(57)【要約】【課題】原文のコンテンツを的確に翻訳することができる翻訳者を選択する翻訳者選択方法、翻訳コンテンツ提供サーバ、および翻訳者選択プログラムを提供する。【解決手段】翻訳システムを構成するサーバにおいて、ユーザ端末からコンテンツの翻訳文の提供要求を受けた場合、原文のコンテンツがダウンロードされ（Ｓ２）、原文コンテンツに含まれる、原著作者の身元に関する情報が抽出される（Ｓ４）。抽出された原著作者の身元に関する情報と翻訳者の身元に関する情報とが比較され、国籍、年齢および性別に基づく適性値がそれぞれ算出される（Ｓ６〜Ｓ８）。国籍、年齢および性別に基づく適性値の合計が最大となる翻訳者が抽出され（Ｓ１１）、正式な翻訳依頼先として決定される（Ｓ１４）。【選択図】図７
2009070194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して接続されたクライアント端末に対して、原文のコンテンツとは異なる言語に翻訳されたコンテンツを提供するサーバによって処理される翻訳者選択方法であって、
翻訳の対象となるコンテンツである原文コンテンツの著作者である原著作者の身元に関する情報を取得する原著作者情報取得ステップと、
複数の翻訳者候補の身元に関する情報を取得する候補者情報取得ステップと、
前記原著作者情報取得ステップで取得された前記原著作者の前記身元に関する情報と、前記候補者情報取得ステップで取得された前記翻訳者候補の前記身元に関する情報とを比較して、前記複数の翻訳者候補から、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、翻訳者として選択する翻訳者選択ステップとを備えたことを特徴とする翻訳者選択方法。
【請求項２】
前記身元に関する情報は、国籍に関する情報を含み、
前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ国籍の翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする請求項１に記載の翻訳者選択方法。
【請求項３】
前記身元に関する情報は、年齢に関する情報を含み、
前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者とより年齢が近い翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする請求項１または２に記載の翻訳者選択方法。
【請求項４】
前記身元に関する情報は、性別に関する情報を含み、
前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ性別の翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の翻訳者選択方法。
【請求項５】
前記身元に関する情報は、宗教に関する情報を含み、
前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ宗教を信仰する翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の翻訳者選択方法。
【請求項６】
前記原文コンテンツの内容を解析するコンテンツ解析ステップと、
前記コンテンツ解析手段の解析結果に基づいて、前記身元に関する情報に含まれる情報の中から、前記翻訳者を選択する際に優先して考慮する情報である優先情報を設定する優先情報設定ステップとをさらに備え、
前記翻訳者選択ステップでは、前記優先情報設定ステップで設定された前記優先情報を考慮して、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、前記翻訳者として選択することを特徴とする請求項１に記載の翻訳者選択方法。
【請求項７】
前記身元に関する情報は、国籍、年齢、性別、および宗教の少なくとも１つに関する情報を含み、
前記優先情報設定ステップは、前記優先情報設定ステップで設定された前記優先情報に優先順位をつける優先順位設定ステップを備え、
前記翻訳者選択ステップでは、前記優先順位設定ステップで設定された前記優先順位が高い前記優先情報から順に考慮して、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、前記翻訳者として選択することを特徴とする請求項６に記載の翻訳者選択方法。
【請求項８】
ネットワークを介して接続されたクライアント端末に対して原文のコンテンツとは異なる言語に翻訳されたコンテンツを提供する翻訳コンテンツ提供サーバであって、
翻訳の対象となるコンテンツである原文コンテンツの著作者である原著作者の身元に関する情報を取得する原著作者情報取得手段と、
複数の翻訳者候補の身元に関する情報を取得する候補者情報取得手段と、
前記原著作者情報取得手段によって取得された前記原著作者の前記身元に関する情報と、前記候補者情報取得手段によって取得された前記翻訳者候補の前記身元に関する情報とを比較して、前記複数の翻訳者候補から、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、翻訳者として選択する翻訳者選択手段とを備えたことを特徴とする翻訳コンテンツ提供サーバ。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれかに記載の翻訳者選択方法の各種処理ステップをコンピュータに実行させる翻訳者選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳者選択方法、翻訳コンテンツ提供サーバ、および翻訳者選択プログラムに関する。より具体的には、原文のコンテンツの著作者および翻訳者の身元に関する情報を考慮して、翻訳者を選択する翻訳者選択方法、翻訳コンテンツ提供サーバ、および翻訳者選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴い、ユーザは、ＷＷＷ上の情報であるＷｅｂコンテンツを検索するなどして、自己の要望に即した情報を世界各地から得られるようになった。ところが、母国語以外の言語により記述されたＷｅｂコンテンツの場合、ユーザは必ずしもその言語には精通しておらず、内容の理解が困難な場合も多い。このような場合には、ユーザが翻訳者に翻訳を依頼することになるため、適切な翻訳者の選択を行うための翻訳仲介システムが提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の翻訳仲介システムでは、ユーザが翻訳する文書をサーバに送ると、サーバはまず、その文書の専門分野に該当する翻訳者を選択する。その後、翻訳者が作成した辞書をベースに機械的に翻訳を行い、その結果を基に、ユーザに正式に翻訳を依頼する翻訳者を選択させる。
【特許文献１】特開２００３−２７１５９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の翻訳仲介システムでは、専門分野が合致した翻訳者を選択することはできるが、翻訳する文書の著作者がどのような身元の人物かはまったく考慮されていないため、必ずしも適切な翻訳者が選択されるとはいえなかった。例えば、１０代の女性のブログの記事を翻訳する場合、専門分野といえるものは存在しないため、専門分野で翻訳者を選択すること自体が困難であった。また、このブログが何らかの専門分野に関連するものだとしても、例えば、６０代の男性が翻訳者として選択された場合、１０代の女性の表現の微妙なニュアンスを反映した翻訳は期待できない。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、原文のコンテンツを的確に翻訳することができる翻訳者を選択する翻訳者選択方法、翻訳コンテンツ提供サーバ、および翻訳者選択プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の翻訳者選択方法は、ネットワークを介して接続されたクライアント端末に対して、原文のコンテンツとは異なる言語に翻訳されたコンテンツを提供するサーバによって処理される翻訳者選択方法であって、翻訳の対象となるコンテンツである原文コンテンツの著作者である原著作者の身元に関する情報を取得する原著作者情報取得ステップと、複数の翻訳者候補の身元に関する情報を取得する候補者情報取得ステップと、前記原著作者情報取得ステップで取得された前記原著作者の前記身元に関する情報と、前記候補者情報取得ステップで取得された前記翻訳者候補の前記身元に関する情報とを比較して、前記複数の翻訳者候補から、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、翻訳者として選択する翻訳者選択ステップとを備えている。
【０００７】
また、請求項２に係る発明の翻訳者選択方法では、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記身元に関する情報は、国籍に関する情報を含み、前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ国籍の翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係る発明の翻訳者選択方法では、請求項１または２に記載の発明の構成に加え、前記身元に関する情報は、年齢に関する情報を含み、前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者とより年齢が近い翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に係る発明の翻訳者選択方法では、請求項１〜３のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記身元に関する情報は、性別に関する情報を含み、前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ性別の翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に係る発明の翻訳者選択方法では、請求項１〜４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記身元に関する情報は、宗教に関する情報を含み、前記翻訳者選択ステップでは、前記原著作者と同じ宗教を信仰する翻訳者候補を優先して選択することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項６に係る発明の翻訳者選択方法は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記原文コンテンツの内容を解析するコンテンツ解析ステップと、前記コンテンツ解析手段の解析結果に基づいて、前記身元に関する情報に含まれる情報の中から、前記翻訳者を選択する際に優先して考慮する情報である優先情報を設定する優先情報設定ステップとをさらに備え、前記翻訳者選択ステップでは、前記優先情報設定ステップで設定された前記優先情報を考慮して、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、前記翻訳者として選択することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項７に係る発明の翻訳者選択方法では、請求項６に記載の発明の構成に加え、前記身元に関する情報は、国籍、年齢、性別、および宗教の少なくとも１つに関する情報を含み、前記優先情報設定ステップは、前記優先情報設定ステップで設定された前記優先情報に優先順位をつける優先順位設定ステップを備え、前記翻訳者選択ステップでは、前記優先順位設定ステップで設定された前記優先順位が高い前記優先情報から順に考慮して、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、前記翻訳者として選択することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項８に係る発明の翻訳選択サーバは、ネットワークを介して接続されたクライアント端末に対して原文のコンテンツとは異なる言語に翻訳されたコンテンツを提供する翻訳者選択サーバであって、翻訳の対象となるコンテンツである原文コンテンツの著作者である原著作者の身元に関する情報を取得する原著作者情報取得手段と、複数の翻訳者候補の身元に関する情報を取得する候補者情報取得手段と、前記原著作者情報取得手段によって取得された前記原著作者の前記身元に関する情報と、前記候補者情報取得手段によって取得された前記翻訳者候補の前記身元に関する情報とを比較して、前記複数の翻訳者候補から、前記原著作者の前記身元に関する情報との共通度合いがより高い前記身元に関する情報を有する翻訳者候補を、翻訳者として選択する翻訳者選択手段とを備えている。
【００１４】
さらに、請求項９に係る発明の翻訳者選択プログラムは、請求項１〜７のいずれかに記載の翻訳者選択方法の各種処理ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に係る発明の翻訳者選択方法では、原著作者と複数の翻訳者候補の身元に関する情報が取得され、身元に関する情報における原著作者との共通度合いがより高い翻訳者候補が、翻訳者として決定される。身元に関する情報とは、その人の生まれや境遇に関する情報であるから、これが共通している度合いが高いほど、共通する知識が多く、また、考え方や文章等の表現方法が似通っていると考えられる。したがって、原文を的確に反映した翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００１６】
請求項２に係る発明の翻訳者選択方法では、原著作者と複数の翻訳者候補の国籍に関する情報が取得され、原著作者と同じ国籍の翻訳者候補が優先して選択される。生まれ育った国が同じであれば、他国の人間よりも、原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っていると考えられる。したがって、同じ国籍の翻訳者を優先して選択することで、請求項１に記載の発明の効果に加え、原文をさらに的確に反映した翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００１７】
請求項３に係る発明の翻訳者選択方法では、原著作者と複数の翻訳者候補の年齢に関する情報が取得され、原著作者とより近い年齢の翻訳者候補が優先して選択される。年齢が近い場合、世代がまったく異なる人間よりも、原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っていると考えられる。例えば、日本の高校生の話し言葉には、この年代に特有の表現が多いが、それは他の言語でも同様である。よって、より近い年齢の翻訳者を優先して選択することで、請求項１または２に記載の発明の効果に加え、原文の表現やニュアンスをそのまま反映した翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００１８】
請求項４に係る発明の翻訳者選択方法では、原著作者と複数の翻訳者候補の性別に関する情報が取得され、原著作者と同じ性別の翻訳者候補が優先して選択される。同性であれば、異性よりも、原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っていると考えられる。例えば、女性特有の言い回しは、男性には馴染みがないため翻訳しにくい。したがって、同性の翻訳者を優先して選択することで、請求項１〜３のいずれかに記載の発明の効果に加え、より自然で的確な翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００１９】
請求項５に係る発明の翻訳者選択方法では、原著作者と複数の翻訳者候補の宗教に関する情報が取得され、原著作者と同じ宗教を信仰する翻訳者候補が優先して選択される。宗教が同じであれば、他の宗教を信仰する人間よりも、原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っている点がある。したがって、同じ宗教を信仰する翻訳者を優先して選択することで、請求項１〜４のいずれかに記載の発明の効果に加え、原著作者の思想をより的確にとらえた翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００２０】
請求項６に係る発明の翻訳者選択方法では、原文コンテンツの内容に応じて設定される優先情報を考慮して、翻訳者の選択が行われる。原文コンテンツの内容によって、身元情報のうち、重要となる情報（国籍、年齢、性別、宗教等）は異なる。したがって、内容に応じて翻訳者選択の際に優先して考慮する情報を変えることで、請求項１に記載の発明の効果に加え、より的確な翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００２１】
請求項７に係る発明の翻訳者選択方法では、国籍、年齢、性別、および宗教に、原文コンテンツの内容に応じた優先順位付けが行われる。したがって、請求項６に記載の発明の効果に加え、原文コンテンツの内容に応じて、様々な情報が加味された適切な翻訳者を選択することができる。
【００２２】
請求項８に係る発明の翻訳者選択サーバでは、原著作者と複数の翻訳者候補の身元に関する情報が取得され、身元に関する情報における原著作者との共通度合いがより高い翻訳者候補が、翻訳者として決定される。身元に関する情報とは、その人の生まれや境遇に関する情報であるから、これが共通している度合いが高いほど、共通する知識が多く、また、考え方や文章等の表現方法が似通っていると考えられる。したがって、原文を的確に反映した翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００２３】
請求項９に係る発明の翻訳者選択プログラムは、請求項１〜７のいずれかに記載の翻訳コンテンツ提供方法の各種処理ステップをコンピュータに実行させる。したがって、請求項１〜７のいずれかに記載の発明の効果を奏することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明を具現化した実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、参照する図面は、本発明が採用しうる技術的特徴を説明するために用いられるものであり、記載されている装置の構成、各種処理のフローチャートなどは、特に特定的な記載がない限り、それのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例である。
【００２５】
<第１の実施形態>
まず、図１〜図８を参照して、本発明の第１の実施形態に係る翻訳システム１について説明する。最初に、図１を参照して、翻訳システム１の概略構成について説明する。図１は、翻訳システム１の概略構成を示すシステム構成図である。
【００２６】
図１に示すように、翻訳システム１は、サーバ１０と、インターネット３を介してそれぞれサーバ１０に接続されたユーザ端末２０と、翻訳者端末３０とから構成されている。なお、サーバ１０、ユーザ端末２０、および翻訳者端末３０は、所謂パーソナルコンピュータであり、汎用型の装置である。図１ではユーザ端末２０および翻訳者端末３０はそれぞれ１つのみ図示されているが、実際にはいずれも複数が存在する。なお、「ユーザ端末２０」とは、サーバ１０に対して翻訳文の提供を要求することができる、翻訳システム１の一般会員の端末をいう。一方、「翻訳者端末３０」とは、サーバ１０からの依頼に応じて、翻訳文をサーバ１０に提供する翻訳者の端末をいう。翻訳システム１では、ユーザ端末２０のユーザは、所定の使用料を翻訳システム１の管理会社に支払うことにより、インターネット３上で公開されているＷｅｂコンテンツ（以下、単にコンテンツという）の翻訳文の提供をサーバ１０に要求することができる。サーバ１０は、ユーザ端末２０から翻訳提供要求を受けると、適宜翻訳者を選択し、その翻訳者の翻訳者端末３０に対して翻訳を依頼する。このときの翻訳者の選択方法については、後で詳述する。また、以下の説明では、インターネット上で公開されている第１の言語で記載された原文通りのコンテンツを「原文コンテンツ」といいい、原文コンテンツを第１の言語とは異なる第２の言語に翻訳したものを「翻訳コンテンツ」というものとする。
【００２７】
次に、図２〜図６を参照して、サーバ１０の構成について説明する。図２は、サーバ１０の電気的構成を示すブロック図である。図３は、ＲＡＭ１３の記憶エリアの説明図である。図４は、適性値記憶エリア１３４に記憶された適性値リストの説明図である。図５は、翻訳者データベースに記憶された翻訳者情報の説明図である。図６は、翻訳依頼記憶エリア１４３に記憶された翻訳依頼リストの説明図である。
【００２８】
図２に示すように、サーバ１０は、バスによって相互に接続されたＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ハードディスク装置（ＨＤＤ）１４、ディスプレイ１５、キーボード１６、マウス１７、および通信用Ｉ／Ｆ１８を備えている。ＲＯＭ１２は、ＢＩＯＳ等、サーバ１０を動作させるための各種のプログラムを記憶しており、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記憶されたプログラムに従って、サーバ１０の動作を制御する。通信用Ｉ／Ｆ１８は、インターネット３に接続し、ユーザ端末２０および翻訳者端末３０等の外部機器との間でデータの送受信を行うためのものである。
【００２９】
ＲＡＭ１３は、各種データを一時的に記憶するための記憶素子である。ここで、図３を参照して、ＲＡＭ１３に設けられた記憶エリアについて説明する。図３に示すように、ＲＡＭ１３は、原文コンテンツ記憶エリア１３１、原著作者情報記憶エリア１３２、翻訳者情報記憶エリア１３３、適性値記憶エリア１３４、および候補者情報記憶エリア１３５を含む複数の記憶エリアを備えている。原文コンテンツ記憶エリア１３１には、翻訳コンテンツの提供要求に記載されたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）からダウンロードされたＨＴＭＬ文書が、原文コンテンツとして記憶される。原著作者情報記憶エリア１３２には、原文コンテンツに含まれる、原文コンテンツの著作者（以下、原著作者という）の身元、すなわち、その人の生まれや境遇に関する情報（以下、身元情報という）が抽出され、記憶される。翻訳者情報記憶エリア１３３には、後述する翻訳者データベース（ＤＢ）から読み出された、翻訳者に関する情報が記憶される。適性値記憶エリア１３４には、後述する翻訳者選択処理において、各翻訳者について身元情報に基づいて算出された適性値を示す適性値リストが記憶される。具体的には、図４に示すように、適性値リストには、翻訳者ＩＤに対応付けて、身元情報の構成要素である国籍、年齢、および性別に基づいて算出された適性値がそれぞれ記憶される。候補者情報記憶エリア１３５には、後述する翻訳者選択処理の過程で、翻訳の依頼先候補として抽出された翻訳者に関する情報が記憶される。
【００３０】
図２に示すように、記憶装置であるＨＤＤ１４は、プログラム記憶エリア１４１、翻訳者ＤＢ記憶エリア１４２、および翻訳依頼記憶エリア１４３を含む複数の記憶エリアを備えている。プログラム記憶エリア１４１には、後述する翻訳者選択処理（図７参照）を含む各種処理をサーバ１０に実行させるための各種プログラムが記憶されている。翻訳者ＤＢ記憶エリア１４２には、サーバ１０に接続されるすべての翻訳者端末３０の翻訳者に関する情報（以下、翻訳者情報という）を格納した翻訳者ＤＢが記憶されている。翻訳依頼記憶エリア１４３には、ユーザ端末２０からの翻訳コンテンツの提供要求に応じて行われる翻訳依頼について、原文コンテンツと翻訳先を特定する翻訳依頼リストが記憶されている。なお、図示しないが、ＨＤＤ１４には、これらの記憶エリアの他に、ユーザ端末２０のすべてのユーザについて、識別コード、氏名、連絡先等のユーザ情報を格納するユーザデータベースを記憶する記憶エリア等も設けられている。
【００３１】
ここで、図５を参照して、翻訳者ＤＢ記憶エリア１４２（図２参照）の翻訳者ＤＢに格納された翻訳者情報について説明する。翻訳者情報は、翻訳者端末３０毎に定められた利用者であって、サーバ１０からの依頼を受けて原文コンテンツの翻訳を行う翻訳者として登録された翻訳者の全員について、各々作成された情報である。翻訳者情報は、図５に示すように、翻訳者ＩＤ、氏名、国籍、年齢、性別および宗教を含む。なお、図５では、７名分の翻訳者情報しか図示されていないが、実際には翻訳者端末３０の数に相当する翻訳者情報が翻訳者ＤＢに存在する。「翻訳者ＩＤ」とは、翻訳者端末３０の各翻訳者に固有の識別コードである。「氏名」、「国籍」、および「年齢」には、各翻訳者の氏名、国籍、および年齢がそれぞれ記憶されている。「性別」には、翻訳者の性別が、男性の場合は「Ｍ」、女性の場合には「Ｆ」として記憶されている。「宗教」には、翻訳者の信仰する宗教が記憶されている。また、図５には図示されていないが、翻訳者ＤＢに登録されている翻訳者情報には、前述の情報のほか、翻訳者の住所、電話番号、メールアドレスも、あわせて記憶されている。さらに、その翻訳者がどの言語からどの言語への翻訳が可能なのかを示す翻訳可能言語の情報（例えば、「中国語→日本語」）等も記憶されている。なお、以下の説明では、便宜上、図５に挙げられた翻訳者はすべて、英語から日本語への翻訳が可能な翻訳者として登録されているものとする。
【００３２】
次に、図６を参照して、翻訳依頼記憶エリア１４３に記憶された翻訳依頼リストについて説明する。翻訳依頼リストは、翻訳が依頼された原文コンテンツおよび翻訳の依頼先を特定し、管理するためのリストである。詳細は後述するが、サーバ１０がいずれかのユーザ端末２０から新たな翻訳コンテンツの提供要求を受信すると、新たなレコードが作成され、翻訳依頼リストに追加される。図６の翻訳依頼リストは、現在、３件の原文コンテンツについて翻訳が依頼されていることを示している。図６に示すように、翻訳依頼リストに記憶される情報は、原文ＩＤ、ＵＲＬ、要求者ＩＤ、翻訳言語、および依頼先翻訳者ＩＤを含む。「原文ＩＤ」は、新たなレコードが作成される際に各原文コンテンツを識別するためにサーバ１０によって付与される、各原文コンテンツに固有の識別コードである。「ＵＲＬ」は、原文コンテンツのインターネット３上の所在を特定するための情報である。「要求者ＩＤ」は、翻訳コンテンツの提供要求の送信元のユーザ端末２０の識別コードである。「翻訳言語」は、原文コンテンツの言語および希望されている翻訳コンテンツの言語である。「依頼先翻訳者ＩＤ」は、後述する翻訳者選択処理によって、原文コンテンツの翻訳依頼先として決定された翻訳者の翻訳者ＩＤである。
【００３３】
以下に、図７および図８を参照して、サーバ１０で行われる翻訳者選択処理について説明する。この処理は、サーバ１０がいずれかのユーザ端末２０から翻訳コンテンツの提供要求を受信したときに、原著作者および翻訳者の身元情報を考慮して、翻訳の依頼先を決定する処理である。図７は、翻訳者選択処理のフローチャートである。図８は、ｖＣａｒｄ形式で記述された身元情報の一例を示す模式図である。なお、図７の翻訳者選択処理は、ＨＤＤ１４のプログラム記憶エリア１４１（図２参照）に記憶されたプログラムに従って、ＣＰＵ１１が実行する。
【００３４】
図７に示す翻訳者選択処理が開始されると、ＣＰＵ１１はまず、翻訳依頼の内容と依頼先を管理するため、ユーザ端末２０から受信した翻訳コンテンツの提供要求に基づいて新たなレコードを作成し、ＨＤＤ１４の翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ１）。本実施形態では、ユーザ端末２０からの翻訳コンテンツの提供要求には、翻訳の対象となる原文コンテンツのＵＲＬが含まれている。そこで、ＣＰＵ１１は、この提供要求に対応する新たな原文ＩＤを生成し、受信したＵＲＬ、送信元のユーザ端末２０の識別コード（要求者ＩＤ）、および翻訳言語とともに翻訳依頼リストに追加する。続いてＣＰＵ１１は、インターネット３を介して、翻訳依頼リストに記憶されたＵＲＬから、原文コンテンツであるＨＴＭＬ文書をダウンロードし、ＲＡＭ１３の原文コンテンツ記憶エリア１３１に記憶させる（Ｓ２）。
【００３５】
次に、ＣＰＵ１１は、原文コンテンツ記憶エリア１３１に記憶されたＨＴＭＬ文書に、原著作者の身元情報が含まれているか否かを判断する（Ｓ３）。ここで、ＨＴＭＬ文書に身元情報が含まれているか否かの判断は、例えば、電子名刺の標準フォーマットであるｖＣａｒｄおよびｈＣａｒｄや、人に関する情報を記述するフォーマットであるＦＯＡＦ（Ｆｒｉｅｎｄ  ｏｆ  ａ  Ｆｒｉｅｎｄ）で記述された情報が含まれているか否かに基づいて行うことができる。ｖＣａｒｄやｈＣａｒｄは、原著作者の名前、所属、住所、電話番号、電子メールアドレス、誕生日等の情報を記述することができる。図８に示すように、ｖＣａｒｄ形式で記述された情報は、ｖＣａｒｄ形式で記述されていることを示すために、「ＢＥＧＩＮ：ＶＣＡＲＤ」で始まり「ＥＮＤ：ＶＣＡＲＤ」で終了する。図８に示すｖＣａｒｄ形式で記述された情報の例では、内容として、原著作者の名前（Ｎ）、名前の構成要素である姓名（ＦＮ）、住所（ＡＤＲ）、電話番号（ＴＥＬ）、電子メールアドレス（ＥＭＡＩＬ）、および誕生日（ＢＤＡＹ）が記述されている。ｈＣａｒｄは、ｖＣａｒｄを基礎として定められているため、同様の形式で身元情報を記述することができる。また、ＦＯＡＦは、ｖＣａｒｄやｈＣａｒｄ同様、原著作者の名前、所属、住所、電話番号、電子メールアドレス、誕生日や、性別、関心を持っているトピック等の情報を幅広く記述することができる。
【００３６】
ＣＰＵ１１は、原文コンテンツであるＨＴＭＬ文書に原著作者の身元情報が含まれていると判断した場合には（Ｓ３：ＹＥＳ）、ＨＴＭＬ文書からこれを抽出し、原著作者情報として、ＲＡＭ１３の原著作者情報記憶エリア１３２に記憶させる（Ｓ４）。例えば、図８に示すｖＣａｒｄ形式で記述された情報が、原著作者情報として原著作者情報記憶エリア１３２に取得される。その後、ＣＰＵ１１は、最初の処理対象として、ＨＤＤ１４の翻訳者ＤＢ記憶エリア１４２に記憶された翻訳者ＤＢから、最初に記憶されている翻訳者情報を読出し、ＲＡＭ１３の翻訳者情報記憶エリア１３３に記憶させる（Ｓ５）。図５の翻訳者ＤＢの例では、翻訳者ＩＤ「００１」の「伊藤一郎」の翻訳者情報が、翻訳者情報記憶エリア１３３に取得される。なお、ここで読み出される翻訳者情報は、翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶された翻訳言語と同じ翻訳可能言語を含む翻訳者情報のみから選択されるものとする。すなわち、例えば、英語の原文コンテンツに対して日本語の翻訳コンテンツの提供要求がなされた場合には、翻訳可能言語として「英語→日本語」が記憶された翻訳者のみから選択が行われる。これ以降の説明で「翻訳者ＤＢから翻訳者情報を読み出す」という場合はすべて同様である。
【００３７】
続いてＣＰＵは、原著作者情報および翻訳者情報に基づいて、処理対象とされている翻訳者の国籍に基づく適性値を算出し、翻訳者ＩＤとともに、ＲＡＭ１３の適性値記憶エリア１３４に記憶された適性値リストに記憶させる（Ｓ６）。具体的には、例えば、Ｓ４において、原著作者情報としてｖＣａｒｄ形式の身元情報が取得された場合には、そこに記述された住所（ＡＤＲ）に含まれる国を国籍とみなし、これと翻訳者情報に含まれる国籍とを比較する。そして、両者が同一の場合はこの翻訳者の国籍に基づく適性値を「１００」とし、両者が異なる場合は「０」として、適性値リストに記憶させる。これは、同じ国の人間の方が、他国の人間よりも原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っており、原文を的確に反映した翻訳文を作成できると考えられるため、翻訳者の国籍が原著作者の国籍と同一の場合に、国籍に基づく適性値を高くするものである。なお、ｖＣａｒｄ形式で記述された住所（ＡＤＲ）は、最後のセミコロン（；）で区切られた末尾部分が国を表しているので、この部分から容易に国名を判別することができる。例えば、原著作者情報として図８に示すｖＣａｒｄ形式の身元情報が取得された場合、その住所（ＡＤＲ）に含まれる国は「日本」である。また、現在の処理対象である翻訳者ＩＤ「００１」の「伊藤一郎」の国籍は「日本」である。よって、図４に示すように、翻訳者ＩＤ「００１」と、国籍に基づく適性値「１００」とが適性値リストに記憶される。また、例えば、原著作者情報としてＦＯＡＦが取得され、ＦＯＡＦに住所が含まれている場合には、これを国籍とみなして同様に適性値を算出すればよい。Ｓ４で取得された原著作者情報に、原著作者の住所等、「国籍」とみなすことができる、国に関する情報がまったく含まれていない場合には、国籍に基づく適性値は「０」とすればよい。
【００３８】
国籍に基づく適性値の算出が終わると（Ｓ６）、ＣＰＵ１１は、原著作者情報および翻訳者情報に基づいて、処理対象とされている翻訳者の年齢に基づく適性値を算出し、ＲＡＭ１３の適性値記憶エリア１３４に、翻訳者ＩＤと対応付けて記憶させる（Ｓ７）。具体的には、例えば、Ｓ４において、原著作者情報としてｖＣａｒｄ形式の身元情報が取得された場合には、まず、そこに記載された誕生日（ＢＤＡＹ）に含まれる年月日から、原著作者の現在の年齢を算出する。そして、年齢に基づく適性値＝３０／（原著作者と翻訳者との年齢の差の絶対値＋１）によって求められた値を、適性値リストに記憶させる。すなわち、原著作者と翻訳者の年齢が近いほど、「３０」を最大値として、翻訳者の適性値は大きくなる。年齢が近い人間同士は、世代がまったく異なる人間同士よりも、共通する知識も多く、考え方や表現方法が似通っていると考えられる。例えば、ある国の言語で若者に特有の表現が他の国の言語に翻訳された場合、やはりその言語でも若者特有の表現である方が、原文のニュアンスがそのまま反映されているといえる。そこで、このように、翻訳者の年齢が原著作者と近いほど、適性値を高くするものである。例えば、原著作者情報として図８に示すｖＣａｒｄ形式の身元情報が取得された場合、誕生日（ＢＤＡＹ）は「１９９０−０１−０１」すなわち「１９９０年１月１日」であるから、２００７年９月１日現在では、原著作者は１７歳である。一方、処理対象である翻訳者ＩＤ「００１」の「伊藤一郎」の年齢は「３１」歳であるから、年齢に基づく適性値は、３０／｛（３１−１７）＋１｝＝２．００と算出され、図４に示すように、翻訳者ＩＤ「０００１」に対応づけて、「２．００」が適性値リストに記憶される。原著作者情報としてｈＣａｒｄやＦＯＡＦにより記述された情報が取得された場合も、同様である。なお、Ｓ４で取得された原著作者情報に、原著作者の誕生日等、原著作者の年齢に関する情報がまったく含まれていない場合には、年齢に基づく適性値は「０」とすればよい。
【００３９】
年齢に基づく適性値の算出が終わると（Ｓ７）、ＣＰＵ１１は、原著作者情報および翻訳者情報に基づいて、処理対象とされている翻訳者の性別に基づく適性値を算出し、ＲＡＭ１３の適性値記憶エリア１３４に、翻訳者ＩＤと対応付けて記憶させる（Ｓ８）。具体的には、例えば、Ｓ４において、原著作者情報としてＦＯＡＦで記述された身元情報が取得され、そこに性別が含まれている場合は、これを翻訳者情報に含まれる性別と比較する。そして、両者が同一の場合はこの翻訳者の性別に基づく適性値を「５０」とし、両者が異なる場合は「０」として、適性値リストに記憶させる。同性であれば、異性よりも、原著作者と考え方や表現方法が似通っており、より自然で的確な翻訳文を作成できると考えられる。例えば、女性特有の言い回しは、男性には馴染みがないため翻訳しにくい。そこで、このように、翻訳者の性別が原著作者と同一の場合に、適性値を高くするものである。なお、ｖＣａｒｄおよびｈＣａｒｄには性別を定義する要素がないため、原著作者情報がｖＣａｒｄまたはｈＣａｒｄ形式で記述された情報である場合と、ＦＯＡＦで記述された情報に性別が含まれていない場合には、性別に基づく適性値は「０」とされる。
【００４０】
前述のようにして、国籍、年齢、および性別に基づく適性値がそれぞれ算出されると（Ｓ６〜Ｓ８）、ＣＰＵ１１は、翻訳者ＤＢに記憶された翻訳者情報のすべてについて処理が完了したか否かを判断する（Ｓ９）。図５に示す翻訳者ＤＢの例では、まだ翻訳者ＩＤ「００１」の最初の翻訳者情報の処理が完了したのみである。すなわち、すべての翻訳者情報の処理が完了していないため（Ｓ９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の処理対象として、２番目の翻訳者情報を読出し、ＲＡＭ１３の翻訳者情報記憶エリア１３３に記憶させてから（Ｓ１０）、Ｓ６に戻る。図５の例では、Ｓ１０で翻訳者ＩＤ「０００２」の「佐藤二郎」の翻訳者情報が読み出される。この後、ＣＰＵ１１は、翻訳者ＤＢに記憶されているすべての翻訳者情報について各適性値が算出されるまで、前述と同様の処理を繰り返す（Ｓ６〜Ｓ１０）。
【００４１】
すべての翻訳者情報について処理が完了すると（Ｓ９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、適性値記憶エリア１３４に記憶されている適性値リストを参照して、国籍、年齢、および性別の各適性値の合計が最大となる翻訳者ＩＤを抽出する。そして、この翻訳者ＩＤに対応する翻訳者を正式に翻訳を依頼するための候補者とし、この候補者の翻訳者情報（候補者情報）を翻訳者ＤＢから読み出して、ＲＡＭ１３の候補者情報記憶エリア１３５に記憶させる（Ｓ１１）。例えば、原著作者情報としてＦＯＡＦで記述された身元情報が取得され、住所が「日本」、誕生日が「１９９０年１月１日」、性別が「女」だった場合、図５に示す翻訳者情報すべてについて処理が完了した時点で、適性値リストは図４に示す通りとなる。この場合、翻訳者ＩＤ「００５」の適性値の合計が「１６０．００」で最大となるため、図５に示す翻訳者ＩＤ「００５」の「鈴木花子」の翻訳者情報が、候補者情報として候補者情報記憶エリア１３５に記憶される。このように、抽出された候補者が１名のみの場合には（Ｓ１２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、この候補者を正式な依頼先の翻訳者に決定し、その翻訳者ＩＤを、ＨＤＤ１４の翻訳依頼記憶エリア１４３に記憶された翻訳依頼リスト（図６参照）に依頼先翻訳者ＩＤとして記憶させる（Ｓ１４）。そして、図７の翻訳者選択処理は終了する。
【００４２】
適性値の合計が最大となる翻訳者ＩＤが複数あり、候補者が複数抽出された場合には（Ｓ１２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、これら複数の候補者から、ランダムに１名を選択する（Ｓ１３）。ランダムに１名を選択する方法は、いかなる周知の方法を採用してもよい。例えば、ＨＤＤ１４のプログラム記憶エリア１４１に乱数発生プログラムを記憶しておき、これを利用することができる。乱数発生プログラムは、所定の値が引数として与えられると、所定の数字を乱数として引き渡すものである。よって、例えば、候補者の数を引数として乱数発生プログラムに与え、得られた乱数に対応する候補者を選択すればよい。このようにして、ランダムに１名の候補者が選択されると（Ｓ１３）、その候補者が正式な依頼先の翻訳者として決定され、翻訳者ＩＤが、依頼先翻訳者ＩＤとして翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶される（Ｓ１４）。そして、図７の翻訳者選択処理は終了する。
【００４３】
一方、ユーザ端末２０からの翻訳コンテンツの提供要求に応じてダウンロードされた原文コンテンツに身元情報が含まれていない場合には（Ｓ３：ＮＯ）、身元情報に基づく翻訳者の選択はできないので、そのまま図７に示す処理は終了する。この場合、例えば、別途、翻訳対象である原文コンテンツの属する分野に応じて、その分野を専門とする翻訳者を選択する処理を行えばよい。あるいは、翻訳者ＤＢに翻訳者情報が登録されている翻訳者の中から、例えば、前述のように乱数発生プログラムを利用して、ランダムに１名を選択してもよい。
【００４４】
このようにして、原文コンテンツの依頼先の翻訳者が決定された後、サーバ１０のＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１４のプログラム記憶エリア１４１に記憶された翻訳依頼処理用のプログラムに従い、決定された翻訳者に対して翻訳依頼処理を実行する。具体的には、例えば、図６の翻訳依頼リストに記憶された依頼先翻訳者ＩＤに対応するメールアドレスを翻訳者ＤＢから読み出し、そのメールアドレスに、原文コンテンツのＵＲＬを記載した翻訳依頼を送信すればよい。そして、翻訳コンテンツが依頼を受けた翻訳者からサーバ１０に送信されると、サーバ１０のＣＰＵ１１は、翻訳者コンテンツを公開するＵＲＬを設定し、図６の翻訳依頼リストに記憶された要求者ＩＤに対応するユーザ端末２０に、設定したＵＲＬを通知する。その結果、ユーザ端末２０では、提供を要求した翻訳コンテンツを閲覧することができる。
【００４５】
以上に説明したように、本実施形態の翻訳システム１を構成するサーバ１０では、原著作者と翻訳者の身元情報がそれぞれ取得され、各翻訳者について、両者の身元情報のうち、国籍、年齢、および性別に基づく適性値がそれぞれ算出される。その後、これらの適性値の合計が算出され、合計が最大の翻訳者が正式な翻訳依頼先に決定される。国籍、年齢、および性別に基づく適性値の合計は、翻訳者の身元情報が、総合的にみて原著作者の身元情報とどれだけ近いかを示す指標であり、合計が大きいほど両者の共通度合いがより高いといえる。共通度合いが高いほど、共通する知識が多く、考え方や文章等の表現方法が似通っていると考えられる。したがって、本実施形態によれば、原著作者と考え方や表現方法が似通った翻訳者を選択することができ、原文を的確に反映した翻訳コンテンツを提供することができる。
【００４６】
本実施形態では、サーバ１０が、本発明の「サーバ」または「翻訳者選択サーバ」に相当し、ユーザ端末２０が、「クライアント端末」に相当する。サーバ１０のＣＰＵ１１によって行われる翻訳者選択処理（図７）が、本発明の「翻訳者選択方法」に相当する。図７のＳ４で原著作者の身元情報を抽出するステップが、「原作者情報取得ステップ」に相当し、Ｓ５またはＳ１０で翻訳者情報を読み出すステップが、「翻訳者情報取得ステップ」に相当する。Ｓ６〜Ｓ１４で原著作者と翻訳者の身元情報を比較して身元情報の共通度合いがより高い翻訳者を選択するステップが、「翻訳者選択ステップ」に相当する。また、図７のＳ４で原著作者情報を抽出するサーバ１０のＣＰＵ１１が、「原著作者情報取得手段」に相当し、Ｓ５またはＳ１０で翻訳者情報を読み出すＣＰＵ１１が、「翻訳者情報取得手段」に相当する。Ｓ６〜Ｓ１４で原著作者と翻訳者の身元情報を比較して身元情報の共通度合いがより高い翻訳者を選択するＣＰＵ１１が、「翻訳者選択手段」に相当する。
【００４７】
<第２の実施形態>
次に、本発明の第２の実施形態について、図９〜図１４を参照して説明する。第２の実施形態は、翻訳の対象である原文コンテンツの内容に応じて、翻訳者選択の際、身元情報の中で優先して考慮する情報を変更する点に特徴を有する。
【００４８】
本実施形態の翻訳システムの構成は、第１の実施形態の翻訳システム１と同一であるため、ここでの説明は省略する。また、翻訳者選択処理が実行されるサーバの構成は、ＨＤＤ１４およびＲＡＭ１３の記憶エリア以外、第１の実施形態のサーバ１０の構成と同一である。したがって、ここでは、本実施形態に係るＨＤＤ１４およびＲＡＭ１３が有する記憶エリアについてのみ説明する。
【００４９】
まず、図９および図１０を参照して、ＨＤＤ１４について説明する。図９は、本実施形態に係るサーバ１０のブロック図である。図１０は、キーワードデータベース記憶エリア１４４に記憶されたキーワードデータベースの説明図である。
【００５０】
図９に示すように、本実施形態では、ＨＤＤ１４には、第１の実施形態と同じプログラム記憶エリア１４１、翻訳者ＤＢ記憶エリア１４２、翻訳依頼記憶エリア１４３に加えて、キーワードデータベース（ＤＢ）を記憶するキーワードＤＢ記憶エリア１４４が設けられている。キーワードＤＢは、図１０に示すように、キーワードの識別コードであるＩＤとキーワードとを対応付けて記憶するデータベースである。本実施形態では、キーワードＤＢには、原文コンテンツの内容を解析し、分類するために用いられるキーワードが記憶されている。本実施形態では、地域、文化、および宗教の３つのカテゴリに分類された多数の単語が、その単語が属するカテゴリが識別可能なＩＤとともに記憶されている。具体的には、ＩＤは６桁の数字からなり、左の１桁が、「１＝地域」、「２＝文化」、「３＝宗教」をそれぞれ表している。すなわち、「Ｊａｐａｎ」、「Ｔｏｋｙｏ」、「Ｃｈｉｙｏｄａ−ｋｕ」等は、「地域」のカテゴリに分類された単語であり、「ｃｕｌｔｕｒｅ」、「ｔｒａｄｉｔｉｏｎ」、「ｆｅｓｔｉｖａｌ」等は、「文化」のカテゴリに分類された単語である。また、「ｒｅｌｉｇｉｏｎ」、「Ｃａｔｈｏｌｉｃ」、「ｃａｔｈｅｄｒａｌ」等は「宗教」のカテゴリに分類された単語である。
【００５１】
次に、図１１を参照して、本実施形態のＲＡＭ１３について説明する。図１１は、本実施形態に係るＲＡＭ１３の記憶エリアの説明図である。図１１に示すように、本実施形態では、ＲＡＭ１３には、原文コンテンツ記憶エリア１３０１、原著作者情報記憶エリア１３０２、翻訳者情報記憶エリア１３０３、カテゴリ記憶エリア１３０４、第１条件記憶エリア１３０５、第２条件記憶エリア１３０６、第１候補者記憶エリア１３０７、および第２候補者記憶エリア１３０８を含む複数の記憶エリアが設けられている。原文コンテンツ記憶エリア１３０１、原著作者情報記憶エリア１３０２、および翻訳者情報記憶エリア１３０３は、第１実施形態の原文コンテンツ記憶エリア１３１、原著作者情報記憶エリア１３２、および翻訳者情報記憶エリア１３３とそれぞれ同一であるため、ここでの説明は省略する。カテゴリ記憶エリア１３０４には、後述するように原文コンテンツの本文が解析された結果、原文コンテンツが属するとされたカテゴリのカテゴリ番号が記憶される。第１条件記憶エリア１３０５には、原文コンテンツが分類されたカテゴリに応じて設定された第１条件が記憶される。具体的には、翻訳依頼先の翻訳者を決定する際、最優先して考慮すべき条件が記憶される。第２条件記憶エリア１３０６には、原文コンテンツが分類されたカテゴリに応じて設定された第２条件が記憶される。具体的には、翻訳依頼先の翻訳者を決定する際、第１条件だけで１名の翻訳者が決定できない場合に考慮すべき条件が記憶される。第１候補者記憶エリア１３０７には、第１条件に基づいて抽出された翻訳者が、第１候補者として記憶される。第２候補者記憶エリア１３０８には、第２条件に基づいて抽出された翻訳者が、第２候補者として記憶される。
【００５２】
以下に、図１２〜図１４を参照して、本実施形態のサーバ１０において実行される、翻訳者選択処理について説明する。この処理は、原文コンテンツの内容を解析、分類し、分類されたカテゴリに応じて国籍または性別を優先的に考慮して、翻訳の依頼先の翻訳者を決定する処理である。図１２は、第２の実施形態に係る翻訳者選択のメイン処理のフローチャートである。図１３は、図１２のメイン処理中に行われる、原文コンテンツ解析処理のフローチャートである。図１４は、図１２のメイン処理中に行われる、カテゴリに基づく翻訳者決定処理のフローチャートである。なお、図１２〜図１４の処理は、プログラム記憶エリア１４１に記憶されたプログラムに従って、ＣＰＵ１１が実行する。
【００５３】
いずれかのユーザ端末２０から翻訳コンテンツの提供要求が受信されると、図１２に示す処理が開始される。処理開始後のＳ２１〜Ｓ２４の処理は、第１の実施形態のＳ１〜Ｓ４の処理と同一であるため、ここでの説明は省略する。原文コンテンツから、原著作者の身元情報が原著作者情報として抽出されると（Ｓ２４）、ＣＰＵ１１は、原文コンテンツ記憶エリア１３０１に記憶されたＨＴＭＬ文書の内容を解析し、カテゴリ分類を行う原文コンテンツ解析処理を行う（Ｓ３０、図１３）。図１３に示すように、原文コンテンツ解析処理ではまず、ＲＡＭ１３の所定の記憶エリア（図示外）に記憶された、１〜３のカテゴリ番号に対応するカウンタがすべて０に設定される（Ｓ３１）。なお、前述したように、キーワードＤＢに記憶されたキーワードのＩＤの左の１桁は「１＝地域」、「２＝文化」、「３＝宗教」をそれぞれ表す。よって、カテゴリ番号は、これにあわせて「１＝地域」、「２＝文化」、「３＝宗教」と定められている。すべてのカウンタが０に設定された後、キーワードＤＢ記憶エリア１４４に記憶されているキーワードＤＢ（図１０参照）から、最初に記憶されているキーワードが読み出され、ＲＡＭ１３の所定の記憶エリア（図示外）に記憶される（Ｓ３２）。
【００５４】
続いてＣＰＵ１１は、原文コンテンツであるＨＴＭＬ文書中に、読み出されたキーワードが含まれているか否かを判断する（Ｓ３３）。キーワードが含まれている場合には（Ｓ３３：ＹＥＳ）、その個数をカウントし（Ｓ３４）、そのキーワードが属するカテゴリのカウンタ、すなわち、キーワードの左の１桁の数字が示すカテゴリ番号のカウンタに個数を加算して記憶させ（Ｓ３５）、Ｓ３６に進む。例えば、図１０に示すキーワードＤＢからは、最初のキーワードとしてＩＤ「１１００００」の「Ｊａｐａｎ」が読み出される。よって、Ｓ３５では、「地域」を示すカテゴリ番号「１」のカウンタに、原文コンテンツに含まれる「Ｊａｐａｎ」の個数が加算される。一方、原文コンテンツに最初のキーワードが含まれていなければ（Ｓ３３：ＮＯ）、そのままＳ３６に進む。Ｓ３６では、キーワードＤＢに記憶されているすべてのキーワードについて、解析処理が完了したか否かが判断される。この時点では、まだすべてのキーワードの処理は完了していないため（Ｓ３６：ＮＯ）、次に記憶されているキーワードがＲＡＭ１３に読み出される（Ｓ３７）。その後、ＣＰＵ１１は、新たに読み出されたキーワードについて、前述のＳ３３〜Ｓ３５の処理を行い、再び、すべてのキーワードについて解析処理が完了したか否かを判断する（Ｓ３６）。処理が完了していなければ（Ｓ３６：ＮＯ）、Ｓ３３に戻って同様に処理を繰り返す。
【００５５】
最終的にすべてのキーワードの処理が完了すると（Ｓ３６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、１〜３のカテゴリ番号に対応するカウンタの値に基づいて、原文コンテンツのカテゴリ設定を行う（Ｓ３８）。具体的には、最大値が記憶されているカウンタのカテゴリ番号が、原文コンテンツが属するカテゴリを示すカテゴリ番号として、ＲＡＭ１３のカテゴリ記憶エリア１３０４に記憶される。例えば、カテゴリ番号「２」のカウンタの値が他のカテゴリ番号のカウンタの値よりも大きい場合には、「２」が、カテゴリ記憶エリア１３０４に記憶されることになる。すなわち、この原文コンテンツが属するカテゴリは「文化」であると設定されたことを意味する。なお、複数のカウンタの値が同じ最大値を示す場合には、これらの複数のカウンタのカテゴリ番号が記憶される。また、原文コンテンツ中にキーワードＤＢに記憶されたキーワードが１個も存在せず、カテゴリ番号１〜３のカウンタの値がすべて「０」のままの場合には、カテゴリ記憶エリア１３０４には、カテゴリ番号「０」が記憶される。カテゴリ番号「０」は、原文コンテンツが、「地域」、「文化」および「宗教」のいずれでもない「その他」のカテゴリに属すことを示すものである。このようにしてカテゴリを設定すると、図１３に示す原文コンテンツ解析処理は終了して図１２のメイン処理に戻り、続いてカテゴリに基づく翻訳者決定処理が行われる（Ｓ５０、図１４）。
【００５６】
図１４に示すように、カテゴリに基づく翻訳者決定処理では、まず、原文コンテンツが属するカテゴリが「地域」または「文化」であるか否かが判断される（Ｓ５１）。具体的には、カテゴリ記憶エリア１３０４にカテゴリ番号「１」および「２」の少なくとも一方が記憶されていれば、原文コンテンツのカテゴリは「地域」または「文化」であると判断される（Ｓ５１：ＹＥＳ）。この場合、ＣＰＵ１１は、翻訳依頼先の翻訳者１名を決定する際に最優先して考慮すべき第１条件を「国籍」として設定し、ＲＡＭ１３の第１条件記憶エリア１３０５に記憶させる（Ｓ５２）。また、第１条件だけで１名に決定できない場合に考慮する第２条件を「性別」として設定し、ＲＡＭ１３の第２条件記憶エリア１３０６に記憶させる（Ｓ５２）。一方、原文コンテンツのカテゴリが「地域」または「文化」ではないと判断された場合は（Ｓ５１：ＮＯ）、反対に、第１条件を「性別」、第２条件を「国籍」として、それぞれ第１条件記憶エリア１３０５および第２条件記憶エリア１３０６に記憶させる（Ｓ５３）。このように、原文コンテンツのカテゴリが「地域」または「文化」の場合に、身元情報のうち「国籍」を最優先するのは、「地域」や「文化」に関連する内容は、原著作者と同じ国の人間の方が共通する知識が多いため、他の国の人間よりも的確な翻訳ができると考えられるためである。一方、「地域」や「文化」に関連する内容でなければ、国に関する知識はそれほど重視する必要はないので、原著作者と同じ国の人間であることよりも、同じ性別の人間であることを優先する。
【００５７】
Ｓ５２またはＳ５３において、第１条件および第２条件が設定されると、ＣＰＵ１１は、翻訳者ＤＢ（図５参照）に記憶されたすべての翻訳者の翻訳者情報のうち、翻訳者ＩＤ、国籍および性別をＲＡＭ１３の翻訳者情報記憶エリア１３０３に取得する（Ｓ５４）。そして、取得された翻訳者情報と、図１２のＳ２４において原著作者情報記憶エリア１３０２に取得された原著作者情報に基づき、第１条件記憶エリア１３０５に記憶された第１条件を満たす翻訳者を第１候補者として抽出する（Ｓ５５）。具体的には、原文コンテンツが「地域」または「文化」に関連しており（Ｓ５１：ＹＥＳ）、第１条件として「国籍」が記憶されていれば、原著作者の国籍と同じ国籍を有する翻訳者をすべて第１候補者として抽出し、その翻訳者ＩＤを第１候補者記憶エリア１３０７に記憶させる（Ｓ５５）。また、原文コンテンツが「地域」または「文化」に関連しておらず（Ｓ５１：ＮＯ）、第１条件として「性別」が記憶されていれば、原著作者の性別と同じ性別の翻訳者をすべて第１候補者として抽出し、その翻訳者ＩＤを第１候補者記憶エリア１３０７に記憶させる（Ｓ５５）。なお、ここでｖＣａｒｄ、ｈＣａｒｄおよびＦＯＡＦ等により記述された原著作者情報から国籍または性別を識別する方法は、第１の実施形態と同様である。
【００５８】
続いてＣＰＵ１１は、第１候補者記憶エリア１３０７に記憶されている翻訳者ＩＤがあるか否かに基づき、第１候補者が存在するか否かを判断する（Ｓ５６）。第１条件である国籍または性別が原著作者と一致する翻訳者がおらず、１名も第１候補者が抽出されなかった場合には（Ｓ５６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、翻訳者情報記憶エリア１３０３に記憶されたすべての翻訳者ＩＤから、ランダムに１名の翻訳者ＩＤを選択する（Ｓ５７）。ここでは、例えば、第１の実施形態と同様に、乱数発生プログラムを利用して選択すればよい。そして、ＣＰＵ１１は、選択された翻訳者ＩＤの翻訳者を、正式に翻訳を依頼する翻訳者として決定し、翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ６４）。その後、図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を終了し、図１２のメイン処理に戻り、メイン処理も終了する。
【００５９】
一方、Ｓ５５において第１候補者が抽出され、その翻訳者ＩＤが第１候補者記憶エリア１３０７に記憶されている場合には（Ｓ５６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、記憶されている翻訳者ＩＤの数に基づき、第１候補者が１名のみか否かを判断する（Ｓ５８）。１名のみであれば（Ｓ５８：ＹＥＳ）、第１候補者記憶エリア１３０７に記憶されている翻訳者ＩＤの翻訳者を、正式に翻訳を依頼する翻訳者として決定し、翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ６４）。その後、図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を終了し、図１２のメイン処理に戻り、メイン処理も終了する。
【００６０】
第１候補者記憶エリア１３０７に翻訳者ＩＤが複数記憶されており、第１候補者が１名のみでない場合には（Ｓ５８：ＮＯ）、翻訳者情報記憶エリア１３０３を参照して、第２条件を満たす第１候補者を第２候補者として抽出する（Ｓ５９）。具体的には、原文コンテンツが「地域」または「文化」に関連しており（Ｓ５１：ＹＥＳ）、第２条件として「性別」が記憶されていれば、原著作者の性別と同じ性別の第１候補者をすべて第２候補者として抽出し、その翻訳者ＩＤを第２候補者記憶エリア１３０８に記憶させる（Ｓ５９）。また、原文コンテンツが「地域」または「文化」に関連しておらず（Ｓ５１：ＮＯ）、第２条件として「国籍」が記憶されていれば、原著作者の国籍と同じ国籍を有する翻訳者をすべて第２候補者として抽出し、その翻訳者ＩＤを第２候補者記憶エリア１３０８に記憶させる（Ｓ５９）。
【００６１】
続いてＣＰＵ１１は、第２候補者記憶エリア１３０８に記憶されている翻訳者ＩＤがあるか否かに基づき、第２候補者が存在するか否かを判断する（Ｓ６０）。第２条件である国籍または性別が原著作者と一致する翻訳者がおらず、１名も第２候補者が抽出されなかった場合には（Ｓ６０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、第１候補者記憶エリア１３０７に記憶されたすべての第１候補者の翻訳者ＩＤから、ランダムに１名の翻訳者ＩＤを選択する（Ｓ６１）。ここでも、乱数発生プログラムを利用して１名を選択すればよい。そして、ＣＰＵ１１は、選択された翻訳者ＩＤの翻訳者を、正式に翻訳を依頼する翻訳者として決定し、翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ６４）。その後、図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を終了し、図１２のメイン処理に戻り、メイン処理も終了する。
【００６２】
一方、Ｓ５９において第２候補者が抽出され、その翻訳者ＩＤが第２候補者記憶エリア１３０８に記憶されている場合には（Ｓ６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、記憶されている翻訳者ＩＤの数に基づき、第２候補者が１名のみか否かを判断する（Ｓ６２）。１名のみであれば（Ｓ６２：ＹＥＳ）、第２候補者記憶エリア１３０８に記憶されている翻訳者ＩＤの翻訳者を、正式に翻訳を依頼する翻訳者として決定し、翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ６４）。その後、図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を終了し、図１２のメイン処理に戻り、メイン処理も終了する。
【００６３】
第２候補者記憶エリア１３０８に翻訳者ＩＤが複数記憶されており、第２候補者が１名のみでない場合には（Ｓ６２：ＮＯ）、第２候補者記憶エリア１３０８に記憶されたすべての第２候補者の翻訳者ＩＤから、ランダムに１名の翻訳者ＩＤを選択する（Ｓ６３）。ここでも、乱数発生プログラムを利用して１名を選択すればよい。そして、ＣＰＵ１１は、選択された翻訳者ＩＤの翻訳者を、正式に翻訳を依頼する翻訳者として決定し、翻訳依頼記憶エリア１４３の翻訳依頼リスト（図６参照）に記憶させる（Ｓ６４）。その後、図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を終了し、図１２のメイン処理に戻り、メイン処理も終了する。
【００６４】
原文コンテンツの依頼先の翻訳者が決定された後、サーバ１０で行われる処理は、第１の実施形態で説明した通りであるため、ここでの説明は省略する。
【００６５】
以上に説明したように、本実施形態のサーバ１０では、原文コンテンツの内容の解析が行われ、原文コンテンツが「地域」、「文化」、「宗教」および「その他」のいずれかのカテゴリに分類される。そして、分類されたカテゴリに応じて、翻訳依頼先を選択する際の最優先条件である第１条件と、第１条件だけでは１名に決定できない場合に考慮する第２条件が設定され、これらの条件に基づいて依頼先が決定される。身元情報には、国籍、年齢、性別、宗教等、様々な要素が含まれるが、原文コンテンツの内容によって重要となる情報は異なる。例えば、ある国の国の行事の紹介記事であれば、同じ国の人間の方が適切な翻訳ができると考えられるし、１０代の女性のブログなら、１０代の女性が翻訳したほうがよいと考えられる。したがって、本実施形態のように、原文コンテンツの内容に応じて翻訳者選択の際に優先して考慮する第１条件および第２条件として用いる情報を変えれば、より的確な翻訳ができる翻訳者を選択することができる。本実施形態では、原文コンテンツの内容が「地域」または「文化」に関連するか否かに応じて、身元情報のうち「国籍」および「性別」のみを第１条件および第２条件として採用したが、原文コンテンツの内容が他のものであっても同様の処理が可能である。例えば、以下に説明する変形例のようにすることができる。
【００６６】
第２の実施形態の変形例として、図１４を参照して、原文コンテンツの内容が「宗教」に関連するものか否かに応じて、第１条件および第２条件を変更する例について説明する。まず、図１４のＳ５１において、カテゴリ記憶エリア１３０４に記憶されたカテゴリ番号に「１」または「２」が含まれるか否かではなく、「３」が含まれるか否かが判断される。前述したように、カテゴリ番号「３」は、原文コンテンツが「宗教」に関連することを意味する。そして、原文コンテンツが「宗教」に関連するものであれば（Ｓ５１：ＹＥＳ）、第１条件として、「国籍」の代わりに「宗教」が設定され、第２条件として、「性別」の代わりに「国籍」が設定される（Ｓ５２）。一方、原文コンテンツが「宗教」に関連するものでなければ（Ｓ５１：ＮＯ）、第１条件として、「性別」の代わりに「国籍」が設定され、第２条件として、「国籍」の代わりに「宗教」が設定される（Ｓ５３）。その後の処理は、第２の実施形態で説明したのと同様である。この際、第１条件または第２条件に「宗教」が設定されている場合は、第１条件または第２条件を満たすか否かの判断は、原著作者情報に含まれる「宗教」と翻訳者情報に含まれる「宗教」が同一か否かにより行われる。なお、ｖＣａｒｄやｈＣａｒｄには「宗教」を定義する要素がないが、ＦＯＡＦでは原著作者が関心を持っているトピックや、その他様々な情報が記述できる。よって、原著作者情報がＦＯＡＦ形式の身元情報であれば、ここに含まれる宗教に関する情報を、原著作者の信仰する宗教として使用すればよい。このように、第２の実施形態の変形例によれば、原文コンテンツが「宗教」に関連する場合、原著作者と同じ宗教を信仰する翻訳者が優先して選択される。原著作者と同じ宗教を信仰する翻訳者は、他の宗教を信仰する翻訳者に比べ、原著作者と共通する知識が多く、考え方や表現方法が似通っている点があると考えられる。したがって、原著作者の思想をより的確にとらえた翻訳が可能な翻訳者を選択することができる。
【００６７】
第２の実施形態およびその変形例では、サーバ１０が、本発明の「サーバ」または「翻訳者選択サーバ」に相当し、ユーザ端末２０が、「クライアント端末」に相当する。サーバ１０のＣＰＵ１１によって行われる翻訳者選択処理（図１２）が、本発明の「翻訳者選択方法」に相当する。図１２のＳ２３で原著作者情報を抽出するステップが、「原著作者情報取得ステップ」に相当する。図１４のＳ５４で翻訳者情報を読み出すステップが、「翻訳者情報取得ステップ」に相当する。図１２のＳ３０および図１３の原文コンテンツ解析処理が、コンテンツ解析ステップに相当する。図１４のＳ５２またはＳ５３で第１条件および第２条件を設定するステップが、「優先情報設定ステップ」および「優先順位設定ステップ」に相当する。図１３のＳ５０および図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理が、「翻訳者選択ステップ」に相当する。また、図１２のＳ２３で原著作者情報を抽出するサーバ１０のＣＰＵ１１が、「原著作者情報取得手段」に相当し、図１４のＳ５４で翻訳者情報を読み出すＣＰＵ１１が、「翻訳者情報取得手段」に相当する。図１２の５０および図１４のカテゴリに基づく翻訳者決定処理を行うＣＰＵ１１が、「翻訳者選択手段」に相当する。
【００６８】
なお、前述の実施形態に示される翻訳システム１の構成は例示であり、本発明は各種の変形が可能なことはいうまでもない。例えば、前述の第１および第２の実施形態では、身元情報として、国籍、年齢、性別、および宗教を例に挙げたが、その他、家族構成や出身校等、人間の生まれや境遇を表す情報であればよい。
【００６９】
また、第１の実施形態では、国籍に基づく適性値の最大値は「１００」、年齢に基づく適性値の最大値は「３０」、性別に基づく適性値の最大値は「５０」とされている。すなわち、国籍、性別、年齢の順に、考慮する条件としての優先度が高いといえる。しかしながら、これらの順序は、第１の実施形態の例に限らず、どのような順序にも変更が可能である。例えば、国籍に基づく適性値の最大値を「３０」、年齢に基づく適性値の最大値は「７０」、性別に基づく適性値の最大値は「５０」とし、年齢、性別、国籍の順に、優先度を高くしてもよい。また、第１の実施形態では、国籍に基づく適性値は「１００」または「０」の二者択一で設定されている。しかしながら、例えば、国籍が同一であれば「１００」、国籍が異なっても国が属する地域（アジア、西ヨーロッパ等）が同一であれば「５０」、地域も異なれば「０」というように、段階的に複数の適性値を設定してもよい。
【００７０】
また、第２の実施形態では、原文コンテンツの内容が「地域」または「文化」に関連するか否かという１つの判断基準のみに基づいて、第１条件および第２条件を設定している。しかし、判断基準は１つだけではなく、複数にしてもよい。例えば、原文コンテンツが「地域」または「文化」に関連しない場合には、さらに「宗教」に関連するか否かを判断し、「宗教」に関連する場合には、「宗教」を第１条件に設定する、というように、２段階で条件設定を行ってもよい。
【００７１】
さらに、第１の実施形態と第２の実施形態を組み合わせることも可能である。具体的には、まず、第２の実施形態のように原文コンテンツを取得して解析を行う。第２の実施形態では、原文コンテンツ中に含まれているキーワードの個数をカウントし、カウントした個数をそのキーワードが属するカテゴリ毎に合計して、合計値が最大となるカテゴリを、原文コンテンツの属するカテゴリとしている。しかし、この場合は、各カテゴリのカウンタの値を、第１の実施形態で説明した適性値の算出に用いればよい。例えば、「地域」に対応するカテゴリ番号１のカウンタの値が「２０」、「文化」に対応するカウンタの値が「１５」、「宗教」に対応するカウンタの値が「２」だったとする。この場合、「地域」や「文化」については、原著作者と同じ国籍の翻訳者の方が、より的確な翻訳ができると考えられるため、国籍に基づく適性値として、同じ国籍の場合は両者のカウンタ値を合計した「３５」、国籍が異なる場合は「０」を算出する。「文化」については、原著作者と年齢が近い方が、より的確な翻訳ができると考えられるため、年齢に基づく適性値として、「文化」のカウンタ値「１５」を（年齢の差の絶対値＋１）で割った値を算出する。「宗教」については、原著作者と信仰する宗教が同じであれば、より的確な翻訳ができると考えられるため、宗教が同じ場合は「宗教」のカウンタ値「２」、宗教が異なる場合は「０」を算出する。そして、このように算出された国籍、年齢、宗教に基づく適性値を合計して、合計値が最大となる翻訳者を選択すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】翻訳システム１の概略構成を示すシステム構成図である。
【図２】サーバ１０の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】ＲＡＭ１３の記憶エリアの説明図である。
【図４】適性値リストの説明図である。
【図５】翻訳者情報の説明図である。
【図６】翻訳依頼リストの説明図である。
【図７】第１の実施形態に係る翻訳者選択処理のフローチャートである。
【図８】ｖＣａｒｄ形式で記述された身元情報の一例を示す模式図である。
【図９】第２の実施形態に係るサーバ１０のブロック図である。
【図１０】キーワードデータベースの説明図である。
【図１１】第２の実施形態に係るＲＡＭ１３の記憶エリアの説明図である。
【図１２】第２の実施形態に係る翻訳者選択のメイン処理のフローチャートである。
【図１３】図１２のメイン処理中に行われる、原文コンテンツ解析処理のフローチャートである。
【図１４】図１２のメイン処理中に行われる、カテゴリに基づく翻訳者決定処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
１    翻訳システム
３    インターネット
１０  サーバ
１１  ＣＰＵ
１３  ＲＡＭ
１４  ハードディスク装置
２０  ユーザ端末
３０  翻訳者端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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