第４回：「自作辞書」で英単語（とくに動詞）のピンポイントの意味を分かるようにする方法

こちらの記事では、ChatGPTなどの生成AIで「自作辞書」を作成してそれを辞書のかわりに使うことによって、これまで「辞書」というシステムの限界から理解をしきれていなかった英語の単語・熟語の意味を理解してビジネス英会話がぺらぺらになるスピードアップをはかる学習方法をご紹介します。

当マガジン第１巻の記事の中でもゲームチェンジャー度が最も高いものかもしれない回になっていると思います。

１．これまでの「辞書」というシステムの限界

①情報量が少ない

これまで私たちが慣れ親しんできた「辞書」というシステムの限界の１つ目は、それぞれの英単語（とくに動詞、前置詞）をアクティブボキャブラリにするには内容が少ないことです。

辞書というと（特に筆者のように高校まで紙の辞書を学校に持っていっていた世代にとっては）分厚くてとんでもなく多い量の情報がつまっているものというイメージがあるかもしれませんが、とくに紙の辞書は１冊に非常に多くの単語についての情報を詰め込む必要があるため、１語１語の情報量はかなり少ないです。

これがここ20年くらいはオンライン辞書が登場してきたことによりもう少し情報量は多くなっているのですが、別の記事

でもご説明した通り、やはりまだ情報量は１つ１つの単語を深く理解するには簡素すぎる情報となっていました。

②とくに動詞の意味のダイナミクスを表現しづらかった

もちろん紙の辞書にせよオンライン辞書にせよ、一定の数の言語や辞書出版の専門家が関わっていると思うのですが、いかんせん人間が膨大な数の単語のデータベースを作ったり整備したりしているため、様々な分野で様々な意味で使われる英単語の意味をどれも正確に記載するのは一定以上は無理があったのではないかと思われます。

とくに英語の動詞は文脈によってかなりダイナミックに意味が変わってしまい、辞書出版の関係者の方々が各分野で使われるニュアンスを正確に把握してそれを辞書に反映するのは困難を極めたのではないかと思われます。

筆者はこれまでに人生で数百冊は英語の書籍をガチ読み（最初から最後まで精読）してきたのですが、それでも新出の単語をオンライン辞書で調べても若干ニュアンスが合わない内容しか辞書にのっていないことにより文全体の内容理解が低下してしまうという現象が、つい先月自作辞書の使用をはじめるまでは日常的に続いていました。

③生成AI後の知識が反映されていない

別の記事

でご紹介した通り、たとえば英語の名詞はこれまでの可算、不可算という分類だとざっくりしすぎていて、人間の認知能力では頭の中で英語の名詞を分類して整理することはできなかったと思われますが、これを８個の分類にわけてその８個の分類のパターンで可算・不可算も覚えると、（それでもまだ例外を１つ１つ覚えてはいく必要はあるものの）大部分はパターン化して可算・不可算も整理することができることをご紹介しました。

生成AIの登場によってこのような英語に関する（根本的な）新しい発見は他にもちらほらでてくると思われますが、ではそれを辞書に反映できるかというと、その新しいフレームワークを全単語にあてはめるとなるとこれまた膨大な作業になってしまったのではないでしょうか。

２．「自作辞書」で従来の辞書の限界を突破

これまで幕末・明治維新以来の150年間、それなりに教育・学習熱が高い日本で数えきれない人が英会話に本気でトライして、筆者を含むそのほとんどの人がぺらぺらになるのが困難という壁に突き当たってしまったのにはいくつか根本的な理由があるはずです。

筆者はつい先月（2024年12月）から英語の書籍を読んでいて出てきた新出の英単語をその多くを自作辞書で確認するようにしたところ、人生で初めて英語の書籍の内容を一言一句完全に理解できるようになり、私たち日本人が英語でつまづいてきた大きな原因の１つは辞書というシステムの限界にあったと思うようになりました。

上記の従来の辞書の課題を解決するために、これからはChatGPTをはじめとした生成AIで自作で辞書をつくり、今後はそれを用いて英語の単語・熟語の意味を調べることを強くお薦めします。

生成AIを用いた自作辞書は、

• 英単語（とくに文脈によってアメーバーのように意味が変わってくる動詞）の意味を丁寧に説明し、アクティブボキャブラリ化をサポート

• 文脈ごとにアメーバーのように意味が変わってくる動詞の意味をきちんとキャプチャ

• 生成AI後も含む最新の知識も反映した項目構成

とするのがお薦めです。

３．「自作辞書」のテンプレートご紹介