意味
名詞
類似性、似ている点、類似点
発音
/ˌsɪməˈlærəti/
sim-i-LAR-i-ty
この単語は、3つ目の音節「ラ」(LAR) に最も強い強勢を置きます。「シ」や「ミ」を強くしすぎないように注意しましょう。語尾の「-ty」は、力を抜いて軽く「ティ」または「ディ」のように発音すると自然です。アメリカ英語では「ラ」の後のRの音をしっかり発音します。
例文
Their similarity is quite clear.
彼らの類似性はとても明白です。
We found a key similarity.
私たちは重要な類似点を見つけました。
Is there any similarity?
何か類似点はありますか？
Notice the similarity in colors.
色の類似性に注目してください。
The similarity surprised everyone.
その類似性は皆を驚かせました。
Find common points of similarity.
共通の類似点を見つけましょう。
Products show high similarity.
製品は高い類似性を示します。
Discuss the project similarity.
プロジェクトの類似性を議論しましょう。
Any similarity is coincidental.
いかなる類似も偶然です。
Study the genetic similarity.
遺伝的類似性を研究します。
変形一覧
名詞
複数形:similarities
文法的注意点
- 「similarity」は可算名詞としても不可算名詞としても使われます。具体的な「類似点」を指す場合は複数形「similarities」を用いますが、抽象的な「類似性」そのものを指す場合は不可算名詞として扱われることがあります。
- 比較対象を示す前置詞句は「similarity between A and B」（AとBの間の類似性）や「similarity to/with X」（Xとの類似性）が一般的です。
- 「have a similarity to/with X」や「share a similarity with X」のように動詞と組み合わせて使われます。
使用情報
フォーマリティ:中立
頻度:よく使われる
使用場面:
日常会話ビジネス学校・教育科学研究比較分析議論
よくある間違い
There is many similarity.
There are many similarities.
「similarity」は可算名詞として使われる場合、具体的な「類似点」を複数指すときは複数形の「similarities」を使います。「多くの」という意味の「many」と合わせる場合は複数形が適切です。
類似スペル単語との違い
resemblance
「resemblance」は主に外見や性質が「似ていること」を指し、特に人や物の見た目や特徴の類似を強調します。一方、「similarity」はより広範に、性質、特徴、状況、概念などあらゆる点での「類似性」を指す一般的な言葉です。例えば、顔が似ている場合は「resemblance」がより適切ですが、経営戦略の類似性であれば「similarity」が使われます。
likeness
「likeness」は「似ていること」や「肖像、似顔絵」といった意味で、特に視覚的な類似や、あるもののコピーや写しを指すことが多いです。例えば、「in his likeness」（彼に似せて）のように使われます。「similarity」はより抽象的な概念や、構造的、機能的な類似にも使え、視覚的側面に限定されません。
語源
由来:ラテン語、フランス語
語根:
similis (似ている、同じ)-ity (性質、状態を示す接尾辞)
この単語は15世紀初頭に中世フランス語の「similarité」を経て英語に入りました。ラテン語の「similis」（似ている、同じ）に由来し、英語の「similar」（似ている）や「simile」（直喩）と同じ語源を持っています。抽象的な概念を表す接尾辞「-ity」が付くことで、「似ている状態や性質」という意味の名詞となりました。
学習のコツ
- 形容詞の 'similar'（似ている）と一緒に覚えると、単語ファミリーとして理解しやすいです。
- 前置詞 'between A and B' や 'to/with X' と組み合わせて使われることが多いので、フレーズで覚えましょう。
- 具体的な「類似点」を指す場合は可算名詞として 'a similarity' や 'similarities' と使いますが、抽象的な「類似性」を表す場合は不可算名詞として扱われることもあります。
- 似た意味の 'resemblance' や 'likeness' との違いを理解すると、より正確に使い分けられます。
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