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ScoreStep / 語彙教材について

語彙の出典と学び方

単語の訳だけでなく、意味の核・例文・関連する語をつなぎ、確認テストで思い出せるか確かめます。

更新日:2026年10月14日

まず例文と確認問題で試す

単語帳を初めて使う方は、コアイメージ・発音付き例文・確認問題で学ぶ単語の覚え方から試してください。このページでは、教材の選定と出典、利用条件を詳しく説明します。

4,000語の学習語彙

一般英語の基礎に加え、学術的な思考・文章、キャンパス生活、社会制度、自然科学などで使う英語の見出し語を選びました。TOEFL受験準備のための独自の選定であり、ETSの公式語彙リストや、市販の単語帳の収録内容を再現したものではありません。

語彙数は異なる英語の見出し語の数です。同じ単語の複数の語義や、規則的な過去形・複数形を別の単語として増やしていません。レベルとテーマは教材内の練習分類であり、公式の出題頻度やスコアを示すものではありません。

意味の核/コアイメージ

WordNetで対応づけられた語義をもとに、選択した意味の中心を日本語で表示します。重要語200語には独自のたとえや使い分けの説明、学習用の英日例文を加えています。すべての語義をひとつのイメージで説明できるとは限りません。

4,000語すべてに英文の用例と日本語訳を収録しています。英文の中で、名詞・動詞・形容詞などの役割を確認し、和訳と意味を照合してください。例文の語形が見出し語の過去形や複数形になることもあります。

類似語と関連語

類似語は主に同じ語義に属する語、関連語は意味のつながりがある語として区別します。品詞、文の形、場面によって使い方は異なり、常にそのまま置き換えられるわけではありません。対応する語が見つからない場合には、無理に類似語を作って表示しません。

単語帳と確認テスト

  1. 単語帳では最初から意味と解説を表示します。意味の核・英文・類似語を読んで確認し、思い出す練習をするときは「意味と解説を隠して確認」を使えます。
  2. 10語または20語のテストで、英語→日本語、日本語→英語、綴りの入力を確認します。選択肢の順番は変わり、同じ語義の語を誤答候補から除きます。
  3. 間違えた語は同じテストの後半に1回だけ再登場します。最初の回答の結果と、解き直しの結果は区別します。
  4. 正答を別の日にも重ねると、次の復習までの間隔を1日・3日・7日・14日・30日・60日と延ばします。間違えた場合は翌日から再確認します。

単語帳で「知っている」と付けることは自己申告です。定着の表示はテストの結果で更新し、同じ日に何度も正解しただけで定着段階を上げません。短期間の準備では4,000語を一度に覚えようとせず、復習が必要な語と、解いた文章で出会った語を先に確認しましょう。

辞書データの出典・利用条件

日本語ワードネット(1.1版)、Princeton WordNet(3.0)を利用しています。語の選定、表示の整理、一部の解説や例文はこの教材向けに編集しています。

Japanese Wordnet (v1.1) © 2009–2011 NICT, 2012–2015 Francis Bond and 2016–2024 Francis Bond, Takayuki Kuribayashi.

語の選定と日本語の語義候補の並べ替えには、wordfreq 3.1.1(Copyright 2022 Robyn Speer)の頻度資料を参考にしました。TOEFLの公式出題頻度を示すものではありません。データの元資料と権利表示はwordfreq の出典表示に記載しています。SUBTLEX の著者 Marc Brysbaert ほかをクレジットし、SUBTLEX は無償で利用可能な資料であることを明示します。

配布する編集済み語彙データにはCC BY-SA 4.0を適用し、元の辞書の権利表示・条件も保持します。ライセンスは日本語WordNet、Princeton WordNet、wordfreq プログラムを参照してください。

語彙データの一部には機械的な抽出・整理を含みます。訳や語義は文脈に依存するため、すべての意味を網羅する辞書や、専門家の校正を終えた公式教材として扱わないでください。

学習記録と音声

お気に入り、自己申告、テスト結果、復習予定、途中のテストは本人の学習データとして保存します。バックアップ・復元・削除の対象に含まれます。

単語と例文には、Kokoroで事前に合成した米国英語の教材音声を使用します。4,000語と4,000例文を同じ声で再生し、端末の標準読み上げ音声には依存しません。発音ボタンを押した音声だけを読み込み、標準・ゆっくりの速度を選べます。人が収録した音声や、発音採点の機能ではありません。

音声合成モデルはKokoro-82M v1.0(Apache 2.0)、使用音声はaf_heartです。音声の出典と生成条件を参照してください。全音声の発音を専門家が校正した教材ではありません。

保存と削除の説明も確認してください。