entailmentとは？初心者にもわかる意味と使い方共起語・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）

entailmentとは？

entailment（エンタイルメント）は、ある文が別の文を「含意する」関係のことを指します。日常の会話ではあまり使われませんが、論理学・言語学・自然言語処理（NLP）といった分野でとても大切な考え方です。含意とは、前提となる文Aから結論となる文Bが必ず成り立つことを意味します。

基本の定義

前提Aが真であるとき、結論Bも必ず真になる関係を「含意（entailment）」と呼びます。つまり A ⇒ B が成り立つ場合です。逆に、Aが真でもBが必ず真とは限らない場合は「含意なし」または「非含意」となります。

例で理解する含意

以下の例で「含意あり／含意なし」を見ていきましょう。日常の日本語を用いて理解を深めます。

<th>前提

仮説	含意の有無
すべての猫は動物です	猫は動物だ	含意あり
このビデオは日本語で話されています	このビデオは英語で話されています	含意なし
彼は公園で走った	彼は健康だ	含意なし

NLPでの役割

NLP（自然言語処理）では「自然言語推論（NLI: Natural Language Inference）」というタスクがあります。モデルは「前提A」と「仮説B」が与えられたとき、BがAから推定できるかどうかを判断します。訓練データを通じて学習し、質問応答・要約・検索などのタスクで役立つ情報を生み出します。現場の応用としては、チャットボットが文脈を正しく理解する手助けや、長い文章から要点を取り出す際の推論支援などがあります。

SEOでの活用ポイント

「entailment」という語を記事に含める際は、ただ語を並べるだけでなく、文脈を説明することが重要です。見出しに取り入れるのはもちろん、本文で日常の例とNLPでの活用をセットで説明すると、読者の理解が深まります。検索意図を満たすためには、用語の意味だけでなく、実際の活用シーンや具体例、そして関連語（含意、推論、NLI など）を併記すると効果的です。

注意点と学習のコツ

含意を判断するには、前提と結論の関係を比較する練習が大切です。似ているが意味が微妙に異なる表現にも気をつけましょう。初学者は、日常の短い例をいくつか挙げて、どの表現が含意を持つかを自分の言葉で説明する練習をすると良いです。

まとめ

entailmentは「AからBが必ず成り立つ関係」という意味で、論理・言語学・NLPの基礎となる重要な概念です。初心者は例題と表を使って含意の感覚を掴み、SEOでは文脈と具体例で説明を充実させると検索での理解と評価が高まります。

entailmentの同意語

含意: 意味が暗に含まれていること。ある文が別の事柄を示唆する関係を指します。例: 「彼は忙しい」には、時間がないという含意がある場合が多い。
論理的含意: Aが真ならBも真になる、という論理的なつながり。論理学では A ⊨ B の意味として使われます。例:「全ての人は死ぬ」は『ソクラテスは死ぬ』を論理的含意として含む。
帰結: 前提から必然的に導かれる結論。日常的にも使われ、Aが成立するとBが帰結として成り立つ。例:『雨が降れば道が濡れる』はBの帰結。
論理的帰結: Aが真ならBも必ず真になる、厳密な論理的関係。例:『全ての鳥は飛べる』から『オウムは飛べる』は論理的帰結。
推論結果: 前提から導かれる結論を指す語。Aを前提にして得られるBが推論結果。例: 目撃情報から推論結果として犯人はXだ。
必要条件: Aが成立するためにBが必要である、つまりBがなければAは成立しない。例: この仕事には長時間勤務が必要条件である。
付帯条件: ある事柄を成立させる際に付随して必要となる条件。例: 契約には支払い完了が付帯条件としてある。
伴う: ある事柄が別の事柄を伴って起こる。AにはBが伴う、つまりBが付随する。例: この職には長時間勤務が伴う。

entailmentの対義語・反対語

矛盾: Aが真であるときBは偽になる。Entailment（含意）の最も典型的な反対の関係で、Bの真偽がAの真偽と矛盾する状態を指す。
中立: Aが真であっても、Bが真か偽かどちらとも確定できない状態。含意も反証も成立せず、AとBの関係が不明瞭な場合を指す。
無関係: AとBの間に意味的な結びつきがほとんどなく、Aの真偽がBの真偽に影響しない状況。中立の中でも関係性が薄いときに使われることがある。
非含意: Aが真であってもBが必ず真になるとは限らない、つまりBを含意しない状態を広く表す表現。

entailmentの共起語

意味論的含意: ある文Aが別の文Bを意味的に含む関係。Aが真であればBも真になる性質。
論理含意: 形式論理における含意関係。Aが真ならBも真になる推論関係のこと。
前提: NLIなどで用いられる出発文。仮説を導く根拠となる文。
仮説: 前提から導かれるべき主張。検証対象となる文。
前提と仮説の関係: 前提が仮説を含意するかどうかの関係性を指す一般用語。
含意関係: AがBを含意する関係の総称。語の組み合わせで生まれる意味のつながり。
含意判定: 前提が仮説を含意するかを判断する作業・タスク。
非含意: 前提が仮説を含意しない状態。推論の反対概念。
意味論: 言語の意味を扱う分野。意味論的含意はこの分野の応用例。
自然言語推論: NLIの日本語表現。自然言語の文同士の含意関係を推定するタスク。
NLI: Natural Language Inferenceの略。前提と仮説の関係を判定するタスク。
SNLI: Stanford Natural Language Inferenceデータセット。NLIを学習・評価する代表データ。
MNLI: Multi-Genre Natural Language Inferenceデータセット。複数ジャンルのNLIデータ。
テキスト推論: テキスト同士の推論・含意を扱う総称。
ベンチマーク: NLIや含意判定を評価する標準データセット群の総称。

entailmentの関連用語

含意: ある命題Pが真であるとき、別の命題Qも必ず真になる関係のこと。Pが真ならQが真になるときに成り立つ。
論理含意: 論理学での含意。命題論理や述語論理の枠内で、Pが真のときQも真になる関係を指す。
命題: 真偽を決定できる文・主張・仮説の最小単位。単独で真偽を語ることができる。
前提: 推論の出発点となる命題や情報。
結論: 前提から導かれる命題。推論の最終的な主張。
推論: 与えられた情報から新しい結論を導き出す思考や計算の過程。
演繹: 一般的な法則から個別の結論を導く推論。
演繹的推論: 普遍的な法則や前提から特定の結論を導く推論のこと。
帰結: 前提が真であるとき必然的に成り立つ結論のこと。
真偽値: 命題の真偽を表す値。通常は真(True)と偽(False)。
充足性: ある命題集合が真になる取り付き解が存在すること。SAT問題の概念に対応。
充足可能性: 命題が真になる真理値の組み合わせが少なくとも一つ存在する状態。
矛盾: 同時に真になることができない命題や前提の状態。
中立: ある命題が、他の命題の含意にも矛盾にも帰結しない状態。
推論規則: 推論を正しく行うための形式的な規則。
モードス・ポネンス: PとP→QからQを導く、代表的な推論規則。
自然言語推論: 自然言語の文同士の含意関係を判定するタスク。
NLI: Natural Language Inferenceの略。自然言語推論の総称。
テキスト含意: テキスト間の含意関係を指す語。ある文Aが別の文Bを含意するかを評価する領域。
語彙的含意: 語彙レベルでの含意関係。ある語が別の語の意味内容を含む場合を指す。
意味論的含意: 意味論の観点から成立する含意関係。語義の必然性を含む。
語用論的含意: 文脈・使用状況に依存して生じる含意。
上位語-下位語の包含関係: ある語が別の語を意味的に包含する関係。上位語と下位語の関係（ハイポニミー/ hypernymy）。
ハイポニミー: 下位語と上位語の含意関係の名称。例: ‘犬’は ‘動物’の下位語であり、含意を持つ。
モデル理論的含意: モデル理論の観点で、Aが真ならBも真になることを示す含意のこと。
セマンティック含意: 意味論的含意と同義に使われることが多い。
SNLIデータセット: Stanford Natural Language Inference の略。大規模なNLIデータセットで、推論モデルの評価に用いられる。
MultiNLIデータセット: 複数ジャンルのテキストを含む大規模NLIデータセット。
RTEデータセット: Recognizing Textual Entailment の略。初期のテキスト含意データセット。
テキスト間含意関係: 二つのテキスト間に成立する含意・矛盾・中立の関係の総称。
帰結性: 前提から導かれる結論が真になる性質・状態を指すことがある。