読み方：ドロップ

「drop」の基本的な意味

「drop」とは雫・雫のような形をしたもの・飴玉・少量の酒、あるいは落下・下落・降下を意味する英単語である。動詞として使われる場合は、下がる・溢れる・落とす・こぼすといった意味となる。

「drop」の活用変化一覧

「drop」を活用する場合、過去形は「dropped」、過去分詞形も同じく「dropped」となる。過去形と過去分詞形に違いはないが、基本形にpを一つ重ねる点に注意が必要である。

「drop」を含む英熟語・英語表現

A drop makes a flowとは

「A drop makes a flow」を直訳した場合、「一滴が流れを作る」を意味する。アウトドア企業「The North Face」はこの英文を「A Drop Collection」シリーズのテーマとし、「小さな一歩から始めることで世界の環境を守る」という企業メッセージを込めている。

drop outとは

「drop out」は脱落する、退学する、消える、参加しないといった意味を持つ英熟語である。自らの意思を持って組織やグループから抜け出す意味と、第三者によって強制的に退場させられる意味の双方で用いられる。日本語においては「ドロップアウト」という和製英語として用いられることがあり、特に高校や大学を退学することを示す際に使われることが多い。

「dropbox（オンラインストレージサービス）」とは

「dropbox」とはオンラインストレージサービスの名称で、個人のデバイスとオンラインストレージ間のデータ保存だけでなく、複数のデバイス間においてもデータ共有を可能とするサービスである。2008年に正式サービスがリリースされ、2011年に日本語対応した。

アカウントおよびデスクトップ版アプリケーションのダウンロードは無料ででき、2GBのストレージを利用することができる。一方、有料プランは2TB以上が利用可能になる。有料プランは共有する人数等に応じて複数に分かれており、料金はそれぞれ異なるが、個人向けの「Plus」は月額1,200円、家族向けの「Family」と個人事業主向けの「Professional」は月額2,000円、小規模チーム向け「Standard」は月額1,500円がかかる。無料範囲でも基本的な機能は有料プランと同様に利用可能である。

dropboxを利用する場合は、直感的な使い方ができるアプリケーション版のインストールが推奨される。インストール後は一度ログインしてしまえば、常に同期された状態が続き、ファイルへドラッグ＆ドロップするだけで、簡単にデータをストレージ上に保存できるようになる。

「drop（通販サイト）」とは

「drop（通販サイト）」は、オーディオ・メカニカルキーボード・アウトドア・DIYグッズなど、趣味の商品に特化した海外通販サイトである。一般には流通しないようなマニアックな商品やプレミアムな商品などが扱われている。最大の特徴は、利用者のコミュニティ内で「どの商品が欲しいか」のアンケートが取られ、希望者が一定数以上になった段階で販売交渉が行われ、購入が可能になるという共同購入システムである。一般の通販サイトと同様に会員登録をすれば誰でも購入手続きができるが、最終的な購入者数が基準を超えない場合、販売が成立しない可能性もある。

「drop」を含むその他の用語の解説

drop（美容室）とは

東京都渋谷区にある美容室「drop」は、ショートカット・ボブカットを得意とする美容室である。施術が流れ作業にならないよう予約数を限定しつつ、併設でカフェを運営し、くつろぎの時間を過ごして貰うことをコンセプトとしている店である。

DROP（ウェブサービス）とは

「DROP（ウェブサービス）」はかつて運営されていた、スマートフォンを利用した継続報酬システムによって、手軽に副業ができるサービスである。

DROPKICK ON MY DEVIL（アニメ）とは

「DROPKICK ON MY DEVIL」は漫画「邪神ちゃんドロップキック」の英語訳、あるいはアニメのサブタイトルである。「邪神ちゃんドロップキック」はユキヲによるギャグ・ブラックコメディ漫画。2012年4月に漫画の連載が始まり、2018年にアニメ化した。基本的なストーリーとしては、女子大生が興味本位で悪魔召喚をしたところ、「邪神ちゃん」を名乗る、上半身は少女・下半身は蛇の姿をした悪魔が現れ、共同生活が始まると言うもので、「難しく考えずに楽しくみられる」というコンセプトによるギャグマンガである。

dropout（ディープラーニング）とは

「dropout（ディープラーニング）」は、大規模データをコンピューターが学習する際に用いられる手法の一つである。ニューラルネットワーク上にある層（layer）に含まれるノードを、一部だけ無視しながら学習することによって、過学習（学習させたデータのみに適合しすぎて正確な結果が出せない状態）を防ぐことができる。