TED日本語 - フェイフェイ・リー: コンピュータが写真を理解するようになるまで

TED 日本語字幕付き動画

品詞分類

主語
動詞
助動詞
準動詞
関係詞等

Data

内容

小さな子供は写真を見て「ネコ」や「本」や「椅子」のような簡単な要素を識別できます。今やコンピュータも同じことができるくらいに賢くなりました。次は何でしょう?この胸躍る講演で、コンピュータビジョンの専門家であるフェイフェイ・リーが、写真を理解できるようコンピュータに「教える」ために構築された1500万の画像データベースをはじめとする、この分野の最先端と今後について語ります。

Script

まずこのビデオを ご覧ください

(女の子の声) ネコがベッドに座ってる 男の子が象をなでてる 飛行機へ行く人たち 大きな飛行機よ

(講演者) これは3歳児が 見た写真を 説明しているところです 彼女にはこの世界で学ぶことが まだまだあるかもしれませんが ひとつの重要な作業については すでにエキスパートです 見たものを理解する ということです 私たちの社会は技術的に かつてなく進歩しています 月へと人を送り込み 人に話しかける電話を作り 自分の好きな曲だけがかかるように ラジオをカスタマイズしています しかしながら最先端の コンピュータでも まだこの作業には 手こずっているんです 私は今日コンピュータビジョンの 最新動向について お伝えするために来ました これはコンピュータサイエンスの中でも 先端にあって 画期的なものになる 可能性のある技術です

自分で運転する車の プロトタイプが作られていますが 知的な視覚処理能力がなかったら 踏みつぶしても問題のない 道路上の丸めた紙袋と 避けて通るべき同じ大きさの石とを 見分けることもできません すごいメガピクセルの カメラが作られていますが 盲目の人に視力を与えることは できていません 無人機を広大な土地の上に 飛ばすことはできても 熱帯雨林の変化を 追跡できるだけの 画像技術はまだありません 監視カメラが至る所に 設置されていますが プールで溺れている子がいても 警告してはくれません 写真やビデオは世界において 生活に不可欠な一部をなしています どんな個人であれ チームであれ 見切れないほどのペースで 映像が量産されています そして私たちも ここTEDで それに貢献しています しかし最も進んだ ソフトウェアでさえ この膨大な映像を理解し管理するのに 手こずっています 言ってみれば 私たちの社会は 集合的に盲目であり それは最も知的な機械が いまだ盲目だからです

なぜそんなに難しいのかと 思うかもしれません カメラはこのような写真を撮って 光をピクセルと呼ばれる 数字の2次元配列へと 変換しますが これは死んだ数字の列に 過ぎません 数字自体に意味はありません 単に音が耳に入ってくるのと 「聴く」のとは違うように 「写真を撮る」のと「見る」のとは 同じではありません 「見る」ということには 理解することが含まれているのです 実際この仕事を 成し遂げられるようにするために 母なる自然は 5億4千万年という 長い歳月を必要としたのです そしてその努力の多くは 目そのものではなく 脳の視覚処理能力を発達させるために 費やされました 視覚というのは 目から始まりますが それが本当に起きているのは 脳の中なのです

これまで15年間 カリフォルニア工科大学の博士課程の頃から スタンフォード大でコンピュータビジョン研究室を 率いている今に到るまで 私は指導教官や共同研究者や 学生達とともに コンピュータに見ることを 教えようとしてきました 私たちの研究領域は コンピュータビジョンと機械学習で これは人工知能の分野の一部です 最終的に私たちがしたいのは 機械も人間のようにものを見られるようにすることです 物が何か言い当て 人を識別し 3次元的な配置を推量し 関係や感情や行動や意図を 理解するということです 私たち人間は一目見ただけで 人 場所 物の織りなす物語全体を 捉えることができます

この目標に向けた第一歩は コンピュータに視覚世界の構成要素である物を 見られるようにすることです 簡単に言うと ネコのような特定の物の 訓練用画像を コンピュータに与えて それらの画像から学習する モデルを設計するんです 簡単そうに聞こえますよね? ネコの画像は色と形の 集まりに過ぎません これは初期のオブジェクト・モデリングで 私たちがやっていたことでした 数学的な言語を使って コンピュータアルゴリズムに ネコには 丸い顔と ぽっちゃりした体と 2つのとがった耳と 長いしっぽがあると教え それでうまくいきそうでした でもこのネコはどうでしょう? (笑) 体がすっかり反り返っています オブジェクトモデルに新しい形と視点を 追加する必要があります でもネコが一部隠れていたら どうでしょう? このおかしなネコたちはどうでしょう? 言いたいこと分かりますよね? 身近なペットのネコという シンプルなものでさえ オブジェクトモデルに 無数のバリエーションを定義する必要があり しかもこれは沢山あるものの 1つに過ぎないんです

8年ほど前 とてもシンプルながら本質的なある観察が 私の考え方を変えました 子供は教えられなくても 成長の初期に ものの見方を身に付けるということです 子供は現実の世界における 経験と例を通して学ぶのです 子供の目が 生きたカメラで 200ミリ秒ごとに1枚 写真を撮っていると 考えてみましょう これは目が動く 平均時間です すると子供は3歳になるまでに 何億枚という 現実世界の写真を 見ていることになります 膨大な量の訓練例です それで気が付いたのは アルゴリズムの改良ばかりに集中するのではなく 子供が経験を通じて 受け取るような 量と質の訓練データを アルゴリズムに与えてはどうか ということでした

このことに気付いた時 私たちが持っているよりも 遙かに多くの画像データを 集めなければならないことが 明らかでした 何千倍も必要です それで私はプリンストン大学の カイ・リー教授と一緒に 2007年にImageNetプロジェクトを 立ち上げました 幸い私たちは 頭にカメラを付けて 何年も歩き回る必要は ありませんでした 人類がかつて作った 最大の画像の宝庫 インターネットに 向かったのです 私たちは10億枚近い画像を ダウンロードし アマゾン・メカニカル・タークのような クラウドソーシング技術を使って それらの画像に ラベル付けをしました 最盛期にはImageNetは アマゾン・メカニカル・ターク作業者の 最大の雇用者の1つに なっていました 167カ国の 5万人近い作業者が 10億枚近い画像を 整理しラベル付けする作業に 携わりました 子供がその成長の初期に 受け取るのに 匹敵する量の画像を 用意するためには それほどの労力が 必要だったのです

コンピュータアルゴリズムの訓練に ビッグデータを使うというアイデアは 今からすると 自明なものに見えるでしょうが 2007年当時は そうではありませんでした かなり長い間 こんなことをやっている人は 私たち以外にいませんでした 親切な同僚が将来の職のためにもう少し有用なことを した方がいいとアドバイスしてくれたくらいです 研究資金には いつも困っていました ImageNetの資金調達のために クリーニング屋をまた開こうかしらと 学生に冗談で言ったくらいです 私が学生の頃 学費のために やっていたことです

私たちは進み続け 2009年に ImageNetプロジェクトは 日常的な英語を使って 2万2千のカテゴリに分類した 1500万枚の画像の データベースを 完成させました これは量という点でも 質という点でも かつてないスケールのものでした 一例を挙げると ネコの画像は 6万2千点以上あって 様々な見かけや ポーズのネコがいて 飼い猫から山猫まで あらゆる種類を網羅しています 私たちはImageNetが できあがったことを喜び 世界の研究者にも その恩恵を受けて欲しいと思い TEDの流儀で データセットをまるごと 無償で世界の研究者コミュニティに 公開しました (拍手)

こうしてコンピュータの脳を 育てるためのデータができ アルゴリズムに取り組む 用意が整いました それで分かったのは ImageNetが提供する豊かな情報に適した 機械学習アルゴリズムがあることです 畳み込みニューラルネットワークと言って 福島邦彦 ジェフリー・ヒントン ヤン・ルカンといった人たちが 1970年代から1980年代にかけて 開拓した領域です 脳が何十億という高度に結合し合った ニューロンからできているように ニューラルネットワークの 基本要素となっているのは ニューロンのようなノードです 他のノードからの入力を受けて 他のノードへ出力を渡します 何十万 何百万という このようなノードが これも脳と同様に 階層的に組織化されています 物を認識するモデルを訓練するために 私たちが通常使うニューラルネットワークには 2千4百万のノード 1億4千万のパラメータ 150億の結合があります ものすごく大きなモデルです ImageNetの膨大なデータと 現代のCPUやGPUの性能を使って このような巨大なモデルを訓練することで 畳み込みニューラルネットワークは 誰も予想しなかったくらいに 大きく花開きました これは物の認識において 目覚ましい結果を出す 大当たりのアーキテクチャとなっています ここではコンピュータが 写真の中にネコがいることと その場所を示しています もちろんネコ以外のものも 認識できます こちらではコンピュータアルゴリズムが 写真の中に男の子とテディベアが 写っていることを教えています 犬と 人物と 後方に小さな凧が あることを示しています とても沢山のものが 写った写真から 男性 スケートボード 手すり 街灯などを見分けています 写っているものが何なのか コンピュータが そんなに自信を持てない場合もあります [動物] コンピュータには 当て推量をするよりは 確かなところを答えるよう 教えています ちょうど私たち自身がするように 一方で何が写っているかについて コンピュータアルゴリズムが 驚くほど正確に 言い当てることもあります たとえば自動車の車種や モデルや年式のような

このアルゴリズムを アメリカの数百都市の 何百万という Googleストリートビュー画像に適用した結果 面白い発見がありました まず 車の値段は 家計収入とよく相関しているという 予想が裏付けられました でも驚いたことに 車の値段は 街の犯罪率とも よく相関していたんです それはまた郵便番号区域ごとの 投票傾向とも相関しています

それでは コンピュータは 既に人間の能力に追いつき 追い越しているのでしょうか? 結論を急がないで これまでのところ 私たちは コンピュータに物の見方を教えただけです 小さな子供が名詞をいくつか 言えるようになったようなものです ものすごい成果ですが まだ第一歩にすぎず 次の開発目標があります 子供は文章でコミュニケーションを するようになります だから写真を見て小さな女の子が 単にネコと言わずに ネコがベッドに座っていると 言うのを聞いたわけです

コンピュータが写真を見て 文章を作れるよう教えるために このビッグデータと 機械学習の結びつきが 新たなステップを 踏む必要があります コンピュータは 写真だけでなく 人が発する自然言語の文章も 学ぶ必要があります 脳が視覚と言語を 結びつけるように 画像の断片のような 視覚的なものの一部と 文章の中の単語やフレーズを 繋ぎ合わせるモデルを 私たちは開発しました

4ヶ月ほど前 ついに私たちは すべてをまとめ 初めて見た写真について 人が書いたような 記述文を生成できる 最初のコンピュータ・ビジョン・ モデルを作り上げました 冒頭で小さな女の子が説明したのと 同じ写真を見て そのコンピュータが何と言ったか お見せしましょう

「ゾウの横に立っている男」 「空港の滑走路にいる大きな飛行機」

私たちは今もアルゴリズムを改良しようと 熱心に取り組んでいて 学ぶべきことは まだまだあります (拍手)

コンピュータは まだ間違いを犯します

「ベッドの上の毛布の中のネコ」

ネコを沢山見過ぎたせいで 何でもネコみたいに 見えるのかもしれません

「野球バットを持つ小さな男の子」 (笑)

歯ブラシを見たことがないと 野球バットと混同してしまいます

「建物脇の道を馬に乗って行く男」 (笑)

美術はまだコンピュータに 教えていませんでした

「草原に立つシマウマ」

私たちのように 自然の美を慈しむことは まだ学んでいません

長い道のりでした 0歳から3歳まで行くのは 大変でした でも本当の挑戦は3歳から13歳 さらにその先へと行くことです あの男の子とケーキの写真を もう一度見てみましょう 私たちはコンピュータに 物を識別することを教え 写真を簡単に説明することさえ 教えました

「ケーキのあるテーブルにつく人」

しかしこの写真には 単に人とケーキというよりも 遙かに多くのものがあります コンピュータが見なかったのは このケーキが特別なイタリアのケーキで イースターの時に 食べるものだということです 男の子が着ているのは お気に入りのTシャツで お父さんがシドニー旅行の おみやげにくれたものだということ 私たちはみんな この男の子がどんなに喜んでいるか 何を思っているかが分かります

これは息子のレオです 視覚的な知性を 追い求める探求の中で 私はいつもレオのことや レオが住むであろう 未来の世界のことを考えています 機械に見ることが できるようになれば 医師や看護師は疲れを知らない 別の目を手に入れて 患者の診断や世話に 役立てられるでしょう 自動車は道路をより賢明に 安全に走行するようになるでしょう 人間だけでなくロボットも 災害地域に取り残され負傷した人々を救出する 手助けができるようになるでしょう 私たちは機械の助けを借りて 新種の生物やより優れた素材を発見し 未だ見ぬフロンティアを 探検するようになるでしょう

私たちは少しずつ機械に 視覚を与えています 最初に私たちが 機械に見ることを教え それから機械が より良く見られるよう 私たちを助けてくれることでしょう 歴史上初めて 人間以外の目が 世界について考察し 探求するようになるのです 私たちは機械の知性を 利用するだけでなく 想像もできないような方法で 機械と人間が協力し合うようになるでしょう

私が追い求めているのは コンピュータに視覚的な知性を与え レオや世界のために より良い未来を作り出すということです

ありがとうございました

(拍手)

Let me show you something.

(Video) Girl: Okay, that's a cat sitting in a bed. The boy is petting the elephant. Those are people that are going on an airplane. That's a big airplane.

Fei-Fei Li: This is a three-year-old child describing what she sees in a series of photos. She might still have a lot to learn about this world, but she's already an expert at one very important task: to make sense of what she sees. Our society is more technologically advanced than ever. We send people to the moon, we make phones that talk to us or customize radio stations that can play only music we like. Yet, our most advanced machines and computers still struggle at this task. So I'm here today to give you a progress report on the latest advances in our research in computer vision,one of the most frontier and potentially revolutionary technologies in computer science.

Yes, we have prototyped cars that can drive by themselves, but without smart vision, they can not really tell the difference between a crumpled paper bag on the road, which can be run over, and a rock that size, which should be avoided. We have made fabulous megapixel cameras, but we have not delivered sight to the blind. Drones can fly over massive land, but don't have enough vision technology to help us to track the changes of the rainforests. Security cameras are everywhere, but they do not alert us when a child is drowning in a swimming pool. Photos and videos are becoming an integral part of global life. They're being generated at a pace that's far beyond what any human, or teams of humans, could hope to view, and you and I are contributing to that at this TED. Yet our most advanced software is still struggling at understanding and managing this enormous content. So in other words, collectively as a society, we're very much blind, because our smartest machines are still blind.

"Why is this so hard?" you may ask. Cameras can take pictures like this one by converting lights into a two-dimensional array of numbers known as pixels, but these are just lifeless numbers. They do not carry meaning in themselves. Just like to hear is not the same as to listen, to take pictures is not the same as to see, and by seeing, we really mean understanding. In fact, it took Mother Nature 540 million years of hard work to do this task, and much of that effort went into developing the visual processing apparatus of our brains, not the eyes themselves. So vision begins with the eyes, but it truly takes place in the brain.

So for 15 years now, starting from my Ph.D. at Caltech and then leading Stanford's Vision Lab, I've been working with my mentors, collaborators and students to teach computers to see. Our research field is called computer vision and machine learning. It's part of the general field of artificial intelligence. So ultimately, we want to teach the machines to see just like we do: naming objects, identifying people, inferring 3D geometry of things, understanding relations, emotions, actions and intentions. You and I weave together entire stories of people, places and things the moment we lay our gaze on them.

The first step towards this goal is to teach a computer to see objects, the building block of the visual world. In its simplest terms, imagine this teaching process as showing the computers some training images of a particular object, let's say cats, and designing a model that learns from these training images. How hard can this be? After all, a cat is just a collection of shapes and colors, and this is what we did in the early days of object modeling. We'd tell the computer algorithm in a mathematical language that a cat has a round face, a chubby body,two pointy ears, and a long tail, and that looked all fine. But what about this cat? (Laughter) It's all curled up. Now you have to add another shape and viewpoint to the object model. But what if cats are hidden? What about these silly cats? Now you get my point. Even something as simple as a household pet can present an infinite number of variations to the object model, and that's just one object.

So about eight years ago, a very simple and profound observation changed my thinking. No one tells a child how to see, especially in the early years. They learn this through real-world experiences and examples. If you consider a child's eyes as a pair of biological cameras, they take one picture about every 200 milliseconds, the average time an eye movement is made. So by age three, a child would have seen hundreds of millions of pictures of the real world. That's a lot of training examples. So instead of focusing solely on better and better algorithms, my insight was to give the algorithms the kind of training data that a child was given through experiences in both quantity and quality.

Once we know this, we knew we needed to collect a data set that has far more images than we have ever had before, perhaps thousands of times more, and together with Professor Kai Li at Princeton University, we launched the ImageNet project in 2007. Luckily, we didn't have to mount a camera on our head and wait for many years. We went to the Internet, the biggest treasure trove of pictures that humans have ever created. We downloaded nearly a billion images and used crowdsourcing technology like the Amazon Mechanical Turk platform to help us to label these images. At its peak, ImageNet was one of the biggest employers of the Amazon Mechanical Turk workers: together, almost 50,000 workers from 167 countries around the world helped us to clean, sort and label nearly a billion candidate images. That was how much effort it took to capture even a fraction of the imagery a child's mind takes in in the early developmental years.

In hindsight, this idea of using big data to train computer algorithms may seem obvious now, but back in 2007, it was not so obvious. We were fairly alone on this journey for quite a while. Some very friendly colleagues advised me to do something more useful for my tenure, and we were constantly struggling for research funding. Once, I even joked to my graduate students that I would just reopen my dry cleaner's shop to fund ImageNet. After all, that's how I funded my college years.

So we carried on. In 2009, the ImageNet project delivered a database of 15 million images across 22,000 classes of objects and things organized by everyday English words. In both quantity and quality, this was an unprecedented scale. As an example, in the case of cats, we have more than 62,000 cats of all kinds of looks and poses and across all species of domestic and wild cats. We were thrilled to have put together ImageNet, and we wanted the whole research world to benefit from it, so in the TED fashion, we opened up the entire data set to the worldwide research community for free. (Applause)

Now that we have the data to nourish our computer brain, we're ready to come back to the algorithms themselves. As it turned out, the wealth of information provided by ImageNet was a perfect match to a particular class of machine learning algorithms called convolutional neural network, pioneered by Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton, and Yann LeCun back in the 1970s and '80s. Just like the brain consists of billions of highly connected neurons, a basic operating unit in a neural network is a neuron-like node. It takes input from other nodes and sends output to others. Moreover, these hundreds of thousands or even millions of nodes are organized in hierarchical layers, also similar to the brain. In a typical neural network we use to train our object recognition model, it has 24 million nodes,140 million parameters, and 15 billion connections. That's an enormous model. Powered by the massive data from ImageNet and the modern CPUs and GPUs to train such a humongous model, the convolutional neural network blossomed in a way that no one expected. It became the winning architecture to generate exciting new results in object recognition. This is a computer telling us this picture contains a cat and where the cat is. Of course there are more things than cats, so here's a computer algorithm telling us the picture contains a boy and a teddy bear; a dog, a person, and a small kite in the background; or a picture of very busy things like a man, a skateboard, railings, a lampost, and so on. Sometimes, when the computer is not so confident about what it sees, we have taught it to be smart enough to give us a safe answer instead of committing too much, just like we would do, but other times our computer algorithm is remarkable at telling us what exactly the objects are, like the make, model, year of the cars.

We applied this algorithm to millions of Google Street View images across hundreds of American cities, and we have learned something really interesting: first, it confirmed our common wisdom that car prices correlate very well with household incomes. But surprisingly, car prices also correlate well with crime rates in cities, or voting patterns by zip codes.

So wait a minute. Is that it? Has the computer already matched or even surpassed human capabilities? Not so fast. So far, we have just taught the computer to see objects. This is like a small child learning to utter a few nouns. It's an incredible accomplishment, but it's only the first step. Soon, another developmental milestone will be hit, and children begin to communicate in sentences. So instead of saying this is a cat in the picture, you already heard the little girl telling us this is a cat lying on a bed.

So to teach a computer to see a picture and generate sentences, the marriage between big data and machine learning algorithm has to take another step. Now, the computer has to learn from both pictures as well as natural language sentences generated by humans. Just like the brain integrates vision and language, we developed a model that connects parts of visual things like visual snippets with words and phrases in sentences.

About four months ago, we finally tied all this together and produced one of the first computer vision models that is capable of generating a human-like sentence when it sees a picture for the first time. Now, I'm ready to show you what the computer says when it sees the picture that the little girl saw at the beginning of this talk.

(Video) Computer: A man is standing next to an elephant. A large airplane sitting on top of an airport runway.

FFL: Of course, we're still working hard to improve our algorithms, and it still has a lot to learn. (Applause)

And the computer still makes mistakes.

(Video) Computer: A cat lying on a bed in a blanket.

FFL: So of course, when it sees too many cats, it thinks everything might look like a cat.

(Video) Computer: A young boy is holding a baseball bat. (Laughter)

FFL: Or, if it hasn't seen a toothbrush, it confuses it with a baseball bat.

(Video) Computer: A man riding a horse down a street next to a building. (Laughter)

FFL: We haven't taught Art 101 to the computers.

(Video) Computer: A zebra standing in a field of grass.

FFL: And it hasn't learned to appreciate the stunning beauty of nature like you and I do.

So it has been a long journey. To get from age zero to three was hard. The real challenge is to go from three to 13 and far beyond. Let me remind you with this picture of the boy and the cake again. So far, we have taught the computer to see objects or even tell us a simple story when seeing a picture.

(Video) Computer: A person sitting at a table with a cake.

FFL: But there's so much more to this picture than just a person and a cake. What the computer doesn't see is that this is a special Italian cake that's only served during Easter time. The boy is wearing his favorite t-shirt given to him as a gift by his father after a trip to Sydney, and you and I can all tell how happy he is and what's exactly on his mind at that moment.

This is my son Leo. On my quest for visual intelligence, I think of Leo constantly and the future world he will live in. When machines can see, doctors and nurses will have extra pairs of tireless eyes to help them to diagnose and take care of patients. Cars will run smarter and safer on the road. Robots, not just humans, will help us to brave the disaster zones to save the trapped and wounded. We will discover new species, better materials, and explore unseen frontiers with the help of the machines.

Little by little, we're giving sight to the machines. First, we teach them to see. Then, they help us to see better. For the first time, human eyes won't be the only ones pondering and exploring our world. We will not only use the machines for their intelligence, we will also collaborate with them in ways that we can not even imagine.

This is my quest: to give computers visual intelligence and to create a better future for Leo and for the world.

Thank you.

(Applause)

Let me/ show you something.//

まずこのビデオを ご覧ください

(Video)/ Girl:/ Okay,/ that's a cat/ sitting in a bed.//

(女の子の声) ネコがベッドに座ってる

The boy is petting the elephant.//

男の子が象をなでてる

Those are people/ that are going on an airplane.//

飛行機へ行く人たち

That's a big airplane.//

大きな飛行機よ

Fei-Fei Li:/ This is a three-year-old child/ describing/ what she sees in a series of photos.//

(講演者) これは3歳児が 見た写真を 説明しているところです

She might still have a lot/ to learn about this world,/ but she's already/ an expert/ at one very important task:/ to make sense of what she sees.//

彼女にはこの世界で学ぶことが まだまだあるかもしれませんが ひとつの重要な作業については すでにエキスパートです 見たものを理解する ということです

Our society is more technologically advanced than ever.//

私たちの社会は技術的に かつてなく進歩しています

We send people/ to the moon,/ we make phones/ that talk to us/ or customize radio stations/ that can play only music/ we like.//

月へと人を送り込み 人に話しかける電話を作り 自分の好きな曲だけがかかるように ラジオをカスタマイズしています

Yet,/ our most advanced machines and computers still struggle at this task.//

しかしながら最先端の コンピュータでも まだこの作業には 手こずっているんです

So I'm here/ today/ to give you/ a progress report/ on the latest advances/ in our research/ in computer vision,/one of the most frontier and potentially revolutionary technologies/ in computer science.//

私は今日コンピュータビジョンの 最新動向について お伝えするために来ました これはコンピュータサイエンスの中でも 先端にあって 画期的なものになる 可能性のある技術です

Yes, we have prototyped cars/ that can drive by themselves,/ but without smart vision,/ they can not really tell the difference/ between a crumpled paper bag/ on the road,/ which can be run over,/ and a rock/ that size,/ which should be avoided.//

自分で運転する車の プロトタイプが作られていますが 知的な視覚処理能力がなかったら 踏みつぶしても問題のない 道路上の丸めた紙袋と 避けて通るべき同じ大きさの石とを 見分けることもできません

We have made fabulous megapixel cameras,/ but we have not delivered sight/ to the blind.//

すごいメガピクセルの カメラが作られていますが 盲目の人に視力を与えることは できていません

Drones can fly over massive land,/ but don't have enough vision technology/ to help us/ to track the changes of the rainforests.//

無人機を広大な土地の上に 飛ばすことはできても 熱帯雨林の変化を 追跡できるだけの 画像技術はまだありません

Security cameras are everywhere,/ but they do not alert us/ when a child is drowning in a swimming pool.//

監視カメラが至る所に 設置されていますが プールで溺れている子がいても 警告してはくれません

Photos/ and videos are becoming an integral part of global life.//

写真やビデオは世界において 生活に不可欠な一部をなしています

They're being generated at a pace/ that's far/ beyond what any human,/ or teams of humans,/ could hope to view,/ and you and I are contributing to that/ at this TED.//

どんな個人であれ チームであれ 見切れないほどのペースで 映像が量産されています そして私たちも ここTEDで それに貢献しています

Yet our most advanced software is still struggling at understanding and managing this enormous content.//

しかし最も進んだ ソフトウェアでさえ この膨大な映像を理解し管理するのに 手こずっています

So/ in other words,/ collectively/ as a society,/ we're very much blind,/ because our smartest machines are still blind.//

言ってみれば 私たちの社会は 集合的に盲目であり それは最も知的な機械が いまだ盲目だからです

"Why is this so hard?"// you may ask.//

なぜそんなに難しいのかと 思うかもしれません

Cameras can take pictures/ like this one/ by converting lights/ into a two-dimensional array of numbers known as pixels,/ but these are just lifeless numbers.//

カメラはこのような写真を撮って 光をピクセルと呼ばれる 数字の2次元配列へと 変換しますが これは死んだ数字の列に 過ぎません

They do not carry meaning/ in themselves.//

数字自体に意味はありません

Just like to hear/ is not the same/ as to listen,/ to take pictures is not the same/ as to see,/ and by seeing,/ we really mean understanding.//

単に音が耳に入ってくるのと 「聴く」のとは違うように 「写真を撮る」のと「見る」のとは 同じではありません 「見る」ということには 理解することが含まれているのです

In fact,/ it took Mother Nature 540 million years of hard work/ to do this task,/ and much of that effort went into developing the visual processing apparatus of our brains, not the eyes themselves.//

実際この仕事を 成し遂げられるようにするために 母なる自然は 5億4千万年という 長い歳月を必要としたのです そしてその努力の多くは 目そのものではなく 脳の視覚処理能力を発達させるために 費やされました

So vision begins with the eyes,/ but it truly takes place/ in the brain.//

視覚というのは 目から始まりますが それが本当に起きているのは 脳の中なのです

So/ for 15 years now,/ starting from my Ph.D./ at Caltech/ and then/ leading Stanford's Vision Lab,/ I've been working with my mentors, collaborators and students to teach computers to see.//

これまで15年間 カリフォルニア工科大学の博士課程の頃から スタンフォード大でコンピュータビジョン研究室を 率いている今に到るまで 私は指導教官や共同研究者や 学生達とともに コンピュータに見ることを 教えようとしてきました

私たちの研究領域は コンピュータビジョンと機械学習で

これは人工知能の分野の一部です

So ultimately,/ we want to teach/ the machines/ to see just/ like we do:/ naming objects,/ identifying people,/ inferring 3D geometry of things,/ understanding relations,/ emotions,/ actions/ and intentions.//

最終的に私たちがしたいのは 機械も人間のようにものを見られるようにすることです 物が何か言い当て 人を識別し 3次元的な配置を推量し 関係や感情や行動や意図を 理解するということです

You/ and I weave together/ entire stories of people, places and things/ the moment/ we lay our gaze/ on them.//

私たち人間は一目見ただけで 人 場所 物の織りなす物語全体を 捉えることができます

The first step/ towards this goal is to teach a computer/ to see objects,/ the building block of the visual world.//

この目標に向けた第一歩は コンピュータに視覚世界の構成要素である物を 見られるようにすることです

In its simplest terms,/ imagine/ this teaching process/ as showing the computers/ some training images of a particular object,/ let's say cats,/ and designing a model/ that learns from these training images.//

簡単に言うと ネコのような特定の物の 訓練用画像を コンピュータに与えて それらの画像から学習する モデルを設計するんです

How hard can this be?//

簡単そうに聞こえますよね?

After all,/ a cat is just a collection of shapes and colors,/ and this is/ what we did in the early days of object modeling.//

ネコの画像は色と形の 集まりに過ぎません これは初期のオブジェクト・モデリングで 私たちがやっていたことでした

We'd tell the computer algorithm/ in a mathematical language/ that a cat has a round face,/ a chubby body,/two pointy ears,/ and a long tail,/ and that looked all fine.//

数学的な言語を使って コンピュータアルゴリズムに ネコには 丸い顔と ぽっちゃりした体と 2つのとがった耳と 長いしっぽがあると教え それでうまくいきそうでした

But what about this cat?//

でもこのネコはどうでしょう?

(笑)

It's all curled up.//

体がすっかり反り返っています

Now/ you have to add/ another shape and viewpoint/ to the object model.//

オブジェクトモデルに新しい形と視点を 追加する必要があります

But what if cats are hidden?//

でもネコが一部隠れていたら どうでしょう?

What about these silly cats?//

このおかしなネコたちはどうでしょう?

Now/ you get my point.//

言いたいこと分かりますよね?

Even/ something as simple/ as a household pet can present an infinite number of variations/ to the object model,/ and that's just one object.//

身近なペットのネコという シンプルなものでさえ オブジェクトモデルに 無数のバリエーションを定義する必要があり しかもこれは沢山あるものの 1つに過ぎないんです

So/ about eight years ago,/ a very simple and profound observation changed my thinking.//

8年ほど前 とてもシンプルながら本質的なある観察が 私の考え方を変えました

No one tells a child/ how to see,/ especially/ in the early years.//

子供は教えられなくても 成長の初期に ものの見方を身に付けるということです

They learn this/ through real-world experiences and examples.//

子供は現実の世界における 経験と例を通して学ぶのです

If you consider a child's eyes/ as a pair of biological cameras,/ they take one picture/ about every 200 milliseconds,/ the average time/ an eye movement is made.//

子供の目が 生きたカメラで 200ミリ秒ごとに1枚 写真を撮っていると 考えてみましょう これは目が動く 平均時間です

So/ by age three,/ a child would have seen hundreds of millions of pictures of the real world.//

すると子供は3歳になるまでに 何億枚という 現実世界の写真を 見ていることになります

That's a lot of training examples.//

膨大な量の訓練例です

So instead of focusing solely/ on better and better algorithms,/ my insight was to give the algorithms/ the kind of training data/ that a child was given through experiences/ in both quantity and quality.//

それで気が付いたのは アルゴリズムの改良ばかりに集中するのではなく 子供が経験を通じて 受け取るような 量と質の訓練データを アルゴリズムに与えてはどうか ということでした

Once we know this,/ we knew/ we needed to collect/ a data set/ that has far more images/ than we have ever had before,/ perhaps/ thousands of times/ more,/ and together/ with Professor Kai Li/ at Princeton University,/ we launched the ImageNet project/ in 2007.//

このことに気付いた時 私たちが持っているよりも 遙かに多くの画像データを 集めなければならないことが 明らかでした 何千倍も必要です それで私はプリンストン大学の カイ・リー教授と一緒に 2007年にImageNetプロジェクトを 立ち上げました

Luckily,/ we didn't have to mount/ a camera/ on our head/ and wait for many years.//

幸い私たちは 頭にカメラを付けて 何年も歩き回る必要は ありませんでした

We went to the Internet,/ the biggest treasure trove of pictures/ that humans have ever created.//

人類がかつて作った 最大の画像の宝庫 インターネットに 向かったのです

We downloaded nearly a billion images/ and used crowdsourcing/ technology/ like the Amazon Mechanical Turk platform/ to help us/ to label these images.//

私たちは10億枚近い画像を ダウンロードし アマゾン・メカニカル・タークのような クラウドソーシング技術を使って それらの画像に ラベル付けをしました

At its peak,/ ImageNet was one of the biggest employers of the Amazon Mechanical Turk workers:/ together,/ almost 50,000 workers/ from 167 countries/ around the world helped us/ to clean,/ sort and label/ nearly a billion candidate images.//

最盛期にはImageNetは アマゾン・メカニカル・ターク作業者の 最大の雇用者の1つに なっていました 167カ国の 5万人近い作業者が 10億枚近い画像を 整理しラベル付けする作業に 携わりました

That was/ how much effort it took to capture/ even a fraction of the imagery/ a child's mind takes in/ in the early developmental years.//

子供がその成長の初期に 受け取るのに 匹敵する量の画像を 用意するためには それほどの労力が 必要だったのです

In hindsight,/ this idea of using big data to train computer algorithms may seem obvious now,/ but back/ in 2007,/ it was not so obvious.//

コンピュータアルゴリズムの訓練に ビッグデータを使うというアイデアは 今からすると 自明なものに見えるでしょうが 2007年当時は そうではありませんでした

We were fairly alone/ on this journey/ for quite a while.//

かなり長い間 こんなことをやっている人は 私たち以外にいませんでした

Some very friendly colleagues advised me/ to do something more useful/ for my tenure,/ and we were constantly struggling for research funding.//

親切な同僚が将来の職のためにもう少し有用なことを した方がいいとアドバイスしてくれたくらいです 研究資金には いつも困っていました

Once,/ I even joked to my graduate students/ that I would just reopen my dry cleaner's shop/ to fund ImageNet.//

ImageNetの資金調達のために クリーニング屋をまた開こうかしらと 学生に冗談で言ったくらいです

After all,/ that's/ how I funded my college years.//

私が学生の頃 学費のために やっていたことです

So we carried on.//

私たちは進み続け

In 2009,/ the ImageNet project delivered a database of 15 million images/ across 22,000 classes of objects and things organized by everyday English words.//

2009年に ImageNetプロジェクトは 日常的な英語を使って 2万2千のカテゴリに分類した 1500万枚の画像の データベースを 完成させました

In both quantity and quality,/ this was an unprecedented scale.//

これは量という点でも 質という点でも かつてないスケールのものでした

As an example,/ in the case of cats,/ we have more than 62,000 cats of all kinds of looks and poses/ and/ across all species of domestic and wild cats.//

一例を挙げると ネコの画像は 6万2千点以上あって 様々な見かけや ポーズのネコがいて 飼い猫から山猫まで あらゆる種類を網羅しています

We were thrilled to have put together ImageNet,/ and we wanted the whole research world/ to benefit from it,/ so/ in the TED fashion,/ we opened up/ the entire data set to the worldwide research community/ for free.//

私たちはImageNetが できあがったことを喜び 世界の研究者にも その恩恵を受けて欲しいと思い TEDの流儀で データセットをまるごと 無償で世界の研究者コミュニティに 公開しました

(拍手)

Now/ that we have the data/ to nourish our computer brain,/ we're ready/ to come back/ to the algorithms themselves.//

こうしてコンピュータの脳を 育てるためのデータができ アルゴリズムに取り組む 用意が整いました

As it turned out,/ the wealth of information provided by ImageNet was a perfect match/ to a particular class of machine learning algorithms called convolutional neural network,/ pioneered by Kunihiko Fukushima,/ Geoff Hinton,/ and Yann LeCun back/ in the 1970s and '80s.//

それで分かったのは ImageNetが提供する豊かな情報に適した 機械学習アルゴリズムがあることです 畳み込みニューラルネットワークと言って 福島邦彦 ジェフリー・ヒントン ヤン・ルカンといった人たちが 1970年代から1980年代にかけて 開拓した領域です

Just/ like the brain consists of billions of highly connected neurons,/ a basic operating unit/ in a neural network is a neuron-like node.//

脳が何十億という高度に結合し合った ニューロンからできているように ニューラルネットワークの 基本要素となっているのは ニューロンのようなノードです

It takes input/ from other nodes/ and sends output/ to others.//

他のノードからの入力を受けて 他のノードへ出力を渡します

Moreover,/ these hundreds of thousands/ or even/ millions of nodes are organized in hierarchical layers,/ also similar/ to the brain.//

何十万 何百万という このようなノードが これも脳と同様に 階層的に組織化されています

In a typical neural network/ we use to train/ our object recognition model,/ it has 24 million nodes,/140 million parameters,/ and 15 billion connections.//

物を認識するモデルを訓練するために 私たちが通常使うニューラルネットワークには 2千4百万のノード 1億4千万のパラメータ 150億の結合があります

That's an enormous model.//

ものすごく大きなモデルです

Powered by the massive data/ from ImageNet/ and the modern CPUs and GPUs/ to train such a humongous model,/ the convolutional neural network blossomed in a way/ that no one/ expected.//

ImageNetの膨大なデータと 現代のCPUやGPUの性能を使って このような巨大なモデルを訓練することで 畳み込みニューラルネットワークは 誰も予想しなかったくらいに 大きく花開きました

これは物の認識において 目覚ましい結果を出す 大当たりのアーキテクチャとなっています

This is a computer/ telling us/ this picture contains a cat/ and where the cat is.//

ここではコンピュータが 写真の中にネコがいることと その場所を示しています

Of course/ there are more things/ than cats,/ so/ here's a computer algorithm/ telling us/ the picture contains a boy and a teddy bear;/ a dog,/ a person,/ and a small kite/ in the background;/ or a picture of very busy things/ like a man,/ a skateboard,/ railings,/ a lampost,/ and so on.//

もちろんネコ以外のものも 認識できます こちらではコンピュータアルゴリズムが 写真の中に男の子とテディベアが 写っていることを教えています 犬と 人物と 後方に小さな凧が あることを示しています とても沢山のものが 写った写真から 男性 スケートボード 手すり 街灯などを見分けています

Sometimes,/ when the computer is not so confident/ about what it sees,/ we have taught it/ to be smart enough/ to give us/ a safe answer/ instead of/ committing too much,/ just/ like we would do,/ but other times/ our computer algorithm is remarkable/ at telling us/ what exactly/ the objects are,/ like the make,/ model,/ year of the cars.//

写っているものが何なのか コンピュータが そんなに自信を持てない場合もあります [動物] コンピュータには 当て推量をするよりは 確かなところを答えるよう 教えています ちょうど私たち自身がするように 一方で何が写っているかについて コンピュータアルゴリズムが 驚くほど正確に 言い当てることもあります たとえば自動車の車種や モデルや年式のような

We applied this algorithm/ to millions of Google Street View images across hundreds of American cities,/ and we have learned something really interesting:/ first,/ it confirmed our common wisdom/ that car prices correlate very well/ with household incomes.//

このアルゴリズムを アメリカの数百都市の 何百万という Googleストリートビュー画像に適用した結果 面白い発見がありました まず 車の値段は 家計収入とよく相関しているという 予想が裏付けられました

But surprisingly,/ car prices also correlate well/ with crime rates/ in cities,/ or voting patterns/ by zip codes.//

でも驚いたことに 車の値段は 街の犯罪率とも よく相関していたんです それはまた郵便番号区域ごとの 投票傾向とも相関しています

So wait a minute.// Is/ that it?//

それでは コンピュータは

既に人間の能力に追いつき 追い越しているのでしょうか?

Not so fast.//

結論を急がないで

So far,/ we have just taught the computer/ to see objects.//

これまでのところ 私たちは コンピュータに物の見方を教えただけです

This is like a small child/ learning to utter/ a few nouns.//

小さな子供が名詞をいくつか 言えるようになったようなものです

It's an incredible accomplishment,/ but it's only/ the first step.//

ものすごい成果ですが まだ第一歩にすぎず

Soon,/ another developmental milestone will be hit,/ and children begin to communicate/ in sentences.//

次の開発目標があります 子供は文章でコミュニケーションを するようになります

So instead of saying this is a cat/ in the picture,/ you already heard the little girl/ telling us/ this is a cat/ lying on a bed.//

だから写真を見て小さな女の子が 単にネコと言わずに ネコがベッドに座っていると 言うのを聞いたわけです

So to teach a computer to see a picture and generate sentences,/ the marriage/ between big data/ and machine learning algorithm has to take/ another step.//

コンピュータが写真を見て 文章を作れるよう教えるために このビッグデータと 機械学習の結びつきが 新たなステップを 踏む必要があります

Now,/ the computer has to learn/ from both pictures/ as well as/ natural language sentences generated by humans.//

コンピュータは 写真だけでなく 人が発する自然言語の文章も 学ぶ必要があります

Just/ like the brain integrates vision and language,/ we developed a model/ that connects parts of visual things/ like visual snippets/ with words and phrases/ in sentences.//

脳が視覚と言語を 結びつけるように 画像の断片のような 視覚的なものの一部と 文章の中の単語やフレーズを 繋ぎ合わせるモデルを 私たちは開発しました

About four months ago,/ we finally tied all this together/ and produced one of the first computer vision models/ that is capable of generating a human-like sentence/ when it sees a picture/ for the first time.//

4ヶ月ほど前 ついに私たちは すべてをまとめ 初めて見た写真について 人が書いたような 記述文を生成できる 最初のコンピュータ・ビジョン・ モデルを作り上げました

Now,/ I'm ready/ to show you/ what the computer says/ when it sees the picture/ that the little girl saw at the beginning of this talk.//

冒頭で小さな女の子が説明したのと 同じ写真を見て そのコンピュータが何と言ったか お見せしましょう

(Video)/ Computer:/ A man is standing next/ to an elephant.//

「ゾウの横に立っている男」

A large airplane/ sitting on top of an airport runway.//

「空港の滑走路にいる大きな飛行機」

FFL:/ Of course,/ we're still working/ hard/ to improve our algorithms,/ and it still has a lot/ to learn.//

私たちは今もアルゴリズムを改良しようと 熱心に取り組んでいて 学ぶべきことは まだまだあります

(拍手)

And the computer still makes mistakes.//

コンピュータは まだ間違いを犯します

(Video)/ Computer:/ A cat/ lying on a bed/ in a blanket.//

「ベッドの上の毛布の中のネコ」

FFL:/ So of course,/ when it sees too many cats,/ it thinks/ everything might look like a cat.//

ネコを沢山見過ぎたせいで 何でもネコみたいに 見えるのかもしれません

(Video)/ Computer:/ A young boy is holding a baseball bat.//

「野球バットを持つ小さな男の子」

(笑)

FFL:/ Or,/ if it hasn't seen a toothbrush,/ it confuses it/ with a baseball bat.//

歯ブラシを見たことがないと 野球バットと混同してしまいます

(Video)/ Computer:/ A man/ riding a horse/ down a street next/ to a building.//

「建物脇の道を馬に乗って行く男」

(笑)

FFL:/ We haven't taught Art 101/ to the computers.//

美術はまだコンピュータに 教えていませんでした

「草原に立つシマウマ」

FFL:/ And it hasn't learned to appreciate/ the stunning beauty of nature/ like you/ and I do.//

私たちのように 自然の美を慈しむことは まだ学んでいません

So/ it has been a long journey.//

長い道のりでした

To get from age zero/ to three was hard.//

0歳から3歳まで行くのは 大変でした

The real challenge is to go from three to 13/ and far beyond.//

でも本当の挑戦は3歳から13歳 さらにその先へと行くことです

Let me remind you/ with this picture of the boy/ and the cake again.//

あの男の子とケーキの写真を もう一度見てみましょう

So far,/ we have taught the computer/ to see objects/ or even tell us/ a simple story/ when seeing a picture.//

私たちはコンピュータに 物を識別することを教え 写真を簡単に説明することさえ 教えました

(Video)/ Computer:/ A person/ sitting at a table/ with a cake.//

「ケーキのあるテーブルにつく人」

FFL:/ But there's so much more/ to this picture/ than just a person and a cake.//

しかしこの写真には 単に人とケーキというよりも 遙かに多くのものがあります

What the computer doesn't see/ is/ that this is a special Italian cake/ that's only served during Easter time.//

コンピュータが見なかったのは このケーキが特別なイタリアのケーキで イースターの時に 食べるものだということです

The boy is wearing his favorite t-shirt given to him/ as a gift/ by his father/ after a trip/ to Sydney,/ and you and I can all tell how happy/ he is/ and what's exactly/ on his mind/ at that moment.//

男の子が着ているのは お気に入りのTシャツで お父さんがシドニー旅行の おみやげにくれたものだということ 私たちはみんな この男の子がどんなに喜んでいるか 何を思っているかが分かります

This is my son Leo.//

これは息子のレオです

On/ my quest/ for visual intelligence,/ I think of Leo constantly/ and the future world/ he will live in.//

視覚的な知性を 追い求める探求の中で 私はいつもレオのことや レオが住むであろう 未来の世界のことを考えています

When machines can see,/ doctors and nurses will have extra pairs of tireless eyes/ to help them/ to diagnose and take care of patients.//

機械に見ることが できるようになれば 医師や看護師は疲れを知らない 別の目を手に入れて 患者の診断や世話に 役立てられるでしょう

Cars will run smarter/ and safer on the road.//

自動車は道路をより賢明に 安全に走行するようになるでしょう

Robots,/ not just humans,/ will help us/ to brave the disaster zones/ to save the trapped and wounded.//

人間だけでなくロボットも 災害地域に取り残され負傷した人々を救出する 手助けができるようになるでしょう

We will discover new species,/ better materials,/ and explore unseen frontiers/ with the help of the machines.//

私たちは機械の助けを借りて 新種の生物やより優れた素材を発見し 未だ見ぬフロンティアを 探検するようになるでしょう

Little/ by little,/ we're giving/ sight/ to the machines.//

私たちは少しずつ機械に 視覚を与えています

First,/ we teach them/ to see.//

最初に私たちが 機械に見ることを教え

Then,/ they help us/ to see better.//

それから機械が より良く見られるよう 私たちを助けてくれることでしょう

For the first time,/ human eyes won't be the only ones/ pondering and exploring our world.//

歴史上初めて 人間以外の目が 世界について考察し 探求するようになるのです

We will not only use the machines/ for their intelligence,/ we will also collaborate with them/ in ways/ that we can not even imagine.//

私たちは機械の知性を 利用するだけでなく 想像もできないような方法で 機械と人間が協力し合うようになるでしょう

This is my quest:/ to give computers/ visual intelligence/ and to create a better future/ for Leo/ and for the world.//

私が追い求めているのは コンピュータに視覚的な知性を与え レオや世界のために より良い未来を作り出すということです

Thank you.//

ありがとうございました

(拍手)

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』》

video

〈U〉テレビの映像

〈C〉テレビ

テレビ映像に関する

ビデオテープの

okay

=OK,O.K.

cat

『猫』;(ライオン,トラ,ヒョウなどの)ネコ科の動物

pet

『愛がん動物』,ペット

《単数形で》お気に入りの人(物)

(動物などが)愛がん用の,ペットの

(名前などが)愛情を表す

お気に入りの;お得意の

…‘を'愛撫(あいぶ)する,かわいがる

elephant

『ゾウ』

(共和党の象徴としての)象

airplane

『飛行機』(《英》aeroplane)

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

series

(関連のあるもの・同種のものの)(規則的な)『連続』,一続き《+『of』+『名』》

(同種の貨幣・切手などの)一組(set)《+『of』+『名』》

(テレビ番組などの)連続物;(出版物の)双書,シリーズ

(電気の)直列

(電気が)直列の

photo

『写真』[photographの短縮形]

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』

expert

(…の)『専門家』,『熟練者』,大家《+『at(in, on)』+『名』(do『ing』)》

(米陸軍で)特級射手

(特定の知識・技術に)『熟達した』,熟練の,名手の

専門家の(による),権威のある

task

(つらく骨の折れる)『仕事』,(課せられた)務め

〈仕事などが〉…‘を'苦しめる,酷使する

sense

〈C〉(五感による)『感覚』;(…の)感覚《+『of』+『名』》

〈U〉《しばしばa~》(…の)『感じ』,気持ち《+『of』+『名』》

〈U〉《a~,one's~》(…の)『理解』(『認識』)『力』,観念,センス《+『of』+『名』》

《one's senses》正常な感覚,正気

〈C〉《しばしば冠詩をつけないで》分別,良識

〈C〉(行動・発言・文などの)意義,意味(meaning)《+of(in)+名(do『ing』)》

〈U〉(…の)(全体的な)意向,動向《+『of』+『名』》

…‘を'感ずる,‘に'気づく

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

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

moon

《the~》(天体の)『月』

〈U〉《しばしばa~》(さまざまに形を変える)『月』

〈C〉(惑星の)『衛星』(satellite)

〈C〉《複数形で》(特に太陰暦の)ひと月

〈U〉月光(moonlight)

《話》(あてもなく)ふらふらさまよう《+『about』(『around』)》;ぼんやり過ごす(眺める)《+『away』》

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』

radio

『ラジオ』[『放送』]

〈C〉『ラジオ』[『受信機』]

〈U〉無線電信;〈C〉無線による通信

『ラジオの』;無電(無線)の

〈通信〉‘を'『無電』(『無線』)『で送る』;〈人・船など〉‘に'無電を打つ

無電を打つ

station

〈C〉(人・物の定められた)場所,位置,持ち場,部署

〈C〉『駅』,発着所,停留所;駅舎

〈C〉(官庁などの)『署』,局,本部

〈C〉(テレビ・ラジオの)放送局

〈C〉事業所,研究所

〈C〉(軍隊の)駐留地,軍港,基地

〈U〉〈C〉《文》身分,社会的地位

・・・‘を'部署につける,配置する

advanced

進出した,前進した

進歩した

上級の,高等の

(時が)進んだ,進行した

machine

『機械』

自動車,飛行機,自転車

加えられた力を強めたり方向を変えたりする機械(器具);てこ,滑車,くさび,斜面など

組織,(特に)派閥

(自主性も意欲もない)機械のような人,機械的に働く人

…‘を'機械で作る(仕上げる);(特に)…‘に'ミシンをかける,‘を'ミシンで作る;(印刷機で)…‘を'印刷する

…‘を'きっちり計って作る《+『down』+『名,』+『名』+『down』》

computer

『計算機』;『電子計算機』

struggle

『もがく』,あがく

『戦う』,奮闘する

《a~》『非常な努力』,奮闘

『戦い』,闘争

progress

(…に向かう)『前進』《+『toward』+『名』》

(目標・完成・解決へ向かう)『進歩』,進展《+『toward』+『名』》;(…における)進歩《+『in』(『with』)+『名』(do『ing』)》

『前進する』,進む

(…において)『進歩する』,進展する《+『÷≦』(『with』)+『名』》

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』》

research

(新しい事実などの探究のための,特定の分野の)『研究』,『調査』《+『in』(『into』,『on』)+『名』》

…‘を'研究する,調査する

(…を)研究する,調査する《+into(on)+名》

vision

{U}『視力』,視覚

〈C〉《単数形で》《文》非常に美しい光景(人など)

〈U〉(将来への)『見通し』,先見の明;想像力,直観力

〈C〉『心に描くもの』,空想,想像

〈C〉(…についての)考え,見解《+of+名》

〈C〉(…の)『幻』,幻影《+of+名》

frontier

『国境』,国境地方

辺境(米国の西部開拓時代の開拓地と未開拓地の境界地方)

《しばしば複数形で》(学問・知識などの)最前線,未研究の分野

potentially

可能性を秘めて,潜在的に

revolutionary

《名詞の前にのみ用いて》革命の;革命的な

全く新しい

《『R-』》アメリカ独立戦争の

革命家

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

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

prototype

(…の)原型;典型,模範《+『of』+『名』》

drive

(…から…へ)〈動物・敵など〉‘を'『追い立てる』,追い払う,追い出す《+『名』+『away』(『out』)『from』+『名』+『to』+『名』》

(…から)…‘を'押しやる,押し流す《+『名』+『off』(『out of』)+『名』》

〈人〉‘を'駆り立てる(force)

〈車・馬車〉‘を'『運転する』,操縦する;〈馬〉‘を'御する

《副詞[句]を伴って》(ある場所へ)〈人〉‘を'車(馬車)で運ぶ(送る)

(…に)〈くい・くぎ・ねじなど〉‘を'打ち込む,差し込む《+『名』+『in』(『into, through』)+『名』》

〈人〉‘を'酷使する

〈商売・取引など〉‘を'活発に行う,強力に進める

(…に)〈トンネルなど〉‘を'掘る,通す《+『名』+『through』+『名』》

〈動力が〉〈機械など〉‘を'運転する,動かす

『車を運転する』

《副詞[句]を伴って》車で行く,ドライブする

〈車・船などが〉(…に)突進する;〈雨・風が〉(…に)激しく吹きつける《+『against』(『into』)+『名』》

〈C〉(馬車・自動車などに)乗って行くこと,遠乗り,『ドライブ』

〈U〉(馬車・自動車で行く)道のり,行程

〈C〉(特に邸内・公園内の)車道

〈U〉〈C〉(自動車などの)駆動装置

〈C〉(目的達成のための)組織的活動,運動

〈U〉元気,迫力,精力

〈U〉突進;(軍隊の)猛攻撃

〈C〉(心理的な)動因,本能的要求

〈U〉〈C〉(ゴルフ・テニスなどの)強打

〈C〉(家畜などを)追い立てること

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)

smart

(頭の働きが)機敏な,気のきいた,抜け目のない;悪知恵が働く;(動作が)機敏な,てきぱきした(lively)・現代風の,流行の(fashionable) ・(人・服装などが)きちんとした,いきな,スマートな・ずきんとくる,厳しい,激しい・〈物事が〉ずきんとこたえる・〈傷口などが〉(…が原因で)ずきずき痛む,うずく《+『from』+『名』》・(…で)〈人が〉ずきんと心が痛む《+『from』(『under』)+『名』》・(心・傷口などの)鋭い痛み,うずき《+『of』+『名』(do『ing』)》

difference

『違い』,『相違点』,意見などの食い違い

『差』,差額

crumpled

しわくちゃの

paper

〈U〉『紙』

〈C〉(1枚の)『紙』

〈C〉論文,研究論文(口頭で発表するものをさす);(学生の)レポート

〈C〉試験問題[用紙];答案[用紙]

〈C〉《話》『新聞』(newspaper)

《複数形で》『書類』,文書;(身分・資格などを示す)証明書

〈U〉紙幣(paper money);手形類

〈C〉〈U〉壁紙(wallpaper)

紙[製]の

紙の上だけの,実祭には存在しない

新聞[用]の

…‘に'紙をはる

…‘を'紙で包む《+『over』(『up』)+『名,』+『名』+『over』(『up』)》

bag

袋状の物

(女性の)ハンドバッグ;旅行かばん,スーツケース

(…の)1袋分の量《+『of』+『名』》

(野球の)走塁ベース

獲物入れ;(猟の)獲物

…'を'袋に入れる

《話》〈獲物〉'を'捕える

《話》'を'失敬する,こっそりもらう

(からの袋のように)だらりと下がる,だぶだぶする

road

『道路』,『道』;街道

(都市・町の)…街,…通り(street);《the…Roadとして》…街道;通例Rdと訳し固有名詞に付て

(ある目的に至る)『道』(course),手段(means)《+『to』+『名』》

鉄道(railroad)

=roadstead

rock

〈U〉〈C〉『岩』,岩石;『岩壁』;《しばしば複数形で》岩礁

〈C〉『岩片』;《米話》『石』,小石

〈C〉岩のように強固(堅固)なもの,しっかりして頼りになるもの

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

fabulous

伝説上の,架空の

信じられないような,驚くべき

《話》とてもすばらしい

camera

『カメラ』,写真機

テレビ[用]カメラ

deliver

(人・場所に)〈手紙・荷物など〉'を'『配達する』,届ける;〈伝言など〉'を'伝える《+『名』+『to』+『名』》

(…に)〈打撃・攻撃など〉'を'『加える』;〈球〉'を'投げる《+『名』+『to』+『名』》

〈意見など〉'を'『述べる』,〈判決など〉'を'申し渡す

(…から)〈人〉'を'『朽う』,解放する《+『名』+『from』+『名』》

(…に)…'を'引き渡す《+『名』+『to』+『名』》

〈子〉'を'分娩(ぶんべん)させる;〈妊婦〉‘に'分娩させる

sight

〈U〉『視力』,視覚(vision)・〈U〉《時にa ~》(…を)『見ること』《+『of』+『名』》・〈U〉見える範囲,視野,視界・〈C〉『景色』,『光景』,眺め・《the sights》『名所』・〈U〉見解・〈C〉《しばしば複数形で》(望遠鏡などの)照準器,照尺,照星・〈C〉《a ~》《話》ひどいもの・《a ~》多数(の…),多量(の…)《+『of』+『名』》;《副詞的に用いて》うんと,ずっと:a sight of money多額の金・…‘を'見つける,認める・

(照準器で)…‘を'ねらう, ‘に'照準を合わせる

blind

『目の見えない』,盲目の(sightless)

《補語にのみ用いて》(…を)見る目がない,気がついていない《+『to』+『名』》

盲目的な,めくらめっぽうの(reckless)

(特に車の運転者に)隠れて見えない

(通りなどが)行き止まりの,出口のない;(建築物が)窓のない

肉眼で見えないでする,計器だけに頼る

〈人〉‘の'目をくらませる,'を'盲目にする

(…に対して)〈人〉‘の'判断力(分別)を失わせる《+『名』〈人〉+『to』+『名』》

『日よけ』,すだれ,よろい戸,ブラインド

人の目をごまかすもの,見せかけ

《米》(猟師の)隠れ場

目が見えなくて

drone

(特にミツバチの)雄バチ

(他人の労働で生活する)怠け者,ごくつぶし

fly

<鳥などが>『飛ぶ』

<人が>『飛行機で飛ぶ』,飛行する;<飛行機などが>飛ぶ

(風などで)<物が>空中を飛ぶ

(風に)<旗・髪などが>ひるがえる,なびく

《副詞[句]を伴なって》『飛ぶように動く』(走る)

(ある状態・位置から)急に(…に)なる《+『形』<補>》;ぱっと(…)する《+『into』+『名』》

(野球で)フライを打つ;<ボールが>フライになる

《話》急いで立ち去る

逃げる

(空中に)<たこ・鳥など>‘を'『飛ばす』

<旗>を揚げる,翻す

<飛行機など>‘を'飛ばす,操縦する

(人・物が)…‘を'飛行機で飛ぶ

<飛行便>‘を'利用する

<人・物>‘を'空輸する

ボタン隠し,ファスナー隠し(服のボタンやファスナーを隠す布)

(野球の)飛球,フライ(=fly ball)

(テントの入口の)垂れ幕

飛行,飛ぶこと

massive

『大きくて重い』,どっしりした;大規模な

(容ぼう,特に頭が)がっちりした

(精神などが)しっかりした,堂々とした

(投薬量が)定量以上の

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!)

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》

change

(…に)…'を'『変える』,改める《+『名』+『into』+『名』》

…'を'『取り替える』,交換する

〈小切手・為替〉'を'現金にする,〈金〉'を'両替えする;(…に)…'を'両替する《+『名』+『into』+『名』》

(…に)『変わる』,変化する《+『to』(『into』)+『名』》

(他の衣服に)着替える《+『into』+『名』》

(…に)乗り換える《+『to』+『名』》

〈C〉(…の)『変化』,移り変わり,変遷《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)『取り替え』,交換;乗り換え《+『of』+『名』》

〈U〉釣り銭,小銭

rainforest

熱帯雨林

雨林、降雨林、多雨林

security

〈U〉『安全』,無事(safety)

〈U〉『安心』

〈U〉(犯罪・被害などに対する)警備,防衛(保護)手段《+『against』(『from』)+『名』》

〈U〉〈C〉(…に対する)担保,低当[物件]《+『for』(『against』)+『名』》

〈C〉》複数形で》株券,有価証券

everywhere

『至る所に(で)』

《接続詞的に》どこへ(で)…しても

alert

『油断のない』,用心深い

(頭の回転・動作などが)機敏な

(動作が)敏しょうな

〈U〉《しばしばthe ~》警戒,用心

〈C〉警報;警報発令期間

(…に対して)…‘に'警報(警告)を出す,警戒態勢をとらせる《+『名』+『to』+『名』》

drown

…‘を'『溺死』(できし)『させる』

(…で)…‘を'水浸しにする,ずぶぬれにさせる《+『名』+『in』(『with』)+『名』》

〈大きな音が〉〈ほかの音〉‘を'かき消す《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

(仕事・研究などに)〈自分〉‘を'熱中させる,(酒などで)〈憂いなど〉‘を'晴らす,紛らす《+『名』+『in』+『名』》

『溺死』(できし)『する』

swimming pool

『水泳プール』

integral

全体の一部分として欠くことのできない,完全なものになるに必要な

完全無欠な

(数学で)整数の

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

global

球の,球形の

地球の,全世界の

全体的な,総括的な

generate

〈電気・熱〉‘を'『発生させる』,生む;〈文〉‘を'生成する

《文》(一般的に)…‘を'起こす,生じる

pace

〈C〉『1歩』;歩幅(ほぼ75‐100cm)

〈C〉〈U〉『歩調』,速度,ペース

〈C〉《単数形で》(馬の)側対歩(同じ側の前後の脚を同時に上げ下げする歩き方)

…‘を'一定の歩調で歩き回る

…‘を'歩いて測る,歩測する《+『off』(『out』)+『名,』+『名』+『off』(『out』)》

…‘の'速度を調整する

《副詞[句]を伴って》ゆっくり(普通の速さで)歩く,ゆっくりと行ったり来たりする

〈馬が〉側対歩で歩く

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

beyond

《場所》…『を越えて』,『の向こうに』(『へ』)

《数詞つきの句とともに》…から[いくつ目]

《時間》…『を過ぎて』,よりも遅く

《程度・範囲》…『の限度を越えて』;…『以上に』(above)

《通例否定文・疑問文で》…よりほかには,以外に

向こうに,かなたに

《the~》かなた,果て

《the [great]~》あの世

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

team

(スポーツの)『チーム』

(共に仕事などをする)『一団』,一組

(荷車を引く2頭以上の牛馬などの)‐

〈動物〉‘を'一組にする

…‘を'一組の動物で運ぶ

(…と)『チームを作る』,チームを組む,協力する《+up with+名》

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

contribute

(…に)〈金銭など〉'を'『寄付する』,〈時間・努力など〉'を'ささげる《+『名』+『to』(『toward, for』)+『名』(do『ing』)》

(新聞・雑誌に)〈作品など〉'を'寄稿する《+『名』+『to』+『名』》

(…に)『寄付する』,ささげる,寄与する《+『to』(『toward, for』)+『名』(do『ing』)》

(…の)一因となる《+『to』+『名』(do『ing』)》

(新聞・雑誌に)寄稿する《+『to』+『名』》

software

ソフトウェア(コンピューターに関係するプログラム・手順・規則などの文書類の総称)

manage

《しばしばcan, be able toと共に》…‘を'『管理する』,運営する;…‘を'処理する

〈道具・機械など〉‘を'『じょうずに扱う』,操る;〈人・動物〉‘を'うまく使う

《『manage to』do》『なんとか』(…)『する』,うまく(…)する;《時に皮肉に》愚かにも(…)する

管理する,運営する,事を処理する;世話をする

なんとかやっていく;(…で,…なしで)間に合わせる《+『with』(『without』)+『名』》

enormous

『巨大な』,ばく大な

content

〈C〉《複数形で》(容器などにはいっている)『中身』,内容物,(記録・書物などの)目次

〈U〉(書物・演説などの)趣旨

〈C〉《~》《修飾語を伴って》含有量,(容器の)容量

collectively

集合的に;集団的に

(文法で,名詞が)集合的に

convert

(別の物・状態・用途に)…'を'『変える』,転換する(change)《+『名』+『into』(『to』)+『名』》

《米》《通例受動態で》(他の宗教・主義などに)〈人〉'を'改宗させる,転向させる《+『名』+『to』+『名』》

(…に)…'を'等価交換する,両替する《+『名』+『into』+『名』》

(ラグビー・アメリカンフットボールで)〈トライしたボール〉'を'ゴールキックして入れる

(…に)変わる《+『into』(『to』)+『名』》

《米》(…から…に)改宗(転向)する《+『from』+『名』+『to』+『名』》

〈ドルなどが〉(…に)等価交換できる《+『to』(『into』)+『名』》

改宗者,転向者

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』

array

〈軍隊など〉'を'整列させる,配置する

《文》〈人〉‘に'衣類を着せる,(特に)〈人〉'を'盛装させる

〈U〉整列,陳列

(…の)整列(配置)した物(人),勢ぞろい《+『of』+『名』(複数)》

〈U〉衣装,(特に)美しい装い

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〉》

lifeless

生命のない

死んだ

生物のいない

活気のない

numbers

数学,数学

(人員などの)数の優勢

《米》《the~》=numbers game

《古》詞句,韻文

carry

…'を'『運ぶ』,運搬する,持って行く(来る)

(身につけて)…'を'『持ち歩く』,携帯する《+『名』+『about』(『with』,『on』)+『名』》

…[の重さ]'を'支える

(特徴・特性・結果として)…'を'伴う,含む

(電線・パイプなどが)…'を'導く,伝導する

(ある点まで,ある方向へ)…'を'伸ばす,広げる《+『名』+『into』+『名』》

…'を'勝ち取る,得る;…‘の'主導権をとる

〈物事が〉(…に)〈人〉'を'かり立てる,行かせる《+『名』+『to』+『名』》

〈新聞などが〉…'を'掲載する,伝える

〈動議など〉'を'通過させる

(努力・才能によって)…'を'支える,‘の'責任を果たす

《話》…'を'援助する,‘の'首をつないでおく

〈自分〉‘の'身を処する(受動態にできない)

(ある距離まで)『達する』,届く

投票で採択される

物を運ぶ

(鉄砲の)射程;(ゴルフ・野球の飛球の)飛距離

(2つの水路間の)陸上運搬,連水陸路

運ぶこと,持っていくこと

meaning

(・・・の)『目的』,意義《+『of』+『名』》

(吾・文の)『意味』(sense)《+『of』+『名』》

意味ありげな様子,意味深長

《名詞の前にのみ用いて》意味ありげな,意味常長な

《複合吾を作って》・・・するつもりの,の意図をもった

understanding

〈U〉(…の)『理解』,意味をつかむこと《+of+名》

〈U〉《しばしば an~》(…に)『精通』,熟達《+of+名》

〈U〉『意見』,結論

〈U〉《時に an~》(相手の立場の)共感;〈C〉《単数形で》同意,一致

〈U〉『理解力』,知力,知性(intelligence)

相手の立場を理解している,思いやりのある,話せる

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

Mother Nature

母なる自然(世の中をつかさどる力,自然を意味して言う)

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

effort

〈U〉〈C〉《しばしば複数形で》『努力』,骨折り

〈C〉努力の成果,労作

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

visual

『視覚の』

目に見える;目で見た

有視界の

apparatus

〈U〉〈C〉(一式の)『器具』;装置

《集合的に》(ある機能を営む一系統の身体の)器官

〈U〉〈C〉(ある目的のための)道具立て

brain

『脳』,脳髄

《しばしば複数形で》『頭脳』,『知力』

《話》秀才,知的指導者

…‘の'頭を打ち砕く

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

truly

『偽りなく』,心から

まことに,全く(indeed);ほんとうに,実に(really)

正確に,寸分違わず(exactly)

lead

《方向を表す副詞[句]を伴って》…‘を'『導く』,案内する

〈道・灯火などが〉…‘に'道筋を示す;(…へ)…‘を'導く《+『名』+『to』(『into』)+『名』》

…‘の'先頭になる,1番である

…‘の'『率いる』,指揮する

〈ある人生・生活〉‘を'経験する,生きる,送る

『先頭に立つ』,(競技・成績などで)リードスル

〈人が〉『案内する』,先導する

(…に)〈道などが〉『通じている』《+『to』+『名』》

(…の)結果となる《+『to』+『名』(do『ing』)》

〈U〉《the~》『先頭』,首位

〈C〉《a~》相手を引き離した点(時間,距離)

〈C〉模範,手本(example)

〈C〉(問題解決の)手がかり,ヒント(clue)

〈C〉(劇・映画などの)主役,主演俳優

〈C〉(新聞報道記事などの本文の前におく要約した)前文,前書き,リード

先頭の,主要な

mentor

指導者,師・(良き)助言者,顧問

collaborator

(特に芸術・学問での)協力者;合作者,共同研究者

(敵国・占領軍などへの)内通者

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

learning

(…を)学ぶこと,(…の)学習《+『of』+『名』》

『学問』,学識,博識

general

(あるグループ)『全部の』,全部を含む

『世間一般の』,広く行き渡った

『一般の』,専門的でない

『大体の』,概略の

『陸軍大将』;(陸軍の)『将軍』,将官

概して,一般に

artificial

『人造の』,『人工の』,人為的な

模造の

不自然な,見せかけの

intelligence

『知能』,知力,理解力;知恵,そう明

(国家的に重要な)『情報』,知識

情報部,謀報機関

ultimately

最後に,ついに

object

(見たり,触れたりできる)『物』,物体

(…の)『対象となる人』(『物』,『事』),(…の)的《+『of』+『名』》

(…の)『目的』,目当て(aim)《+『of』(『in』)+『名』(do『ing』)》

(文法で)『目的語』

(…に)『反対する』,異議を唱える《+『to』(『against』)+『名』(a person's do『ing』,『wh-節』)》

(…を)いやに思う《+『to』(『against』)+『名』(a person's do『ing』,『wh』‐『節』)》

《『object』+『that節』》…‘だと'反対して言う

identify

〈人・物〉‘を'『見分ける』,〈物事〉‘を'確認する

《『identify』+『名』+『with』+『名』》(二つの異なるものについて)(…と)…‘を'同じものと考える

《『identify』+『名』+『with』+『名』》《しばしば受動態で》(…に)…‘を'関係づける,密接に結びつける

《『identify with』+『名』》〈人が〉(…と)一体となる(感じる)

infer

…‘を'『推論する』,推量する

geometry

〈U〉『幾何学』

〈C〉幾何学書

relation

(またrelationship)〈U〉『関係』,関連

〈U〉血縁関係,親族関係

〈C〉親類,親戚

《複数形で》(個人・組織・国などの,相互の)利害関係《+『between』(『with』)+『名』》

《文》〈U〉話すこと;〈C〉話,物語

emotion

『強い感情』,感動,感激

(喜怒哀楽などの)『感情』,情緒:

action

〈U〉『行動』,活動;精力的な活動

〈C〉『行為』,行い;《複数形で》『日常の行動』,ふるまい

〈U〉〈C〉(人間・馬などの)身ぶり,動作,所作

〈U〉(身体諸器官の)働き

〈U〉(機械などの)『働き』,機能;(薬・化学薬品などの)『作用』

〈U〉〈C〉戦闘(battle)

〈C〉(銃・ピアノなどの)アクション,作動装置

〈C〉訴訟

〈U〉(劇・物語の)本筋,筋の運び

intention

『意図』,考え,目的

《複数形で》(自分の行動の)心づもり,動機;《話》(…と)結婚する意志《+toward+名》

weave

織物を織る,機を織る

縫うように進む

〈毛糸・綿糸など〉‘を'『織って』(織物などを)『作る』《+名+into+名》

(毛糸・綿糸などから)〈織物〉‘を'『織る』,編む《+名+from(of)+名》

〈かごなど〉‘を'編む,編み上げる

(かごなどに)…‘を'編んで作る《+名+into+名》

(いくつかの事実・材料から)〈物語・計画など〉‘を'作り上げる,組み立てる《+名+from+名》

(ある物語・計画などに)〈事実・材料など〉‘を'組み立てる《+名+into+名》

《weave one's way の形で》縫うように進む

織り[方];編み[方]

entire

《名詞の前にのみ用いて》『全体の』,全部の(whole)

『壊れていない』,無傷の

《名詞の前にのみ用いて》『無条件の』,『完全な』,全くの

moment

〈C〉『瞬間』,瞬時

〈C〉《単違形で》(特定の)『時期』,機会,場合

《the moment》今,現在

〈U〉『重要』,重大(importance)

〈C〉《単数形で》(物理・機械で)モーメント,運動率

lie

《場所を表す副詞[句]を伴って》『横たわる』,横になる

《状態を表す副詞[句]を伴った》『置かれている』,ある

《場所を表す副詞[句]を伴って》(ある場所に)『位置する』,ある

《通例場所を表す副詞[句]を伴って》〈誤り・理由・責任・抽象的なものが〉見い出される,ある

《場所を表す副詞[句]を伴って》地下に眠る,葬られている

位置,方向;状態

gaze

(…を)『じっと見つめる』,凝視する《+『at』(『into,on,upon』)+『名』》

『じっと見詰めること』,凝視

step

『一歩』,歩み;一歩の距離,歩幅;短い距離

(階段・はしごの)『段』,踏み段;《複数形で》『階段』

(目的・目標への)『一歩』,一段階《+『to』(『toward』)+『名』》

足音

足跡

『歩調』,足取り;(ダンスの)ステップ

(目標に近づく)『手段』,方法,処置

階級,昇級

(音楽で)音程

(温度計などの)目盛り

《方向を表す副詞[句]を伴って》(…の方へ)『歩む』,一歩踏み出す,行く

(…を)踏みつける《+『on』+『名』》

〈足〉‘を'踏み出す;〈ダンス〉‘の'ステップを踏む

…‘を'歩測する《+『off』(『out』)+『名』,+『名』+『off』(『out』)》

〈段〉‘を'切り込む

towards

toward

goal

『ゴール』,決勝点

(ゴールに球を入れて得た)得点

=goalkeeper

『目標』(aim),目的;目的地

building block

建築用ブロック

(おもちゃの)積み木

simple

『簡単な』容易な,分かりやすい

(複合に対して)単一の

『単純な』,込み入っていない

『純然たる』,全くの

『飾り気のない』,簡素な,地味な,質素な

『もったいぶらない』;誠実な,実直な

お人よしの,だまされやすい

《文》地位のない,普通の,平(ひら)の

term

〈C〉『専門用語』,術語

〈C〉(一般に)語[句],言葉

《複数形で》言い道,言飯遣い

〈C〉『期間』

〈C〉〈U〉『学期』

《複数形で》(人との)間柄,仲《+with+名》

《複数形で》(協定などの)『条件』;要求額,値段

〈C〉(数式で)項

《term+名〈目〉+名(形)〈補〉》(…と)…‘を'名づける,呼ぶ

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

teaching

〈U〉『教えること』,教授,授業

〈C〉〈U〉《おもに複数形で》教え,教訓(instruction)

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)

training

『訓練』,専門教育,調教,(運動選手の)トレーニング,養成

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

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』》

design

{C}(形式・構造などの)略図,見取り図,設計図

〈C〉『図案』,意匠,模様

〈U〉図案法,意匠術

〈C〉(…の)『計画』,企画,目的《+『for』+『名』》

《複数形で》(…への)たくらみ,下心《+『against』(『on』,『upon』)+『名』》

〈構造など〉‘を'『設計する』

…‘の'『下絵を描く』,図案を描く

…‘を'『計画する』,頭の中で考える(plan)

…‘を'『予定する』

model

(通名縮小した)(…の)『模型』,ひな型《+『of』+『名』》

《単数形で》(…の)『模範』,手本《+『of』+(『for』)+『名』》

(美術家・作家などの)モデル,ファッションモデル

(自動車・服装などの)型,式《+『of』+『名』》

《英》《単数形で》(…と)そっくりな人(物),(…の)生き写し《+『of』+『名』》

『模型の』,見本の

『日範的な』,申し分のない

(ある材料で)…‘の'模型を作る,‘を'型どる《+『名』+『in』+『名』〈材料〉》

(手本・型に合わせて)…‘を'作る《+『名』+『after』(『on, upon』)+『名』(a person's do『ing』)》

〈洋装・髪型などの〉‘の'モデルをする

(…で)(原型)を作る《+『in』+『名』》

(ファッションショーなどで)モデルをする

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』》

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』》

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

algorithm

アルゴリズム(最大公約数を求める互除法などの演算方式)

mathematical

数学の,数学的

(非常に)正確な

language

〈U〉『言語』,言葉

〈C〉(一国家・一民族の持つ)『国語』,…語

〈U〉(文字・話し言葉為外の)伝達記号,人工言語;(動物の)伝達手段(鳴き声・身ぶりなど)

〈U〉(個人・特定のグループなどの)『言葉遣い』,語法,(専門の)用語,術語

〈U〉語学,言語学(linguistics)

round

…『を[ぐるっと]回って』,を一周して

…『を曲がって』

…『の周囲に』,を取り巻いて

…『のあちこちに』,の辺りに

…『ころ』

(ぐるりと)回って,巡って

周囲が(に)

あちこち[に],方々[に];行き渡って

回り道して

(ある場所へ)回って

『球状の』,丸い

(タイヤ・輪のように)円形の,丸い

(断面の丸い)円筒(円錐)形の

(肩・筆跡などが)丸みのある,丸々とした

《名詞の前にのみ用いて》(数量が)完全の,ちょうどの

『丸い物』;円,輪;球,円筒形

(中心・軸をまわる)『回転』,(天体の)回転運動

《しばしば複数形で》(職務上などの)巡回,見回り

《単数形で》(行い・でき事の一つの)連続;繰り返り;(…が)ひとしきり続くこと《+『of』+『名』》

(ボクシングの一勝負の中の)『ラウンド』,回,(ゴルフデ全部のホールを回る)ラウンド,(カードゲームの)一回り

輪唱

(銃砲の)1回の射撃,一斉射撃

(射撃用弾薬の)1回分

(牛のもも肉の)丸切り,(パンの)丸切り《+『of』+『名』》

輪舞,円舞

…‘を'『丸くする』,‘に'丸みをつける

…‘を'『回る』,曲がる

〈端数をもつ数字〉‘を'端数を切り捨てて(概数で)表す《+『down』+『名』+『to』+『名』》

…‘を'完成する,仕上げる

…‘を'くちびるを丸くして発音する

『丸くなる』

回る,曲る

完成する

face

〈C〉『顔』

〈C〉表情,顔つき

〈C〉(物の)『表面』(surface),(建物の)正面(front),(貨幣・カードなどの)表《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)外観,様子《+『of』+『名』》

〈U〉面目,面子(めんつ)

〈C〉(多角面体の)面

〈C〉(活字・版の)面(印刷する部分);(活字の)書体

〈C〉(鉱山の)採掘現場

…‘に'『面する』,‘の'ほうを向く

(…のほうに)…‘を'向ける《+『名』+『toward』+『名』》

〈人が〉〈危険など〉‘に'直面する,立ち向かう,対抗する;〈危険などが〉〈人〉‘に'迫る

〈事実・現実など〉‘を'直視する,認める

(…で)〈壁など〉‘に'上塗り(上張り)をする《+『名』+『with』+『名』》

(ある場所・方角に)面する,向く《+『on』(『to』,『toward』)+『名』》

chubby

(人・顔などが)丸々と太った,丸ぽちゃの

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

ear

〈C〉『耳』

《単数形で》『聴覚』,聴力,音感

《単数形で》じっと聞くこと,傾聴

〈C〉耳の形をした物

tail

〈C〉『尾』,しっぽ

〈C〉『尾に似た物』;(飛行機・車の)尾部

〈C〉(…の)『後部』,末端,終り(底)の部分《+of+名》

〈C〉コインの裏側

《複数形で》燕尾(えんび)服(tail coat)

〈C〉《俗》しり,けつ

〈C〉《俗》尾行者

…‘に'尾をつける

《話》〈人〉‘を'尾行する

〈物・音が〉しだいに減ってゆく,消えてゆく《+away(off, out)》

laughter

『笑い』,笑い声

curl

〈C〉『巻き毛』カール;《複数形で》巻き毛の髪

〈C〉うず巻き[状のもの],うねり

〈C〉〈C〉カールすること,ねじれ

〈頭髪〉'を'カールさせる

|'を'曲げる,ねじる

〈頭髪が〉カールする

〈煙が〉うず巻く

add

1〈二つ以上のもの〉'を'『合計する』《+『名』+『up』(『together』),+『up』(『together』)+『名』》

(…に)…'を'『加える』,足す,付け足す《+『名』+『to』(『and』)+『名』》

《『add』+『that』『節』》…‘と'つけ加える

足し算をする,加える

viewpoint

『観点』,見地,見解(point of view)

hide

…‘を'『隠す』

〈感情など〉‘を'人に知られないようにする,おもてに出さない,秘密にする

〈物が〉…‘を'見えなくする,おおい隠す

『隠れる』,潜む

(狩猟・撮影などのため)動物を観察する隠れ場所

silly

(人・人の用動が)『愚かな』,思慮のない,ばかな,おめでたい

《話》(殴られたりして)目を回した,気絶した

おばかさん

point

〈C〉(針・鉛筆・剣などの)『とがった先』,(…の)先端《+『of』+『名』》

〈C〉岬(みさき)

〈C〉(小数点・句読点などの)点

〈C〉(図形上の)点

〈C〉(ある特定の)『地点』(spot),場所(place)

〈C〉(計器の目盛りなどの)『点』,『度』

〈C〉時点,瞬間

〈C〉《単数形で》(物語・議論などの)『要点』,核心《+『of』(『in』)+『名』》

〈U〉(…の)『目的』,『意義』,ねらっている点《+『of』(『in』)+『名』(do『ing』)》

〈C〉(全体の中の)個々の項目,細目(item),細部(detail)

〈C〉特徴(characteristic),特質(trait)

〈C〉(競技・学校の成績などの)得点

〈C〉ポイント(活字の大きさの単位;約1

72インチの大きさ)

(…に)〈銃・指など〉‘を'『向ける』《+『名』+『at』(『to, toward』)+『名』》

…‘に'『指し示す』《point+名+to+名…に…をさし示す》

…‘の'先をとがらせる,‘に'先を付ける

…‘に'点を打つ;…‘に'小数点を付ける;…‘に'句読点を付ける

〈猟犬が〉〈獲物〉‘を'指し示す

(…を)(指などで)『示す』,指し示す《+『at』(『to, toward』)+『名』(do『ing』)》

〈猟犬が〉獲物の位置を示す

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』》

household

(雇い人を含めた)『家中の者』,一家,世帯

一家の,世帯

infinite

(空間・数・量・程度などについて)『無限の』,限りがない

ばく大な,非常に大きい(very great)

《the I-》神(God)

《the ~》無限なもの,無限の空間(時間)

(数学で)無限

variation

{U}『変化(変動)すること』

{C}(個々の)変化;変化の量(程度)

{C}変形,変わり種;(生物の)変種

{C}(…の)変奏曲《+on+名》

profound

『深遠な』,深い洞察力をもった

《名詞の前に用いて》《文》深い,深い所の

心の底からの,深い

『完全な』,全くの

(書物・学説などが)深みのある,難解な

observation

〈U〉〈C〉(…を)『観察』(『注意』)『すること』;(…の)(特に,科学的)観察《+『of』+『名』》

〈U〉『観察力』,注意力

《複数形で》(…について)観察されたもの,(…の)観察記録《+『of』(『on』)+『名』》

〈C〉(観察に基づく)発言,意見《『observation on』(『about』)+『名』…についての意見》

thinking

『思考力のある』,考える;思慮深い

考えること,思考,思索

考え,意見,判断

no one

『だれも』…『ない』

especially

『特に』,特別に;きわだって

experience

〈U〉(…の)『経験』,体験《+『of』(『in』)+『名』(do『ing』)》

〈C〉『経験(体験)したこと』

…‘を'『経験(体験)する』

consider

(決定・決意のために)…'を'『よく考える』,熟慮する

…'を'『みなす』,思う(進行形にできない)

…'を'『考慮に入れる』,心にとめる

…'を'重んじる,尊重する;…‘に'注意(注目)する

熟慮する,考えてみる

pair

(二つで一つに用いられる物の)『組』,『対』《+『of』+『名』》

(対になる部分からなる物の)『1個』《+『of』+『名』》

《集合的に》《複数扱い》夫婦,婚約中の男女;(動物の)つがい《+『of』+『名』》

《集合的に》《複数扱い》(同種または何かの関係のある物の)二人(二つ,2頭など)の組《+『of』+『名』》

…‘を'二人(2個)ずつ組にする《+『名』+『off』(『up』),+『off』(『up』)+『名』》,(…と)…‘を'組にする《+『名』+『with』+『名』》

(…と)…‘を'結婚させる《+『名』+[『up』]『with』+『名』》

二人(2個)ずつ組になる《+『off』(『up』)》

millisecond

ミリセカンド(1秒の1000分の1)

average

『平均』;並み,標準

平均値

『平均の』;並みの,標準の

〈数〉'を'『平均する』

平均して…'を'する(受動態にできない)

平均して…となる

movement

〈U〉(…の)『運動』,『動き』;移動《+『of』+『名』》

〈C〉動作,身振り

〈C〉《複数形で》行動,活動

〈C〉(…に向かう)(事熊の)成り行き,動向《+『toward』+『名』》

〈C〉(目標を達成するための一群の人たちの)運動

〈C〉(賛団の)移動,移住;(人口の)異動《+『of』+『名』》

〈C〉楽章

〈C〉(時計などの)機械装置,動く仕掛け

age

〈U〉(一般に)『年齢』,寿命;〈C〉(個々の)『年齢』,年

〈U〉成年(おとなとしての資格・権利を得る年齢;通例18または21歳)

〈U〉『老齢』;《集合的に》老人たち

〈U〉(人生の)『一時期』;〈C〉世代(generation)

〈U〉〈C〉《しばしばA-》(歴史上の)『時代』

〈C〉《話》長い間

年をとる,ふける;〈物が〉古くなる

〈年〉'を'とらせる;〈物〉'を'古びさせる

real

(想像でなく)『現実の』,実際の,真実の

(まがいものでなく)『本物の』

不動産の

ほんとうに,とても(very)

instead

『その代りとして』,それよりも

focus

『焦点』

焦点距離(focal length)

焦点整合,ピント

(活動・興味・重要性などの)焦点,中心

(楕円・放物線・双曲線などの)焦点

震源[地]

(…に)〈レンズなど〉‘の'『焦点を合わせる』《+『名』+『on』+『名』》

(…に)〈注意など〉‘を'集中する《+『名』+『on』+『名』(do『ing』)》

(…に)〈レンズなどの〉焦点が合う;〈注意などが〉集まる《+『on』+『名』》

solely

『一人で』,『単独で』(alone)

ただ,全く,もっぱら(only)

insight

『洞察[力]』,眼織;(…を)見通す力《+『into』+『名』》

datum

dataの単数形

既知の事実

quantity

〈U〉『量』

〈C〉(…の)『量』,数,額,高《+『of』+『名』》

〈C〉『多量』,多数

〈C〉(数学で)量,数量

quality

〈C〉(人・物の)『特質』,『特性』《+of+名》

〈U〉(…の)『本質』(nature)《+『of』+『名』》

〈U〉『質』,品質

〈U〉良質(excellence),優秀性(superiority)

〈U〉高い身分

once

(ただ)『1度』,『1回』

『かつて』,以前

《否定文で》一度も(…しない);《条件節で》いったん…すれば

『1度』,1回

『いったん』…『すれば』,…するとすぐに

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)

data

『資料』,事実;情報

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

perhaps

『おそらく』,ことによると,ひょっとしたら,たぶん

professor

(大学の)『教授』

(一般に)教師,先生

university

{C}『[総合]大学』

〈U〉《the university》《集合的に》大学生,大学当局

launch

〈ボート〉‘を'水面に降ろす;〈船〉‘を'『進水させる』

(…に向かって)〈やりなど〉‘を'投げる《+『名』+『at』(『against』)+『名』》;(…に)〈ロケットなど〉‘を'打ち上げる,発射する《+『名』+『into』+『名』》;(艦上などから)〈飛行機〉‘を'飛び立たせる《+『名』+『from』+『名』》

(…に)〈攻撃など〉‘を'加える,〈非難など〉‘を'浴びせる《+『名』+『at』(『against』)+『名』》

〈計画・事業など〉‘を'『始める』

(事業などに)〈人〉‘を'乗り出させる《+『名』+『in』(『into, on』)+『名』》

乗り出す

〈船が〉進水する;〈航空機などが〉発進する

(船の)進水;(ロケット・宇宙船などの)発進

project

…‘を'『計画する』,企画する

(ねらって)…‘を'『投げる』;…‘を'発射する

(…に)〈光・影・映像など〉‘を'投げかける,投影する,映写する;〈声〉‘を'かける《+『名』+『on』(『onto』)+『名』》

(他の人に〈‘自分の考え・気持ち〉‘を'投げかけて伝える《+『名』+『on』(『upon』)+『名』》

(想像して,…の時間・場所・情況などの中へ)…‘を'置いてみる《+『名』+『in』(『into』)+『名』》

(得られた情報らよって)…‘を'予報する,予測する

『突き出る』,出っ張る

『計画』,企画,案

計画的な仕事;研究課題;(大ががりな)事業

《米》=housing project

luckily

『運よく』,幸運にも

mount

…‘を'『登る』(ascend, climb)

〈馬・車〉‘に'『乗る』,〈台の上など〉‘に'上がる,乗る

(馬などに)〈人〉‘を'『乗せる』《+『名』〈人〉+『on』+『名』》

(…の上に)…‘を'『載せる』《+『名』+『on』+『名』》

(…に)…‘を'据え付ける,はめる,取り付ける,はる《+『名』+『in』(『on』)+『名』》

〈劇〉‘に'舞台装置や衣装を用意する

〈攻撃など〉‘を'仕掛ける;〈作戦など〉‘を'展開する

『登る』,上がる《+『up』》

『馬』(乗用の動物)『に乗る』

(数・量において)ふえる,(程度において)高まる,強まる《+『up』》

乗用の動物,(特に)馬

台紙;(宝石などの)台;(顕微鏡用の)スライド板

treasure trove

〈U〉(発掘された)所有者不明の財宝

〈C〉(一般に)貴重な発見物 = treasure-trove

nearly

『ほとんど』,もう少しで

《まれ》(血縁・利害・関連などについて)密接に,親密に(closely)

billion

『10億』(thousand million)

《英》『兆』(《米》trillion)

Amazon

アマゾン(ギリシア神話で,昔黒海の近くにいたという女武者の一族)

《しばしばa-》女傑(じょけつ),勇ましい女

《the ~》アマゾン川(南米にある大河)

mechanical

『機械の』,道具の;機械(道具)を必要とする

機械仕掛けの,機械操作の,機械製の

機械に適した,機械向きの;(人・行動などが)機械的な,自動的な

Turk

トルコ人

platform

『壇』,教壇,演壇

(駅の)『プラットホーム』

(特に政党の)政策,考領

label

(品名・製造元などを示す)『はり札』,ラベル;(小包などの)荷札

(団体・運動・政党支持者などの特徴を示す)短い文句,通り名;(辞書の見出し語などにつける)ラベル([物理][化学]など)

…‘に'『ラベルをはる』,荷札をつける;《比喩(ひゆ)的》〈人〉‘に'レッテルをはる

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

employer

『雇い主』,雇用者

worker

『仕事をする人』,勉強をする人

(暮らしのために働く)労働者

努力家,働き者

働きバチ,働きアリ

almost

『ほとんど』,たいてい(nearly)

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』》

candidate

(…の)『候補者』,志願者《+『for』+『名』》

capture

〈動物・犯人・敵兵など〉'を'『捕える』,つかまえる

〈物〉'を'手に入れる

〈注意・関心など〉'を'ひきつける

〈U〉(…を)『つかまえること』,(…の)捕獲,逗捕《+『of』+『名』》

〈C〉捕虜;捕獲した物(動物)

fraction

『破片』,断片;(…の)一部,わずか《+『of』+『名』》

『分数』

imagery

《集合的に》像,心像

(文学における)比喩(ひゆ)的表現

mind

〈U〉(思考・知覚・意志などをつかさどる)『心』,精神

〈C〉《単数形で》(心の働きによって生じた)『知性』,理性,理解力

〈U〉正常な精神状態,正気

〈C〉意見,考え方,物の見方

〈U〉記憶,回想

《one's~》注意,精神の集中

〈C〉《単数形で》願い,意向

〈C〉《前に形容詞を伴って》(…を備えた)人

《しばしば命令文で》…‘に'『注意する』,用心する

…‘の'番をする,世話をする(look after)

〈人,助言など〉‘の'言うことを聞く,‘に'従う

《否定・疑問・条件文で》…‘を'『気にする』,『気にかける』,いやだと思う

《疑問文・否定文で》気にする,心配する,いやに思う

developmental

開発の;発達上の;発育上の

hindsight

あと知恵

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

seem

(進行形にできない)(…のように)『見える』,思われる

obvious

(一見して)『明白な』,明らかな,すぐ分かれる;見えすいた

fairly

『公平に』,公正に(justly)

『かなり』,相当に(somewhat)

全く,すっかり,まさしく

alone

『ひとりで』,一つで,単独で;ただ…だけで

《名詞・代名詞のすぐ後に用いて》ただ…だけ(only)

journey

『旅行』,旅

『旅程』,行程

《比喩(ひゆ)的に》旅路;(…への)道程,道《+『to』+『名』》

旅行する

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

while

《通例 a while》『時間,』間,(特に)少しの時間

『…する間に(は)』

《譲歩》『…であるが,』…なのに

《比較・対照》(…だが)『一方では』

《類似・対応》そして[その上]

《英北東部》《俗》…まで(until)

friendly

好意的な,友情のこもった,親切な

友好的,仲の良い

役に方つ;受け入ける

親善試合

colleague

(会社・学校など,また専門職業の)『同僚』,仲間,同業者

advise

〈人〉‘に'〈事〉'を'『忠告する』,助言する,すすめる

(おもに商取引き用語で)…‘に'通知する,知らせる

(…について)忠告する《+『on』+『名』》

《米》(…と)相談する《+『with』+『名』》

tenure

任期・(役職・不動産などの)保有;保有権;保有条件・保有期間・《米》(通例ある在職期間後に与えられる)終身在職権・身分保証

constantly

『絶えず』,しきりに

(規則的に)しばしば,たびたび

joke

『冗談』,『笑い話』

からかい,いたずら

こっけいなもの,物笑いの種

冗談を言う;冗談で言う

graduate

(…を)『卒業する』《『from』+『名』》

(…から…に)除々に変わる《+『from』+『名』+『into』(『to』)+『名』》

《文》《おもに米》〈学校が〉…‘を'『卒業させる』

…‘を'段階に分ける

〈計器など〉‘に'目盛りをつける

『卒業生』

学校を卒業した;大学卒業生のための,大学院の

reopen

…‘を'再び開ける

…‘を'再び始める

再び開く,再び始まる

dry

『乾いた』,乾燥した

『雨の降らない』,日照り続きの

水のかれた,干上がった

(家畜などが)乳の出ない

涙の出ない

液状でない,固形の

のどが乾く,のどが乾いた

(パンが)バター(ジャム)などのついていない;(パン・ケーキが)古い,固くなった

ありのままの,飾りけのない,そっけない

(ユーモア・皮肉などが)さりげない

(ぶどう酒などが)辛口の

禁酒の,禁酒法実施の

…‘を'『乾かす』《+『名』+『up,』+『up』+『名』》

(手ぬぐい・ハンカチなどで)〈手・足など〉‘を'ぬぐう,ふく《+『名』+『with』(『on』)+『名』》

(保存のために)〈食物〉‘を'乾燥させる

『乾く』,〈水が〉かれる《+『up』(『out』)》

cleaner

掃除機

(また『cleaner's』)クリーニング屋(店)

クリーニングする人;清掃作業員

洗剤

shop

〈C〉《おもに英》『小売店』,『商店』(《米》store)

《米》(百貨店などの中にある)小さい専門店

〈C〉(サービス業の)『店』

〈C〉『仕事場』,作業場

(…で)『買物をする』《+『in』(『at』)+『名』》

《英俗》(人を)裏切る,密告する

fund

(特定の目的のための)『資金』,基金《+『for』+『名』》

《a ~》(すぐに役立つ知職などの)『蓄え』,蓄積(stock)《+『of』+『名』》

《複数形で》手元資金,所持金;《英》公債,国債

〈事業・研究など〉‘に'資金を提供する

〈負債〉‘を'長期公債にする

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

everyday

『毎日の』,日々の

(日曜日などに対して)平日の

日常の,ありふれた・(つづりに注意:一語です・everyとdayが離れずにくっついています)

unprecedented

先例のない,みぞうの

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

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)

pose

(絵や写真のモデルとして)『姿勢をとる』《+『for』+『名』》

(特に他人に印象づけようとして)気どる;(…の)ふりをする《+『as』+『名』》

〈モデルなど〉‘に'姿勢をとらせる;〈被写特など〉‘を'適当な位置に配する

〈『難問など』〉‘が'生じる

〈要求・質問など〉‘を'述べる,提出する

(絵や写真のためにとる)『ポーズ』,『姿勢』

(人に見せるための)ポーズ,見せかけ,気どり

specie

(紙弊に対した)正金,正貨

domestic

『家庭の』,家庭生活の,家事の

『家庭的な』,家事の好きな

(動物などが)『人に飼われている』,飼いならされた

『国内の』,自国の

国産の

(通例女性の)召使い,お手伝い

wild

(植物・果実・はちみつなどが)『野生の』

(鳥獣などが)『野生の』,飼い慣らされていない

(人・気性などが)『乱暴な』,無法な,手に負えない

《おもに補語に用いて》『気違いじみた』,熱狂的な,ひどく興奮した

《補語にのみ用いて》『熱望して』;夢中になって

(天候・海・時勢などが)『荒れた』,激しい

(人・種族などが)『未開の』

(土地などが)『自然のままの』,荒涼とした

(計画などが)『とっぴな』,でたらめな

的はずれの,見当違いの

乱れた,だらしない

《話》よい,愉快な

『乱暴に』,やたらに;でたらめに

荒野,荒れ地,大自然のままの状態

thrill

(喜び・恐れ・興奮などで)『ぞくぞくする感じ』,ぞっとする(わくわくする)感じ,スリル

『ぞくぞくさせるもの』,ぞっと(わくわく)させるもの

…‘を'『ぞくぞくさせる』,ぞっと(わくわく)させる

(…に)ぞくぞくする,ぞっとする,わくわくする《+at(to)+名》

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

benefit

〈C〉〈U〉ためになること(もの),利益,恩恵

〈C〉(国家などにより支払われる)給付金,手当

〈U〉慈善興行,募金興行

…‘の'ためになる,‘に'利益を与える

(…で)利益を得る《from(by)+名》

fashion

〈C〉〈U〉(…の)『流行』,はやり《+『for』+『名』(do『ing』)》

〈U〉(特に婦人服の)ファション

《the~》人気のある人(もの)

〈C〉〈U〉《文》(…の)『方法』,仕方《+『of』+『名』》

〈C〉〈U〉(…の)作り(make),様式(style),型(shape)《+『of』+『名』》

《古》《集合的に》上流会社[の人々]

(…から)…‘を'作る《+『名』+『from』(『out of』)+『名』》;…‘を'細工して(…を)作る《+『名』+『into』+『名』》

worldwide

全世界に知れ渡った,世界的な

全世界に,世界的に

community

〈C〉(文化的・歴史的遺産を共有する)『共同会社』,地域会社・共同体;(共通の特質・利害を持つ人たちによる)社会,…界

《the ~》『一般社会』,公衆(the pubic)

〈U〉(財産などの)共用,共有(思想・利害などの)共通,一致《+『of』+『名』》

〈C〉(植物の)軍落,(動物の)群生

free

(束縛された状態になく)『自由な』,自由の身の

(国家・国民などが)『独立している』

(思想・行為などが)強制されない,自発的な

(動作が)拘束されない,無理のない

《補語にのみ用いて》(苦痛・制約などを)『免れている』,(誤り・偏見などの)ない《+『from』(『of』)+『名』》

《補語にのみ用いて》《『be free to』do》『自由に』…『できる』

(仕事から)解放された,暇になった;(部屋などが)使用されていない,空いた

『無料の』;無税の

出し惜しみしない

遠慮のない,慎みがない

(道路などが)障害のない,自由に通れる

固定していない,離れた

無料で

自由に,妨げられずに(freely)

(…から)〈人・国など〉‘を'『自由にする』,解放する《+『名』+『from』+『名』》

(困難などから)〈人〉‘を'救う《+『名』+『form』+『名』》

(障害などを)〈人・物〉‘から'取り除く《+『名』+『of』(『from』)+『名』》

(物を)…‘から'片付ける,外す《+『名』+『of』+『名』》

applause

『拍手かっさい』;称賛

nourish

…‘を'『養う』;…‘に'栄養を与える

…‘を'発展させる,助長する

(心に)〈ある感情〉‘を'『抱く』《+『名』+『in』+『名』》

ready

『準備ができた』,仕上がった

《補語にのみ用いて》(進んで喜んで)覚悟している

《補語にのみ用いて》《『be ready to』 do》『今にも…しようとする』,しがちである

す早い,即座の

すぐに使える;手近の

(…に対して)…‘を'『準備する』,用意する《+『名』+『for』+『名』》

(銃の)構えの姿勢

位置について

wealth

『富』,財産

《しばしば a wealth》『豊富』(な…),たくさん(の…)《+of+名》

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

provide

…‘を'『供給する』,提供する,与える

《『provide』+『that』『節』》(法律などで)…‘と'『規定する』

(将来の安全・災害などに)『備える』,用意する

(家族などを)扶養する《+『for』+『名』》

perfect

『完全な』,欠点のない,申し分のない

(必要なものが)『完全にそろった』

(写しなどが原物に)『正確な』

《名飼の前にのみ用いて》全くの

(文法で)完了の

《the ~》完了時制

〈C〉完了形(完了時制の動詩形)

…‘を'『完鮮にする』

match

(1本の)『まっち』

(昔の)火縄[銃]

neural

神経[系統]の

network

〈U〉〈C〉網,網細工

〈C〉『網状のもの』

〈C〉(ラジオ・テレビの)放送網

pioneer

(未開地の)『開拓者』

(研究・事業などの)『駆者』,開拓者《+『in』(『of』)+『名』》

(先発して本隊のために道路や橋を作る)工兵

先駆動物(植物)(動・植物のなかった地域に最初にはいり定着した動・植物)

〈土地など〉‘を'開拓する,開拓して定住する

〈研究・事業など〉‘を'開拓する,創始する

(新しい土地の)開拓者となる《+『in』+『名』》

(…において)先駆者となる《+『in』+『名』(do『ing』)》

consist

《『consist of』+『名』》〈団体・物・事が〉(…から)『成る』,(…で)成り立っいる受動態にできない;

《『consist in』+『名』(do『ing』)》〈事の本質が〉(…に)ある,含まれている(受動態にできない)

《『consist with』+『名』》〈事柄が〉(…と)一致する,両立する

highly

『高度に』,『非常に』,大いに

高い位に,高貴に

高価で(に),高給で(に)

connected

連結した

親戚(せき)関係の

関係(連絡)のある

neuron

神経単位,神経細胞,ニューロン,ノイロン

basic

『基礎の』,基本的な(fundamental)

塩基性(アルカリ性)の

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

unit

《集合的に》『構成単位』;(学習の)『単元』;(全体を構成する)部門,部隊

(特定用途の)設備[一式],器具[一そろい]

(測定基準としての)『単位』;(…の)単位《+of+名》,(…する)単位《+for doing》

正の最小整数(1)

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

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)

output

生産高

(コンピューターなどの)アウトプット,出力

moreover

『そのうえ』,さらに

hierarchical

聖職階級組織の;階級組織の

layer

《複合語を作って》(物を)積む人(物),置く人(物)

卵を産む鶏・層;(ペンキなどの)一塗り;一皮

(園芸で)取り木

…‘を'層にする

〈植物〉‘を'取り木する

similar

(大体において)『似ている』,類似した同様の

(図形が)相似の

typical

『典型的な』,代表的な

特色をよく示す,特徴的な

recognition

(それであること)『見て気がつくこと』,見覚え

(特に,正当・妥当であるとの)(‥の)『承認』《+of』+『名』》

(業績・貢献などを)認めること,(…の)表彰《+『of』+『名』》

parameter

(数学で)媒介変数,補助変数

(統計で)母数

power

〈U〉(名身が生れつき備えている,また物事を遂行できる)『能力』,『力』

〈U〉(…に対する)権力,支配権《+『over』+『名』》

〈C〉(法・官職などによる)権限

《複数形で》(生まれながらの)体力,知力,才能

〈C〉権力者,実力者;影響力のある集団;強国・大国〈U〉軍事力;国力

〈U〉強さ,力

〈C〉《通例複数形で》神;悪魔

〈U〉動力;工率,仕事率

〈U〉(電気などの)エネルギー,力

〈C〉(数学で)累乗

〈U〉(レンズの)倍率

〈U〉《a~》《話》(…の)多数,多量

〈機械〉‘に'動力を供給する

modern

『現代の』,今の

(ルネッサンス以後の)近代の,(中世に続く)近世の

(服装・設備などが)『現代的な』,モダンな(up-to-date)

現代人

(考え方・生き方などの面で)現代的な人

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)

blossom

〈C〉(特に果樹の)花

〈U〉《集合的に》花(木立または木全部の花)

〈C〉開花;開花期

〈木が〉花が咲く,花が開く

発展する,栄える《+out》;(…に)成長する《+[out]into+名》

win

(競争・競技などで)(…に)『勝つ』,優勝する《+at(in)+名》

(…に対して)勝つ,勝利を得る《+against(over)+名》

〈戦争・競技など〉‘に'『勝つ』

〈賞・名声など〉‘を'『勝ち取る』,(努力して)獲得する

〈人〉‘を'説得する,味方につける,の支持を得る

《文》〈目標など〉‘に'到達する

(特にスポーツで)勝利,勝ち

architecture

〈U〉『建築術』,『建築学』

〈U〉〈C〉(ある時代・国などの)建築様式;(一般に)構成

exciting

(物事が)『興奮させる』

result

〈C〉〈U〉『結果』,結末;成果,効果

《複数形で》(試験・競技などの)『成績』

(…の)『結果起こる』(『生じる』)《+『from』+『名』(do『ing』)》

(…という)『結果になる』,(…に)終わる(end)《+『in』+『名』(do『ing』)》

contain

(それ自身の中に内容として)〈物〉'を'『含む』,入れている

…'を'『入れる容積がある』,収容できる

〈自分,自分の感情など〉'を'抑える,封じ込める,とじこめる・〈数が〉〈ある数〉'を'約数として持つ,‘で'割り切れる

〈辺が〉〈角〉'を'はさむ,〈図形〉'を'囲む

teddy bear

縫いぐるみのクマ

dog

雄犬;イヌ科の動物(特にイタチ・オオカミ・カワウソ)の雄

《話》《形容詞を伴って》やつ

《話》くだらない男,下劣なやつ

《米俗》粗悪な物,くだらない物

つかみ道具(氷づかみ,掛けかぎなど)

《the dogs》《英》競犬

(犬のように)…‘の'後をつける,‘に'付きまとう

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

kite

『トビ』(ワシタカ科の猛鳥)

『たこ』(凧)

background

(景色・絵などの)『背景』,遠景

(模様などの)地

(事件などの)背景

(人の)経歴,前歴

skateboard

スケートボード(路上などで遊ぶ車輪付きの長方形の板)

スケートボードですべる

railing

〈娩〉《しばしば複数形で》柵(さく);手すり;ガードレール

〈U〉《集合的に》レール;レールの材料

confident

(熊度などが)『自信のある』,確信ある

safe

安全な,危険のない

《come,arrive,bring,keepなどの補語にのみ用いて》無事な(に)

危険を引き起こさない,危害を加えない

安全を心がける,危険をおかさない

『確かな』,まちがいのない

(野球で)セーフの

『金庫』

(食料などを入れる)安全戸棚,貯蔵容器

commit

〈罪・過失など〉'を'『犯す』,〈よくない事〉'を'行う

(…に)…'を'『委託する』,ゆだねる《+『名』+『to』+『名』》

《しばしば受動態で》(拘置所・精神病院などに)…'を'収容する;(裁判などに)…'を'かける《+『名』+『to』(『for』)+『名』》

remarkable

『注目すべき』,『目につく』

並々ならぬ,非凡な(uncommon)

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

apply

(…に)…'を'『適用する』,応用する《+『名』+『to』+『名』(do『ing』)》

(…に)…'を'『当てる』,当てがう《+『名』+『to』+『名』》

(…に)〈心・努力など〉'を'傾ける,注ぐ《+『名』+『to』+『名』(do『ing』)》

…'を'作用させる,動かす

(…に)『適用される』,当てはまる《+『to』+『名』》

申し込む,出願する;(…に…を)申し込む《+『to』+『名』+『for』+『名』》

street

(両側に歩道と建物のある)『街路』,通り;…街(通り)(《略》st.)

(歩道と区別した)車道

町内の人々

American

『アメリカ合衆国の』,米国の;アメリカ人の

北アメリカの;北米人の

南アメリカの;南米人の

南北アメリカの;南北アメリカ人の

米国人,アメリカ人

北(南)アメリカ人

=American English

interesting

(物事が)『興味を起こさせる』,おもしろい

confirm

〈情報・所信など[の正しさ]〉'を'『覚証する』,立証する

〈約束など〉'を'『確認する』;〈条約など〉'を'承認する,批判する

〈決意など〉'を'『強める』

(…の点で)〈人〉‘に'確信を持たせる,‘の'気持ちを強くさせる《+『名』+『in』+『名』》

〈人〉‘に'堅信礼(confirmation)を行う

common

(二つ以上のものに)『共通の』,共同の,共有の

『一般の』,公共の,公衆の

『普通の』,ありふれた

慢凡な,並みの

品のない,粗野な,野卑な(vulgar)

(数式で)共通の,公約の通約の・ (文法で)通性の,通格の(男性・女性どちらの格も用いることができる) ・〈C〉《時に複数形で》共有地,公有地,共有牧草;(市町村の)公園・〈U〉共有権

wisdom

『賢いこと』,賢明さ,知恵,分別;《集合的に》賢明な思考,名言

price

〈C〉(売買の)『値段』,『価格』

〈U〉《しばしばa~》(何かを手に入れるための金銭以外の)『代償』,代価

〈C〉(犯人逮捕などの)賞金,ほうび

〈C〉(競馬などの)賭(か)け率

《しばしば受動態で》〈商品〉‘に'(…の)値段をつける《+『名』〈商品〉+『at』+『名』〈金額〉》

《話》…‘の'値段を確かめる

correlate

…‘に'相互関係を持たせる;…'を'(…と)関連させる《+『名』+『with』+『名』》

相互に関連がある;(…と)関連がある《+『with』+『名』》

相互関係にあるもの

income

(一定の)『収入』,所得

surprisingly

驚くほどに

crime

〈C〉(事律上の)『犯罪』,罪

〈U〉(一般に)犯罪[行為]

〈C〉《a~》『よくない行為』,ばかげた行為

rate

〈C〉『割合』,『率』

〈C〉《the~,a~》『速度』(speed),進度

〈C〉『値段』,『相場』;料金

〈U〉等級(class),(…)等

《複数形ぃ》《英》地方税

(…の金額に)…‘の'『値段を決める』,見積もる《+『名』+『at』+『名』》

…‘を'『評価する』,みなす

《米話》…‘に'値する,‘の'価値がある

『評価される』;みなされる

vote

〈C〉『票』

〈C〉『投票』;(投票・挙手・起立などの)意志表示

〈C〉(…に関する)(投票・挙手・起立などによる)『決定』,票決《+on(about)+名》

《the vote》《時に複数形で》『投票権』,選挙権

《the vote,時に a vote》《集合的に》投票数,得票[数]

投票する

〈人〉‘に'『票を入れる』,投票する

〈法案・予算など〉‘を'可決する

《vote+名+名〈補〉》《話》《しばしば受動態で》世間が一致して…‘を'(…と)見なす

《vote+that 節》《話》…すること‘を'提案する

pattern

(壁紙・織物などの)『模様』,柄,デザイン

『模範』,手本

『原型』,ひな型

(行動・性資の)『型』,様式パターン

(…の型)・手本に従って)…‘を'型どる,作る,まねる《+『名』+『upon』(『on, after』)+『名』》

…‘を'模様をつける

zip

〈U〉(弾丸が飛ぶときまたは布地の裂けるときの)ピュッという音

〈U〉《話》元気,力

〈C〉《英》(また zip fastener)=zipper

ピュッと音ど立てる(音を立てて飛ぶ)

《話》勢いよくやる(進む)

…‘を'チャックで締める(あける)

code

『法典』

(社会・階級・団体などを支配する)『規約』,おきて,慣例

『信号法』;暗号

〈通信など〉'を'暗号(信号)にする

surpass

(能力などが)…‘より'『優れている』

(量,程度が)…‘の'『限界を越える』

capability

能力,才能,手腕;素質,可能性

utter

『全くの』,完全な

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

noun

『名詞』

incredible

『信じられない』,信用できない

途方もない,驚くべき(surprising)

accomplishment

〈U〉完成,成就(じょうじゅ)

〈C〉業績

《複数形で》教養,たしなみ,才芸

milestone

(次の町までの距離を示すために道ばたに立てられた)里程標

(歴史・人生での)重大なでき事,重大事件

hit

〈人・物〉‘を'『打つ』,なぐる

…‘に'『ぶつかる』,衝突する

(…に)〈自分の体〉‘を'『ぶつける』《+『名』+『against』(『on』,『upon』)』+『名』》

《話》…‘に'達する

…‘に'ひどい打撃(結果)を与える

《米》〈事が〉〈人〉‘に'ふと思い浮かぶ;〈人が〉…‘を'ふと見つける

(野球で)〈安打〉‘を'打つ;(クリケットで)〈…点〉‘を'取る

(武器などで)(…を)『打つ』,攻撃する《+『at』+『名』》

(…に)『ぶつかる』,衝突する《+『against(on, upon)』+『名』》

襲う,急に現れる

『打撃』,命中

ヒット,大当たり,大成功

(野球で)ヒット,安打(base hit)

風刺,当てこすり

communicate

〈知識・情報・思想など〉'を'『伝える』,伝達する

《文》(…に)〈病気・熱・動きなど〉'を'伝染させる《+『名』+『to』+『名』》

…‘に'聖餐(せいさん)を与える

(…と)『通信する』,連絡する《+『with』+『名』》

《文》〈場所・部屋などが〉(…に)通じている,連絡する《+『with』+『名』》

sentence

〈C〉『文』,文章

〈C〉〈U〉(…に対する)『判決』,(刑の)『宣告』

〈人〉‘に'宣告する

marriage

〈U〉〈C〉『結婚』,縁組

〈U〉結婚[している状態],結婚生活;(…との)結婚生活《+『with』+『名』》

〈C〉結婚式,婚礼(wedding)

〈U〉〈C〉(…の)結合,融合《+『of』+『名』》

natural

『自然のままの』,自然にある,自然が作る

自然に関する

『当然の』,あたりまえの

『生まれつきの』(inborn)

生き写しの,真に迫った

気どらない,飾らない

(音階が)本位の

(音階の)本位音;本位記号

《単数形で》《話》(…の)生来の達人,(…に)最初からうってつけの人《+『for』(『as』)+『名』》

integrate

(…に)…‘を'統合する,まとめる《+『名』+『into』(『with』)+『名』》

〈学校など〉‘の'人種差別をなくす

(…と)統合する,まとまる《+『with』+『名』》

〈学校などが〉人種差別をなくす

connect

〈2個の物〉'を'『連結する』,結びつける;(…と)…'を'結合する電話でつなぐ《+『名』+『with』(『to』)+『名』》

《受動態で》(…と)…'を'『関係させる』,親類関係にする《+『名』+『with』+『名』》

(…で)…'を'連想する,結びつけて考える《+『名』+『with』+『名』》

〈物・事柄などが〉(…と)関連している,つながる《+『with』+『名』(『wh-節』)》

〈交通機関が〉(…と)連絡(接続)している《+『with』+『名』》

snippet

切れ端;断片,小片

《複数形で》わずかな情報(ニュース)

phrase

〈C〉(文法で)『句』(2語以上の語の集まりで,節(clause)と違って「主語+述語動詞」の構造を持たず,文中で一つの品詞の働きをするもの)

〈C〉成句,熟語,慣用句;語群,連語

〈C〉〈U〉『言葉づかい』,言い回し

〈C〉簡潔な言葉;名言,寸言,警句

〈C〉(メロディーの一単位を構成する)楽句

…‘を'言葉で表す

〈曲〉‘を'各楽句に分ける,楽句に区切って演奏する

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)

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)

produce

[ある場所・地域などが]…‘を'『産出する』,『生産する』

〈商品〉‘を'『製造する』;〈作品など〉‘を'作り出す

〈動植物が〉…‘を'『生じる』;〈子〉‘を'生む

…‘を'『取り出す』,提示する

〈物事が〉…‘を'引き起こす,もたらす

産出する生産する

生産物

《集合的に》農産物(特に野菜と果物)

capable

『手腕のある』,有能な,才能のある(able, competent)

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)

stand

〈人・動物が〉『立つ』,立っている

(すわっていたのが)『立ち上がる』,起立する《+『up』》

〈物が〉(ある場所に)『立っている』,立てかけてある,置かれている

《副詞[句]を伴って》『位置する』ある(進行形にできない)

〈人物が〉状態(関係)にある

〈人が〉(…に)(賛成・反対の)態度をとる,主張をする《+『for』(『against』)+『名』》

《『stand』+『名』(『形』)〈補〉》〈身長・得点・温度・順位などが〉(…で)ある

立ち止まる;〈車・機械などが〉停止している

〈主張などが〉変わらないでいる,ぐらつかない;〈規則などが〉有効である(進行形にできない)

〈水などが〉よどむ;〈涙・汗などが〉たまる

《副詞[句]を伴って》(船が)針路をとる

…‘を'『立てる』,立たせる,立てかける;…‘を'置く,すえる

…‘に'『立ち向かう』;…‘に'ひるまない;…‘を'守り通す

《追例否定文で》…‘に'『耐える』,‘を'がまんする(進行形にできない)

〈検査など〉‘を'受ける;〈運命など〉‘に'従う

《話》…‘を'おごる

〈任務など〉‘を'務める

『立つこと;立ち止まること』,停止

防御,抵抗

立場,(明確な)態度,意見

位置,場所

《しばしば複合語を作って》『台』,…立て,…掛け

《米》=witness stand

『屋台店』,売店

(タクシー・バスなどの)駐車場・乗り場

《通例the stands》『観覧席』,さじき,スタンド

(同一の地域・種類・樹齢の)立ち木,樹木,草木,作物

(巡業興行団の)巡業[先],巡回[地]

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

top

〈C〉《the ~》(…の)『いちばん上の部分』,最先端,頂上

〈C〉《the ~》(…の)『最上面』,表面《+of+名》

《the ~》(…の)『最高位』,『首位』;上座《+of+名》

《the ~》(…の)『最高の程度』,頂点《+of+名》

〈C〉《the ~》(びんなどの)ふた,栓;(車の)屋根[カバー],ほろ《+of+名》

〈C〉《複数形で》(根菜の)葉の部分《+of+名》

〈C〉(上下の服の)上

《通例名詞の前にのみ用いて》

『最も高い』,いちばんの

『最上位の』,第一位(一級)の

最高程度の

…‘に'『おおい(ふた)を付ける』

…の頂上にある,頂上をおおう

…‘の'頂上に達する,‘を'登りきる

…‘を'しのぐ,‘に'まさる

<野菜・果実など>‘の'葉の部分を切る(刈り力む)

(ゴルフで)<球>‘の'上をたたく

airport

『空港』

runway

(飛行場の)滑走路

(劇場の)花道

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』》

mistake

『誤り』,『間違い』;誤解,思い違い

…‘を'『間違って考える』,誤解する

《『mistake』+『名』+『for』+『名』》(別の物・人と)…‘を'『取り違える』

blanket

『毛布』

(毛布にように)一面に広がっておおう物

…'を'毛布でおおう,(毛布でおおうように)…'を'一面におおう

包括的な,総括的な

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

bat

『コウモリ』

toothbrush

歯ブラシ

confuse

(…と)'を'『混同する』,取り違える《+『名』+『with』+『名』》

〈人〉'を'『とまどわせる』,当惑させる

〈論点・情況・順序など〉'を'混乱させる

horse

〈C〉『馬』,(特に成長した)雄馬

=vaulting horse

〈C〉(物を載せたり,支えたりする)脚付き枠(台など),掛け台,のこひき台,きゃたつ

〈U〉《集合的に;複数扱い》騎兵,騎兵隊

〈人〉‘を'馬に乗せる;〈馬車〉‘に'をつける

building

〈C〉『建物』,ビルディング;(一般に)建造物

〈U〉建築,建築術

art

〈U〉〈C〉『芸術』;《集合的に》芸術作品

〈C〉『技術』,技法,技巧;(何かをする)わざ,術,こつ

〈U〉人為,人工

《複数形で》《単数扱い》『人文科学』(自然科学と区別して文学・哲学・音楽など);《複数扱い》=liberal arts

〈U〉こうかつさ,ずるさ;(態度などの)わざとらしさ,作為

《通例複数形で》術策,手くだ(artifice)

zebra

シマウマ

standing

〈U〉〈C〉『身分』,地位;名声,評伴;立場

〈U〉継続,存続(duration)

『立っている』,立ったままで行う

動かない,止まった

絶え間まなく続く,永続的な;固定した,いつもの;常備の,常設の

grass

〈U〉《集合的に》『草』;牧草;イネ科の植物

〈U〉『草地』;牧草地,芝生

〈U〉《俗》マリファナ(marijuana)

〈C〉《英俗》密告者

〈人が〉仕事を離れて休養する

〈人〉を休ませる,に暇を出す

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

stunning

気絶させるような

すごくすてきな,すばらしく美しい

beauty

〈U〉『美しさ』,美

『美点』,美観,よさ

〈C〉『美人』;美しいもの,みごとなもの

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)

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

challenge

〈U〉〈C〉『挑戦』,試合の申し込み;〈C〉挑戦状

〈U〉(番兵などが怪しい者に)'だれか'と呼び掛けること

〈C〉手ごたえのある事(物)

〈U〉〈C〉(…への)異議申し立て抗議《+『to』+『名』》

〈U〉〈C〉(陪審員に対する)忌避

(競技・決闘などを)〈人〉‘に'『挑む』,挑戦する

…'に'『異議を申し立てる』

〈物事が〉〈人〉'を'奮起させる,〈興味など〉'を'呼び起こす

〈番兵・守衛などが〉…'に''だれか'と呼び掛ける

〈陪審員・裁判官〉'を'忌避する

remind

〈人〉‘に'『思い出させる』,念を押す:

cake

〈U〉〈C〉『ケーハ』,洋菓子

〈C〉平たい焼きパン(パンケーキなど)

〈C〉一定の形の塊にした食物

〈C〉(…の)ケーキ状の塊《+『of』+『名』》

固まる,塊になる

(…で)…'を'固める《+『名』+『with』+『名』》,(…に)…'を'なすりつける《+『名』+『on』+『名』》

special

『特別な』,並はずれた,例外的な

(他と異なって)『特殊な』,特別な

(人・物事に)『独特の』,専門の

特別な物(人)

《米話》…の)(値引きした)サービス品,特価[品]《+『on』+『名』》

(テレビなどの)特別番組;臨時列車

Italian

〈C〉『イタリア人』

〈U〉『イタリア語』

イタリアの;イタリア人の;イタリア語の

serve

〈人が〉〈人〉‘に'『仕える』,‘の'役に立つ;〈社会など〉‘に'尽くす

〈神・君主など〉‘に'仕える,服従する

(公職・兵役などで)〈ある期間〉‘を'『勤める』,〈判決・刑罰など〉‘に'『服する』

〈要求など〉‘を'満たす,〈目的など〉‘に'かなう

〈物が〉(…として)〈人〉‘の'役に立つ《+『名』〈人〉+『as』(『for』)+『名』》

〈食事・飲物など〉‘を'出す,〈人〉‘に'配膳する

(規則的にまたは引き続いて)(…を)…‘に'供給する《+『名』+『with』+『名』》

(テニス・バレーなどで)〈ボール〉‘を'サーブする

(人に)〈令状など〉‘を'送達する《+『名』+『on』+『名』〈人〉》;(令状などを)〈人〉‘に'送達する《+『名』〈人〉+『with』+『名』》

(また『service』)〈動物が〉…‘と'交尾する

(…として…のもとで)『仕える』,勤務する《+『under』(『at, on』)+『名』+『as』+『名』》

『役立つ』,利用できる

『給仕をする』,食事をすすめる

〈天候・時間などが〉都合がよい

(テニスなどで)ボールをサーブする

(テニスなどの)サープ[の番],サープの仕方

Easter

『復活祭』,イースター(キリストの復活を祝って春分(3月21日ころ)後の満月の日の次の日曜日(Easter DayまたはEaster Sunday)に行われる祭り.新しい生命の象徴である彩色した鶏卵(Easter egg)を友人に贈ったり,盛装をして町をねり歩く習慣がある)

wear

<服・靴・帽子・装飾品・ひげなど>‘を'『身につけている』

〈ある表情・態度など〉‘を'『表している』,示している

(使用して)…‘を'『すり減らす』,使いふるす;(摩擦などで)…‘を'を損なう

〈穴・みぞなど〉‘を'すり減らして作る(あける)

(使用・摩擦などで)『すり減る』,すり切れる

《様態・時間を表す副詞[句]を伴って》〈品物などが〉長もちする

『着用』,使用

《集合的に》《単数扱い》『衣類』,衣料品

すり切れ,消耗,摩滅

(衣類などの)耐久力,もち

favorite

『気に入りの』;得意の

〈C〉(…の)『お気に入り』《+『with』(『of』)+『名』》

《the ~》(レースでの)人気選手;(競馬での)人気馬,本命

gift

〈C〉(…への)『贈り物』,寄贈品,寄付金《+『to』(『for』)+『名』》

〈C〉(…に対する)『生まれつきの才能』,天賦の才《+『for』(『of』)+『名』(do『ing』)》

〈U〉《古》与えること,贈与;(権力者などが持つ地位などを)与える権限

Sydney

シドニー(オーストリラア最大の都市;東海岸にある海港)

son

『息子』・《複数形で》(男子の)子孫・《文》《比喩(ひゆ)的に》(場所・主義などの)子,後継者・《年長者が年少者に呼び掛けて》・お前さん・《the S-》イエスキリスト

Leo

獅子(しし)座

(占星術で)獅子宮

quest

(…の)探求,探索(search)《+『of』(『for』)+『名』》

(中世騎士の)冒険の旅;(…を捜し求めての)遠征《+『of』+『名』》

(…を)探索する《+『for』+『名』》

future

〈U〉〈C〉『未来』,将来

〈C〉将来の可能性,(有望な)将来性

《the ~》(文法で)未来時制,未来形

《複数形で》先物[契約]

『未来の』,将来

(文法で)未来の,未来形の

nurse

『看護人』,看護婦

子守(dry nurse)

『乳母』(うば)(wet nurse)

‘を'『看護する』,看病する

〈幼児〉‘に'授乳する

〈病気・けが〉‘を'治そうと努める

《話》…‘を'注意して扱う,たいせつに扱う

…‘を'大事に育てる

(心に)〈ある感情〉‘を'いだく

看護人(看護婦)として働く

授乳する

〈幼児が〉乳を飲む

extra

『余分の』(additional);『臨時の』,特別の,割増しの

『付属するもの』(別売りの不属品など)

(新聞の)告外《+『to』+『名』》

割増し料金

(映画の)エキストラ

余分に

異常に,特別に

tireless

疲れない,疲れを知らない

diagnose

〈病気〉‘を'診断する

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

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

robot

ロボット

機械的に働く人間,他人の意のままに働く人

brave

『勇敢な,勇ましい』

《文》はなやかな…みごとな

勇士

北市インディアンの戦士

〈困難など〉‘に'勇敢に立ち向かう,〈危険〉'を'ものともしない

disaster

(突然の大きな)『災害』,災難・不幸

zone

(何らかの目的・特徴などによって他の地域と区別された)『地帯』,地域,地区(belt, area)

(気候によって地球を大別した)帯(たい)

《米》(交通・郵便などの)同一料金区域;(郵便番号で分けた)郵便区

(環状の)ベルト,輪,帯

…‘を'地帯(地区)に分ける

(…の目的に)〈地域〉‘を'区画規制する《+名+as(for)+名》

…‘を'帯で巻く,‘に'帯印をつける

save

(危害・損失・危機などから)‘を'『救う』,救援する《+『名』+『from』+『名』》

〈金など〉‘を'』残しておく』,蓄える

…‘を'『節約する』,省く

…‘を'『安全』(『無傷』)『に保つ』,保護する

…‘を'削から急う

(…のために)貯金する《+『up for』+『名』》

(…を)節約する《+『on』+『名』》

(サッカー・ホッケーなどで)敵の得点を妨げること

trap

(獲物をとる)『わな』

(人を陥れる)わな,計略,策略

防臭弁(水をためて臭気を防ぐ排水管のUまたはS字刑の部分)

トラップ(クレイ射撃で標的の粘土のハトを飛ばす装置)

(犬の競走で)犬の飛び出し口

《おもに英》軽二輪馬車

《俗》口

《複数形で》打楽器[類]

〈動物〉‘を'わなに掛ける

〈人〉‘を'計略に掛ける,‘に'いっぱい食わせる

〈ガス・液体など〉‘を'防臭弁で防ぐ;…‘を'ふさぐ,さえぎる

わなを仕掛ける

wounded

(特に戦争で)負傷した;(感情などが)傷つけられた

discover

〈今まで知らなかった物・場所〉‘を'『発見する』,見付ける

〈今まで知らなかった事〉‘を'発見する,悟る

material

〈U〉〈C〉『材料』,『原料』;(物の)構成要素

〈U〉〈C〉『生地』,服地

〈U〉(小説・社会調査などの)『資料』,データ《+『for』+『名』》

《複数形で》用具,器具

『物質の』,有形の

『物質的な』

(精神的・知的な面に対して)肉体的,感覚的

重要な;不可欠の

(法律上)重要な,決め手になる

explore

〈未知・未調査の場所〉‘を'『探検する』,実地調査する

…‘を'『詳しく調べる』,調査する

探検する

unseen

気づかれない,見られていない

目に見えない

下調べしていない,即席の

ponder

…‘を'『じっくり考える』,『熟考する』

(…を)じっくり考える,沈思する《+『on(over)』+『名』(do『ing』)》

collaborate

(…と…について)共同して働く,共同研究する《+『with』+『名』+『in(on)』+『名』(do『ing』)》

(占領軍・敵などに)協力する,内通する《+『with』+『名』》

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

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