TED日本語 - ラジブ・マヒシュワラン: バスケットボールの激しい動きの背後にある数学

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動詞
助動詞
準動詞
関係詞等

Data

内容

バスケットボールは、型にとらわれない動き、選手間の接触、そして「時空パターン認識学的」なる要素をもった速い動きの試合です。ラジブ・マヒシュワランとその仲間は、コーチや選手が新しいデータを直感的なものと融合出来るように、試合の鍵となるプレイの背後にある動きを解析しています。それだけでなく、この研究で得られた知見は、様々な場面における人々の動きを理解するのにも役立つことでしょう。

Script

私と研究仲間は 動く点の科学に魅せられています これらの点は何でしょう? 全て我々自身です 我々は家の中 事務所の中を動き回り 街や世界中で 買物や旅行をしています こんな動きを全て理解できたら 素晴らしいと思いませんか? ここにパターン、意味を見出し 洞察することができたら? 幸運なことにも 我々は 自分達自身の情報を実に上手く 取得できる時代に生きています それがセンサー、ビデオ または アプリであろうとも 見事なほど詳細に 動きを追跡することができます

そんな動きを得るのに最適なのが スポーツです バスケ、野球、サッカーやフットサルであれ 競技場に装置を取り付け 選手の動きを1秒にも満たない間隔で 撮影し追跡します そう 我々がやっていることは スポーツ選手を ― 皆さんがご想像されるとおり ― 動く点へと変換することです

他の生データと同様に 膨大な数の動く点を取得します 取り扱いは面倒で 面白い作業ではありません でも選手の動きには 例えばバスケのコーチが 知りたいものが含まれています 問題はコーチが 各ゲームを逐次観察し それを記憶し分析することが 不可能であるということです 1人の人間には不可能であっても 機械になら出来ます 問題は機械がコーチの様な視点を持って ゲームを見ることができないことです いや 少なくとも今までは不可能でした では我々は機械に 何を学習させたのでしょう?

単純な方法で始めました パス、シュートやリバウンドを 教えました バスケファンならご存知ですよね? 次にもう少しだけ複雑なことに 取り組みました ポストアップ、ピックアンドロールや アイソレーションなどです 選手なら大抵知っていることですが ご存じなくても問題ありません そして 今では機械はダウン・スクリーンや ワイド・ピンといったプレイも 把握できるようになりました 基本的に プロだけが知っているプレイです 機械にはコーチの視点で見るように 学習させました

どうやって出来たのでしょう? コーチにピックアンドロールについて 説明を求めれば 解説してくれたことでしょうが それをアルゴリズムに組込むのは 至難の業です ピックアンドロールとは 4人で行う2対2の攻防戦での こういったダンスのような動きです このように動いていきます スクリナー(ディフェンスをガードする選手)が ボールマンのディフェンスの横に行き ずっとガードするのです そして2人が動き こうなります ジャーン! これがピックアンドロールです

(笑)

アルゴリズム化が困難な例です スクリナーが邪魔をするのですが 近づいても 停止しなければ おそらくピックアンドロールでは ありません 逆に 停止しても 十分に近づかなければ ピックアンドロールとは ならないでしょう 近づいて停止しても リングの下では ピックアンドロールにはならないでしょう 私の間違いで何れも ピックアンドロールかもしれません 正確なタイミング、距離と場所に依存するので 判断を難しくしています 幸いにも機械学習では 我々が知っていることの記述を 我々の限界以上にこなします

どのように? 例をお見せしましょう 機械に向かって言います 「おはよう 機械君 ここにピックアンドロールと そうでないものが あるんだ 違いを見分けてごらん」 この問題を解く鍵は 判別を可能とする特徴を捉えることです りんごとみかんの違いを 学習させるならば 「色と形に注目してみたら?」 と言うことでしょう 我々が解決すべき問題は 違いが何かということです コンピューターが 動く点を追跡する時に 鍵となる特徴とは何でしょうか? 相対的 絶対的な位置、距離、タイミング それに速度といった 全ての情報を把握すること それこそが 動く点の科学の神髄です 「時空パターン認識」という専門用語を 使うのが適切です 初めての言葉ですから 舌を噛むかもしれません こんな言葉ですから

ポイントはNBAのコーチにとっての関心は ピックアンドロールが あったかどうかでは無く どのようにして そのプレイが起きたかということです なぜ 重要なのでしょう? 少し掘り下げてみましょう 現代のバスケットボールでは ピックアンドロールは おそらく最も重要なプレイです どうやって仕掛け これをどうディフェンスするのかで 基本的に多くのゲームで勝敗を左右します だから この動きには 様々なバリエーションがあり バリエーションを理解することが とても重要です ですから この装置がとても重宝します

例をお見せします 2対2の攻防戦で ピックアンドロールをしようとしています ボールマンの動きには テイクとリジェクトがあり スクリナーには ロールとポップがあります 一方ボールマンのディフェンスは オーバーかアンダーをし スクリナーのディフェンスは ショウかアップツータッチかソフトをします またディフェンスが一緒になって スイッチやブリッズをします 始めの頃は こういったことについて 知りませんでした このような矢印通りに動いてくれれば簡単で 理解しやすいことでしょう でも実際の動きはとても複雑です 選手はくねくねと複雑に動くので プレイのバリエーションを 正確に把握すること ― 精度良く プレイを再現することは困難です だから コーチは人間の判断力を 信用することになります 時空パターン認識には このような困難がありますが 我々は解析に成功しました

コーチたちは我々の機械の プレイ認識能力を信頼しています 今年に至っては NBAリーグの ほぼ全てのチームが バスケットボールの動く点を 追跡する機械に搭載された ソフトを利用しています それだけでなく とても大切な試合に勝利するための 戦略変更を 我々はアドバイスすることができました これはとてもワクワクすることです 30年もの間 リーグに在籍してきた コーチたちが 機械による アドバイスを受け入れるのですから ピックアンドロールを超えたことも 素晴らしことです コンピューターは 簡単なことから始め もっともっと複雑なことを学習し 今や多くの事を把握しています 正直言えば 私自身は 学習内容を殆ど理解していませんが 私より賢いなんて 特別なことではありません こう思ったことがあります 機械はコーチを超えられるか? 人間以上に知り得るか? 今や その答えは「イエス」です

コーチはシュートを上手く放つ 選手を欲しがります 私がゴールの近くにいて 近くに誰もいなければ シュートを決めやすく 逆に ゴールから遠く 敵に囲まれていれば シュートを決めるのが難しくなります しかし シュートの良し悪しの程度を 定量的に判断できませんでした 今までは です

ここで時空パターン認識の 再登場です 各シュートを分析しました 調べることは「シュートの場所は? リングとの角度は? ディフェンスの位置は? その距離は? 立っている角度は?」などです 複数のディフェンダーがいる時も 選手の動きを追って シュートのタイプを予測できます 選手の速度から このような状況下で どのようなシュートが放たれるかという 予測モデルを構築できます なぜ これが重要なのでしょう? シュートについて解析してみます かつては一元的なものでしたが 今は2つの因子に分解します シュートの質と シューターの質です このバブル・チャートをご覧ください TEDには不可欠ですよね?

(笑)

各点はNBAの選手です 点の大きさは選手の大きさ 色はポジションを表しています 横軸は シュートの成功可能性で 左に行けば難易度が上がり 右に行けば難易度が下がります 縦軸は 選手のシュート能力です 上に行くほど良い選手で 下の方は その逆です 例えば 通常47%の確率で シュートを成功させる選手がいるとします 以前なら これが情報の全てです でも今なら NBAの平均的な選手なら 49%の確率で成功させるシュートを この選手は2%低くさせると いうことができます 47%といっても様々な組み合わせが あることが重要です 47%の数字をたたき出す 100億円プレイヤーの獲得を 考えるのならば 難しいシュートを成功させる選手なのか シュートの質は低くても チャンスの高いシュートを放つ 選手なのかは重要な要素です 機械学習では 選手の見方は変わりませんが 試合の見方が変わります

数年前NBAのファイナルで 大いに盛り上がった試合がありました 3点を追うマイアミ 後り時間は20秒 シリーズの敗北が目前でした レブロン・ジェームズという選手が 同点となる3点シュートを放つも 外れました クリス・ボッシュ選手が リバウンドに入り レイ・アレン選手にパス そのアレン選手が 3点シュートを沈め 延長戦に入りました 結局試合に勝利し ファイナルを制しました 史上 もっともエキサイティングな 試合の1つでした 各選手の 各瞬間における シュート成功率や 各瞬間にリバウンドを取る確率が分かると この場面を まったく新しい見方で 捉えられます 残念ながらその時のビデオを お見せできませんが 3週間ほど前に 我々がプレイしている週例の試合の時に 皆さんのために そのプレイを再現しました

(笑)

分析を行った選手の動きを再現しました これは私たちです ここは毎週プレイしているロスアンジェルスの チャイナタウンにある公園です レイ・アランのあのプレイを 再現しています 全てが あのプレイの 追跡データのとおりです そしてシュート その瞬間と解析結果を お見せします 違いは プロの選手ではなく 私たちであり アナウンスもプロでなく私がしますので 我慢してお付き合いください

3点を追うマイアミ 残り20秒 ジェフのドリブル ジョシュにパスを回し 3点シュート

[ シュート成功率を計算中 ]

[ シュートの質 ]

[ リバウンドの確率 ]

失敗!

[ リバウンドの確率 ]

ノエルがリバウンドし ダリアにパス

[ シュートの質 ]

3点シュートが決まった! 残り5秒で同点に 観衆は大興奮

(笑)

こんな感じのプレイでした

(拍手)

だいたいこんな感じです

(拍手) NBAだったら あれが成功する確率は 9%程度です そういったことを知ることができます このプレイの再現に 何回費やしたかは秘密です

(笑)

いいですよ お教えます! 4回でした

(笑)

ダリア お見事!

しかし こんなビデオ映像や NBAの各試合の 各瞬間の分析そのものが 重要だというのではなく 動きを追跡するのに 専門家チームが必要ではなく 動作を解析するのに 専門家である必要がないという事実です

さらには スポーツに限る必要はありません 我々はいつでも どこでも動いています 家の中でも 動いています オフィスでも 買物したり 旅行したり 街の中 世界中を動き回っています 何を知り 何を学べるでしょう? ピックアンドロールの代わりに 機械はおそらく 私の娘が最初の一歩を歩み出すときに 動きを捉え 私に知らせてくれることでしょう 文字通り いつにでも起こりうることです

建物や街のデザインを良くするのにも 利用できるでしょう 動く点の科学を進歩させることによって より良いスマートな動きができるようになり 進歩するものと信じています

どうも有難うございました

(拍手)

My colleagues and I are fascinated by the science of moving dots. So what are these dots? Well, it's all of us. And we're moving in our homes, in our offices, as we shop and travel throughout our cities and around the world. And wouldn't it be great if we could understand all this movement? If we could find patterns and meaning and insight in it. And luckily for us, we live in a time where we're incredibly good at capturing information about ourselves. So whether it's through sensors or videos, or apps, we can track our movement with incredibly fine detail.

So it turns out one of the places where we have the best data about movement is sports. So whether it's basketball or baseball, or football or the other football, we're instrumenting our stadiums and our players to track their movements every fraction of a second. So what we're doing is turning our athletes into -- you probably guessed it -- moving dots.

So we've got mountains of moving dots and like most raw data, it's hard to deal with and not that interesting. But there are things that, for example, basketball coaches want to know. And the problem is they can't know them because they'd have to watch every second of every game, remember it and process it. And a person can't do that, but a machine can. The problem is a machine can't see the game with the eye of a coach. At least they couldn't until now. So what have we taught the machine to see?

So, we started simply. We taught it things like passes, shots and rebounds. Things that most casual fans would know. And then we moved on to things slightly more complicated. Events like post-ups, and pick-and-rolls, and isolations. And if you don't know them, that's okay. Most casual players probably do. Now, we've gotten to a point where today, the machine understands complex events like down screens and wide pins. Basically things only professionals know. So we have taught a machine to see with the eyes of a coach.

So how have we been able to do this? If I asked a coach to describe something like a pick-and-roll, they would give me a description, and if I encoded that as an algorithm, it would be terrible. The pick-and-roll happens to be this dance in basketball between four players,two on offense and two on defense. And here's kind of how it goes. So there's the guy on offense without the ball the ball and he goes next to the guy guarding the guy with the ball, and he kind of stays there and they both move and stuff happens, and ta-da, it's a pick-and-roll.

(Laughter)

So that is also an example of a terrible algorithm. So, if the player who's the interferer -- he's called the screener -- goes close by, but he doesn't stop, it's probably not a pick-and-roll. Or if he does stop, but he doesn't stop close enough, it's probably not a pick-and-roll. Or, if he does go close by and he does stop but they do it under the basket, it's probably not a pick-and-roll. Or I could be wrong, they could all be pick-and-rolls. It really depends on the exact timing, the distances, the locations, and that's what makes it hard. So, luckily, with machine learning, we can go beyond our own ability to describe the things we know.

So how does this work? Well, it's by example. So we go to the machine and say, "Good morning, machine. Here are some pick-and-rolls, and here are some things that are not. Please find a way to tell the difference." And the key to all of this is to find features that enable it to separate. So if I was going to teach it the difference between an apple and orange, I might say, "Why don't you use color or shape?" And the problem that we're solving is, what are those things? What are the key features that let a computer navigate the world of moving dots? So figuring out all these relationships with relative and absolute location, distance, timing, velocities -- that's really the key to the science of moving dots, or as we like to call it, spatiotemporal pattern recognition, in academic vernacular. Because the first thing is, you have to make it sound hard -- because it is.

The key thing is, for NBA coaches, it's not that they want to know whether a pick-and-roll happened or not. It's that they want to know how it happened. And why is it so important to them? So here's a little insight. It turns out in modern basketball, this pick-and-roll is perhaps the most important play. And knowing how to run it, and knowing how to defend it, is basically a key to winning and losing most games. So it turns out that this dance has a great many variations and identifying the variations is really the thing that matters, and that's why we need this to be really, really good.

So, here's an example. There are two offensive and two defensive players, getting ready to do the pick-and-roll dance. So the guy with ball can either take, or he can reject. His teammate can either roll or pop. The guy guarding the ball can either go over or under. His teammate can either show or play up to touch, or play soft and together they can either switch or blitz and I didn't know most of these things when I started and it would be lovely if everybody moved according to those arrows. It would make our lives a lot easier, but it turns out movement is very messy. People wiggle a lot and getting these variations identified with very high accuracy, both in precision and recall, is tough because that's what it takes to get a professional coach to believe in you. And despite all the difficulties with the right spatiotemporal features we have been able to do that.

Coaches trust our ability of our machine to identify these variations. We're at the point where almost every single contender for an NBA championship this year is using our software, which is built on a machine that understands the moving dots of basketball. So not only that, we have given advice that has changed strategies that have helped teams win very important games, and it's very exciting because you have coaches who've been in the league for 30 years that are willing to take advice from a machine. And it's very exciting, it's much more than the pick-and-roll. Our computer started out with simple things and learned more and more complex things and now it knows so many things. Frankly, I don't understand much of what it does, and while it's not that special to be smarter than me, we were wondering, can a machine know more than a coach? Can it know more than person could know? And it turns out the answer is yes.

The coaches want players to take good shots. So if I'm standing near the basket and there's nobody near me, it's a good shot. If I'm standing far away surrounded by defenders, that's generally a bad shot. But we never knew how good "good" was, or how bad "bad" was quantitatively. Until now.

So what we can do, again, using spatiotemporal features, we looked at every shot. We can see: Where is the shot? What's the angle to the basket? Where are the defenders standing? What are their distances? What are their angles? For multiple defenders, we can look at how the player's moving and predict the shot type. We can look at all their velocities and we can build a model that predicts what is the likelihood that this shot would go in under these circumstances? So why is this important? We can take something that was shooting, which was one thing before, and turn it into two things: the quality of the shot and the quality of the shooter. So here's a bubble chart, because what's TED without a bubble chart?

(Laughter)

Those are NBA players. The size is the size of the player and the color is the position. On the x-axis, we have the shot probability. People on the left take difficult shots, on the right, they take easy shots. On the [ y-axis ] is their shooting ability. People who are good are at the top, bad at the bottom. So for example, if there was a player who generally made 47 percent of their shots, that's all you knew before. But today, I can tell you that player takes shots that an average NBA player would make 49 percent of the time, and they are two percent worse. And the reason that's important is that there are lots of 47s out there. And so it's really important to know if the 47 that you're considering giving 100 million dollars to is a good shooter who takes bad shots or a bad shooter who takes good shots. Machine understanding doesn't just change how we look at players, it changes how we look at the game.

So there was this very exciting game a couple of years ago, in the NBA finals. Miami was down by three, there was 20 seconds left. They were about to lose the championship. A gentleman named LeBron James came up and he took a three to tie. He missed. His teammate Chris Bosh got a rebound, passed it to another teammate named Ray Allen. He sank a three. It went into overtime. They won the game. They won the championship. It was one of the most exciting games in basketball. And our ability to know the shot probability for every player at every second, and the likelihood of them getting a rebound at every second can illuminate this moment in a way that we never could before. Now unfortunately, I can't show you that video. But for you, we recreated that moment at our weekly basketball game about 3 weeks ago.

(Laughter)

And we recreated the tracking that led to the insights. So, here is us. This is Chinatown in Los Angeles, a park we play at every week, and that's us recreating the Ray Allen moment and all the tracking that's associated with it. So, here's the shot. I'm going to show you that moment and all the insights of that moment. The only difference is, instead of the professional players, it's us, and instead of a professional announcer, it's me. So, bear with me.

Miami. Down three. Twenty seconds left. Jeff brings up the ball. Josh catches, puts up a three!

[ Calculating shot probability ]

[ Shot quality ]

[ Rebound probability ]

Won't go!

[ Rebound probability ]

Rebound, Noel. Back to Daria.

[ Shot quality ]

Her three-pointer -- bang! Tie game with five seconds left. The crowd goes wild.

(Laughter)

That's roughly how it happened.

(Applause)

Roughly.

(Applause) That moment had about a nine percent chance of happening in the NBA and we know that and a great many other things. I'm not going to tell you how many times it took us to make that happen.

(Laughter)

Okay, I will! It was four.

(Laughter)

Way to go, Daria.

But the important thing about that video and the insights we have for every second of every NBA game -- it's not that. It's the fact you don't have to be a professional team to track movement. You do not have to be a professional player to get insights about movement.

In fact, it doesn't even have to be about sports because we're moving everywhere. We're moving in our homes, in our offices, as we shop and we travel throughout our cities and around our world. What will we know? What will we learn? Perhaps, instead of identifying pick-and-rolls, a machine can identify the moment and let me know when my daughter takes her first steps. Which could literally be happening any second now.

Perhaps we can learn to better use our buildings, better plan our cities. I believe that with the development of the science of moving dots, we will move better, we will move smarter, we will move forward.

Thank you very much.

(Applause)

My colleagues/ and I are fascinated by the science of moving dots.//

私と研究仲間は 動く点の科学に魅せられています

So/ what are these dots?//

これらの点は何でしょう?

Well,/ it's all of us.//

全て我々自身です

And we're moving/ in our homes,/ in our offices,/ as we shop/ and travel throughout our cities/ and/ around the world.//

我々は家の中 事務所の中を動き回り 街や世界中で 買物や旅行をしています

And wouldn't it be great/ if we could understand all this movement?//

こんな動きを全て理解できたら 素晴らしいと思いませんか?

If we could find patterns and meaning and insight/ in it.//

ここにパターン、意味を見出し 洞察することができたら?

And luckily/ for us,/ we live in a time/ where we're incredibly good/ at capturing information/ about ourselves.//

幸運なことにも 我々は 自分達自身の情報を実に上手く 取得できる時代に生きています

So/ whether it's through sensors or videos,/ or apps,/ we can track our movement/ with incredibly fine detail.//

それがセンサー、ビデオ または アプリであろうとも 見事なほど詳細に 動きを追跡することができます

So it turns out/ one of the places/ where we have the best data/ about movement is sports.//

そんな動きを得るのに最適なのが スポーツです

So/ whether it's basketball or baseball,/ or football or the other football,/ we're instrumenting/ our stadiums/ and our players/ to track their movements/ every fraction of a second.//

バスケ、野球、サッカーやフットサルであれ 競技場に装置を取り付け 選手の動きを1秒にも満たない間隔で 撮影し追跡します

So/ what we're doing/ is turning our athletes into --/ you probably guessed it --/ moving dots.//

そう 我々がやっていることは スポーツ選手を ― 皆さんがご想像されるとおり ― 動く点へと変換することです

So/ we've got mountains of moving dots/ and/ like most raw data,/ it's hard/ to deal with and not that interesting.//

他の生データと同様に 膨大な数の動く点を取得します 取り扱いは面倒で 面白い作業ではありません

But there are things/ that,/ for example,/ basketball coaches want to know.//

でも選手の動きには 例えばバスケのコーチが 知りたいものが含まれています

And the problem is they can't know them/ because they'd have to watch/ every second of every game,/ remember it and process it.//

問題はコーチが 各ゲームを逐次観察し それを記憶し分析することが 不可能であるということです

And a person can't do that,/ but a machine can.//

1人の人間には不可能であっても 機械になら出来ます

The problem is a machine can't see the game/ with the eye of a coach.//

問題は機械がコーチの様な視点を持って ゲームを見ることができないことです

At least/ they couldn't until now.//

いや 少なくとも今までは不可能でした

So/ what have we taught the machine/ to see?//

では我々は機械に 何を学習させたのでしょう?

So,/ we started simply.//

単純な方法で始めました

We taught it/ things/ like passes,/ shots and rebounds.//

パス、シュートやリバウンドを 教えました

Things/ that most casual fans would know.//

バスケファンならご存知ですよね?

And then/ we moved on/ to things/ slightly more complicated.//

次にもう少しだけ複雑なことに 取り組みました

Events/ like post-ups,/ and pick-and-rolls,/ and isolations.//

ポストアップ、ピックアンドロールや アイソレーションなどです

And/ if you don't know them,/ that's okay.// Most casual players probably do.//

選手なら大抵知っていることですが ご存じなくても問題ありません

Now,/ we've gotten to a point/ where today,/ the machine understands complex events/ like down screens and wide pins.//

そして 今では機械はダウン・スクリーンや ワイド・ピンといったプレイも 把握できるようになりました

Basically things/ only professionals know.//

基本的に プロだけが知っているプレイです

So/ we have taught a machine/ to see with the eyes of a coach.//

機械にはコーチの視点で見るように 学習させました

So/ how have we been able to do this?//

どうやって出来たのでしょう?

If I asked a coach/ to describe something/ like a pick-and-roll,/ they would give me/ a description,/ and/ if I encoded/ that as an algorithm,/ it would be terrible.//

コーチにピックアンドロールについて 説明を求めれば 解説してくれたことでしょうが それをアルゴリズムに組込むのは 至難の業です

The pick-and-roll happens to be this dance/ in basketball/ between four players,/two/ on offense and two/ on defense.//

ピックアンドロールとは 4人で行う2対2の攻防戦での こういったダンスのような動きです

And here's kind of how it goes.//

このように動いていきます

So there's the guy/ on offense/ without the ball/ the ball/ and he goes next/ to the guy/ guarding the guy/ with the ball,/ and he kind of stays there/ and they/ both move and stuff happens,/ and ta-da,/ it's a pick-and-roll.//

スクリナー(ディフェンスをガードする選手)が ボールマンのディフェンスの横に行き ずっとガードするのです そして2人が動き こうなります ジャーン! これがピックアンドロールです

(笑)

So/ that is also an example of a terrible algorithm.//

アルゴリズム化が困難な例です

So,/ if the player/ who's the interferer --/ he's called the screener --/ goes close by,/ but he doesn't stop,/ it's probably not a pick-and-roll.//

スクリナーが邪魔をするのですが 近づいても 停止しなければ おそらくピックアンドロールでは ありません

Or/ if he does stop,/ but he doesn't stop close enough,/ it's probably not a pick-and-roll.//

逆に 停止しても 十分に近づかなければ ピックアンドロールとは ならないでしょう

Or,/ if he does go close/ by and he does stop/ but they do it/ under the basket,/ it's probably not a pick-and-roll.//

近づいて停止しても リングの下では ピックアンドロールにはならないでしょう

Or I could be wrong,/ they could all be pick-and-rolls.//

私の間違いで何れも ピックアンドロールかもしれません

It really depends on the exact timing,/ the distances,/ the locations,/ and that's/ what makes it hard.//

正確なタイミング、距離と場所に依存するので 判断を難しくしています

So,/ luckily,/ with machine learning,/ we can go beyond our own ability/ to describe the things/ we know.//

幸いにも機械学習では 我々が知っていることの記述を 我々の限界以上にこなします

So/ how does this work?// Well,/ it's by example.//

どのように? 例をお見せしましょう

So/ we go to the machine/ and say,/ "Good morning,/ machine.//

機械に向かって言います 「おはよう 機械君

Here are some pick-and-rolls,/ and here are some things/ that are not.//

ここにピックアンドロールと そうでないものが あるんだ

Please find a way/ to tell the difference."//

違いを見分けてごらん」

And the key/ to all of this is to find features/ that enable it/ to separate.//

この問題を解く鍵は 判別を可能とする特徴を捉えることです

So/ if I was going to teach/ it/ the difference/ between an apple and orange,/ I might say,/ "Why don't you use color/ or shape?"//

りんごとみかんの違いを 学習させるならば 「色と形に注目してみたら?」 と言うことでしょう

And the problem/ that we're solving/ is,/ what are those things?//

我々が解決すべき問題は 違いが何かということです

What are the key features/ that let a computer navigate the world of moving dots?//

コンピューターが 動く点を追跡する時に 鍵となる特徴とは何でしょうか?

So figuring out/ all these relationships/ with relative and absolute location,/ distance,/ timing,/ velocities --/ that's really/ the key/ to the science of moving dots,/ or/ as we like to call/ it,/ spatiotemporal pattern recognition,/ in academic vernacular.//

相対的 絶対的な位置、距離、タイミング それに速度といった 全ての情報を把握すること それこそが 動く点の科学の神髄です 「時空パターン認識」という専門用語を 使うのが適切です

Because the first thing is,/ you have to make/ it sound hard --/ because it is.//

初めての言葉ですから 舌を噛むかもしれません こんな言葉ですから

The key thing is,/ for NBA coaches,/ it's not/ that they want to know/ whether a pick-and-roll happened/ or not.//

ポイントはNBAのコーチにとっての関心は ピックアンドロールが あったかどうかでは無く どのようにして

It's/ that they want to know/ how it happened.//

そのプレイが起きたかということです

And why is it so important/ to them?// So here's a little insight.//

なぜ 重要なのでしょう? 少し掘り下げてみましょう

It turns out/ in modern basketball,/ this pick-and-roll is perhaps the most important play.//

現代のバスケットボールでは ピックアンドロールは おそらく最も重要なプレイです

And knowing/ how to run it,/ and knowing/ how to defend it,/ is basically a key/ to winning and losing/ most games.//

どうやって仕掛け これをどうディフェンスするのかで 基本的に多くのゲームで勝敗を左右します

So it turns out/ that this dance has a great many variations/ and identifying the variations is really the thing/ that matters,/ and that's/ why we need this to be really,/ really good.//

だから この動きには 様々なバリエーションがあり バリエーションを理解することが とても重要です ですから この装置がとても重宝します

So,/ here's an example.//

例をお見せします

There are two offensive and two defensive players,/ getting ready to do the pick-and-roll dance.//

2対2の攻防戦で ピックアンドロールをしようとしています

So the guy/ with ball can either take,/ or he can reject.//

ボールマンの動きには テイクとリジェクトがあり

His teammate can/ either roll/ or pop.//

スクリナーには ロールとポップがあります

The guy/ guarding the ball can/ either go over/ or under.//

一方ボールマンのディフェンスは オーバーかアンダーをし

His teammate can/ either show/ or play up/ to touch,/ or play soft/ and together/ they can/ either switch or blitz/ and I didn't know most of these things/ when I started/ and it would be lovely/ if everybody moved according/ to those arrows.//

スクリナーのディフェンスは ショウかアップツータッチかソフトをします またディフェンスが一緒になって スイッチやブリッズをします 始めの頃は こういったことについて 知りませんでした このような矢印通りに動いてくれれば簡単で

It would make our lives/ a lot easier,/ but it turns out/ movement is very messy.//

理解しやすいことでしょう でも実際の動きはとても複雑です

People wiggle a lot/ and getting these variations identified with very high accuracy,/ both in precision and recall,/ is tough/ because that's/ what it takes to get a professional coach/ to believe in you.//

選手はくねくねと複雑に動くので プレイのバリエーションを 正確に把握すること ― 精度良く プレイを再現することは困難です だから コーチは人間の判断力を 信用することになります

And despite all the difficulties/ with the right spatiotemporal features/ we have been able to do that.//

時空パターン認識には このような困難がありますが 我々は解析に成功しました

Coaches trust/ our ability of our machine to identify these variations.//

コーチたちは我々の機械の プレイ認識能力を信頼しています

We're at the point/ where almost every single contender/ for an NBA championship/ this year is using our software,/ which is built on a machine/ that understands the moving dots of basketball.//

今年に至っては NBAリーグの ほぼ全てのチームが バスケットボールの動く点を 追跡する機械に搭載された ソフトを利用しています

So not only/ that,/ we have given advice/ that has changed strategies/ that have helped teams win very important games,/ and it's very exciting/ because you have coaches/ who've been in the league/ for 30 years/ that are willing/ to take advice/ from a machine.//

それだけでなく とても大切な試合に勝利するための 戦略変更を 我々はアドバイスすることができました これはとてもワクワクすることです 30年もの間 リーグに在籍してきた コーチたちが 機械による アドバイスを受け入れるのですから

And it's very exciting,/ it's much more/ than the pick-and-roll.//

ピックアンドロールを超えたことも 素晴らしことです

Our computer started out/ with simple things/ and learned more and more complex things/ and now/ it knows so many things.//

コンピューターは 簡単なことから始め もっともっと複雑なことを学習し 今や多くの事を把握しています

Frankly,/ I don't understand much of what it does,/ and/ while it's not that special/ to be smarter/ than me,/ we were wondering,/ can a machine know more/ than a coach?//

正直言えば 私自身は 学習内容を殆ど理解していませんが 私より賢いなんて 特別なことではありません こう思ったことがあります 機械はコーチを超えられるか?

Can it know more/ than person could know?//

人間以上に知り得るか?

And it turns out/ the answer is yes.//

今や その答えは「イエス」です

The coaches want players/ to take good shots.//

コーチはシュートを上手く放つ 選手を欲しがります

So/ if I'm standing/ near the basket/ and there's nobody/ near me,/ it's a good shot.//

私がゴールの近くにいて 近くに誰もいなければ シュートを決めやすく

If I'm standing/ far away surrounded by defenders,/ that's generally/ a bad shot.//

逆に ゴールから遠く 敵に囲まれていれば シュートを決めるのが難しくなります

But we never knew/ how good "good"/ was,/ or how bad "bad"/ was quantitatively.//

しかし シュートの良し悪しの程度を 定量的に判断できませんでした

Until now.//

今までは です

So/ what we can do,/ again,/ using spatiotemporal features,/ we looked at every shot.//

ここで時空パターン認識の 再登場です 各シュートを分析しました

We can see:/ Where is the shot?// What's the angle/ to the basket?//

調べることは「シュートの場所は? リングとの角度は?

Where are the defenders standing?// What are their distances?//

ディフェンスの位置は? その距離は?

What are their angles?//

立っている角度は?」などです

For multiple defenders,/ we can look at how the player's moving/ and predict the shot type.//

複数のディフェンダーがいる時も 選手の動きを追って シュートのタイプを予測できます

We can look at all their velocities/ and we can build a model/ that predicts/ what is the likelihood/ that this shot would go in/ under these circumstances?//

選手の速度から このような状況下で どのようなシュートが放たれるかという 予測モデルを構築できます

So/ why is this important?//

なぜ これが重要なのでしょう?

We can take something/ that was shooting,/ which was one thing before,/ and turn it/ into two things:/ the quality of the shot and the quality of the shooter.//

シュートについて解析してみます かつては一元的なものでしたが 今は2つの因子に分解します シュートの質と シューターの質です

So here's a bubble chart,/ because/ what's TED without a bubble chart?//

このバブル・チャートをご覧ください TEDには不可欠ですよね?

(笑)

Those are NBA players.//

各点はNBAの選手です

The size is the size of the player/ and the color is the position.//

点の大きさは選手の大きさ 色はポジションを表しています

On the x-axis,/ we have the shot probability.//

横軸は シュートの成功可能性で

People/ on the left take difficult shots,/ on the right,/ they take easy shots.//

左に行けば難易度が上がり 右に行けば難易度が下がります

On the [ y-axis ] is their shooting ability.//

縦軸は 選手のシュート能力です

People/ who are good are at the top, bad/ at the bottom.//

上に行くほど良い選手で 下の方は その逆です

So/ for example,/ if there was a player/ who generally made 47 percent of their shots,/ that's all you knew before.//

例えば 通常47%の確率で シュートを成功させる選手がいるとします 以前なら これが情報の全てです

But today,/ I can tell you/ that player takes shots/ that an average NBA player would make 49 percent of the time,/ and they are two percent worse.//

でも今なら NBAの平均的な選手なら 49%の確率で成功させるシュートを この選手は2%低くさせると いうことができます

And the reason/ that's important is/ that there are lots of 47s/ out there.//

47%といっても様々な組み合わせが あることが重要です

And so/ it's really important/ to know/ if the 47/ that you're considering giving/ 100 million dollars/ to is a good shooter/ who takes bad shots/ or a bad shooter/ who takes good shots.//

47%の数字をたたき出す 100億円プレイヤーの獲得を 考えるのならば 難しいシュートを成功させる選手なのか シュートの質は低くても チャンスの高いシュートを放つ 選手なのかは重要な要素です

Machine understanding doesn't just change/ how we look at players,/ it changes/ how we look at the game.//

機械学習では 選手の見方は変わりませんが 試合の見方が変わります

So there was this very exciting game/ a couple of years ago,/ in the NBA finals.//

数年前NBAのファイナルで 大いに盛り上がった試合がありました

Miami was down by three,/ there was 20 seconds left.//

3点を追うマイアミ 後り時間は20秒

They were/ about to lose the championship.//

シリーズの敗北が目前でした

A gentleman named/ LeBron James came up/ and he took a three/ to tie.//

レブロン・ジェームズという選手が 同点となる3点シュートを放つも

He missed.//

外れました

His teammate Chris Bosh got a rebound,/ passed it/ to another teammate named Ray Allen.//

クリス・ボッシュ選手が リバウンドに入り レイ・アレン選手にパス そのアレン選手が

He sank a three.// It went into overtime.//

3点シュートを沈め 延長戦に入りました

They won the game.// They won the championship.//

結局試合に勝利し ファイナルを制しました

It was one of the most exciting games/ in basketball.//

史上 もっともエキサイティングな 試合の1つでした

And our ability to know the shot probability/ for every player/ at every second,/ and the likelihood of them/ getting a rebound/ at every second can illuminate this moment/ in a way that/ we never could before.//

各選手の 各瞬間における シュート成功率や 各瞬間にリバウンドを取る確率が分かると この場面を まったく新しい見方で 捉えられます

Now unfortunately,/ I can't show you/ that video.//

残念ながらその時のビデオを お見せできませんが

But/ for you,/ we recreated/ that moment/ at our weekly basketball game about 3 weeks ago.//

3週間ほど前に 我々がプレイしている週例の試合の時に 皆さんのために そのプレイを再現しました

(笑)

And we recreated the tracking/ that led to the insights.//

分析を行った選手の動きを再現しました

So,/ here is us.// This is Chinatown/ in Los Angeles,/ a park/ we play at every week,/ and that's us/ recreating the Ray Allen moment/ and all the tracking/ that's associated with it.//

これは私たちです ここは毎週プレイしているロスアンジェルスの チャイナタウンにある公園です レイ・アランのあのプレイを 再現しています 全てが あのプレイの 追跡データのとおりです

So,/ here's the shot.//

そしてシュート

I'm going to show/ you/ that moment and all the insights of that moment.//

その瞬間と解析結果を お見せします

The only difference is,/ instead of the professional players,/ it's us,/ and instead of a professional announcer,/ it's me.//

違いは プロの選手ではなく 私たちであり アナウンスもプロでなく私がしますので

So,/ bear with me.//

我慢してお付き合いください

3点を追うマイアミ

Down three.//

Twenty seconds/ left.//

残り20秒

Jeff brings up/ the ball.//

ジェフのドリブル

Josh catches,/ puts up/ a three!//

ジョシュにパスを回し 3点シュート

[ シュート成功率を計算中 ] [ シュートの質 ]

[ リバウンドの確率 ] 失敗! [ リバウンドの確率 ] ノエルがリバウンドし

Back/ to Daria.//

ダリアにパス

[ Shot quality ]/ Her three-pointer --/ bang!//

[ シュートの質 ] 3点シュートが決まった!

Tie game/ with five seconds left.//

残り5秒で同点に

The crowd goes wild.//

観衆は大興奮

(笑)

That's roughly/ how it happened.//

こんな感じのプレイでした

(拍手)

だいたいこんな感じです

(拍手)

That moment had about a nine percent chance of happening in the NBA/ and we know/ that and a great many other things.//

NBAだったら あれが成功する確率は 9%程度です そういったことを知ることができます

I'm not going to tell/ you/ how many/ times/ it took us/ to make/ that happen.//

このプレイの再現に 何回費やしたかは秘密です

(笑)

Okay,/ I will!// It was four.//

いいですよ お教えます! 4回でした

(笑)

Way to go,/ Daria.//

ダリア お見事!

But the important thing/ about that video/ and the insights/ we have for every second of every NBA game --/ it's not that.//

しかし こんなビデオ映像や NBAの各試合の 各瞬間の分析そのものが 重要だというのではなく

It's the fact/ you don't have to be a professional team/ to track movement.//

動きを追跡するのに 専門家チームが必要ではなく

You do not have to be a professional player/ to get insights/ about movement.//

動作を解析するのに 専門家である必要がないという事実です

In fact,/ it doesn't even have to be about sports/ because we're moving/ everywhere.//

さらには スポーツに限る必要はありません 我々はいつでも どこでも動いています

We're moving/ in our homes,/ in our offices,/ as we shop/ and we travel throughout our cities/ and/ around our world.//

家の中でも 動いています オフィスでも 買物したり 旅行したり 街の中 世界中を動き回っています

What will we know?// What will we learn?//

何を知り 何を学べるでしょう?

Perhaps,/ instead of identifying pick-and-rolls,/ a machine can identify the moment/ and let me know/ when my daughter takes her first steps.//

ピックアンドロールの代わりに 機械はおそらく 私の娘が最初の一歩を歩み出すときに 動きを捉え 私に知らせてくれることでしょう

Which could literally be happening any second now.//

文字通り いつにでも起こりうることです

Perhaps/ we can learn to better use our buildings,/ better plan/ our cities.//

建物や街のデザインを良くするのにも 利用できるでしょう

I believe/ that with the development of the science of moving dots,/ we will move better,/ we will move smarter,/ we will move forward.//

動く点の科学を進歩させることによって より良いスマートな動きができるようになり 進歩するものと信じています

Thank you very much.//

どうも有難うございました

(拍手)

colleague

(会社・学校など,また専門職業の)『同僚』,仲間,同業者

fascinate

…‘を'魅惑する,魅了する,うっとりさせる

(恐怖などで)…‘を'動けなくする,すくませる

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

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)

office

〈C〉『事務所』,事務室;営業所,会社

《集合的に》《単数扱い》事務所(営業所)の全員

〈C〉〈U〉(特に政府・会社などの)『公職』,官職,職務

〈C〉(一般に)任務,務め,役目(duty)

〈C〉『官庁』,役所;〈U〉《O-》《米》局,《英》省

〈C〉《複数形で》(…の)尽力,親切,世話《+『of』+『名』》

〈C〉《時にO-》(宗教上の)儀会,葬会;(定められた時間の)礼拝

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

travel

(特に遠くへ)『旅行する』

〈セールスマンなどが〉(…の)注文取りに出る,外交をして回る《+for+名》

〈視線・気持ちなどが〉移る,移動する

《副詞[句]を伴って》〈音・光などが〉伝わる,進む

(…と)つきあう《+with(in)+名》

《俗》すばやく走る,進む

〈ある場所〉‘を'『旅行する』

〈ある距離〉‘を'行く,進む

〈U〉旅行すること,旅行

《複数形で》(特に外国への)旅行

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

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

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

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

insight

『洞察[力]』,眼織;(…を)見通す力《+『into』+『名』》

luckily

『運よく』,幸運にも

incredibly

信じられないほど

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)

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

ourselves

《強意用法》《weと同格に用いて》『私たち自身』,自分たちみずから

《再帰用法》《動詞・前置詞の目的語として》『私たち自身を』(『に』),自分たちを(に)

《まれ》《おもにthan,butなどの後でweの代用として》我々,私たち

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

sensor

(光・温度・放射能などの)感知器

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

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》

detail

〈U〉〈C〉(全体の中の個々の)『細部』,『細目』,項目;《複数形で》『詳細』

〈U〉〈C〉(全体から見て)ささいなこと

〈U〉(絵画・彫刻・建築などの)細部;細部装飾

〈C〉特別(臨時)派遣兵(部隊);特別任務

(…に)…‘を'詳しく述べる《+『名』+『to』+『名』》

(特別な任務に)〈兵・部隊〉‘を'任命する,臨時(特別)に派遣する(appoint)

datum

dataの単数形

既知の事実

sports

=sport{形}

football

〈U〉《米》『フットボール』(《英》 American football)

《英》=soccer

〈C〉フットボール用ボール

instrument

(主として精密な)『器具』,器械,計器・(また『musical instrument』)『楽器』)

手段,方便(means);(人の)手先

法律文書(証書・遺書・協定書・約束手形など)

stadium

『競技場』,スタジアム,球場

player

『競技者』,『選手』

『俳優』,役者(actor)

『演奏者』

演奏装置,レコードプレーヤー

fraction

『破片』,断片;(…の)一部,わずか《+『of』+『名』》

『分数』

athlete

競技者,運動家;強壮な人;《英》陸上競技選手

probably

『たぶん』,『おそらく』

guess

(十分な根拠なしに)…‘を'『推測する』,推量する

(正確な推測で)…‘を'『言い当てる』,判断する

《『guess』+『that節』》《米》…‘と'『思う』(think, suppose),信じる(believe)

(…を)『推測する』《+『at』(『about』)+『名』》

(…についての)『推測』,推量《『at』(『about, as to』)+『名』(『wh-節』)》

mountain

『山』

《the…Mountains》…『山脈』

《a~》山(のような…),(…の)山《+『of』+『名』》

《a~》多数(の…),多量(の…)《+『of』+『名』》

raw

(食物が)『生の』,『料理されていない』

(物が)『原料のままの』,加工されていない

(皮膚が)『赤むけの』,傷口のあいた;(…で)赤むけの《+『with』+『名』》

(人が)経験のない,未熟な;(…に)不慣れの《+『to』+『名』》

湿気があって寒い

《話》ひどい

deal

…'を'『分配する』,分ける

《『deal』+『名』+『名』=『deal』+『名』+『at』(『to』)+『名』》〈打撃・仕打ちなど〉'を'…‘に'『加える』

〈U〉取引き

〈C〉(取引きなどの)妥協,協定

〈C〉カードゲームの札の配分

《D-》政策(policy)

《a~》《話》取扱い,待遇

interesting

(物事が)『興味を起こさせる』,おもしろい

coach

(箱形・屋根付き)『大型四輪馬車』;(鉄道以前の)駅馬車

(sleeping car, parlor carと区別して)普通客車

《米》大型バス;《英》長距離バス

(また『coacher』)(競技車・チームなどの)『コーチ』,監督;(野球で)(1塁・3塁の)走塁コーチ;(歌手・俳優などの)指導者;(受験指導の)家庭教師

〈米〉(飛行機・列車・バスなどの)普通席

〈チーム・学生など〉'を'『指導する』;…‘に'(…の)指導をする《+『名』+『for』+『名』

+『名』+『in』+『名』(do『ing』)》

指導をする,コーチをする

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

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)

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

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』》

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

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』)

simply

『簡単に』,分かり易く

『飾り気なく』,簡素に;もったいぶらないで,率直に

『単に』,ただ(merely, only)

『全く』,ほんとうに(really);とても,悲常に(very much)

pass

『通り過ぎる』,通る

〈時間が〉『過ぎる』,過ぎ去る

〈交通機関・道などが〉通っている

消え去る,なくなる:《遠回しに》死ぬ

(障害・試験などで)『通過する』,『合格する』

〈法案などが〉通過する,可決される

〈事が〉起こる

移る,変わる

〈言葉などが〉交わされる,やりとりされる

(…として)通用する《+『as』(『for』)+『名』》

(球技で)パスする

(カードゲームで)パスする,自分の番を見送る

…‘を'『通り過ぎる』,‘の'そばを通る

〈試験など〉‘に'『合格する』;〈人〉‘を'『合格させる』

…‘を'『手渡す』,回す;…‘を'伝える

…‘を'『通過させる』,動かす

〈ある点・程度など〉‘を'『越える』;〈歩行者・車など〉‘を'『追い抜く』

〈時〉‘を'『過ごす』;…‘を'経験する

〈法案など〉‘を'『通す』;〈法案などが〉〈議会など〉‘を'通過する

(…に対して)〈判決・批評など〉‘を'下す,述べる《+『名』+『on』(『upon』)+『名』》

〈ボール・パック〉‘を'味方の選手に送る,パスする

出入許可[証];無料入場券;(鉄道などの)[フリー]パス

(試験の)合格,及第

山道,峠;細道,抜け道

《話》《a~》困った状況,危機

(奇術・ふき掃除などの)手の動き,手つき

(球技で)送球,パス;(野球で)四球による出塁

(カードゲームで)パス

shot

shootの過去・過去分詞

rebound

(…から)〈物体が〉はね返る《+『from』+『名』》

(自分に)〈したこと[の報]が〉はね返る《『on』(『upon』)one『self』》

はね返り

casual

『むぞうさな』,さりげない(offhand)

『偶然の』,思いがけない

ふだん着の,くだけた

むとんじゃくな,無関心な

臨時雇労働者

ふだん着

fan

『うちわ』扇

(クジャクのしっぽなど)扇状のもの

『扇風機』,送風機:

〈空気〉‘を'うちわなどで動かす,〈風〉‘を'起こす

(うちわなどで)…‘に'風を送る,‘を'あおぐ

(そよ風などが)…‘に'吹きつける,‘を'なでる

〈感情など〉‘を'あおる,かき立る

…‘を'扇形に広げる

(野球で)〈打者〉‘を'三振させる

扇形に広がる《+『out』》

(野球で)三振する

slightly

『わずかに』,少し

(人・体格などが)ほっそりと;(建物などが)もろく

complicated

『複雑な』,込み入った(complex)

event

(特に重要な)『でき事』,事件;行事

(スポーツの)『種目』;勝負,試合

《文》成り行き,結果

isolation

孤立;隔離,分離

okay

=OK,O.K.

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

complex

『いくつかの部分から成る』,複合の,合成の

『複雑な』,入りくんだ,こみいった(complicated)

複合体,合成物

コンプレックス,複合(抑圧されて心に残った複雑なしこり)

screen

(わくのついた)『金網』,網戸

『ついたて』,びょうぶ

『隠すもの』,遮蔽(しゃへい)物,保護物

(映画・スライドの)映写幕,スクリーン

(テレビなどの)映像スクリーン

《the screen》《集合的に》映画[産業];映画界

(じゃり・砂などの)ふるい

…‘に'網戸をつける,金網を付ける

《しばしば受動態で》…‘を'『隠す』,保護する

(…から)…‘を'仕切る《+『off』+『名』(+『名』+『out』)+『from』+『名』》

〈じゃり・砂など〉‘を'ふるいにかける

(ふるいにかけるように)…‘を'除去する,濾過(ろか)する《+『out』+『名』,+『名』+『out』》

《しばしば受動態で》…‘を'えり分ける,選別(選抜)する

《通例受動態で》〈映画〉‘を'上映する

wide

『幅の広い』

《修飾語を伴って》『幅が…の』,…の幅の

『広範囲な』,多方面にわたる;広大な

『大きく開いた』

(球が)大きくそれた

『広く』,広範囲に

『広く開いて』,十分に開けて

pin

『ピン』・留め針・《しばしば複合語を作って》ピンの働きをする物

(留め針の付いた)『記章』,『バッジ』

(木・プラスチック・金属などの)留めくぎ,掛けくぎ(peg);(弦楽器の)糸巻き

《複数形で》《英話》脚(legs)

《a~》《否定文で》ほんのわずか

(ゴルフ・ボウリングの)ピン

(…に)…‘を'『ピンで留める』《+『名』+『to』(『on』)+『名』》

(人・物事に)〈望み・信頼など〉‘を'かける《+『名』+『on』+『名』》

(…に)…‘を'動けなくする《+『名』+『against』(『to, under』)+『名』》

《話》〈罪・過失など〉‘を'(人の)せいだとする《+『名』+『on』+『名』〈人〉》

basically

基本的に,根本的に;元来は

professional

《名詞の前にのみ用いて》『専門職の』;(一般に)職業の

《名詞の前にのみ用いて》専門職に従事する;専門食の訓練を受けた

(また《話》『pro』)『本職の』,プロの

職業人;(特に)専門職にたずさわる人

(また《話》『pro』)『職業選手』

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

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

description

〈U〉〈C〉(…の)『記述』,『描写』《+『of』+『名』》

〈C〉人相書き,人相

〈C〉種類,銘柄

encode

…‘を'暗号化する

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)

terrible

『恐ろしい』,怖い

『ひどい』,すさまじい

《話》ひどく悪い,不愉快な

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

dance

(…に合わせて)『踊る』,舞う,ダンスをする《+『to』+『名』》

《副詞[句]を判って》『こおどりする』,跳ね回る

〈木の葉・光の影などが〉舞う,揺れる

〈ダンス〉'を'踊る

《副詞[句]を判って》〈人〉'を'踊らせる

〈赤ん坊〉'を'上下に揺すってあやす

《副詞[句]を判って》…'を'踊って(…のように)する(言う)

『ダンス』,舞踏;舞踏曲;《the~》踊り方

『舞踏会』(dancing party)

goes

goの三人称単数現在

guy

控え綱,支え綱(テント・棒などを倒れないように張る綱)

…‘に'控え綱を張る(で締める)

ball

〈C〉『球』,まり,『ボール』

〈U〉球技;野球(baseball)

〈C〉(野球で)

ボール

投球;打球

〈C〉弾丸(bullet)

〈C〉球状のもの

〈C〉(特の体の)丸くふくらんだ部分

《複数形》《俗》睾丸(こうがん),きんたま

…'を'球の形にする

球になる

guard

〈C〉『見張り』,番人;歩哨(ほしょう),番兵;護衛兵

〈U〉(…を)見張ること,監視すること《+『over』+『名』》;(…を)警戒(用心)すること《+『against』+『名』》

〈C〉《英》(列車・電車の)『車掌』(《米》conductor)

《the Guards》《英》近衛(このえ)連隊

〈U〉〈C〉(ボクシング・フェンシングなどで,相手の攻撃に対する)ガード,防御

〈C〉(米式フットボール・バスケットボールの)ガード

〈C〉《しばしば複合語を作って》「(危険などを)防止する物,保護物」の輔を表す

…‘を'『見張る』,環視する

(…から)…‘を'『警戒する』,守る《+『against』(『from』)+『名』》

(…に備えて)『警戒する』,用心する《+『against』+『名』(do『ing』)》

stuff

『材料』,原料,資料

《話》(ばく然と)『物』

素質,本領

くだらないもの(こと);ばかげた考え

《古》布地

(…を)〈入れ物・車など〉‘に'『詰める』,詰め込む《+名+with+名》

(入れ物などに)…‘を'『押し込む』《+名+into+名》

(…で)〈穴など〉‘を'ふさぐ《+up+名+with+名》

《しばしば受動態で》《話》(食物を)〈自分,自分の復〉‘に'詰め込む

(料理の材料で)…‘に'詰め物をする《+名+with+名》

(剥製にするため)〈死んだ動物〉‘に'詰め物をする

〈投票箱〉‘に'不正票を入れる

たらふく食べる

laughter

『笑い』,笑い声

interferer

干渉者,妨害者

close

…'を'『閉じる』,閉める(shut)

…'を'ふさぐ(fill)

〈事務・仕事・話など〉'を'『終える』,済ませる

〈通路・施設など〉'を'一時的に閉じる,‘の'使用を一時中止する

(一つにまとまるように)…'を'つめる

〈ドア・目・花などが〉『閉じる』,閉まる;ふさがる

〈話・相談・契約などが〉『終る』,終了する,〈店などが〉終業(休業)する

くっつく,接近する(come together)

終結,結末,終り(end)

締め切り

(音楽の)終止

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!)

basket

『かご』,『バスケット』

(…の)かご1杯(basketful)《+『of』+『名』》

(バスケットボールで)ゴールの網

得点

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)

exact

《名紙の前にのみ用いて》(数量など)『正確な』,きっかりの;(物事が)そのままの,そっくりの

(人が)『厳密な』;(機械など)精密な

〈事柄が〉…‘を'要求する

(人に)〈支払・服従など〉‘を'強要する,強いる《+『名』+『from』+『名』〈人〉》

timing

時間の調節;時間を測定[記録]すること

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

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

learning

(…を)学ぶこと,(…の)学習《+『of』+『名』》

『学問』,学識,博識

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

own

『自分自身の』,それ自身の,特有の

『自分自身のもの』,わがもの

…‘を'『所有する』,持つ

…‘を'『認める』,白状する;…‘を'自分のものと認める

(…を)白状する,告白する《+『up to』+『名』(do『ing』)》

(…を)認める《+『to』+『名』》

ability

〈U〉『能力』,力量

《複数形で》特殊な才能,優れた手腕

good morning

『おはよう』,こんにちは

《古》さようなら(午前中に別れるとき)

difference

『違い』,『相違点』,意見などの食い違い

『差』,差額

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』》

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

enable

《『enable』+『名』+『to』 do》〈物事が〉(…することを)…‘に'可能(容易)にする,…‘に'(…する)能力(資格)を与える

〈物事〉‘を'可能にする,容易にする

separate

…‘を'『分離』する』,引き分ける;(…から)…‘を'引き分ける《+『名』+『from』+『名』》

(…に)〈一つの物〉‘を'『分割する』,分ける《+『名』+『into』+『名』》

〈人が〉別れる;別れて(…に)なる《+『into』+『名』》

(…から)分離する,離れる《+『from』+『名』》

『離れた』,分かれた

(関係がなく)別の,異質な(different)

個々の,個別の(individual)

apple

『リンゴ』;リンゴの木

orange

〈C〉『オレンジ』,柑橘(かんきつ)類

〈U〉オレンジ色,だいだい(橙)色

オレンジ色の,だいだい色の

オレンジからできた,オレンジで風味を付けた

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』

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』》

solve

〈問題など〉‘を'『解く』,解明する,解決する

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』》

computer

『計算機』;『電子計算機』

navigate

〈人が〉〈船・航空機など〉‘を'『操縦する』

〈船・飛行機が〉…‘を'『航行する』,〈人が〉…‘を'船(飛行機)で行く

〈物事〉‘を'うまくやっていく

(飛行機)を操縦する,航行する

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』》

relationship

=relation 1

血縁関係,親族関係

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

absolute

『まったくの』,完全な(complete)

『絶対的な力を持った』,絶対の

確かな,確固とした(certain)

無条件の,制約のない

(文法で)独立の,単独の

velocity

〈C〉速度

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』》

academic

学園の,大学の

(職業教育に対して)純粋学問の

理論的な;非実際的な

大学教師,大学生

vernacular

(言葉が)その土地(国)の,その土地特有の

土地言葉の,土地言葉で書かれた

自国語;(標準語に対して)地方語

職業語,仲間言葉

first thing

まず最初に,朝一番に

sound

〈C〉〈U〉『音』,『音響』,響き・〈U〉音の聞こえる範囲・〈C〉(音声としての)音

《単数形で》(聞いたり,読んだりしたときに受ける)感じ,響き,調子・〈U〉(無意味な)音(声);騒音,ざわめき・『音を出す』,鳴る,響く・『聞こえる,思える』(進行形にできない) ・〈楽器・ベルなど〉‘を'鳴らす・(音で)…‘を'知らせる・…‘を'発音する・〈考えなど〉‘を'打診する

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

perhaps

『おそらく』,ことによると,ひょっとしたら,たぶん

defend

(…から)…'を'『守る』,保護する《+『名』+『against』(『from』)+『名』(do『ing』)》

(言論などで)…'を'『擁護する』,支持する

(法廷で)〈被告〉'を'『弁護する』

防御する,身を守る

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

lose

〈物〉‘を'『失う』,なくす,〈人・道など〉‘を'見失う,〈仕事・権利・命など》‘を'失う

《『lose』+『名』+『名』》〈物事が〉〈人〉‘に'…‘を'失わさせる

〈勝負事・訴訟・戦争など〉‘に'『負ける』

…‘を'『保つことができなくなる』

…‘を'免れる,脱する

…‘を'『逃す』,むだにする

〈時計が〉〈ある時間〉‘だけ'『遅れる』

(…で)損をする,(…を)失う《+『in』(『on』)+『名』》

(試合・ゲームなどで)負ける《+『in』+『名』》

〈時計が〉遅れる

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》

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)

matter

〈U〉『物質』,物体(個体・液体のいづれの状態も含む)

〈U〉《修飾語を伴って》…体,…質,…素

〈C〉(論議・関心の的となる)『事柄』,『問題』;(…に関わる)事,(…で決まる)問題《+『of』(まれ『for』)+『名』》

〈U〉《the~》(漠然と)(…にとって)困った事,やっかいな事,事故,支障《+『with』+『名』》

〈U〉『重大事』,重要性(importance),関心法

〈U〉(演説・論文などの)内容《+『of』++『名』》;(演説などの)題材《+『for』+『名』》

〈U〉《修飾語を伴って》…郵便物,…印刷物

〈U〉(傷口から出る)うみ(pus)

『重要である』,大切である

offensive

『不愉快にする』,無礼な,しゃくにさわる

(感覚的に)『いやな』,不快な(disagreeable)

『攻撃の』

(スポーツで)攻撃[側]の

〈C〉攻撃,攻勢

defensive

防御の,守備の

弁護の

防御,守勢

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

reject

…‘を'『断る』,『拒絶する』,はねつける

(役に立たないものとして)…‘を'捨てる,取り除く

断られた人(事)

teammate

チーム仲間

roll

〈球などが〉『転がる』,転がって行く;〈車輪などが〉回る

〈車が〉『動く』,進む

〈人・動物などが〉『転がり回る』

〈波などが〉うねる,〈煙などが〉漂う,立ち上る

〈時が〉過ぎ去る《+『by』(『away』)》

〈目が〉ぐるぐる回る

〈船などが〉横ゆれする

〈雷・太鼓などが〉ごろごろ鳴る,とどろく

《話》始める(start)

〈球など〉‘を'『転がす』;〈車輪など〉‘を'回転させる

〈車など〉‘を'転がせる;〈家具など〉‘を'ころで動かす,転がして運ぶ

…‘を'『丸める』,巻く《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

(…に)…‘を'包む,くるむ《+『名』+『up in』+『名』》

(ローラーなどで)…‘を'伸ばす,平らにする《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

〈船・航空機など〉‘を'横揺れさせる

〈r音など〉‘を'巻舌で発音する

〈目〉‘を'ぐるぐる回す,きょろりとさせる

〈さいころ〉‘を'投げる

《米俗》〈酔っぱらいなど〉‘から'盗む(rob)

(球形・円筒形に)『巻いた物』,巻物;(…の)一巻き《+『of』+『名』》

名簿,出席簿;目録

(…の)丸いかたまり《+『of』+『名』》

(食事用の)ロールパン

巻き肉;巻き菓子(ロールカステラなど)

(船などの)横揺れ

(雷・太鼓などの)ごろごろいう音,とどろき

=roller・転がり,回転

pop

ポンと音がする;ポンとはじける

《話》《副詞[句]を伴って》ひょいと動く

《話》《副詞[句]を伴って》〈目が〉ポンととび出るほど開く

《話》(…を)ズドンと撃つ《+『at』+『名』》

(野球で)小飛球を打ち上げる《+『up(out)』》

…‘を'ポンと鳴らす,ポンとはじく

《話》《副詞[句]を伴って》…‘を'ひょいと動かす

《話》〈鉄砲〉‘を'ズドンと撃つ

《話》〈質問〉‘を'だしぬけにする

《話》〈人〉‘を'ポンとたたく《+『名』+『on』+『名』》

〈C〉『ポン(パチン,パン)という音』

〈U〉ポップ,発泡飲料水

ポンと[音をたてて];ふいに

touch

〈人が〉(手・指などで)…‘を'『さわる』,‘に'触れる《+名+with+名》

(…に)…‘を'触れさせる,あてがう《+名+to+名》

〈物が〉…‘に'触れている,‘と'接触している

…‘を'『感動させる』,の感情を動かす

《文》〈事が〉…‘に'『影響する』,関係する,かかわる(concern)

《通例否定文で》〈飲食物〉‘に'手をつける;〈道具など〉‘を'使う

《しばしば受動態で》(かすかに)…‘に'色合いをつける

(軽く)…‘を'害する,いためる

《通例否定文で》…‘に'匹敵する,‘と'肩を並べる

〈船などが〉…‘に'立ち寄る,寄港する

《俗》《+名+for+名》(金銭などを)〈人に〉‘に'せびる,借りる

さわる,触れる,接触している

(港などに)〈船などが〉立ち寄る,寄港する《+at+名》

〈U〉『触覚』,触感

〈C〉《単数形で》(物の)感触,手ざわり

〈C〉『さわる(触れる)こと』,さわられること

〈U〉《しばしばa ~》(…の)『気味,微候』,気配《+of+名》

〈C〉少量,少しばかりの(の…)《+of+名》

〈C〉(作品仕上げの)手入れ,一筆

〈U〉《しばしばa ~》(作家などの)筆法,作風

〈U〉《しばしばa ~》(ピアノ・タイプライターなどの)指運び,たたき方,タッチ

soft

(押されて形を変えるほど)『柔らかい』

(木材・金属などが,同種の中で比較的)『柔らかい』

(斤ざわりの)なめらかな,すべすべした

(声・音が)穏やかな,低い,静かな

(見た目に)どぎつくない,落ち着いた

(天候・気候が)穏やかな,温和な

(心・言動が)優しい,もの柔らかな

(体または精神などが)軟弱な,虚弱な

(市況・相場が)弱気の,下がり気味の

(水が)軟性の

(水音が)軟音の

アルコール分を含まない

柔らかに

静かに

switch

(特にむち打ち用の)『しなやかな小枝』(棒)

(しなやかな小枝・棒などで)むち打つこと

(…における)『変更』《+in+名》;(…から…への)転換《+from+名+to+名》

(電気の)『スイッチ』,開閉器

(電話の)交換台

(鉄道の)転てつ器,ポイント

(女性の髪用の)入れ毛,かもじ

〈人・動物〉‘を'むちで打つ,むち打つ(whip)

〈むちなど〉‘を'振る,(むちを打つように)…‘を'さっと振る

(…に)…‘を'『転換する,』変更する《+名+to+名(doing)》

…‘を'交換する(exchange)

〈線路のポイント〉‘を'転換する,転てつする

(ある方向・進路に)変わる,転じる,移る《+to(into)+名》

交換する,取り替える

blitz

=blitzkrieg

猛烈な空襲

(一般に)急襲

…'を'急襲する

lovely

『美しい』,ほれぼれするような,かわいらしい

《話》『すばらしい』,愉快な

美人,かわいい娘(こ)

everybody

『すべての人』,万人,だれもみな

accord

(…と)『一致する』,調和する《+『with』+『名』(『wh-』節)》

〈許可・賞賛・歓迎など〉'を'与える

〈U〉(…との)『一致』,調和(harmony)《+『with』+『名』》

〈C〉国際協定,講和

〈U〉〈C〉和音,協和音;(色の)調和

arrow

『矢』

(用途・形などが)矢に似た物;(記号の)矢印(→)

messy

(場所・部屋などが)乱雑な,取り散らかした;(物が)汚れた,きたない

やっかいな,面倒な

wiggle

〈体・手足・尾など〉‘を'小刻みに揺する(動かす)

小刻みに揺れ動く

小刻みに揺れ動くこと

accuracy

『正確さ』,精密

precision

正確,きちょうめん

(計器などが)精密な

recall

…‘を'『思い出す』,…‘が'思い出される

(…から…へ)〈人〉‘を'『呼び戻す』,召還する;〈物〉‘を'回収する《+『名』+『from』+『名』+『to』+『名』》

〈命令・決定など〉‘を'『取り消す』,徹回する

《米》…‘を'任期満了前に解雇する

〈U〉(人・物事を)『思い出すこと』,(…の)回想《+『of』+『名』》

〈U〉《時にa ~》(人の)召還;(物の)回収

〈U〉取り消し,徹回

〈U〉〈C〉リコール(有権者による公職者の罷免)

tough

(物が)『じょうぶな』

(肉などが)『堅い』

(体が)『屈強な』,じょうぶな,(人が)粘り強い,タフな

(法などが)融通のきかない,(人・意志が)がんこな

『骨の切れる』,やっかいな

《米》粗暴な

《話》不幸な,不運な,つらい

よた者,ごろつき,無法者

believe

(現実・真実であると)〈事〉'を'『信じる』,信用する

〈人〉'を'『信じる』,信用する;〈人〉‘の'言ったことを信じる

《1,2の弱い意味に,同じ文型で用いて》…‘と'『思う』,考える(think)

信ずる;信仰する

despite

…『にもかかわらず』

difficulty

〈U〉『難しさ』,困難

〈C〉『困難なこと』,難事,障害

〈C〉《通例複数形で》『困難な状況』,(特に)財政困難

〈C〉〈U〉(…との)不和,仲たがい《+『with』(『between』)+『名』》

〈C〉苦情,反対

trust

〈U〉(人の誠実さ・能力,物の性能などに対する)信頼,信任,信用《+in+名》

〈C〉信頼できる人(物)

〈U〉『期待』,確信,希望

〈U〉委託,保管,管理;世話,保護

〈U〉(信頼にこたえる)義務,責任;(託された)責務

〈U〉(財産の)信託;〈C〉信託作産

〈C〉(市場を独占しようとする目的で結成された)企業合同,トラスト

〈人・物事〉‘を'『信用する』,信頼する

…を当てにする,‘に'頼る(depend on)

《trust+that節》…‘と'『期待する』,劾信する

《trust+名+to+名》(人に)…‘を'『任せる』,委託する,信託する

《trust+名+for+名》(…を)〈人〉‘に'信用貸しする,掛け売りする

(…を)信用する,信頼する《+in+名》

(…を)当てにする《+to+名(doing)》

期待する,確信する(hope)

almost

『ほとんど』,たいてい(nearly)

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

contender

(特にスポーツで,賞を争う)競技者《+『for』+『名』》

championship

〈C〉優勝者の地位(名誉)

《しばしば複数形で》《単数扱い》選手権試合

〈U〉(自由・権利などの)擁護

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)

build

〈物〉'を'『組み立てる』,造る,建造する,建築する

(年月をかけて)〈事〉'を'『作り上げる』,築き上げる;《受動態で》〈体・性質〉'を'作る

〈U〉造り,講造(make)

〈U〉〈C〉体格

advice

〈U〉『忠告』,助言;(医者・弁護士などの)意見,指示

〈U〉〈C〉(商業取引上の)通知;《複数形で》報道,報告

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

strategy

〈U〉兵法,用兵学

〈C〉戦略,戦術

〈C〉(商売や政治上の)巧みな戦略;(ある目的に達するための)計画,方法

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》

exciting

(物事が)『興奮させる』

league

リーグ(昔の距離の単位;約3マイル(5キロメートル))

willing

《補語にのみ用いて》『喜んで(快く)する』

(人・動物などが)『乗り気の』,いそいそとした

《名詞の前にのみ用いて》(行為などが)自発的な

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

frankly

『率直に』;あからさまに

率直に言えば

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)

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

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》

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]

nobody

『だれも…ない』(not anybody)

取るに足らない人,つまらぬ人間

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

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

defender

防御する人,擁護者

選手権保持者

弁護士

generally

『普通は』(usually)

『大部分は』

『概して』,『一般的に』

bad

『悪い』,不良の;不正な

『適当でない』,欠陥のある

《補語にのみ用いて》(…に)有害な《+『for』+『名』》

病気の

ひどい,激しい,重い

腐敗した,腐った

不快な,いやな

『へたな』,まずい

《補語にのみ用いて》《話》(…を)悪いと(残念に)思っている《+『about』+『名』(『wh-節』)》

悪いこと;悪い状態

《話》ひどく,大いに(badly)

angle

『かど』,すみ(corner)

『角』,角度

《話》(ものを見る)角度,観点(point of view)

…'を'ある角度に動かす(向ける,曲げる)

…'を'ある角度から見る

multiple

多数の部分(要素)から成る,複合の,複式の

倍数

moving

動く,動いている

動きを起こす

感動させる

運搬用の

predict

(知識・経験・吹論などで)'‘を'『予報する』,『予言する』

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

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

likelihood

(…が)ありそうなこと,(…の)見込み,可能性(probability)《+『of』+『名』》

circumstance

〈C〉《複数形で》(人や行動に影響を及ぼす)『情況』,『環境』,周囲の事情;条件

〈C〉(特定の)事情,(事の)次第,でき事

〈C〉《複数形で》『経済状態』,暮らし向き,境遇

〈U〉ものものしさ,抑々しさ

〈U〉(特に一部始終を)詳細に述べること

shoot

(…に)〈銃・大砲〉‘を'『撃つ』,発射する,〈弓など〉‘を'射る,〈弾丸・矢など〉‘を'放つ《+『名』+『at』(『toward』)+『名』》・〈人・物〉‘を'『撃つ』,射る・(…に)〈質問・用葉・考えなど〉‘を'矢つぎばやに出す,浴びせかける《+『名』+『at』(『on』)+『名』》

(…に)〈光・視線・微笑など〉‘を'放つ,向ける《+『名』+『at』(『on』)+『名』》・〈手・足など〉‘を'突き出す,〈芽・枝など〉‘を'出す《『out』+『名,』+『名』+『out』》・〈急流など〉‘を'矢のように下る

〈かんぬきなど〉‘を'すっとはめる(はずす) ・《おもに受動態で》(違ったものを)…‘に'織り込む・差し込む,すっと入れる《+『名』+『with』+『名』》・〈写真・映画・テレビ〉‘を'取る,撮影する

〈ボール・アイスホッケーのパック〉‘を'ゴールにシュートする・《英》〈動物〉‘を'銃猟する;〈場所〉‘を'銃猟して歩く・『射撃する』;(…を)ねらった撃つ《+『at』+『名』》・〈銃・大砲などが〉発射される・《副詞[句]を伴って》す早く動く,矢のように走る,勢いよく出る・突き出る;芽(枝)を出す《+『out』》・(ボール・アイスホッケーをパックなどをゴールに)シュートする・《英》銃猟をする・《米話》話し始める・新芽,若枝・射撃試合,競射会;《英》遊猟会

射撃,発砲,発射;《米》)ロケット・宇宙船の)打ち上げ

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

shooter

射手,砲手;銃器

bubble

〈C〉『あわ』,あぶく

〈U〉あわ立ち,あわ立ちの音

〈C〉(すぐ消える)あわのようなこと

〈C〉『シャボン玉』

『あわ立つ』

ぶくぶくと音を立てる,あわ立って流れる

〈特に女性が〉気持をわかす,はしゃぐ《+『over』》

chart

『海図』,水路図

『図表』

…'を'図表(海図)に作る

《話》〈行動など〉'を'計画する(plan)

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

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

x-axis

(グラフの)x軸,横軸

probability

〈U〉『ありそうなこと』,起こりそうなこと,見込み,公算(likelihood)

〈C〉ありそうな(起こりそうな)事件(結果)

〈U〉(数学で)確率;(哲学で)蓋然(がいぜん)性

difficult

(物事が)『難しい』,困難な,骨の折れる

(人が)『気難しい』,つきあいにくい,扱いにくい

y-axis

(グラフの)y軸,縦軸

shooting

射撃,発射

銃猟

銃猟権

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

bottom

(物の)『底』《+『of』+『名』》

(海・川・湖・井戸などの)底《+『of』+『名』》

(…の)『下部』,『底部』,根元《+『of』+『名』》

(…の)根底,基礎;(…の)心底,奥底《+『of』+『名』》

船底,船腹;(一般に)船,船舶

《話》しり(posterior)

《複数形で》川沿いの低地(低い牧草地)

最低の;最後の

底の;根底の

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

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

worse

(badの比較級)(…より)『もっと悪い』(劣った),いっそう不当な《+than+名(節,句)》

(illの比較級)《補語にのみ用いて》(病気が)(…より)『もっと悪化した』,さらに悪くなった《+than+名(節,句)》

(badlyの比較級)(…より)『もっと悪く』;いっそうひどく《+than+名(節,句)》

いっそう悪いこと,さらに悪化しているもの

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』)》

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

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

dollar

『ドル』(米国の貨幣単位で100セント;記号は$,$)

ドル(カナダ・ニュージーランド・オーストラリアなどの貨幣単位)

1ドル紙幣,1ドル金貨,1ドル銀貨

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

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

final

《名詞の前にのみ用いて》『最終の』,最後の

『最終的な』,決定的な(decisive);究極の(ultimate)

《しばしば複数形で》(競技などの)『決勝戦』

《米》学期末試験;《英》《複数形で》(大学などの)最終試験

《the ~》《話》(新聞のその日の)最終版

Miami

マイアミ(米国Florida州南東部大西洋岸の都市で臨海避寒地)

gentleman

〈C〉『紳士』(名誉を重んじ,礼儀正しく,思いやりのある男性);君子

〈C〉上流階級の男性

〈C〉(manの敬称として)『男の方』

《複数形で》(複数の男性へ呼びかけて)『諸君』,『皆さん』

James

ヤコブ書(新約聖書の一書;《略》『jas.』)

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)

bosh

《おもに英俗》ばかげたこと,たわごと

ばかな,くだらない

ray

『光線』;熱線;放射線

《a ~》(希望などの)一筋(ひとすじ),ごく少量《+『of』+『名』》

放射状に突き出たもの;(ヒトデなどの)腕

sink

(水平面下に)〈船・太陽などが〉『沈む』・(…に)『下降する』,落ちる《+『into』(『to』)+『名』》・『量』(『勢い』,『程度など』)『が減る』,弱まる,下がる・〈健康・士気・名声・地位などが〉悪化する,衰える,下がる・(…の状態に)次第に落ち込む,陥る《+『in』(『into』)+『名』(do『ing』)》・(…に)深く入る,しみ込む《+『in』(『into』)+『名』》・〈船など〉‘を'『沈める』・…‘の'水平面の高さを下げる,‘を'低くする・(…まで)…‘の'『量(勢い,程度)を減らす』,‘を'弱める《+『名』+『to』+『名』》・〈井戸・穴など〉‘を'掘る・(…に)…‘を'沈み込ませる《+『名』+『in』(『into』)+『名』》・(…に)〈資本・労力など〉‘を'投ずる《+『名』+『in』(『into』)+『名』》

…‘を'隠す;…‘を'無視する・《話》《しばしば受動態で》…‘を'だめにする,滅ぼす;失う・(バスケットボールで)〈球〉‘を'バスケットに入れる・(ゴルフで)〈球〉‘を'ホールに入れる・(台所・洗濯場・洗面所などの)『流し』・《米》洗面器(washbasin, washbowl) ・下水溝,下水だめ

overtime

超過勤務[時間]

超過勤務手当

(勝負が決まらない時の)延長時間,延長戦

超過勤務の

規定時間外に

illuminate

…‘を'『照らす』,照明する,明るくする

…‘を'『照明で飾る』

…‘を'明らかにする,解明する

〈ページ・写本など〉‘を'色模様(飾り字)で飾る

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

unfortunately

『不幸にも』,運悪く,あいにく

recreate

…‘を'再び作る,作り直す

weekly

『毎週の』,1週間(分)の;1週1度の・『毎週』;1週1回・『週刊雑誌(新聞)』

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

Chinatown

(サンフランシスコ・ニューヨークなどの)中国人街

Los Angeles

『ロサンゼルス』(米国California州南部の都市;《略》『L.A.』)

associate

〈人〉'を'(…の)『仲間に加える』,(…に)連合させる《+『名』〈人〉+『with』+『名』》

(…と)…'を'結びつけて考える(起こす)《+『名』+『with』+『名』》

(…と)『仲間になる』,交際する《+『with』+『名』》

(…と)合体する,提携する《+『with』+『名』》

『仲間』,『同僚』;組合員

準会員

付属物;連想されるもの

連合した;仲間の,同僚の

補助の,準…

instead

『その代りとして』,それよりも

announcer

知らせる人,告知者

(ラジオ・テレビの)『アナウンサー』

bear

〈C〉『クマ』

〈C〉乱暴者

〈C〉(株式で)売り方

《the B-》クマ座

josh

(悪意はなく)〈人〉‘を'からかう

冗談を言う

catch

…'を'『捕らえる』,捕まえる・〈動いている物〉'を'『つかみ取る』,受け止める・〈列車など〉‘に'『間に合う』;追いつく・《おもに受動態で》〈あらしなどが〉…'を'襲う・…'を'偶然見つける,‘に'思いがけなく出くわす・《副詞[句]を伴って》〈人・働物など〉'を'打つ・〈打撃・石・風などが〉…‘に'当たる・(…に)〈人〉‘に'〈打撃など〉'を'与える《+『名』〈間〉+『名』(直)+『on』+『名』》・〈伝染性の病気〉‘に'『かかる』,感染する;(火が)…‘に'燃え移る・(くぎなどに)…'を'引っかける,(網などに)…'を'からませる,(ドアなどに)…'を'はさむ《+『名』+『in』+『名』》・〈注意・関心など〉'を'引き付ける・…'を'聞きとる,理解する・

…'を'ぐっと押さえる,がまんする・〈短い動作〉'を'す早くする,わずかの間する・《米話》〈劇・テレビ番組など〉'を'見る,聞く・《副詞[句]を伴って》『引っかかる』,からまる・〈かぎが〉かかる,締まる

(野球で)捕手をする・

燃え始める;動き始める

捕まえること,捕獲

がっちり捕らえて動かなくする物,(戸の)掛け金,(機械の)歯止め・捕らえた物;捕獲量,(特に)漁獲高

手に入れる価値のある人(物),(特に)いい結婚相手・キャッチボール,捕球・(声・息の一時的な)途切れ,詰まり;途切れる部分,断片・《話》(人を引っ掛ける)わな,策略

calculate

…'を'『見積もる』,算定する

《受動態で》(ある目的で)…'を'意図する(intend)

(推理・常識・体験によって)…'を'予想する,判断する,‘と'思う

見積もる;計算する

Noel

〈U〉クリスマス

〈C〉《n-》クリスマス祝歌(Christmas carol)

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

crowd

(秩序・統制のない)(…の)『群衆』,人こみ《+『of』+『名』》

《the+》『一般大衆』,庶民

(…の)たくさん寄り集まっているもの《+『of』+『名』》

《話》(特定の)グルーパ,連中

『群らがる』,大勢集まる

《副詞句を伴って》群らがって押し進む(押し寄せる)

(…に)〈人・物〉'を'『詰め力む』,押し力む《+『名』+『into』+『名』》

(…で)〈場所〉'を'いっぱいにする,(…を)…‘に'詰め込む《+『名』+『with』+『名』》

《話》せがむ,強要する

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

roughly

『手荒く』,乱暴に,ぞんざいに

『おおよそ』,概略

applause

『拍手かっさい』;称賛

chance

〈C〉〈U〉『偶然』,偶然のでき事;運,めぐり合わせ

〈U〉〈C〉(何かが起こる)『公算』,見込み,可能性(probability)

〈C〉『好機』,機会(opportunity)

〈C〉危険,冒険;かけ

《『chance to』 do》〈人が〉偶然;する

《『it chances』+『that』『節』》〈物事が〉偶然に起こる

…'を'運を天に任せてする

偶然の,はずみの

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

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』》

everywhere

『至る所に(で)』

《接続詞的に》どこへ(で)…しても

daughter

『娘』

女の子孫

(娘のように)生み出されたもの

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

literally

字句を追って,文字通りに

全く,ほんとうに

building

〈C〉『建物』,ビルディング;(一般に)建造物

〈U〉建築,建築術

plan

『計画』,『案』,プラン,設計

『設計図』,『図面』;(小区域の)地図,市街図

…‘を'『計画する』,‘の'案を立てる

…の設計図をかく,‘を'設計する

計画を立てる

development

〈U〉〈C〉『発達』,発展,発育,成長;『開発』;進化

〈U〉(写真の)現像

〈C〉発達(発展)の結果できたもの

〈C〉開発した土地(地区);(特に)住宅団地(housing development)

〈C〉(最近の)でき事,新事実

forward

『前方へ』,前方に

『将来へ』,将来に向かって

(目立たない,隠れた状態から)表面へ,明るみへ

(日時などが)早く

《名詞の前にのみ用いて》前方の,前部の;前方への

進んだ,進歩的な

(季節などがいつもより)早い;(人が)早熟の

《補語にのみ用いて》《仕事などの)進んだ《+『with』(『in』)+『名』》

《be forward to do》すぐ(…)する;進んで(…)する(ready)

出しゃばる,生意気な,厚かましい

(フットボールなどの)前衛,フォワード(《略》fwd.)

…‘を'進める,助成する,促進する

(…に)〈手紙など〉‘を'転送する《+名+to+名》

《文》…‘を'発送する,送る(send)

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