あなたの語彙力はどれくらい？英語の全単語17万語のうち、いくつ知ってる？

英語には約17万語もの単語が存在すると言われていますが、実際のところ、皆さんはどれくらいの単語を日常的に使いこなせているでしょうか？ネイティブレベルやビジネスレベルなど、どの程度の語彙があれば十分なのか、皆さんの意見を聞かせてください！

なかなか面白いね。送信ボタンは省いて、クリックして1秒後くらいに正誤判定して次に進むようにした方がいいんじゃないかな。送信ボタンを毎回押すのはテンポが悪いよ。あと、試したすべての単語で、4つの選択肢のうち1つが正解、もう1つがその反対語、残りの2つが適当なものになってることに気づいた。対義語がない選択肢は基本的に無視できるよ。

正解は大体一番長い選択肢になるみたいだね。適当に一番長いのを選ぶだけでいくつか正解できたよ。それと、適当に答えて結果が歪むのを防ぐためにも、「わからない」という選択肢があるといいな。まあ、すでに考慮されてるかもしれないけど。

コンセプトは面白いけど、100単語はさすがに多すぎる……。最初は簡単な単語ばかりで飽きてしまって、面白い単語が出てくるまでたどり着けないよ。他のシステムだと、裏側でスコアと確信度を管理して、もっと効率よく調整しているものがあるよね。最初は確信度が低くて、正解・不正解に応じて急速にスコアを調整して、徐々に安定していく感じ。実際には、最初に少しずつ珍しい単語が出てきて、間違えると簡単な単語に戻る。こうやって自分のレベルに合わせた単語をぐるぐる回すのがいいと思う。あと、1単語ごとのクリック数が多すぎるよ。もっと気楽にやりたいから、定義をクリックしたらそのまま次に進んでほしい。誤クリックしてもなんとかなるし（あるいは取り消しボタンを追加すればいい）。

「わからない」と答えられるようにすべきだね。本当にわからない時に、4分の1の確率で当たってしまうのは不公平だし、マークシートのテクニックを使えばもっと確率が上がる。本来なら間違えていたはずのものを正解扱いされてしまったよ。

ゲームでズルをするつもりはないけど、多くの単語において、正解以外の定義がやたら短かったり、「適当なRPGのテキスト」みたいなテンプレートに沿ってたりするんだよね。まるで著者が、単語の定義を混ぜ合わせる代わりに、LLMを使って不正解の定義を生成したみたい。例えば、複雑な単語のほとんどが形容詞なのに、名詞の定義が混ざってるケースが多くて、選択肢の2/4や3/4が形容詞用じゃないとすぐわかる。

みんなが言ってることに加えて、構造上のミスで計算が半分（あるいは100%）ズレてるよ。（前提：英語ネイティブ、読書家、オタク、SAT満点）何も調べずに100問全部正解したのに、結果は「科学的な推定」として85,000語/170,000語という数字が出てきた。混乱するよね。最後にある計算方法のページにそのエラーの原因がある：> オックスフォード英語辞典（第2版）によると、現在使用されている単語は約171,476語ある。> 層化抽出法を使用しており、無作為抽出ではなく、頻度に基づき5つの難易度帯に分けている（基礎、中間、上級、専門、難解）。> 例えば中間層で3問中2問正解なら、その層の66%を知っていると推定。> 合計スコア＝（層ごとの正解率 × 層のサイズ）。彼らの層の合計は85,000にしかならず、満点でも全体の50%という計算になる。さらに、言語の難易度を代表していない、かなり限定的な単語リストを使っているようだね。可愛いアプリだけど、多くの点で間違ってる。

他のみんなも言ってる通り、1単語あたりのクリック数が多すぎる。「知ってる単語数」を測るクイズが好きだから最後までやったけど、分類には疑問がある。大まかには最初が簡単で後半が難しいけど、中盤はかなり曖昧だね。一部の単語はかなり不適切だよ。『breviary』（宗教的な言葉だと思って間違えた）が中間レベルとされていたけど、もっと難解だと思う。『Hippopotomonstrosesquippedaliophobia』なんて単語も使われてた（これも間違えた）。『phobia』系の単語は小学生が辞書を適当に開いて指さすような言葉であって、実際に使われる言葉じゃないでしょ。一方で、『metamorphosis』や『kinetic』が専門レベルとされていたのには同意できないな。小学生でも芋虫の変態を習うし、高校生なら運動エネルギーを習うはずだよ。多くの定義は妥当だったけど、中にはひどいものもあった。『lethargy』（無気力な状態＝当たり前）、『complacent』（自己満足＝必ずしも軽蔑的な意味ではないと思う）、『magnanimous』（ライバルに対する寛大さ＝ライバルが必要なわけではない）、『gauche』（社会的に不器用＝近いけど、機転が利かないというニュアンスが抜けている）。科学的と言って数式を出しているけど、どうやって単語を層別化しているかの説明がない。もし層化抽出法が正式に認められた手法だとしても、ちゃんとした参考文献へのリンクがほしい。自分の語彙力には自信がある方だけど、このアプリの推定結果（75k以上）には懐疑的だよ。

この問題は簡単に攻略できるよ。多くが辞書の定義っぽくないし、「正解＋反対語＋無関係な2つ」という構造が多い。後半の問題では、一番長い選択肢が正解であることが非常に多いんだ。間違った選択肢の作り方が甘いね。あと、単語のサンプルが「言葉、会話、話し手、説得」に関係する言葉に偏っている。たぶんLLMで生成されたリストで、LLM自体が単語を選ぶタスクにプライミングされているせいで、「言葉」に関連する単語ばかり選ばれているんだろうね。ちなみに私は英語を第二言語として使う言語オタクで、アカデミックやビジネスの現場で英語を使う。上記の攻略法を使って75,400語というスコアが出たけど、実際は10k〜15kが妥当なところだろう。UIのデザインもDuolingoに似すぎてて痛々しいよ。

100問も出すより、イロレーティング（Elo）やGlicko 2のようなアルゴリズムを使ったほうが早く収束するんじゃないかな。単語の難易度をレア度として関数化して、ユーザーの「スキル」を推定できれば、ユーザーが知っている可能性が高い単語をわざわざ聞く時間を節約できる。もちろん、個人の知識はレア度と比例しないこともあるし、特定の分野に詳しい人もいるから難しいけれど、今の「層化抽出法」よりはマシなはずだ。チェスでも同じ問題があって、レートが1つの次元でしか変化しない。だから、パズルも1つの軸でスコア化されると、プレイヤーが慣れているモチーフを含む「難しい」パズルが、そのプレイヤーにとっては簡単になってしまうという不一致が理論上起こり得るよ。

あなたは60,000語を知っています。大したことないですね、辞書を読み直してきなさい。aboutページを見たら、平均的なネイティブスピーカーは35,000語を知っていると書いてあった。ああ、これぞ典型的なイギリス風の皮肉だね。気づくべきだった。