2020東京オリンピック参加者名簿の翻訳
Translation of the List of Participants in the 2020 Tokyo Olympic Games
名古屋大学

大学院工学研究科教授

佐藤理史

京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程研究指導認定退学。博士（工学）。北陸先端科学技術大学院大学、京都大学を経て、2005 年より現職。

1

はじめにに基づいて行われるが、日本語にない音が含まれる場合は、日本語の音で近似する必要がある。そこには自由度

外国人名翻訳の最前線、それは、夏季オリンピックのがあり、訳者あるいは翻訳する組織の意向が反映される。

参加者名簿の翻訳である。そこでは、200 カ国以上、たとえば、テニス選手の Andy Murray の姓の訳は統一

1 万人以上の人名の翻訳を、数週間という短期間で行うされておらず、「マリー」と「マレー」が存在する。もことが要求される。このようなタスクにこそ、機械にようひとつの問題は、人名の大半は 2 語であるため、アる支援が適用されるべきであろう。筆者は、過去に外国ルファベット表記だけからは原言語を特定できない（そ人名対訳辞書の自動編纂［1］やトランスリタレーションのため、発音を同定できない）ことにある。スポーツ選の研究

手の場合は、所属する国はほぼ特定できるが、国が特定［2］を行った経験があり、縁あって、2020 東京オリンピックの参加者名簿の翻訳支援を実施した。

できたとしても氏名の原言語は一意には決定できない。

外国人名にカタカナ訳を付与するというタスクは、一一方、オリンピック参加者名簿固有の過酷さは、その般に、トランスリタレーション、すなわち、「アルファベッ分量と時間的制約にある。2020 東京オリンピックの表記に対して、正解カタカナ訳を推定する」問題だと認参加者は、ウィキペディアによれば 205 カ国 11,092識されている。しかし、オリンピック参加者名簿の翻訳人である。参加者名簿は、その候補リストが国際オリンという現実のタスクに取り組む過程で、その認識は、現ピック委員会（IOC）から開催の約 1 カ月前から数回実のタスクの本質を捉えていないことに気がついた。こにわたって送られてくる（回を重ねる毎に更新される）。のタスクの本質は、「既訳（つまり、正解）が存在しな参加者がほぼ確定するのは開幕直前であるため、名簿がい外国人名に対して、社会的に受け入れられるカタカナ確定してから翻訳するのでは遅すぎる。それゆえ、候補訳を新たに作る」ことにある。本稿では、2020 東京

リストの段階から翻訳作業を進めることになるが、候補オリンピック参加者名簿の翻訳支援の内容とその経験かリストのサイズは実際の参加者数の数倍で、東京オリンら学んだことを述べる。

ピックの場合は約 3 倍であった。
日本において、オリンピック参加者名簿を翻訳する主オリンピック参加者名簿の翻訳の過酷さな組織は、（1）放送局から委託を受けた NHK の関連

オリンピック参加者名簿の翻訳には、外国人名翻訳自である。以前は、この 3 組織は独立に翻訳を行ってい体の難しさと、オリンピック参加者名簿固有の過酷さがたそうで、同一人物のカタカナ訳が 3 組織で一致しな存在する。

いものが少なからず存在したようである。東京オリン

2

外国人名の翻訳（カタカナ訳付与）は、もっぱら発音

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会社と、（2）2 つの通信社（時事通信社と共同通信社）

ピック開催に合わせて、3 者間でカタカナ訳のすりあわせが行われたと聞いているが、カタカナ訳の不一致問題を逸脱した表記が多数存在する。支援システムでは、使は、完全には解消されていないものと推察する。

用するカタカナ表記の範囲を厳密に定め、出力するカタ

ここで、外国人名翻訳が、通常のテキストの翻訳と大きく異なる点を指摘しておきたい。テキスト翻訳のゴールは「意味が通じること」であるが、外国人名翻訳は「人カナ訳を統制する。
（2）既訳辞書による翻訳を優先する既訳辞書を整備し、既訳が存在する場合は、既訳を採物が特定できること」である。つまり、カタカナ訳は、用する。

日本語におけるその人物の識別子として機能する。その（3）国毎のトランスリタレータを用意する

ため、同一人物に対して複数の訳が存在することは好ま同一のアルファベット表記であっても、原言語によっしくない。そのゆえ、まず、既訳の有無を確かめることてカタカナ訳が異なる場合がある（たとえば、Peterが重要となる。の訳としては、「ピーター」、「ペーター」、「ペテル」の既訳が存在する場合は、それに従うのが基本である。

3 種類が存在する）。しかし、原言語はわからないため、この原則に従えば、人名に対するカタカナ訳付与は 1

国毎にトランスリタレータを用意し、訳し分けを実現す回限りとなる。一方、既訳が存在しない場合は、アルファる。
既訳辞書の整備は、時事通信社が担当した、時事通信カナ表記を定める。そこには恣意性が存在し、客観的な社の人名翻訳の基本方針は「1 国 1 名前（姓または名）正解というものは存在しない。

に対して、カタカナ訳はひとつ」である。つまり、国とだからといってどんな表記を採用してよいわけではなく、発音に反映した妥当な表記を採用する必要がある。

名前が定まれば、カタカナ訳が一意に定まるように統制する。

この表記が社会的に受け入れられれば、その人物に対する日本語の識別子（既訳）として定着する。つまり、人名翻訳の本質は、「定着することが期待される識別子（カタカナ訳）を新たに設定すること」なのである。

4

綴 2021 と袷 2019

外国人名翻訳支援を実現するために、「綴 2021」と「袷 2019」の 2 つのシステムを作成した。

3

支援システムの基本方針「綴 2021」は翻訳を担当するシステムで、既訳辞書と 208 カ国のそれぞれに対するトランスリタレータか時事通信社から話があって、東京オリンピックの参加ら構成されており、人名リストを一括で翻訳する「一括者名簿の翻訳支援プロジェクトを開始したのは、2015翻訳サービス」と、ユーザーの入力に対して翻訳結果を年に遡る。この年よりシステム設計・開発を進め、リオ提示する「ウェブサービス」の 2 つのサービスを提供

デジャネイロ・オリンピック（2016 年）、平昌オリンする。既訳辞書はリレーショナルデータベースに格納さピック（2018 年）等で経験を積み、東京オリンピッ

れ、それぞれにエントリは、国情報（IOC コード）を持つ。

クに備えた。東京オリンピックは 1 年延期されたため、トランスリタレータのソフトウェアには MeCab［4］を実際の作業は 2021 年にずれ込んだ。その後、北京オ用い、それぞれの国に対して国別モデル（MeCab 辞書）リンピック（2022 年）の参加者名簿の翻訳支援も行っを用意した。

た。
支援システムの設計にあたっては、次の 3 つの基本

この国別モデルの作成を担当するのが「袷 2019」で、その中核機能は、対訳例（アルファベット表記とカタカ方針を定めた。

ナ表記のペア）の部分対応を推定して、MeCab の学習（1）カタカナ表記を統制する用コーパスを作成する機能である。国別モデルの作成で日本語は表記に対して寛容な言語であり、いわゆる「表は、まず、国情報が不明の約 13 万件の名前対訳データ記ゆれ」が多数存在する。外国語の表記のガイドラインを用いてベースモデルを作成する。そののち、国情報付として、平成 3 年 6 月 28 日の内閣告示二号『外来語きの名前対訳データ（既訳辞書）を用いて追加学習を行の表記』［3］ が存在するが、現実にはこのガイドラインい、それぞれの国別モデルを作成する。これらのシステ

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4- 機械翻訳技術

ベット表記から発音を推測し、それを近似的に表すカタ1ムの技術的詳細は、論文［5］を参照されたい。

を暫定訳として採用した（カタカナ訳を新たに作成）
この表が示すように、氏名単位の採用率は全体では590.4% であり、トランスリタレータを利用した場合で暫定訳はどのぐらい採用されたかも 88.7% であった。これらの値より、翻訳支援は十分

2022 年の北京オリンピック終了後、時事通信社がに機能したと考えてよいだろう。なお、ここでは、「完最終的に作成した翻訳名簿を入手して、支援システムで全一致」や「一致」の採用率が 100% ではないことに翻訳した結果がどのぐらい採用されたかを調べた。

注意したい。これは、既訳がさまざまな事情（たとえば、時事通信社に提供した一括翻訳サービスの翻訳結果に他のメディアとの整合性）で修正されることを意味しては、その後の修正作業を支援するために、既訳辞書によいる。

る翻訳結果やトランスリタレータによる翻訳結果（複数）名前単位の採用率は全体では 94.0% で、トランスリが含まれる。そのひとつに、ある基準に基づいて決定さタレータの翻訳結果に限った場合は 92.3% であった。

れた「暫定訳」がある。暫定訳がそのまま採用された場

既訳辞書は、それまでのオリンピックや主要な国際大会合は、確認作業のみで、修正作業は生じなかったことを等の翻訳名簿などを元に、参加者予想を加味して作成さ意味する。そのため、暫定訳の採用率は支援の効果を評れたが、そのような既訳辞書を用いても、名前単位のカ価する適切な指標となりうる。

バー率が 40.2% にとどまることに注目したい。人名翻表 1 に東京オリンピックの暫定訳の採用率を示す。

訳は、既訳辞書を整備すれば十分なカバー率が得られる

この表では、氏名単位で評価した場合と、名前（姓またと思われるかもしれないが、オリンピック参加者名簿のは名）単位で評価した場合の両方を示している。氏名単翻訳に対しては、それは的外れな予想である。

位の場合は、以下の 4 種類に分類されている。
（1）完全一致：氏名単位の既訳が辞書に存在し、それ6を暫定訳とした（既訳辞書による翻訳）（2）一致：氏名単位の既訳は存在しなかったが、姓お経験から学んだこと

このプロジェクトを実施した経験から多くのことを学よび名の両方の名前単位の既訳が辞書にそれぞれ 1んだ。

つだけ存在した。それを組み合わせたものを暫定訳と（1）カタカナ表記の統制が重要である

した（既訳辞書による合成翻訳）

暫定訳の採用率がこんなに高かったのは驚きであっ（3）重複：姓または名のどちらかの既訳が辞書に複数た。その一番の理由は、カタカナ表記の統制を厳格に行存在した。頻度が高い方を暫定訳として採用した（既い、それを既訳辞書および対訳データに適用したことに訳辞書による合成翻訳）あると思われる。新たなカタカナ訳を付与する場合は、（4）推定：姓または名のどちらかの既訳が辞書に存在標準的な規則に基づいてカタカナ訳を定めると考えられしなかったため、トランスリタレータの出力（1 位）るが、カタカナ表記の統制は規則性の発見を容易にする。

表1

東京オリンピックの暫定訳採用率

採用数
氏名単位

名前単位

232

完全一致

採用率

修正数

計割合

2,552

94.0%

164

2,71623.7%

一致

72695.2%

377636.7%

重複5100.0%05

推定7,09188.7%

9007,99169.6%

計10,374

90.4%

1,101

11,475100.0%

辞書

7,528

96.6%

268

7,796

40.2%

推定

10.69392.3%

897

11,59059.8%

計18,22194.0%

1,165

19,386100.0%

（2）安定したソフトウェアを用いる
長期に渡るプロジェクトでは、安定して動作し、よく保守されているソフトウェアを用いることが非常に重要である。トランスリタレータとして MeCab を用いたのは、ベンチマーク性能ではなく、安定性・移植性・実行速度を重視したためである。
（3）十分なリハーサルを行うタスクの実行に時間的制約が課せられる場合は、十分にリハーサルを行うことが重要になる。2016 年のリオ・オリンピック、2018 年の平昌オリンピックの経験は、本番で非常に役に立った。
（4）現実のタスクは、ベンチマークとは異なる研究では、公開されているデータセットを用い、正解

4- 機械翻訳技術が明確に与えられている環境でベンチマーク性能を競う1ことが多い。しかしながら、現実のタスクでは、しばしば正解は存在しない。自然言語処理の実社会応用においては、「ことば」が社会的存在であることを考慮したシステム設計・運用が重要となる。

参考文献［1］佐藤理史 . 外国人名対訳辞書の自動編纂を目指して . Japio YEAR BOOK 2009, pp250-253,2009.
［2］佐藤理史 . 大規模候補リストを利用したトランス
リ タ レ ー シ ョ ン . Japio YEAR BOOK 2010,
pp258-261, 2010.
［3］文化庁（編）. 新訂公用文の書き表し方の基準（資料集）、第一法規株式会社、2011.
［4］MeCab：Yet Another Part-of-Speech andMorphological Analyzer. https://taku910.
github.io/mecab/［5］佐 藤 理 史 . 2020 東 京 オ リ ン ピ ッ ク 参 加 者 名 簿の 翻 訳、 自 然 言 語 処 理、Vol.30, No.2, pp748772, 2023.

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