want

/wɒnt/動詞 · 名詞CEFR A1 / B2

意味

動詞 · CEFR A1

欲しい

何かを欲しいと思う、または何かをしたいと思う

to feel a desire for something or wish to do something

例文

  • I want a glass of water, please.

    お水を一杯お願いします。

  • Do you want to watch a movie tonight?

    今夜、映画を見たいですか。

  • She wants me to call before I visit.

    彼女は、訪ねる前に私に電話してほしいと思っています。

GouTA 作成例文

組み合わせ

  • want some water
    水が欲しい
  • want to go
    行きたい
  • want someone to wait
    人に待ってほしい
  • if you want
    よければ

名詞 · CEFR B2

欠乏

必要なものが十分にない状況

a situation in which there is not enough of something that is needed

例文

  • The plants died for want of water.

    その植物たちは水がなくて枯れた。

  • Her wants are simple: she just wants to be happy.

    彼女の欲求は単純だ。ただ幸せになりたいだけ。

  • Can you list your wants for the new system?

    新しいシステムに求めることを挙げてもらえますか?

GouTA 作成例文

組み合わせ

  • for want of a better word
    より適切な言葉がないので
  • in want of something
    何かを必要としている
  • one's wants and needs
    人の欲求と必要
  • want ad
    求人広告

名詞

欲求

何かを手に入れたい、または何かをしたいという願い

a feeling of wishing to have or do something

過去問の根拠

回数・出現セット

語形別の集計。異なる意味を含みます。

want:GouTA データ館(データ更新日:2026年9月27日)によると、CET 4級 374回(103セット)・CET 6級 325回(100セット)・大学院入試 英語一 15回(集計対象の設問区分:55)・大学院入試 英語二 12回(集計対象の設問区分:43)・高考 58回(195の固有単元)・IELTS 343回(Cambridge IELTS 1~14)・共通テスト 76回(登録資料18件)・日本の高校入試 98.1%(筆記56件)・TOEIC 248回(9冊)。

過去問の原文

587文
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試験

訳文はまだありません

各試験の過去問本文から取った文です。変化形も含み、出典の後に本文の語形を示します。TOEIC(画像から文字を読み取ったテキスト)と穴埋め問題は収録していません。

収録語彙集

1マス=1割
Core 第1冊2,229語中 30番目
Core 第2冊2,789語中 2,339番目
高校入試2,518語中 201番目
TOEIC 基礎2,209語中 149番目
IELTS10,219語中 58番目
中国大学院入試7,419語中 58番目

頻度の比較

8試験・主表の基準
試験回数出現範囲
高考58回
21 / 24セット
CET 4級374回
91 / 103セット
CET 6級325回
86 / 100セット
院試英語I15回
6 / 12年
院試英語II12回
8 / 13年
IELTS343回
14 / 14巻
TOEIC248回
18 / 18セット
試験回数出現範囲1万語あたり一般英語比
高考58回
21 / 24セット
9.76
—
CET 4級374回
91 / 103セット
9.37
0.8倍
CET 6級325回
86 / 100セット
6.65
0.6倍
院試英語I15回
6 / 12年
4.12
—
院試英語II12回
8 / 13年
7.02
—
IELTS343回
14 / 14巻
8.06
—
TOEIC248回
18 / 18セット
14.56
1.3倍
一般英語
11.00

出現範囲は出現したセット/集計対象セットです。IELTSは巻、日本の高校入試は件、大学院入試は資料のある年を数えます。大学院入試の表で「出現年」は語が出た年の数です。語数は集計対象の55設問区分における出現回数で、分母と単位が異なります。日本の高校入試の「回数」欄は地域ごとの重みを反映した出現率であり、出題確率ではありません。0は集計済みで出現なし、—は比較できるデータなしです。

出現範囲は出現したセット/集計対象セットです。IELTSは巻、日本の高校入試は件、大学院入試は資料のある年を数えます。大学院入試の表で「出現年」は語が出た年の数です。語数は集計対象の55設問区分における出現回数で、分母と単位が異なります。日本の高校入試の「回数」欄は地域ごとの重みを反映した出現率であり、出題確率ではありません。0は集計済みで出現なし、—は比較できるデータなしです。 1万語あたりの頻度=出現回数÷試験の総語数×10,000。点線は一般英語の参考値で、BNC(英国英語の大規模コーパス)の頻度を見出し語ごとにまとめたものです。 一般英語比=1万語あたりの頻度÷一般英語の1万語頻度。語形を見出し語にまとめて集計するCET 4級・6級・TOEICのみ、5回以上で算出します。

一般英語比:CET 4級 0.8倍 · CET 6級 0.6倍 · TOEIC 1.3倍。

CET 4級・年別20年中 20年に出現
07–16
2978352529211926
17–26
214092116212318258
CET 6級・年別20年中 20年に出現
07–16
1510111312111122911
17–26
234629103019141676

マス内は各年の本文出現回数(合冊分を除く)。

IELTS・モジュール343 回
リスニング 206アカデミック読解 14GT 読解 101ライティング 13スピーキング 9
TOEIC・Part248 回
Part 1 0Part 2 17Part 3 76Part 4 50Part 5 0Part 6 12Part 7 93
高考・設問の層58 回
本文 42設問・選択肢 16作文の指示 0
共通テスト・資料76 回
リーディング冊子 39リスニング冊子 4リスニング原稿 33

詳細

主表から
  • 中国の大学英語4級試験(CET-4)374語

    CET 4級 本文正味語数 · 本文103セット・42回の試験機会・2007~2026年(所蔵資料)

    合冊分を除いた過去問本文を計数し、指示文は主指標に含めません。 データセット ↗

  • 中国の大学英語6級試験(CET-6)325語

    CET 6級 本文正味語数 · 本文100セット・42回の試験機会・2007~2026年(所蔵資料)

    合冊分を除いた過去問本文を計数し、指示文は主指標に含めません。 データセット ↗

  • 中国の大学院入試(考研)英語I・II · 英語一15語

    大学院入試 英語一 · 集計対象の設問区分:55

    出題時の表記どおりに語形を集計します。短縮形・所有格・ハイフン複合語は分割せず、標識済みのノイズは含めません。英語Iは75区分中55区分、英語IIは75区分中43区分を計数。 データセット ↗

  • 中国の大学院入試(考研)英語I・II · 英語二12語

    大学院入試 英語二 · 集計対象の設問区分:43

    出題時の表記どおりに語形を集計します。短縮形・所有格・ハイフン複合語は分割せず、標識済みのノイズは含めません。英語Iは75区分中55区分、英語IIは75区分中43区分を計数。 データセット ↗

  • 中国の大学入試(高考)英語58語

    高考編集資料の語形出現回数 · 195の固有単元・2017~2026年・第三者編集資料

    第三者編集資料であり、公式原本の全件ではありません。 データセット ↗

  • IELTS343回

    IELTS 出現回数 · Cambridge 1~14・653セクション・425,566語

    Cambridge IELTS 1~14のみを対象とし、15・16は除外しています。 データセット ↗

  • 大学入学共通テスト76回

    共通テスト表層形の出現回数 · 2024~2026年の大学入学共通テスト(本試験・追試験)のリーディング/リスニング問題冊子と、リスニング原稿計18件、49,118語

    問題冊子と台本は別に保持し、登録済み資料のみを対象とします。 データセット ↗

  • 日本の高校入試98.1%

    日本の高校入試 筆記の地域ごとの重みを反映した出現率 · 筆記56件・18地域・52地域×年

    登録済みの筆記資料のみが対象で、地域ごとの重みを反映した出現率は次回の出題確率ではありません。 データセット ↗

  • TOEIC248回

    TOEIC 公式問題コーパス出現回数 · 9冊・18セット・126 Part

    冊数・セット数は出現範囲を示します。OCR誤り率は未測定です。 データセット ↗

その他の集計基準(研究用)
引用