英文の著作権はBBCに帰属します。日本語訳について、
正誤の如何に関わらず無断転用・転載を固くお断り致します。
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抜けた単語(アルファベット)・・・赤
省略された単語・・・黄
その他の問題・・・青
修正（日本語訳）・・・赤
【】・・・リスニング単語追加部分
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＜簡易字幕パターン：A＞
A：週の頭にアップした字幕から変更・更新なし
B：週の半ばに字幕の更新が行われた
C：字幕無しの状態から週の半ばに字幕が追加された
D：初めから終わりまで字幕が無かった
E：その他
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----------------------0分00秒----------------------
This week...
【Fighting crime before it happens.
And keeping warm in the Arctic.
Oh my god.
I said keeping warm. Oh, forget it.】
今週は、犯罪を未然に防ぐ戦いと、
北極での暖の取り方。
「Oh my god.」
暖かくするように言ったけど、まぁいいや。
We are now more surveilled than we have ever been.
【Cities are covered by CCTV cameras.】
Authorities are gathering data on its citizens.
It would be all too easy
to confuse the real world 【with a sci-fi dystopia.】
私たちはこれまでになく監視されている。
町はCCTVカメラ(監視カメラ)で網羅されている。
政府は市民のデータを回収・収集している。
それはSFのディストピアと現実世界を
あっという間に混同させることが出来てしまう。
Mr Marks, by mandate
of the District of Columbia pre-crime division,
I'm placing you under arrest
for the future murder of Sarah Marks,
due to take place today, April 22nd,
at 08:00 hours and four minutes.
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「マークさん、私の指令・任務は
コロンビア特別区の事前犯罪予防局の命令です。
貴方をSarah Marksの未来の殺人容疑、
本日4月22日8時4分の件で逮捕します。」
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【No, I didn't do anything.】
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「私は何もしてない。」
In the movie Minority Report,
the pre-crimes unit race to arrest would-be offenders
before they have a chance to 【commit their crimes.】
Now, they use psychics but it turns out
that something similar 【is being attempted
using big data.】
「Minority Reportの映画では、犯罪抑止の部隊が
犯罪に踏み切る前に未来の犯罪者逮捕に奔走する内容でした。
彼らはサイキックを使いますが、
ビッグデータ利用を試みる所に多少の類似点が存在します。」
In Chicago, where the violent crime rate has exploded,
law enforcement has been forced
to try out unconventional 【ideas to combat crime.】
Authorities are attempting to combine various technologies
in an effort to predict
where and when violent 【crimes might occur.】
Marc Cieslak went to Chicago to find out more.
シカゴでは暴力犯罪の発生率が爆発的に上昇する中、
司法省は犯罪抑止の型破りな発想の皮切りに挑んでいる。
行政当局は多くのテクノロジーを組み合わせた活動に尽力、
それはこれから発生するであろう暴力犯罪が
何時何処で発生するのか予測を組上げるものだ。
マークがシカゴから詳しくお伝えする。
----------------------1分39秒----------------------
Violent crime in Chicago has seen a dramatic increase.
シカゴの暴力犯罪は著しく上昇しているようだ。
RADIO: A 15-year-old male, shot in the neck.
【A both shot fire ??? ??? come out by shot fire.】
We need a wagon with a body bag also.
「15歳男性、首に銃創。
同時に打ち合い、？？？？？？？？。
荷台に遺体袋も必要です。」
The drug industry is what helps them fuel the violence
by being able to pay for their activity.
「ドラッグ産業は対価が支払われる暴力事件を
誘発する要因・助けになっています。」
In 2016, 726 murders were committed in the city.
A 19 year high.
That's more than the number of murders committed
in New York 【and Los Angeles combined.】
2016年、その町では726件の殺人が委託され、
それは19年続く高さだ。その数値は
NewYorkとLosAngelsの合算値よりも高い。
Chicago is a city
most famously known as the Windy City.
More recently, it's earned a nickname
that few residents are 【proud of, though.
They are calling it Chi-Raq.】
That's because gun crime
is so extreme in some neighbourhoods,
they're comparing them to war zones.
シカゴは風の町としてよく知られる。
ごく最近、一部の住人のみが誇る
Chi-Raqというニックネームが付いた。
その原因は一部の住人の中で
銃犯罪発生率が極めて高いことにあり、
彼らは戦争区域とその状況を比較している。
The issue has received
increasingly negative attention in the US,
with President Trump tweeting,
"If Chicago doesn't fix the horrible carnage going on,
I will send in the feds".
But many believe that to fight crime in the city,
first the authorities must understand its causes.
Eddie Bocanegra has for years worked to help young people
surrounded by 【violence in the city.】
Now a director of the YMCA,
he also serves on the mayor's 【Commission
for a safer Chicago.】
その問題は米国国内のシカゴに対するネガティブな印象を徐々に高め、
トランプ大統領は"もしシカゴの大虐殺に改善の余地がないなら、
複数の連邦捜査官を投入する"とツイートしている。
しかし、多くはその町の犯罪との闘いに最初に来るのは
行政府がそのものの原因を確実に掴むことだと信じている。
Eddie Bocanegraさんは長年を掛け、
暴力の町に囲まれる若者の支援に取り組んでいる。
現在はキリスト教青年会の一員として、
彼はまたシカゴを守る為の市長の委員会に従事している。
Good seeing you, sir.
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「お会いできて光栄です。」
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So, this space here that you've got,
what do you use this for?
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「ここが貴方の組み上げた場所ですね、
どういった用途ですか？」
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We use it for a lot of our kids
【between the ages of 13 and 19,】
many of whom are in 【gangs,】
or are on probation or parole.
But more importantly,
kids who have experienced a lot 【of chronic violence.】
When you see the front page of the paper,
saying that a 15-year-old person killed someone else,
these are the kids:
【gunshot victim,
gunshot victim,
gunshot victim.】
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「私たちが面倒を見ている子供たちの為のスペースです。
年齢は13～19歳の間で、その多くは
保護観察か執行猶予付きのギャングです。
より重要な点は、その子供たちの多くが
慢性的な暴力犯罪を目の当たりにしてきたことです。
この用紙の表面ページでは、15歳の人が人を殺し、
それがこの子たちです。
銃殺され死亡、この子も銃殺、こっちも銃殺です。」
The response from Chicago's Police Department
is a new initiative driven by technology,
which aims to predict where crimes are 【likely to occur.】
The University of Chicago's Urban Labs
are assisting the police in its efforts
to integrate this technology into its operations.
そこに対応を計るシカゴ警察庁は
テクノロジーによって稼働する新たな取り組みに着手している。
犯罪発生場所の正確な予測に狙いを定めたものだ。
シカゴ大学のUrban研究所は、
この技術の作戦統合に取組む警察を支援している。
We have a lot of expertise
in analysing crime patterns and trends in the city
from years of working with data 【on the city of Chicago.】
So, we're leveraging that expertise
to really help the police department
think about where it should be allocating its resources
to be most effective.
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「私たちは多くの専門的技術を
町の犯罪のパターンやトレンドを分析、
シカゴを集計する数年を掛けたデータです。
私たちはレバレッジの役割を担い、
専門的技術支援を受ける警察庁は
最大効果に繋がる人材配置について検討入りします。」
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So, what kind of data or information is it
that the police are providing 【you with at the crime lab?】
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「警察から提供されるデータとは
具体的にどういったモノでしょうか？」
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We have a number of datasets that we work with from them,
including data on crime patterns,
actual crime incidents, 【arrests, victimisations.】
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「私たちの握るデータは共同で取り組んだ範囲のもので、
犯罪パターンや実際の犯罪・事件の詳細、
逮捕情報や、犠牲者に関するデータです。」
A number of different methods of analysis are used,
including machine learning and predictive analytics.
This is software which takes large volumes of data
and tries 【identify trends and patterns.】
These trends can then help predict
where a crime might occur next.
数々の異なる分析手法が取り入られ、
その中には機械学習や予測分析が含まれる。
このソフトウェアは巨大なデータ群を取り扱い、
トレンドやパターンの識別を試みている。
そのトレンドが次に発生するであろう
犯罪発生地点の予測に役立つ。
This is a heat map of homicides in District 7
and we're looking at this year over year
from 2011 to 2016.
And basically what you see on the map is,
the darker the red,
the more concentrated homicides
were in a given area.
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「これは第7地区の殺人ヒートマップです。
私たちが見ているのは今年と過ぎた年、
2011年から2016年の分です。基本的に、
御覧の通り全体は黒みがかった所と赤色の部分があり、
より殺人が集中した場所に配色が割り当てられます。」
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What sort of factors are you finding
are influencing crime
in these 【particular neibourhoods?】
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「特定の住人に影響を及ぼす犯罪として
どういった要素が材料になるんでしょうか？」
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Most of the predication that we are doing is space-based,
So, it's locations that are nearby
that are high-risk locations, like a 24-hour liquor store,
a gas station where people tend to congregate.
Weather seems to be playing a very big role in the data.
We 【just】 had a beautiful weekend
and we had a significantly worse amount of shootings
than we had in 【previous weekends.】
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「予測の大部分は空間を基点としたものです。
その示される場所の近隣はリスクの高い地点が存在し、
例えば24時間営業の酒屋や一般的なガソリンスタンド、
人々が集まる傾向にある場所です。
データ上では天気も大きな役割・要素に見えます。
お判りの通り、単なる平穏な週末が、
明らかに銃撃件数が最悪のケースもあります。」
The police are using these predictive tools
to inform the deployment of officers and resources
to areas where they think crimes are likely to occur.
Neighbourhoods in Chicago's west and south side
are some 【of the city's most violent.】
It's these neighbourhoods which have been chosen
to test 【the technology in a pilot scheme.】
警察はそのツールを
犯罪発生地点の予測と警官やリソース配置に役立てている。
シカゴの西側と南側は暴力事件の最多地区に数えられる。
それらの地区の住人たちは、
そのテクノロジーの試験的な導入場所として選ばれた。
We're just driving through Chicago's south side now.
This is one of the areas which has experienced
the highest incidence of violent crime,
mainly gun and drug related.
「私たちはシカゴのサウスサイドを回っている所です。
ここは暴力犯罪の最も高い地域の1つとして、
大部分は銃やドラッグが関係します。」
To see how all of this different kit works,
I'm on my way to a police station
which acts as a command centre,
bringing all of the technologies together.
Heading up the project is deputy chief Jonathan Lewin
【of the Chicago PD.】
そこに関連する様々な取組みの全てを確認する為、
私が向かった先はコマンドセンターの役割を担う警察署だ。
そこではテクノロジーの全てが駆使されている。
プロジェクトを率いるのは
シカゴ警察副課長：Jonathan Lewin氏だ。
So this is our strategic support center.
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「こちらが我々の戦略サポートセンターです。」
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This is where you bring
all your different 【technologies together?】
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「つまり、ここは異なるテクノロジーの
取り合わせ全てが取り揃えられた場所なんですね。」
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【It is,】 this is the first time
this level of technology integration has been done,
not only here 【but around the country.】
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「その通りです。これほどのテクノロジーの
取り合わせを導入したことはありませんでした。
この地区だけでなく、国中でもないでしょうね。」
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What can we see on the screens around us?
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「私たちの周辺のスクリーンからは
どういったことが判るんでしょうか？」
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All around us are various sensor inputs,
cameras, gunshot detection.
The screen behind you is something called HunchLab,
which is a geographic prediction tool
that brings a lot of data into a model
to predict risk for future violence.
What you're seeing in these little boxes
are areas where the model is recommending
that we deploy resources and implement strategies
to fight some of the violence 【that it's predicting.】
Then it's telling us that we should deploy resources.
If these are businesses, do foot patrol,
various tactics.
Shot Spotter very quickly triangulates
possible gunshot events using acoustic sensors
that are located throughout the district.
And it shows the officer exactly where,
with accuracy to within 25 yards,
【that gunshot event occurred.】
You can actually play the audio of the gunshot event,
【which we'll do now.】
So, here's an event with nine rounds fired.
In this case, you can see
that the location is actually the backyard of a house,
so that's going to be very accurate.
This is the decision support system
where everything comes together in one place.
It will soon be available
in the hands of officers on smart phones.
In this case, we're looking at a 911 call of a robbery
that just 【occurred at 7600 South Marshfield.】
There are four cameras
within a 300 foot radius of that call.
Here's the real-time video from those cameras.
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「我々を取り囲む全てのものは様々なセンサーがあり、
カメラや発泡探知の出力情報が入っています。
貴方の背後にあるスクリーンはHunchLabと呼ばれ、
その地形的予測ツールは
これから発生するであろう暴力事件の危険度を予測する為、
沢山のデータを分析モデルに当て嵌めます。
ここに見える小さなボックスは
分析モデルが推奨する対象エリアで、その情報から
私たちは人材の配置と予測に基づく
暴力事件の対処・戦略の検討にあたります。
その際、分析ツールが伝えてくる内容は
人材配置の必要性や訪問すべき職業、
足で直に回る・パトロールすべき場所や
様々な戦略について助言が入ります。
ShotSpotterは発砲の発生可能地域を三角形で素早く示し、
音響センサーがその対象地域全体を特定しています。
また警官の正確な位置情報、発砲発生地点から
25ヤード以内を正確に表示します。
そしてこちらは確認できる9つの発砲音です。
このケースでは、一般家屋のバックヤードだと判ります。
機能性は非常に正確です。
こちらにあるのは決定サポートシステム、
1ヵ所に全ての情報が集約されます。間もなく
警官たちのスマートフォンで利用可能になります。
この事例の場合、私たちが見ているのは
発生したばかりの強盗に関する緊急通報で、
South Marshfieldの7600番地で発生しました。
通報場所から半径300m以内に4つのカメラがあります。
ここにあるのが実際のリアルタイム映像です。」
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These guys here are possible suspects?
People that might possibly be involved?
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「こちらの人たちは容疑者候補、若しくは
巻き込まれる可能性のある人ですか？」
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Potentially.
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「潜在性です。」
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How do we know this is identifying the right people?
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「これが正しい人物だと
我々はどのように把握するのでしょうか？」
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We find they're very 【accurate.】
We find that when we test and measure them,
the model's recommendations
because we can backdate it,
look at known outcome period
and 【we can】 see how it performs
and we know it's picking the right people
because we know 【it's accurate.】
【But does it make mistakes? Of course.
That's where the people come in.】
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「私たちはその試験や計測の中で
分析モデルの正確性を確認済みです。
私たちがそのバックデータから
既に知られている結果・結論の確認が可能で、
どのような流れか確認することも出来ています。
また私たちは、その分析の正確性も把握しています。
けれど、勿論分析ツールは判断ミスもあります。
そういった場面では人が介入します。」
But some of this technology
is proving to be controversial,
【especialy this.】
It's called the Strategic Subjects List.
【Where HunchLab is concerned
with predicting crimes and locations,】
this list is concerned
with predicting crimes 【and individual people.】
しかし、この手のテクノロジーは議論の的であり、
特にこのStrategic Subjects Listは論争の最中にある。
その中でHunchLabは犯罪や場所の予測の問題を指摘、
リストは犯罪予測に個人を紐づけている点が懸念された。
this is a risk model.
Just like HunchLab is a place-based risk model,
【this is a person-based risk model】
that's looking at variables such as arrest activity.
Have you been arrested for a gun offence in the past?
Have you yourself being shot?
So, it's using some crime victim data.
Is your trendline in criminal activity
increasing or decreasing?
What was your age
at the time you were last arrested?
【It's using those variables.】
Nothing about race, nothing about gender,
【nothing about ethnicity.】
It's using objective measures
to determine risk 【for a specific person.】
It's basically telling us
that this person is 500 times more likely
than a member of the general population
to be involved in a shooting
as a victim or an offender.
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「これはリスクモデルです。HunchLabの
場所基点のモデルに近いリスクモデル、
これは人物像ベースの分析モデルで、
逮捕状況のような変わりやすいものを見ています。
例えば銃犯罪で逮捕されたことはあるかどうか？
銃を利用した記録があるのかどうか？
これは犯罪の犠牲者データを利用します。
その人物の犯罪活動のトレンドラインは
上がっているか下がっているか？
最後に逮捕されたのは何歳の時か？
そういった使えるデータを利用します。
人種や性別、初犯に関するデータは一切ありません。
特定の人物に対するリスクに限定する為、
客観的尺度のデータのみ活用しています。
ここから判るこの人物の情報は
一般人より銃撃に巻き込まれる確率が500倍であること、
犠牲者若しくは犯罪者どちらの可能性も示唆しています。」
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In here, we can see his affiliations.
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「ここには、彼の加入に関する情報、」
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He's a gang member.
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「加入する組織情報です。」
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We can see also...
Is this his arrest record?
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「これは・・・逮捕歴でしょうか？」
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His arrest record.
You can see he has a weapons arrest.
He was arrested here for aggravated battery.
He strangled somebody.
So, here's a first-degree murder charge.
Here's another arrest, a narcotics arrest.
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「彼の逮捕歴です。
見ての通り、彼には銃の逮捕歴があります。
状況を悪くした複数の罪状に
この場所で逮捕されました。
窒息死させた前科があります。
ここに示されているのは第1級殺人の証です。
ここには他の逮捕歴、これは麻薬の逮捕歴です。」
The score estimates how much more likely an individual is
to be the victim
or the perpetrator of a violent crime.
The police use this score
to inform what they call 【intervention strategies.】
つまり、そのスコアは対象の個人がどの程度
犠牲者若しくは加害者になるのか見積もる。
警察は彼らの言う介在（介入）戦略にスコアを活用している。
This isn't designed to be a punitive tool.
This is used to drive
what we call a custom notification process,
which is literally a site visit to this subject,
to say, "You've come to our attention for these reasons.
"We want to get you out of the cycle of violence.
"We can offer the following social services."
Maybe it's job training.
If they have children at home,
it could be childcare services.
But if you don't leave the cycle of violence
and keep committing crimes,
you'll be subject to enhanced criminal penalties
because you're a repeat gun 【offender, for example.】
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「これは懲罰目的のツールではありません。
この用途は慣習通知プロセスにあり、
前科に関係する訪問で
"貴方はそれら理由の数々から我々の注意を引いています。
私たちは貴方を暴力のサイクルから助け出したいのです。
私達にはソーシャルサービスの支援提供の用意があります"
・・と伝えます。もし家に子供が居る場合は
チャイルドサービス提供にも繋がります。
けれども、暴力サイクルから抜けず犯罪に関与し続けるなら、
罪状のペナルティが課されることになります。
例えば銃の犯罪(者)を繰り返すことになるからです。」
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Can you see why,
if police officers visit somebody out of the blue,
it might seem like they're being 【victimised?】
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「例えば警官が突然訪問したら、一見その人たちは
罰則を受けているような感じに見えませんか？」
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Everybody who has a risk score
has committed a crime in the past,
otherwise they woudn't even be in the model.
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「リスクスコアをもつ人は全て過去に犯罪関与の前歴があります。
そうでなければ、彼らは分析モデルに存在さえしないでしょう。」
Groups like the American Civil Liberties Union
disagree.
They aren't happy
about the use of some of these technologies.
アメリカ自由人権協会のようなグループは反対している。
彼らはそのテクノロジーの利用を好ましく思っていない。
The police showed us a database of people
who have been involved in violent crime in the past,
and an algorithm which suggests if and when
they might again be involved in a violent crime.
【They pay that person a visit.
What's wrong with that?】
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「警察が私達に見せたデータベースは
人々が過去に関与した暴力犯罪に関するもので、
また、アルゴリズムで再犯の時期や可能性を推定しています。
彼らは直接訪問も行っています。
どの部分が問題にあたるのでしょうか？」
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【The police show up,】 often times in large numbers,
along with a number of 【social service providers,】
but what they won't say is
what social services are offered.
Is it just them or their entire family?
What is the success rate once that occurs?
The fact is, most of the people who are charged -
if you take two people who are arrested
for a simple drug possession,
if one is white and one is African-American,
the African-American is far more likely to be charged.
Maybe even convicted.
We see that there is then, in essence,
a once convicted always guilty sort of theme
that 【comes out of this list.】
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「警察はソーシャルサービスを引き連れて
何度も頻繁に顔を出しますが、具体的な
ソーシャルサービスの中身は開示されません。
その対象単体なのか、それとも家族全体のことなのか？
1回の発生に基づく成功率とは何なのか？確かなことは、
その大部分の人は起訴されている人物だということ。
例えば2名の人物が同様の薬物所持で逮捕されたとして、
1名は白人でもう1名はアフリカ系アメリカ人なら、
アフリカ系アメリカ人はより重い刑に処され、
実刑も有り得ます。
我々がずっと見てきているのは本質にあたる部分・・
"前科が有れば常に有罪"という部分で、
その判定はそのテクノロジーから来ています。」
While there might be disagreements
about the use of this technology,
everybody I spoke to has similar ideas
about an ultimate solution
to tackling violent crime in Chicago.
このテクノロジーに反対の向きがある中、
私は全ての人にシカゴの暴力犯罪に向けた
究極の解決法について類似する発想・考えを耳にした。
It's got to be everybody that's a stakeholder in this,
coming together to solve the problem.
「その問題は、関係者全員で対処にあたる必要があります。」
What is really needed across this city
is a commitment 【to community-based policing.】
「この町で本当に必要なのは
コミュニティベースの警備に繋げることです。」
I think a lot of it has to do with preventing,
with healing and create a space
where individuals could civically 【engage
back into the community.】
「私たちが取り組まなければならない多くのこととは
防ぐこと、癒すこと、そして各個人が
公民として固まったコミュニティに
復帰出来る空間・環境を生み出すことです。」
---------------------12分16秒----------------------
That was Marc. And this is Marc.
【Fascinating story, I have to say.
How do you get on to that list?】
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「マークでした。こちらにマークが来ています。
素晴らしいお話ですね。
どうしたらリスト入りするのでしょうか？」
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The police said that the list is composed from people
that have committed violent crimes
in the entire State of Illinois.
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「警察によれば、そのリストはイリノイ州全体で
暴力犯罪に関わった人々の名前で構成されています。」
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That's the prerequisite for getting on?
They only consider people
who have previously committed crimes?
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「それが必須条件なんですね？
前科のある人だけが警戒対象なんですね？」
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Yes, if you have already committed a crime,
especially a violent crime,
you might end up on the Strategic Subjects List.
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「そうです、既に前科があるとして、特にそれが暴力犯罪なら、
最後にはStrategic Subjects Listに掲載入りします。」
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Interestingly, earlier this week I spoke to DJ Patil.
Until recently,
he was President Obama's 【chief data scientist.】
I asked him about this. This is what he said.
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「その点についてDJ Patil氏と今週前半に興味深い話が出来ました。
これまでオバマ大統領のchief data scientistを担っていた人物です。
今回の件について彼に尋ねました。」
【I have a】 many deep concerns
about the 【process】 of these things.
The fundamental one
is the transparency of the algorithm.
Very recently in the US,
we had a case that was written up 【by ProPublica.】
What was being used
was a number of variables that 【were very preditial(/prejudices).】
And specifically your race,
your background, 【your life experience.】
These datasets of offenders, we also know,
have often times an increased bias
because of the way police enformcement happens.
Is it happening
in one neighbourhood versus another neighbourhood?
Do I think there's merit in the use of this data?
【Absolutely.】
The way we saw it was,
this is why we created
the White House Data of Injustice initiative.
We realised that a huge amount of these people
have other problems
【and we can help them.】
「私はその関連事項やプロセスについて
とても深い懸念を抱いています。
その根源の1つはアルゴリズムの透明性です。
アメリカでは最近、ProPublicaに掲載された話では、
非常に偏見の強い変数が用いられていました。
特に、人種・生い立ち・人生経験など、
それら犯罪者に関するデータセットは
しばしば偏見を高めるもの・要素になります。
原因は警官の執行の方法・やり方に有り、
仮に住人と他の住人が対立したらどのようになるでしょうか？
このデータを利用する中でメリットは考えられるものでしょうか？
私たちはその方式・流れを考慮し、
ホワイトハウス独自のプロジェクトを創めました。
その中で判明したのは、
"多くの人々が他の問題を抱えている、
私達なら助けられる"、そのようなことでした。」
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---------------------15分21秒----------------------
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[TechNews]
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［今週の音声認識単語出力訓練：2017-4-3］
*単語・記号・発音参考サイト：Weblio(http://ejje.weblio.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：goo辞書(http://dictionary.goo.ne.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：Google.com
〔表記の流れ〕
"◎"……正確な出力(アルファベット)
"◎-"……1文字だけ不正確な出力
"◯"……10回中5回以上正確な出力(カタカナ)
"×"……10回中5回以上不正確な出力
"？"……10回中5回以上無出力
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
BBC"Click"(今週分)
NHK"ABCニュースシャワー"
NHK"大人の基礎英語"(シーズン5)
NHK"仕事の基礎英語"(シーズン4)
BBC "6minute learning"(2017年4月20日分から記憶に無い単語全て)
NHK "ニュースで英会話"(2017年4月20日分から記憶に無い単語全て)
NHK "TVB"(2017年4月17～21日分冒頭の話題から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | scallop | ホタテガイ | skˈæləp | ◯ |
| 2 | interpret | 解釈・通訳する | ɪntˈɚːprɪt | ◯ |
| 3 | reason | 分別・道理 | ríːzn | × |
BBC"Click"(今週分)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | mandate | 命令、指令 | mˈændeɪt | ◯ |
| 2 | offender | 犯罪者 | əfɛ́ndɚ | ◯ |
| 3 | commission | 依頼、任務 | kəmíʃən | ◯ |
| 4 | probation | 保護観察 | ˌproʊˈbeɪʃən | × |
| 5 | parole | 仮釈放、執行猶予 | pərˈəʊl | × |
| 6 | homicide | 殺人、殺人行為 | hˈɔməsὰɪd | × |
| 7 | variable | 変わりやすい | ˈveə(ɹ).i.ə.bl̩ | × |
| 8 | objective measures | 客観的尺度 | --- | × |
| 9 | perpetrator | 加害者 | pə́ːrpətrèɪtər | × |
| 10 | out of the blue | 突然に | --- | ◎ |
| 11 | race | 人種 | réɪs | × |
| 12 | track down | 追い詰める | --- | × |
| 13 | hoo-ha | 大騒ぎ | ˈhuːˌhɑː | × |
NHK"ABCニュースシャワー"
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | conventional weapon | 通常兵器 | --- | ◎- |
| 2 | day in day out | 昼も夜も、昼夜問わず | --- | ◎ |
| 3 | gotta behave | 行儀よく振舞え | --- | × |
| 4 | recurrence | 再発 | rɪkˈɚːrəns | × |
| 5 | comply with the letter | 文言に従う | --- | × |
NHK"大人の基礎英語"(シーズン5)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Can you tell? | わかる？ | --- | ◎ |
| 2 | detergent | 洗剤 | dɪtˈɚːdʒənt | ◯ |
| 3 | loud | 派手な | lάʊd | ◯ |
NHK"仕事の基礎英語"(シーズン4)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | numerous | 多数の | njúːúːm(ə)rəs | ◯ |
| 2 | phenomenal | 驚くべき | fənάmənl | × |
| 3 | poorly | 不十分に | pˈʊɚli | × |
| 4 | be away | 不在、席を外す | --- | ◎ |
| 5 | extend my sincere thanks | [ビ]感謝の意を伝える | --- | ◎ |
BBC "6minute learning"(2017年4月20日分から記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | raw sewage | 汚水 | --- | × |
| 2 | sewer | 下水 | súːə | × |
| 3 | tunnelling | トンネル技術 | --- | ◎ |
| 4 | bear out | 確証する | --- | × |
| 5 | put a spin on | 特定の方法で何かを見せる | --- | × |
| 6 | wand | 魔法の杖 | wˈɔnd | × |
| 7 | scar | 傷跡 | skάː | ◯ |
| 8 | camaraderie | 友情、友愛 | kὰːmərάːdəri | × |
| 9 | heist | 強盗 | hάɪst | × |
| 10 | relegate | (リーグを)落す、格下げする | réləgèɪt | × |
NHK "ニュースで英会話"(2017年4月20日分から記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | condemn | 非難する、否定する | kəndém | × |
| 2 | jump to conclusions | 早まった結論を出す | --- | ◎- |
| 3 | Mediterranean Sea | 地中海 | --- | × |
| 4 | carry out | 実行する | --- | ◎ |
| 5 | unilateral | 一方的な、単独の | jùːnɪlˈæṭərəl | × |
| 6 | barbaric | 残忍な | bɑɚbˈærɪk | × |
| 7 | outstanding | 傑出した | ὰʊtstˈændɪŋ | × |
NHK "TVB"(2017年4月17～21日分冒頭の話題から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Jiangxi Province | 江西省 | --- | × |
| 2 | district | 地区、地域 | dístrɪkt | ◎ |
| 3 | councillor | 評議員 | kάʊns(ə)lə | ◯ |
| 4 | state run | 国営の | --- | × |
| 5 | Jinggangshan | 井岡山(せいこうざん) | --- | × |
| 6 | scenic | 眺めの良い | síːnɪk | ◯ |
| 7 | Tai Po | 大埔(区) | --- | × |
| 8 | rigging | 組立調整、相場操作 | rɪ́ɡɪŋ | × |
| 9 | ballots | 投票用紙 | bǽləts | × |
| 10 | Firework | 花火大会 | fáɪrwɝ̀k | ◎ |
| 11 | set off | 始める | --- | × |
| 12 | sweeping | 広範に及ぶ | swípɪŋ | × |
| 13 | rejoiced | ～を喜ぶ | rɪdʒɔ́ɪst | × |
| 14 | invalid | 無効な | ínvlìːd | × |
| 15 | defended | 守る | dɪfɛ́ndəd | ◎ |
| 16 | bleak | 厳しい、寂しい、悲しい | blíːk | × |
| 17 | scuffles | 取っ組み合う | skʌ́fəlz | × |
| 18 | break out | 勃発する | --- | ◯ |
| 19 | welfare | 幸福、繁栄 | wélfèə | ◎ |
| 20 | dare | あえて～する | déə | × |
| 21 | differ | 意見を異にする | dífə | × |
| 22 | politicised judicial system | 政治化された司法制度 | --- | × |
| 23 | irregularity | 不法、不正 | ìrègjʊlˈærəṭi | × |
| 24 | fare | 運賃、料金 | féə | × |
| 25 | offset | 相殺・差引勘定する | ??? | ◯ |
| 26 | consult | 意見を聞く、調べる | kənˈsʌlt | × |
| 27 | roughly | ざっと、大凡 | ˈɹʌf.li | ◎ |
| 28 | concessionary | 譲歩の、割引の | kséʃ(ə)nəri | ◎ |
| 29 | armed | 武装した | ɑ́rmd | × |
| 30 | subsequent | ～の後に | sˈʌbsɪkwənt | ◎ |
| 31 | shootout | 撃ち合い | ˈʃuːtaʊt | ◯ |
| 32 | pedestrian | 歩行者 | pɪdéstriən | ◯ |
| 33 | gangster | ギャング、暴力団員 | gˈæŋstɚ | ◯ |
| 34 | feign | ～を装う | feɪn | × |
| 35 | check up | 健康診断をする | --- | ◯ |
| 36 | fugitive | 逃亡者、脱走者 | fjúːdʒəṭɪv | ◎ |
| 37 | spine | 脊柱、脊椎骨 | spaɪn | ◎ |
| 38 | sought | seek(探し求める)の過去形 | sɔːt | × |
| 39 | turn down | 却下する | --- | × |
| 40 | bound | bind(縛られる)の過去形 | bάʊnd | ◯ |
| 41 | inmate | 在院者 | ɪ́nmèɪt | × |
| 42 | Correctional Services Department | 懲教署 | --- | ◎ |
| 43 | deteriorate | 悪化させる | dɪtí(ə)riərèɪt | × |
| 44 | coroner | 検死官 | kˈɔrənə | ◯ |
| 45 | inquest | 検死 | ínkwest | ◯ |
| 46 | Chinese medicine | 漢方薬 | --- | ◎ |
| 47 | liver | 肝臓 | lívə | ◯ |
| 48 | dominate | 支配する、優位を占める | dˈɔmənèɪt | ◯ |
| 49 | charm | 護符、魔除け | tʃάːm | ◯ |
| 50 | underwent | 受ける、耐える | `ʌndɚwént | × |
| 51 | blockage | 妨害、阻害 | blˈɔkɪdʒ | ◯ |
| 52 | decease | 死亡 | dɪsíːs | × |
| 53 | rejected | 除外された | rɪdʒɛ́ktɪd | × |
| 54 | shy of | ～の不足 | --- | ◎ |
| 55 | discharge | 解放する | dɪstʃάːdʒ | ◯ |
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今回は放送ダイジェストを大幅にカットします。
（公式URLと関連動画のみ）
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［修正箇所：単語］
・confuse：混同する
・dramatic：劇的な、著しい
・ChiRaq：Iraq+Chicagoの造語
・Commission：委員会
・chronic：慢性的な、酷い
・strangled：絞め殺す、窒息死させる
・policing：警備
・prejudices：先入観、偏見、ひがみ
・Injustice：不正、不公平
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[放送ダイジェスト01：Strategic Subjects List]
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名称：HunchLab、ShotSpotter、Strategic Subjects List
組織：Crime Lab、Chicago Police、ACLU
人物：EDDIE BOCANEGRA(Executive Director YMCA Chicago)
人物：MAX KAPUSTIN(Research Director, Crime Lab & Education Lab University
of Chicago)
人物：TERRENCE NEUMANN(Research Analyst Crime Lab)
人物：JONATHAN LEWIN(Deputy Chief Chicago Police Department)
人物：ED YOHNKA(Director of Communications and Public Policy ACLU)
人物：DJ PATYIL(Former US Chief Data Scientist)
分類：再犯予測アルゴリズム
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[備考]Minority Report…製作:Cruise/Wagner Productions
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[放送ダイジェスト02：Arctic100 チャリティ氷河ツアー]
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組織：Arctic100
人物：JOHN NICHOLS
人物：TUUKKA JOSEFSSON
人物：JAMES KITTO
人物：CONOR PIERCE
分類：チャリティツアー
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[製品紹介(1)：SPOT Gen3(￡135)]
[製品紹介(2)：RAVPower 10,500mAh(￡19)]
[製品紹介(3)：ZeroLemon ToughJuice 30,000mAh(￡55)]
[製品紹介(4)：Nomad Trackable 9000mAh(￡80)]
[製品紹介(5)：Therm-ic Perform Insole(￡78)]
[製品紹介(6)Suunto Spartan Ultra Smartwatch(￡639)]
[製品紹介(7)BlazeSpark Nightvision Camera(￡240)]
[製品紹介(8)Outdoor Research Capstone Gloves(￡400)]
[製品紹介(9)Oura Activity Ring(￡240)]
[製品紹介(10)SnowLizard SLXtreme 7 Solar Case (￡120)]
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[少し関係の無い話：Method]
来週頭過ぎに2017年の3分の1が過ぎます。現時点で
最も習得率に影響している学習法はTVB活用の"翻訳もど
き訓練"です。リアルタイム意識の学習法導入から、NHK
Newslineが非常に聴き取りやすくなりました。リアルタ
イムの意識が完全に追いつけば、次はCNNスチューデン
トニュースです。
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[少し関係の無い話2：one year ago]
1年前のClickはHDRや4Kテレビの話題でした。私には
普及を感じないジャンルでしたが、価格は42インチでH
DR対応は13万を切ります。HDR対応コンテンツに魅力を
感じるのかどうかが買換えのボーダーでしょうね。
[少し関係の無い話3：others]
他はLJの伝えたAirlander10、Marcの伝えたJetmanでした。
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