価に使う仕組みまで手放した理由

フォン・アンさんはTIME誌のインタビューでこう語っています。

「パフォーマンスは会社への貢献度だけで測る方式に戻した」。

つまり、AIの利用度ではなく成果物や貢献度で評価する、シンプルな形に戻したということです。

AIの活用度を評価指標にすると、社員は本来必要のない場面でもAIを開くようになります。

ツールを使うこと自体が目的化してしまい、手段のはずのAIが評価のための儀式になってしまうわけです。

きっと心当たりがある人も多いはずです。

ツールの利用回数と、実際に生まれる価値は必ずしも一致しません。

評価のためにAIを使うのと、必要だからAIを使うのとでは、身につくものにも大きな差が出てきます。

評価の仕組みは手放しても、AIそのものまでは手放していません。

それでも手放さない理由、コース制作のスピードは確かに変わった

実際、Duolingoは最初の100コースを作るのに約12年かかっていましたが、AIを取り入れてからは1年ほどで150近い新規コースを開発・展開できるようになったとフォン・アンさんは明かしています。

12年で100コース、そこから1年足らずで150コース。

この数字の差、ちょっと想像してみてください。

12年かけて積み上げてきたペースを、1年足らずで追い抜いた計算です。

これは2025年4月、AI-First宣言と同時に語られていた実績で、その後どこまで伸びたかは公表されていません。

それでも品質の作り込みには課題が残る一方、制作のスピードそのものは間違いなく変わりました。

だからこそフォン・アンさんは、AIを手放す方向ではなく、使い方を直しながら使い続ける方向を選んでいます。

品質への反省と、AIがもたらした成果への実感、その両方を率直に認めているところに好感が持てます。

ここまではDuolingoという大きな会社の話でしたが、個人でAI教材を作る人にとっても、他人事では済まない話です。

この話は自分のAI教材づくりにもそのまま当てはまる

AI教材、作ったらそのまま使っていませんか。

私自身、シャドーイング教材や単語帳、例文集をAIに作ってもらうことがよくありますが、生成されたものをそのまま使うことはありません。

Duolingoほどの規模と体制があっても2割が使い物にならなかったのなら、個人で作る教材は生成後のチェックがもっと重要になります。

AIが作った例文は、いわば下ごしらえまで済んだ食材のようなものです。

そのまま火にかけるのではなく、味を見てから仕上げる一手間が要ります。

具体的には、生成された例文を声に出して読んでみて、不自然な言い回しがないか確認します。

自分の生活や仕事に出てこない単語は、思い切って入れ替えます。

発音記号やアクセント位置が、実際の発音と合っているかも確認します。

特にシャドーイング教材は、目で読むだけでは気づけない不自然さが、音読して初めて分かることが多いです。

全部AIに丸投げするのではなく、自分が使う場面に合わせて手直しする一手間があるかどうかが、教材の質を左右します。

汎用的な例文より、自分の生活に紐づく例文の方が記憶に残りやすいのは、大量生産の中で品質がばらついたDuolingoの課題と、実は裏表の関係にあるのだと思います。

ここまでの手間のかけ方が、この先AIとどう付き合っていくかにもつながっていきます。

AIを「無限に付き合う練習相手」として使い続けるために

Duolingoほどの企業でも品質を完璧にコントロールできないという事実は、裏を返せば、AI教材との付き合い方に唯一の正解はないということでもあります。

伸び悩む時期があるのも、教材が思ったほどハマらない時期があるのも、ごく普通のことです。

大事なのは、AIを完璧な先生としてではなく、何度でも付き合ってくれる練習相手として使い続けることだと思っています。

うまくいかない教材に当たったら作り直せばいいし、しっくりくる例文が見つかったらそれを繰り返せばいい。

私自身、今も伸び悩みながら英語と付き合っていますが、AIという練習相手がいるおかげで、続けるハードルはずいぶん下がりました。

もしこれから何か作ってもらうなら、まずはひとつでいいので、生成された例文を声に出して読んでみてください。

引っかかるところがあれば、そこが直すべき場所です。

その一手間があるだけで、AIは十分すぎるくらい頼れる練習相手になってくれます。