Claudeで英語を勉強するやり方｜ChatGPTと分ける基準と指示文

Claudeで英語を勉強するとき、いちばん効くのは「長い英文を読ませて、直させる」仕事です。

逆に、声に出して会話の練習をする用途には向きません。

この2つを混ぜたまま使うと、どちらも中途半端になります。

仕事の種類ごとにClaudeとChatGPTを分けると、どちらも本来の力を出します。

この記事では、分ける基準の表と、コピーしてすぐ使える指示文を7本置きます。

数字は2026年9月16日に、提供元のドキュメントを直接取得して確かめたものだけを書いています。

【結論】Claudeで英語を勉強するやり方は、長い英文を読ませて直させる仕事に寄せることです

Claudeの使いどころは1つに絞れます。自分が書いた長い英文を、まるごと投げて直させることです。

理由は3つあります。

1つ目は、一度に読ませられる量が桁違いに大きいことです。

英作文を3ヶ月分ためてから投げても、1回の会話に収まります。

2つ目は、量が入るほど「1文の添削」から「あなたの書き癖の指摘」に変わることです。

1文ずつ直してもらっても、同じ間違いは翌週また出ます。

30本まとめて投げると、繰り返し出る型が浮き上がります。

3つ目は、長い入力を扱うときの指示文の書き方を、提供元が公式に指定していることです。

その書き方は後のH2でそのまま写して使えます。

一方で、音が関わる練習はClaudeの担当から外します。

その線引きの根拠も、あとで公式の記述に当てて確かめます。

Claudeが英語学習で強いのは「長い」仕事｜1Mトークン＝約555,000語という公式の数字

Claudeの開発者向けドキュメントには、扱える文章量がはっきり書いてあります。

モデル一覧のページには、現行の主要モデルのコンテキストウィンドウが「1M tokens」と載っています。

同じページの注記に、その1Mトークンが何語ぶんなのかまで書かれています。

1M tokens is roughly 555k words or 2.5M Unicode characters on the current tokenizer

Anthropic「Models overview」より引用（2026年9月16日取得）

約555,000語です。英語の本にすると数冊ぶんが、1回の会話に入ります。

同じ表で、軽量モデルのHaiku 4.5は200Kトークンと書かれています。

200Kトークンは、同じ注記によると約150,000語です。

つまり、どのモデルを選ぶかで入る量が5倍近く変わります。

使う側のヘルプページにも、同じ話が別の言い方で書かれています。

On paid plans, the newest models support up to a 1M token context window, while others support 500K or 200K tokens.

Claude Help Center「How do usage and length limits work?」より引用（2026年9月16日取得）

この数字を、英語学習の現実の分量に置き換えてみます。

投げたいもの	おおよその語数	1回の会話に入るか	やらせること
英文日記1本（150語）	150語	余裕で入る	1文ずつの添削
英文日記3ヶ月分（90本）	約13,500語	入る	繰り返し出る誤りの抽出
仕事の英文メール1年分（400通）	約40,000語	入る	丁寧さの段階のばらつき点検
英語の論文1本＋参考文献の要旨	約15,000語	入る	要旨の対訳と語彙リスト化
洋書1冊の全文	約90,000語	入る	頻出語と構文の抜き出し

ここが分かれ目です。1文だけ直してもらう使い方では、この容量はまったく活きません。

ためてから投げる。これだけで結果が変わります。

Claudeには「使用量の上限」と「長さの上限」の2つがあります

同じヘルプページに、上限は2種類あると明記されています。

1つは使用量の上限で、一定期間にどれだけ使えるかの枠です。

もう1つが長さの上限で、1つの会話に入る情報量の枠です。

長い英文を投げて途中で止まったときは、後者に当たっています。

同ページには、claude.aiとClaude CodeとClaude Desktopの使用量が同じ枠を共有するとも書かれています。

ClaudeとChatGPTを英語学習の仕事の種類で分ける基準表

分け方の基準は1行で言えます。音が要るならChatGPT側、文字だけで終わるならClaudeです。

この基準は好みではなく、両社が自分のドキュメントに書いている設計の違いから来ています。

OpenAIの音声ガイドには、音声のやりとりを作るための仕組みが3種類あると書かれています。

そのうちRealtime APIは「speech-to-speech」、つまり音声をそのまま扱う型だと明記されています。

Use the Realtime API when the interaction should feel conversational and immediate. This is the best starting point for voice agents that need barge-in, low first-audio latency, natural turn taking, and realtime tool use.

OpenAI「Getting started with the Realtime API」より引用（2026年9月16日取得）

割り込み、最初の音が返るまでの速さ、話者交代の自然さ。会話練習で効く要素がそのまま並んでいます。

一方のClaudeのドキュメントで前面に出ているのは、長い入力の扱い方と指示文の構造化です。

力を入れている場所が違うので、投げる仕事も分けます。

英語学習の仕事	投げる先	そう決める根拠	1回の目安時間
長い英文をまるごと添削させる	Claude	1回に約555,000語が入る（公式の注記）	10分
直した理由を文法用語で説明させる	Claude	指示文をタグで構造化する書き方が公式に指定されている	10分
自分の書き癖を抽出させる	Claude	プロジェクトに資料をためて横断検索させられる	15分
英文を要約・要旨化させる	Claude	長文を上に置く指示の型が公式に書かれている	5分
語法の違いを例文つきで説明させる	Claude	例を3〜5個入れる形が公式の推奨	5分
文字でのロールプレイ会話	どちらでも可	どちらもテキスト会話が本業	10分
声に出す会話練習	ChatGPT側	割り込みと話者交代を設計目標に掲げた仕組みがある	15分
自分の音声を文字にして点検する	ChatGPT側	書き起こしAPIが語単位のタイムスタンプに対応	10分
教材の読み上げ音声を作る	ChatGPT側	読み上げモデルに11種類の音声がある	5分
会議録音を話者ごとに分けて読む	ChatGPT側	話者分離専用の書き起こしモデルがある	10分

上の5行がClaudeの持ち場、下の4行がChatGPT側の持ち場です。

真ん中の「文字でのロールプレイ」だけが重なります。

重なる部分は、無理に分けなくてかまいません。

片方に寄せたほうが会話の履歴が1か所に残るので、私は添削と同じ側にまとめています。

Claudeに長い英文をまるごと投げて直させる指示文

ここからが本題です。コピーしてそのまま貼れる形で置きます。

指示文の中の角かっこは、自分の英文に差し替えて使ってください。

タグの形は、Anthropicの「Prompting best practices」に載っている構造をそのまま借りています。

指示文1｜長文をまるごと投げて、直した箇所を全部出させる

<documents>
<document index="1">
<source>my_english_draft</source>
<document_content>
[自分が書いた英文をそのまま貼る。長くてよい]
</document_content>
</document>
</documents>

あなたは英語のライティング指導者です。
上の英文を、次の手順で扱ってください。

1. 手を入れるべき箇所を、原文から英語のまま抜き出して <quotes> タグに入れる
2. 抜き出した箇所ごとに、直した英文を並べる
3. 直しの種類を、次の5つのどれかに必ず分類する
   (a) 文法として成立していない
   (b) 文法は成立しているが不自然な英語
   (c) 語の選び方が場面に合っていない
   (d) 冗長で削れる
   (e) 意味が読み手に伝わらない
4. 直していない箇所は、直さなかった理由を一言添える

条件
・原文の段落の順番を変えない
・件数を省略しない。多くても全部出す
・説明は日本語、英文は英語のまま
・自然さの好みだけの書き換えは (b) に入れて、必須の直しと混ぜない
・出力は表にして、列は「原文の該当箇所 / 直した英文 / 分類記号 / 日本語での理由」の4つにする

分類記号を必ず付けさせるのが肝です。

aとbを混ぜて出されると、直さないと通じない箇所と、好みの問題が同じ重さに見えてしまいます。

試験や仕事のメールで先に潰すべきなのは、aとeの2つです。

bは後回しにしてかまいません。

指示文2｜直した理由を、英語の文法用語で説明させる

日本語の説明だけだと、その場で分かった気になって終わります。

英語の文法用語で言い直させると、同じ誤りを自分で検索できるようになります。

さきほどの添削結果を使います。

各項目について、直した理由を英語の文法用語で言い直してください。

条件
・用語は英語の文法書で通用する呼び名を使う
  例: subject-verb agreement / article usage / countable and uncountable /
      verb pattern / preposition collocation / tense and aspect /
      relative clause / parallel structure / dangling modifier
・用語ごとに、その規則を1文の英語で書く
・その規則に沿った正しい例文を1つ、英語で作る
・私が書いた誤りの例文と、正しい例文を並べて見せる
・同じ用語が複数回出たら、その用語をまとめて件数を数える

出力は次の2部構成にしてください。
第1部: 用語ごとの件数（多い順の表）
第2部: 用語ごとの規則 / 私の誤り / 正しい例文の3行セット

第1部の件数表が、あなたの弱点の順位になります。

上位2つだけを、その週のテーマにします。

指導の現場で見ていると、全部を一度に直そうとした人ほど手が止まります。

指示文3｜直された英文から、自分専用のチェックリストを作らせる

ここまでの添削結果と文法用語の集計をもとに、
私が次に英文を書くとき、書き終わってから自分で見直すためのチェックリストを作ってください。

条件
・項目は10個以内にする
・1項目1行で、動作の形で書く（「〜を確認する」ではなく「〜を数える」のように手が動く形）
・件数の多かった用語から順に並べる
・各項目に、私が実際にやった誤りの実例を英語で1つ添える
・抽象的な心がけ（「丁寧に見直す」など）は入れない
・最後に、このチェックリストで拾えない種類の誤りを3つ挙げる

最後の1行が大事なところです。

チェックリストで拾えない誤りを先に言わせておくと、リストを過信せずに済みます。

Claudeに自分の書き癖を抽出させる指示文｜プロジェクトにためてから投げる

1回の会話で終わらせず、資料をためる場所を作ると別物になります。

Claudeには「プロジェクト」という、資料を置いておく箱があります。

ヘルプページによると、プロジェクトの資料が一定量を超えると、自動で検索型の処理に切り替わります。

When your project knowledge approaches the context window limit, Claude will automatically enable RAG mode to expand your project’s capacity by up to 10x while maintaining quality responses.

Claude Help Center「Retrieval Augmented Generation (RAG) for Projects」より引用（2026年9月16日取得）

同じページに、この機能は有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）で使えると書かれています。

英語学習で言えば、書いた英文を捨てずに積み上げていく置き場になります。

同ページの推奨は4つで、関連資料を先にまとめて入れること、ファイル名を分かりやすく付けること、関連するものを同じプロジェクトに置くこと、質問のときにファイル名で指定することです。

ファイル名の付け方が効く、という点は見落としがちです。

「2026-04_work_email」のように、日付と場面を入れた名前にしておきます。

指示文4｜複数の英文をまたいで、繰り返し出る癖だけを出させる

このプロジェクトに入っている私の英文を全部読んでください。

目的は、1本ずつの添削ではなく、私の書き癖の特定です。

次の順番で答えてください。

1. 3回以上くり返し出ている誤りだけを抽出する（1回きりのものは捨てる）
2. それぞれについて、出現したファイル名と該当箇所を英語のまま引用する
3. その癖が起きている原因の仮説を、日本語と英語の構造の違いから説明する
4. 私の英文にだけ現れて、英語話者の文章にはまず現れない言い回しを5つ挙げる
5. 逆に、私がすでに安定して正しく書けている項目を5つ挙げる

条件
・件数の根拠（何本中何本に出たか）を必ず数字で出す
・5の「できていること」を省略しない
・推測で言う箇所は「推測」と明記する

5番の「できていること」を必ず出させてください。

誤りだけを並べた資料は、読み返さなくなります。

もう直っている項目が見えると、チェックリストからその行を削れます。

指示文5｜日本語の原文とセットで投げて、訳のズレを指摘させる

<documents>
<document index="1">
<source>japanese_original</source>
<document_content>
[伝えたかった内容を日本語で貼る]
</document_content>
</document>
<document index="2">
<source>my_english</source>
<document_content>
[それを自分で英語にしたものを貼る]
</document_content>
</document>
</documents>

2つの文書を突き合わせてください。

1. 日本語にあるのに英語で落ちている情報を全部挙げる
2. 英語にあるのに日本語に無い情報（足してしまった情報）を全部挙げる
3. 意味は同じだが、強さ・丁寧さ・断定の度合いがずれている箇所を挙げる
4. 3については、ずれの方向を「強くなりすぎ」「弱くなりすぎ」「丁寧すぎ」「くだけすぎ」で示す
5. 読み手が誤解しうる箇所だけを、優先度の高い順に並べ直す

条件
・英文の自然さの指摘はしない。この作業は意味の一致だけを見る
・日本語の主語が省略されている箇所は、英語でどう補ったかを示す

和文英訳の失敗は、文法ではなく「情報の抜け落ち」で起きることが多いです。

この指示文は、そこだけを見させています。

自然さの指摘を禁じているのは、混ぜると優先順位が分からなくなるからです。

Claudeの指示文が効く形は公式が書いている｜長文は上・タグで囲む・引用させる

ここまでの指示文の形には、全部ちゃんと出どころがあります。

Anthropicの「Prompting best practices」に、長い入力を扱うときの書き方が3つ並んでいます。

1つ目は、長い文章を指示より上に置くことです。

Put longform data at the top: Place your long documents and inputs near the top of your prompt, above your query, instructions, and examples. This improves performance across all models.

Anthropic「Prompting best practices」より引用（2026年9月16日取得）

同じ節には、質問を末尾に置くと結果が良くなる場合があるという注記も添えられています。

原文は「Queries at the end can improve response quality by up to 30 percent in tests」です。

この記事の指示文が全部「英文が先、お願いが後」になっているのは、この記述に合わせたからです。

2つ目は、文書をタグで囲むことです。

公式の例では、文書ごとにタグで包み、その中に中身と出どころを分けて入れる形が示されています。

3つ目は、作業の前に該当箇所を引用させることです。

Ground responses in quotes: For long document tasks, ask Claude to quote relevant parts of the documents first before carrying out its task.

Anthropic「Prompting best practices」より引用（2026年9月16日取得）

指示文1で、直す前にまず原文を抜き出させていたのはこのためです。

引用を先にさせると、存在しない文を直したことにする事故が減ります。

英語学習の添削では、この事故がいちばん厄介です。

自分が書いていない文を「直しました」と出されても、気づけないからです。

指示文6｜語法の違いを、例を3〜5個そろえて説明させる

同じページには、例の入れ方についての推奨も書かれています。

「Include 3–5 examples for best results」と、件数まで指定されています。

次の2語（または2表現）の違いを説明してください。

対象: [confirm / check のように、迷っている語を2つ書く]

次の形で答えてください。

1. それぞれの中核の意味を、英語で1文ずつ
2. 使い分けの判断基準を1行（どちらを選ぶかを決める問い）
3. 例文を各語4つずつ。場面は次の4つに固定する
   (a) 社内のチャット
   (b) 社外へのメール
   (c) 会議での発話
   (d) 書き言葉のレポート
4. 入れ替えると不自然になる例文を2つ。なぜ不自然かを日本語で書く
5. 日本語話者が取り違えやすい理由を、日本語の対応語のズレから説明する

条件
・例文は実際に使われる形にする。教科書用に作った不自然な文にしない
・辞書の語義の丸写しではなく、上の4場面に沿った説明にする

場面を4つに固定しているのが工夫です。

場面を指定しないと、どの語も「どちらも使えます」で終わります。

指示文7｜同じ内容を3段階の丁寧さで書き分けさせる

<input>
[伝えたい内容を日本語か英語で貼る]
</input>

上の内容を、英語で3通り書いてください。

A: 同僚へのチャット（短く、くだけた形）
B: 社外の取引先へのメール（丁寧で、要件が先に来る形）
C: 提出用の文書（主観を抜いた書き言葉）

各版のあとに、次を付けてください。

1. AからBへ変えるときに実際に動かした語句の対応表
2. BからCへ変えるときに落とした主観表現の一覧
3. 3版で共通して使った語のうち、場面に関係なく安全な語を5つ
4. 私がBの場面でAの表現を使ってしまったら、相手にどう受け取られうるか

条件
・同じ内容を保つ。情報を足したり削ったりしない
・3版の語数を最後に数えて並べる

1番の「対応表」が、いちばん持ち帰れる部分です。

丁寧さの調整は、語を1対1で入れ替える作業に近いからです。

この表を10回ぶんためると、自分用の言い換え辞書になります。

Claudeの音声モードを英会話の練習に使わない理由

先に事実を書いておきます。Claudeには音声モードがあります。

ヘルプページには、ベータ機能として全プラン（Free、Pro、Max、Team、Enterprise）で使えると書かれています。

ウェブ、デスクトップ、iOS、Androidで動き、スマホから使うのがいちばん適しているとも書かれています。

つまり「話せない」わけではありません。

それでも英会話の練習の軸にしないのは、書かれている仕様が発音練習向けではないからです。

同じヘルプページから読み取れる点を3つ挙げます。

公式に書かれていること	英会話の練習に当てたときの意味	どうするか
音声での会話も通常の使用量の枠を消費する	話し続けるほど、添削に使いたい枠が減る	音声は別の道具に逃がし、Claudeの枠は添削に残す
用途として挙がっているのは予定確認・学習・発想・面接などの準備・着想の記録	発音の矯正は用途として挙がっていない	発音の判定を期待しない
静かな場所を推奨し、騒がしい場所ではボタンを押して話す方式に切り替えるよう案内している	移動中や電車内での練習には向かない	屋外の練習は別の手段にする

3つ目の「静かな場所」は、実用上いちばん効いてきます。

英会話の練習を続けられる人は、たいてい通勤やジムの時間に差し込んでいます。

静かな部屋を確保してから話す、という条件が付くと、その差し込みが消えます。

一方、音を扱う側の道具には、練習に使える仕組みがはっきり書かれています。

OpenAIの書き起こしガイドには、音声ファイルは25MBまで、対応形式はmp3・mp4・mpeg・mpga・m4a・wav・webmと明記されています。

語単位のタイムスタンプが必要なときは専用モデルを使うこと、話者を分けたいときは話者分離のモデルを使うこと、といった説明も同じページにあります。

読み上げ側のガイドには、読み上げモデルに11種類の音声が内蔵されていると書かれています。

同じページには、聞き手に対してAI生成の音声だと明示するよう求める注意書きも載っています。

自分の練習用に作る音声なら関係ありませんが、教材として配るときは関わってきます。

音の練習とClaudeをつなぐなら、文字にしてから渡します

分けたうえで、つなぐ方法はあります。

自分が話した音声を書き起こしてテキストにし、そのテキストをClaudeに投げます。

そうすると、話し言葉の癖を、書き言葉と同じやり方で点検できます。

• 1分から2分、英語で話した音声を録る（話題は何でもよい）
• 書き起こし機能で文字にする
• その文字を指示文1に貼って、分類つきで直させる
• 分類aとeだけを抜き出し、その2つを翌日の話題にもう一度話す
• 1週間ためて、指示文4で繰り返し出る癖を出す

話し言葉は書き言葉より癖が濃く出ます。

同じ接続詞ばかり使う、主語を落とす、時制が途中で入れ替わる。文字にすると全部見えます。

Claudeで英語を勉強する1週間の型｜平日20分・週末40分

指示文があっても、回す順番が決まっていないと続きません。

平日は書いてためるだけ、週末に一気に直す、という形が現実的です。

曜日	やること	使う指示文	時間
月	英語で150語書く（添削しない。ためるだけ）	なし	20分
火	英語で150語書く。前日と違う場面にする	なし	20分
水	1分英語で話して録音し、書き起こして保存する	なし	20分
木	英語で150語書く。仕事のメールを想定する	なし	20分
金	迷った語を2つ選び、語法の違いを出させる	指示文6	20分
土	今週ためた4本＋書き起こしをまとめて投げ、分類つきで直させる	指示文1→指示文2	40分
日	直した結果からチェックリストを更新し、プロジェクトに保存する	指示文3	40分

平日にAIを開かないのが、この型の要点です。

書いた直後に直してもらうと、気持ちよく終わりますが、翌週の自分は何も覚えていません。

4本ためてから投げると、同じ間違いが4本に出ていることが目に見えます。

この「目に見える」状態を作ることが、長い入力を扱えるClaudeを使う最大の意味です。

月に1回は、指示文4で1ヶ月ぶんを横断させます。

週単位では気づけない癖が、そこで出てきます。

Claudeで英語学習をするときの失敗パターン6つ

指導の現場で見てきた中で、つまずき方はだいたい決まっています。

先に潰しておくと、最初の1ヶ月が無駄になりません。

• 1文ずつ投げる｜容量が活きない。最低でも4本ためてから投げる
• 「添削して」だけで投げる｜自然さの好みと必須の直しが混ざって出る。分類を必ず指定する
• 指示を英文より先に書く｜公式は長い文章を上に置くよう案内している。順番を逆にしない
• 直った英文だけ受け取って終わる｜次に書くとき同じ誤りが出る。理由を文法用語で言い直させる
• 音声で会話練習まで全部やろうとする｜使用量の枠を会話で消費して、添削に回らなくなる
• 過去の英文を保存していない｜横断して癖を出せない。プロジェクトに日付つきの名前で残す

2番目がいちばん多い失敗です。

「添削して」だけだと、細かい言い回しの提案が大量に返ってきます。

それを全部直そうとして、3週目で手が止まります。

分類記号を付けさせて、aとeだけを見る。これだけで続き方が変わります。

Claudeの料金と、英語学習で有料に上げる境目

料金ページに載っている個人向けプランは3つです。

2026年9月16日に取得した表示は次のとおりです。

プラン	表示価格	英語学習で関係する違い
Free	$0	チャット・ウェブ検索・会話をまたぐ記憶は使える。プロジェクトは使えないと表に記載
Pro	年額契約で月$17（$200を前払い）／月払いなら$20	プロジェクトが使える。使える量が増える。選べるモデルが増える
Max	月$100から	Proの5倍または20倍の使用量を選ぶ形。出力の上限も上がると記載

同じページに「表示価格に税は含まれない」と注記があります。日本円での請求額は、為替と税の扱いで変わります。

金額は変わることがあるので、申し込む前に料金ページを見てください。

英語学習に限って言えば、有料に上げる境目ははっきりしています。

指示文1から3までを試すだけなら、無料のままで足ります。

プロジェクトに英文をためて、指示文4で横断させたくなったときが境目です。

料金ページの比較表では、プロジェクトはFreeが「No」、Pro以上が「Yes」と表示されています。

先に2週間ぶん無料で試して、ためる価値がある英文が手元にできてから上げれば十分です。

Claudeで英語を勉強する人からよく出る質問

Claudeだけで英語学習を完結させられますか

読む・書くだけなら、かなりの範囲が回ります。

ただし、自分の発音が相手に通じるかどうかは、文字のやりとりでは分かりません。

音の部分は、音を扱う道具か、人に聞いてもらう場を別に用意することになります。

Claudeの添削は、どこまで信じてよいですか

言い切ることはできません。ですから、指示文の中で引用を先にさせています。

原文から抜き出した箇所と、直した英文が並んでいれば、自分の目でも突き合わせられます。

文法用語を出させておくと、その用語で文法書や辞書を引いて裏を取れます。

Claudeは日本語で指示しても大丈夫ですか

この記事の指示文は、全部日本語で書いてあります。

説明を日本語、英文は英語のまま、と分けて指定するのが実用的です。

指定しないと、英文まで日本語に訳されて返ってくることがあります。

ClaudeとChatGPTの両方に課金する必要がありますか

最初から両方に払う必要はありません。

まず自分の学習が「書く側」に寄っているか「話す側」に寄っているかを決めます。

書く側なら、Claudeを有料にして、音声は無料の範囲で済ませます。

話す側なら逆にします。両方に払うのは、どちらも毎日使う状態になってからで間に合います。

Claudeに投げた英文はどのくらい長くてよいですか

公式の注記では、1Mトークンが約555,000語にあたるとされています。

個人の英作文で上限に届くことは、まず起きません。

途中で切れるときは、モデルの選び方かプランの側の条件を見てください。

まとめ｜Claudeは直す係、ChatGPTは話す係に分けます

Claudeで英語を勉強するやり方は、長い英文をためて、まとめて直させることに尽きます。

今日から動かすなら、順番は3つです。

• 今週は英語で150語を4本書いて、添削せずにためる
• 週末に指示文1で分類つきの添削を出し、指示文2で文法用語に言い直させる
• 指示文3でチェックリストを作り、次の週の書き出し前に読む

声に出す練習は、この流れの外に置きます。

混ぜると、添削に使いたい枠が会話で減っていきます。

役割で分けると、どちらも本来の仕事をします。

この記事の情報の取り方

• コンテキストウィンドウ、モデル名、語数の換算は、2026年9月16日に提供元の開発者向けドキュメントを直接取得して読みました
• プランと表示価格は、同日に料金ページを直接取得した時点の表記です。価格は変わることがあります
• 音声モード、使用量の上限、プロジェクトの仕様は、同日にヘルプセンターの各記事を取得して読みました
• 英語の引用は、取得した時点のページにあった表記をそのまま写しています
• 日本円での請求額、日本国内の税の扱い、為替レートは、公式の表記を実測できなかったので書いていません
• 各サービスの英語学習における効果を比べた研究の数値は、一次資料に当たれなかったので1件も引用していません

• Anthropic「Models overview」
• Anthropic「Prompting best practices」
• Anthropic「Pricing」
• Claude Help Center「How do usage and length limits work?」
• Claude Help Center「Retrieval Augmented Generation (RAG) for Projects」
• Claude Help Center「Use voice mode」
• OpenAI「Getting started with the Realtime API」
• OpenAI「Voice agents」
• OpenAI「File transcription」
• OpenAI「Text to speech」