英語学習を、全部作り直した日

2026年1月10日

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問題だらけだった前のシステム

1. 音声分析が全部フェイク

2. 日記と英語学習が繋がっていない

• 日常の体験が反映されない
• 自分の言葉で話す練習ができない
• ただフレーズを暗記するだけ

3. キャラクターがいない

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だから、全部作り直した

1. Memoria × English Learning

• 日本語で日記を書く
• AIが自然な英語会話に変換
• Takumi（男性）とAnya（女性）が対話形式で話す
• 音声で再生、ループ、シャッフル、速度調整可能

2. 本物の音声分析

• 本物の波形データを抽出
• 本物のスペクトログラム（FFT分析）
• 波形オーバーレイ表示（青: ネイティブ / 金: あなた）
• スペクトログラム横並び比較

3. Takumi & Anyaのキャラクター化

• Takumi（男性・青）: 爽やかな見た目、落ち着いた声
• Anya（女性・ピンク）: 明るい雰囲気、はつらつとした声

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技術的な詳細

Memoria機能

interface MemoriaEntry {
  id: string;
  date: string;
  title: string;
  content: string; // 日本語の日記
  tone: 'casual' | 'formal' | 'friendly';
  conversation?: {
    english: Array<{
      speaker: 'male' | 'female';
      text: string;
    }>;
    japanese: Array<{
      speaker: 'male' | 'female';
      text: string;
    }>;
    generatedAt: string;
  };
}

• ブラウザTTS（Web Speech API）
• 男性声・女性声を自動選択
• 再生速度調整（0.5x〜1.5x）

本物の音声分析

// /api/tts
const [audioContent] = await client.synthesizeSpeech({
  input: { text },
  voice: { languageCode: 'en-US', name: 'en-US-Neural2-J' },
  audioConfig: { audioEncoding: 'MP3' }
});

const audioContext = new AudioContext();
const arrayBuffer = await response.arrayBuffer();
const audioBuffer = await audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer);

// 波形データ
const waveformData = audioBuffer.getChannelData(0);

// FFTでスペクトログラム
const analyser = audioContext.createAnalyser();
analyser.fftSize = 2048;
const frequencyData = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);

キャラクターアイコン

• Takumi: 青ベースの男性キャラ、テック系デザイン
• Anya: ピンクベースの女性キャラ、親しみやすいデザイン

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作っていて気づいたこと

1. フェイクは気持ち悪い

2. キャラクターは強い

3. 日記と学習の統合は正解

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まとめ

Before（改善前）

• 音声分析：フェイク
• 日記機能：なし
• キャラクター：なし
• 学習体験：退屈

After（改善後）

• 音声分析：本物のデータ
• 日記機能：Memoria（日記→英語会話）
• キャラクター：Takumi & Anya
• 学習体験：自分の言葉で学べる

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English Version

The Day I Rebuilt the Entire English Learning System

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The Old System Was Full of Problems

1. Audio Analysis Was Completely Fake

2. Diary and English Learning Were Disconnected

• It didn't reflect daily experiences
• No practice speaking your own words
• Just rote memorization

3. No Characters

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So I Rebuilt Everything

1. Memoria × English Learning

• Write diary in Japanese
• AI converts to natural English conversation
• Takumi (male) and Anya (female) speak in dialogue format
• Audio playback with loop, shuffle, speed control

2. Real Audio Analysis

• Real waveform data extraction
• Real spectrogram (FFT analysis)
• Waveform overlay (blue: native / gold: you)
• Side-by-side spectrogram comparison

3. Takumi & Anya Characters

• Takumi (male/blue): Fresh appearance, calm voice
• Anya (female/pink): Bright atmosphere, energetic voice

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What I Realized While Building

1. Fake Feels Wrong

2. Characters Are Powerful

3. Diary-Learning Integration Works

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Summary

• Audio analysis: Fake
• Diary feature: None
• Characters: None
• Learning experience: Boring

• Audio analysis: Real data
• Diary feature: Memoria (diary→English conversation)
• Characters: Takumi & Anya
• Learning experience: Learn with your own words

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