TED日本語 - ニコラス・クリスタキス: いかに社会的ネットワークが流行を予想するか

品詞分類

主語
動詞
助動詞
準動詞
関係詞等

Data

内容

人々の複雑な社会的ネットワークを可視化したニコラス・クリスタキスとジェームス・フォウラーは、この情報をもとにして生活の改善をする方法の研究に着手しました。ここではクリスタキスが、革新的なアイデアやリスクのある行動、新型インフルエンザのようなウイルス等の流行は、社会的ネットワークを利用することによって従来より早期に感知できるという最新の研究結果を紹介します。

Script

私はこの10年間 人はどのようにそしてなぜ 社会的ネットワークを 形成するのか解明しようと努力してきました ここで言う社会的ネットワークとは 最近のインターネット上のものでなく どちらかというと アフリカのサバンナに出現して以来何十万年もの間 人類が築いてきた社会的つながりです つまり私が友人関係や同僚関係 そして兄弟関係や親類関係を持ち その人達が似た関係を他の人達と持ち これが果てしなくずっと広がっていって このようなネットワークができます それぞれの点は人で 間の線は二人が関係していることを表します いろいろな人間関係です このような広大な人間社会の構造ができ 私達は皆その一部となっています

私は同僚のジェームス フォウラーと かなり以前から どのような数学的 社会的  生物学的そして心理学的な法則が これらのネットワークの構築を左右するのか またどんな法則がどうネットワークを動かし 人々の生活に影響するのかについて研究してきました そして最近は 解明するだけでなく その洞察を利用して実際に 世の中を改善する方法を見つけ もっと役立つことをして 何かを解決したりできないかと考えています そこでまず取り組もうと思ったのが 疫病の流行を予想することでした

疫病対策センターやその他の国家機関での 感染症流行の予測技術の現状は 現場の医師や研究所が報告する 特定の疾患の有病率や 発生率のデータを 機関の拠点から収集するというものです 患者の誰々さんが何かの病気だと診断された 他にも発症した患者がいた こうしたデータが情報センターにいくらか遅れて入るわけです 滞りなくすべて進めば 今日どこで疫病が流行っていたか 1~2週間後に分かるのです 実のところ 1年ほど前に 「インフルトレンド」という グーグルのツールが広まりました 人々の現在の検索パターンを見て インフルエンザの発生地域 現在の流行状況や 有病率が把握できるのです

でも今日皆さんにお見せしたいのは 伝染病の発生を 迅速に警告するだけでなく 実際にその流行を 早期に感知できるかもしれない ひとつの方法です 事実 このアイデアは 細菌による感染症を予測するだけでなく 様々なタイプの流行の予想に応用できます 例えば社会的感染という形で広まるものは すべてこうして理解できます 図の左に示した愛国心や 利他主義や宗教のような抽象的な概念から 食生活や書籍購入 そして飲酒などの習慣 自転車ヘルメット着用などの安全習慣や 売れる商品 電子機器の購入などまで 人を通して広がるものすべてです 新しいアイデアの普及なども 今からご覧いただく方法によって 理解し予測することが可能です

おそらく皆さんご存知だと思いますが 普及を表すには従来 イノベーション普及率という 採用曲線を使用します Y軸は何%の人が影響されているか そしてX軸は時間を表します 最初の時点ではあまり多くの人が影響されておらず 典型的なS字型カーブの グラフになります なぜこのような形になるのかと言うと 一番初めに1人か2人が 影響または感染されているとすると その2人が次の2人を感染させ 次に感染されるのは4人 そして8人 16人と増え 流行の増殖期のカーブを形成するからです 最終的には人口のほとんどが感染され まだ感染されていない人が どんどん少なくなり カーブは頭打ちとなります そして典型的なS字型カーブとなるのです これは病原菌やアイデア 製品普及や習慣のようなものでも 同じです でも物事は人々の間でランダムに普及しません 普及はネットワークを通して行なわれます 私達は皆 ネットワークの中で生きているからです そしてこれらのネットワークには特定の構造があります

こちらのネットワークを見てください 105人います 点は人を表し 線は友人関係を表します 人によってネットワーク内の位置が 違うことが分かると思います また人間関係も多様です 友人関係 兄弟関係 夫婦関係 同僚関係 隣人関係などいろいろあります そして関係によって 違うものが広がります 例えば性感染症は 性的つながりをもって広がります 喫煙習慣は 友人関係に影響されるかもしれません 利他的または慈善的行為だと 同僚に感化されてかもしれませんし 隣人の影響かもしれません でもネットワーク内の位置のすべてが平等というわけではありません

これを見てもらえばすぐ分かりますが つながりの数は人によって違います 1つの人もいれば2つの人もいて 6つの人もいれば10個の人もいます これはノードの度数とも言われ 節点の持つつながりの数です しかしそれだけではありません 節点AとBを見てもらうと 両者とも6つのつながりを持っています でもこの図を全体的に見ると 節点AとBには大きな違いがあると 気づくと思います こう考えたら分かりやすいと思います もし致死的な病原菌が ネットワーク内で広まっていたらAとBのどちらになりたいですか? (聴衆:B) クリスタキス:もちろんBですね Bはネットワークの端に位置しています では気になる噂話が ネットワーク内で流れていたらどちらになりたいですか? Aですね 一見して Aの方がいち早く 広まる噂を耳にする可能性が高いと分かります これはネットワーク構造上の位置のおかげです 実際にAは中心寄りに位置しており これは数式で表すことができます ですから ネットワークを通じて 広がっている何かを追跡したい場合 節点Aも含んだ ネットワークの中心部の人々に センサーをつけ その人々を観察することによって ネットワークを介して広がっている何かを 早期発見するのが理想です

この人々が病気に感染したり情報を得たら 近いうちに 全員にこの病原菌または情報が 伝わるだろうと分かるのです この方法は集団の構造を踏まえずに ランダムに選出した 6人を観察するよりずっと効果的です 実際 中心部の人々を観察できれば このような結果が見られる筈です 左の図には前に見たS字型の採用曲線があります 赤の点線は ランダムに選出された人々の間での普及です 左側の左にずれている線は ネットワーク中心部の人々の間での 普及を表します Y軸は感染者の累積人数です X軸は時間です 右にあるのは同じデータですが 1日ごとの発症件数です ここにご覧いただけるのは たった数人の感染者からどんどん増えて ここで流行のピークとなることです 左にずれたグラフが中心部の人々の状態です そしてこの2つの間の時間差が 兆しとなり この人々の間で流行が起こる 早期警告となるのです

しかし問題は 社会的ネットワークを図にするのが いつも可能なわけでないことです コストが高すぎたり実施が難しかったり 倫理的でなかったり ただ単にそんなことは不可能な場合もあります では実際にネットワークを図にしないで どのように中心にいるのは誰かを 調べることができるのでしょうか? 我々が思いついたのは 社会的ネットワークについて前から 知られている現象を利用することでした このような現象です あなたの友人にはあなたより たくさん友人がいると知っていましたか? あなたの友人にはあなたより友人がいるのです 「友人関係のパラドックス」と言われています 社会的ネットワークの中でとても人気があり 友人が多いパーティのホストと 友人は1人だけの人間嫌いがいるとします ここからランダムに選ばれた人はパーティのホストを 知っている確率の方が高いのです 彼らがパーティのホストを友人として挙げたら パーティのホストには大勢の友人がいるので 彼らよりも友人が多いということになります 基本的にこれが「友人関係のパラドックス」というものです ランダムに選ばれた人達よりその友人達の方が より多くのつながりを持ち 中心寄りの位置にいるのです

ネットワークの端の方にいる人々に注目すると このことが自然に理解できると思います この人を見ると 友人として挙げられるのはこの人しかいません そして この人にはネットワークの構造上 最低2人 通常はそれ以上の友人がいることになります 端の節点のどれをとってもこの現象は見られ 実際ネットワークの中心に向かって全体的に見られます 誰を選出してもです ランダムに選出された人が友人を挙げると ネットワークの中心に近づくわけです そこで我々はこのアイデアを利用して ネットワーク内の現象を予測できるか研究しようと考えました このアイデアをもとにすれば ネットワークの図がなくても 集団からランダムに誰かを選び 友人を挙げてもらって 中央寄りの人の選出ができるからです

我々はハーバード大学での新型インフルエンザの発生で これを検証しました つい2~3ヶ月前の2009年秋から冬でした ランダムに選出した学部生1300人に 友人を挙げてもらい そのランダムの学生と友人の両方を 毎日 追跡調査して 流行のインフルエンザへの感染を調べました 大学内診療所の利用監視と 週に数回のメール報告での調査です すると我々が予想した通りのことが起こりました 赤い線がランダムのグループです 友人グループの中での流行は左のこちらへ寄っています 2つのグループの違いは16日です 友人グループを追跡することによって この集団における感染流行を 16日前に警告できるわけです

またそれだけでなく アナリストが流行の研究や 新製品の普及の予測をしようするときに 集団からランダムに選んだサンプルと さらに挙げてもらった友人の 両方のグループを追跡することができます 例えばその友人グループで イノベーション普及に急上昇があれば 流行の兆しとなります また左にあるように2つの線が 分岐し始めるのもサインです 友人グループの線が急上昇し ランダムサンプルのグループに差をつけて 開き始めたのはどの時点か? それはこの白い線が示す時点で 流行のピークの 46日前でした つまりこの方法を使えば 一定の集団の中で起こる インフルエンザの流行を1ヵ月半以上前に察知できるのです

どのくらい前の時点で そのような兆しが見られるかは 様々な要素により異なると思います 病原体の特性によることもあり得ます この方法で違う種類の病原体を 見た場合 異なる兆候が出ると思います 他の広がっている現象でもそうです 人のネットワークの構造が違うからということもあります 我々の実例では必要ではなかったのですが 実際に 学生のネットワークを図にすることが出来ました

これが714人の学生と 彼らの友人のつながりを示した図です これからこの図の移り変わりを見せます ネットワークの日々の変化を 120日分見てみましょう 赤い点がインフルエンザの感染を示します そして黄色い点がインフルエンザ感染者の友人です 点の大きさはインフルエンザに感染している 友人の数に応じて大きくなります つまり大きい点はインフルエンザに感染した友人が多い人です この図を見てください 9月13日の状態です いくつか色のついた点がみられます インフルエンザが中心でポツポツ見られます 今10月19日の状態です 11月になると流行のカーブが立ち上がり パッパッと中心部で次々に感染が広がります そしてだんだん頭打ちになっていきます 12月末に近づくにつれて感染がどんどん少なくなります このような可視化によって こういった流行はまず 中央部の人間から感染して 他の人々に感染することが明らかになります

それで今まで申し上げてきたように この方法は細菌だけでなく 人々の間で伝染するもの何にでも使えます 情報は人々を通じて広がります 常識も人から人へと広がります 言動も人々の間で広がります 言動というのは犯罪行為や 選挙投票もあれば 健康管理行為で 喫煙や予防接種のようなこともあり 製品普及やその他の行動で 人間同士が影響し合うものもあります 言動によって回りの人間が影響される傾向があったら この方法により その集団における流行の発生や 兆しを早期に知り得ることができるわけです この方法が成り立つポイントは 人間同士の影響があることです 一斉に実施され全員が 同じように影響されるような仕組みでは駄目です

さてこの同じ洞察を違うやり方で ネットワークに関連するものに対して 活用することもできます 介入目的のために特定の人々を 対象として選ぶのに利用するのが一例です 例えば皆さん集団免疫については たぶん知っていると思いますが 1000人のグループがいたとして このグループをある病原体から守りたい場合 全員に予防接種する必要はありません このうち960人に免疫ができれば 1000人に予防接種したのと同じになります たとえ1人か2人の免疫のない人が感染しても その人達が病気をうつす相手がいないからです 免疫のある人ばかりに囲まれているわけです このように96%は100%と同じくらい効果的です 1000人の中から30%をランダムで選出し 予防接種をしたらどうなるか 計算した科学者達がいましたが 集団レベルでの免疫が得られるかと言うと 得られません でもこの同じ30%の300人に 友人を挙げてもらって 同じ数の予防接種を 300人が挙げた友人達300人に 実施すると 集団免疫と同等の免疫ができます 集団の96%に予防接種したのと同じ効果を 厳しい予算でもずっと効率よく得られるのです

似たようなアイデアを使って 発展途上国で蚊帳などを配布する際に 対象者を限定することもできます 村のネットワークの構造が分かっていれば 蚊帳などの普及を促進する中心部の 人々をターゲットにして介入援助できます また率直に言って これはどんな商品の宣伝にも使えます 対象者の選定の仕方が分かれば 目的を達成する効率を 上げることができます 事実 現在ありとあらゆるところで 集められているデータを利用できます

こちらはヨーロッパにおける 800万人の電話利用者の関係図です それぞれの点は人を表し 線はその人達の間の電話回数を表します 私達はこのような自動的に集められたデータによって これらの国の全体像を見たり ネットワークのどこに誰がいるか理解できます 特別なデータ処理などしなくても このような構造の洞察を得ることができるのです お気づきと思いますが このようなデータは 他の情報源からも手にすることができます メールやインターネット上のやりとり ソーシャルネットワークなどです 実際 今の時代は 大量のデータが自動的に蓄積されています 大量に収集されたデータの使い道は幾通りもあります 集団を追跡するためのセンサーとなる 中心部の人々を特定したり その集団の中で何が起こっているか理解したり 改善の為に介入したりできます 最近の技術では 誰と誰がしゃべっているかだけでなく 人々がどこにいるのかも分かるからです アップロードされるものから人々が考えていることが分かり 購入記録から商品の売れ筋も分かります これらすべての管理データを合わせて処理すれば 人々の行動を 以前はできなかった方法で理解できます

トラックの運転手による燃料購入を例にします 運転手達は普段通りに仕事をして 燃料を購入します 私たちは燃料の購入量が急上昇するのを見て 経済低迷期の終わりが近いと分かります または人々が高速道路を 移動している速度を携帯電話で計測することもできます 電話会社は 速度が落ちるのを見て 渋滞を感知できます 更にその情報を携帯電話ユーザーに提供できるわけです それも同じ高速道路上で その渋滞の後続のユーザーに限定できます 医師の薬品処方状況を観察することもできます 新規の医薬品がどのように医師の間で普及するのか 理解することができます 人々の商品購入状況の観察をして このようなタイプの現象がどうやって 人々の間で普及するのか確認することができます

自動蓄積された大量データの利用法は 3つあると思います 1つ目は完全に受身的な 先ほど説明したようなものです トラックの運転手の例のような 実際には集団に一切介入しないしないものです そして半能動的な 例に挙げたインフルエンザのような 人々に友人を挙げてもらい 彼らがインフルエンザに感染しないか 観察して警告を受けるものもあります 別の例として 電話会社がネットワークの中心に位置する人を調べて 「毎日熱を測って携帯メールで送ってもらえますか?」 「体温だけでかまいません」と頼み 大量の体温データを中心部の人々に限定して 収集することも考えられます こうして人々の最低限の情報提供だけで 伝染病の流行の兆しを 広範囲に監視できるのです またはもっと積極的なアプローチもできます このあとの講演者も話しますが 人々が世界中からウィキに参加したり 写真や選挙の追跡をしたりして 情報をアップロードしたものを 社会的プロセスや現象を理解するために 収集することもできます

事実これらのデータが入手できるのは 専門家が言うところの 「計算社会科学」のような一種の新たな 時代の到来を告げています これはガリレオが望遠鏡を使って それまでにないやり方で 天空の観察ができたことや レーウェンフクが顕微鏡を発明し 生物学に新たな見解を もたらしたことに似ています 今度は大量データが入手できるようになり 社会的プロセスや現象を 以前にはなかったやり方で 理解することができるようになったわけです そしてこの科学により私達は 社会全体が具体的にどうやって ただ一人ひとりを足しただけよりも 偉大となるのか理解することができるのです そして実際にこれらの洞察を利用して 社会および人々の生活を改善できるのです

ありがとうございました

For the last 10 years, I've been spending my time trying to figure out how and why human beings assemble themselves into social networks. And the kind of social network I'm talking about is not the recent online variety, but rather, the kind of social networks that human beings have been assembling for hundreds of thousands of years, ever since we emerged from the African savannah. So, I form friendships and co-worker and sibling and relative relationships with other people who in turn have similar relationships with other people. And this spreads on out endlessly into a distance. And you get a network that looks like this. Every dot is a person. Every line between them is a relationship between two people -- different kinds of relationships. And you can get this kind of vast fabric of humanity, in which we're all embedded.

And my colleague, James Fowler and I have been studying for quite sometime what are the mathematical, social, biological and psychological rules that govern how these networks are assembled and what are the similar rules that govern how they operate, how they affect our lives. But recently, we've been wondering whether it might be possible to take advantage of this insight, to actually find ways to improve the world, to do something better, to actually fix things, not just understand things. So one of the first things we thought we would tackle would be how we go about predicting epidemics.

And the current state of the art in predicting an epidemic -- if you're the CDC or some other national body -- is to sit in the middle where you are and collect data from physicians and laboratories in the field that report the prevalence or the incidence of certain conditions. So, so and so patients have been diagnosed with something, or other patients have been diagnosed, and all these data are fed into a central repository, with some delay. And if everything goes smoothly,one to two weeks from now you'll know where the epidemic was today. And actually, about a year or so ago, there was this promulgation of the idea of Google Flu Trends, with respect to the flu, where by looking at people's searching behavior today, we could know where the flu -- what the status of the epidemic was today, what's the prevalence of the epidemic today.

But what I'd like to show you today is a means by which we might get not just rapid warning about an epidemic, but also actually early detection of an epidemic. And, in fact, this idea can be used not just to predict epidemics of germs, but also to predict epidemics of all sorts of kinds. For example, anything that spreads by a form of social contagion could be understood in this way, from abstract ideas on the left like patriotism, or altruism, or religion to practices like dieting behavior, or book purchasing, or drinking, or bicycle-helmet [ and ] other safety practices, or products that people might buy, purchases of electronic goods, anything in which there's kind of an interpersonal spread. A kind of a diffusion of innovation could be understood and predicted by the mechanism I'm going to show you now.

So, as all of you probably know, the classic way of thinking about this is the diffusion-of-innovation, or the adoption curve. So here on the Y-axis, we have the percent of the people affected, and on the X-axis, we have time. And at the very beginning, not too many people are affected, and you get this classic sigmoidal, or S-shaped, curve. And the reason for this shape is that at the very beginning, let's say one or two people are infected, or affected by the thing and then they affect, or infect,two people, who in turn affect four,eight,16 and so forth, and you get the epidemic growth phase of the curve. And eventually, you saturate the population. There are fewer and fewer people who are still available that you might infect, and then you get the plateau of the curve, and you get this classic sigmoidal curve. And this holds for germs, ideas, product adoption, behaviors, and the like. But things don't just diffuse in human populations at random. They actually diffuse through networks. Because, as I said, we live our lives in networks, and these networks have a particular kind of a structure.

Now if you look at a network like this -- this is 105 people. And the lines represent -- the dots are the people, and the lines represent friendship relationships. You might see that people occupy different locations within the network. And there are different kinds of relationships between the people. You could have friendship relationships, sibling relationships, spousal relationships, co-worker relationships, neighbor relationships and the like. And different sorts of things spread across different sorts of ties. For instance, sexually transmitted diseases will spread across sexual ties. Or, for instance, people's smoking behavior might be influenced by their friends. Or their altruistic or their charitable giving behavior might be influenced by their coworkers, or by their neighbors. But not all positions in the network are the same.

So if you look at this, you might immediately grasp that different people have different numbers of connections. Some people have one connection, some have two, some have six, some have 10 connections. And this is called the "degree" of a node, or the number of connections that a node has. But in addition, there's something else. So, if you look at nodes A and B, they both have six connections. But if you can see this image [ of the network ] from a bird's eye view, you can appreciate that there's something very different about nodes A and B. So, let me ask you this -- I can cultivate this intuition by asking a question -- who would you rather be if a deadly germ was spreading through the network, A or B? (Audience: B.) Nicholas Christakis: B, it's obvious. B is located on the edge of the network. Now, who would you rather be if a juicy piece of gossip were spreading through the network? A. And you have an immediate appreciation that A is going to be more likely to get the thing that's spreading and to get it sooner by virtue of their structural location within the network. A, in fact, is more central, and this can be formalized mathematically. So, if we want to track something that was spreading through a network, what we ideally would like to do is to set up sensors on the central individuals within the network, including node A, monitor those people that are right there in the middle of the network, and somehow get an early detection of whatever it is that is spreading through the network.

So if you saw them contract a germ or a piece of information, you would know that, soon enough, everybody was about to contract this germ or this piece of information. And this would be much better than monitoring six randomly chosen people, without reference to the structure of the population. And in fact, if you could do that, what you would see is something like this. On the left-hand panel, again, we have the S-shaped curve of adoption. In the dotted red line, we show what the adoption would be in the random people, and in the left-hand line, shifted to the left, we show what the adoption would be in the central individuals within the network. On the Y-axis is the cumulative instances of contagion, and on the X-axis is the time. And on the right-hand side, we show the same data, but here with daily incidence. And what we show here is -- like, here -- very few people are affected, more and more and more and up to here, and here's the peak of the epidemic. But shifted to the left is what's occurring in the central individuals. And this difference in time between the two is the early detection, the early warning we can get, about an impending epidemic in the human population.

The problem, however, is that mapping human social networks is not always possible. It can be expensive, not feasible, unethical, or, frankly, just not possible to do such a thing. So, how can we figure out who the central people are in a network without actually mapping the network? What we came up with was an idea to exploit an old fact, or a known fact, about social networks, which goes like this: Do you know that your friends have more friends than you do? Your friends have more friends than you do, and this is known as the friendship paradox. Imagine a very popular person in the social network -- like a party host who has hundreds of friends -- and a misanthrope who has just one friend, and you pick someone at random from the population; they were much more likely to know the party host. And if they nominate the party host as their friend, that party host has a hundred friends, therefore, has more friends than they do. And this, in essence, is what's known as the friendship paradox. The friends of randomly chosen people have higher degree, and are more central than the random people themselves.

And you can get an intuitive appreciation for this if you imagine just the people at the perimeter of the network. If you pick this person, the only friend they have to nominate is this person, who, by construction, must have at least two and typically more friends. And that happens at every peripheral node. And in fact, it happens throughout the network as you move in, everyone you pick, when they nominate a random -- when a random person nominates a friend of theirs, you move closer to the center of the network. So, we thought we would exploit this idea in order to study whether we could predict phenomena within networks. Because now, with this idea we can take a random sample of people, have them nominate their friends, those friends would be more central, and we could do this without having to map the network.

And we tested this idea with an outbreak of H1N1 flu at Harvard College in the fall and winter of 2009, just a few months ago. We took 1,300 randomly selected undergraduates, we had them nominate their friends, and we followed both the random students and their friends daily in time to see whether or not they had the flu epidemic. And we did this passively by looking at whether or not they'd gone to university health services. And also, we had them [ actively ] email us a couple of times a week. Exactly what we predicted happened. So the random group is in the red line. The epidemic in the friends group has shifted to the left, over here. And the difference in the two is 16 days. By monitoring the friends group, we could get 16 days advance warning of an impending epidemic in this human population.

Now, in addition to that, if you were an analyst who was trying to study an epidemic or to predict the adoption of a product, for example, what you could do is you could pick a random sample of the population, also have them nominate their friends and follow the friends and follow both the randoms and the friends. Among the friends, the first evidence you saw of a blip above zero in adoption of the innovation, for example, would be evidence of an impending epidemic. Or you could see the first time the two curves diverged, as shown on the left. When did the randoms -- when did the friends take off and leave the randoms, and [ when did ] their curve start shifting? And that, as indicated by the white line, occurred 46 days before the peak of the epidemic. So this would be a technique whereby we could get more than a month-and-a-half warning about a flu epidemic in a particular population.

I should say that how far advanced a notice one might get about something depends on a host of factors. It could depend on the nature of the pathogen -- different pathogens, using this technique, you'd get different warning -- or other phenomena that are spreading, or frankly, on the structure of the human network. Now in our case, although it wasn't necessary, we could also actually map the network of the students.

So, this is a map of 714 students and their friendship ties. And in a minute now, I'm going to put this map into motion. We're going to take daily cuts through the network for 120 days. The red dots are going to be cases of the flu, and the yellow dots are going to be friends of the people with the flu. And the size of the dots is going to be proportional to how many of their friends have the flu. So bigger dots mean more of your friends have the flu. And if you look at this image -- here we are now in September the 13th -- you're going to see a few cases light up. You're going to see kind of blooming of the flu in the middle. Here we are on October the 19th. The slope of the epidemic curve is approaching now, in November. Bang, bang, bang, bang, bang -- you're going to see lots of blooming in the middle, and then you're going to see a sort of leveling off, fewer and fewer cases towards the end of December. And this type of a visualization can show that epidemics like this take root and affect central individuals first, before they affect others.

Now, as I've been suggesting, this method is not restricted to germs, but actually to anything that spreads in populations. Information spreads in populations, norms can spread in populations, behaviors can spread in populations. And by behaviors, I can mean things like criminal behavior, or voting behavior, or health care behavior, like smoking, or vaccination, or product adoption, or other kinds of behaviors that relate to interpersonal influence. If I'm likely to do something that affects others around me, this technique can get early warning or early detection about the adoption within the population. The key thing is that for it to work, there has to be interpersonal influence. It can not be because of some broadcast mechanism affecting everyone uniformly.

Now the same insights can also be exploited -- with respect to networks -- can also be exploited in other ways, for example, in the use of targeting specific people for interventions. So, for example, most of you are probably familiar with the notion of herd immunity. So, if we have a population of a thousand people, and we want to make the population immune to a pathogen, we don't have to immunize every single person. If we immunize 960 of them, it's as if we had immunized a hundred [ percent ] of them. Because even if one or two of the non-immune people gets infected, there's no one for them to infect. They are surrounded by immunized people. So 96 percent is as good as 100 percent. Well, some other scientists have estimated what would happen if you took a 30 percent random sample of these 1000 people,300 people and immunized them. Would you get any population-level immunity? And the answer is no. But if you took this 30 percent, these 300 people and had them nominate their friends and took the same number of vaccine doses and vaccinated the friends of the 300 -- the 300 friends -- you can get the same level of herd immunity as if you had vaccinated 96 percent of the population at a much greater efficiency, with a strict budget constraint.

And similar ideas can be used, for instance, to target distribution of things like bed nets in the developing world. If we could understand the structure of networks in villages, we could target to whom to give the interventions to foster these kinds of spreads. Or, frankly, for advertising with all kinds of products. If we could understand how to target, it could affect the efficiency of what we're trying to achieve. And in fact, we can use data from all kinds of sources nowadays [ to do this ] .

This is a map of eight million phone users in a European country. Every dot is a person, and every line represents a volume of calls between the people. And we can use such data, that's being passively obtained, to map these whole countries and understand who is located where within the network. Without actually having to query them at all, we can get this kind of a structural insight. And other sources of information, as you're no doubt aware are available about such features, from email interactions, online interactions, online social networks and so forth. And in fact, we are in the era of what I would call "massive-passive" data collection efforts. They're all kinds of ways we can use massively collected data to create sensor networks to follow the population, understand what's happening in the population, and intervene in the population for the better. Because these new technologies tell us not just who is talking to whom, but where everyone is, and what they're thinking based on what they're uploading on the Internet, and what they're buying based on their purchases. And all this administrative data can be pulled together and processed to understand human behavior in a way we never could before.

So, for example, we could use truckers' purchases of fuel. So the truckers are just going about their business, and they're buying fuel. And we see a blip up in the truckers' purchases of fuel, and we know that a recession is about to end. Or we can monitor the velocity with which people are moving with their phones on a highway, and the phone company can see, as the velocity is slowing down, that there's a traffic jam. And they can feed that information back to their subscribers, but only to their subscribers on the same highway located behind the traffic jam! Or we can monitor doctors prescribing behaviors, passively, and see how the diffusion of innovation with pharmaceuticals occurs within [ networks of ] doctors. Or again, we can monitor purchasing behavior in people and watch how these types of phenomena can diffuse within human populations.

And there are three ways, I think, that these massive-passive data can be used. One is fully passive, like I just described -- as in, for instance, the trucker example, where we don't actually intervene in the population in any way. One is quasi-active, like the flu example I gave, where we get some people to nominate their friends and then passively monitor their friends -- do they have the flu, or not? -- and then get warning. Or another example would be, if you're a phone company, you figure out who's central in the network and you ask those people, "Look, will you just text us your fever every day? Just text us your temperature." And collect vast amounts of information about people's temperature, but from centrally located individuals. And be able, on a large scale, to monitor an impending epidemic with very minimal input from people. Or, finally, it can be more fully active -- as I know subsequent speakers will also talk about today -- where people might globally participate in wikis, or photographing, or monitoring elections, and upload information in a way that allows us to pool information in order to understand social processes and social phenomena.

In fact, the availability of these data, I think, heralds a kind of new era of what I and others would like to call "computational social science." It's sort of like when Galileo invented -- or, didn't invent -- came to use a telescope and could see the heavens in a new way, or Leeuwenhoek became aware of the microscope -- or actually invented -- and could see biology in a new way. But now we have access to these kinds of data that allow us to understand social processes and social phenomena in an entirely new way that was never before possible. And with this science, we can understand how exactly the whole comes to be greater than the sum of its parts. And actually, we can use these insights to improve society and improve human well-being.

Thank you.

For the last 10 years,/ I've been spending my time/ trying to figure out/ how and why/ human beings assemble themselves/ into social networks.//

私はこの10年間 人はどのようにそしてなぜ 社会的ネットワークを 形成するのか解明しようと努力してきました

And the kind of social network/ I'm talking/ about is not the recent online variety,/ but rather,/ the kind of social networks/ that human beings have been assembling for hundreds of thousands of years,/ ever/ since we emerged from the African savannah.//

ここで言う社会的ネットワークとは 最近のインターネット上のものでなく どちらかというと アフリカのサバンナに出現して以来何十万年もの間 人類が築いてきた社会的つながりです

So,/ I form friendships/ and co-worker and sibling/ and relative relationships/ with other people/ who in turn have similar relationships/ with other people.//

つまり私が友人関係や同僚関係 そして兄弟関係や親類関係を持ち その人達が似た関係を他の人達と持ち

And this spreads on out endlessly/ into a distance.//

これが果てしなくずっと広がっていって

And you get a network/ that looks like this.//

このようなネットワークができます

Every dot is a person.//

それぞれの点は人で

Every line/ between them is a relationship/ between two people --/ different kinds of relationships.//

間の線は二人が関係していることを表します いろいろな人間関係です

And you can get this kind of vast fabric of humanity,/ in which we're all/ embedded.//

このような広大な人間社会の構造ができ 私達は皆その一部となっています

And my colleague,/ James Fowler/ and I have been studying for quite sometime/ what are the mathematical, social, biological and psychological rules/ that govern/ how these networks are assembled/ and what are the similar rules/ that govern/ how they operate,/ how they affect our lives.//

私は同僚のジェームス フォウラーと かなり以前から どのような数学的 社会的  生物学的そして心理学的な法則が これらのネットワークの構築を左右するのか またどんな法則がどうネットワークを動かし 人々の生活に影響するのかについて研究してきました

But recently,/ we've been wondering/ whether it might be possible/ to take advantage of this insight,/ to actually find ways to improve the world,/ to do something better,/ to actually fix things,/ not just understand things.//

そして最近は 解明するだけでなく その洞察を利用して実際に 世の中を改善する方法を見つけ もっと役立つことをして 何かを解決したりできないかと考えています

So one of the first things/ we thought/ we would tackle would be/ how we go about predicting epidemics.//

そこでまず取り組もうと思ったのが 疫病の流行を予想することでした

And the current state of the art/ in predicting an epidemic --/ if you're the CDC or some other national body --/ is to sit in the middle/ where you are and collect data/ from physicians and laboratories/ in the field/ that report the prevalence or the incidence of certain conditions.//

疫病対策センターやその他の国家機関での 感染症流行の予測技術の現状は 現場の医師や研究所が報告する 特定の疾患の有病率や 発生率のデータを 機関の拠点から収集するというものです

So,/ so and so/ patients have been diagnosed with something,/ or other patients have been diagnosed,/ and all these data are fed into a central repository,/ with some delay.//

患者の誰々さんが何かの病気だと診断された 他にも発症した患者がいた こうしたデータが情報センターにいくらか遅れて入るわけです

And/ if everything goes smoothly,/one to two weeks/ from now/ you'll know/ where the epidemic was today.//

滞りなくすべて進めば 今日どこで疫病が流行っていたか 1~2週間後に分かるのです

And actually,/ about a year or so ago,/ there was this promulgation of the idea of Google Flu Trends,/ with respect/ to the flu,/ where by looking at people's searching behavior/ today,/ we could know/ where the flu --/ what the status of the epidemic was today,/ what's the prevalence of the epidemic today.//

実のところ 1年ほど前に 「インフルトレンド」という グーグルのツールが広まりました 人々の現在の検索パターンを見て インフルエンザの発生地域 現在の流行状況や 有病率が把握できるのです

But what I'd like to show/ you/ today is a means/ by which we might get not just rapid warning/ about an epidemic,/ but also actually/ early detection of an epidemic.//

でも今日皆さんにお見せしたいのは 伝染病の発生を 迅速に警告するだけでなく 実際にその流行を 早期に感知できるかもしれない ひとつの方法です

And,/ in fact,/ this idea can be used not just/ to predict epidemics of germs,/ but also to predict epidemics of all sorts of kinds.//

事実 このアイデアは 細菌による感染症を予測するだけでなく 様々なタイプの流行の予想に応用できます

For example,/ anything/ that spreads by a form of social contagion could be understood in this way,/ from abstract ideas/ on the left/ like patriotism,/ or altruism,/ or religion/ to practices/ like dieting behavior,/ or book purchasing,/ or drinking,/ or bicycle-helmet [ and ]/ other safety practices,/ or products/ that people might buy,/ purchases of electronic goods,/ anything/ in which there's kind of an interpersonal spread.//

例えば社会的感染という形で広まるものは すべてこうして理解できます 図の左に示した愛国心や 利他主義や宗教のような抽象的な概念から 食生活や書籍購入 そして飲酒などの習慣 自転車ヘルメット着用などの安全習慣や 売れる商品 電子機器の購入などまで 人を通して広がるものすべてです

A kind of a diffusion of innovation could be understood and predicted by the mechanism/ I'm going to show/ you now.//

新しいアイデアの普及なども 今からご覧いただく方法によって 理解し予測することが可能です

So,/ as all of you probably know,/ the classic way of thinking about this is the diffusion-of-innovation,/ or the adoption curve.//

おそらく皆さんご存知だと思いますが 普及を表すには従来 イノベーション普及率という 採用曲線を使用します

So here/ on the Y-axis,/ we have the percent of the people affected,/ and on the X-axis,/ we have time.//

Y軸は何%の人が影響されているか そしてX軸は時間を表します

And at the very beginning,/ not too many people are affected,/ and you get this classic sigmoidal,/ or S-shaped, curve.//

最初の時点ではあまり多くの人が影響されておらず 典型的なS字型カーブの グラフになります

And the reason/ for this shape is/ that at the very beginning,/ let's say one or two people are infected,/ or affected by the thing/ and then/ they affect,/ or infect,/two people,/ who in turn affect four,eight,16/ and so forth,/ and you get the epidemic growth phase of the curve.//

なぜこのような形になるのかと言うと 一番初めに1人か2人が 影響または感染されているとすると その2人が次の2人を感染させ 次に感染されるのは4人 そして8人 16人と増え 流行の増殖期のカーブを形成するからです

And eventually,/ you saturate the population.//

最終的には人口のほとんどが感染され

There are fewer and fewer people/ who are still available/ that you might infect,/ and then/ you get the plateau of the curve,/ and you get this classic sigmoidal curve.//

まだ感染されていない人が どんどん少なくなり カーブは頭打ちとなります そして典型的なS字型カーブとなるのです

And this holds for germs,/ ideas,/ product adoption,/ behaviors,/ and the like.//

これは病原菌やアイデア 製品普及や習慣のようなものでも 同じです

But things don't just diffuse in human populations/ at random.//

でも物事は人々の間でランダムに普及しません

They actually diffuse through networks.//

普及はネットワークを通して行なわれます

Because,/ as I said,/ we live our lives/ in networks,/ and these networks have a particular kind of a structure.//

私達は皆 ネットワークの中で生きているからです そしてこれらのネットワークには特定の構造があります

Now/ if you look at a network/ like this --/ this is 105 people.//

こちらのネットワークを見てください 105人います

And the lines represent --/ the dots are the people,/ and the lines represent friendship relationships.//

点は人を表し 線は友人関係を表します

You might see/ that people occupy different locations/ within the network.//

人によってネットワーク内の位置が 違うことが分かると思います

And there are different kinds of relationships/ between the people.//

また人間関係も多様です

You could have friendship relationships,/ sibling relationships,/ spousal relationships,/ co-worker relationships,/ neighbor relationships and the like.//

友人関係 兄弟関係 夫婦関係 同僚関係 隣人関係などいろいろあります

And different sorts of things spread across different sorts of ties.//

そして関係によって 違うものが広がります

For instance,/ sexually transmitted diseases will spread across sexual ties.//

例えば性感染症は 性的つながりをもって広がります

Or,/ for instance,/ people's smoking behavior might be influenced by their friends.//

喫煙習慣は 友人関係に影響されるかもしれません

Or their altruistic/ or their charitable giving behavior might be influenced by their coworkers, or/ by their neighbors.//

利他的または慈善的行為だと 同僚に感化されてかもしれませんし 隣人の影響かもしれません

But not all positions/ in the network are the same.//

でもネットワーク内の位置のすべてが平等というわけではありません

So/ if you look at this,/ you might immediately grasp/ that different people have different numbers of connections.//

これを見てもらえばすぐ分かりますが つながりの数は人によって違います

Some people have one connection,/ some have two,/ some have six,/ some have 10 connections.//

1つの人もいれば2つの人もいて 6つの人もいれば10個の人もいます

And this is called the "degree"/ of a node,/ or the number of connections/ that a node has.//

これはノードの度数とも言われ 節点の持つつながりの数です

But in addition,/ there's something else.//

しかしそれだけではありません

So,/ if you look at nodes A and B,/ they/ both have six connections.//

節点AとBを見てもらうと 両者とも6つのつながりを持っています

But/ if you can see this image [ of the network ]/ from a bird's eye view,/ you can appreciate/ that there's something very different/ about nodes A and B.//

でもこの図を全体的に見ると 節点AとBには大きな違いがあると 気づくと思います

So,/ let me/ ask you/ this --/ I can cultivate this intuition/ by asking a question --/ who would/ you rather be/ if a deadly germ was spreading through the network, A or B?//

こう考えたら分かりやすいと思います もし致死的な病原菌が ネットワーク内で広まっていたらAとBのどちらになりたいですか?

(Audience:/ B.//)/ Nicholas Christakis:/ B,/ it's obvious.//

(聴衆:B) クリスタキス:もちろんBですね

B is located/ on the edge of the network.//

Bはネットワークの端に位置しています

Now,/ who would you rather be/ if a juicy piece of gossip were spreading through the network?//

では気になる噂話が ネットワーク内で流れていたらどちらになりたいですか?

A.// And you have an immediate appreciation/ that A is going to be more likely/ to get the thing/ that's spreading/ and to get it sooner/ by virtue of their structural location/ within the network.//

Aですね 一見して Aの方がいち早く 広まる噂を耳にする可能性が高いと分かります これはネットワーク構造上の位置のおかげです

A,/ in fact,/ is more central,/ and this can be formalized mathematically.//

実際にAは中心寄りに位置しており これは数式で表すことができます

So,/ if we want to track/ something/ that was spreading through a network,/ what we ideally would like to do/ is to set up/ sensors/ on the central individuals/ within the network,/ including/ node A,/ monitor those people/ that are right there/ in the middle of the network,/ and somehow get an early detection of whatever it is that is spreading through the network.//

ですから ネットワークを通じて 広がっている何かを追跡したい場合 節点Aも含んだ ネットワークの中心部の人々に センサーをつけ その人々を観察することによって ネットワークを介して広がっている何かを 早期発見するのが理想です

So/ if you saw them/ contract a germ or a piece of information,/ you would know that,/ soon enough,/ everybody was/ about to contract this germ or this piece of information.//

この人々が病気に感染したり情報を得たら 近いうちに 全員にこの病原菌または情報が 伝わるだろうと分かるのです

And this would be much better/ than monitoring six randomly chosen people,/ without reference/ to the structure of the population.//

この方法は集団の構造を踏まえずに ランダムに選出した 6人を観察するよりずっと効果的です

And/ in fact,/ if you could do that,/ what you would see/ is something/ like this.//

実際 中心部の人々を観察できれば このような結果が見られる筈です

On the left-hand panel,/ again,/ we have the S-shaped curve of adoption.//

左の図には前に見たS字型の採用曲線があります

In the dotted red line,/ we show/ what the adoption would be in the random people,/ and in the left-hand line,/ shifted to the left,/ we show/ what the adoption would be in the central individuals/ within the network.//

赤の点線は ランダムに選出された人々の間での普及です 左側の左にずれている線は ネットワーク中心部の人々の間での 普及を表します

On the Y-axis is the cumulative instances of contagion, and on the X-axis is the time.//

Y軸は感染者の累積人数です X軸は時間です

And/ on the right-hand side,/ we show the same data,/ but here/ with daily incidence.//

右にあるのは同じデータですが 1日ごとの発症件数です

And what we show/ here is --/ like,/ here --/ very few people are affected,/ more and more and more and up/ to here,/ and here's the peak of the epidemic.//

ここにご覧いただけるのは たった数人の感染者からどんどん増えて ここで流行のピークとなることです

But shifted to the left is/ what's occurring in the central individuals.//

左にずれたグラフが中心部の人々の状態です

And this difference/ in time/ between the two is the early detection,/ the early warning/ we can get,/ about an impending epidemic/ in the human population.//

そしてこの2つの間の時間差が 兆しとなり この人々の間で流行が起こる 早期警告となるのです

The problem,/ however,/ is/ that mapping human social networks is not always possible.//

しかし問題は 社会的ネットワークを図にするのが いつも可能なわけでないことです

It can be expensive, not feasible,/ unethical,/ or,/ frankly,/ just not possible to do such a thing.//

コストが高すぎたり実施が難しかったり 倫理的でなかったり ただ単にそんなことは不可能な場合もあります

So,/ how can we figure out/ who the central people are in a network/ without actually mapping the network?//

では実際にネットワークを図にしないで どのように中心にいるのは誰かを 調べることができるのでしょうか?

What we came up/ with was an idea/ to exploit an old fact,/ or a known fact,/ about social networks,/ which goes like this:/ Do you know/ that your friends have more friends/ than you do?//

我々が思いついたのは 社会的ネットワークについて前から 知られている現象を利用することでした このような現象です あなたの友人にはあなたより たくさん友人がいると知っていましたか?

Your friends have more friends/ than you do,/ and this is known as the friendship paradox.//

あなたの友人にはあなたより友人がいるのです 「友人関係のパラドックス」と言われています

Imagine/ a very popular person/ in the social network --/ like a party host/ who has hundreds of friends --/ and a misanthrope/ who has just one friend,/ and you pick someone/ at random/ from the population;/ they were much more likely/ to know the party host.//

社会的ネットワークの中でとても人気があり 友人が多いパーティのホストと 友人は1人だけの人間嫌いがいるとします ここからランダムに選ばれた人はパーティのホストを 知っている確率の方が高いのです

And/ if they nominate the party host/ as their friend,/ that party host has a hundred friends,/ therefore,/ has more friends/ than they do.//

彼らがパーティのホストを友人として挙げたら パーティのホストには大勢の友人がいるので 彼らよりも友人が多いということになります

And this,/ in essence,/ is/ what's known as the friendship paradox.//

基本的にこれが「友人関係のパラドックス」というものです

The friends of randomly chosen people have higher degree,/ and are more central/ than the random people/ themselves.//

ランダムに選ばれた人達よりその友人達の方が より多くのつながりを持ち 中心寄りの位置にいるのです

And you can get an intuitive appreciation/ for this/ if you imagine just the people/ at the perimeter of the network.//

ネットワークの端の方にいる人々に注目すると このことが自然に理解できると思います

If you pick this person,/ the only friend/ they have to nominate/ is this person,/ who,/ by construction,/ must have at least two and typically more friends.//

この人を見ると 友人として挙げられるのはこの人しかいません そして この人にはネットワークの構造上 最低2人 通常はそれ以上の友人がいることになります

And that happens at every peripheral node.//

端の節点のどれをとってもこの現象は見られ

And/ in fact,/ it happens throughout the network/ as you move in,/ everyone/ you pick,/ when they nominate a random --/ when a random person nominates a friend of theirs,/ you move closer/ to the center of the network.//

実際ネットワークの中心に向かって全体的に見られます 誰を選出してもです ランダムに選出された人が友人を挙げると ネットワークの中心に近づくわけです

So,/ we thought/ we would exploit this idea/ in order to study/ whether we could predict phenomena/ within networks.//

そこで我々はこのアイデアを利用して ネットワーク内の現象を予測できるか研究しようと考えました

Because now,/ with this idea/ we can take a random sample of people,/ have them/ nominate their friends,/ those friends would be more central,/ and we could do this/ without having to map/ the network.//

このアイデアをもとにすれば ネットワークの図がなくても 集団からランダムに誰かを選び 友人を挙げてもらって 中央寄りの人の選出ができるからです

And we tested this idea/ with an outbreak of H1N1 flu/ at Harvard College/ in the fall and winter of 2009,/ just a few months/ ago.//

我々はハーバード大学での新型インフルエンザの発生で これを検証しました つい2~3ヶ月前の2009年秋から冬でした

We took 1,300 randomly selected undergraduates,/ we had them/ nominate their friends,/ and we followed/ both the random students/ and their friends daily/ in time/ to see/ whether or not they had the flu epidemic.//

ランダムに選出した学部生1300人に 友人を挙げてもらい そのランダムの学生と友人の両方を 毎日 追跡調査して 流行のインフルエンザへの感染を調べました

And we did this passively/ by looking at whether or not they'd gone to university health services.//

大学内診療所の利用監視と

And also,/ we had them [ actively ] email us/ a couple of times/ a week.//

週に数回のメール報告での調査です

Exactly/ what we predicted happened.//

すると我々が予想した通りのことが起こりました

So the random group is in the red line.//

赤い線がランダムのグループです

The epidemic/ in the friends group has shifted to the left,/ over here.//

友人グループの中での流行は左のこちらへ寄っています

And the difference/ in the two is 16 days.//

2つのグループの違いは16日です

By monitoring the friends group,/ we could get 16 days advance warning of an impending epidemic/ in this human population.//

友人グループを追跡することによって この集団における感染流行を 16日前に警告できるわけです

Now,/ in addition/ to that,/ if you were an analyst/ who was trying to study/ an epidemic/ or to predict the adoption of a product,/ for example,/ what you could do/ is you could pick a random sample of the population,/ also have them/ nominate their friends/ and follow the friends/ and follow both the randoms and the friends.//

またそれだけでなく アナリストが流行の研究や 新製品の普及の予測をしようするときに 集団からランダムに選んだサンプルと さらに挙げてもらった友人の 両方のグループを追跡することができます

Among the friends,/ the first evidence/ you saw of a blip/ above zero/ in adoption of the innovation,/ for example,/ would be evidence of an impending epidemic.//

例えばその友人グループで イノベーション普及に急上昇があれば 流行の兆しとなります

Or you could see the first time/ the two curves diverged,/ as shown on the left.//

また左にあるように2つの線が 分岐し始めるのもサインです

When did the randoms --/ when did the friends take off/ and leave the randoms,/ and [ when did ]/ their curve start/ shifting?//

友人グループの線が急上昇し ランダムサンプルのグループに差をつけて 開き始めたのはどの時点か?

And that,/ as indicated by the white line,/ occurred 46 days/ before the peak of the epidemic.//

それはこの白い線が示す時点で 流行のピークの 46日前でした

So this would be a technique/ whereby we could get more/ than a month-and-a-half/ warning about a flu epidemic/ in a particular population.//

つまりこの方法を使えば 一定の集団の中で起こる インフルエンザの流行を1ヵ月半以上前に察知できるのです

I should say/ that/ how far advanced a notice one might get about something depends on a host of factors.//

どのくらい前の時点で そのような兆しが見られるかは 様々な要素により異なると思います

It could depend on the nature of the pathogen --/ different pathogens,/ using this technique,/ you'd get different warning --/ or other phenomena/ that are spreading,/ or frankly,/ on the structure of the human network.//

病原体の特性によることもあり得ます この方法で違う種類の病原体を 見た場合 異なる兆候が出ると思います 他の広がっている現象でもそうです 人のネットワークの構造が違うからということもあります

Now/ in our case,/ although it wasn't necessary,/ we could also actually map the network of the students.//

我々の実例では必要ではなかったのですが 実際に 学生のネットワークを図にすることが出来ました

So,/ this is a map of 714 students and their friendship ties.//

これが714人の学生と 彼らの友人のつながりを示した図です

And/ in a minute now,/ I'm going to put/ this map/ into motion.//

これからこの図の移り変わりを見せます

We're going to take/ daily cuts/ through the network/ for 120 days.//

ネットワークの日々の変化を 120日分見てみましょう

The red dots are going to be cases of the flu,/ and the yellow dots are going to be friends of the people/ with the flu.//

赤い点がインフルエンザの感染を示します そして黄色い点がインフルエンザ感染者の友人です

And the size of the dots is going to be proportional/ to how many of their friends have the flu.//

点の大きさはインフルエンザに感染している 友人の数に応じて大きくなります

So bigger dots mean more of your friends have the flu.//

つまり大きい点はインフルエンザに感染した友人が多い人です

And/ if you look at this image --/ here/ we are now in September/ the 13th --/ you're going to see/ a few cases light up.//

この図を見てください 9月13日の状態です いくつか色のついた点がみられます

You're going to see/ kind of blooming of the flu/ in the middle.//

インフルエンザが中心でポツポツ見られます

Here/ we are on October/ the 19th.//

今10月19日の状態です

The slope of the epidemic curve is approaching now,/ in November.//

11月になると流行のカーブが立ち上がり

Bang,/ bang,/ bang,/ bang,/ bang --/ you're going to see/ lots of blooming in the middle,/ and then/ you're going to see/ a sort of leveling off,/ fewer and fewer cases/ towards the end of December.//

パッパッと中心部で次々に感染が広がります そしてだんだん頭打ちになっていきます 12月末に近づくにつれて感染がどんどん少なくなります

And this type of a visualization can show/ that epidemics/ like this take root/ and affect central individuals first,/ before they affect others.//

このような可視化によって こういった流行はまず 中央部の人間から感染して 他の人々に感染することが明らかになります

Now,/ as I've been suggesting,/ this method is not restricted to germs,/ but actually/ to anything/ that spreads in populations.//

それで今まで申し上げてきたように この方法は細菌だけでなく 人々の間で伝染するもの何にでも使えます

情報は人々を通じて広がります 常識も人から人へと広がります 言動も人々の間で広がります

And/ by behaviors,/ I can mean things/ like criminal behavior,/ or voting behavior,/ or health care behavior,/ like smoking,/ or vaccination,/ or product adoption,/ or other kinds of behaviors/ that relate to interpersonal influence.//

言動というのは犯罪行為や 選挙投票もあれば 健康管理行為で 喫煙や予防接種のようなこともあり 製品普及やその他の行動で 人間同士が影響し合うものもあります

If I'm likely/ to do something/ that affects others/ around me,/ this technique can get early warning or early detection/ about the adoption/ within the population.//

言動によって回りの人間が影響される傾向があったら この方法により その集団における流行の発生や 兆しを早期に知り得ることができるわけです

The key thing is/ that for it/ to work,/ there has to be interpersonal influence.//

この方法が成り立つポイントは 人間同士の影響があることです

It can not be because of some broadcast mechanism/ affecting everyone uniformly.//

一斉に実施され全員が 同じように影響されるような仕組みでは駄目です

Now/ the same insights can also be exploited --/ with respect/ to networks --/ can also be exploited in other ways,/ for example,/ in the use of targeting specific people/ for interventions.//

さてこの同じ洞察を違うやり方で ネットワークに関連するものに対して 活用することもできます 介入目的のために特定の人々を 対象として選ぶのに利用するのが一例です

So,/ for example,/ most of you are probably familiar/ with the notion of herd immunity.//

例えば皆さん集団免疫については たぶん知っていると思いますが

So,/ if we have a population of a thousand people,/ and we want to make/ the population immune/ to a pathogen,/ we don't have to immunize/ every single person.//

1000人のグループがいたとして このグループをある病原体から守りたい場合 全員に予防接種する必要はありません

If we immunize 960 of them,/ it's/ as if we had immunized a hundred [ percent ] of them.//

このうち960人に免疫ができれば 1000人に予防接種したのと同じになります

Because/ even if one or two of the non-immune people gets infected,/ there's no one/ for them/ to infect.//

たとえ1人か2人の免疫のない人が感染しても その人達が病気をうつす相手がいないからです

They are surrounded by immunized people.//

免疫のある人ばかりに囲まれているわけです

So 96 percent is as good/ as 100 percent.//

このように96%は100%と同じくらい効果的です

Well,/ some other scientists have estimated/ what would happen/ if you took a 30 percent random sample of these 1000 people,/300 people/ and immunized them.//

1000人の中から30%をランダムで選出し 予防接種をしたらどうなるか 計算した科学者達がいましたが

Would you get any population-level immunity?//

集団レベルでの免疫が得られるかと言うと

And the answer is no.//

得られません

But/ if you took this 30 percent,/ these 300 people/ and had them/ nominate their friends/ and took the same number of vaccine doses/ and vaccinated the friends of the 300 --/ the 300 friends --/ you can get the same level of herd immunity/ as if you had vaccinated 96 percent of the population/ at a much greater efficiency,/ with a strict budget constraint.//

でもこの同じ30%の300人に 友人を挙げてもらって 同じ数の予防接種を 300人が挙げた友人達300人に 実施すると 集団免疫と同等の免疫ができます 集団の96%に予防接種したのと同じ効果を 厳しい予算でもずっと効率よく得られるのです

And similar ideas can be used,/ for instance,/ to target distribution of things/ like bed nets/ in the developing world.//

似たようなアイデアを使って 発展途上国で蚊帳などを配布する際に 対象者を限定することもできます

If we could understand the structure of networks/ in villages,/ we could target to/ whom to give the interventions/ to foster these kinds of spreads.//

村のネットワークの構造が分かっていれば 蚊帳などの普及を促進する中心部の 人々をターゲットにして介入援助できます

Or,/ frankly,/ for advertising/ with all kinds of products.//

また率直に言って これはどんな商品の宣伝にも使えます

If we could understand/ how to target,/ it could affect the efficiency of what we're trying/ to achieve.//

対象者の選定の仕方が分かれば 目的を達成する効率を 上げることができます

And in fact,/ we can use data/ from all kinds of sources nowadays [ to do this ] .//

事実 現在ありとあらゆるところで 集められているデータを利用できます

This is a map of eight million phone users/ in a European country.//

こちらはヨーロッパにおける 800万人の電話利用者の関係図です

Every dot is a person,/ and every line represents a volume of calls/ between the people.//

それぞれの点は人を表し 線はその人達の間の電話回数を表します

And we can use such data,/ that's being passively obtained,/ to map these whole countries/ and understand/ who is located/ where within the network.//

私達はこのような自動的に集められたデータによって これらの国の全体像を見たり ネットワークのどこに誰がいるか理解できます

Without actually/ having to query them at all,/ we can get this kind of a structural insight.//

特別なデータ処理などしなくても このような構造の洞察を得ることができるのです

And other sources of information,/ as you're no doubt aware are available/ about such features,/ from email interactions,/ online interactions,/ online social networks/ and so forth.//

お気づきと思いますが このようなデータは 他の情報源からも手にすることができます メールやインターネット上のやりとり ソーシャルネットワークなどです

And in fact,/ we are in the era of what I would call "massive-passive"/ data collection efforts.//

実際 今の時代は 大量のデータが自動的に蓄積されています

They're all kinds of ways/ we can use massively collected data/ to create sensor networks/ to follow the population,/ understand/ what's happening in the population,/ and intervene/ in the population/ for the better.//

大量に収集されたデータの使い道は幾通りもあります 集団を追跡するためのセンサーとなる 中心部の人々を特定したり その集団の中で何が起こっているか理解したり 改善の為に介入したりできます

Because these new technologies tell us not just/ who is talking to/ whom,/ but where everyone is,/ and what they're thinking/ based/ on what they're uploading/ on the Internet,/ and what they're buying/ based/ on their purchases.//

最近の技術では 誰と誰がしゃべっているかだけでなく 人々がどこにいるのかも分かるからです アップロードされるものから人々が考えていることが分かり 購入記録から商品の売れ筋も分かります

And all this administrative data can be pulled together/ and processed to understand human behavior/ in a way/ we never could before.//

これらすべての管理データを合わせて処理すれば 人々の行動を 以前はできなかった方法で理解できます

So,/ for example,/ we could use truckers/' purchases of fuel.//

トラックの運転手による燃料購入を例にします

So the truckers are just going about their business,/ and they're buying/ fuel.//

運転手達は普段通りに仕事をして 燃料を購入します

And we see a blip up/ in the truckers/' purchases of fuel,/ and we know/ that a recession is/ about to end.//

私たちは燃料の購入量が急上昇するのを見て 経済低迷期の終わりが近いと分かります

Or we can monitor the velocity/ with which people are moving with their phones/ on a highway,/ and the phone company can see,/ as the velocity is slowing down,/ that there's a traffic jam.//

または人々が高速道路を 移動している速度を携帯電話で計測することもできます 電話会社は 速度が落ちるのを見て 渋滞を感知できます

And they can feed that information back/ to their subscribers,/ but only to their subscribers on the same highway located behind the traffic jam!//

更にその情報を携帯電話ユーザーに提供できるわけです それも同じ高速道路上で その渋滞の後続のユーザーに限定できます

Or we can monitor doctors/ prescribing behaviors,/ passively,/ and see/ how the diffusion of innovation/ with pharmaceuticals occurs within [ networks of ] doctors.//

医師の薬品処方状況を観察することもできます 新規の医薬品がどのように医師の間で普及するのか 理解することができます

Or again,/ we can monitor purchasing/ behavior/ in people/ and watch/ how these types of phenomena can diffuse within human populations.//

人々の商品購入状況の観察をして このようなタイプの現象がどうやって 人々の間で普及するのか確認することができます

And there are three ways,/ I think,/ that these massive-passive data can be used.//

自動蓄積された大量データの利用法は 3つあると思います

One is fully passive,/ like I just described --/ as in,/ for instance,/ the trucker example,/ where we don't actually intervene in the population/ in any way.//

1つ目は完全に受身的な 先ほど説明したようなものです トラックの運転手の例のような 実際には集団に一切介入しないしないものです

One is quasi-active,/ like the flu example/ I gave,/ where we get some people/ to nominate their friends/ and then passively monitor their friends --/ do/ they have the flu,/ or not?// --/ and then get warning.//

そして半能動的な 例に挙げたインフルエンザのような 人々に友人を挙げてもらい 彼らがインフルエンザに感染しないか 観察して警告を受けるものもあります

Or another example would be,/ if you're a phone company,/ you figure out/ who's central/ in the network/ and you ask those people,/ "Look,/ will you just text us/ your fever/ every day?//

別の例として 電話会社がネットワークの中心に位置する人を調べて 「毎日熱を測って携帯メールで送ってもらえますか?」

Just text us/ your temperature."//

「体温だけでかまいません」と頼み

大量の体温データを中心部の人々に限定して 収集することも考えられます

And be able,/ on a large scale,/ to monitor an impending epidemic/ with very minimal input/ from people.//

こうして人々の最低限の情報提供だけで 伝染病の流行の兆しを 広範囲に監視できるのです

Or,/ finally,/ it can be more fully active --/ as I know/ subsequent speakers will also talk about today --/ where people might globally participate in wikis,/ or photographing,/ or monitoring elections,/ and upload information/ in a way/ that allows us/ to pool information/ in order to understand social processes and social phenomena.//

またはもっと積極的なアプローチもできます このあとの講演者も話しますが 人々が世界中からウィキに参加したり 写真や選挙の追跡をしたりして 情報をアップロードしたものを 社会的プロセスや現象を理解するために 収集することもできます

In fact,/ the availability of these data,/ I think,/ heralds a kind of new era of what I/ and others would like to call/ "computational social science."//

事実これらのデータが入手できるのは 専門家が言うところの 「計算社会科学」のような一種の新たな 時代の到来を告げています

It's sort of like/ when Galileo invented --/ or,/ didn't invent --/ came to use/ a telescope/ and could see the heavens/ in a new way,/ or Leeuwenhoek became aware of the microscope --/ or actually invented --/ and could see biology/ in a new way.//

これはガリレオが望遠鏡を使って それまでにないやり方で 天空の観察ができたことや レーウェンフクが顕微鏡を発明し 生物学に新たな見解を もたらしたことに似ています

But now/ we have access/ to these kinds of data/ that allow us/ to understand social processes/ and social phenomena/ in an entirely new way/ that was never before possible.//

今度は大量データが入手できるようになり 社会的プロセスや現象を 以前にはなかったやり方で 理解することができるようになったわけです

And/ with this science,/ we can understand/ how exactly/ the whole comes to be greater/ than the sum of its parts.//

そしてこの科学により私達は 社会全体が具体的にどうやって ただ一人ひとりを足しただけよりも 偉大となるのか理解することができるのです

And actually,/ we can use these insights/ to improve society/ and improve human well-being.//

そして実際にこれらの洞察を利用して 社会および人々の生活を改善できるのです

Thank you.//

ありがとうございました

spend

(…に)〈金〉‘を'『使う』《+名〈金〉+on(『for』)+『名』》

〈時〉‘を'『過ごす』

《文》〈力など〉‘を'使い果たす,〈自分〉‘の'力を使い果たす

金(財産など)を使う;浪費する

figure

〈C〉『数字』,(特に)アラビア数字;数量,価格

《複数形で》計算,算数

〈C〉『姿』,容姿,目立つ姿

〈C〉《修飾語句を伴って》(…の)『人』;(…の)名士,大物

〈C〉(絵画・彫刻などの)人物像,肖像

〈U〉〈C〉形,形状

〈C〉『図』図形;模様,図案

〈C〉(…の)印,象徴,典型《+『of』+『名』》

〈C〉=figure of speech

〈C〉(ダンス・スケートの)フィギュア

…‘を'計算する;…‘を'合計する《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

《おもに米話》…‘を'考える

…‘を'(…の)図形に表す,(…の)模様で飾る《+『名』+『with』+『名』》

(…で)目立つ,異彩を放つ《+『in』+『名』》

human being

人,人間

assemble

(ある目的で)〈人・物〉'を'『集める』,集合させる

(部品を集めて)〈機械など〉'を'『組み立てる』

…'を'整とんする,きちんと並べる

(人が)集まる,会合する(meet)

themselves

《強意用法》《[代]名詞と同格に用いて》『彼ら自身』,彼女ら自身,それら自身

《再帰用法》《動詞・前置詞の目的語》『彼ら自身を(に)』,彼女ら自身を(に),それら自身を(に)

social

『社会の』,社会的な

『社交界の』,上流社会の

《名詞の前にのみ用いて》『社交の』,親睦(しんぼく)の

(アリ・ハチなどが)群居する

親睦(しんぼく)会,懇親会

network

〈U〉〈C〉網,網細工

〈C〉『網状のもの』

〈C〉(ラジオ・テレビの)放送網

recent

『少し前に起こった』,『つい最近あった』

そんなに離れていない時代の,近代(modern)

(また『Holocene』)《『R-』》(地質時代の)現世の,完新世の

現世,完新世(約2万前から現代まで)

online

オンラインの(端末が親コンピューターに直接つながっていること)

variety

{U}『変化に富んでいること』,多様性

{U}《しばしば a variety》『さまざま』(な…),いろいろ(な…)《+of+名〈複数形または集合名詞〉》

{C}(…の)『種類』(kind, sort)《+of+名》

〈C〉(特に植物の)変種;(人工的に作り出した)(…の)品種《+of+名》

(また variety show)〈U〉バラエティ(歌・ダンス・アクロバット・寸劇から成る演芸;テレビ・ミュージックホールの出し物)

rather

『いくぶん』,やや

『それどころか』,反対に

《話》かなり,相当に

《英話》(応答に用いて)確かに,そうですとも(certainly)

emerge

(水中・暗やみなどから)『出てくる』,現れる(appear)《+『from』(『out of』)+『名』》

〈問題・事実などが〉出てくる

(逆境などから)浮かび上がる《+『from』+『名』》

African

『アフリカの』

アフリカ黒人の

アフリカ[黒]人

form

〈C〉〈U〉(色・材質に対して)『形』,形状,姿

〈C〉『人体』,体つき

〈C〉〈U〉『外観』,格好,人影

〈C〉〈U〉(ものの現れる)『形態』,形式

〈C〉(生物などの)『種類』,品種

〈U〉(芸術作品の)表現形式

〈U〉(特にスポーツで)(競技者の)フォーム

〈U〉(心身の)調子,元気

〈C〉(印刷された)書き込み用紙,ひな形

〈U〉《話》(ある集団などの)やり方,仕方,方式

〈C〉〈U〉しきたり,伝統的な儀式

〈C〉(英国の学校・米国のある学校で)学年,学級

〈U〉〈C〉(意味に対する)形態,形;語形

〈C〉(通例寄りかかりのない)長い木のいす

〈素材〉‘に'形を与える,(…に)…‘を'形作る《+『名』+『into』+『名』》

(素材から)…‘を'形作る《+『名』+『out of』+『名』》

…‘を'組織する,構成する

〈考えなど〉‘を'まとめる,思い付く;〈計画など〉‘を'立てる

〈習慣など〉‘を'身に付ける;〈交際など〉‘を'結ぶ

〈文章など〉‘を'組み立てる;〈複数形など〉‘を'作る

(ある順序に)配列する,整列させる

〈物が〉形を成す

生じる,現れる

(…に)なる《+『into』+『名』》

friendship

〈U〉友情,親交

〈C〉交友,交際

sibling

きょうだい[のひとり](兄・弟・姉・妹のどれか)

relative

『関係のある』,関連した

『比較上の』,相対的の

相互の,相関的な

(文法で)関係を表す

親類,親戚

関係詞,(特に)関係代名詞

relationship

=relation 1

血縁関係,親族関係

similar

(大体において)『似ている』,類似した同様の

(図形が)相似の

spread

〈たたんだ物など〉‘を'『広げる』,伸ばす《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

(…に)‥‘を'『薄く塗る;』(…に)‥‘を'かける,かぶせる《+『名』+『on(over)』+『名』》

(…を)…‘に'『薄く塗る;』(で)…‘を'おおう《+『名』+『with』+『名』》

…‘を'引き離す,押し広げる

《しばしば副詞[句]を伴って》(…に)…‘を'『まき散らす』;〈知識・ニュースなど〉‘を'広める;〈病気など〉‘を'まん延させる《+『名』+『over(among)』+『名』》

〈仕事・支払いなど〉‘を'引き延ばす《+『名』+『out,』+『out』+『名』》;(ある期間に)〈支払いなど〉‘を'わたらせる《+『名』+『over(for)』+『名』》

…‘を'広げて見せる,展示する

(食事ができるように)〈食卓〉‘を'用意する,〈食卓〉‘に'料理を並べる

〈物が〉『広がる,』伸びる

《しばしば副詞[句]を伴って》(…に)〈うわさなどが〉『広まる』〈病気などが〉まん延する《+『over』+『名』》

(時間的に)延びる;(…の期間に)わたる《+『over(for)』+『名』》

〈U〉《the~》(…が)『広がること』,(…の)普及《+『of』+『名』》

〈U〉《しばしばa~》(…の)広がり,広がった距離(程度)《+『of』+『名』》

〈C〉(食卓掛けなどの)掛け布;(特に)ベッドカバー

〈C〉(食卓に出された)たくさんの食へ物,ごちそう

〈U〉〈C〉スプレッド(パンに塗るバター,ジャム,ゼリー類)

〈C〉(新聞,雑誌などの数段ぬきまたは2ページにわたる)大広告,大見出し記事

distance

(二つの物・場所の間の)『距離』,間隔

(時間の)間隔,隔たり

遠方,離れた地点

《通例複数形で》視界の広がった場所;(絵画の)遠景

(競走・学力などで)〈人〉‘を'引き離す,…‘に'差をつける

dot

『点』,ぽち,しみ

(ペンで書いたような)小点;終止符(period)

(通信の)短点

…‘に'『点を打つ』

(…を)…‘に'『点在させる』,散在させる《+『名』+『with』+『名』》

…‘を'打つ,なぐる(hit)

person

(性別・年齢に関係なく)『人』

(人間の)『体』,身体

《単数形で》『容姿』,身なり

(文法で)人称

line

『線』,筋,けい

(色・縫い目などの)『線』,しま;(顔・手などの)しわ(wrinkle)

(物・人の)『列』,行列(row)

『綱』,糸,針金

電線,電話線,電信線

(文章の)『行』;(詩の)『行』

《しばしばa~》《話》『短い手紙』(note)

《複数形で》輪郭,外形(outline)

境界線(boundary);限界,限度(limit)

(鉄道・バスなどの)路線;航路,空路

《複数形で》せりふ

進路,道順(course);(考えなどの)筋道,方針

《しばしばone's~》(活動の)分野,方面;特意

家系,血統,血筋

在庫商品,仕入れ品

導管,パイプライン

《しばしば複数形で》戦線,防御線

…‘に'『線を引く』,筋(しま,しわ)をつける

…‘に'『沿って並ぶ;』(…を)…‘に'沿って並べる《+『名』+『with』+『名』》

vast

『広大な』,広範囲な

(数・量・程度などにおいて)ものすごい,ばく大な

fabric

〈C〉〈U〉『織物』,編物

〈U〉織り方;織地

〈U〉構造,組織

〈U〉構造物,建造物

humanity

〈U〉『人間性』,人間らしさ

《集合的に》《単数・複数扱い》『人類』,人間(human beings)

〈U〉『人道』,人情味,親切(kindness);〈C〉慈善行為

《the humanities》(ギリシア・ローマの)古典文学;一般教養,人文科学

colleague

(会社・学校など,また専門職業の)『同僚』,仲間,同業者

James

ヤコブ書(新約聖書の一書;《略》『jas.』)

quite

『全く』,完全に

『かなり』,相当に,ずいぶん

ほんとうに,実際に,真に

sometime

(未来の)『いつか』;そのうち

(過去の)あるとき;以前

かつての,以前の(former)

mathematical

数学の,数学的

(非常に)正確な

psychological

《名詞の前にのみ用いて》心理学の,心理学的な

精神的な,心理的な

rule

〈C〉『規則』,規定;法則

〈C〉『慣例』,慣習;通例,通則

〈U〉『支配』,統治;統治期間;統治権

〈C〉ものさし,定規(ruler)

〈国・人など〉‘を'『支配する』,統治する,統御する

《しばしば受動態で》〈感情などが〉〈人,人の行動など〉‘を'左右する,動かす

〈裁判所・裁判官などが〉…‘と'裁決する,決定する

〈紙〉‘に'線を引く

(…を)『支配する』,統治する《+『over』+『名』》

(…について)裁決する,判定する《+『on』+『名』》;(…に反対の)裁決をする《+『against』+『名』(do『ing』)》・〈米俗〉抜群である、最高である

govern

(権限をもって)〈国・国民〉‘を'『治める』,統治する

〈学校など〉‘を'管理する,運営する

〈行動など〉‘を'『左右する』,‘に'影響を及ぼす

〈感情など〉‘を'抑制する,抑える

〈文法で〉〈目的語〉‘を'支配する

『治める』,統治する,支配する

管理する,運営する

operate

〈機械・身体器官などが〉『動く』,作動する

〈薬などが〉(…に)『利く』,効果を表す,作用する,影響する《+『on』(『upon』)+『名』》

(人に…の)『手術をする』《+『on』(『upon』)+『名』〈人〉+『for』+『名』》

(…に対して)軍事行動をする《+『against』+『名』》

〈機械・装置など〉‘を'『動かす』

…‘を'経営する,運営する;〈株など〉‘を'売買する

affect

…‘に'『影響する』,作用する

〈人〉‘の'『心を動かす』,'を'感動させる

〈人,人の健康など〉'を'冒す

lives

lifeの複数形

recently

『人ごろ』,最近,このごろ

wonder

〈C〉『驚くべきもの(こと)』,驚異[の的]

〈U〉『驚異[の念]』,驚嘆,驚き

(…に)『驚く』,驚嘆する《+at+名(doing)》

(…について)『疑う』,怪しむ《+about+名(wh-節)》

《wonder+that 節》〈…ということ〉‘を'『不思議に思う』,‘に'驚く

…‘と'『思う』:《wonder+wh-節(句)…かしらと思う》

whether

《名詞節(句)を導いて》…『かどうか』[ということ];『…かそれとも…か』

《whether…or…の形で,譲歩の副詞節(句)を導いて》『…であろうと…であろうと』,…にせよ…にせよ[いずれにしても]

いずれにしても,ともかく(in any case);どうしても

might

mayの過去形

《直説法で》《時制の一致により従節に用いて》

《仮定法で》

《現在の事実と反対の仮定》…『かもしれないのだが』;…してもよい

《過去の反対の推量》…『したかもしれない』

《仮定法から転じて遠回しの表現で》

《可能性・推量》『ひょっとしたら』…『かもしれない』

《疑問文で》《不確実》いったい…だろうか

《許可》…『してもよい』

《提案・依頼》…『してくれませんか』…してみてはどうだろうか

《非難・不平》…『してもよさそうなものだ』

possible

(物事が)『可能な』,実行できる

(物事が)『ありうる』,『起こりうる』

我慢できる,まずまずの

《形容詞の最上級,all, everyなどを強調して》可能な限りの

〈U〉《the ~》可能性

〈C〉可能性のある人(物,事),当選(勝利)の見込みのある人

advantage

〈C〉(…に対する)『有利な立場』,利点,優位《+『over』+『名』》

〈U〉利益,便宜,好都合

(またvantage)〈C〉(テニスで)アドバンテージ(ジュースのあとの最初の得点)

…‘に'利益をもたらす

insight

『洞察[力]』,眼織;(…を)見通す力《+『into』+『名』》

actually

(まさかと思うだろうが)『実際に』,現に,ほんとうに

improve

…‘を'『もっとよくする』,改良する,改善する

〈時間・機会など〉‘を'『利用する』

(…の点で)『よくなる』,りっぱになる,上達する(become better)《+『in』+『名』》

fix

(…に)…‘を'『固定する』,取り付ける《+『名』+『in』(『on, to』)+『名』》

…‘を'『決める』,定める

(…に)…‘を'向ける《+『名』+『on』(『upon』)+『名』》

(…に)…‘を'置く,据える《+『名』+『in』(『on』)+『名』》

《米》…‘を'『修理する』,直す

《話》…‘を'整とんするも,きちんと整える

〈流行・型など〉‘を'定着させる;〈写真のネガ〉‘を'定着する

《話》〈試合〉‘を'八百長に仕組む

《米》〈食事〉‘を'用意する,〈食べ物・飲み物〉‘を'作る

《俗》…‘に'仕返しする

《話》苦境,窮地

(船舶・航空機の)位置の決定

《俗》麻薬の注射する;注射する麻薬[の量]

first thing

まず最初に,朝一番に

tackle

〈U〉(スポーツ,特に釣りなどの)『道具』,装具

〈C〉〈U〉『滑車装置』,巻き上げ装具・〈C〉(ラグビー・アメリカンフットボールで)『タックル』

〈問題・仕事など〉‘に'『取り組む』;(…について)〈人〉‘と'渡り合う《+名〈人〉+about(on, over)+名》

〈人〉‘を'組み伏せる,‘に'タックルする

(ラグビー・フットボールで)〈ボールを持っている相手〉‘に'タックルする

predict

(知識・経験・吹論などで)'‘を'『予報する』,『予言する』

epidemic

(病気などが)『伝染性の』,急速に広がる

(一般に)流行している

(一時的な)流行病,伝染病

流行,はやり

current

『通用している』,流通している,一般に行われている

『今の』,『現在の』

〈C〉(水・空気などの)『流れ』,流動

〈C〉〈U〉電流

〈C〉(…の)『流れ』,『風潮』,動向《+『of』+『名』》

state of the art

特定の分野またはある時点での科学・規術水準 = state-of-the-art

national

『国民の』;『国家の』

『国立の』,国有の

全国的な

《修飾語を伴って》(特定国の)市民,国民

body

〈C〉『身体』,肉体

〈C〉(人・動物の)『胴体』

〈C〉)物の)『主要部』,本体《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)『団体』,群れ:(…のたくさんの)集まり《+『of』+『名』》

〈C〉物体,…体

〈U〉実質;(酒・味などの)こく

〈C〉《話》人

middle

(空間的に)『まん中の』

(時間・順序・数量などが)『中間の』,まん中の

『平均の』,中ぐらいの

《M-》(言語史で)中期の

《the~》(場所・地域の)『まん中』,『中央』《+『of』+『名』》

(時間・順序などの)まん中,(行為などの)最中《+『of』+『名』+(do『ing』)》

《話》《the~,one's~》(人の)胴,腰

collect

(趣味として)…'を'『集』,収集する

〈税金・代金など〉'を'『徴集する』,集金する;〈寄付など〉'を'募る,集める

〈勇気・冷静さなど〉'を'取り戻す,回復する;〈考えなど〉'を'まとめる,集中する

〈人が〉『集まる』,集合する

〈雨水・ほこりなどが〉たまる,積もる

集金する;募金する

料金先払いの(で),着払いの(で)

datum

dataの単数形

既知の事実

physician

『医者』;(特に)『内科医』

laboratory

『実験室』,研究室(所),試験室(所);(薬品などの)製造所

field

〈C〉『野原』,[牧]草地;田;畑;《the fields》田野,田畑

〈C〉(雪・氷などの)原,広がり

〈C〉(鉱物などの)産出地,埋蔵地

〈C〉『戦場』(battlefield);戦闘(battle)

〈C〉(スポーツの)『競技場』;(陸上のトラックに対して)フィールド

〈C〉(ある用途の)場,地面

〈C〉(研究・活動などの)『分野』,領域

《the~》現地

〈C〉(電気・磁気などの)場;(レンズの)視界

〈C〉(絵・旗などの)地,下地

《the~》《集合的に》(キツネ狩り・競技の)参加者;(競馬の)出走馬;(野球の)守備選手

(野球・クリケットで)〈打球〉‘を'さばく

〈選手〉‘を'出場させる,守備につける

(野球・クリケットで)野手をつとめる

report

〈C〉(…についての(『報告』,『報道』《+『on』(『of』)+『名』》

〈C〉銃声,砲声,爆発音

〈U〉〈C〉うわさ,評判

…‘を'『報告する』,『報道する』

(上役・警察などの…のことで)〈人〉‘を'『言いつける,訴える』《+『名』〈『人』〉+『to』+『名』+『for』+『名』(doing)》

(…について)『報告する』《+『on』(『upon』)+『名』(do『ing』)》

(…に)『出頭する』《+『for』(『to』)+『名』》

prevalence

広く行きわっていること,普及

優勢,支配

incidence

(病気・事件・犯罪などの)発生率,頻度;発生(影響)する範囲

投射[角],入射[角]

certain

《補語にのみ用いて》(主語となる人が)『碓信している』,信じて疑わない

(事が)『碓かな』,疑いのない(sure)

《名詞の前にのみ用いて》ある一定の

《名詞の前にのみ用いて》(ある程度わかっているがそれ以上ははっきりしない)『ある』…,例の…

《名詞の前にのみ用いて》いくぶんかの,多少の,ある程度の

(…のうちの)ある人々(もの),いくつか《+『of』++『名』》

condition

〈U〉(事物の)『状態』;(人の)健康状態

〈C〉《通例複数形で》(周囲の)『状況』,事情,形勢

〈C〉(…の)条件,必要条件《+『of』(『for』)+『名』》;(条件を示す)条項

〈C〉(社会的)地位,身分,境遇

〈C〉(慢性の)病気,症状

(…に備えて)〈体など〉'を'『適当な状態にする』,‘の'調子を整える《+『名』+『for』+『名』》

〈物事が〉…‘の'条件となる,…を左右する,決定する

〈人・動物など〉'を'慣らす,適応させる

so and so

(明言できない人・物をさして)だれそれ,なんとかさん;なになに,しかじか = so-and-so

patient

(人が)『忍耐強い』,しんぼう強い,がまん強い

(行動が)根気のよい,忍耐を示す

〈C〉『患者』,医者にかかっている人

diagnose

〈病気〉‘を'診断する

feed

〈人・動物〉‘に'『食物を与える』,‘を'養う;《英》(…で)〈人・動物〉‘を'育てる,飼育する《+『名』+『on』+『名』》

《米》(人・動物に)〈食物〉‘を'与える《+『名』+『to』+『名』》

〈食物ず〉…‘の'食事となる,‘を'まかなう

(必要なものを)…‘に'供給する《+『名』+『with』+『名』》

(…に)〈必要なもの〉‘を'供給する,送り込む《+『名』+『into』(『to』)+『名』》

〈動物が〉食へる,《話》〈人が〉食べる

〈U〉『飼料』,えさ;〈C〉1回分の飼料

〈C〉《話》《単数形て》食事;ごちそう

central

『中心の』,中央の,中心からの

『主要な』,中心的な(main)

(音声が)中舌音の

電話交換局(《英》[telephone]exchange)

repository

倉庫,貯蔵所

delay

…'を'『延期する』,延ばす

〈事故などが〉…'を'『遅らせる』

『ぐずぐずする』,『手間取る』

『遅れ』,遅延

『延期』,猶予

smoothly

(またsmooth)滑らかに,円滑に;平隠に

promulgation

発布,公布

宣伝,普及

idea

(心に浮かんだ)『考え』,思考;考えること

(はっきりとした)『意見』,信念,見解

『案』,計画,着想,意図,ねらい

(哲学上の)概念,理念

flu

インフルエンザ,流感

trend

(…に向かう)『傾向』,すう勢,流行《+toward+名》

(川・道路などの)向き

《方向を表す副詞[句]を伴って》(ある方向へ)〈川・道路などが〉向かう

(ある方向に)〈事態・考えなどが〉向かう傾向がある《+to(toward)+名》

respect

〈U〉(…に対する)『尊敬』,敬意《+『for』(『to』)+『名』》

〈U〉(…に対する)『尊重』,注意,関心《+『for』(to)》+『名』》

《pay one's respectsで》尊敬の表現,よろしくとの伝言

〈C〉(特定の)点,箇所(point)

〈U〉(…との)関係,関連(relation)《+『to』+『名』》

…‘を'『尊敬する』,敬う

…‘を'『尊敬する』,重んずる

status

〈C〉〈U〉『地位』,身分;資格

〈U〉高い地位,

〈C〉『状態』,事態

means

〈C〉《単数・複数扱い》『方法』,『手段』

《複数扱い》『資力』,『財産』,富

rapid

『速い』,『すばやい』,敏速な

(坂などが)急な,険しい

急流,早瀬

warning

〈U〉〈C〉『警告』,戒め

〈C〉(…への)警告となるもの《+to+名》;(…について)注意を俗すもの《OF+名》

〈U〉《古》(雇用契約を解除する)予告,通告

early

(時間・時期が)『早い』,『初期の』

昔の

(普通より,予定より)早い

近い将来の

(時間・時期的に)『早く』

(予定・ふだんより)早く

detection

発見,探知,発覚

(電波の)検波

fact

〈C〉『事実』,実際にある(あった)事

〈U〉真相,真実(truth)

《the~》(法律用語で)犯行

germ

細菌,ばい菌

(植物の)胚(はい),幼芽;(動物の)卵子

原因;(発達の)初期

sort

『種類』,部類(kind)

性格,性質,タイプ

《おもに英話》《単数形で》(ある)種類の人

…‘を'分類する,区分けする;えり分ける,選び出す《+『名』+『out,』+『out』+『名』》

contagion

〈U〉接触伝染,感染

〈C〉接触伝染病

〈U〉〈C〉(思想・感情などの)伝染《+『of』+『名』》

abstract

『抽象的な』

理論的な,観念的な

(美術において)抽象派の

〈U〉抽象

〈C〉抜粋,摘要(summary)

〈C〉抽象美術作品

(いくつかのものから)〈ある概念〉'を'抽象する,抽出する《+『名』+『from』+『名』》

〈本・スピーチなど〉'を'要約する(summarize),抜粋する

(…から)〈金属など〉'を'抽出する,分離する《+『名』+『from』+『名』》

patriotism

愛国心

altruism

利他(愛他)主義

religion

〈U〉『宗教』;『信仰』;信仰生活

〈C〉『宗旨』,宗派,…教

〈C〉信条,主義

practice

〈U〉(絶えず繰り返す)『練習』,けいこ

〈C〉〈U〉(1回の)練習の時間

〈U〉(練習で得た)熟練,腕前

〈U〉(理論に対して)(…の)『実行』,実施,実際《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈C〉(…の)『習慣』,しきたり《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈U〉(医師・弁護士などの)開業

〈C〉(医師・弁護士の)業務,仕事

…‘を'『練習する』,けいこする

(習慣的に)…‘を'『実行する』,実践する

〈弁護士・医師〉‘を'開業する

(…を)練習する,けいこをする《+『at』(『on, with』)+『名』(do『ing』)》

(弁護士・医者として)開業する,開業している《+『as』+『名』》

diet

(日本・デンマーク・スウェーデンなどの)『議会』,国会

drinking

飲むこと

(特に過度の)飲酒

safety

〈U〉(…からの)『安全』,無事《+『from』(『against』)+『名』》

(また『safety catch』)〈U〉(銃などの)安全装置

〈C〉(アメリカンフットボールで)セーフティー(クォータバックなどのボールを持っている選手が自軍のエンド・ゾーン内にタックルされること。2得点。)

product

『産物』;製品

(…の)結果,帰結《+『of』+『名』(do『ing』)》

(数の)積

(化学の)生成物

purchase

…‘を'『買う』,購入する

(苦難・犠牲により)…‘を'手に入れる,獲得する:

〈U〉(…の)『買い入れ』,購入《+『of』+『名』》

〈C〉『買った物』,購入品

〈U〉《時にa~》(物を動かすときの)ひっかかり,手(足)がかり

electronic

『電子の』,エレクトロンの

interpersonal

人と人との間の,人間関係の

diffusion

放散,発散,拡散[作用]

普及,流布

(文体などの)散漫,冗漫

innovation

〈U〉革新,刷新

〈C〉新機軸,新制度,改革の行為

mechanism

〈C〉機械;(部分的な)機械装置

〈C〉(機械装置に似た)機構

〈C〉(物事が行われる)仕組み,方法

〈U〉機械論

probably

『たぶん』,『おそらく』

classic

(一つの分野の中で)『規範となる』,典型的な;第1級の

伝統的な,由緒のある(traditional)

(型・様式などについて)単純で洗練された

古典の;古典的な(classical)

〈C〉(一つの分野の中で)『規範』(『模範』)『となる作品』,代表作

〈C〉代表的芸術家,古典的作家

《the classics》《しばしばC-》古典文学

〈C〉伝統的な(由緒ある)行事

adoption

(考え・方法・規則・法案などの)採用,採択《+『of』+『名』》

養子縁組

curve

『曲線』

『曲がり』,曲がったもの,湾曲部

(野球で投球の)『カーブ』

(…の方へ)『曲がる』,湾曲する《+『to』+『名』》

…'を'曲げる;'を'湾曲させる

y-axis

(グラフの)y軸,縦軸

percent

『パーセント』,100につき(…の割),100分(の…)《+『of』+『名』》《記号》%;《略》『p.c.』)

…パーセントだけ

x-axis

(グラフの)x軸,横軸

beginning

『初る,最初』,すべり出し(starting point)

《しばしば複形数で》初期,初めの部分,幼少期

起衡,起こり(or in)

reason

〈C〉〈U〉『理由』,わけ,根拠

〈U〉『理性』,判断力;道理

『論理的に孝える』

(人に)道理を悟らせる《+『with』+『名』〈人〉》

…‘を'論理的に孝える《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

《『reason』+『that節』》…‘と'推論する

〈人〉‘に'道理を悟らせて(…)させる(しないようにする)《+『名』+『into』(『out of』+『名』(do『ing』)》

shape

〈C〉〈U〉『形』,外形,形状・〈U〉状態、調子・〈U〉申分のない体調・〈U〉《時にa~》体つき,姿,なり・〈U〉(物事の)状態・…‘を'『形を作る』・‘を'形づける(give form to);(…の形に)‥・‘を'形作る《+『名』+『into』+『名』》・…‘を'形を整える・‘を'合わせる・(…に)…‘を'形を合わせる《+『名』+『to』+『名』》・〈進路・方針など〉‘を'定める・形ができる・具体化する・発展する《+『up』》

let

〈人・動物など〉‘に'(…)『させる』,させておく,‘を'(…する)ままにしておく(受動態にできない)

〈物事〉‘を'(…する)状態にする,‘に'(…)させる

《『let us(let's)』do》…『しよう』

《おもに英》〈土地・家など〉‘を'『貸す』賃貸する(《米》rent)

(人に)〈工事〉‘を'請け負わせる《+『名』+『to』+『名』》

(…から)〈液体・空気など〉‘を'出す,漏らす,放出する《+『名』+『out of』+『名』》

infect

〈病気が〉…‘に'『感染する』;(病気を)…‘に'感染させる,すつす《+『名』+『with』+『名』〈病気〉》

…‘に'『影響を及ぼす』

forth

(空間的に)『前へ』,先へ;外へ,表へ

(時間的に)『先』;今後,以後

growth

〈U〉(…の)『成長』,発育;『発達』,発展《+『of』+『名』》

〈U〉(数・量,重要性・力などの)『増加』,増大,拡張《+『of』+『名』》

〈U〉《修飾語[句]を伴って》栽培,生産,…産

〈C〉成育した物,(草,木,髪,ひげなどの)生えたもの

〈C〉腫瘍(しゅよう)

phase

(変化・発達の)『段階』,『局面』

(物事の)『面』,様相《+『of』+『名』》

(月・惑星などの)相

…‘を'段階的に調整(整理)する

saturate

《しばしば受動態で》〈水などが〉…‘に'しみ込む‘を'浸す;(で)…‘を'浸す《+『名』+『with』+『名』》

(一般に)(…で)…‘を'満たす《+『名』+『with』(『in』)+『名』》

(…で)〈溶媒・溶液〉‘を'飽和させる《+『名』+『with』+『名』》

population

〈U〉〈C〉『人口』,住民の数

《the~》《集合的に》(一定地域の)『全体民』

《the~》(特定階層の)人々,連中

〈U〉〈C〉(一定の区域内にいる)動植物の個体数

few

《aをつけて肯定的に》『少しはある』,多少の,いくつかの

《aをつけないで否定的に》『ほとんどない』,少数(少し)しかない

《aをつけて背定的に》(…の)『少数の人』(『物』)《+『of』+『名』〈複数〉》

《aをつけないで否定的に》(…の)少数の人(物)[しかない]《+『of』+『名』〈複数形〉》

《the~》少数の人たち,選ばれた人たち

available

『利用できる』,『役に立つ』

(品物・情報などが)『手にはいる』

(人が)手があいている,暇である

(法律が)効力のある;《英》(切符など)有効な

plateau

『高原』,台地

(発展の徒中の)段階

hold

(手などに)…‘を'『持つ』,『持っている』,つかむ,つかんでいる・〈人・物〉‘を'『押しとどめる』,押えておく,留めておく・《副詞[句]を伴って》(ある位置・状態に)〈手・足など体の一部〉‘を'『保つ』(keep) ・〈容器などが〉〈物など〉‘を'『入れている』,収容できる(進行形にできない) ・〈重い荷物など〉‘に'耐える,持ちこたえる(bear);〈物〉‘を'支える(support) ・〈職・地位など〉‘を'占める,占めている(進行形にできない) ・〈土地・財産など〉‘を'所有している(進行形にできない) ・〈会など〉‘を'開催する,〈式〉‘を'行う・〈軍隊などが〉〈土地など〉‘を'確保する;(敵などから)〈とりでなど〉‘を'守る《+『名』+『against』+『名』》・〈注意・関心・興味など〉‘を'引きつけておく,引き留めておく・〈考え・意見など〉‘を'心にいだいている・…‘と'考える,信ずる

『しっかりと付いている』,切れ(折れ)ないでいる・(…に)『しっかりつかまっている』,しがみついている《+『to』+『名』》・(約束・信念などを)固く守る《+『to』+『名』》・《『hold』+『形』〈補〉》(…の)『ままである』・(引き続いて)有効である,当てはまる・〈U〉〈C〉(…を)‐手でつかむ(握る)こと』,把握《+『of』(『on』)+『名』》・〈U〉(人の心などを)つかむこと,支配[力],掌握《+『on』(『over』)+『名』》・〈C〉つかまるもの,手(足)がかり・(音楽の記号の)フェルマータ

diffuse

〈光・熱・液体など〉‘を'散らす,放散する,拡散させる

〈学問・知識など〉‘を'広める,普及させる

散る,放散する,拡散する

広まる,普及する

広く散った,広がった

〈文体などが〉締まりのない,散漫な

human

(動物・神に対して)『人間の』,人の

『人間らいし』,人間的な,人情味のある

〈C〉《複数形》(動物に怠して)人間(human being)

〈U〉《the human》人類

random

『手当たりしだいの』,任意の;行き当たりばったりの

particular

《指示形容詞を伴って名詞の前にのみ用いて》(ほかでなく)『特にこの』(『あの』),特定の

《名詞の前にのみ用いて》(特定の人・物などに)『特有の』独特の,独自の

《名詞の前にのミ用いて》特別の,他と違った

(説明などが)詳細な,精密な

《補語にのみ用いて》(…について)好みがやかましい,気むずかしい;(…に)きちょうめんな《+『about』(『in, over』(+『名』)do『ing』)》

個々の事項,細目,細部

《複数形で》(…の)詳細《+『of』+『名』》

structure

{C}(建物・橋などの)建造物

{U}(…の)構造,誠成,組織《+of~名》

{C}構造(構成)体,組織体

〈思想など〉‘を'組み立てる,組織化する

represent

〈記号・文字・事物が〉…‘を'『表す』,象徴する

(記号・文字・事物によって)…‘を'表す・…‘を'『代表する』,‘の'代理をする

〈絵画・彫刻などが〉…‘を'描写する,表現する

…‘を'(典型)である

《『represent』+『名』+『as』(『to』『be』)+『名』(『形』)》(ある性質を持つものとして)…‘を'述べる(describe)

occupy

〈場所・空間〉‘を'『占める』,ふさぐ;〈時間〉‘を'とる,占める

〈地位〉‘を'占める

〈軍隊〉…‘を'占領する,占拒する

(ある時間)…‘に'居る

《受動態で,またはoneselfを目的にして》(…で)〈人〉‘の'時間をとる,‘を'手いっぱいにさせる《+『名』+『by』(『with, in』)+『名』(do『ing』)》

location

〈U〉(…の)位置(場所)を捜し出すこと《+『of』+『名』》

〈C〉『位置』,場所

〈C〉(映画などの)『野外撮影地』;〈U〉ロケーション

within

『…以内に』

《距離》

《期間・時間》

《範囲・制限》

《おもに文・古》《場所》『…の内部に』,の中に

…の心の中に(で)

中に,内側に

『内部』

spousal

《古》結婚式

tie

(縄・ひも・包帯などで…に)『…を縛る』,結わえる,縛り付ける《+名+up+(+up+名)+to+名+with+名》

〈ひも・ネクタイ・リボンなど〉‘を'『結ぶ』;〈衣類など〉‘の'ひもを結ぶ

〈結び目・ちょう結びなど〉‘を'結んで作る

(仕事・時間・場所などに)〈人〉‘を'縛り付けたようにする,束縛する《+名+up(+up+名)+to(at)+名》

(競技などで)〈相手・相手の得点・記録〉‘と'『同じになる』,タイになる

〈同じ高さの2音符〉‘を'タイ(連結線)で結ぶ

『結べる』,結び目を作る,縛られる

(…と)『同じになる』《+with+名》

(縛るのに用いる)糸,ひも,綱

《しばしば複数形で》『つながり』,きずな,縁

(また《おもに米》necktie)『ネクタイ』

(競技・試合・投票などの)『同点』;引き分けの試合

《米》(鉄道の)まくら木《英》sleeper);(建築の)つなぎ材

《英》束縛するもの,じゃまもの,やっかいもの

(音譜の)連結線,タイ(同じ高さの2音を結んで,「切らずに奏せよ」の記号)

instance

『例』,実例

場合

…‘を'例に引く

transmit

〈手紙・品物など〉‘を'送る,(ある人・場所・物から他へ)…‘を'伝える,移す

(相続・遺伝などによって子孫に)〈財産・性質など〉‘を'伝える《+名+to+名》

(媒介によって)〈光・熱・音・力など〉‘を'伝える,伝導する;〈ラジオ・テレビなどの内容〉‘を'放送する,〈信号など〉‘を'送信する

disease

(体の)『病気』,疾患

(精神・道徳などの)病気,病弊

sexual

性の,男女(雌雄)の

有性生殖の

smoking

煙ること

喫煙

influence

〈U〉〈C〉(…に対する)『影響』,感化,効力《+『on』(『upon』)+『名』》

〈C〉〈U〉(…に対する)『影響力』,勢力《+『over』(『with』)+『名』》

〈C〉(…に対して)影響力を持つ人(物),勢力家,有力者《+『on』+『名』》

…‘に'『影響を与える』,‘を'左右する

altruistic

利他主義的

charitable

慈悲深い,情け深い;(…に対して)慈悲深い《+『to』+『名』》

慈善の,慈善のための

寛大な,寛容な

coworker

協力者;仕事仲間

position

〈C〉『位置;場所』;所在地

〈U〉所定の位置,適所

〈C〉『姿勢』,構え

〈U〉有利な地位(立場)

〈C〉《通例単数形で》(周囲の状況と関連する)『立場,境遇』;形勢,情況

〈C〉見解,態度

〈C〉(…としての)勤め口,職《+『as(of)+名』》

〈C〉(…の中の)地位《+『in+名』》

〈U〉(特に高い)社会的地位

《副詞[句]を伴って》…‘を'適当な(特定の)場所に置く

immediately

『ただちに』,即座に

直接に,じかに(directly)

…するや否や(as soon as)

grasp

…‘を'『しっかり握る』,『ぎゅっとつかむ』

…‘を'『理解する』,把握する

(…を)捕まえ(捕らえ)ようとする《+『at』(『for』)+『名』》

《通例a~》(手などでしっかり)『捕まえること』,『つかむこと』

『理解』[『力』],知的把握[力]

number

〈U〉〈C〉(数えて得られる)『数,数量』

〈C〉(概念としての)『数,数字』

〈C〉『番号』

〈C〉(演奏会や演劇の)番組,出し物;曲目

〈C〉(雑誌の)号

〈U〉(文法で)数(すう)

《複数形で》数の上の優勢

《複数形で》算数

〈C〉《単数形で》《話》(商品としての)洋服の1点;商品,売り物

〈C〉《単随形で》《俗》女の子

…‘を'数える

(…の中に,…として)…‘を'含める,加える《+『among』(『with, as』)+『名』》

…‘に'番号をつける

…‘の'数となる

《しばしば受動態で》…‘の'数を制限する

総計(…に)なる《+『in』+『名』〈数〉》

degree

〈C〉U〉『程度』,度合

〈U〉《古》(社会的)階級,地位,身分

〈C〉『学位』,称号

〈C〉(寒暖計の)『度』

〈C〉(角度の)度

〈C〉(数学で)次[数]

〈C〉(形容詞・副詞の比較の)級

〈C〉(犯罪の)等級

〈C〉(音階の)度,階

ちょっと,いくぶん

node

(茎・幹の)節(ふし)

(体組織にできた)結節,こぶ(リンパ瘤(りゅう)など)

(天体の軌道の)交点

(物事の)中心点

addition

〈U〉(…を…に)『付け加えること』,追加《+『of』+『名』+『to』+『名』》

〈U〉加法,足し算

〈C〉(…に)加えられた物,足した物,《米》(家の)建て増し部分《+『to』+『名』》

else

『そのほかに』,それ以外に

《or elseの形をとり接続詞的に》『さもないと』,そうでないと(otherwise)

image

(鏡に映った)『像』,(レンズによる)映像

(心に浮かぶ)『像』,心像,イメージ

(絵・彫刻などによる人・動物などの)『像』,肖像;偶像《+『of』+『名』》

(…に)『そっくりの人』(『物』)《+『of』+『名』》

(…の)典型;(…の)化身《+『of』+『名』》

(直喩(ちょくゆ)・隠喩などの)比喩

…‘の'像を描く;…‘を'思い描く

eye

〈C〉(人・動物の器官としての)『目』

〈C〉(まぶた・まつ毛・まゆ毛などを含めて,外側からみえる)『目』,目の周り

〈C〉(目の)虹彩

〈C〉『視力』,視覚

〈C〉《単数形で》『視線』,まなざし

〈C〉《しばしば複数形で》警戒(観察,監視)の目

〈C〉《通例単数形で》(…に対する)鑑識眼,物を見る目,(…を)見分ける力《+『for』+『名』》

〈C〉《しばしば複数形で》物の見方;観点

〈C〉目に似たようなもの(じゃがいもの芽・クジャクの羽の眼状の点など)

〈C〉針の目,めど

〈C〉(かぎ・ホックの)受け

〈C〉台風の目

(好奇・疑いなどの目で)…‘を'じろじろ見る,注意して見る

view

〈C〉〈U〉(…を)『見ること』,ながめること,一見,一覧《+of+名》

〈U〉(…の)『視界』,視野《+of+名》

〈U〉《しばしばa ~》(…の)『ながめ』,光景,けしき《+of+名》

〈C〉(…の)風景画(写真)《+of+名》

〈C〉《しばしば単数形で》『見方』,考え方,見解

〈C〉意図

appreciate

〈よさ・価値など〉'を'『認める』,認識する,…‘の'よさを認める

〈作品など〉'を'『味わう』,鑑賞する

〈好意など〉'を'感謝する,ありがたく思う

〈相場・価格〉'を'上げる;…‘の'価格(相場)を上げる

相場(価格,評価)が上がる

cultivate

〈土地〉'を'『耕す』;〈作物〉'を'『栽培する』;〈魚など〉'を'養殖する

…'を'『教化する』,養成する,育成する

…'を'得ようとする

intuition

〈U〉直観[力],直覚[力]

〈C〉直観的洞察(知識)

deadly

『致命的な』,命にかかわる(fatal)

《名詞の前にのみ用いて》殺そう(滅ぼそう)とねらっている;生かしておけない

《名詞の前にのみ用いて》死(死人)のような

《名詞の前にのみ用いて》はなはだしい,過度の

耐えられないほど退屈な

『死んだように』,死人のように

はなはだしく,びどく(extremely)

audience

《集合的に》《単数扱い》(音楽会などの)『聴衆』,(劇・映画などの)『観衆』,『観客』,(行事などの)『見物人』

《集合的に》《単数扱い》(本などの)読者:(テレビの)視聴者,(ラジオの)聴取者

(偉い人との)『公式会見』,謁見《+『with』+『名』》

Nicholas

聖ニコラス(『Saint』(『St.』)~; 4世紀の小アジアの司教;子供・旅人・水夫,およびロシアの守護聖徒;Santa Clausの名は彼に由来)

obvious

(一見して)『明白な』,明らかな,すぐ分かれる;見えすいた

located

(…に)位置した,場所を構えた

edge

〈C〉『縁』,『端』;(峰などの)背

〈C〉(刃物の)『刃』;〈U〉(刃の)鋭利さ

〈U〉(欲望などの)強さ,激しさ

(…で)…‘に'『へり』(『縁』)『をつける』《+『名』+『with』+『名』》

《副詞[句]を伴って》…‘を'徐々に(注意深く)動かす

〈ナイフなど〉‘を'研ぐ

〈声・感覚など〉‘を'研ぎ澄ます

(相手)‘に'小差で勝つ

横ざまに進む

じりじり進む

juicy

(果物などが)汁の多い

《話》(スキャンダルなどが)興味しんしんの

piece

(全体から分離した)『部分』,『断片』,破片

(…の)…『個』,『片』,枚《+『of』+『名』》

(セット・グループを構成するものの)一つ;(ゲームで使う)こま,チェスの歩(pawn)以外のこま

《英》硬貨(coin)

(音楽・美術・文学などの)作品《+『of』+『名』》

銃,砲,ピストル

《単位として》(布などの)1反,一巻き《+『of』+『名』》;《the~》仕事量

《俗》(性交の対象としての)女

…‘を'継ぎ合わせる

…‘を'継ぎ合わせて作る

…‘を'繕う

gossip

(特に他人の私事についての)『うわさ話』

〈U〉(新聞などの)ゴシップ,閑話

〈C〉うわさ話の好きな人,おしゃべりな人

(他人の私事などについて…と)『うわさ話をする』,むだ話をする《+『about』+『名』(do『ing』)+『with』+『名』》

immediate

『即座の』,即時の

当座の,当面の

(時間・空間的に)すぐ近くの

直接の,じかの(direct)

appreciation

〈U〉(…を)『正しく認識すること』,(…の)識別,評価《+『of』+『名』》

〈U〉《時にan~》(文学・芸術などの)理解,鑑賞;批評,論評《+『of』+『名』》

〈U〉(…に対する)感謝《+『for』+『名』》

〈U〉《時にa~》(価格の)騰貴

likely

《補語にのみ用いて》…『しそうな』,らしい

《名詞の前にのみ用いて》『ほんとうらしい』,ありそうな

『適切な』,あつらえ向きの

『たぶん』,おそらく(probably)

virtue

{U}『美徳』,徳;高潔

{U}(特に婦人の)節操,貞操

{C}(特定の)道徳,美徳

{U}{C}(物・事・人などの)(…という)『長所』,美点《+of+名(doing)》

{U}{C}(…するという)効力,ききめ《+of doing》

structural

構造[上]の,構成[上]の,組織[上]の

建築[用]の

track

《しばしば複数形で》(車・船などの)『通った跡』,(人・動物の)『足跡』

(人・獣などが通ってできた)『小道』

進路,航路

(行動において)採るべき道,方針,人生航路

線路

(競走のために設けられた)走走路,トラック;《集合的に》トラック競技

(録音テープの)音帯

…‘の'『跡をつける』,〈足跡〉‘を'たどる;〈動物〉‘の'臭跡を追う

〈記録計の針が〉…の進路(軌道)を観察記録する;〈カメラが〉〈被写体〉‘を'追いかけて写す

〈泥・雨など〉‘の'跡を付ける;〈床など〉‘に'足跡を付ける《+up+名,+名+up》

ideally

理想的に,申し分なく

観念的に

set

《場所を表す副詞[句]を伴って》(ある場所に)…‘を'『置く』・すえる・(ある物に)…‘を'『つける』・あてがう・当てる《+『名』+『to』+『名』》・(課題・模範として)…‘を'『課す』・出す・示す・〈宝石〉‘を'(…に)『はめ込む』《+『名』〈宝石〉+『in』+『名』》;(宝石で)…‘を'飾る《+『名』+『with』+『名』〈宝石〉》》

…‘を'『向ける』,集中する・(…に)…‘を'『配置する』,部署につける・《+『名』+『at(around, on)』+『名』》・《『set』+『名』+『to』 do》・(仕事・課題として)〈人〉'に'(…)させる・(ある状態に)…‘を'『する』・〈機械・器具など〉‘を'『調節する』・〈時計・目盛りなど〉‘を'合わせる・〈日時・制限など〉‘を'『定める』・(…に)〈値段〉‘を'『つける』・〈評価〉‘を'与える《+『名』〈値〉+『on(for)』+『名』》・〈めん鳥〉‘に'卵を抱かせる・(卵を)〈めん鳥〉‘に'抱かせる《+『名』〈めん鳥〉+『on』+『名』〈卵〉》・〈卵〉‘を'めん鳥に抱かせる;(めん鳥に)〈卵〉‘を'卵かせる《+『名』〈卵〉+『under』+『名』〈めん鳥〉》・

…‘を'固まらせる・固定する・…‘を'確立する,打ち立てる・〈髪〉‘を'セットする・(曲に)〈歌詞〉‘を'つける《+『名』〈歌詞〉+『to』+『名』〈曲〉》・(…用に)〈曲〉‘を'編曲する《+『名』〈曲〉+『for』+『名』》・〈活字〉‘を'組む・〈原稿〉‘を'活字に組む《+『up』+『名』》・〈刃物[の刃]〉‘を'とぐ・〈舞台・場面〉‘を'セットする・〈帆〉‘を'張る・〈猟犬が〉〈獲物〉‘の'位置を示す・〈太陽などが〉『沈む』,没する;傾く,衰える・固まる・固くなる・こわばる・硬直する・〈めん鳥が〉卵を抱く・《副詞[句]を伴って》〈髪が〉セットできる・《副詞[句]を伴って》(…に)〈服などが〉合う《+『on』+『名』》・〈果実などが〉実る・,実を結ぶ・《方向を表す副詞[句]を伴って》(ある方向に)向く・向かう・(ある方向から)吹く・流れる・〈猟犬が〉獲物の位置を示す・〈C〉(…の)『一組』,一式,セット《+『of』+『名』》・〈C〉『一群』・一連(の…)《+『of』+『名』》・〈C〉(…の)『仲間』,連中,一味,(特殊な)社会《+『of』+『名』》・〈C〉(テニスなどの)セット・〈C〉舞台装置・(映画などの)セット・〈U〉(…の)様子・格好・姿勢・(服などの)合いぐあい《+『of』+『名』》・〈U〉(風・潮などの)向き・方向・(考え・世論などの)傾向・すう勢《+『of』+『名』》・〈U〉《詩》日没・〈C〉さし木・若木・苗・〈C〉(ラジオの)受信機・(テレビの)受像機・〈C〉(数学で)集合・『定められた』・規定の・所定の・型にはまった・慣習的な・硬直した・こわばった・動かない・断固たる・固く決心した・《補語にのみ用いて》準備の完了した・用意して

sensor

(光・温度・放射能などの)感知器

individual

《名詞の前にのみ用いて》『個々の』,個別の(separate)

《名詞の前にのみ用いて》『個人的な』,一個人の

『独特の』,

(全体に対する)『個人』,個体

《話》《形容詞と共に用いて》(…な)人

include

…‘を'『含む』,包含する

(…の中に)…‘を'入れる,込める《+『名』+『in』(『among, with』)+『名』》

monitor

(人の行為についての)訓戒者,勧告者;監視役

『学級委員』,級長,(学校の)風紀委員

(無電など機械の)監視装置:外国放送受信係

『モニター』(新聞・ラジオに感想・批評を提供する人)

(アフリカ・南アジア・オーストラリア産の)大トカゲ

〈人の行動〉‘を'監視する,監督する

〈機械〉‘を'監視する,‘の'正誤を確かめる

somehow

『どうにかして』,なんとか

《おもに話》『どういうわけか』

whatever

《関係代名詞 what の強調形》…『するもの(こと)は何でも』

《譲歩節を導いて》『いかに…でも』,どんなこと(もの)でも

《疑問代名詞》《驚きを表して》『いったい何が(を)』

《関係形容詞》『どんな…でも』,いかなる…でも

《譲歩節を導いて》『どんな…でも』

《all, any, no などを伴う名詞の後に付けて》『どんな(少しの)…でも』

contract

(売買,請負などの)『契約』,約定(agreement),請負

契約書

…'を'『引き締める』,縮める

〈よくない事・いやな事〉'を'『身に負う』

…'を'契約する』,請け負う,約束する

〈語・音節・句など〉'を'縮約する(do notをdon't, I haveをI'veとするなど)

『縮む』,縮まる

(…を…と)契約する,請け負う《+『with』+『名』+『for』+『名』(do『ing』)》

information

《単数形で冠詞をつけずに》(…についての)『情報』,『知識』《『about』(『on, as to』)+『名』(『wh-節・句』)》

〈U〉案内;〈C〉案内所,案内係

enough

『不足のない』,十分な

『十分な量(数)』,足りる量

『十分に』(sufficiently)

全く,すっかり

もうたくさんだ,やめてくれ(Stop!)

everybody

『すべての人』,万人,だれもみな

choose

(多数の中から)〈人・物〉'を'『選択する』,選ぶ

〈事〉‘に'『決める』

(…の中から)『選択をする』,選ぶ《~『between』(『from』)+『名』》

欲する,望む

reference

〈U〉(…へ)『言及すること』,(…の)話に触れること《+『to』+『名』》;〈C〉言及した事柄

〈U〉(…を)『参照すること』,参考《+『to』+『名』》;〈C〉(本などの)出典,参考書;(出典などの)注記

〈C〉(人物・才能などの)証明書;身元保証人,照会先

left-hand

《名詩の前にのみ用いて》

左側の,左方の

左手による,左手の

panel

『はめ板』,鏡板,仕切り板,『パネル』(壁・天井・ドアなどを装飾する板)

(板・プラスチックなどの薄い)1枚板,合板

(絵画の)画板,パネル画;(写真の)パネル版

(飛行機・自動車などの)パネル,計器板

(スカート・ドレスなどに縫いつける)別布,パネル

《集合的に》(討論会などの)討論者団,審査団,参加者の一団

(…で)…‘に'パネルをはめる,はめ板を張る《+『名』+『with』(『in』)+『名』》

red

〈U〉〈C〉『赤,』『赤色;』赤い絵の具(染料)

〈U〉赤い服

〈C〉《しばしば『R-』》《話》《時に軽べつして》アカ,共産主義者;過激論(主義)者

〈U〉《通例the ~》(会計の)赤字,負債

『赤い』,赤色の

(顔・目などが)赤くなった;血に染った

赤い服を着た;赤毛の

《しばしば『R-』》《話》《軽べつして》共産主義の;過激な

shift

〈人・場所・位置など〉‘を'『移し替える』,置き換える

…‘を'変える,取り替える

〈自動車のギヤ〉‘を'入れ変える

(…へ)『変わる』,移る《+『to』+『名』》

車のギヤを変える;〈車が〉ギヤが入れ変わる・『変換』,転換;移動

(仕事、作業の)『交替』,交替製;交替の組(人);交替時間

(特に,自動車)変速装置

やりくり[算段],一時しのぎの手段,便法;ずるい手段,策略

シフトドレス(肩から腰までまっすぐした線のゆったりしたワンピース);スリップ

cumulative

しだいに増加する,累加する,累積的な

side

(物体)『面』

(物体の)『側面』,わき

(紙・レコードなど平らな物の)『面』

(中心線・分離線から見た)『片側』

(中心部分から見て)…『側』

(人間・動物の体の右または左の)『側面』,(特に)横腹,わき腹

《単随形で》(人の)『そば』,わき

(物の)端,へり;(図形の)辺

(競技・争いなどの一方の)『側』,味方

(事柄の持っている)一面,局面

(父方または母方の)血統,…方(かた)

側部の,側面の,わきの

側部(側面)からの(への)

二次的な,従の

〈建物など〉‘に'側面を付ける

(…に賛成の(反対の))側につく《+『with(against)』+『名』》

daily

『毎日の』,日々の

『毎日』,日々(everyday);日ごとに

日刊新聞(daily paper)

(また『daily help』)《おもに英話》通いのメイド

peak

(とがった)『山頂』,峰;最も高い所

(独立した)鋭峰,孤峰

『とがった先』,先端

(事の)最頂点,絶頂,ピーク

(帽子の)前びさし

最高の,最大の,ピークの

頂点に達する,最高(最大)になる

occur

〈異状な事が〉『起こる』

〈考えが〉『浮かぶ』

在存する,見いだされる

difference

『違い』,『相違点』,意見などの食い違い

『差』,差額

impending

(特に,いやな事が)今にも越ころうとしている,差し迫った

problem

(特に解決の容易でない)『問題』,やっかいな事熊

《単数形で》《話》(…にとって)やっかいな人《+『to』+『名』》

(特に,数学の)問題

扱いにくい,問題の

however

《譲歩の副詞節を導いて》『どんなに…でも』,いかに…であろうとも

《話》[いったい]どんなふうに

『しかしながら』,それにもかかわらず

map

(1枚1枚の)『地図』;天体図

…‘の'地図を作る;…‘を'地図にかく

expensive

『費用のかかる』,高価な

feasible

実行できる,可能性のある

もっともらしい,ありそうな

frankly

『率直に』;あからさまに

率直に言えば

such

《特定の種類・程度を示して》『こんな』,あんな

《類似の種類・程度を示して》『そんな』,そのような

《名詞の前にのみ用いて,強意的に》『とても』(良い,悪い,ひどい)

《補語にのみ用いて》『そのような』

そのような人(物,事)

exploit

英雄的行為,めざましい功績,偉業

〈鉱山・資源など〉‘を'『開発する』;〈機会など〉‘を'活用する

…‘を'食いものにする,搾取する

known

knowの過去分詞

『名高い』,知られた

paradox

『逆説』(矛盾するようにみえても実際は真理を含んでいる説)

矛盾;へ理屈

imagine

…‘を'『想像する』,思い描く

《『imagine』+『that節』》…‘と'『思う』

《『imagine』+『wh-節』(『句』)》…かどうか‘を'推測する

想像する,考える,推測する

host

(…の)大群,大勢《+『of』+『名』》(multitude)

pick

(入念に)…‘を'『選ぶ』,選び取る

〈草花・果実など〉‘を'『摘む』,もぐ

〈鳥など〉‘の'羽をむしる;(…から)…‘を'むしる《+『名』+『from』+『名』》

(とがった物で)…‘を'つつく,つついて穴をあける《+『名』+『with』+『名』》

〈鳥などが〉〈えさ〉‘を'つつく,つついて食べる

〈争いなど〉‘を'しかける;(人に)〈口論など〉‘を'ふっかける《+『名』+『with』+『名』〈人〉》

(針金などで)〈錠〉‘を'こじあける

〈ポケット・さいふなど〉‘の'中身をすり取る

〈弦楽器・弦〉‘を'指で鳴らす,つまびく

入念に選ぶ

〈鳥が〉えさをつつく;(食浴がなくて)〈人が〉(…を)少しずつ食べる《+『at』+『名』》

〈U〉(…の)選択(choice),(…を)選ぶこと(権利)《+『of』+『名』》

〈C〉(…から)選択された人(物);《the~》(…から)選ばれた最上の人(物)《+『of』+『名』》

nominate

(…の候補者として,…に)…‘を'『指名する』《+『名』+『for』+『名』》

(…に)…‘を'『任命する』(appoint)《+『名』+『to』(『as』)+『名』》

therefore

『それゆえ』,それで;その結果

essence

〈U〉(…の)『本質』,真髄《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉(植物・薬物などから抽出された)精,エキス《+『of』+『名』》

〈U〉香水(perfume)

〈U〉本質,実在;〈C〉(特に)霊的実在

intuitive

直観の,直覚の

perimeter

(平面的なものの)周囲

周辺の長さ

視野計

construction

〈U〉(…の)『組立て』,建築,建造《+『of』+『名』》;その工事,作業・〈U〉『構造』,造り,建築様式・〈C〉『建築物』,建物・〈C〉文の構成,構文・〈C〉(語句・法律などの)解釈,説明

least

(littleの最上級;比較級はless)

(大きさ・程度が)『最も小さい』(『少ない』)

(重要性・身分が)最も低い

(大きさ・程度・重要性が)『最小』(『最少』,『最小限』)『の物事』

『最も少なく』(『低く』)

typically

典型的に,代表的に

典型的な場合に

特徴的に

happen

〈でき事が〉『起こる』,発生する,生ずる

『偶然(たまたま)…する』

《『happen』 『to』+『名』》〈でき事が〉…に起こる,降りかかる

peripheral

周囲の; 周辺(装置)の・末梢的な・重要でない; (...に比べて)瑣末な (to); 【医】末端部の; コンピュータの周辺装置

throughout

《期間》『…じゅう[ずっと]』

《場所》『…の至る所に』

『全く』,すっかり,どこもかも

《期間》『始めから終りまでずっと』,終始

theirs

『彼らのもの』,彼女らのもの,それらのもの

《of theirs の形で》『彼らの』

order

〈C〉《しばしば複数形で》『命令』,指図,指令

〈U〉(物事の)『順序』,順番

〈U〉(自然界の)『秣序』

〈U〉(社会の)治安,秣序

〈U〉整頓(せいとん)された状態,きちんとしていること《good,badなどを伴って》(一般に物事の)調子, 状態

〈U〉(商品などの)『注文』《+『for』+『名』》

〈C〉調文品

〈C〉(レストランなどでの料理の)一盛り

〈C〉種類,等級,品資(kind, sort)

〈C〉(動植物分類の)目(もく)

〈C〉聖職者の階級;《複数形で》聖職

〈C〉《しばしばO-》教団,教派;(ある特殊な)社会

〈C〉《しばしばO-》勲位,勲章

〈C〉(古代ギリシャの)建築様式,柱式

…‘を'『命令する』,指図する;〈人〉‘に'命令する

《方向を表す副詞[句]を伴って》〈人〉‘に'行くように命じる

〈商品など〉‘を'『注文する』;…‘を'あつらえる

…‘を'整頓(せいとん)する,きちんとする

命令する;注文する

phenomenon

『現象』

驚くべきこと(物),非凡な人

random sample

任意抽出例

test

(人の能力などの)『試験』,考査,テスト

(物事の)『試験』,検済,試錬,実験《+of+名》

化学分析;試薬

=test match

…‘を'『試験する』,検査する

…‘を'化学分析する

(…の)試験を受ける,試験をする《+for+名》

outbreak

(戦争・暴動・病気などの)『突発』,ぼっ発,(怒りなどの)爆発《+『of』+『名』》

Harvard

ハーバード大学(マサチューセッツ州ケンブリッジにある米国最古の大学;1636年創立)

college

《しばしば冠詞をつけず単数形で》(一般に)『大学』,カレッジ

『単科大学』,教養課程大学 《米》(総合大学 universityの)学部

《英》(Oxford・Cambridge 大学などの)学寮(university の一部で,教師・外生・研究育で自治組織を作っている)

(特定の)パブリックスクール(public school)

《英》(universityに併設の)専門学校

(共通の特権・目的などを持つ人々の)団体,協会,学会

select

(最高・最適のものとして)…‘を'『選ぶ』,選抜する,選出する

(人が)『えり抜きの』,精選された

《名詞の前にのみ用いて》(製品・産物などが)『品質の良い』,粒よりの,高級(上もの)の

(クラブなどが)人選のやかましい,閉鎖的な

undergraduate

大学生,学部在学生

学部学生の

follow

…‘の'『後について行く』;…‘の'後に続く(来る)

〈道など〉‘を'『たどる』,‘に'沿って行く

〈規則など〉‘に'『従う』

〈動きなど〉‘を'じっと見詰める,観察する

…‘を'理解する(understand)

…‘を'まねる,模範とする

〈職業〉‘に'従事する

…‘から'起こる(result from)

〈人・動物など〉‘を'追跡する,追う

『後について行く』(『来る』)

『続いて起こる』,次に来る

(論理的に)…という結論になる,当然の結果として…となる

university

{C}『[総合]大学』

〈U〉《the university》《集合的に》大学生,大学当局

health

『健康』,健全

(体の)状態,調子

《To one's health!》(健康を祝しての)乾杯

service

〈U〉〈C〉(…に対する)『奉仕』,尽力,貢献《+『to』+『名』》

〈C〉〈U〉(水道・交通などの)『公共事業』,施設

〈C〉〈U〉(宗教上の)儀式;礼拝

〈C〉(官公庁の)農局,部門;UU〉《集合的に》(ある部局の)職員

〈C〉(陸・海・空)軍;〈U〉軍務,兵役《the services》軍事力

《複数形で》〈医師・弁護士などの)業務,奉仕

〈U〉(ホテル・食堂などの)『サービス』,客扱い

〈U〉(製品などの)修理天検,アフターサービス

〈U〉(人・物が)役立つこと;有用,有効

〈C〉(食器などの)一式,一組

〈C〉〈U〉(テニス・バレーなどの)サーブ[の順番]

〈C〉〈U〉(令状などの)送達

〈機械など〉‘を'修理点検する,‘の'アフターサービスをする

…‘に'サービス(電気・ガスなど)を供給する

=serve

サービス[業]の

使用人用の

軍の

actively

活発に;積極的に

couple

(同種類の物が)『2個』《+『of』+『名』》

『夫婦』,男女一組

《話》(…の)いくらか,少数《+『of』+『名』》

…'を'『つなぎ合わせる』;(…に)…'を'連結する《+『名』+『to』(『with』)+『名』》

…'を'(…と)関連づける《+『名』+『with』(『to』)+『名』》

…'を'結婚させる,〈動物〉'を'つがわせる

〈動物〉交尾する

exactly

『正確に』,きちんと

ちょうど,まさしく

《否定文で》正確なところ,正確に言って,必ずしも(…でない)

《返事で》《yesの代わりに》全くそうです,そのとおりです;《not exactlyの形で否定して》必ずしもそうではない

group

(…の)『群れ』,集まり,小集団《+of+名》

(主義・系統・種類などを同じくする人・物の)『派』,『団体』

(ポミュラーソング歌手の)グループ

(動・植物分類上の)群;(化学の)基,原子団;(地質学上の)界;(数学の)群;(言語学上の)語派

…‘を'一群に集める,一団にする《+『名』+『together』》

(系統的に)…‘を'分類する,調和よく配合する《+『名』+『together』》

集まる,群(集団)をなす

days

たいてい昼間は

advance

…'を'『前進させる』,前に出す

〈事〉'を'『進める』,促進する

(ある階級・地位などに)〈人〉'を'昇進させる《+『名』〈人〉+『to』+『名』》

《『advance』+『名』〈人〉+『名』〈金〉=『advance』+『名』〈金〉+『to』+『名』〈人〉》 〈人〉‘に'〈金〉'を'前払いする,融資する

〈時間・期日〉'を'早める;〈時計〉‘の'時間を早める

(…に向かって)『前進する』,進む《+『on』(『upon, toward』)+『名』》

(…に)昇進する《+『to』(『in』)+『名』》

〈事が〉進歩する,はかどる

〈時が〉進む

〈値段・価値が〉上がる

〈U〉〈C〉『進むこと』,前進

〈U〉(…の)流れ,進行《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉(…の)進歩,発達《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉(…への)昇進,出世《+『to』+『名』》

〈C〉(…の)前払い,前払い金《+『on』+『名』》

《複数形で》(人に)言い寄ること,取り入ること《+『to』+『名』》

前進している

前もっての

analyst

(状況などの)分析者,解説者

(科学・経済・政治の)分析者

《米》精神分析家(医)(psychoanalyst)

evidence

『証拠』,証拠物件

印,徴侯,形跡(indication)・(証拠をあげて)…‘を'証明する・「in evidence」で「証拠(証人)として」

blip

レーダースクリーンの映像

ピッという音

above

《方向》《fly,go,riseなどの移動を表す動詞と結びついて》…『の上方へ』,より高いところへ

《場所・位置》…『の上に』,の上方に,さらに高いところに(の)

…『の上流に(で)』,の上手(かみて)に,の北方に,のもっと先(遠く)に

《数・量・程度》…『以上に』,にまさって

《be動詞と結びついて》…『の力の及ばない』,を越えて(beyond)

『上方に(を)』;頭上に高く;上流に

天に,空に

(特に地位において)高位に

(本・ページの)『前に』,前文に

前述の,上述の

前述(上述)のこと

zero

〈U〉(アラビア数字の)『0,零』,ゼロ

〈U〉(温度計の)『零度』;(尺度の)零位;零点

〈U〉無,空(くう)(nothing)

〈U〉最下点,どん低

零の,ゼロの

〈計器など〉‘を'ゼロの目盛りに合わせる

diverge

(一点から)分岐する,分かれる《+『from』+『名』》

(定まったコースから)それる,外れる《+『from』+『名』》

indicate

『…‘を'表れ(徴侯)である』(show)

『…‘を'指し示す』,指摘する

…‘を'簡単に述べる,知らせる

white

〈U〉『白』,白色

〈U〉〈C〉白いもの;(特に)『卵の白身』

〈U〉『白衣』,白色の服;《しばしば複数形で》白の制服(運動着など)

〈C〉白人

『白い』,白色の,純白の

(恐怖で人・顔・唇などが)『青白い』,血の気のない(pale)

(皮膚の色の)白い,白人の

(髪・ひげなどが)銀色の,改色の

雪のある,雪の積もった

《おもに古》潔白の,罪のない

《英》(コーヒーが)ミルク入りの

…‘を'白くする,漂白する

technique

〈U〉(科学・芸術などの)『技巧』,技術

〈C〉(技術・技巧を示す)『手法』,表現方法;腕前

whereby

[…の手段によって]

…によって…するところの(according to which)

warn

〈人〉に『警告する』

〈人・物事などが〉〈人〉‘に'『予告する』

〈人・立て札などが〉(…に近寄らないように,…から立ち退くように)〈人〉‘に'通告する《+名〈人〉+away from(from,off,out of)+名》

far

《距離》『遠くに』,遠くへ,はるかに

《時間》『ずっと後まで(に),ずっと先まで(に)』

《程度》《形容詞・副詞[句],およびその比較級を修飾して》『ずっと』,はるかに(much),たいそう

《おもに文・詩》(場所が)『遠くにある』,遠い

(二つのうち)『遠いほうの』,向こう側の

長距離(長時間)にわたる

(政治的に)極端な

notice

〈U〉『人目を引くこと』,注意,注目,関心

〈U〉『通告,通知』,警告;(契約解除の正式な)通知,予告

〈C〉(…の)『掲示』,はり紙,びら《+『of』+『名』》

〈C〉《しばしば複数形で》(新聞・雑誌などにのる)批評,紹介

(赤ちゃんが)知恵がつく

(視覚・聴覚など五感で)…‘に'『気がつく』,‘を'認める;(心で)‥‘に'気がつく(進行形にできない)

…‘に'注意を払う,関心を持つ

depend

〈人が〉『頼る』,依存する,当てにする

〈物事が〉…次第である,‘に'かかっている(受動態にできない)

factor

(…の)『要因』,(…を生み出す)要素《+『in』+『名』(do『ing』)》

囲数,約数

代理人,《おもに英》仲買人

=factorize

nature

〈U〉『自然』,自然界,万物;自然の力;《しばしば『N-』》(擬人化した)自然,自然の女神

〈C〉〈U〉(人・動物,あるいは物事の持っている)『本質』,性質,本性

〈C〉《単数形で》種類(sort, kind)

pathogen

病原菌,病原体

case

〈C〉(…の)『実例』,事例《+『of』+『名』》

《the case》『実情』,真相

〈C〉〈U〉『場合』,情況,事情,立場

〈C〉(…の)(決定すべき)問題,重大事《+『of』+『名』》

〈C〉『訴訟』[『事件』],裁判

〈C〉(正当な)論拠,弁護;(被告または原告の)主張,申し立て

〈C〉病状,容態;(症状から見た)患者

〈C〉〈U〉格(名詞・代名詞の語形変化)

although

…『ではあるが』,…とはいいながら,…だが(though)

necessary

(物事が)『必要な』,なくてはならない

『必然的な』,避けられない

motion

〈U〉『動くこと,運動』,運行,移動

〈C〉『動作』;身ぶり,合図

〈C〉(議会などの)『動議』,提案;)法廷での)申請,申し立て

《しばしば副詞[句]を伴って》〈人など〉‘に'『身振りで合図をする』

『身振りで合図する』:《『motion to(for)』+『名』+『to』 do・・・に・・・するよう身振りで合図する》

yellow

『黄色の』

皮膚の黄色い

《俗》おく病な(cowardly)

(新聞が)センセーショナルな,扇情的な

〈U〉『黄色』

〈C〉黄色いもの;卵黄

〈U〉〈C〉黄色の絵の具(顔料,染料),黄色の服

…‘を'黄色にする

黄色になる

size

〈U〉〈C〉(人や物の)『大きさ』

〈U〉大きいこと

〈U〉数量,規模

〈C〉(帽子・靴・シャツなどの)『サイズ』,『寸法』,型

〈U〉《話》実情,真相

…‘を'大きさ(寸法)によって分類する

…‘を'ある寸法に作る

proportional

比例の,比例による;(…と)比例として《+『to』+『名』》

釣り合った,調和した;(…に)釣り合った《+『to』+『名』》

light

〈U〉『光,光線』;明るさ

〈U〉夜明け;日中;日光

〈C〉『明かり』(太陽・灯火など光を出すもの)

〈U〉《時にa~》光輝(brightness),(目などの)輝き

〈C〉(点火するための)火,火花

〈C〉明かり採り,採光窓

〈C〉《通例単数形で》(絵などの)明るい部分

〈U〉(…についての)知識,情報,理解《+『on』+『名』》

〈C〉(ものを見る)観点,見地;相

〈C〉この世に光を与える人;指導的な人物

…‘に'『火をつける』《+『up』+『名』+『名』+『up』》

…‘に'『明かりをつける』,‘を'照らす《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

〈人〉‘を'明かりをつけて案内する

〈表情など〉‘を'明るくする《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

〈物が〉火がつく,点火する;明かりがつく《+『up』》

明るくなる,晴れ晴れする《+『up』》

『明るい』

(色が)『薄い』

bloom

〈C〉(特に観賞用植物の)『花』

〈U〉《a~,the~》 《集合的に》花

〈C〉開花;開花期,花盛り

〈U〉(ある状態の)真っ盛り;(ほおの)ばら色,健康色

〈U〉(ほおの)健康な桜色

〈U〉(ブドウなどの果実の表面に生ずる)白い粉

〈特に,草花が〉花が咲く,開花する

真っ盛りである,栄える

October

『10月』({略}『Oct.』)

slope

『傾斜する』,坂になる

…‘を'傾斜させる,‘に'勾配をつける

〈C〉『坂』,斜面,スロープ

〈C〉〈U〉『勾配(こうばい)』,傾斜

approach

〈ある時間・場所・状態〉‘に'『近づく』,接近する

(ある目的・要求で)〈人〉‘に'近づく,交渉する《+『名』〈人〉+『on』(『about』)+『名』(do『ing』)》

〈研究・仕事など〉‘に'取りかかる,〈問題など〉'を'扱う

〈時・事などが〉『近づく』

(程度・性質などにおいて)(…に)似ている,近い《+『to』+『名』》

〈U〉〈C〉(…に)『接近』,近づくこと《+『to』+『名』》

《しばしば複数形で》(ある目的で)(人に)近づくこと,取り入ること《+『to』+『名』》

〈U〉(…との)近似,類似《+『to』+『名』》

〈C〉(…へ)近づく道,(…への)入り口《+『to』+『名』》

〈C〉(問題・作品などの)扱い方,手引き;(…の)学習(研究)法《+『to』+『名』》

November

11月(《略》Nov.)

bang

バン(ドカン,ズドン,バタン)という音

バン(ドン)という一撃(強打)

《話》活力,気力

…'を'『バン(ドン)と打つ』;(…に)…'を'バン(ドン)と打ちつける《+『名』+『on』(『against』『,at』)『+『名』》;〈戸など〉'を'バタンとしめる

『バン(ドン)と音を立てる』;(…を)ドン(バン)と打つ《+『on』(『against』,『at』+『名』》

性交する(相手は女)

まさに,全く,ちょうど

level

(土地などが)『平らな』,水平な,凸凹のない

『同じ高さ(程度)の』

《話》精神状態がよくつり合いのとれた,分別のある

〈U〉〈C〉(地位・程度などの一般的な)『標準』,『水準』,レベル

〈C〉(高さ・深さの基準となる)『水平面』,水平線

〈C〉〈U〉(ある物と比べたときの)『高さ』,深さ

〈C〉(建物の)階,層

〈C〉《おもに米》(水準器《英》spirit level)

〈物の表面〉‘を'『平らにする』

〈木・家など〉‘を'倒す

〈地位・程度など〉‘を'一様にする,平均する

《『level』+『名』+『at』+『名』》(目標に)〈銃など〉の水準器を合わせる

《『level』+『名』+『at』(『against』)+『名』〈人〉》(人に)〈非難など〉‘を'浴びせる

水平に,平らに

towards

toward

end

(細いものの)『端』,先端《+『of』+『名』》

(物語などの)『終り』,終結部《+『of』+『名』》

(物事・期間の)『最後』《+『of』+『名』》;(…に)結末をつけるもの《+『to』+『名』》

(…の)端の部分,末端部《『of』+『名』》

《しばしば複数形で》『目的』(purpose),目標(aim)

《遠回しに》死,滅亡

《しばしば複数形で》切れ端,くず,残りもの

(事業などの)部門(part)

(フットボールで)エンド)前衛両端の選手または位置)

…‘を'『終わらせる』,終える

〈物事が〉…‘の'終りとなる,‘を'締めくくる

『終わる』,終了する(come to an end)

December

『12月』({略}『Dec.』)

type

〈C〉(…の)『型』,タイプ,類型,種類(kind)《+of+名》

〈C〉(その種類の特質を最もよく表している)『典型』,手本,模範《+of+名》

〈U〉《集合的に》活字;〈C〉(1個の)活字

〈U〉(印刷された)字体,活字

〈C〉(貨幣・メダルなどの)模様,図柄

〈C〉血液型(blood group)

…‘を'タイプに打つ

(…として)…‘を'分類する《+名+as+名(doing)》

…‘の'型を決める

タイプライターを打つ

root

《しばしば複数形で》『根』

『根元』

《the~》『根源』,根本;根底

《複数形で》(その人の根底にある)ある場所との根源的なつながり

(数学で)根,ルート

(派生語の)語根(例えばrootlessの中のroot)

〈植物〉‘を'『根づかせる』

《しばしば受動態で》(根をおろしたように)(…に)…‘を'『定着させる』『+『名』+『to』(『in』)+『名』》

(…に)『根を下ろす』,定着する《+『in』(『on』,『to』)+『名』》

suggest

<考え・計画など>‘を'『提案する,』言い出す

〈物事が〉…‘を'『連想させる,』思い起こさせる

…‘を'『それとなく示す』

method

〈C〉(特に秩序だった)(…の)『方法』,方式《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈C〉〈U〉(思考行・行為・行動の)きちょうめんさ;秩序,筋道

restrict

…‘を'『制限する』,限定する(limit)

norm

《しばしば複数形で》標準,規準;一般水準;(行動の)規範,ノルマ・基準量(値)

criminal

『犯罪の』,罪の犯した

《名詞の前にのみ用いて》『研事上の』

《補語にのみ用いて》《語》ばかげた,途方もない

『犯人』

care

〈U〉『心配』,気がかり,悩み

〈C〉《しばしば複数形で》心配事,苦労の種

〈U〉『細心の注意』,十二分の用心

〈U〉(…の)『世話』,監督,保護《+『for(of)+名』》

〈C〉関心事,気を配るべきこと

『気にする』,心配する,関心がある

…『したいと思う』,欲する,好む

vaccination

〈C〉〈C〉(…の)種痘,ワクチン接種,予防注射

〈C〉種痘の跡

relate

(…に)〈事件・事情など〉‘を'『物語る』《+『名』+『to』+『名』》

(…と)…‘を'『関係させる』,結びつける《+『名』+『to(with)』+『名』》

〈物・事が〉(…に)関係がある,かかわる《+『to(with)』+『名(wh・節・句)』》

(…に)〈人が〉なじむ,順応する《+『to』+『名』》

key

(…の)『かぎ』《+『to』+『名』》

《the ~》(達成・理解・解決などの)『かぎ』,手がかり,秘訣(ひけつ)《+『to』+『名』(do『ing 』》

(練習問題などの)解答の手引き(ヒント)

(辞書・地図などの)略語(発音)解,記号解

《the ~》(…への)重要地点,要所;(…にとって)重要な人(物)《+『to』+『名』》

(時計のぜんまいを巻く)ねじ

(鍵盤(けんばん)楽器の)キー,鍵(けん);(タイプライター・計算機などの)キー

(音楽で長短)調

(声の)調子

基本的な;重要な

(特定の状態・活動などに)〈言葉・行動など〉‘を'合わせる,調節する《+『名』+『to』+『名』》

(ある音程に)〈曲〉‘の'調子を合わせる《+『名』+『to』+『名』》

broadcast

(ラジオ・テレビで)〈情報・音楽など〉'を'『放送する』

(一定地域に)〈種子〉'を'ばらまく

〈ニュース・うわさなど〉'を'広める,言いふらす

放送する

(ラジオ・テレビの)『放送番組』;放送

放送の,放送された(される)

ばらまかれた

ばらまいて,広く

uniformly

変わらずに,一様に,一律に,むらなく

target

(鉄砲などの)『標的』,的,攻撃目標

(批評・軽べつなどの)的,種《+of+名》

(行為などの)目標,到達目標

specific

《名詞の前にのみ用いて》『特定の』,一定の・『明確な』,明白な・(そのものに)『特有の』,独特の《+『to』+『名』》・〈C〉(…の)特効薬《+『for』+『名』》・《複数形で》明細,細部(details)

intervention

(…が)間に入ること(…の)干渉;調停,仲裁《+『of』+『名』》

familiar

(物事が)『よく知られている』;見慣れた,聞き慣れた

《補語にのみ用いて》(物事を)『よく知っている』,(…に)精通している《+『with』+『名』》

(人が)『親しい』,親密な

(文体などが)くだけた,打ち解けた

(…に)なれなれしい,ずうずうしい《+『with』+『名』》

親友

使い魔,使いの精(魔法使い魔女などの召使い;小悪魔)

notion

〈C〉『心に思うこと』,考え,意見

〈C〉『意図』,望み,思いつき

《複数形で》《米》小間物(針,糸,リボンなど)

herd

(動物の)『群れ』《+『of』+『名』》

《軽べつして》[the ~] 民衆,下層民《a herdとして》大ぜい(の…)《+『of』+『名』》

〈人・動物〉‘を'集める

〈牛・羊など〉‘の'番をする

集まる,群がる

immunity

〈U〉(病気に対する)免疫《+『from』(『to, against』)+『名』》

(義務・税などの)免除《+『from』(『to, against』)+『名』》

immune

免疫の

《補語にのみ用いて》(影響・攻撃・義務・税などを)免れている《+『against』(『from, to』)+『名』》

single

《名詞の前にのみ用いて》『たった一つ』(『一人』)『の』,単独の;《否定文で》ただ一つ(一人)(もない)

《名詞の前にのみ用いて》『一人用の』・『独身の』・《名詞の前にのみ用いて》個々の,別々の

単一の,単式の;(花が)一重咲きの,単弁の

《英》(切符が)片道の

〈C〉一人,1個;独身者

〈C〉《話》(ホテルの部屋,船室,列車寝台などの)一人用

〈C〉(野球で)シングルヒット,単打

《複数形で》(テニスなどの)シングルスの試合,単試合

《英》片道切符

《複数形で》《話》1ドル(ポンド)札

…‘を'1人(1個)だけ選び出す《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

(野球で)シングルヒットを打つ

even

『平らな』,平たんな

『同じ高さの』,同一平面の,平行の

(運動・動作・品質などが)『均一の』,規則的な,一様の,むらのない

(数・量などが)『同じの』,等しい,釣り合のとれた互角の

『偶数の』

公平な,公正な(fair)

平静な,穏やかな,落ち着いた(calm)

貸借にない,清算済みの

端数のない,ちょうどの,きっかりの

《意味を強めて,不審や意外の念を含み》…『でさえも』,までも

《比較級の前に用いて》『なおいっそう』,さらに(still,yet)

《形容詞の前または後の用いて》(…と)すら言える;《古》《時を表す副詞の前に用いて》ちょうど

…‘を'平らにする,ならす

…‘を'釣り合わせる,平均させる《+『up』+『名』,+『名』+『up』》

…‘の'変動をなくする,‘を'安定させる《+『out』+『名』,+『名』+『out』》

no one

『だれも』…『ない』

surround

…‘を'『囲む』,取り巻く

(…で)…‘に'『囲いをする』《+名+with+名》

(窓回りなどの)装飾的な枠取り;(じゅうたんと壁との間の)ほり敷物

(ある区域・範囲を)取り囲む物

estimate

…‘を'『見積る』,概算する

《副詞[句]を伴って》〈人物・状況など〉‘を'『評価する』・判断する

(…を)見積る《+『for』+『名』》

〈C〉(寸法・数量・価値などの)『見積り』,概算,評価[額];見積書《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉評価,評定《+『of』+『名』》

vaccine

牛痘種,痘苗(牛痘を起こすビールスで,天然痘予防のために人体に接種される)

(伝染病の病原菌から作った)ワクチン

dose

(おもに飲み薬1回分の)『服用量』

(痛いこと・いやなことの)1回分,一定量

(人などが受ける放射線の)線量

性病

(…を)…‘に'投薬する,服用させる《+『名』+『with』+『名』》

vaccinate

(…の免疫になるように)〈人・家畜〉‘に'予防接種(わくちん注射)をする,種痘する《+名〈人・家畜〉+against+名》

efficiency

『能率』,(仕事をする)『能力』

(機械の)『効率』

strict

(人が)『厳しい,』厳格な

<規則などが>『厳しい,』厳重な

『厳密な,』正確な

完全の,絶対の

budget

(…の)『予算』,予算案《+『for』+『名』》《形容詞的に》『budget book』{名}〈C〉予算書『budget plan』{名}〈C〉《米》予算案

(ある期間の,ある事業の)予算を組む《+『for』+『名』》

constraint

〈U〉〈C〉(‥の)強制,無理じい;(自由などの)制限,束縛《+『on』+『名』》

〈U〉窮屈,気がね,圧迫感

distribution

〈U〉(…への)『配分』,『分配』,配布,配達《+『to』+『名』》

〈U〉分布;分布区域

〈C〉配分されたもの,配給品

〈U〉(商品の)流通[組織,機構]

net

(魚・鳥・昆虫などを捕らえる)『網』;(人・物を保護するための)網,ネット;(各種球技用の)ネット;(ベール・カーテンなどに用いる)ネット

わな,落とし穴

(電話・ラジオなどの)情報網,通信網(network)

…‘を'網に作る(編む)

…‘を'網で捕らえる

…‘を'網でおおう;…‘に'網を張る

develop

(今まではなかったが)…‘を'『生じさせる』,‘を'現す

…‘を'『発展させる』,伸ばす,成長させる

〈病気・悪習など〉‘に'だんだん感染する,かかりはじめる,‘を'発病させる

〈資源など〉‘を'『開発する』

…‘を'十分に考える,〈議論・主題など〉‘を'展開する

〈フイルム〉‘を'現像する

〈ないもの・隠れているものが〉『現れる』,明らかになる

(…から…に)『発展する』,発育する《+『from』+『名』+『into』+『名』》

〈フイルムが〉現像される

village

〈C〉村,村落

《the~》《集合的に;複数扱い》『村の人々』,村民

whom

《疑問代名詞》『だれを(に)』,どんな人を(に)

《関係代名詞》

《制限用法》(…する,…した)『ところの』

《非制限用法》『そしてその人を(に)』

foster

〈里子など〉‘を'『養育する』,〈病人など〉‘の'世話をする

〈親善関係・理解など〉‘を'促進する,〈才能・興味など〉‘を'助長する(promote)

…‘を'心に抱く(cherish)

育ての,里親の

advertising

《集合的に》広告;広告業

広告の

achieve

〈目標など〉'を'『達成する』,‘に'到達する

〈勝利・名声・地位など〉'を'獲得する,勝ち取る

source

(河川の)『水源』[『地』],源

(物事の)『元』(もと),原因,根源《+『of』+『名』》

《しばしば複数形で》情報源,出所,典拠

nowadays

(特に過去と比べて)『今日では』,このごろは

million

『100万』

(貨幣単位の)100万

《復数形で》(…の)多数,たくさん《+『of』+『名』》

『100万の』

多数の

phone

〈U〉〈C〉『電話』;〈C〉『電話機』,受話器

…‘に'『電話をかける』

『電話をかける』

user

使用者,消費者

財産権[の使用]

European

『ヨーロッパ』[『人』]『の』,欧州[人]の

『ヨーロッパ人』,欧州人

volume

〈C〉(特に分厚い)『本』,書物

〈C〉(シリーズものの)『巻』,冊(《略》(単数形で)vol.,(複数形で)vols.)

〈U〉(…の)『体積』,容積《+of+名》

〈U〉〈C〉)…の)『量』,かさ《+of+名》

〈U〉(…の)『音量』,音の強さ,ボリューム《+of+名》

《複数形で》多量(の…),たくさん(の…)《+of+名》

obtain

(努力して)…‘を'『得る』,手に入れる

《『obtain』+『名』〈人〉+『名』=『obtain』+『名』+『for』+『名』〈人〉》〈物事が〉〈人〉‘に'…‘を'得させる,もたらす

《文》〈習慣・制度などが〉一般に実われている

whole

《the ~,one's ~ の形で名詞の前に用いて》『全体の』,全部の,全…

《名詞の前にのみ用いて》(時間・距離などが)『まる』…,満…

(物が)完全な,欠けていない;《名詞の後に置いて》丸ごとで,ひとかたまりに

《冠詞をつけずに複数名詞の前に用いて》ひじょうに多くの

《古》(人が)無傷の,(肉体的に)健康な

整数の,分数を含まない

〈U〉《the ~》(…の)『全部』,全体,全量《+of+名》

〈C〉完全なもの,統一体

locate

…‘の'『位置(場所)を突きとめる』,示す

(ある位置・場所に)…‘を'『置く』,設立する《+『名』+『in』(『on』,『at』)+『名』》

《場所を表す副詞[句]を伴って》

(…に)居住する,落ち着く

query

質問,疑問・疑問符(?)・(不審・疑問を感じて)〈人〉‘に'質問する,〈人の気持ちなど〉‘を'問いただす・〈物事〉‘に'疑問をいだく,‘を'不審に思う・(コンピュータ)質問, 問い合わせ (特定の情報の検索をデータベースに要求すること)

no doubt

確かに,きっと,恐らく

aware

《補語にのみ用いて》『知っている』,『気づいている』,感づいている

見聞の広い,世事に通じた

feature

顔の造作の一つ(目・耳・鼻・口など)

《複数形で》『容ぼう』,目鼻だち

『特徴』,特色

(ラジオ・演芸などの)『呼び物』;(店の)目玉商品;(新聞・雑誌の)特別読み物;(映画の上映番組の中で呼び物の)長編映画

…‘の'『特色をなす』

…‘を'特種にする,呼び物にする,目玉商品にする

〈俳優〉‘を'主演させる

重要な役割を演ずる

interaction

(…との)相互作用《+『between』(『with』)+『名』》

era

(あるものの存在・でき事などで特徴づけられた)時代

紀元

(地質の時代を表す)代

collection

〈U〉〈C〉(…を)『集めること』,(…の)収集,採集;(税金などの)徴集,集金《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)『収集物』,収蔵物,コレクション《+『of』+『名』》

〈U〉『募金』,〈C〉寄付金,献金

〈C〉(水・ちりなどの)堆積,集積,たまり《+『of』+『名』》

effort

〈U〉〈C〉《しばしば複数形で》『努力』,骨折り

〈C〉努力の成果,労作

massively

どっしりと,重々しく,重苦しく

create

(神・自分などが)…'を'『創造する』,産み出す

(思考力・想像力によって)…'を'『創作する』

''を'『引き起こす』

《create+名〈目〉+名〈補〉》〈人〉'を'(…に)任じる,…‘に'(爵位を)授ける

怒って騒ぎたてる

intervene

(ある事と事,時と時,場所と場所の)『間に起こる』,間に人る《+『between』(『in』)+『名』》

(相対するもの間に)仲裁に入る,(…に)干渉する《+『in』(『between』)+『名』》

〈事が〉じゃまに入る

technology

科学技術,工業技術・科学(工業)技術的な方法(過程)・文明の環境利用(開発)・応用科学; 専門用語

base

《文》(人や人の行動・孝えが)『卑しい』,下劣な

(金属が)質の劣った;(貨幣が)粗悪な

administrative

『行政上の』;『管理の』,経営の

pull

《しばしば副詞[句]を伴って》〈物〉‘を'『引く』,『引っ張る』,引いて動かす

〈人・人の体の一部・衣服など〉‘を'『ぐいと引っ張る』,強く引く

…‘を'引き抜く,引き離す,取りはずす

《副詞[句]を伴って》〈布など〉‘を'引き裂く,引きちぎる

〈筋肉など〉‘を'引っ張って痛める,引きつらせる

《話》〈観客・支持者など〉‘を'引きつける,集める

《話》(…に向かって)〈ナイフ・ピストルなど〉を引き抜く《+『名』+『on』+『名』》

《米話》〈悪事・策略・冒険など〉‘を'やってのける

『引っ張る』,引く

『引っ張られる』,引ける

引きずるように動く

こぐ,こいで進む

〈C〉『引くこと』,一引き

〈C〉《単数形で》(人の)引く力:〈U〉(自然の)引力

〈C〉《単数形で》必死に引っ張る(引きずる)こと

〈C〉《複合語を作って》物を引っ張る道具;引き手,取っ手,引き綱

〈C〉(液体の)一飲み,(たばこの)一服《+『at』+『名』》

〈U〉《時にa pull》《話》引き,手づる,コネ

〈U〉《米話》人を引きつける力

〈C〉(野球・ゴルフで)球を引っ張って打つこと

process

(自然の)『作用』,過程

(物事の)『手順』,方法

(技術上の)製法,工程

召喚状,出頭令状;訴訟過程

(動植物の組織の)隆起,突起

加工(処理,調整)した

〈食品〉‘を'加工する

〈写真フイルム〉‘を'現像する

〈資料〉‘を'コンピューターにかける

…‘を'一定の手順で処理する,(整理する,調査する)

trucker

《米》トラック運転手

トラック運走業者(会社)

fuel

〈U〉『燃料』;〈C〉(特定の種類の)燃料

〈U〉(感情などを)たきつけるもの《+『to』(『for』)+『名』》

〈炉・船など〉‘に'燃料を供給する

〈船・飛行機などが〉燃料を補給する《+『up』》

business

〈U〉(生計のための)『職業』,商売;任務,仕事

〈C〉『店』,『会社』,商社

〈U〉『商取引』,商売

〈C〉事,事柄(matter, affair);用事,用件

《おもに否定文・疑問文で》(個人的)関心事,責任のある事

recession

〈U〉奥に引っ込むこと,後退

〈C〉景気後退

velocity

〈C〉速度

highway

(特に都市間を結ぶ)『幹線道路』,公道

《比喩(ひゆ)的に》楽な道

company

〈U〉『来客』,客

〈C〉『会社』《略》(単数)『co.』,(複数)『cos.』;会社名の時は『Co.』)

〈U〉交際,付き合い

〈U〉『仲間』,友だち

〈C〉《集合的に》(…の)『団体』,一行,一座,劇団《+『of』+『名』》

〈C〉(陸軍の)歩兵中隊

〈C〉《集合的に》(船の)全乗組員

slow

(速度・動作などが)『遅い』,のろい

《補語または名詞の後にのみ用いて》(時計などが)『遅れている』

『ゆったりした』,あわてない

(人が)理解の遅い,頭の鈍い

(生活・パーティーなどが)『活気のない』,おもしろくない

遅く,ゆっくり(slowly)

『遅くなる』,速度を落とす《+『down』(『up』)》

…‘を'『遅くする』,‘の'速度を落とす《+『名』+『down』(『up』),+『down』(『up』)+『名』》

traffic

(車・船・人などの)『往来,交通』,通行;(鉄道・船などによる)輸送,運輸

《集合的に》交通量,輸送量

売買,商売(trade),(特に不正な)取り引き

運輸業,[旅客]輸送業

(特に不正に)(…と…の)取り引きをする《+in+名+with+名》

jam

ジャム

subscriber

予約者,定期講読者

寄付者,出資者

(契約書,証明書などの)署名者

同意者

behind

《場所・位置》…『の後ろに』,『の陰に』[隠れて]

《比喩的に》…の陰に隠されて,の裏に(at the back of)

…を支持して,…に味方して

《leave,remain,stayなどの動詞と共に用いて》…『の後に』,が去った後に

(定められた時刻)『に遅れて』;(知識・仕事・進歩などが)遅れて

過ぎ去って,過去に

《場所・位置》『後ろに』,陰に[隠れて]

《leave,remain,stayなどの動詞と共に用いて》『後に』

(定められた時刻に)『遅れて』;(知識・仕事・進歩などが)遅れて

(人の)しり

prescribe

〈守るべき規則・方針など〉‘を'『規定する』,『勧める』,指示する

《『prescribe』+『名』〈人〉+『名』〈薬〉=『prescribe』+『名』+『for』+『名』》〈人〉‘に'〈薬〉‘を'処方する

規定する,資示する

(病人・病気に対して)処方を書く

pharmaceutical

調剤の,製薬の,薬学の

調合薬,薬剤(drug)

used

『使い古しの』,使用した

fully

『十分に』,完全に

まるまる

passive

『受動的な』,消極的な

服従的な,言いなりになる

(文法で)受動態の,受身の

《the~》受動態,受身の構文

動詞の受動形

describe

…‘を'『描写する』,‘の'特徴を述べる

〈図形など〉‘を'『描く』,‘の'輪郭をかく

text

〈U〉〈C〉(翻訳などに対し)『原文』

〈C〉〈U〉(題名・イラストなどに対する)『本文』

〈C〉(聖書の)一節

〈C〉(議論・演説などの)主題,題目

=textbook

fever

〈U〉《しばしばa fever》(身体の異常な)『熱』,発熱

〈U〉『熱病』

〈U〉〈C〉(…に対する)『興奮』,熱狂《+『for』+『名』》

temperature

〈C〉〈U〉『温度』,気温

〈C〉〈U〉(人・動物の)『体温』

《a ~》平常より高い熱,高熱

amount

〈計算・金額が〉『総計』(…に)『なる』,(…に)のぼる《+『to』+『名』》

〈事が〉結局(…に)なる,(…に)等しい《+『to』+『名』》

〈U〉《the ~》『総計』,総額,総数(sum)

(ある)『量』,額

〈U〉真意;要旨

centrally

中心に,中央に

able

《補語にのみ用いて》《『be able to』 do》(…することが)『できる』

『有能な』,腕ききの,並々ならない

large

(同じ種類のものと比較して,形・体積・数量などが)『大きい』,多い,広い

(考えなどが)広範囲な,幅の広い,寛大な

大きく

自慢して,誇大に

scale

《しばしば複数形で》『てんびん』,はかり

てんびんのさら

《重量を表す副詞[句]を伴って》…の目方(体重)がある

…‘を'てんびんではかる

minimal

最小の,極小の,最近の

input

投入,投入量

(機械・電気)などの入力

インプット(電子計算機の入力)

finally

『最後に』(at the end)

最終的に,決定的に(decisively)

ついに,とうとう(at last)

active

『活動的な』,活発な,活気のある

『有効な』,(薬の効力などが)まだ働いている,機能している

(軍務で)現役の

『積極的な』,実際的な

能動態の

subsequent

(時間・順序,位置などについて)『後の』,次の,(結果として)続いて起こる

speaker

〈C〉『話す人』;演説者

《the S-》(議会の)議長

〈C〉拡声器(loudspeaker)

participate

(…に)『参加する』,加わる《+『in』+(『with』)+『名』》

election

『選挙』

当選

allow

〈事〉'を'『許す』,〈人〉‘に'許可を与える

〈金〉'を'与える,やる

(…のために)…'を'用意しておく,見越しておく《+『名』+『for』+『名』(do『ing』)》

《まれ》…'を'認める

pool

(特に,自然にできた)『水たまり』

(水以外の液体の)たまり《+『of』+『名』》

『水泳プール』(swimming pool)

phenomena

phenomenonの複数形

availability

利用できること,有用性,利用価値

herald

(昔の国王や領主の)使者

先触れ,先駆者

『使者』,伝達者,報道者

…‘を'先触れする;…‘を'布告する,告知する

social science

社会科学(歴史・経済学・政治学・社会学・人類学など)

Galileo

ガリレオ(Galileo Galilei;1564‐1642;地動説を唱えたイタリアの物理学・天文学者)

invent

…‘を'『発明する』,考え出す

…‘を'『でっち上げる』

telescope

『望遠鏡』

(望遠鏡の筒のように順次に)…‘を'はめ込む,たたみ込む

(…に)…‘を'短縮する,圧縮する(compress)《+名+into+名》

順次にはまり込む,(衝突で)折り重なる

heaven

〈C〉《通例複数形で》『天』,『空』

〈U〉(神・天使などが住む)天国,極楽

〈U〉《H-》『神』(God)

〈C〉〈U〉《話》天国のような場所;非常な幸せ

microscope

『顕微鏡』

biology

『生物学』

access

〈U〉(人・物・場所への)『接近』《+『to』+『名』》

〈C〉(…へ)接近する手段(方法)《+『to』+『名』》

〈U〉(…への)接近(入場)の権利(機会)《+『to』+『名』》

《an ~》《文》(病気の)突発;(怒り・激情の)爆発《+『of』+『名』》

entirely

『全く』,『すっかり』,完全に

science

〈U〉『科学』;(特に)自然科学

〈C〉(個々の)科学,学問

〈U〉〈C〉(修練を要する)技術,わざ

sum

〈C〉《the sum》(数・量の)『合形』,総計(sum total)《+of+名》

〈U〉《時に a sum》(抽象的なことの)全体《+of+名》

〈C〉《形容詞をつけて》(…の)『額』《+of+名》

〈C〉《話》算数,算数の問題

〈U〉《the sum》(…の)要約,要旨《+of+名》

…‘を'『合計する』《+up+名,+名+up》

合計して…になる《+up to+名》

part

〈C〉(全体を構成する)『部分』

〈U〉《しばしばa~》(…の)『一部』,『一部分』《+『of』+『名』》

〈C〉《割合》…分の1,(比率の)1

〈C〉(機械,器具などの)部品

〈C〉(仕事などの)『役目』,分担;関与

〈U〉(対立・契約などの)一方の側

〈C〉《おもに米》(頭髪の)分け目(《おもに英》parting)

〈C〉《複数形で》地域,地方

〈C〉(演劇・影画・オペラなどの)『役』,役割り(role);(役の)せりふ

〈C〉声部,音部,パート;パート譜

(複数形で)才能,資質

…‘を'二つに(部分に)分ける;(各部分に)‘を'分ける)《+『名』+『into』(『in』)+『名』》

(…から)…を引き離す,分ける《+『名』+『from』+『名』》

(二つ以上の部分に)『分かれる』

『別れる』

(物を)手放す,処分する《+『with』+『名』〈物〉》

一部分は,部分的に,幾分

society

〈U〉《通例冠詞をつけないで》(全体として見た人間の)『社会』,世間[の人々],すべての人々

〈C〉〈U〉(特定の利害・文化を共にする人間の)『社会』

『会』,協会,クラブ

〈U〉『上流社会』[『の人々』],社交界

〈U〉交際,つきあい,社交

上流社会の,社交界の

well-being

幸福な状態,(特に)健康

関連動画