No.76 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

June 2022

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.76
目 次
巻頭言
翻訳の日

安達 久博

3

「日本の大学における教養英語教育と機械翻訳に関する予備的調査」に見る英語教員の現在と未来

小田 登志子4

MTに関する法的問題について

AAMT

10

機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を最大にする方法

ローズ三浦

13

Memsource機械翻訳調査レポート2022年第2四半期

Memsource日本窓口

15

産業翻訳における機械翻訳の継続的改善手法

中山 雄貴

18

最適化された機械翻訳導入モデルによる医薬品開発業務の迅速化への試み

早川 威士、鞠子 幸泰

22「カスタムMT＋フルPE」現状と見通し：医療翻訳分野の事例研究

山田 優、早川 威士

26

特許翻訳におけるドメイン適応型機械翻訳

本間 奨、金子 清隆、

31

解説記事

事例・研究

東内 健、江﨑 美江、
大﨑 慎治
イベント報告AAMT2021, Online 創立30周年記念イベント

出内 将夫

35

第5回自動翻訳シンポジウム 参加報告

東山 翔平

42

編集後記

中澤 敏明

45

Hisahiro Adachi

3

A review of Yamada et al. (2021): The present and future of general English education in Japan

Toshiko Oda

4Legal Issues regarding MT

AAMT

10

New Translation Market Cannot Evolve Without Interactions Between Humans and Machine

Rose Miura

13

Memsource Machine Translation Report Q2/2022

Memsource Japan

15

Continuous Improvement Method for Machine Translation in Industrial Translation

Takeyoshi Nakayama

18

Optimized Acceptance Model of Machine Translation Technology to Accelerate Process of Drug

Yukiyasu Mariko, Takeshi

22

Development

Hayakawa

Custom MT + PE in medical domain: A case study.

Masaru Yamada, Takeshi

C O N T E N T S
Foreword
Translation Day
Commentary

Case Study

26

Hayakawa
Domain-adaptive machine translation in patent translation

Susumu Honma, Kiyotaka 31
Kaneko, Kenichi Tohnai,
Mie Ezaki, Shinji Osaki

Event Report

AAMT 2021, Online --- Forefront of machine translation ---Masao Ideuchi

35

Report on the 5th Symposium on Automated Translation

Shohei Higashiyama

42

Editor's NoteToshiaki Nakazawa

45

巻頭言

翻訳の日
安達 久博
一般社団法人日本翻訳連盟（JTF）代表理事・会長

日本翻訳連盟（JTF）は日本における翻訳・通訳者、「国際翻訳デー（International Translation Day）」と翻訳・通訳会社、翻訳・通訳支援ツール開発提供会社、公式に認定されました。さらに、国内では 2019 年 5

クライアントからなる代表的な業界団体です。おかげ

月 20 日に日本記念日協会より正式に「翻訳の日」が記

さまで昨年、創立 40 周年を迎え、世界平和と翻訳・念日として認定登録されました。

通訳業界の持続可能な発展と健全化を目指しています。

この「翻訳の日」を祝うイベントとして現在の「JTF創立当初の資料をひも解くとそこにあった言葉は翻訳祭」は昨年、第 30 回を迎えることができました。

「だれにも、どこでも役立つ翻訳を Translation, a

特に、2018 年に京大・芝蘭会館で開催された第 28 回

Pervasive presence」

JTF 翻訳祭の交流会では、アジア太平洋機械翻訳協会

翻訳は、他国の工業製品を買い手に魅力を感じさせ、の創立者である長尾真京大名誉教授に乾杯のご発声をその品質保証をより完全なものにします。また、危険賜りました。そして JTF の創立者のひとりでもある勝

な物質の容器に印刷された注意書きによって人の命を田美保子 JTF 元会長と壇上で握手を交わされたのが救っています。さらに、よくできた翻訳は、メーカー

印象に残ります。

のイメージを高めます。このように、翻訳は、ユーザー

そして、その翌日には長尾先生の文化勲章受章が決としてのあなたやメーカーとしての企業に貢献し、安定したとのニュースが流れ、会場は興奮に包まれまし全をも保障しているのです。いま世界は、他国に比べた。不思議なご縁、巡り合わせを感じました。

て豊かな日本企業の動きを注視していて、ことあるごまた、翌 2019 年には、パシフィコ横浜で開催されとに批判の声を浴びせてきます。文化の異なる他国とた第 29 回 JTF 翻訳祭の交流会でも乾杯のご発声を賜さらに健全な交流を進めるため、ここで私たちは、単りました。悲しいことに、これが長尾先生、勝田元会

なる「ことば」や「こと」の翻訳から、「こころ」を正長とお会いする最後の機会となってしまいました。

しく自然に翻訳するように努め、それによって日本国

長尾先生は当初から、機械翻訳は決して人間が行うや日本人がほんとうに外国人から同じ地球上の同胞と翻訳と対立するものではなく、双方がうまく協調、協して愛されるようにならなければなりません。

同してより良い翻訳を世の中に提供し、世界平和に貢

翻訳の日を記念して、広く産業界一般に翻訳の重要献していくべきものとおっしゃっていました。

性を訴えるため、実務翻訳者の関心の深いテーマを主

ニューラル機械翻訳方式になって機械翻訳の翻訳精としたプログラム構成としました。（第 2 回 JTF 翻訳

度は飛躍的に向上しつつあります。しかしながら、翻の日記念行事 1993 年 10 月 2 日開催チラシより）

訳の品質保証を行うわけではなく、翻訳の品質保証は「翻訳の日」とは 1991 年に国際翻訳家連盟が聖書を人間にゆだねられています。文化の異なる他国の人々

ラテン語に翻訳した聖ヒエロニムスの命日が 420 年 9に単なる「ことば」や「こと」の翻訳から、伝えるべ

月 30 日であることから「世界翻訳の日」と制定しましき「こころ」を正しく自然に翻訳するように努めるこた。その後、2017 年 5 月に国連総会にて「国どうしをとが肝要であり、機械と人間の協創・協力を夢見た先結び、平和と理解、発展を育むうえで専門の翻訳者が人の思い、理念を DNA として引き継ぎ、気持ちも新果たす役割」を重視する決議が採択され、9 月 30 日がたに前に進む原動力として行きたいと思います。

Translation Day
Hisahiro Adachi
Representative Director & President, Japan Translation Federation (JTF)
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解説記事「日本の大学における教養英語教育と機械翻訳に関する予備的調査」に見る英語教員の現在と未来
小田 登志子
東京経済大学全学共通教育センター 准教授

1.

はじめに

ス感染症拡大防止のために、日本の大学のほとんどでコンピュータを介した遠隔授業が実施されるように「ニューラル機械翻訳は困ったもんだ」と本誌に投稿なった結果、学生の機械翻訳の使用が明るみになった

したのはトム・ガリー氏である[1]。ガリー氏と同じ大からである。「学生の作文がいやにうまい」「学生が提学英語教員としてこの発言に対して大いに共感を覚え出する英語が似通っている」など、機械翻訳の影響とる。しかし一方、筆者には別の気持ちがあることも確思われる事例を報告する声が次々と教員からあがるよかである。それは「ニューラル機械翻訳はチャンスかうになった。

もしれない」という期待である。グローバル化の掛け自らの疑問を解消するのに良い時期が来たと感じた

声もむなしく、英語を使いこなせる日本語話者はそれ

筆者は、山田ら（2021a）「日本の大学における教養英ほど増えていない。筆者が担当する教養英語の授業を語教育と機械翻訳に関する予備的調査」というアン

履修する学生のほとんどは英語に対してあきらめを感ケート調査[3]の実施に参加した。このアンケート調査じている。それなら、機械翻訳によって英語が苦手なはコロナ禍に見舞われた 2020 年度の終わりである

日本人にブレイクスルーをもたらすことはできないの

2021 年 3 月に実施された。その結果には大学英語教であろうか。

員の機械翻訳に対するとまどいと好奇心が色濃く反映

2016 年に Google 翻訳にニューラル機械翻訳が搭載されている。

されて以来、筆者はこの相反する二つの感情を抱えな

本稿ではこの山田ら（2021a）によるアンケート結がら 2022 年の今に至っている。そして、自分と同じ果の解説を行うことを通して、ニューラル機械翻訳にような日本全国の大学英語教員は、このニューラル機

よって揺さぶられる英語教員の姿を紹介するとともに、

械翻訳というゲームチェンジャーに対してどのように英語教育の今後について考えてみたい。

対峙しようとしているのか関心を持ってきた。
しかし筆者の疑問が解消されることはなかった。

2.

アンケートの概要と主な結果

2016 年以降、マスコミでは機械翻訳が大きく取り上げられ、英語の勉強に苦労するよりも「助っ人（機械翻まず山田ら（2021a）で報告されたアンケート調査

訳）を頼ればいい」[2]といった論調が目立つようになっの概要を述べる。このアンケートの目的は日本の英語た。しかしそれとは対照的に、英語教員からの反応は教員の機械翻訳に対する意識を調査することである。

皆無に等しいという時期がしばらく続いた。筆者にはアンケートを実施したメンバーが知る限り、教員を対

この奇妙な沈黙が英語教員のとまどいを反映している

象として行われたこのような調査は日本国内では初めように思えた。

ての事例である。対象者は中学・高校・大学で英語をそうするうちに 2020 年のコロナ禍が到来し、よう教える教員である。アンケートの参加者は実施メン

やく沈黙が破られることになった。新型コロナウイル

バーが所属する教育機関や学会を通じて募集し、グー

A review of Yamada et al. (2021): The present and future of general English education in Japan
Toshiko Oda
Tokyo Keizai University
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グルフォームを用いて実施され、のべ 133 名からの回答を得た。
山田ら（2021a）で報告された結果は、この 133 名のうち教養英語を担当する大学教員 60 名の回答を抜粋して集計したものである。
（133 名分の回答を調査対象とした報告については別の資料[4]を参照のこと。）な
お、この 60 名の全員が日本語を母語とする英語教員
図 2：MT vs. 学習者の英語力であるため、以下の内容を読む際に留意されたい。
全部で 26 問から成るアンケートの回答を見ると、回答者が担当する学習者は TOEIC400 点程度の英語

では、学生が授業（自宅学習を含む）で機械翻訳を力の学生が多い。回答者の機械翻訳リテラシーは高い使うことを禁止しているかどうか質問したところ、「禁とはいえない。日常生活で機械翻訳を時々あるいはし止も許可もしていない」という回答が 38 名（約 63%）

ばしば使用すると答えた回答者は 19 名（約 32%）でで最も多かった（図 3）。

あった。そして、アンケートで提示した DeepL による訳例に対して「こんなに機械翻訳が発達しているとは思わなかった」という感想が多数寄せられた。
次にいくつかの設問を選んで解説してみたい。まず学生は授業（自宅学習を含む）で機械翻訳を（たまに・頻繁に）使っていると思うかという質問に対して、53名（約 88%）がそう思うと回答した（図 1）。
図 3：授業での MT 利用の許可と禁止の状況

これは非常にまずい状況である。教員は学生の機械翻訳使用に気づいており、かつその機械翻訳の実力は学生の英語力よりも高いと思っている。にもかかわらず、学生に何も指示をしていない。つまり、学生の英図１：学習者の授業での MT の使用頻度（教員の主観評価）

語力を実力以上に評価している可能性を否定できない。
このような「野放し」の危険な状態を発見できたこと

では、機械翻訳の実力についてどのようにとらえては、このアンケート調査の大きな収穫の一つである。

いるのか尋ねたところ、「機械翻訳は学生より（圧倒的もちろん機械翻訳を「禁止している」とはっきり答えに・やや）優れている」と回答した教員が 44 名（約た教員も 5 名（約 8.3%）いる。しかしこの回答にも疑73%）にものぼった（図 2）。したがって、学生が機械問を持たざるを得ない。教室活動はともかく、自宅で行翻訳を使えば学生自身の実力以上の英語が出力される

う課題学習で機械翻訳の使用を禁止するのは困難であことを教員は知っているということになる。

る。
「機械翻訳を使って提出した作文は 0 点にする」という発言を学会で聞いたこともあるが、学生が機械翻訳を使用したかどうかどのように判断するのであろうか。
学生一人一人の英語力やクセを把握できる少人数の授5業でない限り、学生の機械翻訳使用について確信を持つのはかなり難しい。確たる証拠もないのに学生に対して「機械翻訳を使いましたよね？」と詰め寄ることもできない。そのような事をしたらアカデミック・ハラスメン
トとみなされてしまいそうである。
では学生に対して「機械翻訳の使用を許可している」と答えた 13 名(約 22%)は問題ないかというと、その図 4：MT を活用してみたいと考えている教員数ように考えるのも時期尚早である。学生が機械翻訳を使用する場合、教育内容を工夫しない限り学生の本当の英語力を把握しにくいからである。筆者も手元にあ

機械翻訳を活用してみたい教室活動としては、ライる英語テキストを見てみたが、機械翻訳でやすやすとティング（36 名 60% 複数回答可）が最も多かった（図答えられる問題がある。英作文の問題などは、機械翻5）。スピーキング（23 名 約 38% 複数回答可）につい訳による出力と模範解答がほぼ一致していたりする。

てはプレゼンテーションの作成に絡めて活用してみた

残念ながらこのアンケートでは追跡調査を行っていないという意見もあった。

いため、この 13 名がどのようなポリシーに基づいて
機械翻訳の使用を許可しているのか知ることはできなかった。
ただし、学生による機械翻訳の使用を（不本意ながら）黙認している教員が「学生が機械翻訳を使用していると気づき、英作文の配点を少なくした」と発言したのを学会で聞いたこともある。筆者自身は、自宅学
習における機械翻訳の使用を禁止していない。そして、

図 5：MT の授業利用における活用アイデア

英作文の宿題は提出の有無のみをチェックし、英語そのものの評価は教室で行われるテストや学生の英語ス

ただし、関心はあっても実際に授業で機械翻訳を活

ピーチに基づいて行うようにしている。

用するには倫理的な問題をクリアしなければならない。

ここでアンケート回答者の典型例である教員に話を実際、機械翻訳使用は不正行為に当たるのではないか

戻したい。機械翻訳をあまり使用せず、学生の機械翻という懸念が教員と学生の双方からしばしば挙がって訳使用に対してほとんど何も言っていない英語教員はいる。何が不正に相当するかは意見が分かれるところ

機械翻訳に対して関心がないのかというと実はそうでだと思われるため、具体的に「エッセイ課題で、学生はない。機械翻訳を学生の外国語学習に活用してみたがネット上の記事やブログを勝手にコピーし機械翻訳

いと思うかどうか問うたところ、活用してみたいといにかけて提出することは著作権の侵害の問題となる可う回答が 34 名（約 57%）で最も多かった（図 4）。こ能性がある。この問題を気にするか？」と尋ねたとこのような機械翻訳に対する関心の高さは筆者の想像をろ、「気にしている」という回答が 51 名（85%）と圧上回るものであった。ただし、機械翻訳に興味を持つ

倒的に多かった（図 6）。

英語教員が率先してアンケートに協力した結果である
可能性も否定できない。

6

や青山学院附置外国語ラボラトリー主催の公開セミ
ナー「機械翻訳と外国語教育―現状・課題・展望」[11]はその代表例である。そしてさらに、機械翻訳の使用を盛り込んだ教養英語テキスト [12] が発刊されるに至っている。
これは良い兆候である。外国語教育における機械翻訳の使用に賛成であれ反対であれ、オープンに話し合いができる雰囲気が形成され、検討材料となる事例が

図 6：倫理・著作権の問題意識

提供されつつあるからである。筆者を含むアンケート
実施メンバーの間では、2021 年度の間に環境が激変し

このアンケートには最後に自由記述欄を設けたが、たという印象が共有されている。少なくも機械翻訳に

主に次のような意見が寄せられた。

ついて話題にしにくいという空気はもはや感じられな・学生の機械翻訳使用を防ぐことはできない。

い。裏を返して言うと、以前は機械翻訳について外国・機械翻訳を上手に活用すべき。

語教員が話題にしにくい雰囲気があった。筆者も「英・機械翻訳のような単語の置き換えだけが外国語教育

語教員なのに機械翻訳を学生に使わせるなんて」と責められるのを恐れて、同僚に対して機械翻訳についてではないはず。

長らく口を閉ざしてきた。

・剽窃などの倫理的問題が気になる。

オープンに議論が行われるようになれば、今後は機以上が山田ら(2021a)で報告されたアンケート調査

械翻訳の利用を認める活動とそうでない活動の住み分の概要と主な結果である。予備的な調査であるとはいけが議論されるようになるだろう。この際、「機械翻訳

え、一定数の英語教員の機械翻訳に対する姿勢が初め

は report talk には向くが rapport talk には不向きでて明らかになったことに意義がある。

ある」[13]といった外国語教員による報告が参考になるだろう。そして機械翻訳の利用を認める活動の内容は

3.

学生の専攻によっても変わってくるかもしれない。例

教養英語教育の今後

えば、理系の学生と文系の学生ではニーズが異なるよアンケート結果からわかるように、教養英語担当者

うに思う。また、学生の英語習熟度によっても異なるの中には英語教育において機械翻訳を活用してみたいかもしれない。これまでに発表された実践報告では「機と考える教員が一定数存在する。そして、これらの教

械翻訳を有効利用できるのは中級以上の学生ではない

員の目下の課題は機械翻訳の効果的な使用方法の習得か」とよく指摘されている。
英語を含む外国語教育全体として考えた場合、今後と倫理面の問題の解消である。
幸いなことに、2021 年度の後半に機械翻訳と外国語の喫緊の課題は現在のような「野放し」の状態から脱教育に関連した発表が増加し[5][6][7][8][9]、シンポジウム

却することである。そして冒頭で紹介したガリー氏がなども数多く開かれるようになった。そのような場をたびたび発言しているように、教育機関単位で機械翻

通して授業での具体的な機械翻訳使用や、機械翻訳使

訳利用の方針を定めることである[14]。教員によって機用のルール作りのアイデアなどについての情報交換が械翻訳使用のルールがばらばらでは学生が混乱しかね進みつつある。京都大学主催のシンポジウム「転換期ないし、外国語教員は語学の専門家として確固たる教の大学言語教育―AI 翻訳とポスト・コロナへの対応」[10]

育理念と方針を示すべきだからである。

7

その際、授業で機械翻訳の使用を認める・認めないとする外国語教育がどのようにあるべきなのか、外国にかかわらず、機械翻訳が世の中で使用されていても語教育界全体で模索する必要がある。そのためには本

英語を学習するのはなぜなのか、教える側はもちろん誌の読者である機械翻訳・翻訳の専門家からのフィーのこと、学習者がはっきりと自覚できるようにするこ

ドバックが重要な役割を果たすことになるだろう[16] [17]。

とが重要であろう。そういった自覚を学習者自身が持

我々は今、教育現場における機械翻訳を「困ったもたない限り、教養英語教育は今まで以上に授業をパスの」から「チャンス」に変える分岐点に立っているのすることだけが目的の空虚なものになりかねない。

ではないか。

もう一歩踏み込んでいうと、機械翻訳を使って広がる世界を英語を含む外国語教育にとっての大きなチャ

注・参考文献ンスととらえるべきではないだろうか。事実、これま[1] トム・ガリー (2020)「ニューラル MT の問題」
『機での実践報告の中には、機械翻訳を使用して多言語の械翻訳』No.72 1-2 頁 アジア太平洋機械翻訳協会

話者と交流を行ったところ、学習者の外国語学習に対[2] 石臥薫子・高橋有紀 (2018) 「英語呪縛からの脱却」

する動機がかえって上がったという指摘もある[15]。筆『AERA』12-21 頁

者自身も国際交流活動のイベント等で日本人学生が機[3] 山田優・ラングリッツ久佳・小田登志子・守田智裕・

械翻訳を使って交流に参加する光景を日常的に見てい田村颯登・平岡裕資・入江敏子 (2021a) 「日本の大学

る。ではこういった機械翻訳を使う学生が英語を学ばにおける教養教育英語と機械翻訳に関する予備的調査」

なくなるかというとそんなことはない。むしろその反『通訳翻訳研究への招待』No.23 139-156 頁 日本通訳

対で、話が通じて楽しかったのでもっと英語を学びた

翻訳学会

いと思う学生のほうが多いと感じる。このように、今[4] 山田優・ラングリッツ久佳・小田登志子・守田智裕・

までは英語その他の外国語が不自由なために国際的な入江敏子 (2021b)「英語教育現場における機械翻訳の活動から取り残されてきた多くの日本語話者にとって、活 用 に 関 す る 実 態 調 査 と 分 析 結 果 」『 The JACET

機械翻訳の発達は朗報のはずである。機械翻訳を片手International Convention Proceedings: The JACETにだれもが外国語を使用する世界に飛び込むチャンス

60th Commemorative International Convention 』

が訪れたのなら、英語やその他外国語の教員がそのガ

243-244 頁 大学英語教育学会

イド役を務めてもよいのではないだろうか。

[5] Kennedy, Olivia. (2021) Unexpected student

朝日新聞出版 (2018 年 3 月 5 日)

writing strategies during the Covid-19 pandemic.

4.

Paper presented at JALTCALL2021. (2021 年 6 月 6

おわりに

日)
本稿では山田ら（2021a）によるアンケート調査の[6] 幸重美津子・蔦田和美 (2021) 大学英語授業にお報告「日本の大学における教養英語教育と機械翻訳にける機械翻訳（MT）の活用――実践的英語使用者とし関する予備的調査」の解説と補足を行った。このアンて の 自 立 学 習 者 育 成 に 向 け て The JACET 60th

ケート結果から、教養英語を担当する教員の機械翻訳

Commemorative International Convention (2021 年

に対する無防備ともいえる様子が明るみになると同時

8 月 28 日)に、教員の機械翻訳に対する強い関心が浮き彫りに[7] 高橋秀彰 (2021) 機械翻訳と中上級レベルの英語なった。それを反映するかのように、2021 年度の後半

学習者のパフォーマンス比較から考える外国語教育政には機械翻訳と外国語教育に関する発表が相次いだ。

策の可能性 日本通訳翻訳学会関西支部第 57 回例会

今後は、機械翻訳の存在を前提として英語教育を初め(2021 年 12 月 11 日)

8[8] 坂本輝世 (2021) 英語コミュニケーションへの意として山田優 (2021) 機械翻訳の進歩に接して外国語

欲と機械翻訳 日本英語表現学会第 50 回全国大会の教師が心得ておくべきこと 公開セミナー 機械翻訳

(2021 年 12 月 18 日)と外国語教育―現状・課題・展望 青山学院大学附置外[9] 佐竹幸信 (2021) 機械翻訳が英語ライティング学

国語ラボラトリー (2022 年 3 月 4 日) がある。

習に与える効用について 日本英語表現学会第 50 回全国大会 (2021 年 12 月 19 日)

謝辞[10] 京都大学 (2021) 京都大学創立 125 周年記念シ

この報告は JAITS（日本通訳翻訳学会）プロジェクト

ンポジウム 転換期の大学言語教育――AI 翻訳とポス「機械翻訳と外国語教育について考える」（2019 年度

ト・コロナへの対応 (2021 年 12 月 4 日)

~2021 年度）の助成を受けて行われたものである。

[11] 青山学院大学附置外国語ラボラトリー (2022)
公開セミナー 機械翻訳と外国語教育――現状・課題・展望（2022 年 3 月 4 日）
[12] 幸重美津子・蔦田和美・西山幹枝・Tom Gally(2022)『AI 翻訳で英語コミュニケーション』三修社[13] 2021 年 12 月 11 日に開催された日本通訳翻訳学会関西支部第 57 回例会における高橋秀彰による「機械翻訳と中上級レベルの英語学習者のパフォーマンス
比較から考える外国語教育政策の可能性」で述べられた内容の一部である。この発表では日本人大学生が翻訳機を用いて英語母語話者と会話を行った様子の談話分析の結果が報告されたが、機械翻訳を用いた会話では笑いが全くなかったなど、話し相手との人間関係を築きにくい状況が報告された。
[14] トム・ガリー (2021) 語学教育と MT・機械翻訳の問題――第二言語教育の立場から アジア太平洋機械翻訳協会第 2 回定時社員総会招待講演（2021 年 6 月
23 日）[15] 成田潤也（2019）「機械翻訳を介しての外国語と国語の横断的学習に関する研究」『2019 年度第 14 回
児童教育実践についての研究助成研究成果報告書』博
報財団[16] 機械翻訳の専門家が英語教員向けに行った講演の例として井佐原均（2019） ディープラーニングで進化する機械翻訳

何ができて、何ができないか

JACET 関西支部 2019 年度第 1 回支部講演会（2019年 6 月 22 日）がある。
[17] 翻訳の専門家が英語教員向けに行った講演の例

9

解説記事

MT に関する法的問題について
AAMT

MT を利用することによって起こりうる法的な問訳の依頼を受け、当該翻訳に際して MT を利用する者

題とその場合の解釈をまとめました。MT 利用時の参（主として翻訳会社を想定している）に関して生じる法考にしてください。

律問題は、（１） 翻訳に際して MT を利用する行為がクライアントとの関係で問題ないか、（２） MT を利■ MT を利用することによって発生する法律問題

用した翻訳結果に誤りがあった場合に MT 利用者はクライアントに対してどのような責任を負担するか、の 2 点である。

1 みずからの情報発信のために MT を利用する場合（１）翻訳に際して MT を利用する行為がクライアン
みずからの情報発信のために MT を利用する場合

トとの関係で問題ないかに生じる法律問題は、「MT を利用して翻訳を行い、翻この点については、 翻訳に際して MT を利用する

訳結果を用いて情報発信を行ったところ、当該翻訳結行為がクライアントと MT 利用者との間の翻訳契約

果に誤りがあり、当該誤りに起因して第三者が損害を（特に当該翻訳契約内の秘密保持条項）に違反しないか被った場合に、MT 利用者はどのような責任を負担すが問題となる。

るか」というものである。

秘密保持条項は、端的に言うと「秘密情報」を「第たとえば、地方公共団体が多言語にて情報発信する三者に開示」する際には事前にクライアントの承諾を際に MT を利用して翻訳を行って情報発信を行った必要とする、という条項であるが、MT 利用者がクラが、当該翻訳結果に誤りがあり、当該翻訳結果を信用

イアントから受領した翻訳対象文書は通常「秘密情報」

して行動した住民が損害を被った、というような例がに該当する。

考えられる。

したがって、MT 利用者が翻訳対象文書を MT サー

この場合においては、単純に当該情報発信者（MT

ビスを利用して翻訳する行為が、秘密情報（翻訳対象利用者）が誤った情報を発信したというだけであって、文書）を「第三者に開示」したことになるかが問題とそれにより第三者が損害を被ったのであれば、当該情なる。

報発信者（MT 利用者）は法的責任を負う。MT の技

この点については、当該 MT サービスにおけるセ術特性（ブラックボックス性や翻訳結果の誤りが一定

キュリティの有無や、有償無償は無関係と思われ、実質程度含まれる）は、当該情報発信者（MT 利用者）の的に当該 MT サービスの利用が「第三者に開示」する責任の有無や内容に全く影響を及ぼさない。

ことに該当するか否かによるのではないかと思われる。
具体的には、ＭＴサービスの提供者が、入力された

2 他者から翻訳の依頼を受けて MT を利用する場合

翻訳対象文書にアクセスしないことが MT サービスの利用規約上明確化されており、かつ、MT サービス

他者（以下「クライアント」という）から有償で翻内で物理的にも MT サービス提供者によるアクセス

Legal Issues regarding MT
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

が制限されている場合には、「第三者に開示」したこと（MT 利用者を含む）にとって合理的な内容の翻訳契にはならないと思われる。

約を締結することは非常に重要となる。

次に、MT サービスの提供者が、入力された翻訳対■ MT 提供者に関して発生する法律問題

象文書にアクセスする場面が保守・メンテナンスの場
合等に限定されている場合も、「第三者に開示」していMT 提供者に関して生じる重要な法律問題は、「MTないと解釈できると思われる。
一方、MT サービス提供者が、入力された翻訳対象

提供者は、MT 利用者（翻訳会社）から提供された翻文書を同サービス提供者自身のために利用する（例：

訳対象文書を自らの MT エンジンの学習のために利翻訳コーパスとして保存する、翻訳エンジンの学習の用できるか」という問題である。

ために利用する）場合には、MT 利用者は、翻訳対象
文書を MT サービス提供者という第三者に開示していると解さざるを得ないため、MT サービスの利用がクライアント・MT 利用者の間の翻訳契約上許容されていなければ、秘密保持義務違反に該当する可能性がこの点に関しては、当該利用行為が「MT 提供者と高い。

MT 利用者との間の MT サービス利用契約に違反しないか」という問題と、「著作権法違反にならないか（著（２）MT を利用した翻訳結果に誤りがあった場合に作権侵害にならないか）」の 2 つに分けて検討をする

MT 利用者はクライアントに対してどのような責任必要がある。

を負うか。
この点は、翻訳契約において翻訳結果に誤りがあっ

1 契約上の問題た場合に翻訳者はどのような責任を負うかという一般的な問題であり、ＭT を利用したか否かは結論に影響

まず当該利用行為が「MT 提供者と MT 利用者とのを及ぼさない。したがって、本ガイドラインにおいて間の MT サービス利用契約に違反しないか」であるが、は最低限の言及だけ行う。

この点については、MT 提供者・MT 利用者間の MT

一般的に翻訳契約の法的性質は、請負契約（「翻訳」

サービス利用契約において「翻訳対象文書をエンジンという仕事を完成させることが義務となっている契約）であり、仮に翻訳結果に誤りがあった場合、翻訳者は性能向上のために利用することが可能」と定められていれば、MT サービス利用契約違反の問題は生じない。

契約不適合責任（民法 559 条、同 562 条等）を負う。

ただし、これは「MT 提供者・MT 利用者の間の契具体的には、翻訳結果に誤りがあった場合には、翻約」の問題であり、「MT 利用者・クライアント間の翻訳者は再翻訳や翻訳報酬の減額、誤訳が原因で生じた訳契約」の問題ではない。
「MT 利用者・クライアント

損害についての賠償責任を負うことになる。特に技術間の翻訳契約」については、先ほど説明したとおりで分野の翻訳については、誤訳により生じる損害額も多あり、MT 利用者がクライアントの承諾なく翻訳対象

額に上る可能性がある。

文書を MT 提供者に提供し、同データを学習に利用さ一方、これら翻訳者（MT 利用者）の責任は、翻訳せた場合、当該行為は、「 MT 利用者・クライアント

契約において翻訳者の責任を制限（たとえば、損害賠間の翻訳契約」の秘密保持条項に違反する可能性があ

償額について翻訳料金相当額を上限とするなど）するる。

ことでコントロールすることができるため、翻訳者

11そして、翻訳エンジンのような AI ソフトウェアの2 著作権法上の問題

開発は、当該「情報解析」に該当するため、結果とし次に「著作権法違反にならないか（著作権侵害になて「翻訳エンジンの生成に必要な限度においては原則

らないか）」の問題であるが、この点については結論かとして著作物を自由に利用できる」ということになる。

ら言うと著作権侵害にはならない。

具体的には、30 条の 4 の柱書には「その必要と認め翻訳対象文書は著作物であるため、翻訳対象文書をられる限度において、いずれの方法によるかを問わず、学習に適した形に加工し（翻案）、学習に用いるために利用することができる」と規定されているため、「自らは、原則として当該文書の著作権者の許諾が必要であが翻訳エンジンの開発を行うために、著作物を収集・る。

複製・改変等する行為」「翻訳エンジンの開発を行う他社のために、著作物を収集・改変して学習用データセッ

しかし、日本著作権法においては、翻訳エンジンのような AI ソフトウェアの生成に必要な著作物の利用トを生成し提供する行為」などが可能である。

行為（データの複製や翻案）については、原則として著作権者の承諾を行わなくても可能であるという権利制限規定が存在している。
それが、平成 30 年改正著作権法によって導入された著作権法 30 条の 4 第 2 号である。
（著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用）
第三十条の四 著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限
りでない。
一 略
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。第四十七条の五第一項第二号において同じ。）の用に供する場合
三 略

条文は上記のとおりであるが、要するに「『情報解析』に必要な限度においては原則として著作物を自由に利用できる」という内容の権利制限規定である。

12

事例・研究機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を最大にする方法
ローズ 三浦エッジ・トランスレーション

1. 人間翻訳はこのまま衰退していくのだろうか？

ない単語が湧き出している。全文は、AAMT 2021,
Online における著者の発表資料を参照されたい（https://www.slideshare.net/ssuser8d5970/ss-250808319 ）。

近年、機械翻訳の発展は目覚ましい。著者はプロのYouTube 動画で詳しく解説している 1。

翻訳者として日常的に人間翻訳業務に携わっているが、同業者の中には機械翻訳の台頭によって失業するので

3. 機械翻訳に誤訳させないコツはないかと危機感を覚える者が多数いる。著者が翻訳者を対象として 2020 年 5 月に Twitter 上で実施したアンケート調査によると、「自分の訳は DeepL よりレ

機械翻訳に誤訳させないコツとして、次のものを提案する。

ベルが高いか」という質問に対して、なんと 4 割弱が

 文章全体の一貫性を保つ「時と場合による」と回答した。

 曖昧さを避け、明確に書く

しかし、翻訳というものはそう単純ではない。本稿 ユーモアや文化的背景に基づく表現を避けるでは、「翻訳市場は非ゼロ和ゲーム」であって、「機械 短くて簡潔な文を書く

翻訳と人間翻訳のマスの取り合いではなく、マス数そ 文法構造を単純化するのものを増やせる可能性がある」という仮説を検証し、

 なるべく能動態を使う

機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を最大化する方法に

 繰り返し使えるフレーズを書く

ついて、考察する。

 不要な文言を削除する
 決まり文句や口語的な言い回しを避ける

2. 機械も「間違える」

 必要に応じて定冠詞（the）を使う
 代名詞を多用せず、なるべく同じ名詞を繰り返す

まず、前提として、人間と同様に機械翻訳も「間違 常に情報の正確さを保つえる」という認識が必要である。機械翻訳が「間違える」例として、ある医療分野の案件の訳例では、重複

4. 「読解」と「発信」でチェック段階を分けるや、原文にない単語が出現している。2 行目の「grade
3 or 4 hypertension, myocardial infarction, acute

まず、「読解」（読者が原文情報の大意を把握するこ

coronary artery syndrome or ventricular arrhythmia,とを目的とする場合）については、機械翻訳をチェッand NYHA grade II or higher」という文と、3 行目のクなしで使用可とする。

「Grade 3 or 4 hypertension, myocardial infarction,「発信」を目的とする場合は、機械翻訳を人間がacute coronary artery syndrome, or ventricular

チェックする必要があり、誤訳が生じた場合に影響がarrhythmia, and NYHA classification Grade II or

大きいものほどチェックを厳しくする（影響度に応じhigher)」という文が重複し、Clozapine という原文にて差をつける）。

New Translation Market Cannot Evolve Without Interactions Between Humans and Machine
Rose Miura
Edge Translation
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最も影響が大きいものは、人命にかかわる内容（医定すれば、両者の共存が可能であろう。詳しくは、著

療や労働安全衛生など）であり、これらについては、者の AAMT 2021, Online での発表資料を参照された

当該分野に精通した者がチェックする必要があろう。

い 2。

逆に影響が最も小さいものは、一般的な内容で、英語
参考文献：をできる者がチェックすれば可とする。

1.

このように、機械翻訳のリスクを抑えつつ、スピー

ローズ三浦．ローズ三浦のメディカル翻訳講座③．

ド・効率を最大化できるようにチェック体制を整える

https://www.youtube.com/watch?v=KG9CpOa

ことを提案する。

VbBM&ab_channel=%E3%83%AD%E3%83%B
C%E3%82%BA%E4%B8%89%E6%B5%A6%E3

5. 情報伝達または訴求%81%A1%E3%82%83%E3%82%93%E3%81%A
D%E3%82%8B
2.

「情報伝達」については、基本的には前述の「3. 機ローズ三浦．機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を械翻訳に誤訳させないコツ」を基に、機械翻訳 + PE

最大にする方法．

を行う。ただし、難易度が高いといった特別な場合にhttps://www.slideshare.net/ssuser8d5970/ss-

は人間翻訳を行う。

250808319「訴求」については、基本的には人間翻訳を行う。例と し て 、「 Easy to pick up, addictive side-scroller
action」という英文を DeepL に掛けると、「簡単な操作で、やみつきになる横スクロールアクション!」という訳文が生成されるが（※発表時点の翻訳結果）、人間
翻訳では「簡単につかめて楽しい操作、超ハマる横ス
クロール型のアクション！」と訳せる。また、「 SupercolorpixelisticXDRidocious 」（ iPhone 13 のキャッチコピー）という英文を和訳させると、DeepL
は「スーパークラリックピクシスティック
XDRidocious」という訳文を生成し（※発表時点の翻訳結果）、人間は「魔法みたいなディスプレイ体験」と訳す（公式訳は「スーパーキラキラカラフルクッキリ
デ ィ ス プ レ イ 」）。 そ の 他 の 訳 例 は 、 AAMT 2021,
Online における著者の発表資料を参照されたい 2。

6. MT 利用ガイドライン委員会
AAMT は、専門の委員会を設けて、MT 利用ガイド
ラインを作成し公表するための作業を行っている。著者は、その委員の一人である。機械翻訳を人間の『補佐』として位置づけた上で MT 利用ガイドラインを規14

事例・研究Memsource 機械翻訳調査レポート 2022 年第 2 四半期
Memsource 日本窓口

1. はじめに対象となるデータ
本調査では、Memsource のシステム内で収集した、匿Memsource（メムソース）はクラウド型の翻訳管理

名化されたポストエディットデータを使用しています。

システムおよび翻訳支援ツールです。2012 年にリリー対象となるのは、MT の出力を翻訳者がポストエスされ、世界で 35 万以上のユーザーに利用されていディットしたセグメント、および機械翻訳を利用できます。ツ ール 内の機械翻訳ソリューションである

る状況で翻訳者が一から翻訳を行ったセグメントです。

Memsource Translate では、30 種類以上の機械翻訳

翻訳メモリのマッチングによって翻訳されたセグメン（MT）エンジンとの連携が可能なため、ユーザーは機トや、翻訳不可能なセグメントは除外します。

械翻訳を活用して翻訳作業を行えます。
Memsource では四半期ごとに、ユーザーが実際の業

ドメインの自動分類

務等で Memsource を通じて行った翻訳のデータから、MT の出力品質は、医薬、法律、ビジネス、エンター

機械翻訳の利用動向を分析する調査を行なっています。

テインメント、IT など、翻訳するコンテンツの分野に

今回はその最新の結果を報告します。

よって変わります。このような分野を「ドメイン」と呼びます。Memsource では、文中のキーワードを AI

2. 調査方法

アルゴリズムが分析し、自動的にドメインを分類しています。例えば、Study、patients、treatment、dose、

ポストエディットスコアによる MT 品質の測定
ポストエディットとは、MT エンジンから出力されmg、clinical といったキーワードから、医薬ドメインのコンテンツであると判断します。

た文章を翻訳者が修正・改善するプロセスです。つまり、ポストエディットが多く行われた場合は元の MT

3. 調査結果の質が不十分であり、あまり行われなかった場合はMT の質が高かったと推測されます。

対象セグメント数

この考えに基づき、翻訳者が加えた変更の割合に応今回対象となった総セグメント数は 5400 万以上、じて、セグメント（文章の区切り）ごとに 0〜100 の

言語ペア数は 60 以上でした。対象セグメント数は調

スコアづけを行います。MT の出力がそのまま受け入査ごとに増加を続け、今回も過去最高を記録しました。

れられた場合はスコア＝100、翻訳者によって完全に書き換えられた場合はスコア＝0 となり、スコアが高いほど、MT の質が高いことが示唆されます。これを「ポストエディットスコア」と呼びます。

使用された MT エンジンの種類
Memsource は 30 種類以上の MT エンジンをサポートしています。図からわかるように、Google、Microsoft、
DeepL、Amazon といった汎用エンジンが使用の大半を占める一方、独自のカスタム機械翻訳エンジンの使

Memsource Machine Translation Report Q2/2022
Memsource Japan
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用も約 15％ありました。なお、使用されたエンジンの接な言語ペアで高いスコアが見られます。全般的に欧80%以上が、複雑な設定の必要がない Memsource の

米系の言語でスコアが高い一方、アジア系（日本語、「フル接続対応」エンジンでした。

中国語）では比較的低く、ロシア語もやや低い傾向が見られます。スコアが高い言語では MT 出力の 7〜9割が活用されており、英語-日本語のペアでも、平均で7 割近くの MT 出力が活用されていることがわかります。

使用されている MT エンジンの種類
MT が良く使われる言語ペア

言語ペア別の平均スコア

トップ 3 の言語ペアは、英語-スペイン語、英語-ロ
シア語、英語-仏語でした。ソース言語、ターゲット言

MT 品質の変化

語とも英語が第 1 位で、とくにソース言語では全体の64.83％を英語が占めています。日本語はソース言語と2021 年第 1 四半期から現在までの期間で、英語をしては 4.99%（2 位）、ターゲット言語としては 5.69%

ソース言語とする翻訳において、全体の平均スコアが（6 位）でした。

5.1 ポイント上昇。英語をターゲット言語とする翻訳では 4.3 ポイント上昇しています。日本語に限ると、どちらも横ばいか微増か程度の変化です。

MT が使われた各言語の割合（ターゲット言語）

言語ペア別の MT 品質75％の言語ペアで平均スコアが 70 以上でした。
2021 年第 4 四半期と比較して、全体平均では約 1 ポ

2021 年第 1 四半期〜2022 年第 2 四半期のスコアのイント上昇しています。従来からの傾向として、スペ

変化（ソース言語：英語）

イン語、イタリア語、ポルトガル語といった関係が密

16

高品質を得るために必要なエンジン数
グラフから、平均スコアが最高であるエンジンの種
類は、ドメインごとに異なることがわかります。全ドメインで最高の結果を得るには、平均で 3 種類のエンジンを使い分ける必要があります。英語-日本語ペアでは、例えばビジネス・教育では DeepL、コンシューマー
エレクトロニクスでは Microsoft、旅行・ホスピタリ
ティでは Amazon、医薬では Google がそれぞれ最高の平均スコアを記録しています。

各ドメインにおける、平均スコアが最も低いエンジンと最も高いエンジンのスコア差

4. まとめ欧米系の言語ペアでは MT 出力の 7〜9 割を、英語

英語-日本語ペアにおける、ドメイン別の各 MT エンと日本語のペアでも MT 出力の 7 割近くを活用できてジンのスコアいることがわかりました。また、MT エンジンの品質
は、言語ペアやドメインによって変化する傾向も確認

エンジン選びが品質に与える影響されました。全ドメインで最高の結果を得るには、平選択するエンジンの違いによって生じる品質の変化

均で 3 種類のエンジンを使い分ける必要があることがを知るために、各ドメインで平均スコアが最も低いエ

わかりました。

ンジンと最も高いエンジンのスコア差を求めると、例
えば、英語-スペイン語では 10 ポイント、英語-仏語では 11.5 ポイント、英語-日本語では 14 ポイント、英語-中国語簡体字では 21.5 ポイントの差が見られました。
日本語ではビジネス・教育、医薬、法律・金融の分野
で差が大きくなっています。

17

事例・研究産業翻訳における機械翻訳の継続的改善手法
中山 雄貴
株式会社ヒューマンサイエンス

1. はじめに

図２に、改訂文書の場合の流用率を示す。あるソフ
トウェアのアップデートに伴い、ヘルプ文書を改訂し本稿では、企業の翻訳部門や翻訳会社を対象に、機たときに、マイナーアップデートでは 99%が翻訳メモ

械翻訳を導入したあとで翻訳業務を継続的に改善する

リからの流用だった。メジャーアップデートでも 89%

手法について説明する。

が流用だった。

機械翻訳を導入してもその作業者は翻訳者であり、翻訳者が翻訳とポストエディットの両方を担当する。
翻訳者の作業は、翻訳メモリからの訳文の流用とポス
トエディットに分けられる。それぞれの内容と改善方法について説明する。

2. 翻訳メモリからの訳文の流用
まず、翻訳メモリの使用状況について説明する。図図２：流用文の割合（改訂文書の場合）

１に、ある IT 文書を新規に翻訳する際の翻訳メモリからの流用率を示す。新規の場合でも定型表現が多い

翻訳業務に機械翻訳を導入しても、翻訳メモリの重と半分近くの訳文が翻訳メモリからの流用だった。定

要性が変わらないことが分かる。翻訳メモリの訳文の型表現がない文書でも、いくらかの訳文は過去の訳文

品質が低いと流用時に修正が必要になり、翻訳効率はから流用可能であり、また、現在の文書の中の翻訳済上がらないため、翻訳メモリの訳文の品質を維持する

みの訳文から流用することも可能だった（レペティことが重要である。では、どうやって翻訳メモリを維ションと呼ばれる）。

持管理したら良いのだろうか。

3. 翻訳メモリの種類とライフサイクル
翻訳メモリには翻訳用、レビュー用、マスターの３種類を用意する。
翻訳用は、一時的なもので、翻訳プロジェクトごとに作成し、プロジェクトが終わると破棄する。翻訳者
が読み書きする。レビュー用も、一時的なもので、プ
図１：流用文の割合（新規文書の場合）

ロジェクトごとに作成、破棄する。レビューアが読み書きする。マスターは、永続的なもので、プロジェクContinuous Improvement Method for Machine Translation in Industrial Translation
Takeyoshi Nakayama
Human Science Co., Ltd.
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トを超えて使用する。翻訳者とレビューアは読み込み製品ラインが複数ある場合や、求められている品質専用（参照専用）で使用する。プロジェクトマネージャが異なる場合は、それぞれ用にマスターの翻訳メモリ

がプロジェクト完了時に書き込む。後述するが、このを用意することが推奨される。

マスター翻訳メモリは機械翻訳のモデルを学習するた

4. ポストエディット

めにも使用する。
図３に翻訳メモリのライフサイクルを示す。

ポストエディットでは、原文の１文ごとに以下の作業を行う。
・原文を読み、理解する・機械翻訳の訳文を読む・正確さを確認して、修正する
・流暢さを確認して、修正する
・用語を確認して、修正する・スタイルを確認して、修正する

図３：翻訳メモリのライフサイクルと読み書き

ここで、スタイルとは、翻訳用スタイルガイドに記
翻訳プロジェクト A と B があるとする。プロジェク

載されたルールを指す。全角文字と半角文字の間にス

ト A の最初に翻訳用とレビュー用の翻訳メモリを新規

ペースを入れる、記号には半角を使う、敬体（ですまに作成する。翻訳のステップでは、翻訳者が、翻訳用す調）を使う、カタカナの長音を省略する、といったの翻訳メモリを読み書きし、マスターの翻訳メモリをものがある。

参照専用で使用する。レビューのステップでは、レある IT 文書の翻訳プロジェクトでそれぞれの作業

ビューアが、レビュー用の翻訳メモリを読み書きし、にかかった時間を計測した。ポストエディットの作業

マスターの翻訳メモリを参照専用で使用する。プロ

時間の中に占める割合を図４に示す。

ジェクト A の完了時に、翻訳用とレビュー用の翻訳メ
モリは破棄する。プロジェクトマネージャが、最終的に確定した訳文のみをマスターの翻訳メモリに書き込む。
その後、プロジェクト B が始まるときには、改めて翻訳用とレビュー用の翻訳メモリを作成する。マスターの翻訳メモリは前のプロジェクト A から引き継ぐ。
図４：ポストエディット作業の詳細とその割合

翻訳とレビューでは、それぞれ新しく作成した翻訳メ
モリを読み書きし、マスターの翻訳メモリを参照専用
で使用する。プロジェクト B の完了時に、翻訳用とレこれらの作業について改善する方法を個別に検討する。まず、用語とスタイルについて説明する。

ビュー用の翻訳メモリは破棄し、最終的に確定した訳文のみをマスターに書き込む。

5. 用語とスタイル

このようにすることで、マスターの翻訳メモリには確定済みで高品質の訳文が継続的に蓄積されることに機械翻訳の訳文には用語やスタイルの誤りが多数含なる。

まれている。図５の上部に Google 翻訳が出力した訳

19

文、下部にその修正例を示す。ファイルパスの中に全角コロンや不要なスペースが含まれている。また、会
社名、部署名、製品名が間違っている。

図６：用語集機能とスタイル置換機能の効果

図６のような効果を得るには、用語集機能やスタイル置換機能を適切に設定することが重要だが、その設定を一回で完成させることは難しく、設定内容を継続的に改善することが必要になる。そこで役立つのが、
図５：用語とスタイルの修正例

ポストエディット前後の訳文の差分データだ。翻訳プ
ロジェクトの終了時に、ポストエディット前後の差分

このような用語とスタイルの修正は単純作業であを作成し、この差分を見て、用語集やスタイル置換条

り、自動化することが可能だ。機械翻訳サービスの中件を更新する。

には用語集機能やスタイル置換機能を備えているもの

Memsource では差分の作成機能が提供されている。

もある。用語集機能を使うと、原文の特定の用語を対

具 体 的 な 方 法 に つ い て は Memsource ヘ ル プ の象に訳語を指定して訳文に出力できる。スタイル置換「 Evaluating MTQE Results 」 に 記 載 さ れ て い る

機能を使うと、訳文側で文字列置換や正規表現置換が（https://help.memsource.com/hc/en-us/articles/3600

できる。弊社では、DeepL や Google などの機械翻訳

12527380-MT-Quality-Estimation 参照）。Trados でエンジンに追加できる汎用的な用語集機能とスタイル

はプラグインの Post-Edit Compare が無料配布され置換機能を開発した。これらの機能は Memsource とている。RWS AppStore からダウンロードできる

Trados で利用でき、社内の翻訳業務で活用してい（https://appstore.rws.com/jp/language/app/post-edit-

る。また、企業の翻訳部門や翻訳会社向けにそれぞれcompare/610/ 参照）。

MTrans（エムトランス） for Memsource と

6. 正確さと流暢さ

MTrans for Trados というサービスとして提供しており、REST API として利用することも可能だ。

正確さと流暢さの作業を改善するには、機械翻訳エ

用語集機能とスタイル置換機能の効果を図６に示

ンジンの選択とモデル学習の２つの方法がある。

す。109 文の英日翻訳の中で、用語とスタイルの修正
だけで 25 分もの時間が取られていたが、用語集機能

前者については、各社の機械翻訳エンジンを比較し、とスタイル置換機能を利用することでこの時間を削減

自社の翻訳分野に強いエンジンを選択する。一般にできた。副次的な効果として、翻訳者が、単純な修正

DeepL の品質が高いと言われているが、これは複数の作業から解放され、正確さと流暢さに集中できるよう文をまとめて段落単位で翻訳した場合である。翻訳支になったため、訳文の品質が向上すると同時に、翻訳援ツールと DeepL を組み合わせると文単位の翻訳と者が抱えていたポストエディット作業に対する嫌悪感なるため、DeepL の品質を最大限に活用できない場合を抑えることもできた。

がある。ただし、文単位でも長文の場合は、DeepL の訳文は流暢なことが多い。実際の業務で使用する翻訳20

支援ツールと文書を使ってエンジンを比較検証するこ注意点としては、学習済みのモデルを使っても、学とが推奨される。

習データの訳文、用語、スタイルがそのまま出力され「継続的改善」という視点で見ると、モデル学習を備るわけではないため、翻訳メモリ、用語集機能、スタ

えていない機械翻訳エンジンは、改善を自社でコント

イル置換機能を引き続き利用する必要がある。

ロールできない点が問題になる。

例文を図９に示す。
「学習データの訳文」と「モデル後者のモデル学習とは、汎用の機械翻訳モデルに対学習後の訳文」を比較すると、学習データの訳文とはして独自の原文・訳文のペアを学習させ、独自の訳文

異なる訳文が出力されている。用語では、「Layer 2」を生成できるようにすること。代表的なサービスとしの訳が学習データの「第 2 層」ではなく「レイヤー2」て Google AutoML Translation がある。執筆時点でになっている。スタイルでは、学習データに含まれてDeepL ではモデル学習することはできない。

いた全角文字と半角文字の間のスペース（「▲」で示す）

モデル学習のメリットとしては、学習した分野につや、括弧が半角であることも訳文に反映されていない。

い て 、 訳 文 の 精 度 が 向 上 す る 。 Google AutoML
Translation で検証したところ、わずか 800 文の学習データで、BLEU 値が 3.1 ポイント向上した（図７参照）。

図９：モデル学習の注意点

7. まとめ

図７：モデル学習前後の BLEU 値

機械翻訳導入後に翻訳業務を継続的に改善するには

モデル学習には、前述のマスター翻訳メモリに保存されている原文と訳文のデータを使用する。質の良い

以下の３点を行う。

原文と訳文が高品質なモデルに繋がるため、マスター

・翻訳メモリからの流用作業を改善するために、翻訳

翻訳メモリに質の良い原文と訳文のペアを蓄積するこ用、レビュー用、マスターの翻訳メモリを用意し、マとが重要になる。

スター翻訳メモリを永続的に維持管理する。

図８に示すように、モデル学習は継続的な作業であ・ポストエディットの用語とスタイルの修正作業を改る。日々の翻訳案件の中で、ポストエディットした訳

善するために、機械翻訳サービスの用語集機能とスタ

文をマスターの翻訳メモリに蓄積する。これを使ってイル置換機能を導入した上で、ポストエディット前後

モデル学習を行う。このループを定期的に実行する。

の訳文の差分を見て、用語集機能とスタイル置換機能の設定を更新する。
・ポストエディットの正確さと流暢さの修正作業を改善するために、マスター翻訳メモリを使ってモデル学習する。

図８：モデル学習のサイクル

21事例・研究最適化された機械翻訳導入モデルによる医薬品開発業務の迅速化への試み
早川威士

鞠子幸泰

株式会社アスカコーポレーション

中外製薬株式会社

業務推進部

信頼性保証企画部 翻訳マネジメントグループ

1. 医薬品開発業務への機械翻訳（MT）導入実施するための品質水準の設定、の 2 つの手法を取り入れた。

人工知能（AI）技術はすでに様々な形態で実用化され、いまや産業の発展を強力に推進しうるツールと

2. ドメイン特化型 MT の開発および評価なっている。ただし、AI は出力に対して確実性や正確性が約束されるものではなく、導入した効果の測定が本研究の対象となっている医薬品開発業務は極めて難しいという課題がある。AI の有効活用には、期待す専門性が高い領域であることから、非特異的なコーパることや目的を明確にし、導入効果を可視化できるよ

スで学習させた MT (汎用 MT) は本業務の用途に適さうな枠組みが必要である。

ないと考えられる。そこで、転移学習の一手法である

医薬品業界はグローバル化が進展した産業であり、多言語コミュニケーション手段として翻訳が重要な役

domain adaptation を用いて、ドメイン特化型の MTを構築し本研究の MTPE に使用するものとした。

割を持つ。翻訳には高い知識水準が要求される一方で学習データは著者の企業が保有する日本語と英語が

時間短縮も課題となっており、機械翻訳(MT)技術には、ペアになった業務用文書約 24 万文を使用し、基盤 MT

翻訳品質の安定化と翻訳作業の迅速化の双方が求めらとして「みんなの自動翻訳＠TexTra® (国立研究開発法

れている。しかしながら、現在までの MT 技術は、医人情報通信研究機構)」に対し domain adaptation を

薬品関連文書に求められる高いレベルの翻訳品質に追実施した。

いついておらず、直ちに人手の翻訳を MT に置換でき

上記で構築した MT (カスタマイズ MT) が実際にるわけではない。そのため、人によるポストエディッ

PE の品質および作業スピードの改善に寄与するかをト(PE)を行うことを前提とした最適な MTPE 手法を評価するため、カスタマイズ MT と汎用 MT を用いた設計・開発する必要があり、MT の有用性は PE の品

英語から日本語の翻訳出力に対してそれぞれ PE を実質と作業スピードを加味して評価すべきと考えられる。

施し、編集時間と編集率を記録して比較した。編集時

我々は本研究において、MT を用いた翻訳モデルを

間は 1 文ごとに PE に要した時間(秒)を計測し、平均最適化することにより、MT 技術が翻訳品質の安定化

値を算出した。編集率は PE 前訳文と PE 後訳文のレーと迅速化の双方にいかに貢献するかを検討した。具体ベンシュタイン距離を正規化 1した値とした。また一的には、人手翻訳による翻訳プロセスから、MTPE に

般 的 な 評 価 指 標 と し て 、 BLEU 2 お よ び TER

移行することで、翻訳に要する期間がどれだけ短縮で(translation error ratio) 3 を算出した。以上の指標のきるかを比較した。また、翻訳モデルの最適化として、

統計学的検定には paired Student’s t-test を用いた。

(1) 翻訳品質を改善するためのドメイン(医薬品開発)

さらに、医薬品開発業務における専門用語や固有の表に特化した MT の開発、(2) 過不足なく適切な PE を

現がどの程度正確に再現されているかを評価するため、

2 文のレーベンシュタイン距離を長い方の文の文字列長で除すことにより求めた。

1

2
3

Papineni, Kishore, et al., 2002
Snover et al., 2006

Optimized Acceptance Model of Machine Translation Technology to Accelerate Process of Drug Development
Yukiyasu Mariko1, Takeshi Hayakawa2
1. Business Strategy & Compliance Dept, Quality & Regulatory Compliance Unit, Chugai Pharmaceutical CO.,LTD. 2. Research & Development, ASCA Corporation
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これらの表現の正答率 (固有表現一致率) を比較した。

BLEU スコアの平均値はカスタマイズ MT が英日、いずれの評価も医薬品開発業務に関連するテキストよ日英いずれも約 47%を超える高値となり、汎用 MT とり n=220 文を用いた。

比べ精度の改善が示された (英日 47.19% vs 30.02%;

PE の評価の詳細を図 1 に示す。まず編集率ではカ

日英 47.32% vs 28.84%、いずれも p<0.01)。TER も同

スタマイズ MT が汎用 MT に対して優れており、英日様にカスタマイズ MT が英日、日英いずれも汎用 MT

翻訳では有意差を示した (22% vs 37%, p<0.01)。編集より優れていた (英日 22% vs 33%; 日英 15% vs 27%、

時間については、英日翻訳では有意にカスタマイズ

いずれも p<0.01)。

MT が優れていた一方で、日英翻訳では有意差には至固有表現の一致率については、英日では 43 ポイン

らないものの汎用 MT のほうが短かった (英日 206.58

ト、日英では 32 ポイント、カスタマイズ MT が汎用

秒 vs 261.89 秒, p<0.01；日英 219.40 秒 vs 167.53 秒,

MT を上回り、domain adaptation の効果を裏付ける

p=0.67)。

結果となった(英日 63% vs 20%、日英 82% vs 50%)。
これらの結果から、概ねカスタマイズ MT の方が優れた翻訳結果を出力していると考えられ、実際の PE

図 1. カスタマイズ MT と汎用 MT の比較作業においても編集率が減少しており、PE の労力を軽減していることが示された。一方で、日英翻訳の編
集時間についてはカスタマイズ MT の方が時間を要し、編集率やその他指標の示唆する評価とは相反する結果となった。

3. PE 品質水準の設定
PE の作業時間を短縮し、MTPE による翻訳モデル
を最適化するために、PE の品質水準を設定し事前にポストエディターと共有した。これにより、ユーザーが期待する翻訳品質を上回る過剰な編集／重要性の低い編集にかかる作業時間、および編集作業の判断にかかる時間を短縮することを狙っている。すなわち、ここで定義した品質水準は、品質に関する要件であるとともに PE の効率性を高める効果を期待したものであるといえる。

品質水準の内容は、(1) 要求事項と (2) 非要求事項をリストアップすることで構成され、PE でやるべきこととやらなくてよいことを明示化している。要求事
項は、「正確性」、「ユーザビリティー」、「リーダビリティ」
および「申し送り」の 4 項目から構成され、業務利用のための翻訳文書として比較的重要な項目として絞り23込んだ。一方で、非要求事項には表現の好みや一貫性

い結果となった(図 4、19 件 vs 26 件)。。このため 2 回など、一般に翻訳品質の構成要素ではあるものの使途目の実験では、エラー数を削減してより品質水準を高を考慮すると比較的優先度の低い事項を挙げている。

度に達成することも考慮することとした。

図 2 に品質水準の項目の一例を示す。
図 3. 人手翻訳と MTPE の治験実施計画書の翻訳に
図 2. 品質水準の項目の一例

要した時間の比較

4. MTPE と人手翻訳の実証的研究
図 4. 人手翻訳と MTPE のエラー数の比較結果（1 回目及び 2 回目）

前章までで記述した翻訳モデルの妥当性を確認する
ため、実証的研究として人手翻訳によるプロセスと
MTPE とで、翻訳に要する時間がどれだけ異なるかを比較した。
本研究では、構築した翻訳モデルを医薬品開発の実務に適用させるため、薬事規制に基づいて実施される臨床試験に実際に使用した「治験実施計画書」を対象文書として選択した。また、異なる 2 つの治験実施計
画書の翻訳を 2 回に分けて行い、MTPE の時間短縮効
果に再現性があるかを確認するものとした。時間短縮効果の目標は、人手翻訳に対し、MTPE で 30%以上の時間短縮効果がみられることとした。同時に品質水準の達成度について、要求事項４項目に対するエラー数
をカウントして評価した。1 回目の結果で人手翻訳より MTPE の方がエラー数が多い場合、翻訳および PE
担当者に対してフィードバックを実施し、2 回目での2 回目の比較では、1 回目に引き続き、人手翻訳に対エラー抑制効果を確認した。
1 回目の比較では、人手翻訳に対し、MTPE では

して MTPE で 43％の時間短縮効果を確認した(図 3、48％の時間短縮効果を確認することができた(図 3、191 時間 vs 101 時間,)。なお、翻訳作業の実時間につ226 時間 vs 106 時間)。しかしながら、品質水準の達

いても、1 回目から短縮された。品質水準の達成度に成度では、4 項目いずれもエラーが発生しており、中

ついては、
「正確性」
「リーダビリティ」では 1 回目にでも「正確性」においては MTPE の方がエラー数が多比べてエラー数が減少するとともに、人手翻訳に比べ24

て MTPE のエラー数が少ない結果となった。「申し送り」では 1 回目に比べてエラー数は減少したが、人手翻訳より MTPE の方が多い結果となった。また「ユーザビリティ」ではエラー数は増加したが、MTPE の方が少なかった（図 4）。2 回めでエラー数を抑制できた背景としては、1 回目の作業を踏まえた改善としてポストエディターへのフィードバックや作業指示書の更新やなどの対策の効果が大きいと考えられ、PE の品
質改善にはコミュニケーションの改善が有効である可能性が示唆された。

5. 結論
本研究では、人手翻訳と比べて品質を落とすことな
く、さらなる翻訳スピードを追求することを目的として、科学的手法とエビデンスに基づく MT の導入モデルの構築を試みた。この導入モデルはカスタマイズ
MT の開発・評価と品質水準の設定という 2 つの要素により構成された。カスタマイズ MT の開発にあたっては、MT の品質を測る指標（BLEU、TER および編集率）と PE 作業時間を計測することで、MT の精度改善を確認した。また品質水準は必要以上に高い品質目標を立てるのではなく、水準を明示的に文書化することにより、合理的な品質を効率よく達成することを主眼にデザインした。これらのモデルの効果を検証するために、2 回にわたって実際の翻訳プロセスによる比較を行い、時間短縮効果を確認できた。
今後は、実際の業務における実測データをもとに、エビデンスの再現性を確認するよう検討したいと考え
ている。

25

事例・研究「カスタム MT＋フル PE」現状と見通し：医療翻訳分野の事例研究
山田 優 1 早川 威士 2
1 立教大学2 株式会社アスカコーポレーション

1. はじめに用 NT を使用した。まず、医学・医薬分野から広く収集した教師データ 40 万文で訓練を行い、医薬汎用型

医学・医薬分野の翻訳の特徴は、高度な専門性がそエンジンを構築した。続いて、英日方向については、の１つと考えられる。例えば、語彙の特殊性や構文の

医学論文のテクスト 13 万文を追加して訓練（学習の複雑さなどがあげられる。また、医学・医薬分野は、重みを強めるため data augmentation）を行い、医学

人類医療の資産となりうる研究や、法規制に基づく新論文に特化した MT を構築した（英日の文書特化型エ薬の承認申請、患者の生命を左右する情報を扱うことンジン）。日英方向については、医薬品臨床試験の計画から、正確性の要求品質が高い。機械翻訳（MT）のド書から抜粋したテクスト 19 万文を追加して訓練を行

メインアダプテーションないしカスタム MT という技

い、日英の文書特化型エンジンを構築した。いずれも術を使うことで、専門領域に特化した MT エンジンを

教師データには公開済みデータを原文として収集し、作ることができる。その際に、「医学・医薬分野（メディそれを翻訳したものを使用した。

カル分野）」という括りでは専門性を絞りきれていると

表 1 は、ある原文に対する英日の医薬文書特化型エはいえない。より細分化された分野・用途に応じた文

ンジンと医薬汎用型エンジンの出力の例である。例え

書特化型 MT エンジンの構築が必要となる。

ば、原文の “chronic kidney disease” は、文書特化型

さて、このようにして作ったカスタム MT を産業翻エンジンでは「慢性腎疾患」、汎用型エンジンでは訳、とくに医学・医薬翻訳の分野で、ポストエディッ「CKD」と出力されているなど、用語に違いがみられトに用いるとした場合に、プロ翻訳者は、それをどのる。

ように見るか。作業効率は向上するのか。品質はどうか。MT の産業への実装という観点から興味深い問いである。
このような背景から、本研究では医学・医薬分野の中でも詳細分野に特化した MT エンジンを作成し、そのカスタム MT を活用した実務翻訳における MT＋フルポストエディット（以下、フル PE）の実用性を評価する。

2. カスタム MT の構築

表 1 カスタム MT の出力例
BLEU スコアは、英日の場合、文書特化型エンジン
で 51.11、医薬汎用型エンジンで 47.56 であった。日

本研究では、医薬の文書特化型エンジンと医薬汎用

英の場合、文書特化型エンジンで 44.50、医薬汎用型型エンジンの 2 種類の MT モデルを構築した。基盤とエンジンで 40.82 であった。つまり、MT を医学・医なる MT モデルには情報通信研究機構（NICT）の汎薬分野の中の特定の文書種に特化させることで

Custom MT + PE in medical domain: A case study.
Masaru Yamada1 Takeshi Hayakawa2
1Rikkyo University, 2ASCA Corporation
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

図 1 実験作業環境の例
3. 選んだ MT をフル PE する。

BLEU スコアは両言語方向において向上した。
本研究の目的は、このようにして構築した特化性の4. 修正箇所にエラーカテゴリーの付与をする（エラー異なる 2 種類の MT をプロ翻訳者にフル PE してもら

カテゴリーは JTF 品質評価ガイドライン（日本翻い、エラー・主観評価・修正量などの観点から、カス訳連盟, 2018）[2]の一部を使用）。

タム MT＋フル PE の「実力」を評価することである。

5. 修正箇所について修正理由を書く。

3. 実験デザイン

全てのテクストのフル PE と上記の作業が終了した
後に、主観品質評価・効率性・認知負荷・満足度など

実験参加者は英日、日英それぞれでプロ翻訳者 3 名の質問項目を含むアンケートを実施した。

（計 6 名）であった。翻訳経験年数は最低 2 年以上、最図 1 は実験作業環境の例である。作業はワードマク

高で 16 年以上のベテランである。ポストエディット

ロを組み込んだ MS Word 上で行った。上部に 1 つのの経験年数は 2 年未満がほとんどだった。

原文テクスト全体が表示され、その下にはセグメント

評価用テクストは、英日では医学文書 50 文、日英でごとに原文、2 種類の MT 出力と MT の選択ボタン、は治験文書 50 文を用意した。これらを文書特化型とそして MT の選択理由を記入するボックスが表示され医薬汎用型の 2 種類の MT にかけ、参加者には MT のる。各修正箇所にはエラーカテゴリーのオプションが選択とフル PE を行ってもらった。実験に先立って、表示され、カテゴリーを選択すると修正理由をコメン

参加者には ISO 18587（ISO, 2017）[1]に基づきフルトできる。

PE の要求事項を説明した。

4. 結果

実験手順は以下の通りである。

4.1 MT の選好性

1. 2 種類の MT 出力からいずれの出力が PE しやすいかを判断し、MT を選択する。（評価はセグメント

英日方向の実験において、文書特化型エンジン（おおむね 1 文）毎に行った。どちらの MT が特化（MT1）と医薬汎用型エンジン（MT2）のうち選ばれ型かは参加者には伏せた状態）。

たセグメントの割合を比べたところ、MT1 は 64%、

2. 選択理由を書く。

MT2 は 36%であった。χ2 検定の結果、MT1 と MT2

27

図 2 MT 間のエラー数の違い（英日）の間には統計的に有意な違いがあった（χ2てみられるような傾向はない。

(1)=11.76、p<.001、φ=.28）。

これらのグラフの傾向をみて、どの種類のエラーの同様に日英方向の実験において、文書特化型エンジ

増減が MT1 か MT2 を選択するのかの決定に寄与しン（MT1）と医薬汎用型エンジン（MT2）の選ばれているのかを調べるためのモデルを立てた。被説明変た割合を比べたところ、MT1 は 43%、MT2 は 57%

数を MT1 と MT2 の選択、説明変数を各セグメントにであった。しかし、χ2 検定の結果、MT1 と MT2 のおける各エラーカテゴリー（用語・スタイル・流暢さ・間に統計的に有意な違いはなかった。

正確さの 4 種類）のエラーの数、そして変量効果を 3名の参加者とした一般化線形混合モデル（generalized

4.2 MT の選択とエラーの関係

linear mixed effect model）を立てた。

まず英日方向のフル PE についての分析結果を報告

その結果、表 2 に示すように用語エラーのみに統計する。図 2 は、文書特化型エンジン（MT1）と医薬汎的有意な差が見られた。つまり、MT1 と MT2 の選択用型エンジン（MT2）でのエラー数の違いを示す。参に、用語エラー（の数）が深く関わっている。しかし加者ごとに線の種類を変え、エラータイプ（用語・ス

スタイル・流暢さ・正確さエラーはあまり大きな影響

タイル・流暢さ・正確さ）ごとにグラフを分けた。丸を与えていないことが明らかとなった。またこれに加い点はエラー数をセグメント数で割った平均値で、エ

えて、被説明変数と変量効果は同じで、説明変数を各

ラーバーは標準誤差を表す。

セグメントにおける Edit Distance Rate（EDR≒修正

図 2 で、例えば、左上の用語エラーについては、MT1量）としたモデルも検討したが、有意にはならなかっのほうが MT2 よりも平均エラー数が少ない傾向がた。

はっきりとみえる。具体的には、用語エラー

日英方向のデータについても同様の分析を行った。

（terminology）において、MT1 では１セグメント当た

しかし、参加者全員に共通する傾向はどのエラーカテ

りのエラー数は、実験参加者 N において、平均 0.25

ゴリーにもみられなかった。また、一般化線形混合モ個である。しかし、MT2 では、0.50 強と約 2 倍に増

デルも全てのエラーカテゴリーで有意な結果にはならえているのが観察できる。これに対して、スタイル、なかった。つまり、MT1 と MT2 の違いに深く関連

流暢さ、正確さエラーについては参加者全員に共通しするエラーカテゴリーを特定することはできなかっ28

図 3 EDR とエラー数の関係（英日）イルエラーと用語エラーのグラフでは、参加者全員にた。

共通するような傾向はみられない。
これらのグラフの結果にたいして、被説明変数を各セグメントの EDR、説明変数を各セグメントにおける各エラーカテゴリー（用語・スタイル・流暢さ・正確さ）のエラーの数、変量効果を 3 名の参加者とした線
形混合モデル（linear mixed effect model）をたてた。
まず、説明変数がひとつのみのモデルを 4 つのエラー
カテゴリーそれぞれで検討した結果、4 つ全てで統計的有意な結果になった。その結果を踏まえ、説明変数

表 2 一般化線形混合モデル（英日）を複数組み合わせたモデルをたて、ステップワイズ法
でモデル選択をした結果、説明変数を「スタイル+流暢

4.3 修正量とエラーの関係

さ+正確さ」としたモデルが選ばれた（表 3）。この結

まず、英日方向の結果を示す。図 3 は EDR とエ果から、スタイル、流暢さ、正確さエラーが EDR にラー数の関係を示す。y 軸は EDR で、x 軸は 1 セグ

大きな影響を与えていることがわかった。

メントにおける各エラーカテゴリー（用語・スタイ
ル・流暢さ・正確さ）のエラー数である。散布図の点は結果がわかりやすいように多少 x 軸方向にずらして表示している（そのためマイナスにみえるデータがある）が、回帰直線は散布図に依存しないように表示しているので解釈には影響しない。3 種類の線は参加者を表す。下 2 つの流暢さ、正確さエラーのグラフ
をみると、どの参加者でも MT が出すエラー数が多いセグメントほど EDR（フル PE での修正量）も大きくなる傾向がある。それに対して、上 2 つのスタ

表 3 線形混合モデル（英日）29この結果は、すなわち、翻訳者が MT 出力をたくさ

点から MT の「実力」の分析を試みた。その結果、以んフル PE しなければならない時というのは、その下のような結論が得られた。

MT 出力の中に、スタイルエラー、流暢さエラー、正
1. MT エンジンを医学・医薬分野の中でも細分化され確さエラーが多く含まれている時であることを表す。
この中に、用語エラーが含まれていないということた文書種に特化させることで、BLEU スコアが英は、逆にいうと、プロ翻訳者が良い MT エンジン

日・日英の両言語方向において向上した。
2. 英日方向においては、文書特化型エンジンが医薬汎（MT1 か 2）を選ぶ理由は、用語が正しく訳出されて用型エンジンよりも有意に多く選ばれた。

いるからであると推察される。

3. 英日方向においては、用語エラーが MT の違いに

日英方向のデータについても同様の分析を行った。
EDR と各エラーカテゴリーのエラー数の関係を観察

大きく関わっていることがわかった。

したところ、3 名の参加者全員に共通して、用語・流

4. 英日方向においては、用語エラー以外が EDR の予暢さ・正確さエラーが多いセグメントほど EDR が高測に大きく影響していた。これは 3 を裏付ける結くなっている傾向がみられた。しかし、スタイルエラー

果であると考えられる（ただし、今回は MT の違いについてはそのような傾向はないようであった。このに EDR 自体があまり影響を与えていないという結結果について英日の場合と同様に、被説明変数を EDR、果であったことに注意が必要である）。

説明変数を各エラーカテゴリーのエラーの数、変量効

5. 日英方向においては、カスタム MT の品質の差が、果を 3 名の参加者とした線形混合モデルをたてて検証

フル PE 作業に影響していることが、はっきりとはしたところ、説明変数を「用語+流暢さ+正確さ」とし確認できなかった。

たモデルが選ばれた（表 4）。したがって、日英においては、用語、流暢さ、正確さエラーが EDR に大きく

謝辞
本研究の一部は、日本学術振興会科研費補助金基盤影響していることが予想される。

研究(S)「翻訳規範とコンピテンスの可操作化 を通した 翻訳プロセス・モデルと統合環境の構築」(研究課
題番号:19H05660)の支援を受けて行われた。

参考文献[1] International Standard Organization. (2017).

Translation services – Post-editing of machinetranslation output – Requirements (ISO
表 4 線形混合モデル（日英）Standard No. 18587:2017). https://www.iso.org/
standard/62970.html

5. まとめ[2] 日本翻訳連盟 (2018) 「JTF 翻訳品質評価ガイド
ライン」 [Online] https://www.jtf.jp/tq/pdf/jtf_
translation_quality_guidelines_v1.pdf

本研究では、医学・医薬分野において特定の文書種に特化した MT を構築し、プロの翻訳者にフル PE を行ってもらうことで、エラー・主観評価・修正量の観30

事例・研究

特許翻訳におけるドメイン適応型機械翻訳
本間 奨 1)、金子 清隆 2)、東内 健一 3)、江﨑 美江 4)、大﨑 慎治 5)
1)日本特許翻訳（株）、2)コニカミノルタ（株）、3)リコーテクノリサーチ（株）、4)ブラザー工業（株）、5)京セラドキュメントソリューションズ（株）

1. はじめにAI 翻訳（ニューラル機械翻訳）技術の進展が著しい。

モリをもとに独自翻訳システムを構築する。ベースエ
ンジンに対して，対訳による追加学習（アダプテーショ

特許業界では特許庁をはじめ１）、特許出願明細書の翻ン）したエンジンに基づく翻訳システム。対訳文の精訳に AI 翻訳を取り入れ翻訳の迅速化並びに生産性を度が高い場合，この訓練データと同種の原文について向上する動きが加速してきている。２）、３）本報告では、は最高精度の翻訳結果を得ることが可能であるが適用

従来の Google や DeepL などの汎用型エンジンに対し範囲は限定される。

て、特許や医薬などの産業翻訳で要求される特定分野

図１に国際特許分類 G06F、出願人富士通での請求の特定文型や用語に適切に対応可能なドメイン適応型

項に関する精度評価結果を示した。約 4,000 文対から機械翻訳について解説を行う。続いて、電子写真分野構築された NICT によるドメイン適応型エンジンがにおけるドメイン適応型機械翻訳の検証事例を紹介す

BLEU、RIBES 評価で最高精度を示すことがわかる。

る。最後に今後の展開についてまとめた。

2. 特許翻訳における汎用型と分野特化型とドメイン適応型機械翻訳について
１）汎用型翻訳システム
適用分野が広く，また扱える言語も広く選択できる。
代表的な例として①Google 翻訳、②DeepL 翻訳、③
国立研究開発法人情報通信研究機構（以下 NICT）汎用 NT、④みらい翻訳などの翻訳システムが知られている。
２）分野特化型翻訳システム
特許や医薬，法務などの各分野に特化したタイプで，扱える言語は限定され，精度は汎用型とドメイン適応型機械翻訳システムの中間である。ドメイン適応型翻図１ 富士通×G06F 請求項ドメインの公報の対訳

訳エンジンのベースエンジンとしても用いられる。具504 文対による汎用型，分野特化型，ドメイン適応型

体的な例として① NICT 特許 NT、②ロゼッタ T-3MT、機械翻訳システムの精度比較③ Mirai Translator「契約書・法務モデル」などがある。
３）ドメイン適応型機械翻訳システム
訓練データと同じ言語および同種の原文に限定されるが最も高精度である。顧客の保有する対訳や翻訳メ
Domain-adaptive machine translation in patent translation
Susumu Honma, Kiyotaka Kaneko, Kenichi Tohnai, Mie Ezaki, Shinji Osaki
1)Nihon Patent Translation Co. Ltd. 2) KONICA MINOLTA, INC. 3)Ricoh Technology Research, Inc.
4)BROTHER INDUSTRIES, LTD. 5) KYOCERA Document Solutions Inc.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

3. ドメイン適応型機械翻訳の事例紹介

3.

原文と訳文は各一文ずつにする

筆者達が所属する一般社団法人ビジネス機械・情報

4.

訳文で不要な括弧は原文から削除する

システム産業協会（以下 JBMIA）知的財産委員会で

5.

原文は漢数字を使う（参照符号、数値を除く）

は、ビジネス機械・情報システム分野の特許明細書を

6.

カタカナ表記の長音記号（ー）はルールに従う

高精度に日英翻訳するニューラル自動翻訳実現に向け

7.

専門用語は JBMIA 標準用語集に従う

フィージビリティ・スタディに取り組んでいる。４）

図３－１に、ガイドラインによる用語統制の考え方

特許明細書の翻訳では、高精度な訳文に加えて訳語を示す。表３－１にガイドラインに従って整備した訓の統一が重要である。そこで、訳揺れのない高精度な練データ用対訳コーパスの例を示す。

翻訳システムの実現可能性を検証すべく、日本特許翻用語統制前の対訳コーパス

訳（株）の協力を得て 2021 年 12 月にドメイン適応型機械翻訳システムを構築した。ここでは、翻訳の高定着ユニットfixing unit

精度化と訳語統制を実現するためのポイントと、先行定着部

評価に基づく検証結果について報告を行う。
１）訓練データ用対訳コーパス作成のポイント

定着装置①ドメインの絞込み
少量の訓練データでも、アダプテーション効果を確

定着器

実に得られるように、対象ドメインを「電子写真装置

fixing device

用語統制後の対訳コーパスの基本構成部分」に限定した。
②対訳コーパスの整備

定着ユニットfixing unit

定着部

fixing section

一件の特許明細書の中では、原文も訳文も用語統一されている。しかし、各社から収集した対訳コーパス
では、各社毎に異なる用語で統一されているため、全定着装置体として原文と訳文共に用語統一されていない。更に、定着器

好ましい訳文とするために、意訳文や原文にはない主

fixing device

語あるいは目的語を補った訳文も含まれているが、こ
図３－１ ガイドラインによる用語統制の考え方

れらは訓練データとして好ましいものではない。
そこで、訳揺れを抑え高精度な翻訳を実現するため

２）ドメイン適応型機械翻訳システムの翻訳精度に、対訳コーパスのガイドラインを定めて全文対を点

NICT 特許 NT（以下 NT）をベースエンジンと検整備し、6,700 文対の訓練データ用対訳コーパスをし、6,700 文対の対訳を追加学習したドメイン適応型

作成した。

エンジン（以下 TM）は、図３－２に示すように翻訳

ガイドラインの主要項目を以下に記す。

精度が大きく向上し、外国特許出願用の明細書翻訳に

1.

原文と訳文の態を同じとする

利用することで、翻訳の効率化を期待できる。

2.

原文と訳文とは、内容の省略も追加もしない

表３－1 対訳コーパスの整備

32

NT

TM

③
8%

③
8%

②
18%

②
32%

同様の手法で、複数の評価用原文について調査した結果を表３－５および表３－６に示す。何れも、TM では訳揺れが生じておらず、指定した訳語で訳出されていることを確認できた。なお、各表のタイトルは、
JBMIA 標準用語集で規定した用語と訳語の対を表し、

①
60%

①
74%

数値は各エンジンの訳文における訳語の出現率を示す。
ａ）評価用原文

図３－２ 翻訳精度比較（200 文を評価）

給紙ユニット３は、給紙カセット３１と、ピックアッ

評価用原文 200 文を用いて、NT と TM の翻訳精

プローラー３２と、給紙ローラー４4 と、分離ローラー度を評価した。なお、評価用原文も訓練データと同じ

４５とを含む。

ドメインを対象にした。評価者によるバラつきを防ぐｂ）NT 訳

ため、JBMIA が作成した翻訳品質評価シートに基づ

The paper feed unit 3 includes a paper feed cassette

き、各訳文について、訳漏れ、過剰訳、誤訳、文法、

31, a pickup roller 32, a paper feed roller 44, and a

一般用語、専門用語、流暢さ等を個別に検討後、USseparation roller 45.

出願した場合の補正の要否に基づいて、表３－２に記ｃ）TM 訳

載した三段階評価を行った。

The sheet feed unit 3 includes a sheet feed cassette

評価 判定ガイド（US 出願用の翻訳文として判定）

31, a pickup roller 32, a sheet feed roller 44, and a①

separation roller 45.

このままで使用可能（出願後の補正不要）
軽微な修正が必要※そのままでも意味は通じる（必要に応じて補正要）
軽微でない修正が必要※意味が通じない（補正が必須）

用語

指定訳語

NT

TM

給紙ユニットsheet feed unit

NO

YES

給紙カセットsheet feed cassette

NO

YES

表３－２ 評価基準

給紙ローラー

sheet feed roller

NO

YES

表３－３に示すように、TM の BLEU 値と RIBES

分離ローラーseparation roller

YES

YES

②
③

も向上しており、特に BLEU 値の向上が際立ってい表３－４ 用語統制効果（１）る。これらの結果からも、ドメイン適応による高精度

用語：画像形成部、指定訳語：image forming section化が図られていると考えられる。
BLEU 値

RIBES

NT

49.6

88.2

TM

88.3

96.2

翻訳エンジン

訳文中で使用された訳語

表３－３ 翻訳エンジン性能比較

ＮＴ

ＴＭ

image forming section

8% 100%image forming unit

84%

0%

image forming portion8%0%

表３－５ 用語統制効果（２）３）用語統制効果
用語：給紙ユニット、指定訳語：sheet feed unit

翻訳精度の向上と共に、意図したとおりに訳語が選択され、且つ訳語の揺れも抑制できた。
一 例 と し て、 ａ ） の 評 価 用 原 文 に 含 ま れてい る
JBMIA 標準用語集の用語（下線付き）に着目し、ｂ）
NT の訳文とｃ）TM の訳文で使用された訳語の調査結果を表３－４に示す。TM 訳文では JBMIA 標準用

訳文中で使用された訳語

ＮＴ

ＴＭ

sheet feed unit

0%

100%

paper feed unit

66%

0%

sheet feeding unit

17%

0%

paper feeding unit

17%

0%

表３－６ 用語統制効果（３）

語集で定めた訳語に統一されていることが確認できた。

33

4. 今後の展開
先行評価結果では、訳揺れがなく且つ指定した用語で訳出される高精度な翻訳システムを、ガイドラインに沿った統一的な対訳コーパスを用いたドメイン適応型機械翻訳システムで実現出来る可能性が示された。
然しながら、先行評価の原文は、訓練データと同じ「電子写真装置の基本構成部分」のドメインに限定し、且つ、明晰な日本語文章としていた。今後は、他のドメインや、様々な日本語文章を用いた評価を行い、ドメイン適応型機械翻訳システムを外国出願用明細書翻訳に用いたときの有用性を確認すると共に、対象とするドメインの拡張についても検討を進める。
また、JBMIA では特許明細書の日本語原文を明晰化する活動（産業日本語の活用）も推進している。明晰な日本語文章であれば、ドメイン適応型機械翻訳シ
ステムを利用して翻訳することで、ポストエディットの負荷を大幅に軽減可能となることを立証し、他の産業分野でもこの翻訳システムが採用されることを目指している。そのためにも、官民一体で産業日本語とドメイン適応型エンジンの普及を加速させ、日本企業の国際競争力強化を牽引すると共に、特許明細書の誤訳訂正等に対する柔軟な法的対応についても国際協調の下で実現が図られるよう働き掛けを行いたい。

参考文献（１）東芝デジタルソリューションズ株式会社
ニュースリリース 2018 年 7 月 10 日
（２）（一社）日本知的財産協会「知財管理」Vol.70
No.9 2020 pp.1253～1264（３）（一社）日本弁理士会 パテント Vol.75 No. 2
2022 「特許翻訳におけるドメイン適応型機械翻
訳」pp.1～６（４）（一社）ビジネス機械・情報システム産業協会 ニュースリリース 2019 年 12 月 9 日
https://www.jbmia.or.jp/whatsnew/detail.php?id=1255

34

イベント報告AAMT 2021, Online
創立 30 周年記念イベント
出内 将夫
情報通信研究機構

1. はじめに頃までの黎明期、1990 年までの忍耐期を経て、発展期に入り、2015 年から飛躍期に入った。ニューラル機械

2021 年 12 月 8 日～9 日に開催された AAMT 2021,

翻訳(NMT: Neural Machine Translation)に至るまで

Online のイベント報告をします。コロナ禍の影響によに は 、 用 例 翻 訳 や 統 計 機 械 翻 訳 (SMT: Statistical

り、2020 年に続いてオンライン開催となる中、AAMT

Machine Translation)と技術の変遷があり、現在は

創立 30 周年を記念して 2 日に渡って開催されました。

Transformer[1]を用いた NMT が広く使われている。

記念講演 3 件、長尾賞/学生奨励賞受賞者講演 3 件、年1991 年に AAMT の前身である日本機械翻訳協会

次大会発表 6 件、公募セッション発表 6 件と密度の高(JAMT: Japan Association for Machine Translation)

いイベントでした。また、Web サイト上に企業展示が設立され、翌年に AAMT に改称された。AAMT でコーナーが設けられ、商品紹介も行われていました。

は、毎年 AAMT 長尾賞や学生奨励賞を選考するほか、本イベントの講演/発表資料は https://aamt.info/aamt-

アジア翻訳ワークショップ(WAT: Workshop on Asian2021-online/handout-20211208/ からアクセスできまTranslation)の活動を支援している。今後は、MT 活用

すので、ぜひ、これらの資料をご参照ください。

がマルチモーダルや異文化の対話支援、実用翻訳でさらに進み、AAMT の活動がアジア太平洋地域に拡大し

2. 記念講演
記念講演は、以下の 3 件でした。
◎AAMT と MT の軌跡と未来：ていくと考えている。

◎翻訳業界と MT との過去、現在と未来：安達 久博氏
AAMT の前身である JAMT は、大学関係者や翻訳

黒橋 禎夫氏／京都大学大学院 教授

会社、電機メーカーを主なメンバーとして発足した。

◎翻訳業界と MT との過去、現在と未来：

初期の AAMT ジャーナルの広告からは、1992 年時点

安達 久博氏／（一社）日本翻訳連盟 代表理事・会長

で、すでに MT サービスの提供やポストエディット◎長尾先生の言語観と例からの機械翻訳：(PE: Post Edit)が行われていたことが伺える。AAMT

辻井 潤一氏／（国研）産業技術総合研究所 フェローを 設 立 さ れ た 長 尾 先 生 に は 、 日 本 翻 訳 連 盟 (JTF:

同 人工知能研究センター 研究センター長

Japan Translation Federation)の活動でも大変お世

下記のまとめは、講演資料と発表内容より、報告者

話になり、「MT と人間の翻訳がうまく協調し、より良が主観的にまとめたものであることにご注意ください。

い翻訳を世の中に提供していくべき」という言葉をいただいた。JTF では、MT を効果的に使うために対訳◎AAMT と MT の軌跡と未来：黒橋 禎夫氏
機械翻訳(MT: Machine Translation)は自然言語処理の発展にも深く関係しており、1940 年～1960 年中や用語集の整備を進めており、2019 年に用語バンク委員会を設立した。今後、様々な業界に役立つ用語集を提供していく予定である。

AAMT 2021, Online --- Forefront of machine translation --Masao Ideuchi
NICT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

◎Towards Fully Automated Manga Translation：◎長尾先生の言語観と例からの機械翻訳：辻井 潤一氏

石渡 祥之佑氏／株式会社 Mantra

AAMT 設立前から言語を工学的に扱う取り組みはそれぞれの講演について、前述の講演資料や講演内

始まっており、データから言語を帰納的に捉える構造

容から、次のとおりまとめます。

主義、人間が心で言語がどう捉えているかを重視する
認知主義といった観点で研究が進められてきた。長尾先生は、構造主義的、認知主義的な傾向の双方をお持◎ Learning to Describe Unknown Phrases withちであった。

Local and Global Contexts：石渡 祥之佑氏

また、長尾先生は、社会への貢献を重視されていた。

受賞した博士論文の研究のうち、最も新しいトピッ

1980 年代に行われた計算機で自然言語を扱うためのクである、未知のフレーズを説明するテーマ[3]につい種々のプロジェクトのうち、MU プロジェクトを主導て発表する。まず、翻訳対象に未知のフレーズがあっされていた。1987 年に箱根で立ち上げた MT Summit

た際に、そのフレーズと周辺の文脈を入力とし、フレーも長尾先生が中心となられ、政府や民間企業など多様

ズの説明文を生成するタスクを定義し、データセット

な立場の方が参加されていたのが印象的だった。

を構築した。そして、フレーズの近傍の語を考慮する

長尾先生は、「言語は様々な要因の重なりで発現してローカルな文脈と、膨大な用例を考慮するグローバル

いる複雑なもの」であり、言語を「膨大な有限集合」

な文脈の双方を扱える手法を提案した。データセットとして捉えておられた。特に類推や帰納、メタファー

は 、 Wikipedia 記 事 の リ ン ク に 関 連 付 け ら れ たに興味をお持ちだった。長尾先生は 1984 年に「例にWikidata のエントリを元に構築した。フレーズの説明

よる翻訳」[2]を発表されており、他の種々の研究より

文生成では、単語を対象とした既存研究で用いられて数年早く、問題の本質を捉えられていた。MT は言語

いた語ベクトルや、表層の文字に加え、周辺の語とそ的文脈の翻訳ではかなりうまく行っているが、言語的のアテンションを考慮する手法を提案した。既存の文脈だけでは読み取れない情報も考慮するのが次のス

データセットと提案データセットの双方を用いて、生テップではないかと考えられる。

成文の BLEU 値を評価し、すべてのデータセットで提案手法が既存手法を上回った。

3. 長尾賞/学生奨励賞受賞者講演◎WMT-2020 ニュース翻訳タスクに参加して：
長尾賞/学生奨励賞受賞者講演では、第 8 回長尾賞学Team Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020：鈴木 潤氏

生奨励賞 1 件と第 16 回 AAMT 長尾賞 2 件の、計 3 件

WMT-2020 のニュース翻訳タスクに参加したシスの受賞講演が行われました。

テム[4]の概要と、システム開発で得られた知見、コン

第 8 回長尾賞学生奨励賞（1 件）

ペティション参加の意義について発表する。WMT は◎ Learning to Describe Unknown Phrases with

機械翻訳で最も有名かつ競争の激しいコンペティショ

Local and Global Contexts：

ンで、参加したのはニュース翻訳タスクのうち、英独、

石渡 祥之佑氏／株式会社 Mantra

独英、英日、日英の 4 トラックである。参加したシス

第 16 回 AAMT 長尾賞（2 件）

テムは、英独と独英の公式な自動評価と人手評価で 1◎WMT-2020 ニュース翻訳タスクに参加して：位を獲得したほか、他の論文で言語現象別に評価した

Team Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020

論文でも最良の評価を得た。参加システムでは、逆翻鈴木 潤氏／東北大学

訳によるデータ拡張、ハイパーパラメータの調整、ファインチューニング、アンサンブル、リランキングの処36

理を組み合わせた。開発途中の試行錯誤段階で、デー

◎ The

8th

Workshop

on

Asian

Translation

タ選択処理の導入を検討したが、BLEU スコアが上が(WAT2021) 報告：

らず、導入を断念した。コンペティションに参加する

中澤 敏明氏／東京大学

ことで、自他の技術レベル把握や、最先端研究に必要◎Red Hat が目指す翻訳の未来 — 全冊公開により見な技能や実験環境が得られ、様々な技術が培える。最えてきた課題とソリューション：

高性能の追及だけでなく、他の実験に役立てられるの燃脇 綾子氏／レッドハット株式会社

で、コンペティションへの積極的な参加をお勧めした◎MT 利用ガイドライン委員会の取り組みと今後の予い。

定：山田 優氏／立教大学◎Towards Fully Automated Manga Translation：◎MT 提供および利用の法的課題について：

石渡 祥之佑氏

柿沼 太一氏／STORIA 法律事務所
それぞれの発表について、前述の資料と発表内容よマンガは世界中で楽しまれているが、正規のサービスは行き渡っていない状況である。そこで Mantra でり次のとおりまとめます。

は、マンガの海外展開や外国語教育用コンテンツとして、マンガ翻訳に取り組んでいる。マンガ翻訳には、◎令和 2 年度特許出願技術動向調査 -機械翻訳-：成瀬

評価用データが無く、文脈の考慮、絵の考慮が必要と博之氏

いう難しさがある。まず、評価セットの構築に取り組

特許庁では、日本の研究開発の方向を見定めるため

み、5 つのジャンルに跨るマンガ翻訳のデータセットに、注目度の高い技術テーマを対象に、出願動向等をを作成した[5]。文脈の考慮では、複数の吹き出しに跨調査している。過去約 10 年間の特許と論文を対象とる文の翻訳を行うため、1 コマに含まれる複数の吹きした調査の結果を紹介する。

出しを文脈とした文脈翻訳を行っている。コマや吹きMT の市場は拡大傾向で、2025 年にかけてアジア太出しの領域検出と順序推定では、画像処理を活用して平洋地域の成長率が高くなる見込みである。MT に関いる。マンガでは会話文が多く、話者情報が必要とな連する政策動向として、総務省のグローバルコミュニ

るため、コマの画像認識結果を visual タグとしてケーション計画 2025 があり、2025 年を目途に「文脈・NMT に入力している。現状では、画像認識誤りが翻訳

話者の意図等を補う同時通訳」の実現を目指している。

精度低下を招いており、テキストの文脈のみ考慮した

特許出願傾向では、出願先国として米国が主戦場と方が高精度である。今後は、より広範囲な文脈の考慮なっており、中国籍が出願人の特許が 2016 年以降急や、吹き出しの形状による心情の考慮、吹き出しの形増している。論文発表件数は 2014 年以降急増しておから話者を特定するなどに取り組む予定である。

り、欧州国籍の比率が首位となっている。
調査の総括として、①機械処理しやすいデータの共4. 年次大会

有や MT のリテラシー向上といったデジタルトランス
フォーメーションの推進、②分野適用やセキュリティ

年次大会発表は次の 6 件でした。

確保などの MT 活用サービスの付加価値向上、③MT◎令和 2 年度特許出願技術動向調査 -機械翻訳-：を活用した翻訳業務の生産性向上、④同時通訳の技術

成瀬 博之氏／特許庁

開発、の 4 点を提言する。

◎機械翻訳サミット参加報告：
田中 英輝氏／情報通信研究機構

37

Lab で、追加リソースを使わない条件で自動評価が一◎機械翻訳サミット参加報告：田中 英輝氏
2021 年 8 月 16 日から 20 日にかけて、遠隔会議形番高かったのは東京都立大学だった。他のタスクとし式で開催された MT Summit について、ユーザー・プては、NMT が苦手とする訳語統一を条件とした制限

ロバイダトラックを中心に報告する。ユーザー・プロ

翻訳、画像情報を加味して翻訳するマルチモーダル翻バイダトラックでは MT システムの出力を扱う報告が訳があった。
WAT は、アジアの翻訳研究活性化やデータ整備等を多数を占めた。
報告の一つに、MT システムを用いて英語ニュース

目的として 2014 年に始まり、一定の成果を得ている。

を日本語に翻訳して配信するサービスの大規模配信実

今後も言語対増加や、実用上必要となるタスク設計や験の報告があった[6]。配信実験では、ユーザーからリ

データの準備を行っていく。

クエストがあれば PE も行う機能も併せて提供していた。被験者のアンケートからは、MT の直接配信でも◎Red Hat が目指す翻訳の未来 — 全冊公開により7 割以上の記事が適切に翻訳されており、139 名の被見えてきた課題とソリューション：燃脇 綾子氏

験者のうち約 6 割から継続利用希望の回答があった。

Red Hat は、DeepL を利用して製品マニュアルを全

別の報告では、人間翻訳（HT: Human Translation）

冊和訳して公開した。MT によるマニュアル公開にはと、MT 後の PE 作業の関係を分析していた[7]。分析

賛否両論があり、翻訳提供側からは「MT には誤訳がの結果、HT の翻訳品質が高い作業者ほど PE の翻訳含まれるため適切でない。」という声がある一方、サ品質も高いという相関関係が見られ、作業者にとってポートチームからは「MT でも公開することでユーHT と PE には同様のスキルが求められると分析されザーの手間を減らせる。」という声があった。

ていた。また、作業者のレベルによっては PE を行う

現在は、一部手動部分はあるが、ほぼ自動で最新のことで、MT より翻訳品質を悪化させることもあると

英語版マニュアルを翻訳した日本語版マニュアルを公いう報告があった。

開している。毎週日曜に英語版マニュアルの更新を自動検出し、TM 適用後に MT を行い、日本語版を公開

◎ The

8th

Workshop

on

Asian

Translation

している。MT 部分に対して優先順位付きの作業リス(WAT2021) 報告：中澤 敏明氏

トが作られ、翻訳者はリスト順に LightPE 作業を行

2021 年に開催された、アジア言語を対象とした機械

う。まずは一通り人的作業を経ることを目標としてい翻訳評価ワークショップである WAT について報告する。

る。2021 年の WAT では、過去最高となる国内外 26

2021 年 7 月時点で、日本語版マニュアル公開のリーチームの参加があった。招待講演では 101 言語の MT

ドタイム中央値は、MT 利用前の 110 日から 4 日に改評価用データセットや、Graham Neubig 先生による善され、毎週の英語マニュアルの公開/更新 150 万語に

ACM の論文解説講演があった。WAT は、年々ドメイ対応している。マニュアルの未翻訳が原因で発生してンや言語を拡充しており、参加チームはタスクを選択

いた、別バージョンの製品マニュアルに対する誤訳報して参加する。参加後は、MT の結果を自動評価サー

告が減り、サポートの手間が省けた。MT 導入後の反バーにアップロードして、評価結果を参照できる。

応も好意的なものが多く、MT によってもたらされる

WAT2021 でのタスクをいくつか紹介する。特許翻未来はあかるいと考えている。

訳のタスクでは、日英・日中・日韓の双方向の言語方向で特許を対象に翻訳精度を競った。追加リソースを◎MT 利用ガイドライン委員会の取り組みと今後の使う条件下で自動評価の一位を獲得したのは Bering

予定：山田 優氏38

健全かつ正しい MT の利用推進を目的として、MTはクライアントに対して契約違反となる可能性がある。

利用ガイドラインを作成している。MT 利用ガイドラ

MT の学習用データとして用いることができるデー

インでは、メインメッセージとして「MT は間違える

タについては、データの種類とデータの提供・取得方ため、MT を過信せず、人手による精査・確認が必要

法の組み合わせにより、契約や法律の規制を受けるかである。」ということを伝えた上で、適切な MT 利用を判断する必要がある。データ取得時に契約があれば、促進する。

契約の規制を受ける。ただし、Web ページ上に注意事

MT 利用ガイドラインは、翻訳の原理、パラメータ、項などが記載されているのみで、同意が成立する行為

ガイドラインのガイドライン、という構成となる予定

を行わずにダウンロード可能なデータであれば、契約である。翻訳の原理では、翻訳の原理原則について説は成立していないと考えられる。法律については、MT明する。具体的には、翻訳品質の評価基準や、翻訳のの学習は情報解析にあたり、著作権の例外規定に該当

プロセス、翻訳対象の分野、翻訳に関する法令、MT にするため、著作権法上は問題とならない。

関する技術に言及する予定である。パラメータでは、

5. 公募セッション

MT の利用シーンや使い方のコツを説明する。ガイド
ラインのガイドラインは、翻訳の原理とパラメータに公募セッション発表は次の 6 件でした。

基づくサマリとしてまとめる予定である。
2022 年 3 月末に MT ガイドラインの日本語版を FIX◎機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を最大にする方法：

し、4 月で英訳、5 月に出版準備を行い、6 月のリリー

ローズ 三浦氏／エッジ・トランスレーション

スを予定している。

◎Memsource の翻訳データから探る、機械翻訳の最新動向：
石井 潤一氏／Memsource a.s.

◎MT 提供および利用の法的課題について：柿沼 太一氏◎産業翻訳における機械翻訳の継続的改善方法：

誤訳があった場合の翻訳者の法的責任、翻訳会社がクライアントから受領した翻訳対象文書の扱い、MT

中山 雄貴氏／株式会社ヒューマンサイエンスの学習用データとして用いることができるデータ、に◎最適化された機械翻訳導入モデルによる医薬品開発

ついて、具体的設例を交えて説明する。

業務の迅速化への試み：鞠子 幸泰氏／中外製薬株式会社

誤訳があった場合の翻訳者の法的責任については、
当事者間の契約に取り決めが無い場合、民法に基づき

早川 威士氏／株式会社アスカコーポレーション

発生した損失に応じて上限なく契約不適合責任が発生◎「カスタム MT＋フル PE」現状と見通し：医療翻訳する。そのため、当事者間の契約において条件や賠償文やの事例研究：

義務の限定を行うことが望ましい。参考として DeepL

山田 優氏／立教大学の利用規約でも同様の限定が行われている。

早川 威士氏／株式会社アスカコーポレーション◎NICT アダプテーション＋EBMT エンジンの実力と次に翻訳会社がクライアントから受領した翻訳対象
文書の扱いについて述べる。翻訳原稿がクライアント

それを用いた統合翻訳環境：の秘密情報に該当する場合、第三者に開示するにはク

本間 奨氏／日本特許翻訳株式会社
それぞれの発表について、前述の発表資料より次にライアントの承諾が必要となる。そのため、翻訳会社
が外部 MT サービスを利用する場合に、その外部 MT

まとめます。

サービス提供者が入力データを外部 MT サービス提供
者自身のためにアクセスする利用条件だと、翻訳会社

39

◎機械翻訳と人間翻訳の両方の市場を最大にする方登録されるよう、案件の遂行中は翻訳やレビューの作

法：ローズ 三浦氏

業用の TM を分けて運用すべきである。さらに、求め昨今の MT は精度が急速に向上しており、翻訳者のられる品質ごとにマスターを分けることも有用である。

中にも危機感を抱いている人がいるが、MT と HT は

PE 作業においては、用語・スタイルの修正作業を自動

マスの取り合いではない。発信のための翻訳で、訴求化していくことで、PE の時間を 20%以上削減できる。

が目的の場合、MT より HT が適しており、誤訳の影

PE 前後の訳文の差分から用語集やスタイル置換条件

響度が大きい翻訳では人手のチェックが欠かせない。

を更新し、PE 後の訳文を用いたモデル学習を行うこ

一方、読解のための翻訳では、MT をチェックなしでとで、PE の作業負荷を減らせる。

使用できる。また、発信のための翻訳でも、内容が一般的であれば、最低限のチェックで充分である。MT ガ◎最適化された機械翻訳導入モデルによる医薬品開発

イドラインで、MT を人の補佐として位置付け、規定

業務の迅速化への試み：鞠子 幸泰氏／早川 威士氏することで、MT と HT が共存できる。

医薬品開発における翻訳において、HT と比べて品質を落とさずに、MT と PE により翻訳スピードを向◎Memsource の翻訳データから探る、機械翻訳の最新上する目的として、MT エンジンのカスタマイズと、

動向：石井 潤一氏

PE の品質水準策定を行った。カスタム MT エンジン

Memsource では、6 か月ごとに Memsource のシス

は、過去に翻訳した 24 万文を用いて作成した。カスタ

テム上で行われた MT 後に PE を行った作業に対し、

ム MT エンジンは、基盤エンジンに比べ、自動評価やMT の品質指標として、MT 結果と PE 結果の編集距

PE の編集率と編集時間、固有表現の一致度、といった離に基づくスコアを算出している。2021 年 1 月から 6観点で性能が改善していた。PE の品質水準策定では、月の調査結果では、一期前に比べ多くの言語ペアでス

2 回の実証的研究を通して、HT と比べ、MT と PE でコアが上昇していた。MT エンジンとしては、Google、

時間短縮効果があることが確認できた。また、1 回目

Microsoft、DeepL、Amazon が多く使われていた。言の PE 結果を踏まえてポストエディターとコミュニ

語ペアの人気度では、英語をソース言語とする翻訳がケーションを取ることで、2 回目の PE では 1 回目の多数を占める中、英語への翻訳で日本語がトップであPE より翻訳品質が改善できた。

り、英日と日英がそれぞれ 2 位と 4 位だった。特定の言語ペアやドメインに対して、どのエンジンを選択す◎「カスタム MT＋フル PE」現状と見通し：医療翻訳

るかで、出力品質が大きく変わっていたが、MT の出

文やの事例研究：山田 優氏／早川 威士氏

力品質は全般的に高いと言える。

医学・医薬分野の翻訳では、高いレベルの専門性や要求品質が求められる。医学・医薬分野において、文◎産業翻訳における機械翻訳の継続的改善方法：中山

書特化型と医薬汎用型の 2 種類のカスタム MT エンジ

雄貴氏ンを作成し比較評価を行った。文書特化型は 10～20

産業翻訳における PE 作業者の主な作業として、翻万文対、医薬汎用型は 40 万文対を追加訓練に用いた。

訳メモリ（TM: Translation Memory）からの訳文流用

2 つのカスタム MT エンジンの出力をプロの翻訳者 3

作業、PE 作業の 2 つがある。TM からの訳文流用に名が PE した上で、MT の各種誤り、作業効率、満足

ついては、案件において MT 導入後も TM を流用する度など多種の指標で MT の出力を評価した。BLEU や場合が多いことが分かっており、TM の管理が重要と編集距離など多くの評価指標で文書特化型が高評価なる。TM のマスターには、作業完了後の訳文のみがだったが、流暢さやスタイルは医薬汎用型の方が高評

40

価だった。さらに、プロの翻訳者がどちらの MT 出力[2] Nagao, M. (1984). A framework of a mechanicalを選好するかについて、どの評価指標が寄与したかをtranslation between Japanese and English by analogy分析した。BLEU や編集距離の MT 選好度への寄与度

principle, Proc. of the international NATO symposium on

は低く、用語エラー数の少なさが MT 選好度に有意にArtificial and human intelligence (pp. 173–180). Lyon,

寄与していた。

France: Elsevier North-Holland, Inc.
[3] Ishiwatari, S., Hayashi, H., Yoshinaga, N., Neubig,◎NICT アダプテーション＋EBMT エンジンの実力とG., Sato, S., Toyoda, M., et al. (2019, jun). Learning to

それを用いた統合翻訳環境：本間 奨氏

Describe Unknown Phrases with Local and Global

ドメイン適応型 MT は汎用型 MT より正しい訳語がContexts, Minneapolis, Minnesota.

出力されるが、ドメイン適応型 MT を誰でも簡単に構[4] Kiyono, S., Ito, T., Konno, R., Morishita, M., &築できるようにするために統合翻訳環境を開発した。

Suzuki, J. (2020, nov). Tohoku-AIP-NTT at WMT 2020

NICT から 2020 年 10 月にリリースされたアダプテー

News Translation Task, Online.

ション＋EBMT という方式を用いて、統合翻訳環境で[5] Hinami, R., Ishiwatari, S., Yasuda, K., & Matsui, Y.

特許翻訳用にドメイン適応型 MT を作成したところ(2021). Towards Fully Automated Manga Translation.

1,000 文対程度でも高精度なカスタム MT エンジンがProc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.

作成できる。特許分野の複数ドメインで、汎用型の MT[6] Yasuda, K., Yamada, I., Okazaki, N., Tanaka, H.,

エンジンに比べ、BLEU や RIBES で 20 以上高いス

Asaka, H., Anzai, T., et al. (2021). Field Experiments of

コアが出ることを確認した。専門家が選んだ 6,750 文Real Time Foreign News Distribution Powered by MT.

対でアダプテーションした電子写真ドメイン特化型

Virtual: Association for Machine Translation in the

MT エンジンの実験では、用語学習効果があることや、Americas.

BLEU が 80 を超える賢い TM として機能することを[7] Yang Garland, E., & Gao, R. (2021, aug). A Rising
Tide Lifts All Boats? Quality Correlation between Human

確認できた。

Translation and Machine Assisted Translation, Virtual.

6. おわりに
昨年に引き続き、オンライン開催となったにもかかわらず、創立 30 周年を記念した盛況なイベントとなりました。テーマごとにルームを分けた参加者同士のオンライン交流会や、ゴールドサポーター企業様によるランチタイムウェビナーなど、新たな試みも行われました。今後の年次大会にもご期待ください。

参考文献[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J.,
Jones, L., Gomez, A. N., et al. (2017). Attention is all you
need. Advances in Neural Information Processing

Systems, 5998--6008.

41イベント報告

第 5 回自動翻訳シンポジウム 参加報告東山 翔平
国立研究開発法人情報通信研究機構

1. はじめにニューラルネットは、非常に多くのパラメタを持ち、任意の多次元非線形関数を近似することができる。仕2022 年 3 月 11 日に、第 5 回自動翻訳シンポジウム様、つまり誤差を与える方法として、人手によるアノ～2025 年に向けたグローバルコミュニケーション技

テーションを利用する教師あり学習の他、観測データ

術～がオンラインで開催され、無料で配信された。招の確率分布を推定する生成モデル、シミュレータを用待者による講演とパネルディスカッションが行われ、いた深層強化学習などがある。

並行して翻訳事業に携わる国内企業 16 社によるオン

後半は、IT イノベーションの第 2 フェーズに相当す

ライン展示も行われた。566 名が視聴し、オンライン

るデジタルトランスフォーメーション（DX）について

展示サイトには 280 名が訪問し、盛況であった。本稿の説明であった。第 1 フェーズは、人が行っていたプ

では、講演 2 件とパネリスト発表、パネルディスカッ

ロセスを置き換えて効率化する段階を指し、給与計算

ションの内容を報告する。

を始め多くの事例がある。第 2 フェーズは、IT で初めて可能になるビジネスを創発する段階である。たとえ

2. 基調講演：丸山宏氏「Software 2.0 とば、通常の小売業がよく売れる商品のみを扱うものでデジタルトランスフォーメーション」

あるのに対し、Amazon.com では、めったに売れない商品の合計売上が 80%以上を占め、欲しいものが検索株式会社 Preferred Networks／東京大学／花王株で見つかることから成立しているビジネスである。他

式会社の丸山宏氏による基調講演の内容を紹介する。

にも、Uber や Airbnb によるマッチングビジネスも IT

前半は、近年の深層学習技術の発展と相俟って、ソなしでは成立しないものである。

フトウェア開発で広がっている「Software 2.0」の考

丸山氏は花王にて、実在の人物のバイタルデータやえ方についての説明であった。これは、「つくるプログ

生活習慣に関するデータを基に、ありそうな人体情報

ラミングから探すプログラミングへ」の変化、つまり、を同時確率分布として学習する仮想人体生成モデルを人がゼロからプログラムを書くことから、プログラム

構築する取り組みを行っている。API でのサービス提全体の空間から欲しいプログラムを探索することへの供を予定しており、一部の属性値を基に他の属性値を変化を意味する。

推定するなどの活用方法があり、ヘルスケアや医療なプログラムとは、「入力に対して出力を対応付ける関数」とみなすことができ、プログラムの仕様 S とはプ

どに応用することでイノベーションにつながると期待している。

ログラムが満たすべき命題に相当する。機械学習モデDX では様々な不確実性がチャレンジとなるが、短ルをプログラムとして見ると、入出力例の集合である

いサイクルで変化への対応を繰り返すアジャイル開発

訓練データ T に対し、誤差 L を最小化するパラメタθ

の考え方により、不確実性に対処でき、DX が世の中を探索する計算が「探す」プログラミングに相当し、を変えていくのではないかと丸山氏は結んだ。

仕様 S は誤差 L として与えることになる。特に、深層Report on the 5th Symposium on Automated Translation
Shohei Higashiyama
National Institute of Information and Communications Technology
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

3. 講演：隅田英一郎氏「自動翻訳の素材を蓄

4. パネリスト発表：丸山宏氏、川竹一氏、菅える翻訳バンク」

谷史昭氏

情報通信研究機構（NICT）の隅田英一郎氏による講

パネルディスカッションの前に、前述の丸山宏氏、演の内容を紹介する。

ソースネクスト株式会社の川竹一氏、マインドワード

自動翻訳は研究開始から 75 年経ち、現在では使え

株式会社の菅谷史昭氏の 3 名のパネリストによる発表

るレベルになっている。NICT で公開している音声翻が行われた。各発表の内容を簡潔に紹介する。

訳アプリ VoiceTra、テキスト翻訳サイト「みんなの自（１）丸山宏氏「本 1 冊機械翻訳で訳してみた」

動翻訳@TexTra」を含め、様々な翻訳サービス、アプ

丸山氏の著書「新 企業の研究者をめざす皆さんへ」

リ、専用機が提供されている。

を、機械翻訳を利用して英訳した経験について。同書

2014 年以降、深層学習を用いた自動翻訳システムでは、過去に出版した本の内容と新たに書き下ろした文

ある Neural Machine Translation（NMT）により、章からなり、これを機械翻訳して、丸山氏と英語母語

長い間越えられなかった実用の壁を越えた。2020 年時

話者による後編集を行い、英訳版として公開した。構点で、自動翻訳システムは TOEIC スコアで 900 点相造が明確な日本語の文章を書くことで、機械翻訳がう当に達し、多くの人にとって役に立つレベルとなってまくいき、そのままでもほとんど通じる英文となった。

いる。さらに現在は、用例ベースの方法を実装した

一方、辞書の併用による用語のコントロールや、イタ

NMT が研究されており、隅田氏はこれを第 3 世代のリック体などのフォーマットの保持についてはうまく

NMT と呼んだ。

いかなかった。

NMT は、入力と出力の対である対訳データを真似（２）川竹一氏「POCKETALK」

するシステムであり、質の高いデータをいかにして集ソースネクスト株式会社の子会社としてポケトーク

めるかが非常に重要である。
「翻訳バンク」の枠組みに株式会社を設立し、「言葉の壁をなくす」をミッション

より、信頼できる組織から寄付いただく形で高品質なとしている。日本はアジア圏からの観光需要が高いが、データを集め、分野ごとに高精度なシステムを作って日本人の英語力（英語能力国際順位）は低下しており、いる。

テクノロジーでの解決を目指している。ポケトーク事

翻訳バンクの活動開始から 4 年以上経ち、これまで業は米国でも実績が伸びており、英語非母語話者によの「点」から「領域」というステージに至っている。

り利用されている。これまでの通訳機に加え、ビデオ

1 つ 目 の 事 例 は コ ミ ュ ニ テ ィ と の 連 携 で 、 Linux会議システムと連携する字幕表示ソフト、スマホアプ

Foundation Japan 等との連携により、OSS ドキュメ

リ、法人向けのポケトーク管理用 Web アプリのサービ

ントの翻訳に活用されている。2 つ目の事例はビジネスも提供している。

スから文化へと拡大している例で、日越茶道・文化交（３）菅谷史昭氏「利用者の選択肢が増える自動翻訳

流会と連携している。3 つ目の事例は官民連携で、サービス」

NICT と金融庁が連携して金融業界団体からまとまっ

自動翻訳の性能が向上し、サービス提供者の選択肢たデータを確保し、金融分野向け NMT を構築するこも増え、個人が読解に用いる「分かる翻訳」から、出とで、日本語・英語間の翻訳において汎用 NMT に比版補助などの「デキル翻訳」として使われ始めている。

べて精度向上を実現している。

分野に特化した専用エンジンは、製薬や特許文書など、人手をかけずに短時間で大量に翻訳したい場面で有益である。10～100 万文程度の追加訓練データを集め、43

求める品質に応じてクレンジングも行い、アダプテー

されていることを保証できることに対する事業者からションを行うことで高精度な専用エンジンを構築できの要望がある。（各登壇者）る。今後は、業界から企業、個人へと、小さい粒度で6. おわりにの専用エンジンの実現もあり得るのではないか。

5. パネルディスカッション「2025 年に向け最後に、報告者による所感を述べる。先進的な IT ビ

た多言語翻訳の将来展望」

ジネスの取り組みや産業界での翻訳事業の展開についての各講演・発表はいずれも興味深く、自動翻訳の普NICT の内山将夫氏をモデレータとして、前述のパ及・実用化が、個人や企業に加えて、業界団体・コミュ

ネリスト 3 名とのパネルディスカッションが行われた。
以下、中心的な内容を紹介する。

ニティへと広がっていることを確認できた。
利用者視点での自動翻訳の評判に関する議論で出た「自動翻訳を意識して書くと執筆速度はどうなるか」

各種課題については、自然言語処理の研究コミュニ

英訳を意識することで日本語の文章の論理構造が明確

ティでよく挙がる課題と重なっている印象を受けた。

になり、むしろ書きやすくなった。（丸山氏）

流暢な言語生成（翻訳）ができ、概ね意味が伝われば「自動翻訳精度とフォーマット保存等の周辺機能でよい状況での実用レベルに到達してきたことで、固有はどちらが足りていないか」数式や図表、たとえば図名、専門用語、数値表現といった、決まった形式を保中の日本語テキストも翻訳してほしいなど、フォー

持することが求められる言語表現を、どう正確に処理

マット関係での不足を感じる。（丸山氏）

するかという観点の重要性が浮き彫りになっていると「2025 年に『言葉の壁』がどの程度解消していそう感じている。利用者・産業界からの課題や要望を研究か」100%を目標にすると数%程度かもしれない。自動コミュニティにフィードバックし、双方の現状認識や翻訳の使用者が増え、他言語の人と話すといった形で目標の共有をしていくことが今後もますます重要にな

人の行動が変わっていくと、データも増えていく循環ると考えている。

が生まれる。（川竹氏）「2025 年での企業・個人向け翻訳エンジンの実現可能性」個人やグループで十～十数冊相当の似たトピッ
クの対訳があると、遠くない将来にも実現性が出てくる。自分でカスタマイズした部分を別の翻訳エンジンへ移植しやすいと嬉しい。（菅谷氏）「利用者視点での現状の翻訳エンジンへの評価・評判」Web テキストの翻訳などは多くの人が日常的に使っており、使えるものになっている。音声翻訳でも、意識して明瞭・明確に話すと実用レベルである。一方、その場の使い切りではなく記録に残すための文章の翻訳では状況が異なる。専門用語や、新製品の名前などの固有名は難しく、頻繁に使われない言葉を翻訳できるようになるにはまだ時間がかかる。確実さの点に懸念があり、数値や条文などの重要な箇所が正しく翻訳

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編集後記

編集後記
中澤 敏明
AAMT 編集委員会
本稿執筆時点で、個人が開発した日英の機械翻訳エ

だきたいと思います。

ンジンが非常に高精度であるということで、Twitter

ローズ三浦様からは「機械翻訳と人間翻訳の両方のなどで話題になっています。このサービス自体がどう市場を最大にする方法」という題でご寄稿いただきまこうというよりも、個人でもこのレベルの翻訳エンジした。翻訳の市場は「機械翻訳と人間翻訳のマスの取ンが開発できる環境になっている、という事実をしっ

り合いではなく、マス数そのものを増やせる可能性がかりと認識しておくことが大切だと思います。AAMTある」という仮説をたて、これを実現するためのさま

ジャーナルがそのための情報源の一つとなれば幸いでざまなポイントをご提案いただきました。

す。

Memsource 社からは「Memsource 機械翻訳調査レ

巻頭言では日本翻訳連盟会長である安達久博様より

ポート 2022 年第 2 四半期」という題で、Memsource「翻訳の日」という題でご寄稿いただきました。9 月 30

上での機械翻訳の利用動向の最新の調査結果をご報告

日は国際翻訳デーとして 2017 年の国連総会にて公式

いただきました。MT の品質は少しずつ向上しており、に認定されており、国内でも 2019 年に翻訳の日とし

欧米系の言語間では MT 出力の 7 から 9 割、日英でもて正式に認定されました。近年の機械翻訳技術の目覚

7 割近くを活用できているとのことでした。一方、最ましい発展を好機と捉え、文化の異なる他国の人々に良の結果を得るためには翻訳対象文書に応じて複数の単なる「ことば」や「こと」の翻訳から、伝えるべきMT エンジンを使い分ける必要があるとも述べられて「こころ」を正しく自然に翻訳するように努めることがおり、興味深い結果となっていました。

肝要であるとのお言葉をいただきました。

中山雄貴様からは「産業翻訳における機械翻訳の継

小田登志子様からは「『日本の大学における教養英語

続的改善手法」という題で、機械翻訳導入後にいかに教育と機械翻訳に関する予備的調査』に見る英語教員

して継続的に翻訳業務を改善したら良いかというテーの現在と未来という題で、大学英語教員を対象に行わマでのご提案をいただきました。ポイントとしては翻れた教養英語教育と機械翻訳に関するアンケート調査

訳メモリを適切に蓄積していくための工夫、用語集やの結果の解説をいただきました。アンケート結果から、

スタイル置換の適切な設定、蓄積した翻訳メモリを利英語教員の間で機械翻訳への関心は非常に高いものの、用した機械翻訳モデルの更新の 3 点があるとのことでどのように機械翻訳と向き合うべきかという点についした。

ては準備が不十分であり、外国語教育界全体で機械翻鞠子幸泰様と早川威士様からは「最適化された機械訳の存在を前提とした外国語教育の在り方を模索する

翻訳導入モデルによる医薬品開発業務の迅速化への試必要があるとのご示唆をいただきました。

み」という題で、正確性を含む品質の保証が欠かせな

AAMT からは「MT に関する法的問題について」と

い医薬品分野における機械翻訳の活用可能性についていう題で、MT 利用のさまざまなケースを想定して、ご報告いただきました。翻訳対象文書ごとに適切にカどのような法的リスクが存在するかを解説しておりま

スタマイズされた MT を利用することと、ポストエ

す。MT を正しく利用するためにも、ぜひご一読いたディットの品質基準を明確化することにより翻訳作業

Editor’s noteToshiaki Nakazawa
AAMT Editorial Board
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

は効率化できるという結論が得られており、有用な知見が得られたと思います。
山田優様と早川威士様からも同様に「『カスタム MT＋フル PE』現状と見通し：医療翻訳分野の事例研究」という題で、高品質が要求される医学・医薬分野の翻訳における詳細分野に特化した MT エンジンを活用した MT＋ポストエディットの実用性についてご報告いただきました。カスタム MT の品質の差がフル PE の作業量に与える影響をはっきりとは確認できなかったとのことで、今後の展開にも期待したいと思います。
本間奨様らからは「特許翻訳におけるドメイン適応型機械翻訳」という題でご寄稿いただきました。ドメ
インをかなり絞り、MT のアダプテーションに用いる
訓練対訳文をしっかりとコントロールすれば、高精度なドメイン適応型 MT が実現できる可能性があると報告されています。
出内将夫様からは AAMT2021 Online のイベント報
告をいただきました。AAMT2021 は AAMT 創立 30
周年を記念して二日間に渡り開催され、記念講演 3 件、長尾賞/学生奨励賞受賞者講演 3 件、年次大会発表 6 件、公募セッション発表 6 件と盛りだくさんの内容であり、非常に盛況でした。
東山翔平様からは第 5 回自動翻訳シンポジウムの参加報告をいただきました。2 件の講演とパネルディス
カッション、企業展示が行われ、非常に盛況だったとのことです。機械翻訳においては流暢性が飛躍的に向上し、読みやすい文が生成できるようになった一方で、固有名詞・専門用語・数値など訳し方が決まっている
ものをいかに正確に訳すかという点が重要になってきていると述べられています。
冒頭でも述べましたが、AI 技術の進歩は非常に早く、最新の情報にアンテナを張っておかないとすぐに世界の流れから置いて行かれてしまう状況になっています。
AAMT および AAMT ジャーナルからもさまざまな情報の発信を通して、機械翻訳の普及と発展に貢献していきたいと思います。

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AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 76】 2022年6月15日】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
仲山裕子 山田優 石川弘美 早川威士 出内将夫
【 表 紙 デ ザ イン 】 泉谷東十郎
【
題
字
】 長尾真
【 事 務 局 】 石川弘美
【 印 刷 所 】 株式会社 プリントパック
【
【

発 行 日
発
行

Asia-Paciﬁc Association for Machine Translation (AAMT)
c/o National Institute of Information and Communications Technology
3-5 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0289, Japan

隅田英一郎