recall とは？初心者のためのやさしい解説と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

recall とは？

recall は英語の動詞「思い出す・想起する」を表す語です。日本語では「思い出す・想起」などと訳されますが、分野によって意味が変わります。以下の3つの代表的な使い方を見ていきましょう。

1. 記憶としての recall

日常生活では、忘れかけた情報を思い出すときに recall を使います。授業で学んだことを試験の直前に recall する、という言い方をします。人間の記憶には「短期記憶」と「長期記憶」があり、recall の能力は練習や復習によって高まります。覚えるコツは、意味を理解して関連づけること、何度も声に出して復習することなどです。

日常と学習の場面での recall は、覚えた情報をうまく取り出せるかどうかが大事です。意味づけと繰り返し を意識するだけで、思い出す力は実践的に伸びます。

2. 情報検索・機械学習での recall

ITの分野では recall は「正解のうち何件を取り出せたか」の指標として使われます。情報検索では、検索結果のうち実際に関連する情報がどれだけ含まれていたかを表します。recall は次のように定義されます。

正式な式は recall = TP / (TP + FN) です。ここで TP は「真陽性（関連があり、正しく取り出した数）」、FN は「偽陰性（関連だが取り出せなかった数）」を表します。たとえば、ある検索クエリに対して本当に関連するアイテムが5個あり、そのうち3個を正しく取り出せた場合、recall は 3 / (3 + 2) = 0.6 となります。TP は3、FN は2です。

この分野には Precision（取り出した中の正解の割合）や F1スコア（recall と precision の調和平均）といった指標もあり、モデルの性能を総合的に評価する際にはこれらを組み合わせて判断します。

覚えておくべきポイントは、recall は「取りこぼしを減らす力」を示す指標であり、precision は「正しく取り出す力」を示す指標だということです。両方を高めるには、データの品質を改善したり、モデルの閾値を適切に設定したりする必要があります。

3. 製品の回収・リコール

製品リコールは、欠陥が見つかった製品を市場から回収することです。安全性の問題が起きたとき、メーカーは回収手続きを行い、部品の交換・修理・返金などの対応をします。自動車・家電・食品など、対象はさまざまです。ニュースで「リコール」が出るときは、消費者の安全を最優先に対応が進みます。

リコールの具体的なポイント

以下の表は、recall の3つの意味を比較するためのものです。重要な点は 文脈で意味が決まることと、ITの分野では指標として使われることです。

意味	対象	説明
記憶の recall	日常の思い出	情報を思い出す能力。復習・繰り返しが効果的。
情報検索の recall	データ・情報検索	正解のうち取り出せた割合。TP/(TP+FN)。
製品リコール	製品・安全問題	欠陥製品を回収・交換・修理する対応。

使い方のポイント

日常生活：反復と意味づけで記憶の recall を高める。

ITの現場：モデル評価時に recall を他の指標とセットで見る。

安全分野：製品リコールのルールと消費者への案内を確認する。

補足として、総合的な理解には文脈を確認することが大切です。recall の意味は場面ごとに変わるため、会話や文章の流れを読んで判断しましょう。

recallの関連サジェスト解説

recall とは機械学習: recall とは機械学習の評価指標のひとつで、モデルが正解データのうちどれくらいを正しく見つけられたかを表します。recall は「真陽性」を「真陽性 + 偽陰性」で割ることで求められ、式は recall = 真陽性 / (真陽性 + 偽陰性) です。真陽性とは、実際に陽性（病気がある、該当するアイテムなど）であり、モデルが陽性と正しく判定した件数を指します。偽陰性は、実際には陽性なのにモデルが陰性と判定した件数です。つまり recall が高いほど、実際の陽性のデータを見逃さずに検出できる能力が高いことを意味します。日常の例で考えると、病気の人を見つける検査で recall が高いと、見逃される人が少なくなります。医療検査やセキュリティの不正検出、電子メールのスパム判定など、陽性になるべきものを見つけることが重要な場面で recall は特に大切です。ただし recall を高くしすぎると、偽陽性が増えやすくなり、結果として precision が低下することがあります。precision は真陽性 / (真陽性 + 偽陽性) で計算され、不要な陽性判定を減らす役割を持ちます。モデル開発では recall と precision のバランスをどう取るかが大きな課題となり、タスクの性質に応じてどちらを優先するかを決めます。実務ではさらに recall を複数のクラスに対して測る方法や、全データに対して平均をとるマイクロ平均・マクロ平均などの考え方もありますが、初心者のうちは基本の考え方と二つの指標の関係性を理解することから始めると良いでしょう。
recall とは意味: recall とは意味は、英語の recall の使い方を理解する上で基本となる考え方です。大きく分けて三つの意味があります。まず日常での意味。思い出すこと・記憶を呼び戻すことを指します。たとえば友だちの名前を思い出す、昨日の出来事を思い出す、というような使い方です。次に製品やサービスの文脈です。欠陥や事故が原因で製品を市場から回収する行為を日本語では製品リコールと呼びます。ここでの recall は “回収する” という意味の名詞として用いられ、企業が回収の案内を出して使用者に返却を促します。三つ目は情報処理や機械学習の文脈での意味です。ここでは recall は再現率・再現性を表す評価指標として使われます。例えば情報検索や分類の結果について、実際に関連のあるもののうち何個を正しく取り出せたかを表す比率です。式は recall = TP / (TP + FN) で表されます。日常の例と専門用語の例を比べると、recall の意味の幅が見えてきます。覚えるコツとしては、場面ごとに「何を呼び戻すのか」「誰が回収するのか」「何を再現するのか」を意識すると混乱を避けやすいです。最後に、recall と related な語の違いも覚えておきましょう。recognize（識別する、見分ける）と recall は似ていますが、recall は思い出す・思い出させる、recognize は見て分かる、認識できる、というニュアンスの違いがあります。
recall とはメール: recall とはメールの機能の一つで、送信してしまったメールを受信者の受信箱から“取り消す”または“置き換える”ことを意味します。主に企業のメール環境で使われ、間違った宛先や誤字・添付ファイルのミスを減らす目的で導入されています。ただし覚えておきたい点がいくつかあります。取り消しが必ず成功するわけではなく、相手がすでにメールを開いて読んでしまっていたり、受信サーバーの状態によっては取り消しが反映されないことがあります。仕組みは通常、送信済みアイテムから対象のメールを選び、”このメッセージを取り消す”を選択します。受信者のメールクライアントがこの機能に対応している必要があり、同じ組織内のExchange/Outlook環境で有効に機能するケースが多いです。実際の手順はクライアントによって異なりますが、Outlookの場合は「送信済みアイテム」から取り消したいメールを開き、/リボンの「メッセージ」タブの中にある「このメッセージを取り消す」(Recall This Message) を選びます。次に『未読のコピーを削除する』か『新しいメッセージに置き換える』を選択します。取り消しの成功・失敗は相手側の状況次第で、通知メールが来ることもあれば来ないこともあります。Gmailなどの他のサービスには同様の“回収”機能は基本的にはありません。Gmailには「取り消し」機能（Undo Send）がありますが、送信を遅延させる設定で数秒待ってから送るタイプで、相手が受信してしまった後の回収はできません。メールの取り返しを確実にしたい場合は、送信前のチェックを徹底することや、機密情報の場合は暗号化や署名を使うのが大切です。もしミスをしてしまった場合は、すぐに追伸メールで訂正・謝罪を送るのも効果的な対処法です。
active recall とは: active recall とは、情報を読んだり見たりして覚えるのではなく、記憶から自分の力で思い出して引き出す練習のことです。つまり、テストを受けるように自分に質問を出し、思い出せた内容を答える作業を繰り返します。研究では、この“思い出す練習”をすると長い期間記憶に残りやすく、同じ知識をまた需要となったときに取り出しやすくなることが分かっています。これを「テスト効果」と呼ぶこともあります。やる意味は、ただ読むだけよりも脳に“がんばって思い出す”信号を送ることなので、学習の効率が上がるのです。実践のコツを3つ挙げます。1つ目は、学習内容を自分で質問に変えること。ノートの要点を短い質問にしておくと、後で自分で答えられる練習になります。2つ目は、答えを完璧に言えるまでではなく、まずは思い出すことを重視すること。どうしても思い出せない部分はノートや教材を確認して補足します。3つ目は、間隔をあけて繰り返すこと。すぐに同じ内容を繰り返すより、1日後・3日後・1週間後など間をあけると記憶が長く続きます。実際の練習例を紹介します。科目が英単語なら、カードの表に英語、裏に日本語の意味を用意します。暗記したい語をカードを見て自分に質問し、英語→意味、日本語→英語の両方向で思い出します。歴史の年号や公式なども、同じように“質問→回答”の形にして練習します。日々の学習時間を5〜15分程度に保ち、スマホのアプリや紙のカードを併用すると続けやすいです。結局、active recall とは“思い出す練習をする勉強法”で、記憶の定着と再現性を高めます。初めての人は短い時間から始め、質問を自分で作って練習するところから始めましょう。
outlook recall とは: outlook recall とは、すでに送信してしまったメールを受信者の受信箱から取り消すことを試みる機能のことです。完全に消せることを期待する人もいますが、現実には条件が多く、必ずしも成功するわけではありません。基本的には Microsoft Outlook が Exchange サーバーを使って同じ組織内の相手に送信した場合に有効で、受信者がそのメッセージをまだ読んでいないことが前提です。受信者が POP/IMAP で受信していたり、社外のメールサーバーを使っていたり、読み取り済みのメールであったりすると回収は困難です。さらに、受信者が別のフォルダーに自動的に移動する設定をしていたり、クライアント側で回収を妨げる設定をしている場合にも、回収は成立しません。なお、回収にはそのメールを未読のまま削除する選択肢と、未読のコピーを削除して新しいメッセージで置換する選択肢があり、置換を選ぶと新しいメールを作成して差し替えます。回収の成否を受信者ごとに知らせるかどうかを選ぶこともできます。実際の操作は、Outlook のデスクトップ版の「送信済みアイテム（Sent Items）」から回収したいメールを開き、メッセージタブの「アクション」または「その他のアクション」から「このメッセージを取り消す」を選択します。表示されるダイアログで「未読のコピーを削除」または「未読のコピーを削除して新しいメッセージで置換」を選択し、必要に応じて「受信者ごとの回収結果を通知する」をオンにします。ウェブ版の Outlook on the web には基本的に回収機能はなく、デスクトップ版でのみ利用可能です。回収が思うようにいかない場合には、謝罪のメールを再送する、訂正を別途送る、送信を遅延させる設定を事前に使うなどの対策を検討すると良いでしょう。送信ミスを減らすには、送信前の見直しルーチンを作る、重要メールには送信の遅延を設定するなどの予防策が有効です。
precision recall とは: precision recall とは、機械学習や情報検索の分野で用いられる、モデルの予測がどれだけ正しいかを示す代表的な指標です。ここでは中学生にも分かるよう、混同行列の考え方から、適合率(precision)と再現率(recall)の意味と計算方法、そして実際の使い方までを解説します。まず混同行列について説明します。分類モデルが出す予測と実際の状態を、陽性と陰性の4つの組み合わせに分けると、TP（True Positive: 真陽性）、FP（False Positive: 偽陽性）、FN（False Negative: 偽陰性）、TN（True Negative: 真陰性）という4つの区分が生まれます。次に適合率と再現率の意味を見ていきます。適合率は、モデルが陽性と予測したうち実際に陽性であった割合を表し、式は precision = TP / (TP + FP) です。再現率は、実際に陽性であるもののうちモデルが陽性と予測できた割合を表し、式は recall = TP / (TP + FN) です。具体的な例を挙げると、TP=40、FP=10、FN=20 の場合、適合率は 40 / (40 + 10) = 0.8、再現率は 40 / (40 + 20) = 0.667 となります。この例から分かるように、適合率を高くすると偽陽性を減らす努力が必要になり、再現率を高くするには偽陰性を減らすために陽性の判定を甘くする必要が生じることが多く、両者にはトレードオフが存在します。現場では、目的に応じてどちらを重視するかを決め、場合によって閾値（しきい値）を調整します。さらに、適合率と再現率を同時に評価する指標としてF1スコアが用いられ、F1は 2 × (precision × recall) / (precision + recall) で計算されます。日常的な例としては、スパムメール判定、病気の検査、検索エンジンの結果の絞り込みなどが挙げられ、データの偏りや目的に応じて使い分けることが重要です。最後に、precision recall とはを理解する上での要点をまとめると、陽性判定の正確さと網羅性を別々の視点から評価する指標であり、状況に応じてどちらを優先するべきかを判断することが大切だ、という点です。
microsoft recall とは: 「microsoft recall とは」という言葉を調べると、実は二つの意味が混ざっていることが多いです。ひとつは英語の recall の意味で「思い出す・記憶する」という意味、もうひとつは製品リコール（回収）という意味で、メーカーが安全性の問題のある製品を市場から回収し、修理・交換・返金を行うことを指します。マイクロソフト製品でも、バッテリーの問題や重大な不具合が見つかった場合に公式にリコール通知が出ることがあります。正しい情報を得るには、まず公式サイトのサポート情報やニュースリリースを確認し、規制当局の発表や信頼できる報道と照合してください。検索のコツとしては「microsoft recall とは」だけでなく「Microsoft 製品リコール」「Surface バッテリーリコール」など関連語を一緒に使うと、関係する情報に早くたどり着けます。もし自分の持っている機器にリコールが出ていたら、自己判断せず公式の案内に従い、該当機種の回収手続きや交換・修理サービスを利用しましょう。なお、ソフトウェア側の「recall」は別の意味で使われることが多いので、文脈をよく見極めることが大切です。
windows recall とは: windows recall とはという言葉は、技術用語としては定着していません。通常、Windows（マイクロソフトのOS）に「recall」が正式な機能名として使われることはほとんどなく、文脈によって意味が変わります。一般的には次の2つの解釈が考えられます。1) 製品のリコール情報としての意味。PCや周辺機器の製造元が欠陥を理由に回収を行うニュースや通知を指す場合です。2) データや状態を「呼び戻す」意味。ソフトウェア内の取り消し・履歴機能、過去の状態へ戻す操作を指す誤用として使われることがあります。どの意味なのかは、出典や前後の語を確認して判断してください。もしあなたが探しているのが製品リコールの情報なら公式サイトや政府機関の告知が信頼できますし、ソフトウェアの機能としてのRecallを知りたいなら「Undo」「履歴」「履歴機能」「バージョン管理」といった別の用語と混同されていないかを見極めましょう。検索時のコツとしては「windows recall とは」を引用符付きで検索し、最新情報を公式情報源から確認することです。関連語として「リコール」「思い出す」「履歴」「Windows 10」「Windows 11」などを組み合わせると、目的の情報に近づきやすくなります。結論として、windows recall とは一義的には定まらず、文脈次第で意味が変わる語句です。
mock recall とは: mock recall とは、実際に商品を市場から回収してしまうのではなく、回収の手順を練習する模擬回収のことです。製品の安全を守るためには、発生した問題を迅速に特定し、関係者に正しく伝え、適切な商品回収を実行する流れを決めておく必要があります。模擬訓練ではこれらの流れを現場の人も管理者も体験し、弱点を見つけて改善します。目的と検証ポイントmock recall の主な目的は次の通りです。安全性の確保と法令遵守の確認、企業の信頼を守るための準備、そして実際の回収対応を迅速に行える体制づくりです。検証するポイントは主に5つです。1) 商品の追跡性どのロットや出荷先を特定できるか 2) 情報伝達の迅速さ内部連絡と顧客や取引先への通知が適切に行われるか 3) 物流の回収・保管回収対象を正しく回収・隔離・廃棄できるか 4) 記録と報告記録が整っていて後から検証できるか 5) 是正措置の実行改善計画を立て実際に直す仕組みが動くか実施の流れ実施の流れは企業や業界で少しずつ違いますが、基本はこの順番です。まず計画と役割分担を決めます。次に想定するシナリオを作り、関係部署へ通知します。その後回収対象の在庫を特定・隔離し、通知文のドラフトを作成します。回収の実務を模擬してデータを記録し、最後に結果を分析して改善点をまとめます。実務での注意点と効果模擬回収は実際の回収と法的拘束力が違いますが、現場の混乱を未然に防ぐ重要な訓練です。実施前には周知と同意を取り、偽の情報が外部へ出ないよう配慮します。訓練を通じて追跡の精度が上がり、通知の迅速化、物流の効率化、記録の整備といった実務スキルが高まります。食品医薬品日用品などの業界で、回収計画の準備として定期的に行われることが多いです。このように mock recall は製品の安全を守るための大切な訓練です

recallの同意語

remember: 記憶の中にある情報を思い出す行為。日常的に最も一般的に使われる同義語。
recollect: 断片的な記憶を呼び戻す、思い出す。丁寧でややフォーマルなニュアンス。
reminisce: 過去の出来事を懐かしく振り返ること。感情を伴う回想のイメージ。
evoke: 記憶や感情を喚起して思い出させる。情感や雰囲気を伴う表現。
call to mind: 頭の中に思い浮かべさせ、思い出させる表現。直截的で明確な動作を示す。
bring to mind: 記憶を喚起して思い出させる。日常会話でよく使われる表現。
retrieve: 記憶から情報を取り出す・取得する。データ処理や学習の文脈でよく使われる。
fetch: 記憶やデータを取り出す、取得する意味。口語的・技術的場面で用いられる。
conjure up: 想像力や直感で記憶を呼び起こす。印象的な語感を持つ表現。
recollection: 記憶の内容そのもの、思い出す行為（名詞）。
remembrance: 思い出すこと、追憶。記憶という意味の名詞。
retrieval: 情報や記憶の取得・検索という名詞。学術・技術的文脈で使われる。
withdrawal: 製品などを市場から撤退・回収する行為。製品リコールを意味する典型語。
voluntary recall: 自主的な製品回収。安全性や品質問題が原因で企業が自発的に回収すること。
pull from shelves: 棚から商品を撤去する具体的な表現。販売停止を示す場面で使われる。
market withdrawal: 市場からの撤退・販売停止の広い意味。回収の一形態を指す用語。

recallの対義語・反対語

忘れる: 記憶していた内容を思い出せなくなる状態。recallの対義語として最も基本的な語。日常会話でよく使われます。
忘却: 記憶を保持できず、思い出せない状態。文語的・抽象的な表現で、文学的にも使われます。
記憶喪失: 何らかの原因で記憶が喪失してしまう状態。医療・専門的な語彙として使われることが多いです。
失念: うっかり忘れてしまうこと。日常的に使われるややフォーマルな表現です。
思い出せない: 特定の情報を思い出すことができない状態。口語的で分かりやすい表現です。
思い出さない: 意図的に記憶を呼び起こさない、あるいは思い出す気がない状態を指します。

recallの共起語

再現率: 情報検索・機械学習の評価指標。真陽性の数を、真陽性と偽陰性の合計で割った比率。Recallとも呼ばれ、見逃しの少なさを表す。
想起: 記憶から意識的に思い出すこと。過去の出来事を呼び起こす行為。
回想: 過去を振り返って思い出すこと。過去の出来事を思い出す語。
回顧: 過去を振り返ること。経験や歴史を再検討する意味合い。
思い出す: 記憶を呼び戻す動作。日常会話でよく使われる表現。
呼び起こす: 記憶を積極的に呼び戻す意味合いの動作。
リコール: 欠陥商品を市場から回収する行為。自動車や家電などの製品の是正対応として使われる外来語。
自主回収: 企業が自発的に欠陥品を市場から回収すること。
製品回収: 欠陥品を市場から回収する全体のプロセスや措置。
欠陥品: 安全性・機能に問題がある商品。
自動車リコール: 自動車部品の欠陥に対して行われる回収・修理の通知・実施。
欠陥品リコール: 欠陥品を対象としたリコールの具体的な事象を指す表現。
回収費用: 回収作業・修理・補償に要する費用。
偽陰性: 実際には正解であるが検出できなかった事例。Recall の分母の拡大要因。
真陽性: 実際に正解で、モデルが正しく検出した事例。Recall の分子に該当。
想起プロセス: 記憶が呼び起こされる際の心理的過程や手順の意義を指す専門用語。

recallの関連用語

再現率（Recall）: 機械学習・情報検索における指標のひとつ。実際に陽性である事例のうち、モデルが陽性と正しく判定した割合。式は TP ÷ (TP + FN)。例: 実際に病気の人10人のうち、8人を正しく検出できれば再現率は0.8。
精度（Precision）: モデルが陽性と判定したうち、実際に陽性であった割合。式は TP ÷ (TP + FP)。偽陽性を減らす目安にもなる。
F1スコア: PrecisionとRecallの調和平均。F1 = 2 × (Precision × Recall) ÷ (Precision + Recall)。両方のバランスを評価する指標。
混同行列（Confusion Matrix）: 予測結果を4つのセルに分けて整理する表。陽性/陰性と実際の陽性/陰性の組み合わせを示す。
真陽性（True Positive, TP）: 実際にも陽性で、モデルも陽性と判定した事例。
偽陽性（False Positive, FP）: 実際には陰性なのに、モデルが陽性と判定してしまった事例。
偽陰性（False Negative, FN）: 実際には陽性なのに、モデルが陰性と判定してしまった事例。
真陰性（True Negative, TN）: 実際にも陰性で、モデルも陰性と判定した事例。
情報検索における再現率: 検索エンジンやデータベースが、関連する文書を漏れなく取り出せるかを示す指標。
製品リコール（Product Recall）: 市場に出た欠陥製品が原因で安全性に問題が生じた場合に、製造者が回収・交換・修理などを行い、販売を中止する対応。
回収率: 回収対象のうち、実際に回収・撤去された製品の割合。リコール対応の実務効率を測る指標。
回想バイアス（Recall bias）: 自己申告データで、過去の出来事の記憶が歪むことによって生じる偏り。疫学研究などで注意するべき現象。
自由再生（Free recall）: 手掛かりなしに、記憶から情報を自分で思い出す課題形式。
手掛かり再生（Cued recall）: 手掛かりを与えることで記憶の想起を促す課題形式。
再認識（Recognition）: 提示された情報が過去に見たものかどうかを判断する記憶の過程。想起課題より手掛かりが少ない場合がある。
ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）とAUC（Area Under the Curve）: 閾値を変えたときの真陽性率と偽陽性率の関係を描く曲線。AUCは全体的な識別力を表す指標。
データ品質・バイアス対策: 回想バイアスやデータの偏りを抑える設計・前処理の考え方。