英語の返事 25 ─ 使い分けつき（よく使う単語でできた日常表現）

英語の返事 25 ─ 使い分けつき（よく使う単語でできた日常表現） 頼まれたとき・お礼を言われたとき・同意や納得をするとき・聞き返すとき・断るか保留するとき。 英語の返事を25個、場面ごとに聞き流します。使い分けのメモは画面に出します。 返事に含まれる単語は、どれも Zipf 値 4.1 以上（100万語あたり約13回以上）の語です。 1フレーズごとに 相手のひと言 → 英語 → ゆっくり（0.5倍）→ 英語 → 日本語 の順です。 ※重要度＝含まれる単語の頻度から機械的に出した目安です。学習の優先度や、フレーズそのものの使用頻度・順位ではありません。 ■ 頼まれて引き受ける Will do. ─ やっておきます。（重要度 9）　例: Please send me the report by Friday. I'm on it. ─ すぐやります。（重要度 8）　例: Can you fix the printer? Sure. ─ いいよ。（重要度 7）　例: Can you pass me the salt? Of course. ─ もちろん。（重要度 7）　例: Could you help me with this? No problem. ─ 問題ないよ。（重要度 7）　例: Sorry to bother you. Can you check this? ■ お礼を言われたとき You're welcome. ─ どういたしまして。（重要度 5）　例: Thank you for your help. Don't mention it. ─ お礼なんていいよ。（重要度 5）　例: Thanks for fixing my bike. My pleasure. ─ こちらこそ、来てくれてうれしいです。（重要度 4）　例: Thank you for having us. Anytime. ─ いつでもどうぞ。（重要度 3）　例: Thanks for the ride. No worries. ─ 気にしないで。（重要度 3）　例: Thanks for waiting. ■ 同意・納得する I think so too. ─ 私もそう思う。（重要度 8）　例: I think we should leave early. That makes sense. ─ なるほど、筋が通るね。（重要度 6）　例: The store closes early because it's a holiday. Exactly. ─ まさにそれ。（重要度 6）　例: So the problem is the timing, not the price? Fair enough. ─ まあ、もっともだね。（重要度 5）　例: I can't come. I have to work. Sounds good. ─ いいね。（重要度 5）　例: Let's meet at seven. ■ 聞き返す・確かめる Really? ─ 本当？（重要度 8）　例: I've never seen snow. Could you say that again? ─ もう一度言ってもらえますか？（重要度 7）　例: The code is seven, two, nine, four. Are you sure? ─ 本当に大丈夫？（重要度 7）　例: I can finish it all tonight. What do you mean? ─ どういう意味？（重要度 7）　例: Well, it's complicated. Sorry? ─ すみません、何て？（重要度 6）　例: Did you lock the back door? ■ やんわり断る・保留する I'm not sure. ─ どうかな、わからない。（重要度 7）　例: Can you come on Saturday? Let me think about it. ─ ちょっと考えさせて。（重要度 7）　例: Do you want to join our team? Maybe next time. ─ また今度ね。（重要度 7）　例: Want to come to karaoke tonight? I'm good, thanks. ─ 大丈夫です、ありがとう。（重要度 7）　例: Do you want some more coffee? I'd rather not. ─ できれば遠慮したいです。（重要度 6）　例: Do you want to give the speech? 【重要度の出し方】 wordfreq 3.1.1 の zipf_frequency(語, "en")を各語（tokenize で分割）で求め、 いちばん小さい値を Zipf 3.0 から 0.4 刻みで 1〜10 に区分しています（3.4 未満は 1、6.6 以上は 10）。 【出典・ライセンス】 単語頻度: wordfreq（Robyn Speer） https://github.com/rspeer/wordfreq ライセンス: CC BY-SA 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa... 改変: 単語ごとの頻度から各フレーズの最小値を取り、10段階に区分しました。この動画の重要度（フレーズごとの値）は CC BY-SA 4.0 で提供します。 英語データは字幕・ニュース・書籍・ウェブ等の集計。字幕は OPUS OpenSubtitles 2018（元データ OpenSubtitles http://www.opensubtitles.org/ ）と SUBTLEX。 SUBTLEX-US / SUBTLEX-UK は Marc Brysbaert ほかが作成した、自由に利用できるデータです（http://crr.ugent.be/programs-data/subtitle... ）。 Brysbaert, M. & New, B. (2009), Behavior Research Methods 41(4) ／ van Heuven, W. J., Mandera, P., Keuleers, E., & Brysbaert, M. (2014), QJEP 67(6) Lison, P. and Tiedemann, J. (2016), OpenSubtitles2016, LREC 2016 【この動画の作り方】 フレーズの選定・例文・日本語訳・使い分けのメモは Claude（Anthropic）で作成し、OpenAI の GPT で内容を確認しています。 音声は Google Cloud Text-to-Speech（Chirp 3: HD）の合成音声です。映画やドラマの映像・音声は使っていません。