【ITニュース解説】Aoandon: Hearn's ghost stories in Japanese, retold at five JLPT levels

Aoandon（アオアンドン）は、日本の古典的な怪談を現代の日本語学習者が楽しめるように再構築した画期的なアプリケーションである。これは、江戸時代に行われた「百物語（ひゃくものがたり）」という集まりから着想を得ている。百物語では、参加者が一つ話を終えるごとに蝋燭を一本消し、最後の蝋燭が消えた時に「青行灯」という怪異が現れると伝えられている。このアプリケーションは、その体験をデジタルで再現し、学習のモチベーションを高める仕組みを取り入れている。

プロジェクトの目的は、ラフカディオ・ハーン（小泉八雲）が日本で収集し、世界に紹介した怪談を、現代の日本語学習者が無理なく読めるようにすることだ。ハーンの怪談は青空文庫という無料の電子図書館で日本語訳が公開されているが、その原文は明治時代の古風な日本語で書かれており、現在の日本語能力試験（JLPT）N2レベルの学習者でも読解が難しいという課題があった。そこで、このアプリケーションは、最先端の人工知能（AI）を活用し、これらの難しい物語をJLPTのN5からN1までの5つのレベルに合わせてリライトする。これにより、初心者から上級者まで、自分のレベルに合った難易度で怪談を読み進めることができる。

Aoandonのシステムは、まず青空文庫からダウンロードしたハーンの怪談5話を、それぞれ数十の短いシーンに分割するところから始まる。合計53のシーンが用意された。次に、Gemma 4という大規模言語モデルがこれらの各シーンを読み込み、指定されたJLPTレベルに合わせて物語の文章を書き換える。これはまるで、日本語のネイティブスピーカーが外国人の友人に、その友人のレベルに合わせて物語を語り直すようなイメージだ。モデルは物語をリライトするだけでなく、各シーンの内容に関する理解度を測るための質問も生成する。これにより、学習者は読んだ内容をきちんと理解しているかを確認できる。

AIが生成したリライト文は、そのまま提供されるわけではない。厳密なチェックプロセスを経る。まず、「チェッカー」と呼ばれるシステムが、リライトされた日本語の文章を単語単位で分析し、その単語や漢字が該当するJLPTレベルの語彙や漢字リストに合致しているかを確認する。もしリスト外の単語や漢字が含まれていたり、文章の長さや文法がレベルに合っていなかったりした場合は、モデルにフィードバックが送られ、最大3回まで修正が指示される。さらに、「意味チェック」という別のプロセスで、リライトされた文章が元の物語の登場人物、数字、出来事といった重要な情報が正確に保たれているかを確認する。もし意味が変わってしまっている箇所があれば、再度モデルに修正を促す。この多段階の検証によって、学習のしやすさと物語の正確性の両立が図られている。

このアプリケーションのユーザーインターフェースは、まるで和紙に書かれた本を読んでいるような体験を提供するように工夫されている。ワイドスクリーンでは縦書きで表示され、スマートフォンでは自動的に横書きに切り替わる。難易度を選択し、物語を読み進めるごとに、蝋燭が一本ずつ消えていき、部屋が徐々に暗くなる演出がなされている。百物語の最後の蝋燭が消えると、青行灯の精霊が現れるという仕掛けだ。学習支援機能も充実しており、読んでいる途中で意味を知りたい単語をタップすると、その読み方と意味が表示される。また、タップした単語は「青い炎」として保存され、後でまとめてAnkiという学習ツール用のデッキとしてエクスポートできるため、復習に役立てることが可能だ。ユーザーのプライバシーも重視されており、アカウント登録やトラッキングは一切なく、学習履歴や単語の保存データはすべてブラウザ内に安全に保持される。

開発の過程では、AIによるリライトの難しさも浮き彫りになった。最初のバージョンでは、単語レベルでJLPT基準を満たしていても、実際に文章を読んでみると漢字が多すぎて難しく感じられた。例えば、N5レベルの文章であっても、実際には全体の25%が漢字で構成されていたのだ。また、「驚く」のような簡単な単語でも、その漢字自体は難しいため、学習者にとっては負担となる場合があった。さらに、同音異義語が原因で、難しい漢字が簡単な単語として誤って認識されてしまうバグも発生した。この問題を解決するため、2番目のバージョンでは、該当レベル外の漢字を強制的にひらがなで表示するようにした。しかし、今度はN3レベルの漢字使用率がN5レベルよりも低くなってしまうという逆転現象が起きてしまった。漢字が少ないと、N3レベルの学習者にとっては単語の区切りが分かりにくく、かえって読みにくくなることが判明したのだ。

最終的に採用されたバージョン3では、各JLPTレベルに対応する公式な漢字リストに厳密に準拠するという方針が確立された。N5レベルでは79字、N4では245字、N3では612字、N2では979字、N1では2,211字というように、それぞれのレベルで使用が許可される漢字が明確に定められた。このリストにない漢字が含まれる単語は自動的にひらがなで表示され、リスト内の漢字は必ず漢字で表記されるようになった。この調整により、各レベルでの漢字使用率や平均的な文章の長さが、学習レベルに応じて段階的に増加するように設計された。この厳密な基準を設けることで、開発者自身がN2レベルの日本語学習者としてアプリケーションをテストした際、「本当にN2レベルに感じる」という感覚的な評価もクリアできた。

また、AIモデルの選定も重要なポイントだった。開発者は、より軽量なAIモデルであるGemma 4 E2Bをローカル環境で動作させようと試みたが、文章が何度も同じフレーズを繰り返したり、文法的に破綻したりするなど、品質が十分ではなかった。そのため、より高性能なGemma 4 (31B)モデルをDigitalOceanというクラウドサービス上で利用することで、高品質なリライトを実現している。

このプロジェクトは、オープンイノベーションの精神に基づいて構築されている点も特筆すべきだ。ラフカディオ・ハーンの物語の日本語訳自体が、青空文庫というオープンなプラットフォームで長年にわたり無償公開されてきた。そして、このAoandonアプリケーション自体もMITライセンスというオープンソースライセンスで公開されている。生成された物語のデータは単純なテキストファイルとして保存され、アプリケーションはバックエンドサーバーやAPIキーを必要としない静的サイトとして機能する。これは、サービスが将来的に停止しても、誰もがデータやコードにアクセスし、利用し続けられることを意味する。さらに、プロジェクトでは、JLPTの語彙リストや漢字リストなど、多くのオープンデータが活用されており、これらのオープンな情報がなければ、JLPTレベルという概念自体をシステムに組み込むことは困難だっただろう。

Aoandonは、日本語学習に新たな体験とモチベーションを提供するだけでなく、大規模言語モデルを活用した教育アプリケーション開発の一つの成功例を示している。今後も、意味チェックの精度向上や、レベル間の難易度調整のさらなる均一化など、継続的な改善が期待される。これらの課題を解決し、より多くの学習者にとって価値のあるツールとして進化していくことだろう。