解説記事 — フレーズフレーズミー
単語の使い分けbecome と come to の違いは？「～するようになる」を became to と書いてはいけない理由
30秒でわかる
「～になる」の become の後ろに置けるのは名詞と形容詞だけです。「～するようになる」のように後ろに動詞を続けたいときは come to＋動詞を使います。became to believe のような形は英語にありません。
まず、実際の間違いを見てください
次の誤答は、当サービスの人手添削で実際に繰り返し指摘されたものです（回数は同じ間違いが添削された実測値）。
例文: 彼はその噂は本当だと信じるようになった。
become の後には形容詞と名詞しか置けません。「信じるようになった」のように動詞を続けるときは come to＋動詞で表します。
例文: 彼はその噂は本当だと信じるようになった。
begin to ～ は動作や行動を「始める」場合に使う表現です。「信じるようになる」のような心の変化には come to を使います。
例文: 彼はその噂は本当だと信じるようになった。
現在完了にしても同じです。become の後ろに動詞は置けないので、has come to believe とします。
become と come to の混同は、よくある誤り全222タイプの中で第118位。当サービスの人手添削12年分で582回指摘されました。誤答は「became to＋動詞」の一点にほぼ集中しています。
なぜ間違えるか——日本語のクセ
日本語では「弁護士になる」も「信じるようになる」も、同じ「なる」で言えてしまいます。そのため「なる＝become」と覚えていると、「信じるようになった」でも become に手が伸びて became to believe と書いてしまうのです。
しかし英語の become は、後ろに名詞か形容詞しか取れません。He became a lawyer.（彼は弁護士になった）のように「何になったか（結果）」を言う動詞であって、to＋動詞を続ける形はそもそも存在しないのです。
become は「結果」、come to は「過程」
become と come to はどちらも「～になる」ですが、become は結果（そうなった状態）を重視し、come to はその結果に至るまでの過程を重視するという違いがあります。そして形の上では、become の後ろは名詞・形容詞、come to の後ろは動詞、とはっきり分かれます。
- He became a lawyer.（彼は弁護士になった）♪
- Her shoelace has become loose.（彼女の靴紐がほどけた）♪
- I came to understand why he said such a thing.（私はなぜ彼があんなことを言ったのかがわかった）♪
come to の後によく使われるのは、know・understand・believe・think のような「思う・理解する・知る」系の動詞です。「～するようになる」は come to のほか get to も同様に使えます。また、学ぶことによって「～できるようになる」は learn to で表します。
なお、become の後ろに形容詞を置く形（become famous など）は第2文型SVCです。文の形そのものは第2文型SVC（動詞＋形容詞）の記事で、「結婚する」の become married まわりの言い方は marry と get married の記事で扱っています。
使い分け表
| 表現 | 後ろに来るもの | 意味 |
|---|---|---|
| become | 名詞・形容詞 | ～になる（結果） |
| come to | 動詞（know, believe など） | ～するようになる（過程） |
| get to | 動詞 | ～するようになる（come to と同様） |
| learn to | 動詞 | （学んで）～できるようになる |
| begin to | 動詞 | ～し始める（動作の開始） |
まとめ——書いたあとのチェック
- become の後ろに to＋動詞を置いていないか（became to は英語にない形）
- 「～するようになる」は come to（または get to）＋動詞
- begin to は「し始める」——心の変化の「ようになる」には使わない
データについて: 本文の回数・割合は、フレーズフレーズミーの人手添削データ12年分の集計値です（添削と誤りタグの照合 655,994回のうち、本記事のタグ「become と come to の違い（～になる、～するようになる）」への照合が 582回・0.09%。集計 2026-08-14）。誤答例の「◯回」は、同じ間違いが人手添削と照合された回数です。誤答例はいずれも実際の学習者の答案に現れた文で、個人が特定できる情報は含みません。