【とっさに話せるようになりたい！】英語のSpeeking練習素材
急に英語で話せって、打ち合わせ中に言われると困りますよね。
その練習って、即興で英語を話すしか無いと思うんです。
そのための素材を下記では色々書き溜めて行きます。
使い方
画像があるので、その画像を見て、英語で2分半説明してください。
その後に、Deeplで日本語だったらこう言うな、というのを書き込んでみてください。
そして、出力された英語を見て、表現を勉強しましょう。
グラフ説明編
それでは下記の画像を見て2分半英語で説明してください！
民間給与所得者の年収分布のグラフ(棒グラフと分布)
日本語例
こちらのグラフは民間給与所得者の年収分布を示しています。
赤色のデータが女性で、青色のデータが男性です。
見て分かりますように、女性で一番多い分布は、100万円台で500万人弱います。
一方、男性で一番多い分布は300万円台で500万人強います。
また、600万円台以降の年収の分布を見ると、男性が著しく多いことが分かります。
特に、1000万円から1500万円台は、男性が100万人強いるのに対して、女性は10万人弱です。
日本では性別による所得格差が激しいです。
英語例
This graph shows the annual income distribution of private salaried workers.
The data in red are for women and the data in blue are for men.
As you can see, the most common distribution for women is in the 1 million yen range, with just under 5 million people.
On the other hand, the most common distribution for men is in the 3 million yen range, with just over 5 million people.
The distribution of annual incomes in the 6 million yen range and beyond shows that there are significantly more men than women.
In particular, while there are more than 1 million men in the 10-15 million yen range, there are only less than 100,000 women.
The income gap by gender is very large in Japan.
スライド説明編
エッジAIとクラウドAIの違い
出典:https://ainow.ai/2020/02/21/183186/
日本語例
こちらのスライドをご覧ください。
こちらは、エッジAIとクラウドAIの違いを示したスライドです。
大きな違いは、データをどこで処理をするのか、という点です。
左側、エッジAIでは、データの処理はエッジデバイス上で行います。
反対に、クラウドAIでは、データの処理はクラウド上で行います。
その違いによる良い点がいくつかあるので紹介します。
エッジAIでは主に3つの良い点があります。
1つ目は、エッジAIでは、生データをクラウドに送る必要がないのでプライバシーが保護できるという点です。
2つ目は、エッジAI上でデータの分析をできるので、ネットワークの遅延がなく、リアルタイムな処理ができるという点です。
3つ目は、低コストという点です。
クラウドAIの良い点は、クラウド上のリソースは理論的には無制限にあるので、複雑な処理や大きいデータの処理ができるという点です。
それでは次のスライドに移ります。
英語例
Please see this slide.
This slide shows the difference between edge AI and cloud AI.
The main difference is where the data is processed.
On the left, in edge AI, the data is processed on the edge device.
By contrast, in cloud AI, data processing is done in the cloud.
There are several good points of this difference, and I will introduce them now.
With edge AI, there are three main good points.
The first is that edge AI does not need to send raw data to the cloud, which protects privacy.
The second is that because data can be analyzed on edge AI, there is no network latency and real-time processing is available.
Third, it is low cost.
The good thing about cloud AI is that there are theoretically unlimited resources in the cloud, so complex processing and large data can be handled.
Let’s move on to the next slide.
Web会議編
主催者だけど遅れて入ってしまった。でもまだ参加者は足りない。後で録画しますね編
日本語
こんにちは、参加遅くなってすみません。
私は日本の田中です。
今は12人の参加者がいますね。
予定では14人参加するはずなので、8時までもう少し待ちましょう。
こちらは、朝の7時58分ですので、2分ほど待ちましょう。
この会議は録画をして、後で共有します。
それでは、時間になりましたので、会議を始めましょう。
録画をしますので、不都合がある方は退出お願いします。
さぁ、始めましょう。
こちらがアジェンダで、3つのテーマがあります。
英語
Hi, sorry for being late to join.
My name is Tanaka from Japan.
I see there are 12 participants now.
According to the schedule, there should be 14 participants, so let’s wait a little longer until 8:00.
It is 7:58 in the morning here, so let’s wait for 2 minutes.
I will record this meeting and share it later.
Okay, we are at the time, so let’s start the meeting.
We will record the meeting, so if anyone has any inconvenience, please leave the meeting.
Let’s get started.
Here is the agenda and there are three topics.