BOX SET: 6 Minute English - 'The Future' English mega-class! 30 minutes of new vocabulary!

214,328 views ・ 2023-06-11

BBC Learning English


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。 翻訳された字幕は機械翻訳です。

00:06
Hello. I'm Rob and this is 6 Minute
0
6080
2240
こんにちは。 私はロブです。これは 6 Minute
00:08
English– the show that brings you an
1
8320
1680
English です。この番組は、
00:10
interesting topic, authentic listening
2
10000
2240
興味深いトピック、本格的なリスニング
00:12
practice and some vocabulary to help
3
12240
2560
練習、
00:14
you improve your language skills.
4
14800
1680
言語スキルの向上に役立つ語彙をお届けします。
00:16
And hello, I'm Neil. Our topic today
5
16480
2400
こんにちは、私はニールです。 今日のテーマは
00:18
is transport. How do you think you'll
6
18880
2400
交通です。 ロブ、
00:21
be travelling to work in, say, 30
7
21280
2240
たとえば 30
00:23
years' time, Rob?
8
23520
1120
年後、あなたはどうやって通勤していると思いますか?
00:24
Well, not only will homeworking
9
24640
1920
そうですね、在宅勤務がさらに普及するだけでなく、つまり
00:26
be more prevalent – that means
10
26560
1600
00:28
‘common’ – but I hope I won't be
11
28160
1520
「一般的」になるだけでなく、30 年後には私が働いていないことを願っています
00:29
working in 30 years' time!
12
29680
1440
00:31
Good answer! But if we look back
13
31840
2000
いい答えだ! しかし、過去 30 年間に
00:33
and see how transport has changed
14
33840
1920
交通機関がどのように変化したかを振り返ってみると
00:35
in the last 30 years, it makes you
15
35760
1760
00:37
wonder what the future holds.
16
37520
1840
将来はどうなるのかと疑問に思うでしょう。
00:39
Yes, we've seen how air travel has
17
39360
2160
はい、私たちは飛行機での旅行が多くの人々にとっていかに一般的なものになっているかを見てきました
00:41
become commonplace for
18
41520
1120
00:42
many people.
19
42640
960
00:43
Commonplace means ‘not unusual’.
20
43600
1840
コモンプレイスとは「珍しくない」という意味です。
00:46
And there's been the development of
21
46000
1360
そして
00:47
high-speed train travel. But the main
22
47360
2080
高速鉄道旅行の発展もあります。 しかし、主な
00:49
priority has been speed – going
23
49440
2080
優先事項はスピードです。
00:51
faster to make your journeys quicker.
24
51520
2240
移動をより速くするために、より速く進むことです。
00:53
That's true, and we'll be discussing
25
53760
1600
それは事実であり、
00:55
some ideas for making transport
26
55360
1680
輸送をさらに高速化するためのいくつかのアイデアについて近々説明する予定です
00:57
even faster soon.
27
57040
1760
00:58
But let's not waste any time and
28
58800
1920
しかし、時間を無駄にせず、
01:00
speed on to today's quiz question.
29
60720
2240
今日のクイズの質問に進みましょう。
01:02
Ah yes, time waits for no one, not
30
62960
2000
そう、時間は誰も待ってくれない、あなたさえも待ってくれない
01:04
even you, Neil.
31
64960
1200
、ニール。
01:06
So, can you answer this question?
32
66160
2000
それで、この質問に答えられますか?
01:08
According to Guinness World Records,
33
68160
1920
ギネス世界記録によると、史上
01:10
in which country has the fastest
34
70080
2160
最速の
01:12
ever train been recorded?
35
72240
2000
列車が記録された国はどこですか?
01:14
Is it in… a) China, b) Japan, or,
36
74240
3520
それは… a) 中国、b) 日本、または、
01:17
c) France?
37
77760
960
c) フランスですか?
01:19
All these countries have fast
38
79760
1920
これらの国にはどれも速い電車があります
01:21
trains but I've heard that Chinese
39
81680
1520
が、中国の
01:23
trains go particularly fast. So, I'm going
40
83200
2240
電車は特に速いと聞きました。 そこで、私は
01:25
to say a) China.
41
85440
1680
a) 中国と言います。
01:27
Well, you'll have to wait until the
42
87120
1680
まあ、あなたが正しい
01:28
end of the programme to see if
43
88800
1520
かどうかを確認するには、プログラムが終了するまで待つ必要があります
01:30
you're right.
44
90320
1040
01:31
But let's talk more now about the
45
91360
1920
ここで、輸送の将来について詳しく話しましょう
01:33
future of transport.
46
93280
1600
01:34
One development we hear much
47
94880
1520
私たちがよく耳にする開発の 1 つは
01:36
about is automation.
48
96400
1760
自動化です。
01:38
Automation means ‘using
49
98160
1360
自動化とは、「
01:39
machines to do work that humans
50
99520
2000
人間が
01:41
normally do’ and in terms of
51
101520
1760
通常行っている作業を機械を使用して行うこと」を意味し、
01:43
transport this means driverless
52
103280
2080
輸送の観点からは、これは無人車両を意味します
01:45
vehicles.
53
105360
720
01:46
It won't be too long before we
54
106080
1520
私たちが自動運転車の乗客になるまで、そう長くはかからないでしょう
01:47
become the passenger in a
55
107600
1200
01:48
driverless car.
56
108800
880
01:50
Scary! And the French train
57
110240
2160
怖い! また、フランスの鉄道
01:52
engineering company, Alstom, is
58
112400
2000
エンジニアリング会社アルストムは、今年後半に
01:54
planning to test automated freight
59
114400
1760
自動化貨物列車のテストを計画している
01:56
trains later this year.
60
116160
1360
01:57
The automated train prototype can
61
117520
2240
自動運転列車のプロトタイプは、
01:59
travel for about 100 kilometres
62
119760
2000
02:01
without driver intervention.
63
121760
1840
運転手の介入なしで約100キロメートル走行できる。
02:03
A prototype is the first version of
64
123600
2320
プロトタイプは、
02:05
something which can be tested
65
125920
1840
02:07
before it is produced in large
66
127760
1520
大量に生産される前にテストできるものの最初のバージョンです
02:09
quantities.
67
129280
720
02:10
Of course, some trains are already
68
130000
1840
もちろん、一部の列車はすでに
02:11
driven by computers but there's
69
131840
1920
コンピューターによって運転されていますが、時速 1,123 キロメートルで移動できる無人車両を
02:13
an exciting plan to develop a form
70
133760
2320
開発するというエキサイティングな計画があります
02:16
of driverless vehicle that could
71
136080
1840
02:17
move you around at 1,123
72
137920
4240
02:22
kilometres per hour.
73
142160
1440
02:23
Come on, Neil. That sounds a bit
74
143600
1440
さあ、ニール。 それは少し
02:25
far-fetched – like flying cars that
75
145040
2240
突飛な話に聞こえますが、SF 映画で見る空飛ぶ車のように
02:27
we see in sci-fi movies – it's
76
147280
1840
、実現する可能性は
02:29
difficult to believe because
77
149120
1520
低いため、信じるのは困難です
02:30
it's unlikely to happen.
78
150640
1440
02:32
Well, you say that but it's already
79
152080
1920
そうは言いますが、すでに米国の
02:34
being tested in Nevada in the
80
154000
1440
ネバダ州でテストされており、その
02:35
USA and has a name – Hyperloop One.
81
155440
2880
名前は「ハイパーループ ワン」です。
02:38
Tell me more!
82
158880
880
もっと教えてください!
02:39
The idea is, you get loaded into
83
159760
2080
そのアイデアは、ポッドに荷物を積み込み、
02:41
a pod then you're pushed through
84
161840
1840
02:43
a metal tube at high speed, taking
85
163680
1920
金属チューブの中を高速で押し出され、数時間ではなく数
02:45
you to your destination in minutes
86
165600
1920
分で目的地に到着するというものです
02:47
rather than hours.
87
167520
1360
02:48
Anita Sengupta is the lead systems
88
168880
2400
主任システムエンジニアであるアニタ・セングプタ氏は、
02:51
engineer and says there's nothing
89
171280
1760
何も怖いことはないと言います
02:53
scary about it…
90
173040
960
02:54
The Hyperloop is a maglev train
91
174560
2240
ハイパーループは
02:56
in a vacuum system – or in a vacuum
92
176800
2560
真空システム、または真空
02:59
tube – and so you can also think of
93
179360
1680
管内のリニアモーターカーです。したがって、
03:01
it as an aircraft flying at 200,000 feet
94
181040
2320
高度 200,000 フィートを飛行する航空機と考えることもできます。 飛行機に
03:03
so people don't have any issue flying
95
183360
1280
乗るのは何の問題もありませんし、
03:04
in aeroplanes and people don't have
96
184640
1360
03:06
any issue going in maglev trains.
97
186000
1360
リニアモーターカーに乗るのも何の問題もありません。
03:07
This is simply combining the two
98
187360
1360
これは単に 2 つを組み合わせることであり、
03:08
and allows you to be more
99
188720
880
より
03:09
energy efficient.
100
189600
720
エネルギー効率が高くなります。
03:11
So, Anita Sengupta explained the
101
191280
2720
そこで、アニタ・セングプタ氏は、
03:14
type of technology the Hyperloop used.
102
194000
2720
ハイパーループが使用したテクノロジーの種類について説明しました。
03:17
First she mentioned maglev – that's
103
197280
2240
最初に彼女はリニアモーターカーについて言及しました。これは
03:19
a short way of saying magnetic levitation.
104
199520
3040
磁気浮上の短い言い方です。
03:22
It's when trains travel on magnetic
105
202560
2000
それは、列車が
03:24
track rather than conventional rails.
106
204560
2560
従来のレールではなく磁気軌道上を走行するときです。
03:27
And then she mentioned a vacuum
107
207120
1920
そして彼女は真空システムについて言及しました。
03:29
system - a vacuum is a space that
108
209040
2240
真空とは、
03:31
has had all the air and any other
109
211280
1200
空気やその他の
03:32
gases removed from it.
110
212480
1520
ガスがすべて除去された空間のことです。
03:34
So the tube these pods travel in have
111
214000
2240
したがって、これらのポッドが移動するチューブには
03:36
no air in so there's no resistance.
112
216240
1760
空気が入っていないため、抵抗がありません。
03:38
And these technologies are more
113
218560
1520
そして、これらのテクノロジーはより
03:40
efficient and they save energy.
114
220080
1840
効率的であり、エネルギーを節約します。
03:41
Which is a good thing.
115
221920
1120
それは良いことです。
03:43
This sounds like a great way to
116
223760
1360
これは素晴らしい旅行方法のように思えます
03:45
travel but will it take off?
117
225120
2080
が、普及するでしょうか?
03:47
Well, BBC technology correspondent
118
227200
2000
まあ、BBCのテクノロジー特派員
03:49
Rory Cellan-Jones isn't so sure.
119
229200
2480
ロリー・セラン・ジョーンズは、それほど確信はありません。
03:51
He thinks it will be quite challenging
120
231680
2080
同氏は、
03:53
to convince governments to allow
121
233760
1680
03:55
long metal tubes to be built on or
122
235440
2160
長い金属管を
03:57
below ground.
123
237600
880
地上または地下に建設することを許可するよう政府を説得するのは非常に困難だと考えている。
03:58
But we have to try these new
124
238480
1600
しかし、私たちはこれらの新しいテクノロジーを試してみる必要があります
04:00
technologies, Rob.
125
240080
1120
、ロブ。
04:01
If we didn't, we'd still be travelling
126
241200
2000
そうでなければ、私たちは今でも
04:03
around on horse and cart!
127
243200
1440
馬と荷車に乗って移動することになるでしょう。
04:05
A good point, Neil – and we wouldn't
128
245200
2000
良い指摘ですね、ニール – そして私たちは
04:07
have been able to travel at the great
129
247200
1920
04:09
speeds mentioned in today's question.
130
249120
2560
今日の質問で述べたような高速で移動することはできなかったでしょう。
04:11
Now, earlier I asked you, according to
131
251680
1920
さて、先ほど私は
04:13
Guinness World Records, in which
132
253600
1680
ギネス世界記録によると、
04:15
country has the fastest ever train
133
255280
2400
鉄道が史上最速で
04:17
travelled?
134
257680
880
移動した国はどこだと聞きましたか?
04:18
Is it in…a) China, b) Japan, or
135
258560
3440
それは…a) 中国、b) 日本、または
04:22
c) France?
136
262000
1280
c) フランスですか?
04:23
And I said a) China.
137
263280
1920
そして私は a) 中国だと言いました。
04:26
And you were wrong, Neil.
138
266320
1680
そしてあなたは間違っていました、ニール。
04:28
China does have some very
139
268000
1600
中国には非常に速い列車がいくつかあります
04:29
fast trains.
140
269600
1200
04:30
But the fastest recorded train was a
141
270800
2080
しかし、記録された最速の列車はJR
04:32
maglev from the Central Japan
142
272880
2160
東海のリニアモーターカーで
04:35
Railway Company, which ran on a
143
275040
2000
04:37
test track at a speed of 603
144
277040
2320
試験線を時速603
04:39
kilometres per hour.
145
279360
1120
キロで走行した。
04:40
Now that would make my
146
280480
1200
これで
04:41
commute to work very quick!
147
281680
1280
通勤がとても楽になりますよ!
04:43
OK, shall we recap some of the
148
283520
2000
さて、今日聞いた語彙をいくつか復習しましょうか。
04:45
vocabulary we've heard today?
149
285520
1600
04:47
Starting with commonplace.
150
287120
2000
当たり前のことから始めます。
04:49
Yes. Which means ‘not unusual or often seen’.
151
289120
3840
はい。 これは「珍しいものではない、または頻繁に見られるものではない」という意味です。
04:52
For example, 'free Wi-Fi in coffee shops
152
292960
2400
たとえば、「最近ではコーヒーショップの無料Wi-Fiが
04:55
is commonplace these days.'
153
295360
1520
当たり前になっています」。
04:56
And very useful it is too!
154
296880
1360
そしてとても便利です!
04:58
Next we had automation, meaning
155
298800
2480
次にオートメーションが登場しました。これは、
05:01
‘using a machine to do something
156
301280
1360
「人間の代わりに機械を使用して何かを行う」ことを意味します。
05:02
instead of a human.’
157
302640
1360
05:04
'Automation in the car making
158
304000
1680
「自動車製造業界のオートメーションにより、
05:05
industry has led to the loss of
159
305680
1600
05:07
hundreds of jobs.'
160
307280
1520
何百人もの雇用が失われています。」
05:08
Of course, when you build a new car
161
308800
1840
もちろん、新しい車を作るときは
05:10
you need to make a prototype – that's
162
310640
2320
プロトタイプを作成する必要があります。それは、大量に
05:12
the first version of something which
163
312960
1920
05:14
can be tested before it is produced in
164
314880
2000
生産される前にテストできるものの最初のバージョンです
05:16
large quantities.
165
316880
1280
05:18
'The prototype of a new solar-powered
166
318160
2080
「新しい太陽光発電バイクのプロトタイプが
05:20
bike has been so successful that it's
167
320240
2160
非常に成功したため、
05:22
now going into mass-production.'
168
322400
1440
現在量産段階に入っています。」
05:24
Come on, Rob, that sounds a bit
169
324560
1440
さあ、ロブ、それは少し
05:26
far-fetched – and by that I mean ‘so
170
326000
2400
突飛なように聞こえますが、これは「
05:28
unbelievable it's unlikely to happen.’
171
328400
2480
信じられないほど起こりそうにない」という意味です。
05:30
Well, something people once thought
172
330880
2160
そう、人々がかつては信じられないことだと考えていたことが
05:33
far-fetched is now a reality and that's
173
333040
2960
今では現実になっています
05:36
maglev – that's short for magnetic
174
336000
2320
。それがリニアモーターカーです。磁気
05:38
levitation and is how some of the
175
338320
2240
浮上の略です。
05:40
world's fastest trains travel.
176
340560
1760
世界最速の列車の移動手段はこれです。
05:42
Finally, we discussed the word vacuum.
177
342960
2560
最後に、真空という言葉について説明しました。 それは
05:45
It's a space that has had all the air and
178
345520
2400
空気や
05:47
other gases removed from
179
347920
1280
その他のガスがすべて除去された空間であり、
05:49
it – basically an empty space.
180
349200
2080
基本的には何もない空間です。
05:51
'The plan for Virgin's Hyperloop One
181
351280
2160
「ヴァージンのハイパーループ・ワンの計画は、
05:53
is to make a maglev even faster by
182
353440
2480
リニアモーターカーを
05:55
putting it in a vacuum tube.'
183
355920
2240
真空管の中に入れることでさらに速くすることだ。」
05:58
And that brings us to the end of
184
358160
1200
これで
05:59
today’s 6 Minute English.
185
359360
1600
今日の6分間英語は終わりになります。
06:00
Don’t forget to check out our You Tube,
186
360960
2240
YouTube、
06:03
Facebook, Twitter and Instagram pages,
187
363200
2240
Facebook、Twitter、Instagram のページを忘れずにチェックしてください。
06:05
and we’ll see you next time. Goodbye.
188
365440
1680
またお会いしましょう。 さようなら。
06:07
Bye
189
367120
500
さようなら、
06:13
Hello. This is 6 Minute English from
190
373520
1840
こんにちは。 BBC Learning English の 6 Minute English です
06:15
BBC Learning English. I’m Neil.
191
375360
2080
。 私はニールです。
06:17
And I’m Rob.
192
377440
880
そして私はロブです。
06:18
From the ancient Roman sea god, Neptune,
193
378320
2720
古代ローマの海の神ネプチューンから
06:21
to myths of mermaids, to modern Hollywood
194
381040
2640
人魚の神話、そして
06:23
films like Finding Nemo, people throughout
195
383680
2640
ファインディング ニモのような現代のハリウッド映画に至るまで、
06:26
history have been fascinated by the idea of
196
386320
2720
歴史を通じて人々は水中に住むというアイデアに魅了されてきました
06:29
living underwater.
197
389040
1280
06:30
In this programme, we’ll be hearing about
198
390880
1680
このプログラムでは、
06:32
projects to create liveable underwater
199
392560
2480
住みやすい水中
06:35
habitats and the challenges they face.
200
395040
2800
生息地を作るプロジェクトと、それらが直面する課題について聞きます。 私たちは、
06:37
We’ll be finding out how realistic it is to
201
397840
2240
06:40
believe that in a few years we could be
202
400080
2400
数年後には、海の下にあるオフィスで仕事に向かう前
06:42
eating breakfast whilst watching fish
203
402480
2720
06:45
swim outside the kitchen window, before
204
405200
2080
に、キッチンの窓の外で魚が泳ぐのを見ながら朝食を食べることができると信じることがどれほど現実的であるかを知ることになるでしょう
06:47
heading off to work in an office under
205
407280
2000
06:49
the ocean...
206
409280
880
...
06:50
…and we’ll be learning some related
207
410160
1600
...そして私たちは 関連する語彙も学んでいます
06:51
vocabulary as well.
208
411760
1360
06:53
But first, it’s time for our quiz question.
209
413120
3040
まずは、クイズの時間です。 水中世界について人々の想像力を
06:56
One of the first adventure stories to fire
210
416160
2480
刺激した最初の冒険物語の 1 つは、
06:58
the public’s imagination about the
211
418640
1840
07:00
underwater world was the 1870 novel,
212
420480
3120
1870 年の小説『
07:03
Twenty Thousand Leagues Under the Sea.
213
423600
2320
海底二万マイル』です。
07:05
But who wrote this underwater classic?
214
425920
2800
しかし、この水中古典を書いたのは誰でしょうか?
07:08
Was it: a) H G Wells?, b) Arthur
215
428720
3280
a) H・G・ウェルズ?、b) アーサー・
07:12
Conan Doyle?, or c) Jules Verne?
216
432000
2960
コナン・ドイル?、または c) ジュール・ヴェルヌ?
07:16
I think I know this one, Neil. Wasn’t it,
217
436160
2000
このことは知っていると思う、ニール。
07:18
a) H G Wells?
218
438160
1920
a) H・G・ウェルズではなかったでしょうか?
07:20
OK, Rob, we’ll find out later if you’re right.
219
440080
2880
わかりました、ロブ、あなたの言うことが正しいかどうかは後でわかります。
07:22
Now, one of the most ambitious designs
220
442960
2240
さて、水中都市の最も野心的なデザインの 1 つは、
07:25
for an underwater city is Ocean Spiral,
221
445200
2960
オーシャン スパイラルです。これは、海底、つまり海面下深くにある堅い地面に
07:28
a huge transparent globe attached
222
448160
2480
取り付けられた巨大な透明な球体です
07:30
to the seabed – the solid ground
223
450640
2160
07:32
which lies deep below the sea level.
224
452800
2480
07:35
The top of the globe stands above
225
455280
2080
地球儀の頂上は海面上にそびえ立ち
07:37
the surface of the ocean and
226
457360
1680
07:39
running through the centre is a tower
227
459040
2240
中心を貫く塔は
07:41
to add strength, and to provide space
228
461280
2240
強度を高め、5,000 人の水中住民に
07:43
for homes, offices and even an
229
463520
2240
住宅、オフィス、さらには
07:45
amusement park for five thousand
230
465760
2320
遊園地のためのスペースを提供します
07:48
underwater residents.
231
468080
1520
07:49
Ocean Spiral has been dreamt up
232
469600
2080
オーシャンスパイラルは
07:51
by the Japanese Shimizu Corporation.
233
471680
2320
日本の清水建設によって構想されました。
07:54
Here’s Shimizu engineer, Maksaki
234
474560
2080
以下はシミズのエンジニアである竹内
07:56
Takeuchi, explaining to BBC World
235
476640
2560
真咲氏が、BBCワールド
07:59
Service programme, CrowdScience,
236
479200
1840
サービスプログラム「クラウドサイエンス」で
08:01
the motivation behind the idea:
237
481040
1840
このアイデアの背後にある動機を説明しているところです:
08:06
At the moment the world is facing a
238
486960
3120
現在、世界は
08:10
lot of serious problems regarding food,
239
490080
3200
食料、
08:13
energy, water, natural resources...
240
493280
3520
エネルギー、水、天然資源に関して多くの深刻な問題に直面しています...
08:16
however, we are trying to solve the
241
496800
2480
しかし、私たちは
08:19
issues just by using our land.
242
499280
3680
私たちの土地を活用するだけで問題を解決しようとしています。
08:22
Our idea is to connect the sea surface
243
502960
3600
私たちの考え方は、海面
08:26
and the deep sea vertically and that way
244
506560
3680
と深海を垂直に結びつけることで、深海の能力を
08:30
we believe that we can utilise the
245
510240
3440
活用できると考えており、
08:33
capability of the deep sea and that’s the
246
513680
3040
それが
08:36
purpose of this whole project.
247
516720
3120
このプロジェクト全体の目的です。
08:41
The effects of human activity on the
248
521200
2080
人間の活動が陸上に及ぼす影響により、
08:43
land have led some to look to the oceans
249
523280
2720
08:46
for natural resources - naturally existing
250
526000
2720
天然資源、つまり人間が利用できる
08:48
things such as minerals, oil, coal and
251
528720
2640
鉱物、石油、石炭、
08:51
other energy sources that can be
252
531360
1760
その他のエネルギー源など、自然に存在するものを海洋に求める人もいます
08:53
used by people.
253
533120
1040
08:54
This search deep underwater is
254
534160
1760
この探索は水中深く、地表に対して水平または平らに
08:55
happening vertically - at a ninety
255
535920
2400
行われるのではなく
08:58
degree angle straight up or down
256
538320
1920
09:00
from the ground, as opposed to
257
540240
1440
、地面から
09:01
horizontally, or flat across the
258
541680
2160
直上または真下に 90 度の角度で垂直に行われます
09:03
Earth’s surface.
259
543840
1120
09:04
But as yet, Shimizu Corporation’s plans
260
544960
2720
しかし、清水建設の
09:07
for an underwater city are still in the
261
547680
2400
水中都市計画はまだ
09:10
planning stages - no part of the project
262
550080
2560
計画段階にあり、プロジェクトの一部は
09:12
has yet been built and the total cost
263
552640
2080
まだ建設されておらず、総費用は
09:14
is thought to exceed 26 billion dollars.
264
554720
2865
260億ドルを超えると考えられている。
09:17
In fact, the longest anyone has spent
265
557585
2000
実際、
09:19
living under the sea is only 73 days.
266
559600
2960
海中で生活した最長期間はわずか 73 日です。
09:22
That record was set by Roger Garcia,
267
562560
2480
この記録は、
09:25
ex-military diver and head of The
268
565040
2080
元軍ダイバーで
09:27
Aquarius, currently the world’s only
269
567120
2320
現在世界で唯一の
09:29
underwater research station.
270
569440
2000
水中研究ステーションであるアクエリアスの所長であるロジャー・ガルシアによって樹立されました。
09:31
Here’s Roger Garcia, explaining to
271
571440
1920
ロジャー・ガルシアは、
09:33
BBC World Service programme,
272
573360
1600
BBCワールド・サービス・プログラムの
09:34
CrowdScience, what happens to the
273
574960
2080
クラウドサイエンスで、
09:37
human body after living underwater
274
577040
2320
水中で長時間生活した後、人体に何が起こるかを説明しています
09:39
for so long:
275
579360
1226
09:41
Perhaps a change in their voice, not
276
581017
2823
おそらく彼らの声が変わるかもしれません。
09:43
much ‘cos we’re not very deep, that’s
277
583840
1920
あまり深くないので、
09:45
because the air becomes denser.
278
585760
2003
空気が濃くなるからです。 。 しかし
09:47
Physiologically, the most important thing
279
587763
2477
、生理学的に最も重要なことは
09:50
though, is that since you are, in this case,
280
590240
4320
、この場合、あなたは大
09:54
at two and a half times atmospheric
281
594560
2240
気圧の 2.5 倍の
09:56
pressure you do take on more inner gas,
282
596800
3360
圧力にいるため、より多くの内部ガスを取り込むことになります。
10:00
and, in this case, inside The Aquarius we
283
600160
2880
そして、この場合、アクエリアス内部では、私
10:03
just breathe normal air - you’re gonna
284
603040
2400
たちは通常の空気を呼吸しているだけです。
10:05
take on more nitrogen and depending
285
605440
3040
より多くの窒素を摂取することになるし、
10:08
on how long you stay in The Aquarius,
286
608480
2080
アクエリアスにどれくらい滞在するかによっては、
10:10
that’s going to incur some sort of
287
610560
1760
ある種の
10:12
decompressed obligation.
288
612320
2136
減圧義務が課せられることになるだろう。
10:14
In addition to engineering challenges,
289
614703
2257
工学的な課題に加えて、
10:16
living underwater for long periods of
290
616960
1920
長期間水中で生活することは
10:18
time also affects the human body.
291
618880
2720
人体にも影響を与えます。
10:21
One example is the bends – or
292
621600
2000
一例は、曲がり病、または
10:23
decompression sickness, a serious
293
623600
2480
減圧症です。これは、あまりにも早く海面に戻るときに筋肉内の
10:26
medical disorder created by nitrogen
294
626080
2400
窒素の泡によって引き起こされる深刻な医学的障害です
10:28
bubbles in the muscles when returning
295
628480
1920
10:30
to the surface of the sea too quickly.
296
630400
2718
10:33
The bends, and changes to the voice,
297
633118
2236
声の曲がりや変化は、
10:35
are examples of how underwater living
298
635354
2326
水中での生活が
10:37
changes the body
299
637680
1200
身体を生理学的にどのように変化させるかを示す例であり、
10:38
physiologically – relating
300
638880
1840
10:40
to how the bodies of living humans and
301
640720
2080
生きている人間や動物の身体がどのように
10:42
animals function.
302
642800
1200
機能するかに関係しています。
10:44
As divers descend deep below the
303
644000
2000
ダイバーが海面下深くに潜ると
10:46
ocean’s surface, there is an increase in
304
646000
2320
、大
10:48
atmospheric pressure – the normal air
305
648320
2720
気圧、つまり
10:51
pressure within the Earth’s atmosphere.
306
651040
2480
地球の大気内の通常の気圧が上昇します。
10:53
The deeper they dive, the higher
307
653520
1644
深く潜れば潜るほど、圧力は高くなります
10:55
the pressure.
308
655164
1236
10:56
Physiological reactions like the bends are
309
656400
2480
曲がりのような生理学的反応は、
10:58
caused by divers incorrectly readjusting
310
658880
2560
ダイバーが誤って
11:01
to normal atmospheric pressure.
311
661440
2240
通常の大気圧に再調​​整することによって引き起こされます。
11:03
Well, Neil, with so many difficulties, it’s
312
663680
2560
そうですね、ニール、これほど多くの困難があるのですから、
11:06
no surprise that H G Wells's fantasy of
313
666240
3120
H・G・ウェルズの
11:09
living under the sea is still science-fiction.
314
669360
3360
海の下で暮らすという空想が依然としてSFであるのも不思議ではありません。
11:12
Ah, but are you sure it was H G Wells,
315
672720
2560
ああ、でもそれは確かに H・G・ウェルズでしたか、
11:15
Rob?
316
675280
800
ロブ?
11:16
In my quiz question I asked you who wrote
317
676080
2320
私のクイズの質問で、
11:18
the classic underwater adventure Twenty
318
678400
2320
古典的な水中冒険小説『
11:20
Thousand Leagues Under the Sea.
319
680720
1840
海底二万マイル』を書いたのは誰かと尋ねました。
11:22
Yes, and I said a) H G Wells.
320
682560
2800
はい、そして私は a) H G ウェルズと言いました。
11:25
Which was… the wrong answer!
321
685360
2400
どれが…不正解でした!
11:27
It was, in fact, c) Jules Verne, the
322
687760
2560
実際、それは c) ジュール・ヴェルヌ、
11:30
French author who also wrote Around
323
690320
2080
同じく『80 日間世界一周』を書いたフランスの作家です
11:32
the World in Eighty Days.
324
692400
1680
11:34
In this programme, we’ve been
325
694080
1280
この番組では、私たちは
11:35
discussing the challenge of living
326
695360
1520
11:36
underwater, going down vertically – at
327
696880
2560
海底、つまり海底数百メートルの固い地面に向かって、90度の角度で垂直に潜って水中で生活するという挑戦について議論してきました
11:39
a 90 degree angle – to the seabed – the
328
699440
2640
11:42
solid ground hundreds of metres under
329
702080
1920
11:44
the sea.
330
704000
640
11:44
Ocean explorers search underwater
331
704640
2080
海洋探検家は、石炭や石油などの
11:46
for natural resources – useful materials
332
706720
2800
有用な物質である天然資源を水中で探します
11:49
like coal and oil.
333
709520
1360
11:50
But they face many physiological
334
710880
1920
しかし、彼らは多くの生理学的
11:52
problems – problems relating to how
335
712800
2160
問題、つまり
11:54
the human body functions, such as the
336
714960
2240
人体の機能に関する問題、つまり曲がりなどの人体の機能に関する問題、つまり大
11:57
bends – a painful medical condition
337
717200
2640
11:59
caused by returning too quickly to
338
719840
1920
12:01
atmospheric pressure – the Earth’s
339
721760
2000
気圧(地球の
12:03
usual air pressure.
340
723760
1280
通常の気圧)に急激に戻ることによって引き起こされる痛みを伴う病状に直面しています。
12:05
That’s all for this programme, but we
341
725040
1520
このプログラムはこれですべてですが、すぐに
12:06
hope you’ll be diving back into 6 Minute
342
726560
2320
6 分間英語に戻っていただけることを願っています
12:08
English very soon.
343
728880
1200
。 また
12:10
Bye for now!
344
730080
1027
ね!
12:11
Bye!
345
731107
683
さよなら!
12:17
Hello and welcome to 6 Minute
346
737520
1680
こんにちは。6 Minute English へようこそ
12:19
English. I'm Dan and joining me
347
739200
1600
。 私はダン、
12:20
today is Neil. Hi, Neil.
348
740800
1360
今日はニールです。 こんにちは、ニール。
12:22
Hi Dan. What’s with the protective
349
742160
2320
こんにちは、ダン。
12:24
gear and helmet?
350
744480
1120
防具やヘルメットはどうなっているの?
12:25
I’m just getting ready for the inevitable
351
745600
2240
私はマシンの必然的な台頭への準備をしているところです
12:27
rise of the machines. That’s the takeover
352
747840
2480
。 それは
12:30
of the world by artificial intelligence, or
353
750320
3200
人工知能 (AI) による世界征服であり、
12:33
AI, which some people predict will happen.
354
753520
3760
一部の人々はそれが起こると予測しています。
12:37
'Inevitable' means 'cannot be avoided or
355
757280
2480
「必然」とは「避けられない、
12:39
stopped'. Rise of the machines? What do
356
759760
2560
止められない」という意味です。 機械の台頭? どういう
12:42
you mean?
357
762320
720
意味ですか?
12:43
It’s our topic in this 6 Minute English.
358
763040
2480
それがこの「6 Minute English」のテーマです。
12:45
We’ll be talking about that, giving you
359
765520
1920
これについて、
12:47
six related pieces of vocabulary and, of
360
767440
2560
関連する 6 つの語彙と、
12:50
course, our regular quiz question.
361
770000
2400
もちろん通常のクイズの質問を交えてお話します。
12:52
That’s the first thing you’ve said that
362
772400
1600
それがあなたが最初に言った
12:54
makes any sense. What’s the question?
363
774000
2240
意味のある言葉です。 質問はなんですか?
12:56
The word ‘robot’ as we use it today was first
364
776240
2880
私たちが今日使用している「ロボット」という言葉は、
12:59
used in a 1920’s Czech play ‘Rossum’s Universal
365
779120
4480
1920 年代のチェコの演劇「ロッサムの万能ロボット」で初めて使用されました
13:03
Robots’. But before this, what was its
366
783600
3440
。 しかし、その前に、その本来の意味は何だったのでしょうか
13:07
original meaning:
367
787040
1520
:
13:08
a) forced labour, b) metal man, or
368
788560
3040
a) 強制労働、b) 金属人間、または
13:11
c) heartless thing?
369
791600
2160
c) 非情なもの?
13:13
I will go for a) forced labour.
370
793760
2880
a) 強制労働に行きます。
13:17
We’ll find out if you were right or not
371
797200
2080
あなたが正しかったかどうかは、
13:19
later in the show.
372
799280
1360
番組の後半でわかります。
13:20
OK Dan. Tell me what’s going on.
373
800640
2160
オーケー、ダン。 何が起こっているのか教えてください。 最近ラスベガスで開催された CES テクノロジー ショーについて、
13:22
I saw a news article written by BBC
374
802800
2480
BBC テクノロジー特派員のロリー・セラン・ジョーンズが書いたニュース記事を見ました
13:25
technology correspondent Rory
375
805280
1920
13:27
Cellan-Jones about the recent CES
376
807200
3120
13:30
technology show in Las Vegas.
377
810320
2480
13:32
He interviewed David Hanson, founder
378
812800
2800
彼は、ハンソン・ロボティクスの創設者デビッド・ハンソンにインタビューし
13:35
of Hanson Robotics, who said it was his
379
815600
3120
13:38
ambition to achieve an AI that can beat
380
818720
3840
13:42
humans at any intellectual task.
381
822560
3200
あらゆる知的作業において人間に勝てるAIを実現することが彼の野望であると語った。
13:45
Surely, it’s a good thing! Better AI and
382
825760
2640
確かに、それは良いことです! より優れた AI と
13:48
robotics could take over many of the
383
828400
2080
ロボット工学は、航空管制など、
13:50
jobs that we don’t want to do, or that
384
830480
2240
私たちがやりたくない仕事、または
13:52
are so important to get 100% right…
385
832720
2560
100% 正確に行うことが非常に重要な仕事の多くを引き継ぐ可能性があります
13:55
like air traffic control.
386
835280
1920
13:57
We’d never have another plane crash.
387
837200
1920
これ以上飛行機事故が起こることはないだろう。
13:59
It would be infallible because it
388
839120
1760
それは非常に賢いので間違いがないでしょう
14:00
would be so clever.
389
840880
1440
14:02
'Infallible' means 'never failing'.
390
842320
2320
「無謬」とは「決して失敗しない」という意味です。
14:04
And that’s what bothers me.
391
844640
1600
それが私を悩ませているのです。
14:06
What happens when its intelligence
392
846240
1920
その知性が
14:08
surpasses ours? Why should it do
393
848160
2480
私たちの知性を超えたらどうなるでしょうか? なぜ私たちが望んでいることを行う必要があるのでしょうか
14:10
what we want it to do?
394
850640
1600
?
14:12
To surpass something is to do or
395
852240
1920
何かを超えるとは、
14:14
be better than it. Dan, you’ve been
396
854160
1840
それよりも優れていることを意味します。 ダン、あなたは
14:16
watching too many movies.
397
856000
1440
映画を見すぎています。
14:17
Robots fighting humanity is a
398
857440
1760
人類と戦うロボットは
14:19
popular theme. Guess what… humanity
399
859200
2960
人気のあるテーマです。 どうだろう…人類が
14:22
often wins. And besides, we would
400
862160
2080
勝つことはよくあることだ。 さらに、
14:24
programme the computer to be
401
864240
1280
コンピュータが
14:25
benevolent.
402
865520
1120
善意を示すようプログラムすることもあります。
14:26
'Benevolent' means 'kind and helpful'.
403
866640
2480
「博愛」とは「親切で親切な」という意味です。
14:29
But that’s just it, once the intelligence
404
869120
2560
しかし、知性が
14:31
becomes sentient, or able to think for
405
871680
2640
知覚を持ち、自分自身で考えることができるようになると
14:34
itself, who knows what it will do.
406
874320
2480
、それが何をするかは誰にもわかりません。
14:36
We humans are not exactly perfect,
407
876800
1840
私たち人間は完璧ではありません
14:38
you know. What happens if it decides
408
878640
2160
。 それが
14:40
that it is better than us and wants us
409
880800
2160
私たちよりも優れていると判断し、私たちを邪魔にならないようにしたい場合はどうなりますか
14:42
out of the way?
410
882960
1120
?
14:44
Don’t worry. Asimov thought of that.
411
884080
2800
心配しないで。 アシモフはそう思った。
14:46
Isaac Asimov was an American
412
886880
1760
アイザック・アシモフはアメリカの
14:48
science fiction writer who, among
413
888640
2080
SF 作家で、
14:50
other things, wrote about robots.
414
890720
1920
とりわけロボットについて書いていました。
14:52
He came up with three laws that
415
892640
2000
彼は、人類に敵対する行為を阻止するために、すべてのロボットが従わなければならない 3 つの法則を考え出しました
14:54
every robot would have to follow to
416
894640
2160
14:56
stop it from acting against humanity.
417
896800
2160
14:58
So we’re safe!
418
898960
1440
だから私たちは安全です!
15:00
I’m not so sure. A sentient robot could
419
900400
2800
私はちょっと確信が持てません。 知的ロボットは、法律を
15:03
make up its own mind about how to
420
903200
2000
どのように解釈するかについて自分で決めることができるでしょう
15:05
interpret the laws. For example, imagine
421
905200
3120
。 たとえば、人類全体を
15:08
if we created an AI system to protect
422
908320
2880
守るために AI システムを作成したと想像してください
15:11
all of humanity.
423
911200
1120
15:12
Well, that’s great! No more war.
424
912320
1920
なるほど、それは素晴らしいですね! 戦争はもういらない。
15:14
No more murder. No more fighting.
425
914240
1920
もう殺人はありません。 もう戦う必要はありません。
15:16
Do you really think that humans
426
916160
1600
人間は争いをやめることができると本当に思いますか
15:17
can stop fighting? What if the AI decides
427
917760
2880
? 私たちが
15:20
that the only way to stop us from hurting
428
920640
2240
15:22
ourselves and each other is to control
429
922880
3920
自分自身やお互いを傷つけないようにする唯一の方法は、私たちの行動すべてをコントロールすることだとAIが判断し、AIが
15:26
everything we do, so it takes over to
430
926800
3040
15:29
protect us. Then we would lose our
431
929840
2880
私たちを守るようになったらどうなるでしょうか。 そうなると、私たちは、私たちが
15:32
freedom to a thing that we created
432
932720
2480
作った、
15:35
that is infallible and more intelligent
433
935200
2960
間違いなく
15:38
than we are! That’s the end, Neil!
434
938160
2720
私たちよりも賢いものに対して自由を失うことになるでしょう。 それで終わりだ、ニール!
15:40
I think that’s a little far-fetched, which
435
940880
2080
それは少し現実離れしている、
15:42
means difficult to believe.
436
942960
1360
つまり信じがたいことだと思います。
15:44
I’m sure others don’t think that way.
437
944320
1840
他の人はそうは思わないと思います。
15:46
OK. Let’s hear what the Learning
438
946160
1920
OK。
15:48
English team say when I ask them
439
948080
2240
15:50
if they are worried that AI and robots
440
950320
2480
AI やロボットが
15:52
could take over the world.
441
952800
1810
世界を征服するのではないかと心配しているかどうかをLearning English チームに尋ねたときの答えを聞いてみましょう。
15:55
Well, it’s possible, but unlikely.
442
955417
3143
まあ、それは可能ですが、可能性は低いでしょう。
15:58
There will come a point where our
443
958560
1120
15:59
technology will be limited – probably
444
959680
2160
おそらく
16:01
before real AI is achieved.
445
961840
2340
本当の AI が実現される前に、私たちのテクノロジーには限界が訪れるでしょう。
16:05
Never in a million years. First of all,
446
965120
2960
決して百万年。 まず第一に、
16:08
we’d programme them so that they
447
968080
1760
彼らが
16:09
couldn’t, and secondly we’d beat
448
969840
2400
できないようにプログラムし、第二に、
16:12
them anyway. Haven’t you ever
449
972240
1760
とにかく彼らを倒します。 映画を見たことがありませんか
16:14
seen a movie?
450
974000
1709
16:16
I totally think it could happen.
451
976697
2183
絶対にそうなる可能性があると思います。
16:18
We only have to make a robot
452
978880
1680
私たちが必要なのは、自分で考え
16:20
that’s smart enough to start
453
980560
1280
始めるのに十分賢いロボットを作ることだけです
16:21
thinking for itself. After that, who
454
981840
2240
。 その後、
16:24
knows what it might do.
455
984080
1466
それが何をするかは誰にもわかりません。
16:26
A mixed bag of opinions there, Dan.
456
986480
1920
ダン、意見はまちまちだ。
16:28
It seems you aren’t alone.
457
988400
2160
あなたは一人ではないようです。
16:30
Nope. But I don’t exactly have
458
990560
1840
いいえ。 しかし、私には正確に
16:32
an army of support either. I guess
459
992400
2480
サポートする軍隊がいません。 様子を
16:34
we’ll just have to wait and see.
460
994880
1440
見るしかないと思います。
16:36
Speak for yourself. I’ve waited
461
996320
1600
自分自身のことを話してください。
16:37
long enough – for our quiz question
462
997920
1600
長い間待ちました – クイズの質問
16:39
that is.
463
999520
560
です。
16:40
Oh yeah! I asked you what the
464
1000080
1680
そうそう!
16:41
original meaning of the word ‘robot’
465
1001760
1920
「ロボット」という言葉が現代の形で
16:43
was before it was used in its
466
1003680
2080
使用される前の本来の意味は何だったのか尋ねました
16:45
modern form:
467
1005760
1280
。a
16:47
a) forced labour, b) metal man, or
468
1007040
2960
) 強制労働、b) 金属人間、または
16:50
c) heartless thing?
469
1010000
1760
c) 心無いもの?
16:51
And I said a) forced labour.
470
1011760
1760
そして私は、a) 強制労働について言いました。
16:53
And you were… right!
471
1013520
2240
そしてあなたは…正しかった! では語彙を
16:55
Shall we take a look at the
472
1015760
880
見てみましょうか
16:56
vocabulary then?
473
1016640
1280
16:57
OK. First we had inevitable.
474
1017920
3040
OK。 まず避けられないことがあった。
17:00
If something is inevitable then it
475
1020960
2000
何かが避けられない場合、それを
17:02
cannot be avoided or stopped.
476
1022960
2400
避けたり止めたりすることはできません。
17:05
Can you think of something
477
1025360
880
何か避けられないことは考えられますか
17:06
inevitable, Neil?
478
1026240
1040
、ニール?
17:07
It is inevitable that one day the
479
1027280
2000
いつか
17:09
Sun will stop burning. Then we had
480
1029280
2960
太陽が燃えなくなるのは避けられません。 そして、
17:12
infallible, which means never failing.
481
1032240
2720
絶対に失敗しないという意味の infallible を実現しました。
17:14
Give us an example, Dan.
482
1034960
1360
例を挙げてみましょう、ダン。
17:16
The vaccine for smallpox is infallible.
483
1036320
2560
天然痘のワクチンは確実です。
17:18
The natural spread of that disease
484
1038880
1600
その病気の自然蔓延は
17:20
has been completely stopped.
485
1040480
2000
完全に阻止されました。
17:22
After that was 'surpasses'.
486
1042480
2320
その次は「超越」でした。
17:24
If something surpasses something
487
1044800
1920
何かが他の何かを超えた場合、
17:26
else then it becomes better than it.
488
1046720
2560
それはそれよりも優れたものになります。
17:29
Many parents across the world hope
489
1049280
1680
世界中の多くの親は、
17:30
that their children will surpass them
490
1050960
1680
自分の子供たちが
17:32
in wealth, status or achievement.
491
1052640
2960
富、地位、または業績において自分を超えてくれるように願っています。
17:35
After that we heard benevolent, which
492
1055600
1760
その後、慈悲深い、親切で親切という意味の言葉が聞こえてきました
17:37
means kind and helpful. Name a person
493
1057360
2240
17:39
famous for being benevolent, Dan.
494
1059600
1877
慈悲深いことで有名な人物の名前をあげてください、ダン。
17:41
Father Christmas is a benevolent
495
1061477
2363
ファーザー・クリスマスは慈悲深い
17:43
character.
496
1063840
1160
性格です。
17:45
After that we heard sentient.
497
1065000
2360
その後、我々は感覚を聞いた。
17:47
If something is sentient, it is able
498
1067360
2160
何かに感覚がある場合、それは
17:49
to think for itself.
499
1069520
1360
自分で考えることができます。
17:50
Indeed. Many people wonder about
500
1070880
1520
それはそう。 多くの人は、他の惑星
17:52
the possibility of sentient life on
501
1072400
2480
に知的生命体が存在する可能性について疑問を抱いています
17:54
other planets. Finally, we heard
502
1074880
2160
。 最後に、信じられないという意味のこじつけを聞きました
17:57
far-fetched, which means difficult
503
1077040
1600
17:58
to believe. Like that far-fetched
504
1078640
2000
18:00
story you told me the other day
505
1080640
1280
先日あなたが話してくれた、ドラゴン
18:01
about being late because of a
506
1081920
1280
のせいで遅刻したという突飛な話のように
18:03
dragon, Dan.
507
1083200
880
、ダン。
18:04
I swear it was real! It had big sharp
508
1084080
2560
誓うよ、それは本物だったんだ! 大きくて鋭い歯やその他すべてが備わっていました
18:06
teeth and everything!
509
1086640
960
18:07
Yeah, yeah, yeah. And that’s the end
510
1087600
1920
ええ、ええ、ええ。 これで
18:09
of this 6 Minute English. Don’t forget
511
1089520
1840
この6分間英語は終わりです。
18:11
to check out our Facebook, Twitter,
512
1091360
1600
Facebook、Twitter、
18:12
and YouTube pages.
513
1092960
1200
YouTube ページを忘れずにチェックしてください。
18:14
See you next time!
514
1094160
1120
次回お会いしましょう!
18:15
Bye!
515
1095280
560
18:15
Bye.
516
1095840
500
さよなら!
さよなら。
18:22
Hello. This is 6 Minute English
517
1102000
1600
こんにちは。
18:23
from BBC Learning English.
518
1103600
1520
BBC Learning English の 6 Minute English です。
18:25
I’m Neil.
519
1105120
880
私はニールです。
18:26
And I’m Sam.
520
1106000
1360
そして私はサムです。
18:27
Are you feeling well, Sam?
521
1107360
1680
気分は良いですか、サム?
18:29
No headache or sore throat?
522
1109040
2160
頭痛や喉の痛みはありませんか?
18:31
No, I feel fine, thanks, Neil.
523
1111200
2560
いいえ、気分はいいです、ありがとう、ニール。
18:33
Why do you ask?
524
1113760
1520
なぜ聞くのですか?
18:35
Well, I’ve been reading some
525
1115280
1360
さて、私は新型コロナウイルスと闘う医師や看護師
18:36
inspirational stories about the
526
1116640
1760
についての感動的な話をいくつか読んでいました
18:38
doctors and nurses
527
1118400
1120
18:39
fighting Covid. When I was a boy, I
528
1119520
2320
。 少年の頃、私は
18:41
always dreamed of becoming a doctor.
529
1121840
2310
いつも医師になることを夢見ていました。
18:44
Ah, I see. Have you ever been in
530
1124150
2570
ああ、なるほど。 病院に行ったことがありますか
18:46
hospital?
531
1126720
1280
18:48
Yes, I have, and I remember the
532
1128000
2080
はい、私もそう思いましたし、
18:50
nurse’s bedside manner – you
533
1130080
1520
看護師のベッドサイドでの態度、つまり
18:51
know, the kind and caring way
534
1131600
1840
18:53
that doctors and nurses
535
1133440
1280
医師や看護師が
18:54
treat people who are ill.
536
1134720
1680
病気の人々に接する親切で思いやりのある態度を覚えています。
18:56
Nowadays more and more of the
537
1136400
1680
現在、
18:58
jobs that humans do are being carried
538
1138080
2080
人間が行っている仕事の多くは
19:00
out by machines. But I doubt that a
539
1140160
2720
機械によって行われています。 しかし、
19:02
doctor’s bedside manner could easily
540
1142880
2160
医師のベッドサイドでのマナーが簡単に
19:05
be replaced by a robot.
541
1145040
2093
ロボットに置き換えられるとは思えません。
19:07
In this programme, we’ll be discussing
542
1147133
2067
この番組では、
19:09
whether the revolution in artificial
543
1149200
1920
人工
19:11
intelligence, often shortened to ‘AI’,
544
1151120
2560
知能 (しばしば「AI」と略される) の革命が
19:13
could replace human doctors
545
1153680
1600
人間の医師
19:15
and nurses.
546
1155280
880
や看護師に取って代わられるかどうかについて議論します。
19:16
We’ll be asking: can you imagine a
547
1156160
2000
19:18
future without doctors?
548
1158160
2000
医師のいない未来を想像できますか?
19:20
In fact, machines are already doing
549
1160160
2320
実際、皮膚がんを検出するために人々の体をスキャンするなど、従来医師が行っていた仕事の一部はすでに機械によって行われています
19:22
some of the jobs traditionally done
550
1162480
1840
19:24
by doctors - scanning people’s
551
1164320
2160
19:26
bodies to detect skin cancer,
552
1166480
2160
19:28
for example.
553
1168640
1360
19:30
Yes, that’s true, Sam, and it links to
554
1170000
1840
はい、それは本当です、サム、それは人間の皮膚
19:31
my quiz question which is about
555
1171840
1760
に関する私のクイズの質問とリンクしています
19:33
human skin. It’s a well-known fact that
556
1173600
2800
19:36
skin is the human body’s largest
557
1176400
2160
皮膚が人体最大の
19:38
organ – but how much skin does the
558
1178560
2320
器官であることはよく知られていますが、
19:40
average adult have? Is it:
559
1180880
2000
平均的な成人の皮膚の面積はどれくらいでしょうか? それは:
19:42
a) 2 square metres?,
560
1182880
2240
a) 2 平方メートル?、
19:45
b) 3 square metres? or
561
1185120
2640
b) 3 平方メートル? または
19:47
c) 4 square metres?
562
1187760
2640
c) 4 平方メートル?
19:50
Of course our skin gets loose as
563
1190400
2000
もちろん年齢とともに肌は緩んでいきます
19:52
we age but I can’t believe there’s
564
1192400
2240
が、
19:54
3 square metres of it!
565
1194640
2320
その面積が3平方メートルもあるなんて信じられません!
19:56
I’ll say the answer is
566
1196960
1280
答えは
19:58
a) 2 square metres.
567
1198240
2646
a) 2 平方メートルです。
20:00
OK, we’ll find out if that’s correct later.
568
1200886
3194
OK、それが正しいかどうかは後で調べます。
20:04
Every year in the UK over 5 million
569
1204080
2560
英国では毎年、500万
20:06
people are treated for skin cancer.
570
1206640
2080
人以上が皮膚がんの治療を受けています。
20:08
Catch it early and your chances
571
1208720
1600
早期に発見すれば、生き残る可能性が
20:10
of survival are increased.
572
1210320
2130
高まります。
20:12
Usually a skin specialist, or
573
1212450
2430
通常、皮膚専門医または
20:14
dermatologist, will examine your skin
574
1214880
2880
皮膚科医は、
20:17
using a handheld microscope.
575
1217760
2720
手持ち式顕微鏡を使用して皮膚を検査します。
20:20
But in 2017, a team of researchers
576
1220480
2800
しかし2017年、
20:23
at Stanford Medical School made
577
1223280
2240
スタンフォード医科大学の研究チームが
20:25
an exciting announcement.
578
1225520
2000
興味深い発表を行った。
20:27
Here’s Oxford University researcher
579
1227520
2000
これは、オックスフォード大学の研究者
20:29
Daniel Susskind, telling BBC World
580
1229520
2160
ダニエル・サスキンド氏が、BBCワールド・
20:31
Service programme, The Big Idea, what
581
1231680
2240
サービス・プログラム「ザ・ビッグ・アイデア」で、
20:33
the medics at Stanford had invented:
582
1233920
3069
スタンフォード大学の医師たちが発明したものについて語ったものである:
20:36
A team of researchers at Stamford
583
1236989
2371
スタンフォード大学の研究者チームは
20:39
last year announced the development
584
1239360
1360
昨年、そばかすの
20:40
of a system that, if you give it a photo
585
1240720
1520
写真を与えると、そばかすの写真が表示されるシステムの開発を発表した。
20:42
of a freckle it can tell you as accurately
586
1242240
2480
20:44
as twenty-one leading dermatologists
587
1244720
2560
20:47
whether or not that freckle is cancerous.
588
1247280
2703
そのそばかすが癌性であるかどうかを、21 人の一流の皮膚科医と同じくらい正確に伝えることができます。
20:51
The Stanford medical team had
589
1251183
1937
スタンフォード大学の医療チームは、そばかす(
20:53
invented an AI system to analyse
590
1253120
2960
20:56
freckles – small brown spots
591
1256080
2560
20:58
found on people’s
592
1258640
880
人々の
20:59
skin, especially on pale skin.
593
1259520
3419
皮膚、特に青白い肌に見られる小さな茶色の斑点)を分析する AI システムを発明しました。
21:02
As it turned out, the AI programme was
594
1262939
2501
結局のところ、AI プログラムは、
21:05
better than human doctors at
595
1265440
1440
21:06
telling whether a freckle was harmless
596
1266880
1840
そばかすが無害であるか、
21:08
or cancerous – connected to some
597
1268720
1920
ある種の癌に関連する癌性であるかを判断するのに、人間の医師よりも優れていたことがわかりました
21:10
type of cancer.
598
1270640
1280
21:11
So, it seems that artificial intelligence
599
1271920
2160
つまり、がんの検出に関してはすでに人工知能が
21:14
is already replacing humans when
600
1274080
2160
人間に取って代わり、より
21:16
it comes to detecting
601
1276240
1520
21:17
cancer – and doing
602
1277760
1600
21:19
a better job of it.
603
1279360
1840
優れた仕事をしているようです。
21:21
But Daniel Susskind isn’t convinced.
604
1281200
2640
しかしダニエル・サスキンド氏は納得していない。 その
21:23
One reason is that AI systems still
605
1283840
2240
理由の 1 つは、AI システムの
21:26
need humans to programme
606
1286080
1440
プログラミングには依然として人間が必要であるということです
21:27
them – and as it turns out, knowing
607
1287520
2320
。そして結局のところ、
21:29
exactly how doctors detect
608
1289840
1680
医師が病気をどのように検出するかを正確に知ることは依然として謎の
21:31
illness remains
609
1291520
960
ままです
21:32
something of a mystery.
610
1292480
1760
21:34
Here’s Daniel Susskind again in
611
1294240
2000
こちらは
21:36
conversation with BBC World
612
1296240
1600
BBCワールド
21:37
Service programme, The Big Idea:
613
1297840
2836
サービス番組「ザ・ビッグ・アイデア」とのダニエル・サスキンド氏の対談です。
21:41
If you ask a doctor how it is they
614
1301697
2463
医師にどのように
21:44
make a diagnosis, they might be
615
1304160
2480
診断するのか尋ねれば、
21:46
able to point you to particularly
616
1306640
2240
21:48
revealing parts of a reference book
617
1308880
1840
参考書の特に暴露的な部分を教えてくれたり
21:50
or give you a few rules of thumb,
618
1310720
1760
、いくつかのルールを教えてくれたりするかもしれません。 経験則ではあります
21:52
but ultimately they’d struggle…
619
1312480
1200
が、最終的には苦戦することになるでしょう…
21:53
they’d say again it requires
620
1313680
1440
21:55
things like creativity and judgment,
621
1315120
1680
創造性や判断力のようなものが必要であると彼らは繰り返し言うでしょうが、
21:56
and these things are very difficult to
622
1316800
2240
これらのことを明確に表現するのは非常に難しく、
21:59
articulate – and so traditionally it’s
623
1319040
1920
したがって伝統的に自動化するのは
22:00
been thought very hard to
624
1320960
1040
非常に難しいと考えられてきました。
22:02
automate – if a human being can’t
625
1322000
1520
22:03
explain how they do these special
626
1323520
1760
これらの特別なことをどのように行うのか説明してください。マシンが従う命令を書くとき、
22:05
things, where on earth do we begin
627
1325280
2160
一体どこから始めればよいのでしょうか
22:07
in writing instructions for a
628
1327440
1200
22:08
machine to follow?
629
1328640
2800
?
22:12
Most doctors find it difficult to
630
1332000
2080
ほとんどの医師は、どの
22:14
explain how they make a
631
1334080
1440
ように診断を下すか、つまり診察によってその
22:15
diagnosis – their judgement
632
1335520
1840
22:17
about what someone’s
633
1337360
1120
人の
22:18
particular sickness is, made by
634
1338480
1920
特定の病気が何であるかを判断する方法を説明するのが難しいと感じています
22:20
examining them.
635
1340400
1123
22:21
Diagnosing someone’s illness is
636
1341920
1920
人の病気を診断するのは
22:23
complicated but there are some
637
1343840
1760
複雑ですが、いくつかの
22:25
rules of thumb. A rule of thumb is
638
1345600
3120
経験則があります。 経験則とは、何かを行うための
22:28
a practical but approximate way
639
1348720
2800
実用的ですが大まかな方法​​です
22:31
of doing something.
640
1351520
1440
22:32
For example, when cooking, a good
641
1352960
2080
たとえば、料理をするときは、
22:35
rule of thumb is two portions of
642
1355040
1840
22:36
water to one portion of rice.
643
1356880
2480
米 1 に対して水 2 が目安です。
22:39
Exactly. And because identifying
644
1359360
2640
その通り。 病気を特定するのは
22:42
sickness is so difficult, Daniel
645
1362000
2560
非常に難しいため、ダニエル氏は
22:44
says “where on earth do we
646
1364560
1840
「一体どこからマシンの
22:46
begin writing instructions for a
647
1366400
1760
命令を書き始めればよいのでしょうか
22:48
machine?” We use phrases like
648
1368160
2480
?」と述べています。 私たちは、怒り、驚き、不信感などの感情を
22:50
where, how or what on earth to show
649
1370640
3360
表すために、「どこで、どのように、あるいは一体何が」などのフレーズを使います
22:54
feelings like anger, surprise
650
1374000
2640
22:56
or disbelief.
651
1376640
1360
。 サムに「一体どうやってその答えが分かったの?」と
22:58
I might show surprise by asking
652
1378000
1760
聞いて驚きを示すかもしれません。
22:59
Sam, ‘how on earth did you know
653
1379760
1600
23:01
the answer to that?’
654
1381360
1246
23:02
Ha ha! I guess you’re talking about
655
1382606
2114
ははは! クイズの質問について話しているのだと思います
23:04
your quiz question, Neil? And
656
1384720
2080
、ニール?
23:06
you needn’t be so
657
1386800
880
それほど驚く必要はありませんが、
23:07
surprised – I’m naturally brainy!
658
1387680
2720
私は生まれつき頭が良いのです。
23:10
Of course you are. In my quiz
659
1390400
1760
もちろんそうですね。 私のクイズの
23:12
question, I asked Sam how
660
1392160
1440
質問で、私はサムに
23:13
much skin there is
661
1393600
1120
23:14
on an adult human body.
662
1394720
2240
成人の体にはどれくらいの皮膚があるかと尋ねました。
23:16
And I said it was a) 2 square
663
1396960
2320
そして私はそれがa) 2平方メートルであると言いました
23:19
metres.
664
1399280
1123
23:20
Which was… the correct answer!
665
1400403
2477
どれが…正解でした!
23:22
With your brains, I think you’d make
666
1402880
1520
あなたの頭脳なら、サム、あなたは良い医者になれると思います
23:24
a good doctor, Sam, and I’m sure
667
1404400
1840
し、
23:26
you’d have a good bedside
668
1406240
1360
ベッドサイドでの
23:27
manner too.
669
1407600
1440
マナーもきちんとしていると思います。
23:29
You mean, the kind and caring way
670
1409040
2720
つまり、
23:31
that doctors and nurses treat
671
1411760
1440
医師や看護師が
23:33
their patients.
672
1413200
1306
患者を扱う親切で思いやりのある方法です。
23:34
OK, let’s recap the rest of the
673
1414506
1974
OK、
23:36
vocabulary, starting with freckle – a
674
1416480
2720
そばかす(人の肌にできる小さな茶色の斑点)から始めて、残りの語彙を要約しましょう
23:39
small brown spot
675
1419200
1200
23:40
on someone’s skin.
676
1420400
1280
23:41
Freckles are usually harmless, but
677
1421680
1680
そばかすは通常無害ですが、
23:43
some skin spots can be
678
1423360
1360
一部の皮膚の斑点は
23:44
cancerous – connected to cancer.
679
1424720
2640
癌性になる可能性があり、癌に関連しています。
23:47
A doctor’s diagnosis is their
680
1427360
1840
医師の診断は、
23:49
judgement about what someone’s
681
1429200
1600
その人の
23:50
particular sickness
682
1430800
1200
特定の
23:52
or disease is.
683
1432000
1523
病気が何であるかについての判断です。
23:53
A rule of thumb is a useful but
684
1433523
2157
経験則は、何かを
23:55
approximate way of doing or
685
1435680
1680
行ったり測定したりするための便利ではありますが、大まかな方法​​です
23:57
measuring something.
686
1437360
1440
23:58
And finally, we use phrases
687
1438800
1680
そして最後に、
24:00
like, 'where on earth..?'
688
1440480
1789
「いったいどこへ…?」のようなフレーズを使います。
24:02
as a way to show emotions
689
1442269
1657
24:03
like anger, surprise or disbelief.
690
1443926
2874
怒り、驚き、不信などの感情を表す方法として。
24:06
That’s all for this programme
691
1446800
1360
このプログラムはこれで終わりです
24:08
but join us for the next edition
692
1448160
1520
が、次回の
24:09
of 6 Minute English
693
1449680
1280
6 Minute English では、
24:10
when we’ll discuss another
694
1450960
1200
別の
24:12
trending topic
695
1452160
880
トレンドのトピック
24:13
and the related vocabulary.
696
1453040
2216
や関連語彙について話し合いますので、ぜひご参加ください。
24:15
Why on earth would you miss it?
697
1455256
2024
一体なぜ見逃してしまうのでしょうか?
24:17
Goodbye for now!
698
1457280
1440
とりあえずさようなら!
24:18
Goodbye!
699
1458720
926
さようなら!
24:25
Hello. This is 6 Minute English
700
1465400
1842
こんにちは。
24:27
from BBC Learning English.
701
1467242
1414
BBC Learning English の 6 Minute English です。
24:28
I’m Neil.
702
1468656
864
私はニールです。
24:29
And I’m Rob.
703
1469520
717
そして私はロブです。
24:30
From the bubonic plague to
704
1470237
1853
腺ペストから
24:32
cholera and tuberculosis, disease
705
1472090
2916
コレラ、結核に至るまで、病気
24:35
and pandemics have changed the
706
1475006
2036
とパンデミックは
24:37
way cities have been built.
707
1477042
2074
都市の建設方法を変えました。
24:39
For example, buildings in 19th century Paris
708
1479116
3284
たとえば、19 世紀のパリの建物は、
24:42
were designed with large, high-up windows
709
1482400
2696
24:45
to allow plenty of sunlight.
710
1485096
1728
日光をたっぷり取り入れるために、大きな高い窓を備えて設計されました。
24:46
They were supposed to stop
711
1486824
1466
彼らは結核の蔓延を阻止するはずだった
24:48
the spread of tuberculosis.
712
1488290
2000
24:50
Coronavirus has been no different.
713
1490290
2730
コロナウイルスも例外ではありません。 ロック
24:53
In lockdown, cities from Rio to Barcelona
714
1493020
3835
ダウンにより、リオからバルセロナに至る都市は、タクシーのクラクションや車の騒音に代わって、
24:56
were transformed as wildlife and birdsong
715
1496855
2697
野生動物や鳥のさえずりに変わりました
24:59
replaced the noise of taxi horns
716
1499552
2000
25:01
and traffic. And with no car pollution,
717
1501552
2403
。 車の汚染もないので、
25:03
you could even see the stars at night!
718
1503955
3056
夜には星も見えます。
25:07
In this programme, we’ll be asking if cities
719
1507011
2190
このプログラムでは、
25:09
after lockdown will ever be the same
720
1509201
1926
ロックダウン後の都市が再び元通りになるのか、
25:11
again – and if we want them to be.
721
1511127
1964
そしてそうであってほしいかどうかを問いかけます。 世界中のさまざまな都市
25:13
We’ll be hearing some ideas from
722
1513091
1853
からアイデアを聞く予定です
25:14
different cities around the world.
723
1514944
2073
25:17
And, of course, we’ll be learning
724
1517017
1780
そしてもちろん、
25:18
some new vocabulary along the way.
725
1518797
2257
その過程でいくつかの新しい語彙を学ぶことになります。 新型コロナウイルス感染症による
25:21
One of the cities most affected by
726
1521054
2000
最も大きな影響を受けた都市の 1 つは
25:23
Covid-19 was Mumbai in India –
727
1523054
2696
インドのムンバイです
25:25
but approximately how many people
728
1525750
1670
が、およそ何人の人が
25:27
were affected? What’s the estimated
729
1527420
2404
影響を受けたのでしょうか?
25:29
population of Mumbai?
730
1529824
1413
ムンバイの推定人口は何ですか?
25:31
That’s my quiz question for you today, Rob.
731
1531237
2367
それが今日の私からのクイズの質問です、ロブ。
25:33
Is it: a) 15 million people,
732
1533604
3062
a) 1,500 万人、
25:36
b) 20 million people, or
733
1536666
1487
b) 2,000 万人、または
25:38
c) 25 million people?
734
1538153
2330
c) 2,500 万人ですか?
25:40
I know Mumbai is an international
735
1540483
2957
ムンバイが国際的な大都市であることは知っている
25:43
mega-city, so I’ll say
736
1543440
2364
ので、
25:45
b) 20 million people.
737
1545804
2516
b) 人口は 2,000 万人とします。
25:48
OK, Rob, we’ll find out later if
738
1548320
1920
わかりました、ロブ、それが正しいかどうかは後でわかります
25:50
that’s right.
739
1550240
1200
25:51
Now, Beatriz Colomina is a professor
740
1551440
2640
現在、ビアトリス・コロミナは米国の
25:54
of architecture at Princeton University
741
1554080
2400
プリンストン大学で建築学の教授を務めています
25:56
in the United States. She’s spent years
742
1556480
2560
。 彼女は都市と病気の関係を研究することに何年も費やしてきました
25:59
researching the relationship between
743
1559040
1760
26:00
cities and disease. Here she is talking
744
1560800
2800
。 ここで彼女は
26:03
with Kavita Puri, presenter of BBC
745
1563600
2640
、BBC
26:06
World Service programme, The Inquiry:
746
1566240
2440
ワールド サービス プログラム「調査:
26:09
Take tuberculosis. Unlike
747
1569010
2590
結核について」の司会者であるカビタ プリと話しています。 1850年代に下水道システムの再設計によって
26:11
cholera, which
748
1571600
800
26:12
was eliminated in London by
749
1572400
1840
ロンドンで撲滅されたコレラとは異なり、
26:14
re-designing the sewage system
750
1574240
1760
26:16
in the 1850s, TB was airborne.
751
1576000
3920
結核は空気感染した。 抗生物質が効果を発揮する前に、工業都市、大都市の台頭とともに、この問題は
26:19
It became a real problem with
752
1579920
2400
現実的な問題となった
26:22
the rise of the industrial cities, the
753
1582320
2640
26:24
metropolis, before an antibiotic
754
1584960
2960
26:27
was effective.
755
1587920
1520
26:29
One in seven people on the
756
1589440
1520
地球上の 7 人に 1 人が
26:30
planet had TB, but in dense cities
757
1590960
2800
結核に罹患していましたが
26:33
like Paris, it was one in three. Closely
758
1593760
4000
、パリのような人口密集都市では 3 人に 1 人でした。 密集
26:37
packed tenements meant the disease
759
1597760
2240
した長屋は病気が山
26:40
spread like wildfire and architects
760
1600000
3120
火事のように蔓延することを意味し、建築家
26:43
and planning experts responded.
761
1603120
2480
や計画の専門家が対応した。
26:45
Some diseases, like cholera, could
762
1605600
2080
コレラなどの一部の病気は、19世紀のロンドンの下水管のように、衛生状態を改善するために
26:47
be prevented by redesigning cities
763
1607680
2400
都市を再設計することで予防できる可能性がある
26:50
to improve hygiene, like the waste
764
1610080
2240
26:52
water sewers in 19th century London.
765
1612320
2880
26:55
But the problem with tuberculosis, or
766
1615200
2320
しかし、結核 (
26:57
TB for short, was that the disease is
767
1617520
2960
略して TB) の問題は、この病気が
27:00
airborne – carried and spread in
768
1620480
2000
空気感染すること、つまり空気中に運ばれて広がることでした
27:02
the air.
769
1622480
720
27:03
Adding to the problem was the fact
770
1623200
1680
さらに問題に加わったのは、
27:04
that antibiotics – medicines like
771
1624880
2480
抗生物質(
27:07
penicillin that can destroy harmful
772
1627360
2080
有害な
27:09
bacteria or stop their growth – was
773
1629440
2560
細菌を破壊したり、その増殖を止めることができるペニシリンのような薬)が
27:12
not discovered until 1928 – too late
774
1632000
3280
1928年まで発見されなかったことであり、
27:15
to save the thousands of people who
775
1635280
1840
27:17
died in Mumbai, New York, Paris and
776
1637120
2240
ムンバイ、ニューヨーク、パリ、
27:19
other cities during the 1800s.
777
1639360
2080
その他の都市で亡くなった何千人もの人々を救うには遅すぎた。 1800年代。
27:21
Diseases like TB killed more and
778
1641440
2240
27:23
more people as cities industrialised
779
1643680
2880
都市が工業化し、ますます大きくなるにつれ、結核のような病気でより多くの人が亡くなり、
27:26
and grew bigger and bigger, leading
780
1646560
1840
27:28
to the creation of the
781
1648400
1360
27:29
metropolis – the largest, busiest and
782
1649760
2640
27:32
most important
783
1652400
880
27:33
city in a country or region.
784
1653280
1680
その国や地域で最大で最も活気のある最も重要な都市である大都市が誕生しました。 大都市
27:34
Many people crowded together in
785
1654960
1520
に多くの人々が密集し、
27:36
large metropolises meaning that
786
1656480
1920
27:38
disease could spread like wildfire – an
787
1658400
2560
病気が山火事のように広がる可能性があることを意味します。これは、多くの人々の
27:40
idiom meaning spread quickly around
788
1660960
2000
周りに急速に広がることを意味する慣用句です
27:42
many people.
789
1662960
1040
27:44
Even today disease is shaping
790
1664000
1840
今でも病気が
27:45
our cities. In post-Covid Paris, new
791
1665840
3280
私たちの都市を形作っています。 新型コロナウイルス感染症後のパリでは、在宅勤務する人々を支援するために、徒歩 15 分以内ですべての公共サービスを利用できるようにすることを
27:49
ideas for a ’15 minute city’ aim to
792
1669120
2720
目的とした「15 分都市」の新しいアイデアが浮上しています
27:51
make all public services available
793
1671840
2000
27:53
within a fifteen minute walk to help
794
1673840
2160
27:56
people working from home.
795
1676000
1680
27:57
Other countries want to build
796
1677680
1440
他の国は、都市中心部の外に、より
27:59
better, more affordable housing
797
1679120
1680
優れた、より手頃な価格の住宅を建設したいと考えています
28:00
outside the city centre.
798
1680800
1680
28:02
But according to Mumbai resident
799
1682480
1680
しかし、ムンバイ在住のヴァイデヒ・タンデル博士によれば
28:04
Dr Vaidehi Tandel, this won’t
800
1684160
2240
、たとえ
28:06
work – even if the housing on
801
1686400
2000
28:08
offer is better.
802
1688400
1280
提供される住宅がより優れていたとしても、これではうまくいかないという。
28:09
But why? The reason is work.
803
1689680
3120
しかし、なぜ? 理由は仕事です。
28:12
When you shift them out, you’re
804
1692800
1360
彼らを追い出すと、
28:14
moving them away from their
805
1694160
1280
彼らを
28:15
livelihoods and they’re not going to
806
1695440
1360
生計の場から遠ざけることになり、彼らは
28:16
be able to sustain themselves there
807
1696800
1680
そこで生活を維持することができなくなるので、
28:18
so, they will be coming back because
808
1698480
2400
28:20
their jobs are in the city and they
809
1700880
1680
仕事が市内にあり、遠方
28:22
cannot afford the commute from
810
1702560
2000
から通勤する余裕がないため、戻ってくることになります。
28:24
further off places.
811
1704560
1200
場所を外れたところ。
28:26
Dr Vaidehi Tandel there, talking on
812
1706400
2160
そこにいるヴァイデヒ・タンデル博士は、
28:28
the BBC World Service programme
813
1708560
1840
BBCワールド・サービス・プログラム「ザ・
28:30
The Inquiry.Trying to make cities less
814
1710400
2720
インクワイアリー」で講演している。都市の
28:33
crowded is one way to minimise the
815
1713120
2160
混雑を緩和しようとすることは、病気のリスクを最小限に抑える1つの方法である
28:35
risks from disease. But moving people
816
1715280
2480
。 しかし、人々を
28:37
away from the city centre means moving
817
1717760
2080
市の中心部から遠ざけるということは、
28:39
them away from their livelihood – their
818
1719840
1920
彼らの生計手段、つまり、衣食住を買うための
28:41
job or other way of earning money to
819
1721760
1760
仕事やその他のお金を稼ぐ手段から遠ざけることを意味します
28:43
pay for food, housing and clothing.
820
1723520
2880
。 自宅と勤務先の間の移動である通勤費を支払う余裕がないため、
28:46
Many people still want to live near
821
1726400
1600
多くの人が依然として市内中心部の職場の近くに住みたいと考えています
28:48
their workplace in the city centre
822
1728000
2080
28:50
because they can’t afford to pay
823
1730080
1600
28:51
for the commute – the journey
824
1731680
1520
28:53
between their home and their
825
1733200
1360
28:54
place of work.
826
1734560
1440
28:56
Which is real problem when you
827
1736000
1440
あなたが次のような都市に住んでいる場合、本当の問題はどれですか
28:57
live in a city of… how many people
828
1737440
2400
...ムンバイには何人
28:59
did you say live in Mumbai, Neil?
829
1739840
2000
住んでいると言いましたか、ニール?
29:01
Ah yes, in our quiz question I asked
830
1741840
2320
ああ、そうそう、クイズの質問で
29:04
you what the estimated population
831
1744160
2000
29:06
of Mumbai is.
832
1746160
1200
ムンバイの推定人口を尋ねました。
29:07
I said b) 20 million people.
833
1747360
2720
私は b) 2,000 万人と言った。
29:10
And you were absolutely right!
834
1750080
1760
そしてあなたは完全に正しかったです! ムンバイの大都市には
29:11
Around 20 million people live in
835
1751840
1920
約 2,000 万人が住んでおり
29:13
the Mumbai metropolis, making it
836
1753760
2000
29:15
very difficult to socially distance.
837
1755760
2640
社会的距離を保つことが非常に困難です。
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In this programme, we’ve been
838
1758400
1360
この番組では、
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discussing the relationship between
839
1759760
1600
29:21
cities and disease. In the 1800s,
840
1761360
3040
都市と病気の関係について議論してきました。 1800 年代、
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tuberculous, or TB, killed thousands
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1764400
3360
結核は
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because it was an airborne
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1767760
1680
空気感染する
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disease – spread
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1769440
1280
病気であり、
29:30
in the air, and hard to prevent.
844
1770720
2080
空気中に広がり、防ぐのが難しいため、数千人が死亡しました。
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Antibiotics – medicinal chemicals
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1772800
2400
抗生物質 – 有害な細菌を
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like penicillin which can destroy
846
1775200
1920
破壊するペニシリンのような医薬品は
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harmful germs, couldn’t help
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1777120
2160
、何十年も経ってから発見されなかったため、役に立ちませんでした
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because they weren’t discovered
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1360
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until decades later.
849
1780640
1760
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So in metropolises – the largest and
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1782400
2640
したがって、大都市、つまり
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most important cities, where people
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1785040
1760
人々が密集して住んでいる最大かつ最も重要な都市では、
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live crowded close together, diseases
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2960
病気が
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spread like wildfire – an idiom
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1789760
2400
山火事のように蔓延し、
29:52
meaning spread widely and quickly.
854
1792160
2400
広く急速に広がるという意味の慣用句です。
29:54
In Mumbai and other places, the
855
1794560
1840
ムンバイやその他の場所では、
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problem remains that many
856
1796400
1440
多くの
29:57
people need the city for their
857
1797840
1440
人が仕事やその他のお金を稼ぐ手段など、生計のために都市を必要としているという問題が残っています
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livelihood – job or other way of
858
1799280
2240
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earning money.
859
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960
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So, they prefer to live in the city
860
1802480
1600
そのため、彼らは、
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centre instead of paying for the
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1804080
1600
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daily commute – a journey, often
862
1805680
2160
毎日の通勤費、つまり
30:07
by train, bus or car, from your home
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1807840
2240
自宅から職場までの電車、バス、車の移動にお金を払うよりも、市内中心部に住むことを好みます
30:10
to your workplace.
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1600
。 このプログラム
30:11
That’s all we have time for in
865
1811680
1600
で使える時間はこれだけです
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this programme, but remember you
866
1813280
1440
が、BBC Learning English では、
30:14
can find more useful vocabulary,
867
1814720
2000
さらに便利な語彙や
30:16
trending topics and help with your
868
1816720
1760
トレンドのトピックが見つかり、言語学習に役立つことを覚えておいてください
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language learning here at
869
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1440
30:19
BBC Learning English.
870
1819920
1520
。 また
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Bye for now!
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1050
ね!
30:22
Bye bye!
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1822490
793
バイバイ!
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