2018年3月30日金曜日

語学テキスト：Click 24/3/2018

 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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----------------------0分00秒----------------------
 
 
 
 
 
 
The people versus the machines:
from the dockers to the desk jockeys,
is no one safe?
 
 
人とマシーンの戦い。
波止場の人からデスクワーカーまで、
例外は居ない？(/安全圏の人はいない？)　
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Not everyone is happy about the rise of the robots.
This week, we'll meet the people
whose livelihood are under threat.
 
 
全ての人がロボットの台頭を称賛しているわけではない。
今週、私たちは生計を脅かされている人々と顔を合わす。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
If the robots, 【take over our】 jobs...
 
 
「ロボットは、我々の職を奪います。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And those who are doing something about it.
Including people who might have thought that their jobs
were safe.
And we start with those who deal with the biggest things
on water.
This is how stuff moves around the world.
Your car, your TV, your phone.
They all arrive in a shipping container,
one of millions each year stacked onto gargantuan ships
and sailed from where they're made to where they're sold.
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また、そこで行動を起こす人についても。
自分の職は安全だと思っていた人もそこには含まれる。
水上の大きな取組みに携わる人の話からお伝えしよう。
これは世界の物流・物の流れだ。
車、テレビ、端末など、
それら全ては物流コンテナの中で運ばれ、
毎年数百万個の巨大船に積み上げられ、
作られた場所から販売される場所へ航行する。
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Offloading these containers at ports across the globe
is a complicated task
as they're lifted from the ships, moved to the lands
and then, when the right ride arrives,
they're loaded onto lorries
to be driven across the mainland.
But at Europe's busiest port, Rotterdam,
and its third busiest, Hamburg,
something new is happening.
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世界中の港のコンテナを降ろす作業は複雑な仕事で、
船から引上げて陸地へ移し、正しい位置へ到達したら
本土の各地へ向かうトラックの上へ積み下ろす。
しかし、EUの慌ただしい港、
Rotterdamや3番目に忙しいHamburgでは
何やら新しい動きが起きている。
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Some of the cranes here don't have drivers.
And some of the lorries don't have caps.
These are Europe's first robotic ports.
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此処にあるクレーンは運転者/オペレーターを必要としない。
そしてトラックには頭（運転席・運転手）がない。
これはヨーロッパ初のロボティックポートだ。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
So what we've got here is a mixture of remote control
and completely autonomous machinery.
Basically, there are no humans
in that middle bit at all.
 
 
「私たちがここに来たのは、手動制御と
完全な機械仕掛けの自動制御の取り合せを見る為で、
基本的に、そこに人間は1人も居ません。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
There's a very strict rule here:
human dock workers do their work outside the red line
and inside, everything is completely autonomous.
Ports across the world perform this graceful ballet
of stacking and unstacking,
but at two terminals at Rotterdam
and this one at Hamburg,
it's a dance that humans
aren't allowed to take part in.
 
 
そこには厳格なルールが敷かれている。
人間の労働者の活動範囲はレッドラインの外側に限られ、
内側は全て自動運転で賄われる。世界中の港で
この素晴らしい積み上げ積み下ろしの舞踊劇が繰り広げられているが、
Rotterdamやこのhamburgの中継地に人の踊り手は許されない。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
So, what happens is, there's a human controlling the crane
that pulls the containers off the ship
and then loads them onto the central platform
and then the human-controlled crane
goes and gets another container from the ship.
Another crane comes along
and pulls the container off that platform
and loads it onto these trucks.
That 【crane】 is autonomous.
 
 
「どうなっているかと言えば、
あの人が動かすクレーンが
船からコンテナを引上げ、
中央のプラットフォームに荷卸し、
手動制御のクレーンは船から他のコンテナを
取りに向かいます。他のもう1つのクレーンが
その流れに沿ってコンテナを引上げ、
トラックの上に降ろします。
あのクレーンは自動です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And so are the lorries.
While the world is still waiting for
the mythical self-driving car,
these trucks are already making their way
around the ports,
transporting containers from crane to crane.
 
 
そしてトラックだ。
世界が神話ともとれる自動運転車を心待ちにする中、
その港周辺で既に活路を開くそれら無人・自動トラックは
クレーンからクレーンへコンテナを輸送している。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
【Buried in】 the tarmac
are thousands of little, tiny transponders
bleeping away, broadcasting special ID numbers.
That's how these trucks know where they are
to within a few centimetres.
 
 
「路面にある数千個の小さな信号が
特別なIDナンバーを発信します。
それによってトラックは位置を
誤差数センチ以内で把握しています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And, of course, that makes this
a very simple environment to drive around
with a guide track taking them from A to B to C.
And no unpredictable human hazards,
they don't even need sensors to see what's around them.
 
 
勿論、その機能は
運転回りの周辺環境を非常にシンプルにする。
ガイドトラック(信号)がAからB、BからCへと誘導し、
不測の人災も起こらず、
周辺確認のセンサーも必要ない。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
The only reason that they need
humans in charge of the cranes on this side
is because there are humans on the ship
and so the law says
you can't let computers swing containers around
where there are humans.
So, if there weren't people on the ship,
the computers could control this crane as well.
 
 
「こちら側のクレーンに人間の担当者が必要な唯一の理由は、
その船の上に人間が居るからで、
法律上人間が船の上に居る時はコンテナの動作を
コンピュータにさせることはできないそうです。
つまり、船上に人が居なければ
コンピュータはクレーンの制御/操作が出来ます。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
It's the same story at the other side of the port,
the only thing the autonomous cranes aren't allwed to do
is lower the containers onto the lorries
because there are human drivers nearby,
so that part is done by a human crane operator,
but from an office nearby.
 
 
もう片方の港でも同じ流れが展開される。
コンテナをトラックに卸す際は
自動クレーンは利用できない。
原因は近くに居る人間の運転手だ。
その作業工程だけ人間によって行われるが、
最寄りの制御室からの操作になる。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
It's all very impressive, it looks really cool..
..but there's a flip side to this
which is for every one of those trucks driving around,
ten years ago, it would've had a driver.
And now it doesn't.
And there are no crane operators...
..in the middle section either.
So, while we're looking at the future of work here
we really need to 【think】 about
the future of the workforce 【too.】
 
 
「全てが印象的です。本当にかっこいいですね、
この反対側で
周辺を運転動作するトラックの全ては、
10年前であれば運転手が居た所も
今は居ません。
中央のクレーンオペレータも居ません。
ここの労働の未来に目を向けると同時に、
労働力の未来についても考えなければなりません。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
----------------------5分10秒----------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[TechNews]
 
 
・Uberの自動運転車がArizona州の一般女性ひき殺す、公道試験中止へ
・FacebookCEOのZuckerberg氏公に謝罪、Cambridge Analyticaの個人情報不正利用事件巡り
・5Gネットワークのオークション開始、新規参入の価格競争と普及に期待感
・これなら自動運転車も対策バッチリ？、MITが霧の可視システム開発
・Israeliの研究者が多目的ロボットアーム開発、用途は宇宙から果実の摘み取りまで
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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［今週の音声認識発音訓練：2018-3-5］
 
 
 
 
*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
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
 
 
〔表記の流れ〕
 
 
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
 
 
 
 
 
 
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
No単語意味記号W→V結果
1photoplethysmography光電式容積脈波記録 法---WNG×△








BBC"Click"(今週分)
No単語意味記号W→V結果
1ballet舞踊劇ˈbæl.eɪ×◎
2exploited悪用されたɛ́ksplɔ̀ɪtədWNG×◎
3substantial重要なsəbst ˈænʃəl×◎～◯








NHK"ABCニュースシャワー"
No単語意味記号W→V結果








NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
No単語意味記号W→V結果








NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
No単語意味記号W→V結果
1vertically(✓)垂直に、縦に---×◎
2horizontally水平に、横に---×◎
















NHK "SNS英語術"(2018年3月29日分から記憶に無い単語全て)
No単語意味記号W→V結果
1inclusion rider公正条項---WNG△◯
2A-listers大スター---×◯
3clause条項kl ˈɔːzW△GH△








BBC"6 minute learning"(2018年3月29日分"LingoHack"から記憶に無い 単語全て)
No単語意味記号W→V結果
1entice誘惑するen ˈtīsW×GH?N
2obesity肥満əʊbíːsəṭi×S◎








NHK "TVB"(2018年3月26～30日分冒頭の話題から)
No単語意味記号W→V結果
1fan out展開する---×◯
2altered変わるɔ́ltɚd×S◎
 
3culprits犯人kʌ́lprɪts×◎-
4swallowed飲み込むswɑ́loʊdW×G◎～◯◎～◯
 
5threshold閾値θréʃ (h)`əʊld×◎
6accumulated蓄積するəkjúmjəlèɪtɪdWNG◎◎
7sentiment感情ˈsen (t)əməntHS◎
 
8depicted示すdɪpɪ́ktədWNG×◎
9enthusiastic熱心なɪnθ (j)ùːziˈæstɪk×◎
10setback逆行、後退ˈset ˌbak×◎～◯
 
11contributions掛け金kɑ̀ntrəbjúʃənzW×G◎-◎～ ◯
12severance payment退職金---WNG×◯
13settling解決するsɛ́təlɪŋ×◯
14dole out配る---WNG×△








NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年3月26日~3月30日分か ら)
No単語意味
1impaired害する
2krillオキアミ
3ethereal天の
4whisperささやき
5expedition探検旅行
6carbon sink炭素除去
7buffer緩衝物
8swells波打つ
9robust粗っぽい
10non-native species外来生物
11equilibrium均衡
12humorousユーモアのある
13intricate複雑な
14hilariousとても楽しい
15mitigates和らげる
16sheer本当の
 
17beware用心する
18infringement侵害
19law abiding法律を守る
20selective選択的な
21hog利己的な人
22distribution流通
23upstarts成りあがり者
24pediatrician小児科医
25bone marrow骨髄
26gravitate自然に引き寄せられる
 
27foregone先んずる
28kaleidoscope万華鏡
29swear誓う
30contenders競争者
31intimidation脅迫
32subtle巧妙な
33stooge引き立て役
34veneer見せかけ
35apathy無関心
36mandate信任
37fiery燃え立つような
38descent降下
39parcel小包
40snooze居眠りする
41freight貨物運送
42brimへり
43column柱
44cricketsコオロギ
45grinning歯を見せて笑う
46exponentially指数性
47servo自動制御
 
48aggravate一層悪くする
49starkly巖として
50scope範囲
51craft念入りに作る
52expulsion排除
53flat-out率直な
54intimate個人的な
55explicitly明白に
56approximately大凡
57teeming豊富な
58firsthand直接の
 
59pulled into～に入る
60simultaneously同時に
61throne王座
62stirred up掻き起こす
63dissented異議を唱える
64threshold閾値
65constitutional convention憲法制定会議
66ratify批准する
67devil rayイトマキエイ科
68intention意向
69sheer全くの、本当に
70tonics強壮剤
71rodentげつ歯動物
72deception詐欺
73masquerading虚構
74whistleblower告発者
75varmint腹立たしく不愉快な人







 
 
 
 
 
 
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［修正箇所：単語］
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[放送ダイジェスト01：自動化で仕事はどう変わる？]
 
 
 
 
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名称：
組織：Trade Union Federation(FNV)、Oxford University
組織：London School of Economics、
組織：UCL (University College London)
人物：NIEK STAM(Union Official for Ports The netherlands Trade Union
Federation(FNV))
人物：MICHAEL OSBORNE(Associate Professor in Machine Learning Oxford
University)
人物：DR CARL BENEDIKT FREY(Economist, Future of Humanity Institute
Oxford University)
人物：JUDY WAJCMAN(Professor of Sociology London School of
Economics)
人物：MARCUS DU SAUTOY(Professor for the Public Understanding of
Science, Oxford University)
人物：ROSE LUCKIN(Professor of Learner Centred Design UCL Knowledge
Lab)
人物：
期間：
分類：ロボット（仕事と労働力）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<ヨーロッパのロボティクスポート>
 
 
概要1：域内のクレーン操作からトラック運転まで全自動
概要2：船内に人が居る場合、自動クレーンは使えない
概要3：運搬トラックに人が居る場合も自動クレーン利用不可
概要4：人員がロボットに代わると所得税/国の歳入が減る
概要5：ロボット税が無ければ公共サービスを賄えない
概要6：新たな仕事に向けた再教育を望まない人も居る
（単純作業や力仕事に自己実現を見出す人は少なくない）
-------------------------------------------
<専門家の見るオートメーションと社会変化>
 
 
概要1：20世紀の労働革命で手作業はトラクターに
概要2：何が置き換わるか、どのように変わるかは判らない
概要3：今後5～10年でレジや銀行窓口の要員は確実に減る
概要4：事務作業や製造業、トラック運転手も減る
概要5：変化は突然ではない
（馬がトラクターに置き換わるまで40年掛かっている）
概要6：具体的変化は10～20年、影響範囲は広い
概要7：自動化の波で最初に生まれた仕事が最初に無くなる
概要8：ヘルスケア・法律・金融分野の変化は顕著
概要9：変わるのは"求められる技能"の変化
概要10：AIは本来"人に代わるモノ"では無く"人を支援するもの"
概要11：低賃金に流れた人々の増加で暴動も起こり得る
概要12：労働が1つの選択肢に変わる時代が来る
概要13：ベーシックインカムが国の運営方針に変わる線も
概要14：労働が人の存在意義(ID)を象る、労働が無くなると…
概要15：
-------------------------------------------
[備考]クレーン使った積み下ろし作業は非常に複雑な仕事
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト02：インドの労働事情]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Forum for IT Employees、Tech Mahindra
人物：ELAVARASAN RAJA(General Secretary Forum for IT Employees)
人物：JAGDISH MITRA(Chief Strategy Officer Tech Mahindra)
人物：AMIT DUBEY(Tech Mahindra)
期間：
分類：ロボット（仕事と労働力）
場所：
価格：
-------------------------------------------
概要1：インドの労働力は数億人、進むIT教育も自動化に追いつかず
概要2：Tech Mahindraの辞任圧力をかける声が流出、会社側直に謝罪
概要3：インドの賃金水準は非常に低い、印刷を人が行うケースも
概要4：特殊な仕事が出てくる可能性も有る…と楽観視する向きも
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[備考]
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト03：建設用ロボットとその影響は]
 
 
 
 
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名称：
組織：Built Robotics、Skycatch
人物：NOAH READY-CAMPBELL(CEO & Founder Built Robotics)
人物：CHRISTIAN SANZ(Chief Executive Skycatch)
人物：
期間：
分類：ロボット（仕事と労働力）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<Battersea発電所と労働力>
 
 
概要1：イギリス国内の発電所の1つは修復建設中
概要2：敷地42エーカー、Grade IIは2020年までに
概要3：建設業者2000人以上、足場30km、煙突にレンガ750万個
概要4：危険を伴う作業はオートメーションが適しているが…
概要5：資材散らばる建設現場にロボットは移動が困難
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<Semi-Automation Mason 100>
 
 
概要1：レンガ積み上げマシーン、1日3000個まで
概要2：昼夜関係なし、1台40万ドル、未だ世界に数台
概要3：サンフランシスコでも建設現場の自動化の話が有る
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<サンフランシスコの建設機材ロボットは>
 
 
概要1：Built Roboticsは様々な対応機材製作中
概要2：ディープラーニングの技術採用
概要3：計画案を読み込ませるだけ、後は手順通りに機械が
概要4：土壌への対応が現行の課題
概要5：Skycatchは建設現場の把握用ドローン開発中
概要6：空から作業現場把握、15分ほどで全状況把握
概要7：建設要員は減り、自動化で家の建設費用も下がる
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[備考]
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[少し関係の無い話：AI]
 
 
　私服選びをAIが代行する時代に期待します。
 
 
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[少し関係の無い話2：Twitter]
 
 
　とてもユニークな20ユーロを見つけました。

2018年3月23日金曜日

語学テキスト：Click 17/3/2018

 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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This week, we're looking at the future of work.
Which jobs will go to the robots?
Stock pcikers?
Nurses?
Mine?
 
 
今週は、未来の職に目を向けてみよう。
一体どの職業がロボットに置き換わるのだろう？
ピッキング？、
ナース？、
それとも私の・・？
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Mr Victor Sherlock of Horsham has got a robot
at the bottom of his garden.
He's teaching it to mow the lawn.
 
 
「HorshamのVictor Sherlock氏所有の
庭中央に居るロボットに
彼は芝刈りを教えようとしています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Aritificial intelligence.
Everyone is talking about it.
Over the years we've seen it develop.
We've seen it evolve.
 
 
人工知能。
世論の関心事として話題に上る。
ここ何年にも渡って私たちは開発や
その進展を見てきた。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
This is the WATSON that won jeopardy.
 
 
「これはJeopardyで勝利したWatsonです。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
We've travelled the world
to see AI that tries to treat cancer.
 
 
癌治療までも試みるAIの存在を確かめる為、
私たちは世界を巡った。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
It studies tens of millions of examples
from the whole assemblage of scientific literature.
 
 
「これは科学論文の集合から
何百何億もの事例を学習しています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Predict crime.
 
 
犯罪予測までも。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Understand the economy.
 
 
経済も理解する。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Show me the companies with revenue
between 25 million dollars and 60 million dollars.
 
 
「収益/利益2500万から6000万ドルの企業を見せて。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And save the world.
So it may not yet have conquered DIY...
It's doing it, it's got the screw in.
..but we keep hearing how AI will change everything.
 
 
そして世界を守る。
まだDIYを征服するに至っては居ないが、
AIがどのように全てを変えていくのか、
「うん、ねじ込んでいますね。」
その情報は入り続けている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Technology will make math
the more intelligent form of expression.
 
 
「テクノロジーはより表現に富んだ人類を形作るでしょう。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
However, it's the bad side of these algorithms
that always seems to get the headlines.
The fear that tireless robots
infused with aritificially intelligent brains
may one day do us all out of our jobs.
 
 
しかしながら、それらアルゴリズムの悪い側面は
常に紙面を賑わせているようだ。
その恐怖とは
人工知能と供に染み込む疲れないロボットが
いつか私たちの仕事（役割）全てを奪うこと。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
With interaciton, with use, with feedback
it actually gets progressively smarter.
 
 
「相互作用、活用、フィードバックの機能側面で、
着実に性能を増していきます。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
From bots that can talk like 【us.】
 
 
ロボットは私たちのように話す。（話しかけてくる）
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
You want me to help you reset your password ?
 
 
「パスワードのリセットですね？」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Walk like 【us.】
And even perhaps think like us.
We've been warned
that the fourth industrial revolution is coming.
 
 
彼らは私たちのように歩く。
更に、私たちのように考えるかもしれない。
第4の産業革命到来も警告されている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
The biggest difference between this
and the industrial revolution in the 1800s
is the speed.
 
 
「1800年代の産業革命との違いは速度です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Millions of workers are on the move.
 
 
「何百万人もの人々が移動して（/向かって）います。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
So what is going on?
What jobs are really at risk?
What is the future of work?
 
 
いったいどうなるのだろう？
リスクに置かれる/晒される仕事とは？
職・仕事はどうなるのだろうか？
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And we start with helathcare workers.
 
 
「手始めはヘルスケアの分野です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
For almost 70 years the UK's National Health Service
has been a free service at the point of care
【but】 that model is under strain
as the population ages,
chronic health and conditions increase
and resources shrink.
A recent study by the Royal College of Physicians show
that almost two-thirds of doctors think
that patients safety has deteriorated.
With one 【doctor】 saying, We are not robots,
"we are human staff 【with limits.
Should the NHS be turning to robots to ease the strain
on its human staff?
Jen 【Copestake】 has looked at how data-driven technologies
could transform care in the NHS.
 
 
「凡そ70年に渡り、英国の国家健康医療サービス（NHS）は
医療分野対象の公共サービスとして展開しています。
しかし、そのサービス体系はリソース削減が進む中で
高齢化や慢性疾患増加に負担を強いられています。
Royal College of Physiciansの調査によれば、
医者の3分の2が患者の安全は損なわれていると回答し、
ある医師は"私たちはロボットでは無い、
"私たちは限りある人間のスタッフだ"と発言しています。
しかし、NHS自体は人間の負担軽減に
ロボットに置き換わる・頼るべきなのでしょうか？
データ駆動型のテクノロジーが
どのようにNHSの医療を変えていくのか
Janeが詳しくお伝えします。」
 
 
 
 
 
 
----------------------3分25秒----------------------
 
 
 
 
 
 
Could artificial intelligence help safe the NHS?
More people are looking at innovative ways
to ease the workload of doctors and nurses.
Computer programmes can rappidly analyse
huge quantities of information in ways
humans don't have the time
or brain capacity to do.
In 2016, 【Click filmed】 with Google's 【Deep】Mind
【at Moorfiels Eye Hospital.】
They were developing an algorithm to identify
abnormalities in eye scans.
Now it has submitted its findings
to a medical journal for review.
It could mean its systems are more effective
than humans at diagnosing eye disease.
---
---
AIはNHSの保護に繋がる？
多くの人々が医者やナースの負担軽減に
革新的な方法を模索している。
コンピュータプログラムは人間が賄うことのできない
夥しい・膨大な情報量を一瞬で分析・解析する。
2016年、GoogleのDeepMindとMoorfiels Eye Hospitalは
眼球スキャン（検査）で異常を探知するアルゴリズムを開発。
研究を題材とする医療ジャーナルのトピックを飾った。
それはつまり、人間が行う目の健診・検査よりも
システムがより効果的であること（その事実）を証明する。
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DeepMind taught its machine learning software using
a million eye scans.
I 【'm going to】 see three other projects integrating
【data collection】 and artificial intelligence
【for monitering, automation and decreasing waiting times.】
Dementia is now the leading cause of death in the UK.
At the Manor Hospital in Coventry
software is being tested
to remotely monitor patients on its dementia ward.
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DeepMindはマシーンラーニングソフトウェアに
数百万人もの眼球スキャンの方式を学ばせた。
私は他3つのデータとAI統合プロジェクトの
確認・調査に向かった。
それは経過観察自動化と待機時間を減らすことが目的だ。
認知症は英国の死因の1つに数えられる。
Coventryのこの病院では、
リモートの認知症患者経過観察に
ソフトウェアが導入試験されている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
This is one of the rooms.
It looks like any other hospital room
except in this one there are
two infrared illuminators
and an optical sensor
monitoring my movements
including when I'm asleep.
 
 
「これはその部屋の1つです。
他の病院の一室と変わらないように見えますが、
違いはこの2つの赤外線照明器とセンサーで、
私が眠り込んでいる時の動きもモニターしています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Oxehealth uses a standard digital camera
and a tongue-twisitng science
【of photoplethysmography.】
Every time your heart beats
your skin briefly flashes red.
We can't see this
but the camera's sensor can detect
these so-called micro-blushes.
It even picks up my vital signs
when I'm hiding under a table in the room.
As the micro-blushes can still be seen on my arm.
This happens if I leave my bed.
Oxeheatlth helath alert.
The nurses can click on a live feed
to see what's happening and determine
whether they need to check on me right away.
 
 
Oxehelathは標準的なデジタルカメラと
光電式容積脈波記録法の映像を活用している。
心拍は肌の表面に簡単に赤く現れる。
肉眼でも確認できないが、
そのカメラに付いたセンサーは
micro-blushesと呼ばれるものを探知できる。
例え部屋の隠れた場所でもバイタルサインを読み取る。
机の下に隠れたとしてもmicro-blushesは腕の表面に現れている。
私がベッドを離れるとアラートが鳴る。
「アラートです。」
ナースは何が起きたのかライブ映像を確認し、
直接対応の必要性を判断する。
 
 
 
 
 
 
----------------------5分19秒----------------------
 
 
 
 
 
 
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[TechNews]
 
 
・Start-up発の3Dプリント住宅お披露目、目標は4000ドル24時間以内
・FakeNewsは真実より奇なり、人の情報伝達特性に偽情報の根源在り
・New Zealandに新たなAirTaxi、パイロットは要りません
・ある意味カリカチュア？、ロボットジョッキー現る
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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［今週の音声認識発音訓練：2018-3-4VS］
 
 
 
 
*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
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
 
 
〔表記の流れ〕
 
 
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
 
 
 
 
 
 
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
No単語意味記号W→V結果
1escrow条件付捺印証書éskrəʊ×△








BBC"Click"(今週分)
No単語意味記号W→V結果
1mow the lawn芝を刈る---×◎
2assemblage収集əsémblɪdʒ△◎
3infused染み込ませるɪnfjúzdWNG×◯
4chronic慢性のkrˈɔnɪk×S◎～◯








NHK"ABCニュースシャワー"
No単語意味記号W→V結果
1deficit(✓)赤字(✓)---------
2surplus黒字sˈəːpləsW×G◎◎
3comfort food好物---W×G△◎～◯
4pin位置を特定するpín×△








NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
No単語意味記号W→V結果








NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
No単語意味記号W→V結果
1large serving大盛りで---WNG◎◎
2as you are手ぶらで---WNG◯◯
















NHK "ニュースで英会話"(2018年3月22日分(終)から記憶に無い単語全て)
No単語意味記号W→V結果
1be committed to～を確約する---×◯
2wavelength波長ˈweɪvlɛŋθ×◎








NHK "TVB"(2018年3月23日分冒頭の話題から)
No単語意味記号W→V結果
1peg一定させるpég×◎～◯
2Currency Board(通貨政策の1種)---------
3interest rates金利---WNG×◎








NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年3月23日分から)
No単語意味
1rejoicing歓喜
2reputations評判
3revoke取り消す
4exploited手柄
5bogus偽の
6acquired獲得した
7combすき取る
8disconcerting恐ろしい
9manipulation小細工
10accountability責任、義務
11pivotal重要な
12abbey大修道院
13fortress要塞
14archangel大天使
15medieval中世の







 
 
 
 
 
 
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［修正箇所：単語］
 
 
・photoplethysmography：光電式容積脈波記録法
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[放送ダイジェスト01：AIは医療現場の窮地を救う？]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Manor Hospital、Oxehealth、NHS Blood & Transplant
組織：IBM Cloud、babylon health、Royal College of GPs
人物：LINDA FITZPATRICK(Ward Manager Manor Hospital)
人物：HUGH LLOYD-JUKES(CEO, Oxehealth)
人物：AARON POWELL(Chief Digital Officer NHS Blood & Transplant)
人物：KEVIN JONES(IBM Cloud)
人物：ALI PARSA(Founder & CEO babylon health)
人物：PROF HELEN STOKES-LAMPARD(Chair, Royal College of GPs)
期間：
分類：テクノロジー（AIと医療）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<DeepMind>
 
 
概要1：Manor Hospitalと供に目の異常検知するアルゴリズム開発
概要2：数百万人の健診をマシーンラーニングに学習させる
概要3：AIの活用は医療効率化と待ち時間短縮に
-------------------------------------------
<Manor病院のAI導入先は>　
 
 
概要1：Coventryの病院で認知症患者観察にAIを
概要2：部屋の中に2つの赤外線照明器とセンサー設置
概要3：デジタルカメラと光電式容積脈波記録法の技術活用
概要4：センサーは患者のバイタルサインを読み取る
概要5：患者がベッドから離れたらナースへアラート通知
概要6：ナースは映像から直接対応の必要性を判断する
概要7：不快感を示すナースも居たが今は利便性が認められた
概要8：まだ開発段階、Oxfordにデータ提供し更なる向上を
概要9：何れAIで病院に来る手間を省く診断スタイルに
-------------------------------------------
<医療データとAI>
 
 
概要1：NHSの移植プログラムに時短は非常に重要
概要2：移植を受ける人は年間4500人、待機者は6000人
概要3：1日当たり3人が移植待ちで命を落とす
概要4：AI活用の迅速な医療データ取り纏めに助かる命が増える
概要5：医療データ取り纏めにIBMのパブリッククラウド採用
概要6：クラウド採用のデータベースで迅速な割り当てを
概要7：何れそのデータベースは待機時間の算出にも
-------------------------------------------
<診察の待機時間を短縮するには？>
 
 
概要1：英国では予約してから診察まで2週間待たされる
概要2：GP at Handであれば診察まで僅か2時間
概要3：GP at Handは今の所ロンドン居住者限定
概要4：利用登録者は既に26000人、診察はテレビチャット式
概要5：診察後にGP at Hand側から薬局に処方箋を送る場合も
概要6：アプリ・AIが医療論文から学習、それを診断に
概要7：AIが患者の受診の必要性を判別する
概要8：安全性への懸念からAI活用遠隔医療に反対する人も
概要9：反対する人の考え→単なる医療判断が医療の全てでは無い
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト02：ピッキングロボット]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Alibaba
人物：LI YAN(Huiyang Warehouse Worker)
人物：LI YAKUN(Alibaba, Cainiao)
期間：
分類：ロボット（オートメーション）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<中国のオンラインロボット倉庫は>
 
 
概要1：商品のピッキングに148台のロボット
概要2：ロボットは相互通信で衝突回避、役割を的確に分担
概要3：一般に人間が行えば1日当たり5万歩歩く労働力に
概要4：人間はロボットが持ってくる物品を纏めるだけ
概要5：AIは販売パターン集積、売れ筋商品を纏めて時短に
概要6：受注や細かい取り回しに人手は未だ必要
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト03：ロボットとAIとジャーナリズム]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Engineered Arts、Data & Innovation Thomson Reuters
組織：BBC News Labs
人物：WILL JACKSON(Director, Engineered Arts)
人物：REG CHUA(Executive Editor, Data & Innovation Thomson Reuters)
人物：ROB McKENZIE(Editor BBC News Labs)
期間：
分類：テクノロジー（ロボットとAI）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<Enginnered Artsの取組は>
 
 
概要1：ヒューマノイドは専ら応対タイプ（例えば"C3PO"）
概要2：次世代ヒューマノイドは不気味な形状に
概要3：Enginnered Artsでは人型ロボットの骨格や皮を作成
概要4：人の動作研究をロボットへ、義手や義足への転用も視野に
概要5：現代技術では人の滑らかな動きは機械で再現できない
-------------------------------------------
<AIがジャーナリズムに及ぼす影響範囲は？>
 
 
概要1：一般のエディターソフトで簡単な記事作成は可能
概要2：AIに独特な書き回しは現状不可能
概要3：ロイター通信が独自の記事作成AIツール発表
概要4：人間の不得手なデータ取り纏めをAIに任せる
概要5：ジャーナリズムの大半は論理作業
概要6：データ取り纏めに時間を取られない分、内容を濃く出来る
-------------------------------------------
[備考]ロボットとAIは異なる（同一ではない(職への影響範囲も)）
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[全く関係の無い話：dove]
 
 
　上野駅のホーム、構わず堂々と歩く鳩を見かけます。
Kiosk周辺を屯し、速足で遠ざかる姿は一種の名物です。
 
 
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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[少し関係の無い話：TechNews]
 
 
　第１声で直にララと判りました。

2018年3月16日金曜日

語学テキスト：Click 10/3/2018

 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。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
===============================================
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
===============================================
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
----------------------0分00秒----------------------
 
 
 
 
 
 
This week, the app that helps record and report
sexual asualt,
the AI going after cancer
and the man who wants us all to live forever.
 
 
今週は、性的暴行の記録と通報に役立つアプリに、
AIは癌を追いかけ、
ある男性は私たち全員を永遠に生かそうとする。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
As international Women's Day was marked this week,
it brought with it further focus
on the many issues still to be faced
in bringing about true gender equality
in all walks of life.
The technology industry, of course, has its own issues.
As we'll hear later,
Silicon Valley's culture and its treatment of women
raises a lot of questions,
but tech can also be a force for good.
It's been just six months or so since the Me Too movement
gave a voice to so many women around the world.
who used social media to expose just how widespread
sexual harassment and assult is.
 
 
今週は国際女性の日を迎え、
そこでよりフォーカスされる多くの問題は
男女平等を齎す取組みの最中にある。
テック業界もその独自の問題を抱え、
詳しい内容については後ほどお伝えするが、
シリコンバレーの文化や女性の扱いに
多くの疑問が浮上している。
しかし、テクノロジーは状況促進の力にもなる。
丁度6か月かその時期以来、
＃Metoo運動は世界中の女性に声に出す力を与え、
性的被害や暴力を暴露する手段としてSNSが使われた。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Many women feel that reporting sexual assault
can also be really traumatic
and the experiences of some women in Silicon Valley
had spurred them to create something that may make that
just a little bit easier.
【Sumi Das】 has travelled to Stanford University
to meet survivors of sexual abuse
and the creators of Callisto.
 
 
「多くの女性にとって性的被害の報告・通報が
実際のトラウマになります。
シリコンバレーの一部の女性の(酷い)体験は
その負担を緩和するあるモノの製作に向かわせました。
性的嫌がらせ・いじめの被害者で
Callistoの製作者でもある人物を取材する為、
Sumi Das記者がStanford大学へ向かいました。」
 
 
 
 
 
 
----------------------1分36秒----------------------
 
 
 
 
 
 
Every tattoo tells a story.
For this Stanford University student, 【Jacqueline Lin,】
the story is bittersweet.
【Lin】 was one of 50 sexual assault survivors
invited to share the stage with Lady Gaga
during the 2016 Oscars.
 
 
それぞれのタトゥーにストーリーがある。
スタンフォード大学の学生：Jacqueline Linさんにとって
そのストーリーはほろ苦いものだ。
Linさんは性的暴行のサバイバーとして
2016年のオスカーでLady Gagaに招かれた50人の1人だ。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
While we were rehearsing, I remember at one point
we were all crying and hugging each other
and someone just said, "We need to get a tattoo
"to commemorate this and to give us strength,
"something to look at when you're feeling down
"and to know that you're 【not】 alone."
 
 
「リハーサルのとき、その瞬間を思い出したときに
私たちは全員涙を浮かべ、お互いに抱き合っていました。
そしてある人が、この日を刻むタトゥーが
私達に活力を与えるものになると言いました。
気分が落ち込んでいる時に見れば、
（そのタトゥーで）1人じゃないと判ります。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lin says that a few days after she was assaulted
by a friend in 2015,
she told the Title IX Office
which investigates sexual misconduct.
 
 
2015年に友人から暴行受けて数日後、彼女は
性的嫌がらせを捜査するTitle IX Officeに被害を伝えた。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
I decided to report because I didn't want him
to do it to anyone else
and later, I did find out that he had done
a lot of harassment, stalking
and also assaulting someone else.
-
-
「彼にこれ以上罪を重ねて欲しくない一心から通報を決め、
その後に彼の前歴を知りました、
他の人への性的嫌がらせ、ストーキング、暴行などです。」
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
What was that experience like?
-
-
「どのような体験でしたか？」
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
It was awful.
My GPA dropped down
and I was fighting with the school back and forth
every single hour, every single day.
-
-
「ぞっとするような体験でした。
私の評定平均は落ち込み、
学校側との戦いが毎日続きました。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lin, now an activist,
wants greater transparency in the adjudication process.
 
 
現在Linさんは活動家として、
その裁き・裁定の透明性確保に尽力している。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
They're trying to cover up the number of sexual assaults
that happened on their campus
because that makes your university look safer
It's better for your public relation.
 
 
「彼らはキャンパス内で発生した性的暴行の被害件数を
覆い隠そうとしています。
覆い隠すことが校内を安全に見せるからです。
その方が広報活動に良いですから。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Stanford told Click:
"Sexual harrassment and violence
take away individual choice and agency,
and we will not tolerate that."
Stanford changed its Title IX process in 2016
and has begun reporting case numbers.
In the US, one in five women is sexually assaulted
while in college.
 
 
Stanfordの見解は、
-----------------------------
"性的嫌がらせと暴力は
個人の選択と力・活動を奪うものであり、
私たちはそれを見過ごすことはしない"
-----------------------------
Stanfordは2016年にそのtitle nineの方式を改め、
関連被害の通報数を公表し始めた。アメリカでは、
5人1人が大学時代に性的暴行を受けている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
I was sexually assaulted by a friend.
Over a year after that happened,
I decided to report my assault
and I ended up finding the process of reporting
to be more traumatic than the event itself.
Feeling not believed by the people
who I thought were there to protect me
was incredibly destabilising.
 
 
「私は友人から性的暴行を受けました。
その日から1年以上経過してから、
私の被害を通報する決心をし、
結局、通報のプロセスを探す事ことが
その出来事よりも酷いトラウマになっています。
助けてくれると信じていたところが
こちら側を信じていないと判ると、
本当に不安定になります。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Jessica Ladd's ordeal spurred her to create Callisto
so 【callege students like Lin】
【could】 have an online tool to repor sexual assault.
 
 
Jessica Ladさんの苦しい体験はCallistoの立上げへと駆り立て、
それはLinさんのような被害者に
性的暴行被害の通報の道・方法を与えるものになる。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
They can, 【one,
save what happened to them】 time-stamped,
it doesn't have to go anywhere
if they don't want it to.
【Two, report it electronically】 to 【the】 authorities
at their school.
Or three, just save what happened to them for now,
but report it electronically
if 【somebody】 else 【means】 the same assailant.
 
 
「出来ることの1つ目は、
タイムスタンプのように何が起きたのかを記録することで、
通報を望まない場合はそのまま保持できます。
2つ目は、学校の機関・組織に電子的に通報です。
3つ目は、今被害を受ける所を守る為に、
同じ攻撃者に繋がるモノは電子的に通知します。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
【You】 can think of 【Callisto】 as an international information escrow agency.
【It holds onto records and only alerts schools
when there's a match.】
Students often report to protect others,
this matching feature helps do that
by detecting repeat offenders.
 
 
「Callistoは条件付き情報機関と捉えることが出来ます。
記録を保持し、情報がマッチした際に学校側に警告を発します。
学生たちは他の人を守る為にしばしば通報します、
このマッチング機能は2次被害（攻撃者の再犯）を
実際に防ぐ助けになります。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
People might use different names,
they may look different,
how do you make sure you've got the right person?
-
-
「皆さん違う名前を使い、
様相も違いますね。
どのように人物を見分けるのでしょうか？」
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
We ask victims to put in
not just the name of their perpetrator,
but also a seris of unique identifiers.
-
-
「私たちが尋ねるのは加害者の名前では無く、
その一連の特徴です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Currently, Facebook profiles are used to match,
some students want more ways to ID
and Callisto may add mobile numbers and emails addresses
in the future.
12 US colleges use Callisto,
the University of San Francisco was the first.
 
 
今の所、Facebookのプロファイルも活用している。
一部の学生たちは識別のための更なる方法を望んでおり、
Callistoは電話番号やEメールアドレスの項目を加えるつもりだ。
12の大学がCallistoを導入、
その率先がサンフランシスコ大学た。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
We knew students weren't reporting.
If we looked at our numbers from when we first started
with Callisto three years ago to now,
there's definitely an increase of reporting.
Callisto allows for our students
to write what happened, to write about the incident
and sometimes, just writing your perpetrator's name...
..gives people power.
 
 
「私たちは学生たちが通報しないことを知っていました。
Callistoを導入した当時は3年前のことで、
そして現在に至るまでに通報件数は確実に増えています。
Callistoは学生たちに何が起きたのか、
どのような問題か書き記す為の助けになります。
そして時に記される加害者の名前が人々に力を与えます。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
----------------------5分07秒----------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[TechNews]
 
 
・SonyがPS4ソフトSuperSeducerブロック、淫らで不適切な内容理由に
・Dysonがコードレス版掃除機発表
・デートアプリBumbleで銃携帯写真禁止へ、例外は警察と軍人のみ
・スローでも早すぎ、マシーンがルービックキューブ1秒で解錠
・Ofcom:「未だ搾取は許さねーよ？」、Three.とVodafone意図的なネット速度操作で捜査対象に
・非営利ネット団体が無許可でJackson Pollockの作品部屋AR化
・バーガーをフリップするフリッピ―、@6万ドルでコストはヒーピー
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
［今週の音声認識発音訓練：2018-3-3］
 
 
 
 
*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
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
 
 
〔表記の流れ〕
 
 
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
 
 
 
 
 
 
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
No単語意味記号W→V結果
1apertureレンズの口径ˈæpɚtʃ`ʊɚ×◎








BBC"Click"(今週分)
No単語意味記号W→V結果
1go after追いかける---W×G△◯
2public relations広報活動---W×G◎◎
3ordeal苦しい体験ɔːdíːl×△
4assailant攻撃者əséɪlənt×◎
5sleazyいかがわしいslíːzi×◎～◯








NHK"ABCニュースシャワー"
No単語意味記号W→V結果
1exempt免除されたigˈzem(p)t△◎
2campaigner-in-chief(✓)選挙運動の最高司令官(✓)---------
3put on notice警告する---WNG×◎～◯
4vacancy(✓)空席(✓)---------
5hit home胸を打つ---W×G△◯








NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
No単語意味記号W→V結果








NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
No単語意味記号W→V結果
1firm(✓)(弾力のある)固さfˈəːm------
2stiff硬直したstíf×△
3rigid厳密なrídʒɪd×◎
















NHK "ニュースで英会話"(2018年3月15日分から記憶に無い単語全て)
No単語意味記号W→V結果
1loosen one's grip握る力を弱める---WNG×△
2stout頑強なstάʊtW×GH◯








BBC"6 minute learning"(2018年3月15日分"Lingohack"から記憶に無い単語全て)
No単語意味
1chunks厚切れ
2stoneware炻器
3flying buttress飛び控え(アーチ状の飛梁)
4metal staples金属短繊維
5cemetery共同墓地
6Gothic masonryゴシック式の石工術
7cavorted踊り回る
8petrolガソリンの
9medieval中世の、古めかしい
10annihilation全滅








NHK "TVB"(2018年3月12～16日分冒頭の話題から)
No単語意味記号W→V結果
1abolition廃止`æbəlíʃən◎◎
2consecutive連続するkənsékjʊṭɪv×◎～◯
3inserting差し込むɪnsɝ́tɪŋWNG×◎
4clauses筋klɔ́zəzWNG×△
5municipal地方自治体のmjuːnísəp(ə)l×◎
6county州kάʊnṭi×◎
7abstained控える、棄権したəbstéɪndWNG×◎
 
8vacant空席véɪk(ə)nt×◎
9veto拒否権víːtəʊ××
10inadequacy不十分ìnˈædɪkwəsi×◎
11distaste嫌悪dìstéɪst×△
 
 
12stir奮起させるstˈəː××
13afford to与える---××
14renowned有名なrɪnάʊnd×◎
15admired称賛するədmáɪɚd◎-◎
 
16cabbiesタクシー運転手kǽbiz×◯
17coexist共存するkòʊəɡzɪ́stW×GH△








NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年3月12~16日分から)
No単語意味
1exemptions免除
2prominent著名な
3fleaノミ
4Venus金星
5mass(✓)質量
6conclude断定する
7interior内部の
8fluid液体
9counterfeiting偽造の
10prop小道具
 
11reward褒美
12ratchet up徐々に増加させる
13on the verge寸前
14secretive秘密主義の
15renege破る
16sheriff郡保安官
17intellectual知力の
18cerebral palsy脳性小児麻痺
19autism自閉症
20greet迎える、挨拶する
21valued尊重されている
 
22hypersonic極超音速の
23projectiles投射する
24posture姿勢、形勢
25monarchy君主制
26guardianship保護
27petition嘆願
28flouted馬鹿にする
29decree法令、命令
30uber突出している
31oppressive圧政的な
32clamp down弾圧
33deceiving欺く
34infantry歩兵
 
35diligence勤勉
36dedication献身
37readily容易に
38intensive激しい
39crumbling砕く
40restavek(ハイチの子供奴隷制度)
41chores雑用
42exploited手柄
43tentativeためらいがちな
44heap積み重ね、山
45demolition取り壊し
46tear down取り壊す
47scouredごしごし洗う
48dawn夜明け
 
49expulsion排除
50confrontation対立
51profound学識の深い
52confine制限する
53revered深く尊敬される
54recessed隅に置かれた
55depicted描く
56acclaimed絶賛される
57denser密集した
58optimist楽観主義者
59vague曖昧な
60shot put砲丸投げ
61cerebral palsy脳性小児麻痺
62squat rack---
63rack upあげる







 
 
 
 
 
 
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［修正箇所：単語］
 
 
・escrow：条件付捺印証書
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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[放送ダイジェスト01：Callisto]
 
 
 
 
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名称：
組織：Callisto、Univesity of San Francisco
人物：JACQUELINE T LIN(Activist)
人物：JESSICA LADD(Founder & CEO Callisto)
人物：Title IX Co-ordinator(USF)
人物：SHANTA KATIPAMULA(Student Stanford University)
期間：
分類：プロジェクト（セクハラ被害通報支援）
場所：
価格：
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<大学構内で発生する性的暴行について>
 
 
概要1：セクハラ通報自体がトラウマになる女性は多い
概要2：仮に大学へ通報しても信じて貰えないケースが多い
概要3：大学側は評判を落とすまいと通報隠蔽の向きが
概要4：アメリカでは女性5人1人が大学時代に性的暴行被害を
概要5：Callisto以外の通報アプリ…Spot App、All Voices
-------------------------------------------
<Callisto>
 
 
概要1：性的暴行通報支援アプリ
概要2：被害内容の書き込みと保存可
概要3：保存記録をそのまま通報出来る
概要4：類似した性的性的暴行被害をマッチング出来る
概要5：類似記録から性的暴行繰り返す容疑者を特定→通報
概要6：12の大学が導入、率先がサンフランシスコ大学
概要7：加害者探しにFacebookのプロファイルも活用
概要8：通報は24時間受付、被害者自身のペースで通報を
概要9：User name・password・passphraseで情報保護
概要10：プライバシー保護に他にもセキュリティを
概要11：被害報告から被害発生までの傾向分析にも着手
概要12：何れはデータベース化を念頭に
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[備考]
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[放送ダイジェスト02：Brotopia]
 
 
 
 
 
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名称：
組織：
人物：EMILY CHANG(Author, 'Brotopia')
期間：
分類：社会問題(女性蔑視)
場所：
価格：
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概要1：SiliconValleyのstartupは男性が立ち上げた組織ばかり
概要2：SiliconValleyでも男女差別がある
概要3：IT業界の女性比率25%、投資業界は7%、女性主導企業2%
概要4：女性がビジネスの根幹に関われない男性優位社会がある
概要5：大手IT企業創設に女性が関わっていたら
オンライン上のセクハラ問題は無かったかもしれない
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[備考]
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[放送ダイジェスト03：ExactCure]
 
 
 
 
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名称：
組織：ExactCure、Benevolent AI、AstraZeneca
人物：FREDERIC DAYAN(Founder, ExactCure)
人物：JACKIE HUNTER(Benevolent AI)
人物：RUTH MARCH(Precision Medicine & Genomics AstraZeneca)
期間：
分類：アプリ（医療）
場所：
価格：
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概要1：個人に適切な処方量を登録データから割り出す
概要2：生年月日・伸長・体重・服用薬剤を登録、薬剤の詳細も
概要3：アプリが服用量の効果と効果時間をグラフで表示
概要4：グラフの色・・・赤なら"過剰摂取"、青なら"やや多い"
概要5：薬剤師の利用・活用を想定したアプリ
概要6：生物医療の解析データをベースに開発された
概要7：遺伝子・疾患・患者のパターンからAIでパターン分析
概要8：AstraZenecaは200万人のゲノム情報解析を
概要9：何れ個人対応の医療・処方が当たり前になる
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[備考]
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[放送ダイジェスト04：人は1000歳まで生きるか]
 
 
 
 
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名称：
組織：SENS Research Foundation
人物：AUBREY DE GREY(Chief Science Officer SENS Research Foundation)
期間：
分類：医療（理論・研究）
場所：
価格：
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概要1：人間の老化を"病気"として研究する組織が
概要2：理論上は1000歳まで生きる可能性が有る
概要3：体への負担やダメージ軽減で死亡リスク低減に
概要4：老化による死亡リスクは年に+10%
概要5：考え方は"長寿"ではなく"健康な期間"を延ばすこと
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[備考]
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[放送ダイジェスト05：Blade Runner 2047]
 
 
 
 
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名称：
組織：Sony Pictures、Framestore
人物：RICHARD HOOVER(Visual Effects Supervisor Framestore Montreal)
期間：
分類：テクノロジー（映画の視覚効果）
場所：
価格：
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<製作者関係者の話>
概要1：ラスベガスの実際の地理情報からシーン製作再現を
概要2："人のいる世界"に"人のいない世界"をビジュアル再現
概要3：ビーチの地形はアイスランドの航空写真から分析再現
概要4：船はバングラディッシュの解体施設を参考に
概要5：人の動きや張り合わせる物体の尺度を細かく調整
概要6：視覚効果はデータの収集・蓄積・活用に
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[備考]Blade Runner2047は"視覚効果賞"受賞
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［少し関係の無い話：modify］
 
 
　英語学習内容について実際に計測した所、
ズレや記載漏れがありました。
 
 
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1：Clickの5分翻訳(1～2h×3days)
2：Click-TechNews(2h×1day)
3：ABCニュースシャワー(5min×5days)
4：大人の基礎英語(5～7min×5days)*修正
5：仕事の基礎英語(5～7min×5days)*修正
6：TVBリアルタイム翻訳(0.5h×5days)
7：CNNスチューデントニュース(1h×5days)
8：ニュースで英会話(25min×1day)
9：Duolingo(@5min)
X：その他の言語(@5min)
Y：6minutes learning(30min×1day)
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1=2=9>3=8>4=5>6>7>Y>X
 
 
前回再生速度を1.5倍速と記述しましたが、
平均速度です。通常2倍速から重要な部分
のみ等倍速で再生しています。
 
 
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[少し関係の無い話2："Yes, I'm one thausand years old."]
 
 
　苦しむ人が・・増えると思います。
 
 

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