頻度研究

どの単語から
覚えるべきか

最頻出の1,000語族が書き言葉の約72%、話し言葉の80%超を占めるのに対し、1万語目の千語帯が足すのは1パーセントポイント未満です (Nation と Waring, 1997; Nation, 2006)。つまり、どの方法を選ぶかよりどの語を選ぶかのほうが効きます。順番は好みの問題ではありません。まず2,000–3,000語族を出し切り、それから4,000〜9,000の中頻度帯に取りかかります。Schmitt と Schmitt (2014) はこの帯を、接触だけで定着するには稀すぎ、飛ばすには一般的すぎる帯だと述べています。そこから先の最良の一語は、いま必要になったのに持っていなかった語です。

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語の頻度は極端に偏って分布する

多くの助言は語彙を「片付けるべき山」として扱い、どの千語もほかの千語とだいたい同じ価値があるかのように話します。言語はそう分布しません。頻度は非常に急なべき乗則に従います — Zipf (1949) が記述したあの形です — 一握りの語が話され書かれるもののほぼすべてを担い、残りは非常に長い尾へと薄れていきます。

実務上の帰結は、帯は交換可能ではないということです。下の各行は頻度順の千語族で、その帯が普通の書き言葉のカバー率にどれだけ足すかを示しています。

頻度順に並べた千語帯、各帯が届くカバー率、そこに入っている語
頻度帯	届くカバー率	中身
最初の1,000語族	書き言葉の約72%、話し言葉の80%超	機能語と、あらゆる文が組み上がる日常的な動詞・名詞 — 生涯で最も割のよい一塊
第2の千語	およそ80%まで	同じ語数でさらに約8ポイント。まだ普通の語彙であり、まだ飛ばす理由のないところ
第3の千語	およそ84%まで	さらに約4ポイント。整数パーセントで払う最後の帯であり、Schmitt と Schmitt (2014) が高頻度語彙と呼ぶ範囲の終わり
第4〜第9の千語	84%から98%へ運ぶ	中頻度域。1帯あたり1〜2ポイント。頻繁に出会うには稀すぎ、外すには一般的すぎる
1万語目より先	千語あたり1ポイント未満	Zipf の尾。何年も読んで一度出会う程度の語が数万あり、どれも急ぎではない

カバー率は書き言葉の数値で、Nation と Waring (1997) および Nation (2006) によります。話し言葉は低い帯で高く、高い帯で低く出ます。会話はより小さな中核を使い回すからです。これは英語の数値です。屈折の豊かな言語では一つの語族がより多くの異形を覆うため分布が変わります。どの言語にも移るのは正確なパーセントではなく曲線の形 — 最初は急で、1万語目ではほぼ平ら — のほうです。

「覚えるべき単語」と呼ばれる三つの別々のリスト

どの語彙を詰め込むかという議論は、たいてい三つの異なるリストを手にした人たちが、その三つを同じ言葉で呼んでいる議論です。互いの競争相手ではなく段階であり、それぞれ別の場所で正しい。

頻度リスト。 大規模コーパスでの出現頻度順に並べた語。客観的で、没個性で、第3の千語までは無敵です。その帯の語はあなたが今後読み聞きするすべてに出てくるからです。弱点はあなたのことを何も知らないこと — そしてそれが問題になるのは、語が「誰も避けられないほど一般的」ではなくなってからです。
テーマ別・教科書リスト。 場面ごとにまとめた語。空港、レストラン、職場。範囲の限られた差し迫った用には有用で手に取りやすい一方、頻度には無関心です。テーマ別リストは平気で稀な名詞を普通の動詞より先に教えますし、同じ意味場の語をまとめて出すと、まだ新しいうちは互いに干渉します。
自分の語。 何かを理解したい、言いたいと思って自分で調べた語。ここには本物の符号化上の利点があります — Laufer と Hulstijn (2001) は、必要になり、探し、意味を自分で選んだ語のほうが、手渡された語より保持されると報告しています — ただし順番はまったくなく、放っておくと稀な語へ傾きます。

隣の問い、目標と CEFR の水準から見た総量については言語を話すには何語必要か。

次の一回を使う価値がある語とは

どの出会いも同じ数秒しかかかりません。ですから意味のある問いは、その数秒が何を買うかだけです。各行は語の価値を変える性質、それについて研究が言っていること、そして表計算をつけずに適用する方法です。

いま覚える価値を変える六つの性質、それぞれの根拠と適用
見るところ	研究が言うこと	実際の見え方
どの帯にあるか	Nation と Waring (1997); Nation (2006): 最初の3千語は整数ポイントで、以降は小数でカバー率を買う	まず高頻度の中核を出し切る。どんな目標でもこの順番は変わりません。あなたについての事実ではなく、言語についての事実だからです
接触が届けてくれるか	Schmitt と Schmitt (2014); Cobb (2007): 中頻度語は稀すぎて、読書だけでは出会いの回数が足りない	4,000〜9,000の語こそ、意図的な復習が本来存在する理由です。最初の千語はどのみち出会います
自分が触れるものに出るか	Webb と Rodgers (2009): 約3,000語族でテレビの95%、7,000語族で98%を覆う	第3の千語より上では、実際に見て読むもののほうが一般コーパスの順位より良い選別をします
自分が必要としたか	Laufer と Hulstijn (2001): 必要・探索・評価が接触とは独立に保持を高める	何かを言うために調べた語は半ば符号化された状態で入ってきます。残しておく。ただし中核の代わりにではなく、その傍らに
ほぼ無料か	de Groot と Keijzer (2000): 同族語は比較可能な非同族語より速く学ばれ、ゆっくり忘れられた	すでに使える同族語は飛ばしてよい。ただし空似の語は残す。同じくらい簡単に誤って覚えるからです
どれだけ引き連れるか	Bauer と Nation (1993): 一つの成員が分かれば屈折形と規則的派生はおおむね予測できる	基語は派生語より価値が高い。help を覚えれば help, helpful, helper がついてきます

好みの話をしているのは4行目だけです。残りの五つは言語の構造と、あなたが触れるものの構造の話であり、だからこそ選別は、自分の心理について何も知らなくても引けるレバーになります。ここに無いものにも注目してください。語が面白いかどうか、響きが美しいかどうか、たまたま出席した回の教材に載っていたかどうか。

中頻度の問題

Schmitt と Schmitt (2014) は、事務的に聞こえて実はそうではない提案を出しました。語彙を、どの講座も教える最初の3,000語族という高頻度、誰も教えず誰も必要としない約9,000語より先の低頻度、そしてその間にあって名前がなく、大きくはそのせいで計画もなかった中間域に分けたのです。彼らの論点は、多くの人が静かに足踏みするのがまさにそこだということです。会話についていけることと、辞書なしで小説を読めることの間にあり、みんなが集中している中核より何倍も大きい。

この帯を厄介にしているのは、二つの仕組みに挟まれていることです。接触に任せるには稀すぎます。語が定着するには八回から十二回程度の分散した出会いが要りますが (Nation と Wang, 1999; Webb, 2007)、第7の千語の語は、楽しみで読むものの中にそれほど何度も現れません。Cobb (2007) はまさにこれを、大量のテキストを付随的学習のシミュレーションに通してモデル化し、読書だけではどれだけ読んでも中間帯の大半が未習のまま残ることを見出しました。かといって飛ばすには一般的すぎます。84%のカバー率と、Hu と Nation (2000) が独力での理解に結びつける98%との差を作っているのが、ほかならぬその語だからです。

この挟み撃ちこそ、意図的で分散した復習の実務的な論拠であり、労力をどこに置くべきかについて不思議なほど正確です。最初の千語はほとんど助けを要しません。どんな入力にも絶えず出てきます。1万語より先の尾も助けを要しません。急ぎではないからです。中頻度域だけが、出会いが自然には起こらず、しかも語がその価値を持つ唯一の場所です — これは、復習システムの価値がほぼ全面的に「何の語を入れるか」で決まる、と言うのと同じことです。

各々の語の出どころが尽きる場所

語を選ぶどの方法も、しばらくは働き、やがて止まります。停止点を知るほうが、お気に入りを持つより役に立ちます。うまくいかないのは方法が間違っていたからであることは稀で、まだ合っていた点を越えて使い続けたからであることが多いからです。

最後の行は、多くの人が気づかないまま立っている場所です。

四つの語彙源、それぞれが得意に届けるもの、そして働かなくなる点
出どころ	届けるもの	尽きる場所
一般的な頻度リスト	中核を、正しい順番で、ほかのどの方法より速く	第3の千語あたり。順位があなたの入力と一致しなくなり、語が恣意的に感じられ始めるところ
講座やテーマ別リスト	区切られた場面と、続けるだけの構造	テーマの外のものが必要になった瞬間 — そもそも頻度順ではありませんでした
読むこと・観ること	高頻度の中核との、繰り返しの文脈つきの出会いを、労力の負担なしに	中頻度帯で。Cobb (2007) が、出会いが単純に疎らすぎて仕事を終えられないと見出したところ
自分で集めた語	高い関与度と、言いたかったことへの完璧な適合	どこでも尽きません — ただし稀で無秩序なほうへ傾くので、補助としては働き、計画の全体としては失敗します

四行を貫く形は、どの単独の源も全域を覆わないこと、そして中頻度帯がそのすべての隙間に落ちることです。初級リストには高すぎ、自分の検索には低すぎ、入力が届けるには稀すぎる。この帯に要るのはより良い源ではなく、普通の生活が与える以上に分散した出会いです。二つの出会いの間に語に何が起きているかは覚えた単語をなぜ忘れるのか。

数秒を正しい語に使う

選別がレバーなら、システムの仕事は、選ばれた語を十分な回数あなたの前に置くことです。予定を立てさせずに。LearnScreen はあなたがすでに持っている瞬間 — 電話に手を伸ばす動き — を使います。だから労力は「どの語か」を決めることに向かい、「そのための時間を見つけること」には向かいません。

リストはすでに並んでいる

18のテーマに1,080語超を厳選し、教科書の章がたまたま導入した順ではなく、日常の中核が専門語彙より先に来るように並べてあります。学習対象として11言語が利用できます。

自分の語がその隣に並ぶ

訳・発音表記・例文つきの自作単語を無制限に。どんな一般リストも先回りできない中頻度の語、個人的に必要になった語が、開かなくなる別枠ではなく中核と同じ列に入ります。

出会いは向こうから来る

電話は一日およそ186回、起きている1時間あたり約11.6回確認されます (Reviews.org, 2026)。Apple のスクリーンタイム API を使い、LearnScreen は選んだアプリをブロックして、フィードがあったはずの場所に一語を置きます。稀な語に必要な出会いが、予定を立てずに起こります。

戻ってくる順番はライトナー方式が決めます。 間違えた語は早く戻り、正解した語は幾何級数的に間隔が開きます。長いリストを、こなせる回数の毎日の出会いに変えているのがこれです。
量はあなたが決めます。 1回あたり3〜20語、ブロックが戻る頻度も同様に。既定の設定なら一日およそ25回の想起試行、分散して約2分半です。
押すまで答えは隠れています。 各カードは読むことではなく想起の試行であり、転移するのはその方向です: 能動語彙と受動語彙。
オフラインで動き、アカウント不要。 いったんインストールすればカードもブロックも通信なしで動きます。iCloud バックアップは当社のサーバーではなくあなた自身のプライベートなデータベースに書き込まれ、登録するものはありません。

単語が出る
場所

アプリの4画面: ブロックのカード、例文つきの答え、単語リスト、進捗。

続けて読む

言語を話すには何語必要か — 目標と CEFR の水準で見た課題全体の大きさ。
一日に何語か — 選んだリストを進めていく速度。
単語は文脈で覚えるべきか — 語を選び終えたあと、カードに何を載せるか。
覚えた単語をなぜ忘れるのか — 二つの出会いのあいだに語に何が起きているか。
受動的な学習は本当に効くのか — 接触だけで何が生まれ、どこで止まるのか。
能動語彙と受動語彙 — 意味は分かるのに口から出ない語がある理由。

よくある質問

新しい言語ではどの単語から覚えるべきですか

最頻出の千語族からで、その分布は均等ではありません。Nation と Waring (1997) は最初の1,000語族を書き言葉の約72%と見積もり、Nation (2006) は話し言葉の80%超としています。その帯に、機能語と、あらゆる文が組み上がる日常的な動詞が入っているからです。第2の千語が約8ポイント、第3が約4ポイントを足すので、最初の3,000語族はその後に来るすべてを合わせたより価値があります。どんな目標でもこの順番は変わりません。学習者の性質ではなく言語の性質だからです。旅行者も、試験を受ける人も、小説を読みたい人も、同じ最初の千語を必要とします。

一般的な語は実際どれだけ必要ですか

それで何をしたいかによりますし、二つの閾値は遠く離れています。Adolphs と Schmitt (2003) は、最頻出の2,000〜3,000語族が日常的な話し言葉の英語の約95%を占めることを見出し、van Zeeland と Schmitt (2013) は95%のカバー率が聴解には十分だとしました。読解はより厳しく、Hu と Nation (2000) は独力での理解に約98%のカバー率が要るとし、Laufer と Ravenhorst-Kalovski (2010) はそれを約8,000語族と見積もっています。つまり3,000語族が会話を買い、快適な読書までの登りにはさらに数千語かかります。

頻度リストと、自分が読むものからの語のどちらですか

まず頻度リスト、次に読むもの、切り替えは第3の千語あたりです。その点より下ではリストが無敵です。語がすべてに出てきますし、順番も客観的に正しい。その上ではリストがあなたに合わなくなります。その言語で5,000番目に多い語が、あなたが実際に持っている本・番組・会話では稀かもしれないからです。Webb と Rodgers (2009) は約3,000語族がテレビの95%、7,000語族が98%を覆うと報告しており、一般リストが小数点以下でしか払わなくなるまさにその地点で、自分の入力のほうが良い選別原理になります。

中頻度語とは何で、なぜ重要なのですか

Schmitt と Schmitt (2014) は、誰もが教える高頻度の中核と、誰も教えない低頻度の尾との間、おおよそ4,000から9,000語族の帯にこの用語を当てています。重要なのは、そこが「会話についていける」ことと「助けなしに小説を読める」ことの隔たりであり、しかも偶然に拾うのが最も難しい帯だからです。接触では出会いの回数が足りないほど稀で、費用なしに飛ばせるほどには一般的でない。Cobb (2007) はこの問題を直接モデル化し、読書だけではこれらの帯の大半が未習のまま残ることを見出しました。意図的で分散した復習が最も効くのがこの範囲です。

稀な語でも、好きな語なら覚える価値はありますか

あります。ただし代わりにではなく補助として、で、この例外の背後には本物の仕組みがあります。Laufer と Hulstijn (2001) は課題誘発性の関与負荷を述べています。必要になり、自分で探し、意味を自分で選んだ語のほうが、手渡された語より保持される。ですから何かを言いたくて調べた語は、半ば符号化された状態で入ってきます。この利点が頻度分布を覆すわけではありません。うまくいく分け方は、高頻度の中核を背骨として保ち、個人的な語をその傍らに走らせることであって、好きな稀少名詞のリストを計画そのものにしてしまうことではありません。

同族語は「すでに知っている語」に数えてよいですか

部分的には数えられますし、早めに見分ける価値があります。課題の実際の大きさが変わるからです。de Groot と Keijzer (2000) は、同族語が比較可能な非同族語より速く学ばれ、ゆっくり忘れられることを見出しました。母語と目標言語の重なりは錯覚ではなく本物の先行分です。ただし留保が二つ。空似の語が同じ集合の中にあり、同じくらい簡単に誤って覚えられます。また紙の上で見分けられる同族語が、必ずしも自分で発音したり使ったりできる語とは限りません。無料ではなく安いものとして扱い、すでに使えるものだけを飛ばしてください。

出典

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Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening? Canadian Modern Language Review, 63(1), 59–82.
Schmitt, N., & Schmitt, D. (2014). A reassessment of frequency and vocabulary size in L2 vocabulary teaching. Language Teaching, 47(4), 484–503.
Zipf, G. K. (1949). Human Behavior and the Principle of Least Effort. Addison-Wesley.
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Webb, S., & Rodgers, M. P. H. (2009). Vocabulary demands of television programs. Language Learning, 59(2), 335–366.
van Zeeland, H., & Schmitt, N. (2013). Lexical coverage in L1 and L2 listening comprehension: The same or different from reading comprehension? Applied Linguistics, 34(4), 457–479.
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Laufer, B., & Hulstijn, J. (2001). Incidental vocabulary acquisition in a second language: The construct of task-induced involvement. Applied Linguistics, 22(1), 1–26.
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Nation, I. S. P., & Wang, K. (1999). Graded readers and vocabulary. Reading in a Foreign Language, 12(2), 355–380.
Webb, S. (2007). The effects of repetition on vocabulary knowledge. Applied Linguistics, 28(1), 46–65.
Reviews.org (2026). Cell Phone Usage Stats. Survey of ~1,000 US adults, fielded Q4 2025. Report

カバー率は英語のコーパス統計であり、正確な数値はコーパス、テキストの種類、数える単位によって動きます。語族・レンマ・語形は同じテキストでも別々の数字を出します。屈折が豊かな言語や複合が生産的な言語は分布が異なるので、個々のパーセントは英語のものとして、曲線の形は一般的なものとして受け取ってください。さらに Schmitt、Jiang、Grabe (2011) は、カバー率と理解の関係がおおむね線形であって崖ではないことを見出しています。95%と98%は有用な目安であって、理解がそこで点灯する閾値ではありません。カード枚数と一日の合計は、一回の想起試行を約20秒として計算した数値であり、実測したアプリのデータではありません。

正しい語を、必ず目に入る場所に置く

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