用語集形式UTXの現況と実務日本語・百半ルール―実際的な用語集と表記規則を実現するには―Glossary format UTX and the "Break 100" rule of Practical Japanese
秋桜舎

PROFILE

代表

山本ゆうじ

筑波大学を経てシカゴ大学修士号。実務翻訳業務、大規模翻訳・文書管理／作成の講習やコンサルを行う。近著に『IT 時代の実務日本語スタイルブック――書きやすく、読みやすい電子文書の作文技法』。
http://cosmoshouse.com/（連絡用フォームから）

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用語集形式 UTX の現況

ンプルかつ汎用的で、オープンな用語集形式である。筆者は、UTX 策定チームのリーダーを努める。
UTX の詳細：

用語集形式 UTX の概要<http://www.aamt.info/japanese/utx/>

本稿では、用語集形式 UTX の現況と進展、また、機械翻訳と翻訳者の関係について述べる。

を示す。

まず、用語集形式 UTX の概要と現況を示す。用語集UTX は、Excel など表計算ソフトで扱えるシンプル形式 UTX（Universal Terminology eXchange）は、なタブ区切り形式で、翻訳支援ツールや機械翻訳など、AAMT（アジア太平洋機械翻訳協会）が策定した、シ多様なツールで共通の形式として使える、必要十分の用

図1

296

図 1 に UTX 用語集を Excel 上で開いた場合の実例

UTX 用語集サンプル（AAMT/UTX 用語集から抜粋、Excel 上で開く）

れている。

形式を統一することにより、同じデータをさまざまな用「平成 25 年度 中国特許文献の機械翻訳のための新語途に活用でき、価値が高まる。UTX は、対訳用語集とに関する調査」調査報告書（一般財団法人 日本特許情して使うのが一般的ではあるが、単一言語用語集として報機構、2014 年 2 月）<https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/

用すべき用語、使用したほうがよい用語、使用すべきでchousa/pdf/tokkyohonyaku_hyouka/sankou02.

ない用語などが用語ステータスによって規定される。日pdf>

本語のみの用語集と、対訳用語集も、個別に管理するのUTX 用語集形式がシンプルで扱いやすく、汎用性がではなく、本来は一括して管理することが望ましい。

高い点が、100 万語という大量の用語データを扱うう産業日本語は、人に理解しやすく、また機械翻訳なえで役立っていると考えられる。このような用語集が今どコンピューター処理を容易するような書き方を目指す

後、もし一般公開されれば、機械翻訳のユーザー辞書、とされている <http://japio-tjp.org/topsubs/about.

文書作成・翻訳時の専門用語のチェック、特許情報の多htm>。文章を機械翻訳するときに、UTX のような対言語キーワード検索など、さまざまな活用法が考えられ訳用語データを使用することで、日本語と各国語の文章る。

産業日本語関連も使用できる。対訳用語集でも単一言語用語集でも、使寄稿集５語情報を保持できるように作られている。用語データは、内の用語を正確に対応させることができ、機械翻訳の精度を上げられる。日本語のみの用語集としても、文書内の用語の一貫性を実現できる。さらに UTX 用語データ
は、ルールベース機械翻訳（文法解析に基づく機械翻UTX 変換ツール
AAMT の UTX チームは、UTX 変換ツールの初期バージョンを開発し、2014 年 6 月に公開した（図 2）。

訳）のユーザー辞書として、またその他の方式の機械

UTX 変換ツールは、2014 年 7 月時点では初期バー翻訳での用語チェックにも使える。また人間翻訳でも、ジョンであるため、現時点では、UTX ファイルからのUTX 用語データを用語チェック ツールで使うことによ禁止語（翻訳で使用しないと指定された語）の抽出と、り、正確な用語適用と用語の一貫性を実現できる。ビッMultiTerm 用語ベース要のテキスト形式への変換のみ

グデータという合い言葉を前に、しばしば軽視されていである。だが、これにより、UTX とさまざまな形式をるが、機械翻訳のベースとなる高品質なコーパスは、高相互変換する道筋がつけられた。また、この UTX 変換品質の人間翻訳あればこそである。用語集を正しく使用ツールは、現時点では、UTX ファイルが UTX 仕様にできないことにより、専門用語に一貫性がなかったり、沿っているかの検証を行える唯一のツールである。図 2

対応関係が一定でなかったりすると、人間翻訳もそれには、変換ツールと、それが UTX ファイル構造の問題を基づく機械翻訳も低品質となる。

検出し、詳細をログ ファイルに出力するかを確認しているダイアログ ボックスを示している。UTX 変換ツー

UTX 用語データの活用の実例

ルは MIT ライセンスに基づくオープンソース プロジェ

UTX は、2013 年に、特許庁での中日辞書の形式とクトであるため、他の開発者はこの変換ツール開発プロして使用された。以下の報告書に詳細が記載されている。

ジェクトの成果を他のプロジェクトで利用することがで「平成 24 年度 中国特許文献の機械翻訳のための中日きる。現在、UTX 変換ツールは、ボランティアの手に辞書整備及び機械翻訳性能向上に関する調査」調査報告より開発が継続されている。

書 概要版（特許庁、2013 年 3 月）<http://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/

外部の UTX 関連ツールと TBX-Min

chousa/pdf/h24_chunichi_honyaku/gaiyou.pdf>

ま た、 外 部 の 開 発 者 の 協 力 に よ り、 以 前 か ら

引き続き、2014 年も、この 2013 年のデータに基Glossary Converter や ApSIC Xbench な ど の 用 語

づいて、UTX 形式で 100 万語の用語データが作成さツールで UTX がサポートされている。特に Glossary

れた。この点については、以下の報告書に詳細が記載さConverter は、2014 年に公開されたバージョン 3.0

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298

図2

UTX 変換ツール

図3

Glossary Converter

から UTX をサポートし、Excel、MultiTerm 用語ベードロップで各種形式の相互変換ができるため、専門知ス、TBX との相互変換を実現している（図 3）。

識がないユーザーでもスムーズに活用できる。UTX 関Glossary Converter は、対応する相互変換のファ連のこれらのツールについては、<http://www.aamt.

イル形式が多いため、現状では、UTX に関してもっとinfo/japanese/utx/tools.htm> で入手先などの詳細も実用性が高いツールである。また、ドラッグ アンド情報を記載している。

中 心 と し て 用 語 集 形 式 TBX-Min が 推 進 さ れ ている。の前後のスペースの 2 つしかない。訳質は日本の翻訳

Melby 博士は、ISO 規格である TBX 用語集形式の成ソフトに大差をつけられている。このような日本の翻訳立に深く寄与している。TBX-Min は、TBX を簡潔にしソフトの状況は、海外ではほとんど知られていないのがた用語集形式である。TBX は、高機能でありながら極現状である。

めて複雑であることが指摘されており、一般ユーザーに翻訳ソフト用の用語データにはいくつかの特性があ必ずしも広く利用されているとは言えない。TBX-Min

る。たとえば、人間翻訳では翻訳者の判断による訳し分は、「UTX とほぼ同等の機能を持つ」と説明されていけができるが、機械翻訳では分野により使用する用語集

る <http://www.tbxconvert.gevterm.net/tbx-min/を選択することで訳し分けを行う。また、システム辞書

TBX-Min_Intro.pdf>。このことから、シンプルさと実にすでに含まれる語は、専門用語として特定の訳語を使用性に徹した UTX の利点と存在意義が、国内のみならうのでなければ、改めてユーザー辞書に登録する必要はず、国際的にも認識されていると考えられる。

ない。このような特性を TBX-Min チームや海外に向けUTX チームと TBX-Min チームは継続的に対話を続けており、互換性の向上を目指している。UTX は、汎用的ではあるものの、「日本の翻訳ソフトで使用される」

産業日本語関連

本語専用のオプションは、敬体と常体の指定、欧米文字寄稿集５

また、ブリガム ヤング大学の Alan Melby 博士をてしっかり説明する必要がある。
一方で、UTX も、先行する用語集規格 TBX とその派生形式から学ぶ点も多い。という点が念頭に置かれたことから、いくつかの前提がある。海外の類似言語間では統計機械翻訳がさかんに今後の翻訳での用語データの活用―SDL Language

なっているが、日本のルールベース機械翻訳方式の翻訳

Cloud の例

ソフトは非常にユニークな進化を遂げた。システム辞書

SDL は、 翻 訳 支 援 ツ ー ル SDL Trados Studioと専門辞書の語数は、各社とも一千万語に近づきつつあ

2014 と統合可能な機械翻訳である SDL Language

り、詳細なオプションによって訳し方も細かく指定がでCloud をリリースした <https://languagecloud.sdl.

きる。一方、海外の翻訳ソフト、SYSTRAN では、日com/>。これは統計機械翻訳とみられるが、用語デー

図4

SDL Language Cloud

YEAR BOOK 2O14299

図5

UTX 用語集を Excel 形式で管理する利点

タを使用できるのが大きな特徴である。

いかもしれないが、列の定義がバラバラでは他のツールクラウド型の統計機械翻訳には、膨大なデータが使えで活用しづらい。また、用語集の適切な作り方に沿ってる利点がある一方で、機密性の点からは課題もある。機

いないと用語データとして利用できない。一方、SDL

械翻訳の精度はビッグ データの規模と単純に正比例す独自形式やその他の用語ベースなどでは、SDL 製品なるものでもない。信頼できる的確な用語データを活用でどでは活用しやすいものの、項目をまとめて管理・編集きれば、統計機械翻訳の精度はより効率的に高められる。

することが難しく、他の形式への変換も複雑な手順が必

SDL Language Cloud は、統計機械翻訳が主力となっ要になる。この点、UTX 用語集を Excel 形式で管理すた今でも、用語データの重要性を改めて示している。

れば、慣れたツールで管理しやすいと同時に、他のツーSDL Language Cloud のユーザー辞書は、SDL 用ルにも活用できる汎用的な利便性がある。このような場

語ベース（用語データベース）から TBX 形式でエクス合も、機械翻訳と翻訳支援の両方で使用することを前提ポートして、SDL Language Cloud にインポートすとする UTX の利点が活用できるといえよう。

るようになっている。ただ、実際には、人間用に作られた用語ベースは、MT にとって不要な項目や、活用変化など不適切な情報が含まれている。そのため、機械翻訳

2

機械翻訳と翻訳支援の溝は埋まっていない用の辞書として、エクスポートしてすぐにそのまま使えるとは限らない。むしろ、Excel 形式で UTX を保存し300

機械翻訳と翻訳者は協力できるのか？

た「UTX on Excel 形式」で管理・調整しておき、そ次に、機械翻訳と翻訳支援のギャップについて述べる。

れを用語ベースや SDL Language Cloud にインポー

前項で述べた UTX の存在意義の一つは、機械翻訳と翻トするほうが実際的で使いやすい。

訳支援という、一見似ているが、いまだに協力が十分と

図 5 は、UTX 用語集を Excel 形式で管理する利点をは言えない 2 つの分野のギャップを埋めることである。

示している。通常の Excel 用語集では、管理はしやす

UTX は、機械翻訳と翻訳支援の両方を理解したうえで、一部の翻訳者や翻訳会社は、機械翻訳について知ること以前と比較して、日本でも、遅ればせながら機械翻訳自体をかたくなに拒否していることがある。仮に機械翻が翻訳支援、つまり商業翻訳業界により広く認識されつ訳が翻訳者にとっての脅威であるとすれば、機械翻訳をつある。たとえば、2013 年の JTF 翻訳祭では、アジ無視するだけでは何の解決にもならない。
機械翻訳は、翻訳の効率化に加えて、高品質化にも適ションを実施し、立ち見が出るほど注目を集めた。また用できるという事実は、（翻訳者にも機械翻訳開発者に2014 年 6 月 17 日に開かれた AAMT 機械翻訳フェも）しばしば無視または軽視されているが重要な点であア（略称：MT フェア）でも、会場が満席になるほど関る。機械翻訳が、「低品質だが安価な翻訳」という需要心を集めた。だが、残念ながら、機械翻訳と翻訳支援のに応えつつあることは事実であるし、今後もその範囲は間に横たわる深い溝は、ここ十数年で必ずしも埋まって広がるであろう。しかし、現状では「機械翻訳＝低品質おらず、状況はまったく好転していない。

だが安価な翻訳」という先入観にしばられている。機械

機械翻訳の技術そのものは研究されても、「機械翻訳翻訳単独では翻訳そのものの質を上げられるとは言えなを人間がどう利用するか」、「機械翻訳と翻訳者がどのよい。しかし、ルールベース機械翻訳と翻訳支援を組み合うに関係するのか」という観点からの研究は依然としてわせ、用語集データを活用すれば、適切な用語適用が可あまりされていない。たとえば後編集は「翻訳者」がす能になり、訳抜けや誤解を防ぐことで高品質化につなげるのか？

られる。

がするのか？

それぞれにどのような要件が必要なの

また、翻訳者が機械翻訳について知るために、機械翻ISO ではこのような議論もされてはいるが、進訳の性能についての、より客観的な評価基準が必要であんでいるのは主にヨーロッパ言語間の議論である。日本

る。特に日本語について、翻訳の実用性まで含む基準は語などのアジア言語については、関係者が状況の共通認いまだに存在しない。翻訳実務経験も該当言語の知識も識を得られているかさえも不透明な点がある。

乏しいにもかかわらず、メーカー側が機械翻訳の恩恵をか？

次に、翻訳者と機械翻訳が歩み寄るために、翻訳者が誇張しているケースがある。このため、翻訳関係者の間機械翻訳について知るべきことと、機械翻訳開発者が翻で機械翻訳に対する誤解と嫌悪が広まっているというこ訳者から学ぶべきことについてそれぞれ述べる。ともある。翻訳者にしてみれば、精度の低い機械翻訳結産業日本語関連

ア太平洋機械翻訳協会（AAMT）がパネル ディスカッ

それとも専任の「後編集者（post editor）」

寄稿集５

それぞれに必要な要件を満たすことを目指している。

果の間違い探しを低料金で押し付けられては機械翻訳に翻訳者が機械翻訳について知るべきこと偏見を抱くのも無理もない。

翻訳者（あるいは機械翻訳の利用者）が機械翻訳につさらに、企業・組織での翻訳では、機械翻訳のベーいて知るべきことは、「機械翻訳は必ずしも敵ではなく、スとなる「体系的な翻訳」が適切に行われていないこと

翻訳作業の効率化・高品質化に活用できる」ということが多い。「体系的な翻訳」とは、翻訳メモリー、用語集、である。ただし、これは日本語と英語の間では、また少表記などを十分に活用した大規模翻訳である。このようなくとも現時点では、統計機械翻訳ではなく、ルールベーな中で機械翻訳だけを導入して、予想どおりの結果が得

ス機械翻訳の場合である。統計機械翻訳を中心に構成さられるかは疑わしい。初期の精度不足の機械翻訳ワークれたシステムは、いまだに翻訳支援システムとの統合がフローの問題から何も学んでいないことになる。「翻訳不完全であり、翻訳現場での要求を満たせるとは言いが者と機械翻訳が相互補完するシステム」が理想ではあるたい。

が、現実ははるかに及ばない。

すべての翻訳者が機械翻訳に無関心なわけではない。

ISO では、機械翻訳の後編集に関する議論が、各国翻訳者の 4 割はなんらかの形の機械翻訳を利用していにより活発に行われている。だが、日本や一部の国はそることが、AAMT が 2013 年に実施したアンケートにの議論に十分に参加できていない。特に、日本の一部のより示されている。つまり、実際に機械翻訳を使ってい翻訳発注企業や翻訳会社は、「当社は機械翻訳には関係る翻訳者はかなりの割合でいるということである。だが、がない」と考えていないだろうか。そうするうちに、主YEAR BOOK 2O14301

導権は「商業翻訳の素人」である機械翻訳開発側に移り訳・人間翻訳・混在翻訳のそれぞれで翻訳品質基準が作つつある。翻訳者（あるいは機械翻訳の利用者）が、機られなければ、いずれ機械翻訳開発者にとって非常に械翻訳について冷静に知識を深められれば、翻訳現場の困った事態になるであろう。また翻訳システムの評価で知見をもっと生かせるはずである。

は、翻訳システムそのものの評価とは別に、用語データを使用したかどうかが重要な観点となる。前述の SDL

機械翻訳開発者が翻訳者から学ぶべきこと

Language Cloud のように、統計機械翻訳で用語デー

機械翻訳開発者が翻訳者から学ぶべきことも多い。今タが使用できるシステムもすでにある。
「良質な用語デー

も昔も、機械翻訳開発者は、「商業翻訳という工程全体」

タにより翻訳の品質がどのように改善されるか」についではなく、自動処理で完結する機械翻訳のアルゴリズムての研究が必要である。

そのものに関心を向けている。しかし、実際には、機械実務翻訳の観点からは、用語データの活用に加え、日翻訳開発者自身が商業翻訳の実際に接することでしか理本語原文の前処理のための実際的なルールも非常に有効解できない点が多々ある。特に、ツールの使いやすさ、である。次項でこのルールについて述べる。

翻訳工程、翻訳品質、標記の問題、チェックの重要性などである。商業翻訳の要件を理解すれば、機械翻訳は、より大きい「翻訳工程の全体の一部」としてどのように3位置づけられるかが理解できるはずである。また翻訳メモリーとコーパスの性質や方向性の違いを理解する必要もある。

百半ルールは、著者が提唱する実務日本語の 5 つの基本ルールの 1 つであり、機械翻訳向け日本語を前処

機械翻訳研究者は、商業翻訳の過程や、商業翻訳の品理して改善する具体的かつ現実的な手法である。百半質についてもっと注目すべきだろう。前述のとおり、高ルールとは、「一文が 100 字を超えた場合、複数に分品質なコーパスは高品質の人間翻訳に基づく。機械翻割する」というルールである（図 6）。

図6

302

百半ルールは、日本語改善の具体的かつ現実的な手法

百半ルール

「簡単で徹底的に守れる少数のルール」に限定する
文章執筆やリライトで使用するルールは、徹底的に守く改善でき、その結果、機械翻訳の精度を上げることがることができるように、少数のシンプルなルールに限定できる。基本的な考え方としては、「オッカムのカミソリ」する必要がある。ルールが多すぎると、それらすべてをである。つまり、問題の解決のために、より複雑なしく徹底することや実施すること自体が難しい。中途半端なみを持ち出す必要はない。単純な方法で必要十分な結果実施しかできないと、ルールを厳格に守る人ばかりが損が得られるならばそのほうが望ましい。

をする。

方策の提言を行う。

また複雑な文法に基づくリライトは、手作業だと費用と時間がかかる。さらに、複雑なルールでは、すべての1. 短文化の緊急必要性を関係者全員が認識する項目を文書全体で遵守できず、一貫性がなくなることが

2. 「簡単で徹底的に守れる少数のルール」に限定すある。リライトのルール自体を説明していても、どのよる
3. シンプルなチェック ツールを使用してチェックする

産業日本語関連と併用することで、日本語文章を低コストで分かりやす以下に、百半ルールを含めた、日本語改善の具体的な寄稿集５

この百半ルールを、UTX による用語管理・用語確認

うに実行するか具体的な説明がないこともある。実行手順が複雑なルールは守られないことが多い。
短文化以外の手法が無意味というわけではない。だが、4. 執筆者自身に百半ルールを徹底させる

ルールが複雑、または、ルールの数が多いために、結局

5. 悪文を書く執筆者にペナルティーを科す

何も実施できないくらいなら、極論のように聞こえるか

6. 用語データを蓄積して執筆とリライトに活用するもしれないが、特許文章の短文化だけでも確実に実行で7. 現場の声を聞きフィードバックを得るきればよいのではないか。
「悪文指数」というものがあるとして、現状の文章が短文化の緊急必要性を関係者全員が認識する

悪文指数 5（最悪）であるとしよう。複雑な文法に基づ短文化が、特許文書を含め、日本語文書改善の要であくリライトや複雑なツールは、悪文指数 5（最悪）の文ることは、繰り返し議論されてきている。人間にとって章を悪文指数 1（最良）の文章の状態にできるかもしれ

読みやすいことはもちろん、機械翻訳がルールベース方ないが、このような大幅な改善には非常に多くの費用と式であっても統計方式であっても、短文化は精度向上に時間を要する。そのため、結果的に実施が困難になる。

つながる。特にルールベース機械翻訳では、一文が短けより現実的には、確実かつ安価に、悪文指数 5（最悪）れば正しく文法解釈しやすくなる。統計機械翻訳でも、を悪文指数 3（許容範囲）にできる方法があれば、そち一文が短ければ「てにをは」が一致しやすく、手作業でらのほうを使うべきではないだろうか。の確認修正もしやすくなる。翻訳精度が向上することは百半ルールで一文の上限を 100 字としているのは、費用削減につながる。さらに、翻訳メモリーを使う場合長い専門用語も考慮したうえである。一文 100 字であも、一文が短ければ再利用できる部分が増え、費用を大れば、複雑で長いカタカナ語の専門用語が多用される幅に削減できる。翻訳メモリーとは、原則として文単位IT、医療、化学などどのような専門分野でも、不自然にで原文と訳文のペアを蓄積し、再利用するからである。

切り詰める必要はない。テクニカル ライティングの観だが、まだ短文化のみでもこのように費用を即時に削点からはもっと短い、たとえば一文 50 文字以内などが減できるという認識は、いまだに関係者全員で十分に共推奨されることもあるが、長い専門用語がある場合には有されていない。
「どの程度短くするか」、「どのように例外を設けがちである。ルールに例外が多すぎてはルー短くするか」について合意も必要だが、それ以上に、短ルとは言えない。

文化が緊急かつ明白な課題であることを関係者全員が改めて認識する必要がある。

シンプルな少数のルールでは、悪文指数 5（最悪）の文章を悪文指数 4 や 3 にしかできないかもしれない。
しかし、費用と時間が限られた中で実施するには、費用対効果が大きい、厳選されたシンプルなルールのほうがYEAR BOOK 2O14303

現実的といえる。費用と時間が十分にある場合には、よ⃝り複雑で厳密なチェックを行うこともできるであろう。

執筆者自身で問題点を確認し、修正できる。そのためリライトにかかる時間や費用が発生しない。

⃝
シンプルなチェック ツールを使用してチェックする

百半ルールの適用時に、その他の問題点に気づきやすい。

日本語リライトは、シンプルなチェック ツールを使用してチェックする必要がある。日本語リライトは、執悪文を書く執筆者にペナルティーを科す

筆者自身、または外部のチェッカーが行うことになるで悪文を書く執筆者に対してはペナルティーを課す体制あろう。リライトの手段としては、目視の手作業で行うが必要である。ここでの「ペナルティー」とは、罰とい場合、ツールを使用する場合、手作業とツールを併用すう意味ではなく、執筆者自身による日本語改善を促す要る場合がある。このとき、「目視のみ」では確実に実施因である。リライトという対症療法のみでは問題を根治することは困難である。特に、複雑な文法に基づくリラできないので、根元から改善が必要ということである。

イトを手作業で行うと費用と時間がかかる。

リライトの工程も重要であるが、執筆者自身の努力によ

ツールとリライトの費用を抑えるには、チェック ツー

る日本語改善が行われなければ、継続的にリライトの費ルを使用するべきだが、その場合でも、前述のようにリ用が発生することになる。リライト費用が 1 文字数円

ライトのルールそのものをシンプルにしたほうがよい。

を超えると、リライト作業の費用対効果が不明確になる。

これはツールもシンプルにするということである。文章

つまり、リライトに費用がかかりすぎるわりに、その効の複雑さを検証するとき、たとえば「あるセンテンスが果が十分に出ないということである。

複文かどうか」という判断基準では、文法的解析が必要となり、判定はかなり困難となる。このような複雑なルー用語データを蓄積して執筆とリライトに活用する

ルに基づくチェック ツールは、高価になり、多様なファ用語データを蓄積して執筆とリライトに活用することイル形式に対応できないかもしれない。また、リライトが望ましい。シンプルな UTX 用語集は、執筆や翻訳時では、リライトに精通したチェッカーを用意できるのか、に参照し、専門用語を一貫して適切に使うために活用でリライトの時間と費用はだれが負担するのかという問題きる。また、不適切な用語や用法のチェックにも活用でがある。もちろん、もし費用が問題でないのであれば高きる。これらの用語チェックは（執筆時を除いて）、手価な専用ツールを使ってもよいだろう。

作業で行うのではなく、自動化したツールで行うのが基本である。

執筆者自身に百半ルールを徹底させる
執筆者自身に百半ルールを徹底させることが、現実的な解決策と思われる。執筆者自身は何も文章改善をせず、実際のリライターや翻訳者の意見を、文章ルールのリライトだけで問題を修正しようとすると想定以上の費作成や実施時に考慮することは重要である。どんな文章用と時間がかかる。百半ルールには、執筆者にとって以ルールを作っても、それを実際に適用する人間の意見は下のような利点がある。

尊重し、傾聴すべきだろう。

⃝

シンプルなルールであり、常に執筆者の念頭に置くことができる。

⃝

日本語改善には、明確で継続的な動機付けが必要である。執筆者自身にとって明確で継続的な動機付けがなけ

特殊なツールを使用せずに、Word や一太郎などれば、根本的な改善は望めない。執筆や翻訳の現場からのワープロ ソフトからチェックできる（ワイルド

直接意見を聴き、工程改善に活かせば、努力して日本語カードや校正機能を使用する）。

改善を続ける執筆者が報われ、改善の努力もさらに継続⃝

1 分以内という短時間で、問題のある文のみを特定できる。文章全体を確認する必要はない。このため、文章改善にかかる労力の見積もりが立てやすい。

304

現場の声を聞きフィードバックを得るされるだろう。

寄稿集５

産業日本語関連

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