AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.72
目 次

巻頭言
ニューラルMTの問題

トム・ガリー1

ポストエディターの素養と涵養

山田

優

3

JTF翻訳祭2019 セッション報告「機械翻訳の品質評価を考える」

早川

威士

12

19

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（２）：文書とはどのようなものか？

世界の『言葉の壁』をなくす多言語音声翻訳技術とその社会展開
事例・研究

影浦
内元

峡

清貴

日本語の特異フレーズ機械辞書：JMWEL

首藤公昭

翻訳プロセス・モデルの構築を目指す研究

影浦峡

独英／英日の二段階ニューラル機械翻訳を利用した独日特許翻訳における英日翻訳者の活用

日本の翻訳業界におけるMT使用の現状と課題
機械翻訳の誤訳例と翻訳文の合否の説明

句点挿入と倒置：日英MTにおける長文バックエディットの二つの手法
イベント報告

上野
阪本
吉川
星井

7

哲也・梶木

15

正紀

23
25

章子

29

智

37

潔

34

第29回JTF翻訳祭2019と中澤氏の講演「ニューラル機械翻訳の最前線」

隅田

英一郎

41

第6回アジア翻訳ワークショップ（WAT2019）開催報告

中澤

敏明

46

第29回JTF翻訳祭2019「NMT＋PE＝医学翻訳の新たな潮流」
レポート
AAMT 2019, Tokyo
法人会員ＰＲ〜機械翻訳最前線〜

内山
内山

将夫
将夫

43
53

Memsourceと機械翻訳〜最新機能のご紹介〜

Memsource日本窓口

59

機械翻訳を専門とする新会社のご紹介

株式会社INFマシントランスレーション

63

メールやOﬃce文書を１クリック翻訳
編集後記

中山

雄貴

後藤

功雄

61
64

C O N T E N T S
Foreword
The Problems of Neural MT

Tom Gally

1

Qualiﬁcation and training of posteditors

Masaru Yamada

3

Report on the 29th JTF Annual Festival 2019 -Quality Evaluation of Machine Translation-

Takeshi Hayakawa

12-Freeing the World from Language Barriers-

Kiyotaka Uchimoto

15

A Lexicon of Japanese Idiosyncratic Phrases: JMWEL

Kosho Shudo19

Two-Step German/English-English/Japanese Neural Machine Translation

Tetsuya UENO and Masanori KAJIKI

23

The current situation of and challenges faced by MT use in Japanʼs translation industry

Akiko Sakamoto

29

Satoshi Hoshii

37

Commentary

What is this thing called “document”?

Social Implementation of Multilingual Speech Translation Technologies
Case Study

Utilization of English/Japanese Translators for German/Japanese Patent Translations using a
The task of describing the translation process and Leibnizʼs “dream”

Erroneous Translation Example and Explanation of Pass/Fail of Translation Sentence

Periods and inversion: two methods of back-editing in J-to-E machine translation of long sentences
Event Report

The 29th JTF Annual Festival 2019 and Dr. Nakazawaʼs talk in the festival titled

Kyo Kageura

Kyo Kageura

Kiyoshi Kikkawa

7

25
34

“The leading edge of Neural Machine Translation”

Eiichiro SUMITA

41

Report of 6th Workshop on Asian Translation (WAT2019)

Toshiaki Nakazawa

46

Report: A New Trend in Medical Translation at the 29th JTF Annual Festival 2019
AAMT 2019, Tokyo --- Forefront of machine translation --Corporate PR

Masao Utiyama
Masao Utiyama

43
53

Memsource and Machine Translation ‒ Latest feature introduction

Memsource Japan

59

Introduction of New Company Specializing in Machine Translation

INF Machine Translation Incorporated

63

1-Click Machine Translation for Emails and Oﬃce Documents
Editor's Note

NAKAYAMA Takeyoshi
Isao Goto

61
64

巻頭言

ニューラル MT の問題
トム・ガリー
東京大学大学院総合文化研究科・教養学部

ニューラル機械翻訳は困ったもんだ。

教授

ニューラル翻訳が困ったものである一つの理由は、2016 年に、グーグルが無料提供する機械翻訳サービ

無料のウェブサイトやスマホアプリを使えば、英語な

スの精度がいきなり上がって以来、私はずっと当惑しどわからなくても外国人とコミュニケーションできるている。それは、長年、日英翻訳で生計を立ててきたように見えることだ。知り合いの中学校の先生によるからではない。確かに、大学を定年退職してから翻訳と、数年前、「なんで英語を勉強しなくちゃならないの」

業に戻ろうとしたら、それなりの質の翻訳を超低価格という質問が生徒たちから増えたそうだ。
「外国人と話で提供できる MT と競争するのは難しいに違いない。

せるようになるため」と教えたら、「だって、翻訳アプ

人間翻訳者としてのプライドも、MT の質向上に傷つリを使えばいいじゃないの」と返される。もちろん、けられるのだろう。でも、私が MT の進歩にずっと惑

翻訳アプリはどんなタスクにも使えるわけではないし、わされている理由は、翻訳者として影響があるからで実際の会話への応用もかなり難しいが、デジタル技術はなく、私の今の職業である外国語教育者としての影を無批判的に信憑する今どきの子供たちはなかなか説

響があるからだ。

得しにくいようだ。学校で英語を学び始めた子供たち

だいぶ前から、学校で子供に外国語を教える目的はいくつか挙げられてきた。外国語を学べば、その言語

が「英語不要論」を持つと、教師にとってはかなり教
えにくいのだ。

が話される国の文化やその話者の考え方を知ることがニューラル翻訳のもう一つの困った点はその精度にできる。外国語の語彙や文法を学習したら、自分の母ある。前世代の統計的 MT は一部の専門分野には有用

語の構造もわかるようになる。複雑な文法を持っていだったかもしれないが、学習者が普通に扱う一般的なる言語を習得しようとすれば、数学パズルを解くのとテキストや会話には使い物にならなかった。数年前ま同じように脳を訓練することができる。

では、生徒が英作文の課題に MT を使ったとしたら、そのいずれも重要だが、外国語教育の目的としても意味不明で奇妙な英文になっていたので自力で書かなっと強く認識されているのは、将来、仕事などで外国かったことがすぐに先生にバレてしまった。しかし、語を使うであろう生徒たちに実用的な言語スキルを身

ニューラルの日英翻訳では自然な英文が出力されるこに付けさせることだ。日本における学校英語教育でもとが多いし、間違いがあるとしても人間らしい間違い

そのようなプラクティカルな目的が挙げられている。

になっているケースも多い。生徒がズルしても、先生

実際には仕事や日常生活で英語を使う日本人はそれほが気が付かない。

ど多くないにも関わらず、教え子に「君たちは大きく

もちろん、ニューラル翻訳の精度は上がったが、まなったら英語ができないと不便だ」としつこく説教すだまだ完璧ではない。多義語の訳はよくずれるし、複る英語教師が多いようだ。学校英語教育の内容も、自雑な構文もよく間違って分析される。両言語を熟知す

己紹介の方法、手紙やメールの書き方、道案内の仕方

る人なら誤訳はすぐに見つけられるが、学習者は気がなど、実生活に便利なスキルを中心にする傾向が強い。

付かないことが多い。外国語を読もうとしている学習者が難解なテクストを解読するために MT に頼ると、The Problems of Neural MT
Tom Gally
Professor, Graduate School and College of Arts and Sciences, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

単語の意味や文の構造を誤解してしまう可能性が高い。

金への圧力など、翻訳者への悪影響はあるようだが、MT を使って外国語に訳した文が自分の意図を正しく英語などの先生の仕事が脅かされたという話はまだ聞表現しているかどうかを確認するのも難しい。従来のいたことがない。教育制度や一般人の意識に英語学習

辞書頼みの学習でも同じ問題は起こるが、魔法の道具の重要性が強く根付いているので、英語教育はまだまに見える MT の結果を鵜呑みする学習者が多いので、だ安泰な職業だと思う。
問題は、実際に外国語を教えるとき、ニューラル MT

真面目に外国語を教えようとする人は困る。
学校で英語を勉強する若者の中には、高校や大学のにどのように対応すべきか、という問題だ。今のとこ

入試をパスするための能力さえ身に付けばいいと考え

ろまったくわからないので、ニューラル MT は困ったる人がいると思う。すなわち、流暢に英語を話したりもんだ。

リスニングしたりできなくても良いというわけだ。でも、試験だけではなくやはり英語を使いたいから勉強する人にとっては、MT にはもう一つの困った面がある。それは、外国語の学習に頻繁に MT を使うと、自分の言語習得への影響がわからないことだ。カーナビに頼りすぎると方向音痴になるのと同じように、MTをずっと使うと英語ができるようにならないのではと考える人は多いと思う。でも実際にはどうなるか、まだわからない。もしかしたら、MT をうまく使えば英語などをよりよく習得できるかもしれない。MT 利用に関する本格的な研究は始まったばかりだし、MT をよく使った学習者の経験談もまだ聞かない。外国語の教師が生徒に MT の利用を推奨すべきか禁止すべきかも、まだわからない。
もし MT を外国語教育に応用しようとしたら、もう一つ困った問題がでるだろう。それは学習者のモチベーションへの影響だ。どの外国語教育でもモチベーシ
ョンの維持は重要なポイントだ。外国語を上手にできるようになりたい人は、何年もコツコツ努力しなければならない。教室で MT の利用法を積極的に紹介すると、生徒たちが自分で勉強する意欲を失うかもしれない。その反面、MT を使って外国人とのコミュニケー
ションで少し成功した人は、直接やり取りできるように外国語学習にさらに励むようになるかもしれない。
やはりわからないのだ。
数年前、ニューラル MT が世に現れたとき、「我々はもう失業だ」という半分冗談半分本気のコメントを外
国語教師の同僚たちからよく聞いた。その後、翻訳料

2

解説記事

ポストエディターの素養と涵養
山田

優

関西大学

1. 概要
機械翻訳を使って人間が後編集をして翻訳を完成さその報告としてまとめる。

2. ISO17100 と ISO 18587

せていく「ポストエディット」という作業は、翻訳業界においては、良い意味でも悪い意味でも、その認知

産業翻訳に関しての業務プロセスの標準化を規定す

度は上がり、ある種で、人間が翻訳をするための一つる ISO 17100 がある。これは、ポストエディットを考の方法になるかもしれないと考えられている。一方で、えるにあたりベースラインとなりうる。ISO 17100 で

ポストエディットは人間がゼロから翻訳をするのと何は「機械翻訳の出力結果とポストエディットの組み合が違うのか（似ているのか）ということについて理解

わせは，この規格の適用範囲外である」としているのされていないがゆえに、「もう人間の翻訳者は不要だ」

が興味深く、ポストエディットの業務プロセスについという意見や、逆に「ポストエディットは翻訳ではなては ISO 18587 を別途規定している。

い！」という意見もよく聞かれる。このような意見の

そこで、ISO 18587 と比較してみると、意外と共通

背景には、「翻訳」という作業に対する不理解と翻訳単点があることに気づく。まず、ISO 17100（翻訳プロ

価の値崩れがおきるという社会的問題が絡み合っていセス）と ISO 18587（ポストエディットのプロセス）る。そして、この対立の原因の一つに、ポストエディとの大きな違いは、翻訳作業後に、独立した人間が「バットの台頭も関係しているだろう。

イリンガルチェック」を行うのか否かという点であろ

このような状況を踏まえると、現時点で翻訳業界内う。ISO 17100 では、人手翻訳のあとに、翻訳者と同でのポストエディット賛成派と反対派の対立は、実は等の有資格者がバイリンガルチェック、すなわち、原ポストエディットに関する意見の相違だけを意味して文と訳文を見比べて行う品質チェックが義務付けられいるのではなく、すこし飛躍した言い方をすれば、将ている。それに対して、ISO 18587 のポストエディッ

来的に持続可能な翻訳のあり方に関する議論と捉える

トでは、お客と合意した場合のみ、バイリンガルチェ

こともできるだろう。であるからこそ、今、我々は翻ックを行うものとし、チェック自体は任意となってい訳に対する理解を深めなければならない。それを考える。

るベースラインとして「ポストエディット」を議論のきっかけにし、翻訳全体を再考してみたい。

この違いについて矛盾を感じるのは、そもそも全体的な翻訳品質が劣るとされるポストエディットに、バ

紙面に限りのある本稿では、まず「国際標準の翻訳

イリンガルチェックが不要となると、最終的な品質がとポストエディット」の観点を中心に、その周辺事項

ますます悪くなってしまうのではないか、という懸念まで迫る。尚、本稿の内容は、2019 年 10 月 10 日にである。これについては、ポストエディットとは、やTC シンポジウムで行われた『ポストエディターの素はり翻訳コストを軽減することを主眼においた割り切

養と涵養〜国際標準のポストエディットを目指して〜』った手法と思われていることが ISO からも垣間見らの内容の一部を抜粋し書き改めたものであり、ここにれる。

Qualification and training of posteditors
Masaru Yamada
Kansai University
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そもそも ISO 18587 では、フル・ポストエディット

E)

テクノロジーに関する能力とライト・ポストエディットの 2 つの手法のうち、フF)専門分野の能力

ル・ポストエディットのみを、その対象にしているの

さらに、「合意した契約や仕様要求に従って翻訳できだが、どのように定義されているかというと、基本的る能力」ということも、明示的に示している。これはにその品質は「人手翻訳と見分けがつかないレベル

後述するように、顧客要求により柔軟に対応せざるを（indistinguishable from human translator output）」

得ないポストエディターに特有の能力と解釈することであり、同時に「できるだけ機械翻訳の出力結果を活ができるかもしれない。

用すること」と記載されている。
「人手翻訳と見分けが4. 専門的知識（Professionalism）

つかない品質レベル」と言われても、その定義は曖昧で、またそれでいて「できるだけ機械翻訳の出力結果を活用する」わけなので、高品質な翻訳を達成するこ

ポストエディターになるには、さらなる専門知識もとが実際に可能なのか疑問に感じてしまうだろう。こ求められている。ISO 18587 では、次の４つの専門的

ういったことから、ポストエディットは、その定義か知識の条項を付加的に要求する。

らして矛盾を抱えている。

①

機械翻訳技術および機械翻訳エンジンが出力する典型的なエラーに対する一般的知識

3. ポストエディターの資格と技能②

CAT ツールに関する一般的知識③

生産性および作業負荷の観点に鑑みて、機械翻

それでは、ポストエディターに求められている技能

訳の出力結果をポストエディットすることのと資格に目を向けると、その内容は、ISO 17100 が規妥当性を判断できる知識及び能力定する翻訳者の資格とほとんど同じであることがわか④

作業指示（instructions）に従う能力および特る。ISO 18587 では、ポストエディターは次の 1 つ以

定のエラーに焦点をあてて、決められたとおり

上の項目を満たしていなければならない。

に修正を行う能力

a)

b)

c)

翻訳、言語学、言語研究もしくは翻訳訓練を伴しかし専門的知識を獲得しようとしても、実際にはったそれ相当の学位を取得している者

容易でない。具体的には、①の「機械翻訳エンジンの前の翻訳関連以外の学位と 2 年の翻訳もしく典型的エラー」について、我々はどれだけのことを知はポストエディット経験を有するもの

りうるのだろうか。日進月歩の技術発達を背景に、何5 年以上の翻訳もしくはポストエディット経が機械翻訳の典型的なエラーなのかさえ予測できない

験のある者。

のが現状だ。②の「CAT ツールの知識」についても、この資格は、ISO 17100 が規定するプロ翻訳者の資

実際にポストエディットの作業を行う場合には、翻訳格とほぼ同じである。

メモリや用語集との併用や、今後は、機械翻訳のアダ

これに加えて、ポストエディターには、次の 5 つのプテーション（特定の分野や文書用にカスタマイズす技能（competence）が備わっていることを規定する。

ること）を行える知識も必要になってくるかもしれな

A)

翻訳力

い。③の「妥当性の判断」は、ポストエディットといB)

起点言語および目標言語における言語・テキス

う作業が直面している問題そのものであり、翻訳品質

トに関する能力の妥当性を、時間・コストの「妥協点」を考慮して判C)調査・情報収集・情報処理の能力断する必要性がある。そして最後の④の「作業指示ど

D)

文化に関する能力

おりに修正を行う能力」は、ポストエディットという4特別な作業指示に従う能力であるので、非常に高い柔れている。興味深いところでは、フリーランス翻訳者

軟性（時にはプロとしての実力をあえて出しきらないとして働くことを想定してか、「時間・ストレス管理」

で業務を遂行する柔軟性）が求められるのである。

「チームワーク」「SNS の活用」といった能力も求めここまでをまとめると、ポストエディターに求めらられている。

れている能力は、ISO 17100 とほぼ同じ内容で、これ

そして、やはり今回の題目と一番関係し興味深いのは欧州翻訳大学院の翻訳者養成ガイドライン『欧州共は、翻訳能力の一部として「ポストエディット」能力

通翻訳修士号（EMT）』が推奨するものとほぼ等しい。

が含まれている点である。項目１４がそれに該当する。

他方で、機械翻訳等に関する専門知識も有している必

英文と和文（筆者訳）を以下に記す。

要があることから、部分的には、ISO 17100 よりも求⚫

められている項目が多い。また、それでいて、ポスト

Apply post-editing to MT output using the

エディットの特殊な要求に従う柔軟性が必要であり、appropriate post-editing levels and

これは見方によっては、通常のプロの翻訳者の資格よtechniques according to the quality and

りも要求水準が高いとも言えなくはないだろう。

productivity objectives, and recognise theimportance of data ownership and data

5. 欧州共通翻訳修士号（EMT）

security issues
ポストエディットを MT 出力に適用できるこ

さて、上で、欧州共通翻訳修士号（EMT）というのと。このとき、要求品質と作業効率の目的にを述べた。プロ翻訳者になるためにヨーロッパでは、

合わせて、適切なポストエディット・レベル

大学院で専門職としての翻訳スキルを身につけることと方略を用いること。また、データの所有権ができる。EMT は、その大学院で、学生が習得すべきとセキュリティ問題の重要性を認識できてい項目を規定している。つまり ISO 17100 で、規定するること

翻訳者の資格 ―翻訳の学位を有する者― とは、実質的には EMT 修士号保持者と言って過言でない。

このように、EMT では、ポストエディットのスキル

その EMT は、近年の翻訳関連テクノロジーの発達

が、翻訳者養成の一環として折り込まれているのは、した産業の状況に対応するために、2017 年に内容が大非常に興味深い。結局、ポストエディットという作業

幅に改定された。シンプルかつ明確に記述された 35 項

は、専門職としてのフォーマル教育を受けた翻訳者が目のスキ ルを身に つける ことが 推奨と されて いる

その作業を担うべきであると、ここでも暗示されてい（ EMT の ウ ェ ブ サ イ ト か ら 、 Competence

るようである。

Framework 2017 を ダ ウ ン ロ ー ド で き る ：6. PE 品質の合意形成

https://ec.europa.eu/info/resourcespartners/european-masters-translation-emt_en）。
1 番目の項目は、原文を正しく理解できる能力とし

さて、話を ISO に戻すと、そもそも翻訳の国際標準て「原文を分析し、テクスト的・認知的な潜在的問題の考え方は、ISO 9000 シリーズと同様の考え方によを同定し、コミュニケーションのニーズに合わせた適り、作業プロセスを規定するだけで、翻訳文の品質そ切な処理に必要な方略とリソースを決定できること」のものを規定しているものではない（井上ら, 2015）。

と記されている。他にも、翻訳に必要な「情報収集」

そのため、どのような品質レベルが必要なのかについ「専門分野の知識と文体」「異文化理解力」などが書かては、サービスを提供する前に、翻訳の対象となる原5

文が、ポストエディットに適しているのかを吟味して、トという作業は、現時点においては、通常の翻訳とは、

翻訳会社はクライアントとの間で合意しておく必要がまったくの別物という訳ではなく、翻訳のできるスキある。ここで問題になるのは、どうやって、クライア

ルを身につけた人が、ちゃんとした方法で（JTF 翻訳

ントと合意形成すればよいのかであろう。

品質ガイドラインに準拠したやり方で）、行わなければ実際問題として、これが現状のポストエディットのならないのかもしれない。そのためには、従来の翻訳最大の課題ではないだろうか。この問題に対して、筆のやり方をも見直す必要があるのだ。

者が提案する一つの方法が、通常の翻訳品質を保証するために用いる JTF が発行する「品質評価ガイドライン」を活用する、というものである。JTF ガイドライ

参考文献

ンでは、ISO 17100/18587 で規定する顧客との合意形
成に対応する工程において、「仕様書」を、作業の後工

井上 孝・長田 孝治・石崎 俊（2015）「翻訳サービ

程で使用する「エラー・カテゴリー」と関連付けて作スの品質管理：ISO 17100 にみるプロジェクトの国成しようということが書かれている。具体的には、そ際標準化」『情報管理』 vol. 58, no 9. 666-671.

の作業において、何をどこまでポストエディットすべ

http://jipsti.jst.go.jp/johokanri/

きかを、「エラー・カテゴリー」と「重み」の考え方を使って、ポストエディットする項目をあらかじめ決めておこうというものだ。
エラー・カテゴリーの大項目は「正確さ」「流暢さ」「スタイル」「デザイン」「事実性」などがあるが、通常のポストエディットでは、「正確性」の重みを相対的に上げておいて、それ以外の項目については、重みを下げる、もしくはチェック項目に含めないなどの措置をとることが考えられるのだ。
このような共通の枠組みを使うことで、翻訳会社とクライアントの間で、共通理解を構築できると考えている。もちろん、まだ精緻化の余地は残るが、各人の経験則や勘に頼って決定しなければならない合意項目の数が低減することは間違いないだろう。本手法に関しては、現在も検証中であるが、おそらくそれなりの成果が期待できると思われる。

7. まとめ以上、ポストエディットを再考し、円滑に行うための方法を模索することにより、逆に、従来の翻訳や翻訳に求められるスキルや資格との違いと類似点を再認識することができた。結局のところ、ポストエディッ

6

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（２）：文書とはどのようなものか？
影浦峡

東京大学・大学院教育学研究科

1. 前回のまとめと今回の話題

り得る適切なものの可能な範囲を確定するためのたま
たまのものにすぎません。

前回の記事「人間の翻訳と機械の翻訳（１）：翻訳者

実際のところ、日常生活の中では文書に至る系列のは何を翻訳しているか？」では、「本を翻訳する」「小中で言語表現を捉えていることが普通で（会話の中で説を翻訳する」「修理書を翻訳する」といった表現が自は言語表現の集合はいわゆる「文書」には至りません

然であるのに対し、「文を翻訳する」というのは少し目が他でもないそのような発言として捉えます）、そうで的語と述語の接続がぎくしゃくすることを指摘し（日ないかたちで言語表現を見るためには改めて言語学的

本語以外でも同様のようです）、翻訳が対象とするのは対象として言語表現を捉え直す必要があります。言語

言語学が言うところの言語表現ではなく、文書だとい学者も言語学の先行文献を読むときにそれをたまたまう話をしました。

のデータとは見なしません。誰も、論文を書くときに形態素・単語・文・文章を、一応、言語学が言うような意味での言語の要素とすると、それに対して文書

ランダムサンプリングで得られた文書あるいは言語表
現の集合を先行研究とはしません。

は言語学が扱うものではなく伝統的には図書館情報学

ところが不思議なことに、言語表現を前にしたとき（あまり伝統はありませんが）[1]が扱ってきた対象でに、それを文書として対象化して捉えようとする研究す。けれどもそう言ってもあまり文書について何かわはあまりありません。文書として対象化するとき、そかった気にもならないので、前回はその位置付けだけもそもそこにある言語表現が他でもないこのようなもフーコーを手掛かりに与えておいたのですが、本稿でのであることは文書の内容に強く拘束されており、そは、前回述べた通り、「文書」と述べたもの―翻訳が対のため、私たちは一般に文書を前にしたとき重要なも象としているもの―がこの世界においてどのような存のはその内容であって表現ではないと考えがちだから

在としてありどのような性質を持つのかを見ていきたかと思われます。教科書の表現を扱う珍しい研究が最

いと思います。

近出版されましたが、例外的です[2]。
ここで、翻訳を翻訳として差異化するために重要な

2. 文書の位置付け

もう一つの（一つは翻訳は言語学が言うところの言語的なプロセスではないという点でした）ポイントが姿文書の位置付けについて改めて確認しておきます。

を表します。翻訳はその翻訳としての専門性においてフーコーの言葉を要約し、そこに見られる対比を言語

は、内容そのものに第一義的に関わる行為ではない、表現を起点にいささか強引に言語学が扱う対象と文書という点です。「専門性において」「内容そのものに第とに割振ると、文書を構成するものとしての言語表現一義的に関わる」というのは例えば化学にそのようには他でもないこのようなものであるところの存在であ関わるのは化学の研究者であるという意味であって、るのに対し、言語学において具体的な言語表現は（言翻訳者は文書が扱っている内容そのものの研究者では語学のそれぞれの部門が把握するレベルで）他でもあ（偶然そうであることがあったとしても定義上は）な

What is this thing called “document”?
Kyo KageuraInterfaculty Initiative in Information Studies/Graduate School of Education, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

いのだからそんなことは当たり前ではないかと言われらかで気取る必要もないのですが、文書はバルト風にそうですが、しばしば専門文献の翻訳はその分野の専

気取らなくても引用を構成要素として含みます。その門家がやるべきなのか翻訳者がやるべきなのかというため引用部分は該当する既約があればそれを参照し踏議論があるためこれを確認しておくことは大切です。

まえる必要があります。場合によってはそうしたこと

翻訳はその専門性においては内容そのものに第一義的を調べずに訳出してもよいかもしれませんが、例えばに関わる行為ではないならば、その分野の研究者が翻英日翻訳で起点言語文書に条約からの引用があり日本訳をやるというのは翻訳としてはもしかして適切では語の正訳があるならば（明示的にそうでない判断をすない面があるかもしれない、ということです。

ることが要請されていない限り）それを使う必要があ

逆に翻訳者の側はどうかというと、第一義的に内容ります。検索とコピーペーストはコンピュータの得意そのものに関わる部分が翻訳の専門性ではないことは、技のはずですが、言語的プロセスとして捉えられてい内容の理解を前提としないことではありません。例える現在の機械翻訳にはそのような処理は組み込まれてば、翻訳者の井口耕二さんは、数値流体力学ソフトウ

いないため引用部既訳利用はできていません。

ェアのマニュアルを受注した際に、流体力学の単位

もう一つ、別の観点から文書の属性としてジャンルを楽に取れるだろうというくらい流体力学について勉を考えてみます。ジャンルに応じて、というとすぐに強した経験を語っています[3]。現実にどの範囲の文書「ですます」か「だである」かといったことが思い浮について可能かは別として、自分が翻訳にあたる文書

かびますが、ここでは少し別の点を扱います。村上龍の内容を翻訳者が理解することは前提として（「理『69』の次の部分解」という言葉は極めて重要な問題を提起しています…わかった、浅丘ルリ子よりきれいに映さんばだめ

がここでは扱えません）、その上で翻訳は成り立ちまばい、と言って、講堂の入口付近の最前列に並んです。

いた連中の尻を蹴っとばし、場所を空けさせた。松

翻訳の専門性は、-

言語の力を前提とするが言語の力ではない-

内容理解を前提とするが内容の専門性ではない

井和子が主演女優ということで、裕二は急に上機嫌になり、主題歌は石原裕次郎がいいとか、…
の英訳は次のようになっています[5]。
... “Yeah, that makes sense. But listen, man, youということになります。
文書の位置付けの話に戻ると、翻訳がその専門性に

better make her look good. Better than Brigitte

おいて対象とするかたちで捉えられる文書は、言語表

Bardot, even." He moved up to the front of the

現から構成され、特定の内容を担うけれども、言語学

crowd, kicking people in the butt to clear a space

的な意味での言語表現にも内容を専門的な対象として

for us. The idea of making Kazuko Matsui the star

扱う領域が認識する意味での内容にも還元されない存of our film had excited him, and now he was

在であるということになります。

rattling on about how we should use something by
Yujiro Ishihara for the theme song, ...

3. 文書の性格と属性

小説や詩の場合、同一の指示対象でなくても言語圏で対応する対象に置き換えることは一つの手で、浅丘文書の性格と属性について少し考えます。体系的にルリ子が Brigitte Bardot になっているのはそうした整理するのではなく機械翻訳にも関係するわかりやす

手立てを用いたためです（が松井和子と石原裕次郎はい例に繋がる二つの点をあげることにします[4]。

この訳ではそのままです）[6]。ノンフィクションでは第一に、論文を書くときに行なっていることから明そうはいかず、ロシア語で書かれた『ゴルバチョフ回

8

想録』を英訳するときゴルバチョフに英語圏で対応す

書名あるいは文書名は、文書タイプによって扱いがるのはレーガンだから『レーガン回想録』としてしま

かなり異なります。出版翻訳のうちとりわけ一般向け

うとわけがわからなくなります。

の翻訳の場合、原文書名と対応しない書名をつけるこ

浅丘ルリ子を Brigitte Bardot に変換することは「文とがあり、それもしばしば出版社（編集者）の判断で化」を考慮したものと考える人がいるかもしれません

そうなることがあります[11]。それを翻訳の一部と考えが、原理的には言語表現として現れてさえいればすべ

るならば機械翻訳は今のところ対応できていません。

て処理できそうです。そして、実際に翻訳者は（浅丘

索引は多少の不正確さに目を瞑ると本文で用いられルリ子や Brigitte Bardot に直接会ったことがあるかている用語のリストで、そう考えると翻訳の場では索どうかは別として）表現された情報に基づき判断して引がない文書でもしばしば重要な役割を担うターミノいると考えられますから、巨大なデータを用いる機械

ロジーと同様に扱われるものと考えることができます。

翻訳でも実現可能な条件は成り立っているように思い

専門用語は文書において「翻訳される」というより対ます。多和田葉子の日本語の詩中の「畳」をドイツ語応する用語が利用されるもので[12]、そのため多言語用

で「カーペット」とするといったことは現在の機械翻語集の構築は個々の文書とはしばしば独立に文書が属訳と案外親和性が高いかもしれません[7]。とはいえ、する領域ごとになされます。現在の機械翻訳ではテキ

これはあくまで文書のジャンルを同定することができ

スト中の扱いとしても独立した用語集の多言語化の中た上で導入される特定のやり方であって、今のところでもあまりうまくいっていません[13]。

言語プロセスとして定義されている機械翻訳では扱え

ちなみに多くの言語で 8 割程度の専門用語が複合語ないものです。別の言い方をすると、こうしたことがであるため、言語処理の中で専門用語は Multiword

できないのは、技術の問題ではなくどのような技術をExpressions (MWE) の一クラスとして扱われること追求しなくてはならないかを決める問いの問題というがありますが、一般に想定される MWE 処理の前提が、ことになりそうです。問われていない問いの答えに偶要素から構成される意味と全体の意味の間のギャップ

然行き当たることはあり得ますし多少は期待できるかが大きいことにあるのに対し、専門用語の特異性は指もしれませんが、問われていない問いの答えをたまたし示す概念の同一性を維持するために同一表現を一貫

ま作り上げてしまうことはほとんど期待できません。

して用いることが原則であって言語学的な意味での「意味」を維持したゆるやかな言い換えを許容しない

4. 文書構成要素とその性質ことにあり（慣用句などはむしろその意味合いを保持した目標言語の表現を生成することが重要です）、翻訳

色々な文書があるため、文書構成要素について単純上の扱いは多くの MWE とまったく異なります。言語には語れませんが、ここでは一応ゆるやかに図書を頭処理分野では、専門用語処理の研究を行なっている人におき、いくつかの構成要素を取り上げその性質と翻にも、専門用語のこの位置付けは、理解されていない

訳との関係を見ることにします。その際、特に産業翻ことがあります。

訳にこだわらず、出版翻訳のケースなども考えます。

本文とそれに関連する要素について考えてみましょ典型的な図書には書名（物理的にはタイトルページ）、

う。翻訳が文書を対象とすると言うとき、言語学的に目次、本文、索引があります[8]。本文は章節項段落に分

言語表現の単位を考えていくならば、形態素・語・句・かれページ番号が付与されています[9]。ページ番号は

節／文・段落・テキスト…等々と次第に大きくなり、

一般に翻訳を通して対応が維持されるべきものとは考大きいところは文脈とか談話構造が大切な対象となりえられていません[10]。

ます。機械翻訳は現在のところ文単位で言語表現を扱9っているけれど「2021 年になると文章全体に対する翻らが混在する場合、があり得ます。最初の二つは明ら訳に進化」[14]といった主張が想定している展開の方向

かでしょ うから三 番目の ものに ついて 、例え ば、はこのようなものでしょう。例えば、代名詞が参照すénoncé について論ずる中で、フーコーから引用し、るものは何かとか、関連する研究は色々と行われてき“Je ne pense pas que la condition nécessaire etました。一方、文よりも大きな単位を文書の視点から

suffisante pur qu’il y ait énoncé soit la présence

捉えたときには、少し違う課題も姿を現します。例とd’une structure propositionnelle définie, …”[16]して、「配信機材を設置する」という表現を考えてみま

次いでフーコーにとっての énoncé は・・・という議論す。この表現は、例えば手続き文書の節表題に使われを進めるとしましょう。その際、énoncé はフーコーのているならば “To install …”となるでしょうし、大枠諸著作に現れる“énoncé”の集合とそれが表すもので表として定められたある行為のステップとして箇条書き

現と知識の関係で考えられていることになります。

の 中 に あ っ た ら “Install…” と な る で し ょ う [15]5. 言語表現は何のデータか？

（ Google 翻 訳 で 英 語 に 変 換 し て み る と 、 “Install
distribution equipment”となりました）。ここでどのように翻訳するかは、「節見出し」や「手続きの箇条書

人間の翻訳者は、言語のコンピテンスと知識を前提き」といった文書要素に条件付けられています。そしとし、その上で以上のようなことをやってしまっていてこうした要素は基本的に言語学が扱う文脈や談話構るのですが（ただし翻訳産業全体でどのくらいの翻訳造の対象にはなっておらず、むしろ技術文書を扱う領者がこうしたことを当たり前にできるかはわかりませ

域で議論されているものです。

ん）、機械翻訳にはまだできていません。ここまで見て文書のメカニズムとしては、ここまでの話と少し異きた例で関与している領域を粗くあげると、なるものとして記号の参照があります。例えば、・言語学が言うところの言語表現とその意味“Human” consists of five letters.

・言語が指す実在する世界の要素とその属性の“Human”がその例です。今のところ（本来コンピュ

・知識や特定の言語表現集合に特化した内容・意味

ータは得意なはずですが）機械翻訳はこの文を「『人間』・言語表現のかたちそのものは 5 文字からなる。」のように訳してしまいます。緩や・文書の属性と要素

かに言語表現が表すものを考えてみるとそこにはいくとなります。ところで、これらの大部分に、人間は言

つかの階層があって、例えば、語表現を介して接しています（浅丘ルリ子に会ったこThis has been here for a week.

とがある人は少ないでしょう。この場合はもちろん映This proved my point.

像は重要ですが）。機械には身体がないからという、身という二つの文を（特別な条件なしに）読むならば、体性を持ち出してわかった気になるありがちなごまか

前者の“This”は何か外にあるモノでありそうですが、しの前に、言語表現をデータとして用いた機械による

後者はそこまでで「私」が論じてきたことで、それは翻訳にも、まだ色々とできることはありそうです。

言葉で表現されていたことが示唆されます。言語表現

次回は翻訳プロセスを考えていきたいと思います。

の参照も多くの場合には言語表現が表す意味を参照す

注・参考文献るものと理解されがちですが、もちろんそうでない場
合もあり、例えば引用符に囲まれた引用は、それが表す内容を扱う場合、表現そのものを話題にする場合、[1] とはいえ近代的な意味での図書館情報学も 17 世

引用が属する特定の表現集合を話題にする場合、それ紀くらいに遡ります。『図書館設立のための助言』10（1627 年）により近代図書館・図書館学の祖と言わ維持されているようです。
[11] 例えば Blum, W. (2000) Rogue State: A Guide to

れるガブリエル・ノーデの名をライプニッツの『人World’s Only Superpower. London: Zed Books. の間知性新論』で目にした人も多いでしょう。
[2] 浅石卓真 (2020) 『教科書の中の知識：テキストの日本語訳書名は『アメリカの国家犯罪全書』です。

計量情報学的分析』樹村房．

ちなみに書名は同一言語で版を変えるときに変更す[3] 井 口 耕 二 a.k.a. Buckeye (@BuckeyeTechDoc)

ることもあります。よく知られているように、ヘミ(2020 年 3 月 5 日) https://twitter.com/BuckeyeTech

ングウェイの The Sun Also Rises は英国では Fiesta

Doc/status/1235545106851041285というタイトルで出ています。黒川祥子 (2017)[4] まだ未完成ですが、体系的な整理の大枠は、宮田『「心の除染」という虚構

除染先進都市はなぜ除染

玲・宮内拓也・影浦峡 (2020)「翻訳のための起点文をやめたのか』（集英社インターナショナル）は 2020

書分析：文献レビューの枠組み」言語処理学会 2020

年に新たな前書きと後書きを加えて集英社文庫とし

年年次大会. に示されています。

て出版された際、『心の除染[5] 青山南 (1996) 『英語になったニッポン小説』 集

原発推進派の実験都

市・福島県伊達市』と改題されています。
[12] Rogers, M. (1997) “Synonymy and equivalence

英社.
[6] この事例に関するもう少し詳しい説明は、影浦峡in special-language texts. A case study in German(2015) 「翻訳の社会的意味」『ひつじ意味論講座 7

and English texts on genetic engineering. In A.

意味の社会性』ひつじ書房. にあります。

Trosborg (ed.) Text Typology and Translation.

[7] 多和田葉子 (2006) 「ある翻訳家への手紙」『翻訳

Amsterdam: John Benjamins, pp. 217-245.

家の仕事』岩波新書. p. 169-174. に、自分の日本語[13] Chen, L-H. and Kageura, K. (2019) “Translatingの詩に現れた「畳」がドイツ語訳でカーペットにな

terminologies: A comparable examination of NMTっていたことが妥当であることの説明があります。

and PBSMT systems,”

MT Summit XVII Volme[8] 現在世界的な基準となっている欧州の図書につい2, pp. 101-108.; Tang, L. and Kageura, K. (2019)て言うと、書名が独立しタイトルページに書かれる“Verifying the meaning equivalence in bilingual

ようになったのは 15 世紀末くらいからで初期イン

international treaties,” Jurix 2019, pp. 103-112.

キュナブラには書名はなかったようです。目次は古[14] Sangmin@ChoimiraiSchool (@gijigae) (2019 年 5

く、紀元前 1 世紀の詩人キントゥス・ヴァレリウス・

月 18 日) https://twitter.com/gijigae/status/112953

ソラヌスが付与したのが最初と言われています。索8131768664064

引は 16 世紀後半から 17 世紀に導入されたようです

翻訳を語っており、その点からも翻訳を言語的なもが、図書の巻末ではなく独立した索引としては聖書のとみなしていることがわかります。

コンコーダンスの最初のものが 13 世紀にウーゴ・

このツイートで TOEIC の点数で[15] Miyata, R. Hartley, A. Kageura, K. and Paris, C.
(2016) “”Garbage let’s take away’: Producing

デ・サンクト・カロにより作られています。
[9] 章節項や段落の区分は活版印刷が始まる前の写本

understandable and translatable governmentの時代からゆるやかに導入されてきたようです。ペ

documents: A case study from Japan,” Paris, C.

ージ番号はイタリック体やアンティカ体の作成者とand Nepal, S. Social Media for Government

して知られるアルドゥス・マヌティウスが導入したServices. New York: Springer, pp. 367-393[16] Foucault, M. (1969) L’Archéologie du Savoir.

ものとされています。
[10] Tachen の多言語対応図書はページの対応もほぼ

Paris : Gallimard. p. 107.

11

解説記事

JTF 翻訳祭 2019 セッション報告「機械翻訳の品質評価を考える」
早川威士

株式会社アスカコーポレーション／大阪大学大学院 情報科学研究科

1. はじめに

2. 機械翻訳の評価手法

2019 年 10 月 24 日、日本翻訳連盟の主催により開MT の評価指標は人手評価と自動評価に大別するこ催された JTF 翻訳祭 2019 で、「機械翻訳の品質評価とができる。人手評価はその名が示すように人間の評を考える」というタイトルで発表を行ったので報告す

価者が翻訳出力を見てその品質を判定する方法である。

る。

人間が行うため柔軟な評価の設定が可能であるが、判

機械翻訳（MT）技術の進歩は著しいと謳われている

定者には多言語運用スキルが求められ、コストや時間が、果たしてその品質は適切に評価されていると言えがかかるという側面がある。自動評価は機械的な計算るのだろうか。広く品質評価の指標として用いられるによりスコアを導出し、評価を行う手法である。こち

BLEU などの自動評価指標は、参考文との類似度に基らは評価そのものには人手のコストが掛からないが、づいている。これはシステムとしての MT を評価する

機械が「優れた品質」の翻訳を自律的に定義すること上では有効な手法だが、翻訳出力の正確性や妥当性をは現時点ではできていないため、スコア算出の拠り所

直接的に品質の評価として表現するものではないといとする正解例（reference）を必要とする。したがって、う点に限界がある。また、産業翻訳においては、エラ

自動評価に用いるデータセットは対訳形式のものを用

ーを含む可能性がある MT の出力をそのまま商品とし意しなければならないという制約がある。以下に人手て用いることは想定されていない。すなわち、MT の評価と自動評価の代表的な評価手法を例示する。

評価がそのまま翻訳の品質となるわけではなく、ポス

人手評価の代表的な手法のひとつが主観的評価（相トエディットなどを含めた全プロセスの品質を考慮す対評価）である。これは翻訳文と原文を見て、翻訳とることが求められている。

して適切かどうかを自分の主観で評価する。尺度としサービスとして翻訳を考えるとき、その品質管理のては選択式（容認できる／できないを選択したり、二枠組みを確立することを避けて通ることはできない。

者以上の翻訳文から良いものを選ぶ）、Likert スコア

そしてそれは、MT を用いるかどうかにかかわらず、（5 段階評価）1、チェックリスト形式（項目ごとに○翻訳というプロセスの結果の質をいかに品質評価によ

×や点数をつける）がある。判定にばらつきや偏りがって可視化できるかにかかっている。そこで本セッシ出ないよう、指示書の設計やテスト作業を行うことがョンでは、MT の評価をいかに翻訳サービスの品質評

重 要 で あ る 。 MT に 対 す る 人 手 評 価 と し て は 、価に結びつけるかという課題に取り組むため、既存のAdequacy／Fluency による二次元の評価が広く用い

MT 評価指標を概観し、これらを用いた翻訳プロセスられてきた 2。Adequacy は情報の正確性、Fluency はの設計について考察した。なお、この発表は JTF 翻訳

言語としての自然さを評価するもので、特に表現力に祭という産業翻訳のイベント内で行われたものである

課題を持つ従来の MT の評価には適した手法であった。

ため、主として産業翻訳、あるいは商業的な文脈で MT

DQF-MQM はエラー判定とその分類を軸とした、粒度を用いる状況を想定している旨を申し添える。

の高い評価手法である 3。この手法は現在の産業翻訳

Report on the 29th JTF Annual Festival 2019 -Quality Evaluation of Machine TranslationTakeshi Hayakawa
ASCA Corporation
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

において標準的な評価基準のひとつであり、日本翻訳評価を試みようとしているが、裏を返せば万能の評価

連盟の JTF 翻訳品質評価ガイドラインにも採用され指標はいまだ存在しないことを示していると言える。

ている。もともとは人間の翻訳の評価用に開発された

中でも BLEU は MT に限らず自然言語処理タスク全

ものを、MT の評価に適用する取り組みが進められて般に広く用いられており、標準的な指標ではあるが、いる（QT21）。

正解例との類似性に大きく依拠しており、訳文ひとつ

MT の自動評価手法としてもっとも頻用されているひとつの品質を評価するのに適したものではない。このは BLEU であろう 4。BLEU は連続する単語（nれは、正解例をベースとした他の自動評価指標も同様

gram、通常は 4 連続の単語）の正解例に対する一致度である。さらに言えば、これらの評価指標は現在主流を計算し、文長の相違に対しペナルティをかけてスコとなっている Neural MT（NMT）の評価に特化したアを導出する。単語の一致により用語選択の正確性、ものではないため、将来にわたって最適な手法である

連続する語の一致により流暢性を測ることを目指したかどうかは明らかではない。一方で、人手評価は柔軟手法である。METEOR はこれよりも柔軟な指標であな評価が可能ではあるが、評価コストが高く、実際のり 5、厳密な単語の一致ではなく複数表現（語形変化や産業翻訳の業務フローに組み入れるのは現実的ではな

同義語彙）との一致も許容し、意味性にフォーカスしい。

ている。ただし、METEOR の運用にはシソーラス（類これらのことを考慮すると、MT の適切な品質評価

語辞書）の開発が必要である。RIBES は日本で開発さには 2 つのアプローチがあると考えられる。第一はよれた評価指標で、単語の一致度だけではなく並び順をり優れた評価指標を開発することである。この点につ加味している 6。日本語-英語など文構造の異なる言語

いては現在も研究が進められているが、中でも取り組

間 で 有 効 で あ る と 主 張 さ れ て い る 。 Levenshteinみが盛んであるのが Quality Estimation という枠組

distance、WER、TER は正解例との差分を編集距離みである 8。これは正解例を使用せずに機械的に MT（誤り率）として表現した手法で、それぞれ文字単位、出力の品質を推定する試みであり、近年では MT と同単語単位、単語単位＋単語並び替えの編集距離を測定

じくニューラルネットワークなどの機械学習を使ってしている。

推定する手法が主流になりつつある。

その他、半自動評価とでも呼ぶべき手法として、第二のアプローチは、既存の評価指標を効果的に使hTER を挙げることができる 7。この手法は編集距離

いうるような評価基準を設計することである。MT にの測定に正解例を用いる代わりに、人間による MT 出

限らず、技術の社会実装を目指すとき、まず考えるべ

力の修正（ポストエディット）を利用する。hTER はきであるのは技術を使用する状況と目的の明確化であ

直接的にポストエディット作業のコストを測定している。既存の評価指標はシステムとしての MT の性能をることから、産業翻訳においてはより実践的な評価に測るのには一定の役割を果たすことができ、例えば多なることが期待される。また、ポストエディットの時

言語間のコミュニケーションを促進する、というよう間計測やエラー分類など付随するパラメータを同時にな比較的大きな目標を考える上では有用かもしれない。

測定することによって、より粒度の高い評価手法に拡

しかし、ビジネスの場においては、MT などの技術を張することもできるだろう。

導入したときに、その効果を具体的に表すことが求められる。すなわち、MT は商品の機能改善に貢献する

3. 品質評価と翻訳プロセスの設計のか、あるいは業務の生産性を高めるのか、そしてそのときに MT はどのような役目を果たすのかというこ

上述の評価指標は、それぞれ個別の観点から MT のとを可視化したいというニーズが存在するはずである。

13

5. 参考文献

したがって、MT の評価もユーザーが持つ目的に基づいて考え、それに適した指標を用いることで適切な1.

評価が可能となり、また既存の種々の評価指標が持つ

Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2002).

多様性を生かすことができる。例えば、ユーザーは MT

Research methods in education. 5th Edition,の導入により、業務プロセスの迅速化を期待していた

Routledge Falmer, London.
2.

とする。人手翻訳には一定の時間がかかるため、人間

Linguistic Data Consortium. (2005). Linguisticの手を介さず高速に処理できる MT にかける期待とし

Data Annotation Specification: Assessment ofては妥当なものである。しかし、その効果を測定する

Fluency

ためには、BLEU などの指標だけでは十分ではない。

Technical report.
3.

ここで重要なのは翻訳プロセス全体の所要時間が圧縮

andAdequacyinTranslations.

Lommel, A., & Melby, A. (2018). Tutorial: MQMされているかどうかであり、MT の翻訳精度がそのこ

DQF: A Good Marriage (Translation Quality forとと必ずしも相関するとは限らない。このような場合

the 21st Century). In Proceedings of the 13thは、実際にポストエディットを行い、その時間を計測

Conference of the Association for Machine

することによって従来のプロセス、あるいは他の MT

Translation in the Americas.

よりも時間が短縮されているかを評価することで MT

4.

Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W. J.

導入の効果が予測できる。また、前述の hTER なども(2002).

補助的に併用することで評価の裏付けとすることがで

evaluation

きるだろう。この例に限らず、MT 導入によるコスト

Proceedings of the 40th annual meeting on

改善効果を見込むことができるのか、対象ドメインでassociation for computational linguistics (pp.

の語彙や表現に優れた MT か、などユーザーのニーズ

311

は多様である。BLEU 一辺倒ではなくそれぞれの評価

Linguistics.
5.

指標が持つ特性をよく理解し、ときには新しい指標を

BLEU:

318).

of

a

methodmachine

Association

for

for

automatictranslation.

In

Computational

Banerjee, S., & Lavie, A. (2005). METEOR: An
automatic metric for MT evaluation with

設計するなど柔軟な運用が求められるだろう。

improved correlation with human judgments.

4. おわりにIn Proceedings of the acl workshop on intrinsic
and extrinsic evaluation measures for machine

MT は今後さらに進歩することが期待される有望なtranslation and/or summarization, pp. 65-72.
6.

応用技術であるが、一方で社会実装を推進していくた

平尾努, 磯崎秀樹, 須藤克仁, 塚田元, & 永田昌

めには、ユーザーの視点に立った「品質」を考えるこ

明. (2014). 語順の相関に基づく機械翻訳の自動とが求められる。特に翻訳会社には、ユーザーが持つ評価法. 自然言語処理, 21(3), 421 444.

MT へのニーズを理解し、その運用をサポートしてい7.

Levenshtein, V. (1965). Leveinshtein distance.

くということが新たな役割として付与されるだろう。

8.

Snover M., Dorr, B., Schwartz, R., Micciulla, L.,

さらには、ポストエディットの効率化、MT を用いた

& Makhoul, J. (2006, August). A study of

生産性の高い翻訳プロセスの開発など、ソフトウェア

translation edit rate with targeted human面の充実も MT の普及には欠かせない要素であり、そannotation. In Proceedings of association forのあらゆる側面で適切な品質評価が鍵になると考えて

machine translation in the Americas.

いる。

14

解説記事

世界の『言葉の壁』をなくす多言語音声翻訳技術とその社会展開
内元清貴

国立研究開発法人情報通信研究機構

1. はじめに

2. 多言語音声翻訳技術の研究開発

近年、訪日外客数は増え続けており、2019 年にはNICT の多言語音声翻訳技術は、ネットワーク型の

3,000 万人を超えました。政府は 2020 年の目標を音声翻訳アプリ“VoiceTra®（ボイストラ）2”に実装し4,000 万人としています。このような状況に先立ち、

App Store や Google Play で公開しています。VoiceTra

総務省は 2014 年 4 月に、世界の「言葉の壁」をなくは旅行会話に好適で、テキストでは 31 言語間の翻訳し、グローバルで自由な交流を実現することを目標とに対応しています。スマートフォンから入力された音

する「グローバルコミュニケーション計画1」を発表し

声は、図 1 のようにネットワークを介してサーバに送ました。この目標を達成すべく、国立研究開発法人情

信され、サーバ内で音声認識、機械翻訳、音声合成の報通信研究機構（NICT）では民間企業と共にオール処理がなされた後、翻訳された音声がそのサーバから

ジャパン体制で多言語音声翻訳技術の性能向上と対応

再びネットワークを介してスマートフォンに返送され可能な言語・分野の拡大及び実証実験・社会実装を進

再生されます。サーバ内の各処理は、いずれも、言葉めています。この技術を世の中に普及させることによのデータベース（コーパス）から統計的に学習し処理

り、言葉で困らない社会の実現を目指します。

する機構を採用しています。音声翻訳の精度は基盤と

図 1：ネットワーク型多言語音声翻訳の仕組み
Social Implementation of Multilingual Speech Translation Technologies –Freeing the World from Language
Barriers
Kiyotaka Uchimoto, National Institute of Information and Communications Technology
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/

なるコーパスの量と質に大きく依存します。NICT でどで実証実験を実施しました5。医療分野では、富士通

は、対象分野を絞り、VoiceTra の利用ログ情報も活用

研究所が ID カード型ハンズフリー音声翻訳端末6など

して効率良くコーパスを構築することにより、高い精を開発し、全国各地の病院や介護施設で臨床試験や実度を実現してきました。これまで 2020 年を目途に、証実験を行いました。鉄道分野では、京浜急行電鉄、旅行会話から生活、災害、医療の分野へと対応範囲を

ブリックス、日立グループとの共同研究により、駅構

広げてきました。

内での実証実験を行い、その成果を活用して、日立ソリューションズ・テクノロジーが新たな鉄道向け多機能翻訳アプリ“駅コンシェル®7”を開発・商用化し、

3. 多言語音声翻訳技術を用いた実証実験

2018 年 7 月、京浜急行電鉄の全駅（泉岳寺駅を除く）に本格導入しました8。ここでは、鉄道分野でよく用いグローバルコミュニケーション計画の推進に資するるフレーズへの対応を強化して翻訳性能を向上させることを目的として 2014 年 12 月にはグローバルコミ

とともに、UI の工夫や、よく使うフレーズを自由に登ュニケーション開発推進協議会3を、さらに、2015 年
10 月には、総務省委託研究開発・多言語音声翻訳技術

録・編集できる定型文機能、電話通訳を簡単に呼び出

推進コンソーシアム4を設立し、NICT と民間企業が協せる機能などを組み合わせることにより、鉄道分野に適したアプリを実現しました。災害分野では、NTT 東

力してハードとソフトの両面で社会実装に向けた研究

日本が、東京都の防災訓練などにおいて、避難情報の開発や実証実験に取り組み、協議会会員の独自の実証

伝達や避難者の誘導に VoiceTra やパナソニックのメ実験も含め、様々なシーンで、様々なユーザインタフ

ガホン型翻訳機“メガホンヤク9 ”などを活用する実証ェース（UI）により技術検証を行いました。例えば、実験を行いました。また、消防庁の消防研究センター

タクシー分野では、KDDI が運転座席・後部座席連動との共同研究に基づき、VoiceTra に定型文機能を追加

型の音声翻訳機を開発し、鳥取市、東京都、那覇市な

図 2：NICT 多言語音声翻訳技術の社会展開例
16

した救急隊用多言語音声翻訳アプリ“救急ボイストラ”

す。ライセンスにより、個人情報や機密情報のやり取を開発しました。このアプリは消防訓練などで救急隊りが想定される施設に対して、独自のサーバを立ててが活用しており、全国的に実利用も広がっています。

サービス提供することも可能です。2019 年 4 月には、

特に、非常時の利用では、定型文機能が有用です。“救みらい翻訳が、多言語音声翻訳プラットフォームのサ

急ボイストラ”は 2019 年 10 月 1 日時点で、47 都道府ービス提供と音声翻訳ソフトウェアのライセンス事業

県における 726 消防本部中 476 本部（65.6%）で導入を開始しました21。この他、音声翻訳の API サービス

済 み で す 。 警 察 関 連 で は 、 29 都 道 府 県 の 警 察 でについてはフェアリーデバイセズ22や日本電気 23も提VoiceTra が試験利用されており、岡山県警や沖縄県警、供しています。

警視庁のように独自のアプリとサーバによる運用を始

5. 今後の展開

める県警も増えています。
日本に長期滞在する外国人も多く、自治体での多言語対応も求められています。NICT では、委託研究「自多言語音声翻訳をいつでもどこでも使える技術とす

治体向け音声翻訳システムに関する研究開発10」によるためには、更なる性能向上と共に使い方の工夫が必り、自治体窓口業務を対象としたコーパスの構築や音要です。性能向上の鍵となるのは大規模・高品質のコ

声翻訳サーバ、アプリの試作を行い、前橋市、板橋区、ーパスの収集・構築です。NICT では、低コスト化や綾瀬市などの自治体窓口で実証実験を行いました。凸

多分野化、技術の高精度化の加速のため、産学官の協版印刷はこの成果を活かし、2018 年 7 月には、訪日・力により対訳コーパスを NICT に集積する“翻訳バン

在日ベトナム人向け音声翻訳アプリ“NhaTra（ニャトク®24”の運用を開始し、拡充しています。音声の収集にラ）11”を、2019 年 8 月 1 日には、フィリピン人向け

関しては、VoiceTra などのスマートフォン上のアプリ

音声翻訳アプリ“SalamaTra（サラマトラ）12”の無償提を介して実利用データが簡便に収集できるようになっ供を開始しました。

てきました。多言語音声翻訳技術の使い方の工夫としては、状況によって、地図などを併用したり、電話通

4. 多言語音声翻訳技術の社会展開訳などのサービスにシームレスにつないだりと、自動音声翻訳の技術に、さらに使えるものを組み合わせて分野や使われるシーンに合わせた商用製品・サービ

総合的にコミュニケーションを支援するような使い方

ス13も複数生まれています（図 2 参照）。例えば、凸版が有用で、使われるシーンに合わせてベストミックス

印刷の 音声翻 訳ア プリ “TabiTra （タ ビトラ ） 14 ” 、となる組み合わせを見つけることが重要です。

“VoiceBiz ®（ボイスビズ）15”、ログバーのオフライン

グローバル化が加速する中、ビジネス・国際会議な

音声翻訳機“ili（イリー）16”、日本電気の多言語音声翻どでの講演や議論の場面、企業での協業の場面などで訳サービス、パナソニックの多言語音声翻訳サービスのニーズも広がると予想しています。上述の音声翻訳“対面ホンヤク17”、ソースネクストのクラウド型音声

では、入力発話を一文単位で翻訳するため、省略の多通訳機“POCKETALK ® W／POCKETALK ® S18”、コい日本語を外国語に翻訳する際に、話の流れを考慮しニカミノルタの医療通訳タブレット“MELON 19 ”などて省略を適切に補うといったことができません。これです。凸版印刷の音声翻訳アプリは、日本郵便「郵便らの課題を解消するため、今後、大阪・関西万博が開

局窓口音声翻訳20」として、全国約 20,000 の郵便局(簡催される 2025 年までに、文脈などから多様な情報を易郵便局は除く)に導入されました。自治体窓口での実取り込み、高精度と低遅延を両立する実用レベルの同証実験を踏まえ、自治体による採用も広がりつつあり

時通訳の実現を目指すとともに、それらの技術の普及ます。これらの商用製品・サービスは、NICT の多言に努めます（図 3 参照）。

語音声翻訳技術のライセンスを受けて実現されていま

17

図 3：同時通訳技術の社会実装例（イメージ）

https://www.soumu.go.jp/main_content/000285578.pdf
https://voicetra.nict.go.jp/
3 https://gcp.nict.go.jp/
4 https://www.nict.go.jp/press/2015/10/26-1.html
1

13

2

https://gcp.nict.go.jp/news/products_and_services_GCP.pdf
14

https://www.toppan.co.jp/news/2017/03/newsrelease17033
1.html5

https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2019/11/12/4134.html
6 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/09/19.html
7 https://www.hitachi-solutionstech.co.jp/iot/solution/voice/Ruby_Concierge/railway_index
.html

15

https://www.toppan.co.jp/news/2018/05/newsrelease18051
41.html
16 https://iamili.com/ja/
17 https://panasonic.biz/cns/invc/taimenhonyaku/
18 https://pocketalk.jp/
19 https://www.konicaminolta.jp/melon/

8

https://www.keikyu.co.jp/company/news/2017/20180328H
P_17271TS.html
9 https://panasonic.biz/cns/invc/megahonyaku/
10 http://www.madoguchi-honyaku.jp/

20

11https://www.toppan.co.jp/news/2018/07/newsrelease18070
4_1.html

https://miraitranslate.com/uploads/2019/04/MiraiTranslat
e_MultilingualPlatform_pressrelease_20190426.pdf
22 https://fairydevices.jp/price12

23

https://www.toppan.co.jp/news/2019/08/newsrelease19080
1.htmlhttps://jpn.nec.com/cloud/service/platform_service/multilin
gual/index.html
24 https://h-bank.nict.go.jp/

https://www.toppan.co.jp/news/2018/04/newsrelease18042
52.html21

18

事例・研究日本語の特異フレーズ機械辞書：JMWEL
首藤公昭

研究工房ことばの森

1. はじめに

1．
「油を売る」のように基準（1）のみ満たす表現が全体の約 8％， 2．
「げっそり痩せる」のように基準（2）

深層学習技術に基づくニューロ機械翻訳（NMT）ののみ満たす表現が全体の約 62％， 3．
「箸にも棒にも進展により，社会におけるその利用範囲が大幅に拡大

掛からない」のように基準（1），（2）を共に満たす表

されつつあるが，最新の NMT でもなかなか対処しに現が全体の約 30％となっている．

くい問題の一つに慣用句や決まり文句のような意味の

なお，基準（2）については Google 社の Web 上 200

非構成性（後述）を持つ表現の問題がある．近年，こ億日本語文における単語 n グラム(1≦n≦7) 頻度デーの種の特異表現の重要性が注目され，IT 分野で複単語

タ LDC2009 T08 を用いて検証を行い，JMWEL では

表現（Multiword Expression: MWE) [1] ,[2]，複単語

要素単語の文末方向遷移確率の高い表現，さらに，文ユニット（Multiword Unit: MWU），言語学分野で定末方向次出現語が特定語に絞られる表現が優先的に採型 言 語 （ Formulaic Language ） [3] ，録されている傾向が確かめられている[5]．

慣用連語（Phraseology）[4] 等として研究されているが，未だ表現の全体像も不明確で，コーパスからの MWE 自動

3. 辞書の編成抽出にも十分な成果が出ていない． 筆者は MT 研究の一環として 1960 年代から日本語通常文書に現れる，

JMWEL の対象表現は多岐に亘るため，まず，文法固有表現，専門用語，会話調表現を除く MWE の機械

機能に基づいて 11 個の部分辞書に分けて編集・管理辞書化を進め [5],[6]，2020 年初頭，平仮名レベルのしている．以下，これらの部分辞書の表現について述

異なり収録表現数約 160,000 件をもってプロトタイプ

べる．以下ではネット上で利用可能な NMT による日開発を一応終了した．本稿ではこの辞書：JMWEL

英翻訳例を ⇒* で表示し，翻訳の難しさの一端を見る．

（Japanese MWE Lexicon）の現状をご紹介したい．

（翻訳時期は本原稿執筆時である．）（1）名詞性の表現

2. 採録されている表現

全体が名詞の働きをする表現約 28,000 種
例：「真っ赤な嘘」，「手取り足取り」，「下手の横好き」，

MWE であるための基準は次の 2 点に要約される．
（1）意味の非構成性
慣用句のように構成要素語（形態素）の標準的な意「立て板に水」，「元の木阿弥」，…
英訳例：・その話は真っ赤な嘘だ．
⇒* That story is a red lie.

味から表現全体の意味を規則で導くことが難しい事．

・それじゃあ元の木阿弥だよ．

（2）強共起性⇒* Then, it’s Ami Kimoto.

決まり文句，コロケーションなど，構成要素語（形態素）間の相互共起性が強い事．
JMWEL が収録している表現の内訳は，凡そ，（2）動詞性の表現（1 類）『名詞』＋「ガ，ヲ，二」＋『動詞』の形式の表現
約 36,000 種（支援動詞構文（SVC），軽動詞構文（LVC）

A Lexicon of Japanese Idiosyncratic Phrases: JMWEL
Kosho Shudo, Research Studio for Japanese Language Processing, http://jefi.info
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/

を含む．）

連用修飾をする表現約 17,600 種

例: 「脛を齧る」，「猫を被る」，「地団太をふむ」，「油

例：「我を忘れて」，「かみ砕いて」，…

を売る」，「ケンカを売る」，「天気になる」，…

英訳例：・彼は我を忘れて叫んだ．
⇒* He forgot me and shouted.

英訳例：・彼はまだ親の脛を齧っている．
⇒* He is still biting his parent’ s shin.

・彼はそれをかみ砕いて説明した．

・彼はいつも仕事中に油を売っている．

⇒* He chewed it and explained.

⇒* He always sells oil at work.

(8) 連体詞性の表現（3）動詞性の表現（2 類）

連体修飾をする表現約 17,000 種

上記以外で，複合動詞を除く約 36,000 種

例：「はきはきした」，「地に足のついた」，
「顔から火

例：
「話に角が立つ」，「万感が胸に迫る」，「目にものが出るような」，…

を見せる」，…

英訳例：・彼女ははきはきした受け答えができる．
⇒* She can answer the postcard.

英訳例：・それでは話に角が立つ．
⇒* Then the corner stands.

・地に足の着いた生活

・あいつに目にものを見せてやる．

⇒* Life with feet on the ground⇒* I’ll show him an eye.

（9）文接続詞性の表現（4）動詞性の表現（3 類）

文頭に置かれる文脈指示表現あるいは文副詞表現約よく使われる複合動詞類約 4,200 種

1,900 種例： 「空とぼける」，「遊び暮らす」，…

例：「予め断っておくけど」，「よせばいいのに」，…

英訳例：・彼は空とぼけた．

英訳例：⇒* He was blurred with the sky.

・予め断っておくけどこれは推測だ．

・僕は毎日遊び暮らした．

⇒* This is a guess, as I refuse in advance.

⇒* I lived and played every day.

・よせばいいのに，彼はやってしまった．
⇒* He did it, but he did.

（5）形容詞性の表現
全体が形容詞の働きをする表現約 5,800 種（10）格，副，係，接続助詞性の表現

例:「度量が狭い」，「腰が低い」，「気位が高い」，…

句と句の意味的な関係を指示する助詞のような働き

英訳例： ・彼は度量が狭い．

をする表現約 2,700 種⇒* He is less proficient.

例：「～に物を言わせて」，「～を良いことに」，…

・彼女はとても腰が低い．

英訳例：・権力に物を言わせて人を黙らせる．

⇒* She is very short.

⇒* Let the power speak and silence the person.

（6）形容動詞性の表現

・僕は風邪を良いことに会社を休んだ．

全体が形容動詞の働きをする表現約 2,800 種⇒*I rested the company to get a good cold.

例：「傍若無人」，「口下手」，…

（11）助動詞，終助詞性の表現

英訳例：・彼は傍若無人にふるまう．

述語にモダリティ，テンス，アスペクト，語用論的⇒* He behaves indifferently.

意味などを添える文末表現約 5,000 種・私は口下手です.

例：「～んでしたのに」，「～て下さると有難かったん⇒* I’m not good at it.

ですが」，…

(7) 副詞性の表現

英訳例：・だったら，私が行くんでしたのに．

20

⇒* Then I was going.

る．

・行ってくださると有難かったんですが．

（ⅰ）平仮名べた書き見出し：“ばかをみる”⇒* Thank you for going.

末尾が活用語の場合はすべて終止形である．
（ⅱ）平仮名形態素分かち書き：“ばか-を-みる”

JMWEL には以上の部分辞書から抜粋した以下の表

形態素は一応短単位とするが，他辞書との整合を図

現を纏めて，部分辞書を別に 5 種作成している．

るための形態素情報を部分辞書毎に整備している．

約 4,000 種（ⅲ）漢字，片仮名異表記 ：“(バカ/馬鹿/莫迦)-を-(見（12）一般慣用句

市販の慣用句辞典類にある慣用句を対象とする．

/視)る”

例：「青菜に塩」，「足を奪う」，「手を切る」，…

形態素分かち書き（ⅱ）上で異表記を与える．（ⅱ）

英訳例：・彼は青菜に塩の状態です．

の欄を合わせた正規表現“(ばか/バカ/馬鹿/莫迦)-を-⇒* He is salted to greens.

(み/見/視)る”から，「ばかをみる」，「ばかを見る」，

・僕はあの人とは手を切った．

…，「馬鹿を見る」，…，「莫迦を視る」の 12 通りの⇒* I cut my hand with that person.

異表記形が簡単に得られる．

（13）諺，格言，成句，決まり文句

約 4,000 種（ⅳ）統語機能 ：“VP”

例：「背に腹は代えられない」，「勝てば官軍」，…

表現全体の句としての記号を与える．
（この例では動

英訳例：・僕は背に腹は代えられないと思った．

詞句 VP）⇒* I thought my back couldn’t be replaced.
（14）四字熟語（ⅴ）統語構造：“[[Nwo]*V30]”

約 3,200 種

この記号の意味は以下の通りである．

例：四面楚歌，隠忍自重，毀誉褒貶，…

N：「馬鹿」が名詞である事

英訳例：・彼らは四面楚歌の状態だ．

wo：「を」が（格）助詞である事⇒* They are in a state of singing.
（15）オノマトペ共起表現[Nwo]：「馬鹿を」が文節句をなす事

約 43,000 種

V30：「見る」が動詞終止形である事

オノマトペと他語のコロケーション集である．

[[Nwo]*V30]：「馬鹿を」と「見る」の係り受け関係

例：「バリバリ働く」，「子犬がクンクン鳴く」，…

によって「馬鹿を見る」が句をなしている事*：「馬鹿をいつも見る」のように「見る」が修飾

英訳例：・子犬がクンクン鳴いた．
⇒* The puppy cried.
（16）不完全句

句を持ち，表現が非連続になる可能性がある事

約 470 種

句構造文法的には句に纏まらない表現集である．

以上の（ⅰ）～（ⅴ）は全ての部分辞書に共通の基

例：「猫に小判」，「泣きっ面に蜂」，…

本情報欄であるが，表現の特性に応じて，適宜，以下

英訳例：・それはまるで猫に小判だよ．

のような情報欄も設けている．

⇒* It’s just like a cat.

（ⅵ）左文脈条件
例えば，動詞性 1 類の軽動詞構文「顔をする」には，4. 収録されている情報「嬉しい顔をする」の如く文頭側に連体修飾句が連接しなければならない事を記載している．

JMWEL の各部分辞書は MS 社の xlsx ファイルに（ⅶ）右文脈条件

纏め，一行に対応付けた一表現に対し，各欄に以下の例えば，副詞性の表現「誰一人として」に対しては，情報を与えている．慣用句「馬鹿を見る」を例に述べ「誰一人として…行かない」の如く文末側の否定句

21

2． 平仮名，片仮名，漢字による異表記が豊富に収と呼応する必要がある事を記載している．
（ⅷ）連体，連用，動詞化形

録されている．
3． 記載情報が豊富で，特に，表現の形態・統語構

例えば，オノマトペ「ベタベタ」は「ベタベタの」で連体修飾，「ベタベタ」，「ベタベタと」，「ベタベタ

造が詳細に記載されている．

に」で連用修飾し，「ベタベタする」と動詞化する事

4． 表現中の修飾句ギャップを想定している．

を記載している．

本辞書は 2011 年電気科学技術奨励賞，2018 年言語（ⅸ）自立部，係り先，意味タグ，使用例文など

資源賞を受賞した．

助詞的な表現，例えば，「～を基に」は名詞自立部に

参考文献

後接し，述部への係りを示す表現である事，終助詞
性表現，例えば，「～て頂けると助かるのですが」に
は動詞自立部連用形に後接し，その意味は＜依頼 4[1] MWE-LEX 2020: Joint Workshop on Multiword＞である事，また，一部の表現には「検討を基に計Expressions

画を実行する」のような用例文を与えている．

Barcelona.

その他，活用する収録表現には末尾述部だけの欄を[2] I. A. Sag, et al., 2002. “Multiword Expressions: A

andElectronic

Lexicons

2020,

Pain in the Neck for NLP”, Proc. of the 3rd CICLING.

設けて終止形以外の活用形生成を容易にした．

[3] R. Corrigan, et al., (ed.) 2009. “Formulaic

5. むすびLanguage, vol.1 distribution and historical change”,
John Benjamins Publishing Company.

JMWEL は，人が文を理解する際に一塊として認識・[4] A. P. Cowie（編）, 南出康世他（監訳）, 2009. “慣処理していると思われる長単位表現を集め，詳細な情用連語とコロケーション”, くろしお出版.

報を与えた辞書であり，人の文理解過程を模倣する構[5] T. Tanabe et al., 2014. “A lexicon of multiword

文・意味解析システムを実現する目的で開発された．

expressions for linguistically precise, wide-coverage

実際，意味処理を考える際，MWE を単一ノードとし

natural language processing”, Computer Speech andた依存構造解析は今後の重要課題である．翻訳に関しLanguage, 28-6, Elsevier.

ては JMWEL の PBSMT 等への応用も期待される．

[6] 高橋雅仁他, 2018.

最近の NMT は出現頻度の高い機能語性 MWE や決まン（JMWEL）の概要と現状―動詞性複単語表現を中り文句等 への対応 に長足 の進歩 を見せ ている が，心として―”, 言語処理学会第 24 回年次大会論文集.

MWE 全体ではまだ十分ではない．特に，異表記形や，[7] C. Ramish, 2017. “Putting the Horses Before the

構成的意味と非構成的意味を併せ持つ多義性 MWE に

Cart: Identifying Multiword Expressions Before

対しては問題が多い．これらの点も含め，最近，機械Translation”, invited talk, MUMTTT2017, London.

翻訳で MWE をどう扱うかが活発に議論されており，[8] A. Savary et al., 2019. “Without lexicons,

MWE をアノテートした大型コーパスの必要性，そのmultiword expression identification will never fly: a

ためには形態・統語情報を備えた総括的 MWE 辞書のposition statement”, Proc. of the EUROPHRAS2019,

必 要 性 が 改 め て 指 摘 さ れ て い る [7],[8] ． こ れ ら はMalaga.

JMWEL の今後の基本的で重要な応用課題である．
JMWEL の特徴を要約すれば次の通りである．
1． 収録表現の網羅性が高い．

22“日本語複単語表現レキシコ

事例・研究独英／英日の二段階ニューラル機械翻訳を利用した
独日特許翻訳における英日翻訳者の活用
上野

哲也・梶木

正紀

株式会社ＭＫ翻訳事務所

1. 独日特許翻訳の現状を検討した。その結果、いくつか課題はあるものの、独日特許翻訳者を手配できない場合の代替手段として特許行政年次報告書 2019 年版によると、日本特許有効であることを確認した。

庁に対する主なドイツ語圏からの特許出願件数は、ドイツが 6,431 件、スイスが 2,751 件、オーストリアが

2. 検討内容および手法

424 件である [1]。オリジナルの明細書の出願言語は不明であるが、毎年約 9,000 件の独日特許翻訳の需要

一般的な分量の機械分野のドイツ語特許明細書（約が見込まれる。化学・バイオ分野では英語での出願も4,500 ワ ー ド ） に つ い て 、 CAT ツ ー ル と し て増加しているが、特に自動車・機械分野では独自の技

Memsource を使用して以下の手順で和訳した。ただ

術概念をドイツ語で表現することにこだわりがあり、し、独英ポストエディットを省略し、翻訳メモリおよ

今後も独日特許翻訳の需要が大幅に減少することはな

び用語集は使用しなかった。

いと思われる。
特許翻訳者の人数についての情報は少なく [2 – 4]、

工程１：独英／英日の二段階ニューラル機械翻訳。
工程２：ドイツ語知識を持たない英日翻訳者による定量的な議論はできないが、優秀な特許翻訳者が不足

英日ポストエディット。

しているということが業界関係者の共通認識である。

工程３：独日翻訳者による独日レビュー。

処理すべき業務量が増加しているのに対して、特許翻訳者の養成が不十分であり、翻訳者とチェッカーの 2

3. 結果

名を確保できないことも多い。そのためオリジナルのドイツ語明細書から和訳できず、英訳が得られてから工程１の独英／英日機械翻訳の所要時間は、それぞ

英日翻訳者が和訳することもある。ただし、英訳に誤れ数分であり、無視できる。工程２の英日ポストエデ訳が含まれている例が散見されるため、独日翻訳者がィットの所要時間は、2.5 日であった（1 日 8 時間作業

オリジナル明細書を確認することが必要になる場合もとして換算）。ほぼ同じワード数の英日ポストエディッ

ある [5]。ドイツ語人材不足の解決策の１つとして、独トでの平均所要時間よりも 1 日多く要した。工程３の日特許翻訳にも機械翻訳を導入する試みが続けられて

独日レビューの所要時間は、1 日であった。図面の処いるが、本事例の検討時（2019 年 9 月）では、まだ満理や出願用フォーマットへの加工などの後工程を含め足できる品質ではなかった [6]。

て、作業開始から納品まで合計 4 日で完了した。今回

今回、著者らは、独日ペアよりも高精度が期待できの和訳をすべて人手翻訳で行ったと仮定すると、登録

る独英機械翻訳を採用し、独日特許翻訳において独英

独日翻訳者への打診から和訳納品まで 3～4 日、独日

／英日の二段階ニューラル機械翻訳を用いて、英日ポレビューに 1～2 日、出願用の後工程に 0.5 日を要し、ストエディット工程に英日特許翻訳者を活用する試み

合計 4.5～6.5 日となる。したがって、今回の検証事例

Utilization of English/Japanese Translators for German/Japanese Patent Translations using a Two-Step
German/English-English/Japanese Neural Machine Translation
Tetsuya UENO and Masanori KAJIKIMK Translation Firm
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

では、ニューラル機械翻訳の利用によって 0.5～2.5 日

む英日翻訳者のストレスが大きくなり、作業効率が低の期間短縮を実現した。

下することは明らかであろう。

4. 考察

5. 結語

英日ポストエディットの所要時間が想定よりも 1 日

独英／英日の二段階ニューラル機械翻訳において、多くなったのは、独英ポストエディットを省略したこ

英日ポストエディットに英日翻訳者を起用することにとに主な原因があると思われる。ニューラル機械翻訳

より、納品可能なレベルの和訳を作成可能であることの精度は、独英ペアでは英日ペアよりも高いとされてが確認された。今回の検証は 1 例のみであるが、従来いるが、同様に訳揺れと誤訳が生じた。特に、長い冠の人手翻訳で納品まで 1 週間かかる案件では、約 1 日

飾句や条件を表す副文を含む複雑な構文では、主語との作業期間短縮が可能と思われ、コスト削減効果が期

目的語が入れ替わるなど、修飾関係が不明瞭な英訳が待できる。ドイツ語の知識を持たない英日翻訳者が英生じる場合も見られた。これらのエラーを修正せずに

日ポストエディットをする場合、負担が大きくなるも

英日機械翻訳を行ったため、独英ペアで生じた訳揺れのの、ドイツ語人材が不足している現状では代替手段と誤訳をそのまま引き継ぎ、更に英日ペアでの訳揺れの１つとして検討の価値があると思われる。

と誤訳が追加された。ドイツ語知識を持たない英日翻訳者は、不明点についてドイツ語明細書で確認できな・引用文献等

いため、独英ペアで生じたエラーを修正できずに英日[1] 特許行政年次報告書 2019 年版統計・資料編、第四ポストエディットを行うことになる。和訳での不明点

章、p. 135、2019 年 7 月。

についてエラーを含む英文を参照しても文意が理解で[2] 特許翻訳者の人数不明：知的財産戦略について－きないため、定性的ではあるが、不完全な英訳と和訳

大学等の優れた知的財産の創造及び活用をめざして－、を読むストレスによる疲労で作業効率が低下したと思

総合科学技術会議、2004 年 5 月。

われる。さらに、独日レビューへの申し送り事項の記[3] 英語特許翻訳者の人数を約 6,000 人と推定：倉増

載の手間が加わり、英日ポストエディットの所要時間

一 、 情 報 管 理 、 50 (11): 727－737 (2008)

が想定よりも長くなったと考えられる。

（https://doi.org/10.1241/johokanri.50.727）。

用語の訳揺れとしてドイツ語の名詞 Verbindung に[4] 特許翻訳者の人数を 10,000 人超と推定：日本知的ついて例示する。Verbindung は多義語であり、主な訳

財産翻訳 協会、知 的財産 翻訳検 定試験 の説明 から語として機械分野では「接続」、化学分野では「化合物」、（https://www.nipta.org/Exam_J.html）。

情報分野では「リンク」が用いられる。独英機械翻訳[5] 上野哲也、第 27 回翻訳祭、ミニ講演会、「ドイツでは、文意を反映した connection だけではなく、無関

語特許翻訳に参入しよう」、2017 年 11 月。

係な compound にも変換される可能性がある。英日機[6] 上野哲也、AAMT 2019、事例・研究発表、「独日特械翻訳では、connection からは「接続」、compound か

許翻訳における独英機械翻訳を介した英日翻訳者活用

らは「化合物」となるが、さらに Verbindung の意味

事例」、2019 年 11 月。

を反映しない「複合体」という和訳が生じるおそれもある。
エラー発生率が増加しても、独日レビュー時に修正可能ではあるが、文意が不明瞭な英訳および和訳を読24

事例・研究

翻訳プロセス・モデルの構築を目指す研究
影浦峡

東京大学・大学院教育学研究科／情報学環

1. 翻訳プロセス・モデルの構築語」に関わるプロセスではありません[3]。第二に「人間」とあり翻訳者でないこと[4]。

2019 年 7 月から研究プロジェクト「翻訳規範とコでは、翻訳とはどのようなものなのでしょう。翻訳

ンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデル

論はそれについて論じており、実務領域の翻訳品質管と統合環境の構築」（科学研究費基盤 S）を開始しまし

理基準も手がかりになります[5]。それらの領域では、た。国立情報学研究所・NICT・関西大学・名古屋大学

例えば、翻訳コンピテンスとして「良い訳を判断すると共同で、2024 年 3 月まで続く予定です[1]。

受動的知識」[6] 、「翻訳を適切なメタ言語を使って分析核心をなす問いは、翻訳実務のプロセスはどのようし正当化する力」[7]といった記述が、翻訳の規範としなアイテムに対するどのような操作から成り立っていては「文書類型に応じて翻訳する」[8]、「目標言語文書

るか、翻訳プロセスを構成する行為と操作の要素はど

は起点言語文書を正確に反映しているか？」[9]といっのような規範・コンピテンスと関係しているか、です。

た記述が見つかります。これらの記述は、「わかる人にこれらの問いに答えることで、翻訳プロセスに翻訳規はわかる」かたちになっており、記述の具体性を上げ範とコンピテンスの要素を対応づけた翻訳プロセス・ることが求められます。私たちは、そのために、「翻訳モデルを構築することが研究の目的です。モデルの記とは何か？」という what の問いを、述を担うとともに実務や教育で運用可能なメタ言語を翻訳とは、何に対し、どのような要素・属性を同定

構築・定義し、実証的に評価します。また、自動化可

し、それにどのような操作を加え、どのような基準能な操作について自動処理の手法を開発します。

でその操作を終了させる行為か？
という how の問いに切り替え、それに対する中核的な

2. 背景と課題回答として翻訳プロセス・モデルとメタ言語の構築を行います。それらは、それに従えば原理的には誰もがニューラル翻訳の登場で MT における目標言語の流

同じ操作を実行できるような解像度を有することが要暢性は大幅に向上し、MT の将来について楽観的な見件となります。それはまた、自動化可能な操作の範囲

解が数多く出されました。一つの例を紹介します。

を広げることとも対応します。具体的には、例えば起今の機械翻訳はすでに「TOEIC960 点を超えるレベル」。それでもまだ文ごとの翻訳になっていて人のレ点言語文書として次のようなものがあったとします。
So the following is important:

ビューが必要な箇所は残る。しかし、2021 年になる

States Parties particularly condemn racialと文章全体に対する翻訳に進化。すると伝えようと

segregation and apartheid and undertake toする意図をより正確に判断し、各センテンスの翻訳

prevent, prohibit and eradicate all practices of this

もより自然。もはや人間が勝てないレベルになる[2]。

nature in territories under their jurisdiction.

ここには、二つ大きな誤解があります。第一に翻訳

When Justice Baltasar Garzón decided to indict

を TOEIC（語学力）で評価していること。翻訳は「言Augusto Pinochet in 1998, he was …

The task of describing the translation process and Leibniz’s “dream”
Kyo Kageura
Graduate School of Education, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

4. ライプニッツの夢

これに対して、翻訳の目的として例えば起点言語文
書読者と対応する読者を想定し対応するクラスの文書を生成することと定義され、文書属性として分野は法

最後に、理論的な側面を少し考えます。

律、タイプは雑誌記事、言語使用域は…と同定され、まず内容と意図について（2 で紹介したツイートの内容類型がイベントの報告、発生時間は 1998 年、文「伝えようとする意図」とも関連します）。翻訳プロセ

書構成要素として引用が人種差別撤廃条約第 3 条から

ス・モデルを具体的に書く際には「意図」よりも「内で日本語正訳があるといったことを判定します。

容」を反映した要素が対象の中心となります。言語表

以上から、バルタサール・ガルソンがピノチェトの現が有意味であることは、それが、表すべき内容を表

逮捕状を出したことに関する事実チェック、人種差別していることを第一の条件としますが、言語表現一般撤廃条約第 3 条日本語正訳の引用、固有名に関する共において「わかりやすく」が強調されることからも伺通情報源の参照…といった、行動・操作が定まります。

えるように、内容が理解できていることは前提とされこうした要素・行為／操作・要件を体系的に書いていているためか、この条件は軽視されがちです。ところ

くことで翻訳プロセス・モデルを構築します。

で、翻訳者の井口耕二さんは次のように述べています。
独立専業 2 年目、数値流体力学ソフトウェアのマニ

3. 社会的な貢献

ュアル全部を受注。専門書 10 冊くらい買った。で、学生時代、こんだけ勉強していたら流体力学の単位

こうした作業は、翻訳産業が直面している次のようくらい楽勝で取れたはずってほど勉強し、クライアな課題を解決する一助ともなります。

ントの技術者と話ができるくらいには、ぎり、なっ翻訳ニーズの増大→︎効率化・翻訳者養成の強化

た[11]。

翻訳時間短縮圧力→︎翻訳の効率化・機械化

意図ではなくまさに内容を理解することの翻訳にお対象言語の拡大→︎言語に依存しない翻訳力の明確化

ける重要性が示されています。

翻訳過誤の増加→︎体系的品質管理の必要性

次に、できることとわかることについて。上記ツイ翻訳がどのようなもので何を満たしていなくてはなートの「クライアントの技術者と話ができる」というらないかが具体的に共有されないと、クライアントの部分は、文書とその翻訳についての話と理解すること

コスト削減・時間短縮圧力のもと、MT を不適切なかが自然で、できていることを理解していることの重要たちで使う状況が拡大しかねません。翻訳理論がそれさを示しています。できることとわかることの差異のに介入するための言葉を提供できず、翻訳教育が十分認識とできていることをわかることは、本研究プロジな規模でできないならば、社会的・経済的損失に加えェクトの理論的な課題設定に大きく関わっています。

て翻訳という営為そのものを失う恐れがあります [10]。

人は、鮨を握ることと鮨を握ることを理解することが本プロジェクトが目指す翻訳プロセス・モデルとメ違うことは無理なく認識できますが（これは 17 世紀

タ言語の構築は、翻訳プロセスに関する理論的な記述

以来の近代科学の発展に対応します）、頭を使う行為にの解像度を上げることで、実務においては翻訳リテラ

ついてできることとわかることの区別を理解すること

シーの社会的涵養を通して品質要求に応じた妥当な翻は案外難しいようです（これは 19 世紀末からの学の訳の領域を確保し、技術領域では MT と翻訳の違いを基礎づけに対応します）。

明確化し翻訳における自動化の課題を新たに定義する

翻訳はいわゆる「知的」行為の一つなのでそれがでことを可能にします。教育の場ではコンピテンスの体きることとできることを対象化されたものとして科学系的移転と規模拡大に資することが期待できます。

的に認識することの区別は付けにくく、また後者に関26

しては他の類似の諸領域と同様、まだ展開の余地があできるのではないかと考えています。

ることは、現在の翻訳論の解像度からも伺えます。
「科第三。仮に翻訳プロセスのかなりが「科学的に」解学的」についてが問題になります。外在的な世界に関明され、自動化・機械化されたとすると、それは人間

しては近代とりわけ 19 世紀以降、私たちは何かがでの理解や創造性を軽視し否定することに繋がらないか。

きることの前提としてそれが理解できていること、そまた翻訳者の専門性の否定にはらないか。翻訳を人間して理解できていることのかなりを科学的認識が支えにおいて考えるならば、あまねくすべての人が原理的ていることを自明視しています。けれども、それはチにはできる行為であるとされなくてはなりません。数ョムスキーが指摘するように、実は新しい事態です。

学は、一般に難しく天才がやるものというイメージが

自分が何をしているのかをはっきりと意識せずありますが、その地位は、誰にとっても同様に確実でに、実用的な活動を遂行する能力というものは、ある、つまり個々人の主観によらずその正しさが確保

通常、科学的知識などよりずっと進んでいるからされ、それが故に原理的には誰でも絶対にわかる、とです。物理科学の歴史には、この点で興味深いもいう理念に支えられています。仮に何らかの知的とさのがあります。技術者たちは何百年もの間、複雑れる営為が一部の人間のみに許された所有物であってで驚くべき様々なことをする方法を知っていま

他の人たちには最初から共有することができないものした。19 世紀の半ばになってようやく、物理学とされていながらその営為が社会的に価値のあるもの

がこれに追いつき始め、技術者にとって本当に有とみなされるならばそれは権威主義とハラスメントの用な、本質的な理解というものを提供し始めたの温床になります。言語を超えたコミュニケーションをです

可能にし理解を促すことを目的とする翻訳という営為

。

[12]

現在、翻訳をめぐる科学的認識は、翻訳者がやってが、そのプロセスにおいて一部の限られた人の占有物いることよりずっと遅れています。機械翻訳が依然とであることは、翻訳の理念に照らしても適切とは言えして課題となっているのは、それが一因でもあります。

ないでしょう。科学的認識の対象として翻訳を解明す

現在の AI が、機械学習という道具を使った「できるることは翻訳のプロセスを誰にとっても原理的には理こと」の追求に流れがちな中で、翻訳プロセス・モデ

解可能にすることで、誰にとっても理解可能であるたルの構築は、そこに不在の科学的認識を立てようと明めの条件は、その記述に従えば絶対に誰でもできるも

示的に意図するものです。

のであるように記述が立てられることを一つの目安と最後に、実際に耳にしたことのある三つの疑問に答します。それは、機械化・自動化にも繋がります。こ

えておきます。第一。翻訳プロセス・モデルは非常にの機械化・自動化は非人間化でも非知性化でもなく人記述的なもののようだが、単なる記述は科学的認識と類の知性の粋を民主的に共有するために追求された認は言えないのではないか。これに対しては、ニュート

識の解像度がそれなりに成功したときに必然的にもたンはケプラーを前提とし、ケプラーはティコ・ブラー

らす一つの作用であり、人間が歴史を通して目指してエを必要としたことを指摘しておきましょう。

きたものでもあります。ライプニッツはガブリエル・第二。そもそも、翻訳のような対象に対して科学的ワグナー宛の手紙で、理想的な記号の体系を構築する

認識が成り立つのか、それは翻訳の中核にあるプロセ

ことで「考える」ことの負担を人間から取り除き「考スを常に置き去りにするものにならないか。その可能える」ことなしに明晰な推論を可能にする計画につい性は十分にあります。実際、自然科学においても科学て述べています[13]。それは「考える」ことではないとが対象とできる範囲は限られています。一方で、これいう反論がすぐさま出てきそうですが、その反論におまでよりも言語化・体系化できる範囲を広げることはける「考える」ことはすでにそれを分かっていると思27

い込んでいる人たちの中でのみ通用するもので、私た− Requirements for Translaton Services. では「資ちが目指すのはまさにその暗箱の中を明らかにするこ格のある翻訳者」という言葉を使っています。

とです。
（科学的）認識と技術により公共空間での身体[5] 他に、例えば、田辺希久子・光藤京子 (2008) 『英的バリアフリーは少しずつ進展してきました。身体的日日英 プロが教える基礎からの翻訳スキル』三修社．

能力が一定以上の人にのみ可能な営為をそうでない人のような、プロの翻訳者による指南書もあります。

たちに向けて開くために科学と技術は貢献してきまし[6] Gile, D. (2009) Basic Concepts and Models for

た。同様に、公共圏において重要な営為を、一定以上

Interpreter and Translator Training. Amsterdam:の思考能力を有する人（それがどう定義されるかは別John Benjamins.
[7]にして）のみにとどめるのではなく誰にでも可能なか

European

たちで開いていくための基盤を作ることは科学的認識

Competenceがもたらす最良の公共的貢献の一つです。ライプニッ

Commission.

Master’sin

Framework

Translation2017.

(2017)

Europeanツの夢は知性の完全な民主化をもたらすもので、私た[8] Reiss, K. and Vermeer, H. J. (1984) Grundlegung

ちの研究プロジェクトはその一部に貢献しようとする

einer allgemeinen Translationstheorie . Tübingen:ものです。なお、数学が「原理的に」絶対に誰にでもNiemeyer. [Nord, C. trans. (2014) Towards a

共通にわかるように構成されるにもかかわらず一般にGeneral Theory of Translational Action: Skopos

とても難しいものと見なされているのと同様に、翻訳

Theory Explained. London: Routledge.][9] Deutsches Forschungszentrum für Künstliche

プロセスを「原理的に」誰でもそれに従えばできるよ
うに記述したからといって実際に誰もができるようにIntelligenz/QTLaunchPadMQM(2015)

Multi-

なるわけではないでしょう。その記述に従えば原理的

dimensional Quality Metrics (MQM) Definition.

に絶対に誰でもできるような記述を理解するためにそhttp://www.qt21.eu/mqm-definition/definition-

してそれを実行するために相当量の学習と練習が必要

2015-12-30.html

であることは極めて多く、翻訳がそのようなものでは[10] 翻訳は誤訳や翻訳ではない言葉の変換の存在にないとみなす理由はどこにもないからです。それでも

よってではなく、妥当な翻訳と誤訳や翻訳ではない

そうした記述が与えられることで、少なくとも私たち

言葉の変換と区別されなくなることで失われます。

は公共圏における重要な営為の一つを原理的には誰に[11] 井 口 耕 二 a.k.a. Buckeye (@BuckeyeTechDoc)

でも開かれた民主的なものにすることができます。

(2020 年 3 月 5 日) https://twitter.com/BuckeyeTech
Doc/status/1235545106851041285[12] Chomsky, N. (1988) Language and Problems of

注・参考文献Knowledge: The Managua Lectures. Cambridge,[1] https://tntc.p.u-tokyo.ac.jp/

Mass: MIT Press. ［田窪行則・郡司隆男訳(1989)『言[2] Sangmin@ChoimiraiSchool (@gijigae) (2019 年 5

語と知識—マナグア講義録（言語学編）—』東京：産

月 18 日) https://twitter.com/gijigae/status/112953

業図書.］

8131768664064[13] Leibniz, G. W. (1696) “Letter to Gabriel Wagner[3] 影浦峡 (2019) 「人間の翻訳と機械の翻訳（１）:on the value of logic” In Loemker, L.

E. (ed.)

翻訳者は何を翻訳しているか？」 AAMT Journal,

Philosophical Papers and Letters. vol. 2. New

71, pp. 14-19.

York: Springer. pp. 462-471.

[4] ISO (2015) ISO 17100:2015 Translation Services

28

事例・研究

日本の翻訳業界における MT 使用の現状と課題
阪本章子

英ポーツマス大学

1. 調査の概要

した。Richard and Morse (2007, 177-183) に従い、
まず、テクストに現れたコンセプトに応じてテクスト

英ポーツマス大学と関西大学の共同で、2018 年 6～の該当部分にコードをつけた（オープン・コーディン

7 月、翻訳会社でプロジェクト管理に従事する 22 人をグ）。次に、頻繁に表れるコンセプトを集めてより抽象対象に、グループインタビュー（フォーカスグループ）

的な概念を抽出した（カテゴリー・サーチ）。そして抽型式の聞き取り調査を行った。翻訳の現場でテクノロ出された概念ごとに結論を導いた。分析の信頼性を高

ジーがどのように使われ、それに対し現場の人たちがめるため、Researcher-in-instrument 手法 (Anderson

どう考え、問題があればどう対応しているかを定性的

et al. 2016)を用いた。具体的には、一人の調査員がまに調べるのを目的とした。

ず分析を行い、もう一人の調査員が分析内容をチェッ

グループインタビューは東京で３回、大阪で１回開ク・確認した。調査員の一人は翻訳者、もう一人は翻催した。各グループ４～７人に６つのトピックについ訳会社経営者の経験があるため、二つの異なる視点かて 2 時間話し合ってもらった。トピックは CAT ツー

らの分析を行い、相違点があれば合意に至るまで話し

ル、機械翻訳 (MT)、テクノロジー教育・トレーニング、合った。

クラウドソーシング翻訳サービス、コミュニケーショ

調査結果の詳細は、阪本・山田 (2019)で報告した。

ン手段、そして今後の重要課題についてだった。参加

本稿では本調査のうち、MT 使用に関連する部分から、者の選考基準は、日本の翻訳会社でプロジェクト管理

特に翻訳にかかわる「人間」の側面に関連し、かつ問／コーディネート業務を担当または管理している人と題や課題を含む部分について報告する。

した。小規模な会社で参加者が経営者でもあるケース
が 1 件あったが、調査対象者には、翻訳会社の代表と2. MT を組み入れた翻訳ワークフロー

してではなく、業務担当者個人としての参加を依頼した。これは、同じ翻訳会社の中でも経営サイドと制作

MT を使った翻訳ワークフローは翻訳会社によりで意見が異なることが多いからである (Vieira and様々だが、典型的な例として、以下の２つが考えられAlonso 2019) 。あくまでも、翻訳案件に直接関与してる。

いる人たちの意見を集めることを目的とした。参加者の勤務先の規模は平均 85 人（2～400 人）、キャリア●フリーランスの翻訳者が、人手翻訳の案件のなか歴は平均 8.6 年（1～20 年）だった。なお本稿では職で、自らの翻訳作業の一部として MT を使用する場合。

務の名称にかかわらず、参加者を PM（プロジェクト●MTPE の案件のなかで、ポストエディターが MT

マネジャー）と呼ぶ。

出力をポストエディットする場合。

グループインタビューでの発言は、テープ起こしをしたあと、そのテクストをグラウンデッド・セオリー・

またそれ以外に、CAT ツールのなかで作成された翻アプローチ (Glaser and Strauss 1967) を用いて分析

訳メモリー（TM）のバイリンガルデータが MT の学

The current situation of and challenges faced by MT use in Japan’s translation industry
Akiko Sakamoto
University of Portsmouth (UK)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/

習に使用されることがあるので、人手翻訳案件のなか

しかし、翻訳者の MT 使用そのものについては、PMでの CAT ツールの使用も、MT ワークフローに間接的の個人的意見は分かれていた。プロなのだから機械にに関連してくる。

頼らず自分の手で翻訳してほしい、という意見もあれ

そこで本稿では、翻訳者の個人的な MT 使用（下記ば、作業効率化のために使って当然、という意見もあセクション３）、TM データの管理（セクション４）、った。例えば韓国語への翻訳では、漢字の弱い若い翻MTPE における課題、特にポストエディターの選定

訳者にはかえって MT を使ってもらったほうがいい、（セクション５）の３分野について議論する。

という意見があった。
調査からは次の３つの課題が見えてきた。(1) MT の3. 翻訳者の個人的な MT 使用

普及で「人手翻訳」の定義があいまいになっていること 。 ISO で は 人 手 翻 訳 （ ISO17100 ） と MTPE

調査では、人手翻訳の作業のなかでの翻訳者の個人(ISO18587) を分けて定義しているが、これだけ無料的な機械翻訳使用、とくにオンラインの無料 MT の使

MT が普及している今、翻訳者の仕事場での線引きが用について話しあってもらった。実際にどれくらいの非常に難しいこと。(2) 翻訳会社側では MT 使用をチ

翻訳者が個人的に MT を使っているかについては、

ェックするシステムがまだなく、MT 使用に関する条

2016 年 に イ ギ リ ス の 調 査 で 22 ％ (The European

項を契約書に盛り込んでいる翻訳会社も、一部あった

Commission et al. 2017)、2019 年の欧州の調査(ELIA

が、まだ少ないこと。(3)「信用できる翻訳者は MT を

et al. 2019)では Google Translate をよく使うと答え勝手に使わないだろう」という、個人のモラルや倫理た翻訳者が 10％、DeepL が 6％と、低い値になってい観に依存した管理方法になっていること。

る。数値が低いのは、プロの翻訳者はこの質問に対し、そこで本研究では、つぎの 3 点を提言する。[1] MT

Yes とは答えにくい事情があるからだと思われる。

使用に関するルールをきちんと契約書に入れること。

翻訳者が CAT ツール内で MT をプラグインで使用[2] もし翻訳会社が翻訳者に MT 使用を許可するならして TM 内に記録が残れば、PM は翻訳者の MT 使用

ば、どの MT エンジンをどのように使っていいのかをを把握することができる。しかし、それ以外の場合、はっきり伝えること。[3]例えば翻訳者が MT の Web サイトで得た MT 訳をコに、それを顧客に知らせるのかどうかを検討すること。

また、トラブル回避のため

ピー＆ペーストすれば、翻訳者の個人的使用を PM サ

4. 翻訳メモリー（TM）の管理

イドは把握できないし、把握するシステムがないのが現状だった。しかし PM は、多くの翻訳者が翻訳会社に申告せずに無料 MT（Google Translate など）を使TM のアップデートや保管は誰がするべきだと思う用していると考えていた。使用者の割合の予想値は、かについて、話し合ってもらった。

30％から 80～90％まで、様々だった。そう考える理由

まず、TM は大切な翻訳資産で、PM は継続案件をとして、「トライアル試験で似た文章を複数の翻訳者が取るために TM は非常に重要なもの、いわば「人質」

出してきた」「こっそり使っている人が多いことを個人のような存在だと認識していた。しかし、その保管場的に聞いている」という報告があった。

所については、契約書上で顧客と合意があっても、実また、MT 訳そっくりな低質な翻訳が人手翻訳とし際はあいまいになっていたり、PM 自身が契約内容をて納品されてくるなど、その影響はすでに業務に及ん

きちんと把握していないケースもあった。

でいた。気付かずにそのまま翻訳を顧客に納品をしてまた TM のアップデートや管理の難しさを嘆く声が

顧客の信頼を失うことを、PM たちは恐れていた。

あがった。TM を使ってできあがった翻訳に修正が加30

わると、その修正結果を TM に反映させるべきだが、と。④ポストエディターの適切な人材確保が難しいこ

実際には翻訳を終わらせて納品するのに精一杯で、と。本項では④の人材の問題に焦点を当てる。

TM アップデートの作業が手つかずに終わってしまう

PM は、理想としては、優秀な翻訳者にポストエデということだった。

ィットをやってもらいたいと考えていた。しかし実際この現状は、従来型人手翻訳が常に抱える問題点とには、優秀で経験のある翻訳者はポストエディットに言えるが、将来の MT の普及を見据えた場合も、以下

拒否反応を起こす人が多く、頼みにくい状況があった。

の２つの理由から、非常に重要な課題となる。まず、その対応策として、比較的経験の浅い翻訳者や、普段TM データは MT の学習データになりうるので、TMから安くて速いたぐいの仕事をよく受けてくれる人にの質悪化は MT の質悪化につながること。また、MT

ポストエディトの仕事を出している、という PM が多の学習に TM データを利用する際の TM データの著作かった。

権や所有権は現状では非常にグレーな部分となってい優秀な翻訳者に頼めないならどういう人にポストエる。しかし、今後 MT が増えてくると、TM の倫理的・ディットの仕事をしてもらいたいか、という質問に対持続的なデータ利用は避けては通れない問題となるだ

しては、次のような様々な意見が出た。① 現在チェッろう (Moorkens and Lewis 2019)。

カーやレビューアーとして働いている人 ② 翻訳者でそこで本研究では、つぎの 2 点を提言する。[1] TM

なくてもポストエディットのトレーニングを受けた人のメンテナンスを翻訳プロジェクトの一部分として認③ 語学力のある PM（実際にポストエディットを仕事

め、契約内で十分な時間と予算を当てること。[2]今後の一部にしている PM もいた）④ 個人ではなく、誤訳の MT 普及を見据えて、倫理的・持続的なデータ利用

チェッカー＋専門用語チェッカー＋QA エンジニアがにつながる意識改革を人手翻訳の TM データ管理のなチームで担当 ⑤ クライアントがそのテキストのこと

かで徹底させること。TM データの質、そして所有権をよく知っている場合は、クライアント。また、語学の重要性の認識を徹底させておくことが、今後の MTの好きな高校生でもできる、と考えている PM もいた。

発展において適切なデータ使用の意識を高めることにこの調査結果を先行研究の結果と照らし合わせた場

つながるからだ。

合、懸念すべき点がひとつある。ニューラル機械翻訳（NMT）は、流暢性の高い訳出が特徴とされるが、5. MTPE におけるポストエディターの選定

Yamada (2019)の調査では、大学生レベルの英語では流暢性の裏に隠れたエラーに気づけないことが指摘さ調査ではまた、MTPE が将来、従来型翻訳に取ってれている。この結果から、翻訳能力の低い翻訳者にポかわると思うかどうかについて、話し合ってもらった。

ストエディットを頼んでもエラーに気づかないかもし

この質問は、イエスかノーかの回答を得ることが目的ではなく、話し合いの中から MTPE 業務において何がれない、と推測するのは妥当だろう。MTPE の目的は．．．．
「 MT 訳 を 編 集 し て 修 正 す る こ と 」 (The British

課題になっているか探るのが目的だった。

Standards Institution 2017、引用は著者訳)であるか

話し合いの中から、つぎの４つが課題として浮かびら、ポストエディターがエラーを特定できなければ当上がった。①顧客からの MT に対する期待度にばらつ

然修正もできず、MT 訳にポストエディットをかける

きがあり、ひとつの業務プロセスで対応しきれないこ

意味が全くなくなってしまう。現行のポストエディタと。②公平で妥当なプライシングモデルが確立されてーの人選に問題があることが伺えるため、早急に再検いないこと。③ポストエディットのガイドラインがあ討すべきだろう。

いまいで、ポストエディターに負担がかかっているこ

31

6. 信頼できる MTPE 需要予想の必要性

ELIA, EMT, EUATC, FIT, GALA, & LIND. (2019).

Expectations and concerns of the European
Language Industry 2019.

MTPE の将来に関する話し合いからは、二つの意見が見えてきた。ひとつは、MT の質はどんどん上がり

https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/2019_l

ポストエディットは要らなくなるだろうというもの

anguage_industry_survey_report.pdf.

（すでに分野によってはいらなくなってきている）。もAccessed 10 August 2019
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The discovery

うひとつは、一部の人手翻訳はなくなることがないだ

of grounded theory: Strategies for qualitative

ろう、というもの。

research. Chicago: Aldine.

この二つの予想が両方正しければ MTPE はいずれはなくなるビジネスモデルだということになる。調査

Moorkens, J., & Lewis, D. (2019). Copyright andでは、これが原因で、MTPE の現行の問題解決にリソ

the re-use of translation as data. In M.

ースをかけるよりも、様子見をしている関係者が多い

O’Hagan (Ed.), The Routledge Handbook ofと見受けられた。そしてそれが現場、つまり PM や翻Translation and Technology (pp. 469–481).

訳者・ポストエディターの負担になっているようだ。

Abingdon, Oxon and New York: Routledge.

現在のところ、MTPE の案件は翻訳の現場で増えてhttps://doi.org/10.4324/9781315311258-28

いる。いずれなくなるかどうかも含め、今現場で必要

Richards, L., & Morse, J. M. (2007). READMEになのは、信頼できる MTPE の需要予想ではないだろ

FIRST for a user’s guide to qualitative

うか。しかし、機械翻訳のサプライ側だけではなく、

methods, 2nd edition. London: SAGE.

翻訳者やポストエディター、サービスのユーザーの事

The British Standards Institution. (2017). BS ISO

情や視点もすり合わせなくては、現実的な予想は立て18587:2017 BSI Standards Publication

られない。技術が役に立つかどうかは、それを使う人

Translation services — Post-editing ofがどのように使うかに左右されるからだ。これからはmachine translation output — Requirements.

産学、そしてすべてのステークホルダーが協力してデLondon.
The European Commission, The CIOL, & The ITI.

ータや情報をすり合わせる機会を作っていくことが大(2017). 2016/17 UK translator survey: Final

切になるだろう。

report. London.

尚、本稿の詳細の完全版は、阪本・山田 (2019)の報
告書にまとめれている。報告書はウェブサイトより入http://www.ciol.org.uk/sites/default/files/UKT手できる。また、本内容に基づいた発表を、2019 年 11S2016-Final-Report-Web.pdf. Accessed 23

月の AAMT Tokyo で行った。

August 2017
Vieira, L. N., & Alonso, E. (2019). Translating
perceptions and managing expectations: an

参考資料

analysis of management and production
Anderson, R., Guerreiro, M., & Smith, J. (2016). Are

perspectives on machine translation.

all biases bad? Collaborative grounded theory

Perspectives. 28(2), 163–184.

in developmental evaluation of education

https://doi.org/10.1080/0907676X.2019.164677

policy.

Journalof

MultiDisciplinary

6

Evaluation, 12(27), 44–57.

Yamada, M. (2019). The impact of Google Neural32

Machine Translation on Post-editing by
student translators. The Journal ofSpecialised Translation, (31), 87–106.
阪本章子, & 山田優. (2019). 翻訳業界におけるテクノロジー使用の現状：現場の声から フォーカ
スグループ報告書. Portsmouth.
https://translation.apple-eye.com

33

事例・研究

機械翻訳の誤訳例と翻訳文の合否の説明
吉川潔

新潟の翻訳業

1. はじめに（形状の傾きに変化があっても、図１の赤い点が追跡され、図２で黄色でプロットされている）の英訳

翻訳とは生活費を稼ぐ手段であり、機械翻訳 MT は、×

ライバルでなく、サポータである。

The red dots in FIG. 1 are tracked andplotted in yellow in FIG.

新潟県に住み、都内の翻訳会社や特許事務所から
翻訳原稿を電子メールで受信し、翻訳後に返信という２カ所が訳抜け〇〇テレワーク（SOHO）で 35 年働いてきた。

Even if there is a change in a slope ofa shape, red dots in FIG. 1 are tracked

30 数年前に初期の MT を試訳し、以降、市販の MT を

and plotted in yellow in FIG. 2.

試訳し、メーカを訪ねて説明し関係者に報告してきた。
・AAMT 特許情報シンポジウム：

発表の内容

2-2.

連語（複数の単語が単語が連続する）

2010 年

第一回

MT 試訳の説明と対策の提案

2012 年

第二回

基本的な誤訳例の対策を提案

2014 年

第三回

MT を辞書として利用する方法「この特徴は、特に高く評価されている」の英訳2016 年

第四回

特許明細書の翻訳の注意

××

This feature is particularly appreciated.

2018 年

第五回

ニューラル翻訳の試訳の説明〇

This feature is

・言語処理学会 2017 年

防災マニュアル多国語翻訳

・AAMT 総会

スマホを用いる多国語の2017 年

通訳・翻訳を展示実演のときに、一つの単語が訳抜けして、誤訳になる。

particularly highly evaluated.

2-3.

早合点の誤訳：「病人のデータが遠方の医師に送られ、・発表の意図は、MT の誤訳例を提示し、改善に役立つことなので、参考にしてほしい。

診断が行われる]の英訳
××

The patient’s data is sent toa distant doctor for diagnosis.

2. 誤訳

〇

The patient’s data is sent toa distant doctor and a diagnosis is made.

インターネットから利用できる三つのニューラル
翻訳 NMT を用いて試訳した。

2-4.

正訳は〇、誤訳は×で表示。２０１９年１１月上旬

舌足らずで誤訳の試訳なので、それ以降で変わる場合もある。

（日本文の説明不足のために誤訳）「円盤投げの目標距離が、５０ｍから始まって１ｍずつ増える」の英訳

2-1.

単純な訳抜け（アンダーラインの部分が訳抜け）（従来の方式に比べて、NMT で多い）

×××

A target distance of a discus throw isincreased by 1m starting from 50m.

Erroneous Translation Example and Explanation of Pass/Fail of Translation Sentence
Kiyoshi Kikkawa
Translator Living in Niigata PrefectureThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

１ｍだけ増える？

和文：

感電の危険を減じるほどには信頼できない又は絶縁電圧で破壊する可能性があるソリッドステート
日本文の意味を MT が容易に理解できるように、部品を用いる電源装置は、各々の日の製品から不作意

日本文を変えてみるに選んだサンプルを 58.2 項に定める電圧で試験する（～５０ｍから始まって１回につき１ｍずつ増える）

場合、部品を電気的に接続する前に試験してもよい。

〇〇〇

A target distance of a discus throw isincreased by 1m at a time, starting with 50m.

実際は、例文の長さの１０倍以上になることが多い。

日本語の「～ずつ」は「１回につき～ずつ」という

3. 翻訳の合否 →︎ 機械翻訳の合否ライン

意味を含むが、ニューラル翻訳は、そこまで理解できないので、「１ｍだけ」と勘違いして誤訳する。

翻訳者と翻訳会社の間に、明文化された翻訳基準が上記のように、「～ずつ」という日本語が現れた有る場合もあれば、無い場合もある。

ら、「１回につき～ずつ」という意味で訳すように有る場合でも常識的なもので、クライアント（翻訳NMT に仕込む、即ち、用例翻訳のような発想も必要！

依頼者）のご機嫌次第が多い。
翻訳業界の通説として、クライアント（翻訳依頼

2-5.

日本語の原稿で「受け身」として者）からの苦情は、和訳は納入直後にくるが、英訳は明確に記してないので誤訳暫くしてからくる。

「それはシリンダー状の被洗浄ツールの内部を掃除す

私の３５年の翻訳稼業では、捨てる神もあれば、拾るデバイス」の英訳

う神もありだった。その体験から、疑問を感じたら、

×× It is a device that sweeps the inside of

トコトン調べて提出すれば合格と考えている。

a cylindrical cleaning tool.
〇

トコトンとは、疑問を感じたら、書籍辞書や参考書、

It is a device that sweeps the inside of

時には、英英辞典から語源を調べて訳文を作成し、

a cylindrical tool to be cleaned.

インターネットから利用できる機械翻訳や辞書・検索機能をフルに活用して調査・確認することである。

「ツール」は掃除される立場なので受け身で訳す。

和訳は文法に準じただけでは不十分、英訳は文法通りの（準）直訳で合格と考えている

2-6.

原文が長くなると、対応できない。

例えば、下記は、和訳も英訳も正確に対応できない
英文：

A power supply employing a solid-state

3-1.

component that is not relied on to reduce a risk

英文和訳

和訳の依頼者は翻訳対象分野に詳しいので、和訳文of shock and that can be damaged by theが不自然だと直ちに苦情がくる。

dielectric potential may be tested before the

３０年前、コンピュータの取説の和訳で、文法的にcomponent is electrically connected provided

は正訳だが、文章が堅苦して×といわれた。

that a random sampling of each day’s production

次に、特許明細書の和訳を納入し、担当者に是非をis tested at the potential specified in a

聞いたら、従来の和訳より好ましい、今後も頼むと

paragraph 58.2.

いわれ、大量の仕事を数年間承ったが、ある時×を35

いわれた。他に、半導体の製造機械の和訳で×といわしかし、その長所を活用すると、有力な支援ツール

れた。前置詞「by、for、with」は意味が多く、そのになる。私の翻訳には必須のツールである。

和訳が不自然で不適切だったことが原因だった。
機械翻訳は、ライバルでなく、サポータである。
和訳の対象分野の背景知識が十分でないと、和訳を依頼したクライアントは納得しないと感じた。

普通の人（学校をでてから英語に無縁の人）が、外国人との対話で機械翻訳・通訳を利用する際に

3-2.

和文英訳

上述の誤訳が現れて、トラブルが発生するかどうか

前述の和訳で×が続いた苦境時に、某所から特許明は分からない。

細書の英訳を承り、半信半疑で納入した。

翻訳業界での機械翻訳の使用と、日常生活での使用

担当者から、修正は必要だが OK といわれた。しかとでは、使用する環境が異なるからである。

し、納入後の修正文を見ると、半分以上は赤で修正！

しかし、慎重に対処すべきである。

それでも OK ということは、合否ラインは何処なのだ
ろうか ？

上記を鑑みて、欠陥（誤訳）を解消し、機械翻訳の英訳を受注する時に、中学や高校で習った文法に準信頼性を高めるために、ニューラル翻訳の改造、旧来

じていれば OK といわれた。

の方式、用例翻訳との組み合わせを検討してほしい。

但し、辞書に非記載の用語でも、なにがなんでも対応が必須（インターネットの MT が非常に役立つ）。

機械翻訳を実際に試訳し発信する翻訳者が少ない。

日本語原稿の不備やミス（誤字脱字、不鮮明な修

今後も、試訳で気づいたこと、役立つ書籍や資料を飾・被修飾の関係）を、図面を見ながら訂正してのAAMT の関係者に提供するように努める所存である。

日日翻訳が必要！

英訳の対象分野の背景知識が必須。上記を満足すれば、英文は英語になっていればＯＫ！

機械翻訳 MT も上記を満足できれば、少々不自然な翻訳でも OK だろう
しかし、機械翻訳は、参考図面を見ながら、原稿のミスを訂正して、翻訳できるだろうか？
機械翻訳の限界をユーザに提示し、注意して利用するように説明すれば、MT は役立つだろう。

4. まとめ
前述のような欠陥（誤訳）があるので、翻訳業界に依頼がくる翻訳原稿を、機械翻訳 MT に丸投げの全面依存は無理だろう。

36

事例・研究

句点挿入と倒置：日英 MT における長文バックエディットの二つの手法
星井智株式会社 川村インターナショナル

1. はじめに利用を快諾してくれた研究所へは、この場を借りてお礼を申し上げておきたい。

MT（機械翻訳）の出力結果が不十分な場合、出力された訳文を改善するにはふたつの手法が考えられる。

2. バックエディット

ひとつは、訳文に直接修正を加えることである。もうひとつは、原文に手を加えて、編集された原文を再び

MT における原文編集を指す言葉としては、すでにMT 出力することで訳文の精度向上を図ろうとするこ

プリエディットという言葉が存在する。それにもかかとである。前者がポストエディットと呼ばれるのに対わらず、あえてバックエディットという新しい言葉をし、後者はプリエディットと呼ばれることが多いが、提案するのは、ひとくちに原文編集と言っても、実は後述する理由から、ここではバックエディットという

そこにはふたつの性格の異なる原文編集が含まれてい呼び方を提案したい。

るからである。

本論稿では、このバックエディットに焦点を絞り、プリエディットという語は、元々は、MT が苦手と長文を対象とした原文編集による出力結果向上の仕方する表現のエラーを減らすことを目的として、MT 前を手短に紹介する。また、MT を利用するにあたっての編集を指す言葉として使われ始めたものだった。こは作業効率も重要な要素であると考え、できるだけ編

れに対して、MT 出力結果にエラーがあったとき、そ

集負荷の軽い手法のみ扱う。具体的には、1) 句点挿入

れを解決することを目的とする原文編集もある。編集と、2) 倒置のふたつに絞って、それぞれが有効に機能された文は再度 MT にかけられるため、その前段階のする状況の文法的指標と、分割により文構造がどのよ

プリエディットとも言えるが、一度目の MT 出力を行うに変化するかについて共有する。このふたつの手法った後の編集処理でもあり、その観点からはポストエ

は、端的に言えば、文構造の軽量化と、原文の日本語

ディットの一種として考えることもできる。このようを目標言語である英語の文章構造に近づける編集であに正確の異なる二つの編集手法だが、どちらもプリエる。日英のみの考察になるが、構造の似ている他の言

ディットという言葉で表現され、認識の違いから話が語においては、一定の効果が期待できるのではなかろ

すれ違う原因となることがある。こうした理由から、うか。検証範囲が限定的であるため、普遍的な規則で本稿では、出力結果に表れたエラーの症状から推測さはなく、あくまでも傾向のひとつとして考えていただ

れる原文の問題点を、原文にフィードバックして行う

きたい。

編集を指して、バックエディット（back-edit）と呼ぶ

なお、本稿における検証作業は、2019 年 4 月～8 月ことにしたい。

の間に Google 社の Cloud Translation API (Premium
Edition) を使用して行った。例文は、公益財団法人国3. 長文の分割

際高等研究所の学術報告書『21 世紀地球社会における科学技術のあり方』（2018）の翻訳事例より採用した。

ここ数年の性能の向上が著しい MT だが、それでもPeriods and inversion: two methods of back-editing in J-to-E machine translation of long sentences
Satoshi Hoshii
Kawamuara International Co.,Ltd.
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/

まだ苦手とする種類の文もある。そのひとつが長文だ

the constancy of the map and the relationshipろう。後ほど例を挙げるが、日英 MT では、原文が長

between the figure and the ground.

い場合、訳文が二文に分割されて出力されるケースがよく見られる。必ずしも精度が悪いわけではなく、上(a1) Almost nothing is clear about its neuroscience

手に分割され翻訳されることもあるが、そうでないこ

support, "Why an illusion occurs." However, many

とも珍しくない。

illusions have been found as phenomena, and some

もし、MT 出力精度の低さが文の長さに起因していof them have behavioral explanations such as depth

るのであれば、文を分割することでそこに改善がみら

perception, size constancy, and the relationshipれるはずではなかろうか。

between figures and the ground.

文を分割するために必要なことは、句点、つまり「まる（。）」を挿入することである。原文が長文で、かつ

a2) Although almost nothing has become clear with

MT 出力にエラーが含まれるケースを対象に、句点挿

regard to the neuroscientific reason “why an illusion

入の効果の検証を重ねた結果、この手法は非常に有効

occurs,” many illusions have been found as

なことがあり、場合によってはたったひとつの句点をphenomena.

Some

of

them

are

挿入することで、MT 出力結果を完璧といえるほどの

explanations

such

as

depth

perception,

精度にまで高められることがわかった。

constancy, and the relationship between figures andbehavioral
size

the ground.

4. 句点挿入による分割
a1 はそのままでもほぼ問題がなく、a2 でも、イタ次の例文を見ていただきたい。原文 A を未編集のま

リックになっている are を have と置き換える程度の

ま MT にかけた結果が訳文 a だが、イタリックになっ

修正で正確な訳が得られる。

ている箇所は誤訳となっている。続く a1 と a2 は、そさらに注目したいのは、(*2)に句点を挿入した場合、れぞれ原文 A の(*1)と(*2)の箇所に句点を挿入して再原文のその箇所は、

度 MT にかけた結果である。
……見出されており、。その幾つかは……
(A) その神経科学的裏付けである「なぜ錯視が起こるのか」ということに関してはほとんど何も明らかになとなり、文が「されており」で終わり、読点のあとにってはいない(*1)が、現象として多くの錯視が見出さ

句点が続く不自然な文となるのだが、それにもかかわれており、(*2)その幾つかは奥行き知覚や大きさの恒らず、これは MT 結果には影響を及ぼしていない（MT常性、図と地の関係などとして行動学的な説明がなさ

では文単位で翻訳が行われ、先述の are の修正は挿入れている。

された句点以後の文に関するものである）。
MT を導入するにあたり、作業の効率性が考慮され(a) Although almost nothing has become clear with

ることは多いと思われるので、句点挿入によって不自regard to the neuroscientific reason “why an

然になった語尾を逐一修正する必要がないのは、この

illusions occur”, many illusions have been found as

手法の大きなメリットのひとつと言えるだろう。

phenomena, some of which have depth perception

and size Behavioral explanations are given such as38

5. 倒置による分割ともできる）。しかし、それ以外の部分では、訳抜けは解消され、訳文 b では意味が分からなかったイタリッ

分割のバックエディットの手法として、句点挿入とクの箇所が b1 では文頭で正確に訳出されている。

並んで触れておきたいのが倒置による分割である。ここでの倒置とは、特に、句点を含む文末部分をカット

単純な句点挿入の例と同じく、ここでも、バックエ＆ペーストで前方に移動する編集を指す。そこでは、ディットされた原文は文末が倒置されたことにより、句点が文末から文中に移動することで、そこが文の切れ目となり分割が行われる。

……科学者のものと言う、こちらも例を見ていただきたい。訳文 b は未編集の
原文 B の MT 出力結果であるが、イタリックの部分はとなり、文としては不自然であるが、訳文への影響は非文法的で、何のことを指しているのかも明確ではな見られない。また、原文には文の区切りを示す句点はい。また、訳抜けも発生している。

ないが、訳文ではピリオドが打たれていることも興味

原文 B の文末下線部を、句読点も含めて(*1)の位置深い。そして、ここでも語尾の修正は不要であり、カへカット＆ペーストして再出力した結果が b1 である。

ット＆ペーストという負荷の軽い編集のみで高い効果が得られている。

(B) これは、これまで(*1)科学は専門的に研究する科

6. 分割箇所の文法的指標

学者のものであるという考え方や、その成果は論文という形で発表するものの、その過程で得たデータなど
は科学者のものという、350 年続いた考え方を大きく

では、句点挿入あるいは倒置を使って、どのような変えるものである。

場所で文を分割すれば良いだろうか。あくまでも限られた検証から得られた傾向にすぎないが、分割が比較(b) This is the idea that science has belonged to

的有効に機能する状況に共通する文法的指標として、

scientists who conduct research professionally, and以下の 3 点をあげておきたい。

the results have been published in the form of papers,
but the data obtained in the process has been from

(1) 連用中止法／テ形

scientists. Is a big change in the way we think.（訳(2) 連体形／終止形

抜け：350 年続いた）(3) 接続助詞(b1) This changes the way of thinking that has lasted

先述の例で言うと、原文 A の(*1)は、打消しの助動

350 years. The idea that science belongs to

詞「ない」の終止形とそれに係る接続助詞「が」の間

professional scientists, and the results are publishedでの分割であり、(*2)は、連用中止法の後の分割であin the form of papers, but the data obtained in the

る。B の(*1)は、連体形の後での分割となっている。

process is said to belong to scientists.

終止形は文の終止において使われる活用なので、そこで文が切れるということは自然なように思えるし、

b1 の The idea から始まる文は、原文を反映して文同じことは、多くの場合において終止形と同形の活用としては不完全な句であるため、前の文との切れ目をとなる連体形にも共通して言えるであろう。

ピリオドからコロンへ変更し、文を小文字で始める必連用中止法とテ形については、いくつかの機能があ要がある（分割された分を再結合する処理と考えるこり、一般化することは危険であるが、並列や列挙（英39語でいうと[…, and…]）の場合には、比較的有効であ

主旨が文頭に置かれることで、主語と動詞が文頭にくるように感じる。

る英文の構造に近づけるような処理がなされていると接続助詞についても、種類が多く意味や接続の仕方考えることもできるだろう。

も様々なのでひとくくりにして語ることはできないが、

8. おわりに

活用語の終止形や連体形に接続するものに関しては、
日本語においても文の切れ目として自然な場合が多い
ためか、分割によって MT 出力の精度が向上すること

日英 MT においては、訳文のエラーが原文の長さにが多いようであった。

起因する場合、バックエディットによって出力精度の改善を見込むことができる。本稿で紹介した句点挿入

7. 文構造の軽量化

やカット＆ペーストによる倒置による長文分割の手法
は、その作業負荷が軽く、MT の活用において助けと原文を分割することによって得られるそれぞれの文なるであろう。

は、当然ながら原文よりも短くなる。しかし、分割は、

また、連用中止法／テ形、連体形／終止形、接続助長さだけではなく文構造にも影響を与えている。まず、詞といった分割のための文法的指標は、バックエディ

原文 A と原文 B のどちらの場合にも共通して、分割はットを行う際の目印としての役割もさることながら、文構造の軽量化をもたらしている。さらに、これらの文構造の軽量化の認識とあわせて、そもそも MT でエ

軽量化の処理については、少なくともこの二例に限っ

ラーの出にくい文を作成することにも役立つのではなては次の点についても言えるのではなかろうか。それかろうか。さまざまな文書の翻訳がますます求められは、原文側ではそれほど不自然でない文構造が訳文側るようになっていくであろう今後、MT を効果的に運では不自然になる場合において、原文をバックエディ

用していくためには、バックエディットに加えて、ポットによって訳文側でも自然な構造へと編集すること

ストエディットやプリエディットといった MT に特有

で、MT 出力の精度を改善できるかもしれないというな操作を駆使していくことは重要である。それと同時ことである。

に、MT にかけてもエラーの発生しにくい文書を、原

原文 A では、三節（[1: その神経科学的…]、[2: 現

文の段階で作成する技術を身に着けるということも、

象としては…]、[3: その幾つかは…]）から構成されて同じくらい有用性が高いと言えるかもしれない。

いた文が、句点を挿入することで、二節からなる文と本論稿で扱った手法と知見が、今後のより有効な

一節からなる文に分割され軽量化された。それと同時

MT 活用と翻訳品質向上の一助となれば幸いである。

に、run-on sentence（接続詞を多用し冗長になった文のことで、英語ではスムーズな読解の妨げとなるため嫌われる）気味であった原文の接続構造を単純化する
ことにも成功している。
原文 B では、[主部: これは…] / [長い説明部: 科学
は…] / [述部: …大きく変えるものである]という構造のため、文頭にある主部と文末にある述部が、その間に挿入されている長い説明部によって遠く隔てられてしまっていたが、倒置によって文の主旨（主部＋述部）と説明部とに分けることで解消されている。さらに、40

イベント報告第 29 回 JTF 翻訳祭 2019 と中澤氏の講演「ニューラル機械翻訳の最前線」
隅田英一郎（国研）情報通信研究機構(NICT)

1. 第 29 回 JTF 翻訳祭 2019

AAMT ジャーナル「機械翻訳」内でご紹介できることとなった。本稿では、「ニューラル機械翻訳の最前線」に

実務翻訳・通訳の業界団体である日本翻訳連盟（JTF）

ついて報告する。

1は、2019 年 10 月 24 日に第 29 回にあたる翻訳祭 をパシフィコ横浜で開催した。今年は例年を大きく上回る

2. 中澤氏の「ニューラル機械翻訳の最前線」

1500 名の参加があった。
JTF の翻訳祭は、JTF 会員である翻訳者・翻訳会社・

中澤敏明氏の講演は朝一番の 9 時半から 11 時の 6

翻訳発注企業だけでなく広く翻訳に関係するステーク

つのセッションの一つである。開催地が都心を離れたホルダーが参集し情報や意見を交換する場であり、年横浜で、時間が朝一番であるにも関わらず参加希望が一回の頻度で開催されている。

多かったので、講演の部屋に加えてスライドを投影す

JTF と当協会、即ち、アジア太平洋機械翻訳協会

るサテライトの部屋（図 1）も含め 2 部屋を使った。

(AAMT)とは、相互に法人会員であるだけでなく、実務

それでも、まだ立ち見が出るという盛況で、参加者総翻訳と機械翻訳の接点で連携して活動している。本年数のランクで第 3 位にあたる聴衆を集めた。中澤氏がは、AAMT の隅田が翻訳祭のプログラム委員長を仰せつ

最新のスライドをサイトから公開している4ので、詳細

かり、翻訳者、翻訳会社、翻訳発注企業の方々にプロはそちらを譲り本稿では概略をご紹介するにとどめる。

グラム委員になっていただき、多様な関係者にご満足いただけるようにバランスに注意を払って構成を検討した。結果として、全 24 のセッションのうち、① 「ニューラル機械翻訳2の最前線」3、② 「機械翻訳時代のサバイバル戦略」、③「NMT＋PE＝医学翻訳の新たな潮流」、④ 「機械翻訳の品質評価を考える」、⑤ 「ど図 1サテライトの部屋も満員御礼こまで来たかＮＭＴ？みんなで使ってみた」、⑥ 「メ

中澤氏は機械翻訳に関する研究で博士号を取得されディカル翻訳の将来を考える」の 6 つのセッションがた若手のエースであり、現在、講師として東京大学に

機械翻訳に関係したものになったのは、ステークホル

務とめられている。2018 年には、AAMT の第 13 回長尾

ダーの機械翻訳に対する関心の高さが反映したものと賞5を「日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト」の功考えている。

績で受賞されている。また、NICT の委託研究「多言語

今回、AAMT 会員にとって特に興味引くセッションを
1

https://www.jtf.jp/29thfestival/
英語では Neural Machine Translation であり、以下ではNMT と記載する
3「セッションタイトル」を表す。
2

4

https://drive.google.com/file/d/14JJoECyp10YhnNFDAlvYmpj7xyfmqHJ/view?usp=sharing
5
https://aamt.info/news/nagao-2/#132018

The 29th JTF Annual Festival 2019 and Dr. Nakazawa’s talk in the festival titled “The leading edge of Neural
Machine Translation”
Eiichiro SUMITA
National Institute of Information and Communications Technology (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/

音声翻訳高度化のためのディープラーニング技術 6のGOOGLE のゼロショット翻訳、Massively Multilingual

研究開発/深層学習によるマルチモーダル文脈理解とNeural Machine Translation 等に触れている。

機械翻訳の高度化」7の中心メンバーの一人として、次翻訳と機械翻訳世代技術の研究開発を推進されている。以上から、機中澤氏は、講演の中で、「機械翻訳は人間の翻訳者を

械翻訳技術の最先端を語るにふさわしい人物である。

越えるのか？」「人間の翻訳者は不要になるのか？」という挑戦的なスライドを繰り返し提示し聴衆を煽った

3. 講演概要

が、中澤氏の答えは「翻訳≠機械翻訳」であり、機械
翻訳は翻訳の一部にしかなりえないと明確である。そ

質疑込みで 90 分という時間に対して多めと言える

して、翻訳者である影浦氏(東大)を代表とする科研（メ

117 ページという力の入ったスライドの内容は、①

ンバー：阿辺川氏(NII), 藤田氏(NICT), 内山氏(NICT),

機械翻訳の精度、山田氏(関西大), 宮田氏(名古屋大)）8を引用している。

②

機械翻訳手法の比較、

NMT の特徴と最新の話題、④③

翻訳と機械翻訳の四この影浦科研の成果は AAMT ジャーナルでの連載が決つからなっている。以下で、順にかいつまんでご紹介まっている。

する。

最後に「翻訳会社の方への勝手な提言」、「翻訳者の機械翻訳の精度方への勝手な提言」、「今後どうなるか？」とフロアと先ず、機械翻訳の精度について、多数の事例の下に、議論が出来たら面白いスライドが用意されていたが、ニューラル機械翻訳の登場で翻訳の精度が大幅に向上

当日は映画館方式の 90 分入れ替え制だったので、QAしたこと、（全ての言語対、全ての分野で実現しているは出来ずに終わった。

という状態からは遠いものの）翻訳が容易であること

4. 終わりにが広く知られている仏英間では、Wikipedia や新聞等の翻訳では既に Human Parity が実現している、即ち、機械による翻訳と人間による翻訳の精度に差がない状

AAMT としては、今後も、JTF と連携して、機械翻訳態が達成されている。また、翻訳が困難であることがに関する情報発信を進めていきたいと考えています。

広く知られている日英間でも、科学技術論文や特許文でも人間の翻訳に準じる翻訳精度が実現されている。
機械翻訳手法の比較ルールベース翻訳、統計翻訳、ニューラル機械翻訳について、主に、ニューラル機械翻訳を中心にしながら、分かり易く解説している。
NMT の特徴と最新の話題
ここでは最も精度が高く、広く採用されているニューラル機械翻訳について、主な誤訳について解説し、話題となっている最新技術、FACEBOOK で有名になった
対訳デー タが無く ても翻 訳でき る 教師 無し学 習、

6

ディープラーニング技術とはニューラル機械翻訳の基本となるアルゴリズムの総称である。
7
https://www.nlp.c.titech.ac.jp/deepmt/
8
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-

19H05660/

42

イベント報告第 29 回 JTF 翻訳祭 2019「NMT＋PE＝医学翻訳の新たな潮流」レポート
内山将夫

情報通信研究機構

1. はじめにR&D Head Club と NICT の共同で、320 万文対という相当に大きい対訳データから NMT が作成されるこ2019 年 10 月 24 日にパシフィコ横浜で開催された
第 29 回 JTF 翻訳祭 2019 でのセッション、津山逸氏とになり、それが事業会社からサービスされることになった。

（医学翻訳者）による「NMT＋PE＝医学翻訳の新た

このルートで医学翻訳の仕事が発生すると考えていな潮流」についてレポートします。講演は、満員の本

るが、訳文を作成するにあたり、スピードと品質のバ会場＋サテライト会場で行われました。なお、本レポ

ランスをとる必要がある。100％の翻訳ができるといートは、あくまで報告者の主観によるまとめです。

う前提で、スピードのために品質の完成度を調整する
必要性が生じるだろう。

2. 医学翻訳の潮流のいくつか⚫

A Trend in the Translation Industry

NMT の自動翻訳サービスは各種企業から利用でき
ま ず 、 本 講 演 は 「 A New Trend in Medical

る。これらの会社では、NMT の作成、PE サービス、

Translation」であり、「The」ではないし、他の潮流もポストエディターの教育・リクルートに興味がある。

ありえる。
⚫

A Trend in the Academia

ポストエディターとはいっても、100％の翻訳ができる能力がないと、うまくいかない場合がある。たと自然言語処理研究者の間で、現場の翻訳に焦点を当

えば、NMT が非常にこなれた訳を出してきて、一見すてた研究がでてきたという例として、2019 年 3 月のると原文とかけ離れた誤訳に見える場合があり、これ

言語処理学会年次大会のテーマセッション「産業翻訳を修正してしまうという無駄が起こりえる。

に役立つ自然言語処理技術」が挙げられる。このような産官学の連携の流れが、産業翻訳者に影響を与える

3. 本論

可能性がある。
⚫

Introduction⚫

Objective

ニューラル機械翻訳（NMT）は、翻訳メモリのようこの研究は、NMT の英日翻訳のポストエディットなツールであり、うまく使えば役に立つと考えられる。

で 100 点満点中 65 点の合格点を取るための方法を提NMT のポストエディット（PE）は、翻訳者の仕事の案する。

幅を広げ、新しい収入源となると考えられる。

⚫

Materials and Methods

A Trend in the Pharmaceutical Industry

この発表は早川ら (2018 年度第 3 回 JTF 関西セミ製薬業界では大きな対訳データが提供されて NMT

ナー報告：AI 翻訳が製薬業界を変える ～現場からの⚫

が作成されることはないと思っていたが、去年、アス

報告～) のテキストを利用している。

トラゼネカさんの社内対訳データが NICT に提供され早川らの報告では、NMT としては汎用（general）て、NMT の開発がプレスリリースされた。先月は、と適応（adaptive）の 2 エンジンを比較し、6 人の翻Report: A New Trend in Medical Translation at the 29th JTF Annual Festival 2019
Masao Utiyama
NICT
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

訳者を経験年数別に 3 群に分け（ベテラン 2 名、中堅

前述の R&D Head Club から仕事がくるとしたら、2 名、新人 2 名）、自身が自身の翻訳レベルに達するま

適応 NMT からの出力のポストエディットとなるので、

でポストエディットしている。また、翻訳時間と NMT

それに慣れておく必要がある。

のエラーを各文で報告している。NMT のエラーは、訳（津山氏のご講演では、各事例について、原文・訳

抜け・湧き出し、誤訳、専門用語、構文構造、不自然

文・修正訳が提示されていましたが、報告者の考えでさに分類した（「湧き出し」は突然へんな数字とかでては、それら特定の場合を超えた一般的な分析がされてくることを言う）。

いたと思いますので、以下では、それらを提示しなく

NMT による翻訳結果を一見すると、NMT の特徴のても意味が通じる範囲でレポートします）

一つである流暢性ゆえに案外使えそうな気がするが、Ex1. 名詞は正確に訳されているが、訳抜け・重複は

これには注意する必要がある。全体的な流暢性を判断ある。ぱっと見たらいけている。そのため、NMT の誤は最後に行うこととして、訳文をまず分析的に読む必訳の性質を理解して分析的にポストエディットする必要がある。

要がある。漫然と修正していては、ポストエディット

また、NMT の訳文をみるだけで、汎用かどうかわかの能力は向上しない。

る気がする。ただし、一見流暢であっても、よく読むEx2. 原文との対応関係が全然ない訳文が出ることと間違っていることがあるので、訳文の勢いに負けずがあるが、それでも NMT の訳文が正しい可能性があに判断することが必要になる。

る。その場合、NMT の訳が正しいかどうかを確かめる

汎用 NMT と適応 NMT の比較が面白い。汎用の翻には非常に時間がかかるので、原文に則して修正する

訳結果では、「一次エンドポイント」のままになっていしかない。→︎ここらへんが 65 点という意味になる。

るところが、適応では「主要評価項目」になっている。

NMT がいくら高性能になっても、原文をみて修正

これは社内データを適応 NMT に活用した成果と言えする必要があるという点は、通常の翻訳と同じである

る。

ので、ポストエディットを行う翻訳者にしわ寄せがき

適応 NMT では、大量の文章について、一度に自動てほしくない。実際には、短納期に対応するので、単翻訳ができること、また、専門用語の入力の手間が省

価が上がっても良いくらい。

ける利点がある。このように、NMT が手間がかかる部

Ex3. NMT が出した訳が一般的に正しくても、医学分を代行してくれることがあり、それ以外の間違いを翻訳的には誤訳の可能性がある。ただし、65 点というただす必要がある。

ことであれば、医学翻訳的なドンピシャな正解でなく

NMT の出力には、一見して変な訳であっても意味ても、少し修正するだけのことがある。

は正確な場合がある。一方、分析的に原文と訳文を突Ex4. 「..not related to …」を「因果関係は否定さ

き合わすことにより、訳出されていないところを見つれた」と NMT が訳すのは実体にあった良い訳。ただけることがある。このような誤りは、NMT の流暢性にし、この訳文には訳抜けもある。一方、この例におけ惑わされて、見落とすことがある。

る「又は」が、他の文章で「または」と混在していて⚫

も 65 点の観点からは修正する必要なし。

Results

翻訳者毎にＰＥの結果を比較すると、経験が長くな

なお、経験が浅い翻訳者であれば「因果関係は否定るほど、ＰＥの時間は短くなるが、修正量は増えていされた」を「無関係であった」などと修正する可能性る。適応 NMT では、PE の時間が短くなり、修正量がもある。
Ex5. 適応 NMT であっても、たくさん修正が必要減っている。要するに、ＰＥの手間が省ける。
⚫

Open Discussion

な場合がある。この例についていえば、カンマで解釈

44

を間違えたようである。分析的にみると、どこで間違

英日適応 NMT が提供されている場合で、時間（納期）

えたかがわかるので、それに応じた修正ができる。この制約が大きい場合の手順である。

の例では、汎用 NMT が翻訳できている単語が、適応

1. 訳文は、まず分析的に考察し、PE をしてから、NMT は翻訳できていない。

流暢性を評価するのが良い。流暢性に騙されると誤訳

Ex6. 医学翻訳では直したほうが良くても、65 点でに気づかない2. 「湧き出し」は素早く削除する

よければ、そのままで済む例。
Ex7. 「2009 – 2013」のように原文でつながってい3. 「泣き別れ」と判断したら、素早く相手を見つける文字列が、訳文では分かれて出現することがある。

て適訳を与える

これは「泣き別れ」というエラーである。「湧き出し」4. 誤訳はただす必要があるが、コーパスが効いてならば削除するだけでよいが、「泣き別れ」なら別の場「高度な意訳」が出力されることがある。その場合に所から、別れたものを持ってくる必要がある。

は、修正してはいけないが、その判断は難しい。
5. 固有名詞は、原則的に、原文をコピーして貼り付

固有名詞は原則的に原文のままでオーケーである。
NMT は、固有名詞か一般名詞か区別のつかない訳をけるだけ。
6. 明確な指定がないかぎり、表記の不統一やスタイ出すことがあり、そのような場合には、原文の英語をそのままコピーしたほうが良い。

ルは無視してよい（「及び」と「および」の混在や「ユNMT のエラーに応じた手順を決めておけば、ストーザー」「ユーザ」の区別など）。

レスなく修正も可能となる。
Ex8. 下訳としてこの出力がもらえればありがたい。

4. おわりに

汎用 NMT と比べて適応が効いていることが明らかである。
「予定来院日」や「追跡不能」などの繁用される

報告者にとって、津山氏の事例分析とポストエディ

用語が適応の結果として出てくる。

ットの手順は、大変に面白く示唆に富んだものでした。

Ex9. 一見して誤訳であるが、適応が効いて正しい

NMT の翻訳精度自体は、R&D Head Club と著者の所意訳になっているのではないか？このような例は、誤属する NICT の共同成果により、かなり向上してきま

訳なのか超訳なのかを見極める必要がある。
（確認してしたが、ポストエディットは必要です。そのため、NMT

いないので、NMT 訳が正しいかはなんとも言えない）の一層の精度向上と、ポストエディット自体の効率化⚫

Conclusionの研究が必要に思います。

今後、製薬業界から外注される英日のポストエディットの仕事が多くなることを考えると、（理想的ではなく）「ちょうどよい」翻訳のため、時間的制約のために65 点の翻訳が良い。ただし、100 点の翻訳ができるという前提で、65 点で止める、ということ。
製薬業界全体がコーパスを提供して、英日 NMT のベースを作ろうという流れになっている。そのため、製薬業界から出る仕事は PE 業務が多くなることが予想され、それに備えておく必要がある。
「備えあれば憂いなし」である。
最後にポストエディットの手順を提案する。これは、45

イベント報告

第 6 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2019）開催報告
中澤

敏明

東京大学

1. はじめに
本稿では WAT2019[1]の開催報告を行う。アジア翻訳ワークショップ（Workshop on Asian Translation,
WAT）はアジア言語を中心とした評価型機械翻訳ワー
クショップであり、2014 年に第 1 回（WAT2014）を開催して以降、毎年開催している。2016 年の第 3 回（WAT2016）以降は自然言語処理の国際会議との併設
ワークショップとして開催しており、2019 年の第 6 回（WAT2019）は EMNLP-IJCNLP2019 の併設ワークショップとして、2019 年 11 月 4 日に香港で開催され

図 1：翻訳タスクの変遷た。機械翻訳評価に参加した各チームによる翻訳シス

図 2 に各年の翻訳タスクの参加チーム数を示す。

テムの説明のほか、機械翻訳やアジア言語処理に関す

WAT2019 ではこれまでで最多の 25 チームが参加しる一般研究論文発表も行われた。招待講演はコペンハ

た。海外からは FacebookAI、Microsoft、SYSTRAN

ーゲン大学の Desmond Elliott 氏により “Multitaskなど機械翻訳のビッグプレーヤーの参加もあり、WAT

Learning from Multilingual Mutimodal Data” といに対する世界的な注目度が高まったのではないかと言うタイトルで行われ、40 名程度の参加者が集まった。

える。

WAT で行われた翻訳タスクの変遷を図 1 に示す。
最初の WAT では科学技術論文の日英・日中翻訳タス
クのみであったが、年々言語対やドメインが増えてきたことがわかる。WAT2019 では 13 の言語対、ドメインの翻訳タスクが行われ、そのうち今回新たに追加された翻訳タスクは以下の 5 つである。
・日 →︎ 英

適時開示情報翻訳・日  露新聞記事翻訳

・タミル語  英語

混合ドメイン翻訳・クメール語  英語
・英語 →︎ ヒンディー語

混合ドメイン翻訳
マルチモーダル翻訳

図 2：翻訳タスクの参加チーム数
また一般研究論文の募集も行い、10 件の投稿のうち7 件を採択（うち 1 件は後日、著者により取り下げ）した。採択した論文のタイトルを以下に示す。
・ Compact and Robust Models for JapaneseEnglish Character-level Machine Translation
・Controlling Japanese Honorifics in English-to-Report of 6th Workshop on Asian Translation (WAT2019)
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
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/

2.2 人手評価

Japanese Neural Machine Translation
・Designing the Business Conversation Corpus
・Sentiment Aware Neural Machine Translation

人手評価は一対比較評価（Pairwise Evaluation）と・ Overcoming the Rare Word Problem for low-

特 許 庁 基 準 で の 専 門 家 に よ る 正 確 性 評 価 （ JPO

resource

language

pairs

in

NeuralAdequacy Evaluation）の二段階で行った。ただし、MachineTranslation

一対比較評価については参加チーム数の多かった一部

・Neural Arabic Text Diacritization: State of theのタスクに対してのみ実施している。

Art Results and a Novel Approach for Machine

一対比較評価は各翻訳システムの結果を文ごとにベースライン（SMT または NMT）と一対比較し、そのTranslation
次章からは翻訳タスクのうちのいくつかについて、

勝敗数をスコア化することで行う。WAT2019 では各

結果や知見などの概要を報告する。なお評価結果の詳文ペアにつき 5 名の評価者で評価を行い、評価対象シ

細や各参加チームの翻訳システムの説明などは ACL

ステムの翻訳がベースラインよりも良いという判断をAnthology+1、悪いという判断を−1、同程度を 0 としたとき、全(https://www.aclweb.org/anthology/volumes/D19-ての評価者の判断を足し合わせた値が+2 以上となれ52/) で確認することができる。また採択されたすべて

ば最終判断を勝ち、-2 以下ならば負け、それ以外ならの研究論文も同ウェブサイトで公開されているので、ば同程度とした。
次に、タスクごとに一対比較評価上位 3 チーム、一参考にしていただきたい 。

対比較評価を実施しなかったタスクについては全ての

2. 翻訳評価

チームの翻訳結果に対して、専門家による評価を行った。専門家による評価の基準として、特許庁が公開し翻訳評価は自動評価と人手評価を行い、人手評価はている「特許文献機械翻訳の品質評価手順」の中の「内

さらに 2 つの方法で行った。

容の伝達レベルの評価」に従って行った。これは機械翻訳結果が原文の実質的な内容をどの程度正確に伝達

2.1

しているかを、人手翻訳の内容に照らして、下記 5 段

自動評価

階の評価基準で主観的に評価するものである。
WAT では自動評価サーバーを用意し、参加チームが5: すべての重要情報が正確に伝達されている。
(100%)

機械翻訳結果の自動評価結果をいつでも確認できるよ

4: ほとんどの重要情報は正確に伝達されている。

うにしている。自動評価システムはワークショップ終(80%~)

了後も利用可能であり、引き続き翻訳結果の提出・修

3: 半分以上の重要情報は正確に伝達されている。

正を受け付けている。
自動評価尺度としては BLEU[2]、RIBES[3]及び(50%~)

AM-FM[4]を用いている。AM-FM は正確さと流暢さ

2: いくつかの重要情報は正確に伝達されている。
(20%~)の両方を考慮したような評価手法である。日本語と中

1: 文意がわからない、もしくは正確に伝達されてい国語に関しては単語分割基準の違いによりスコアが変化するため、いくつかの単語分割ツールを使って翻訳る重要情報はほとんどない。(~20%)

結果を単語に分割し、それぞれの基準でのスコアを算一対比較評価はテストセットの中からランダムに選出する（詳細は WAT のウェブサイト参照）。

択された 400 文を対象としているが、内容の伝達レベ

47

ルの評価ではそのうちのさらに 200 文に対象を絞って行った。また内容の伝達レベルの評価においては、2 名の評価者が独立に評価を行なっている。
なお英語→︎ヒンディー語のマルチモーダル翻訳に対しては、Direct Assessment[5]という指標で評価を行っ た 。 こ れ は WMT (Conference on MachineTranslation) での公式スコアリング指標として用いられているもので、評価者は各翻訳に対して 0 から
100 の間での翻訳の質を整数値で付与することで評価を行うものである。

図 3：科学技術論文

日→︎英 評価結果

図 4：科学技術論文

英→︎日 評価結果

図 5：科学技術論文

日→︎中 評価結果

次節以降はいくつかの翻訳タスクについて、結果や得られた知見などについていくつか報告する。

3. 科学技術論文と特許文
これらのタスクの今年度の結果の詳細は overview
paper[1]をご覧いただくことにして、ここではこれまでの各年度の正確性評価におけるトップチームの成績を示す。WAT 開始当時はまだニューラル機械翻訳(NMT)が注目を浴びる前であり統計翻訳が使われていたが、その後 RNN 方式の NMT があっという間に
統計翻訳を追い越した。近年ではさらに Transformer
方式の NMT を採用したチームが大多数を占めている。
翻訳精度に関しては SMT < RNN < Transformer となっており、最近ではどちらのドメインでも、どの言語
対でも、正確性評価で平均 4.5 以上を達成しており、文単位での翻訳精度はサチってきていると言える。今後は文書単位での評価に移行した方が良いと思えるが、問題は文書単位のデータをどのように手に入れるかであり、これは今後の検討課題である。

48

図 6：科学技術論文

図 7：特許文

図 8：特許文

中→︎日 評価結果

図 9：特許文

日→︎中 評価結果

図 10：特許文

中→︎日

評価結果

図 11：特許文

韓→︎日

評価結果

日→︎英 評価結果

英→︎日 評価結果
4. 適時開示情報
適時開示情報の日→︎英機械翻訳タスクは、海外投資家向けに英語で正しい情報を素早く提供するために、
機械翻訳の精度向上を目指す目的で日本取引所グルー
プ (JPX) が 提 供 し て い る Timely Disclosure49

5. マルチモーダル

Documents Corpus (TDDC) を用いて実施された。
TDDC には日付や金額などの重要な数字や、会社名・人名・組織名・製品名などの固有名詞が多数含まれる

マルチモーダル翻訳とは、翻訳を行う際に文字情報ため、これらが適切に訳されているかといった、他のだけでなく、関連する画像情報も利用して翻訳するとタスクとは異なる視点での評価が必要となる。この評いうタスクであり、主に画像に付随するキャプション

価は現在 JPX の方で行われており、WAT では従来とを他の言語に翻訳する際に、画像情報も利用するとい同様の評価を行なった。図 12 に適時開示情報(txt)のう設定で行われる。WAT2019 では英語からヒンディ

評価結果を示す。

ー語への翻訳タスクが設定され、データセットとして
Hindi Visual Genome[6]を用いた。テキストのみから翻訳を行うトラック、画像が与えられてそのキャプシ
ョンを生成するトラック（このトラックは翻訳ではない）、テキストと画像の両方を用いて翻訳を行うトラッ
クの 3 つがあり、4 チームが参加した。
評価の結果、大規模なテキストデータのみを用いたシステムが画像情報も利用するシステムよりも良い制度となった。さらに参照訳よりも高精度であった。今後の課題としては、画像情報が有効（必要）となるよ

図 12：適時開示情報(txt)の評価結果

うなテストデータの構築が挙げられる。

ここで注目なのは、geoduck チームの結果である。

6. Low-resource タスク

このチームの結果は自動評価ではトップの成績であったが、人手評価では他よりも低い結果であった。このチームが採用した手法は translation memory (TM)と本節ではミャンマー語英語タスクの FacebookAI

machine translation (MT)を組み合わせたもので、入チームの手法と、日本語ロシア語タスクの力文との類似度の高い対訳文がある場合には、その訳

SYSTRAN チームの手法の 2 つを紹介する。

文をそのまま出力する TM の手法を用い、そうでない
場合には通常通り MT による訳出を行うというもので

6.1

ミャンマー語英語タスクの FacebookAI のシある。ここで TM の手法では Post-edit はなし、つまステム

り数字など異なる部分は直さずにそのまま出力している。TDDC コーパスは重複や似た文が多いため、TM

FacebookAI のシステムの特徴は 2 つある。1 つはにより BLEU が稼げるが、数字などが異なるため人手Noisy channel reranking で、これは順方向の翻訳結評価が低くなっている。しかしながら、自動評価が高果を、逆方向の翻訳確率および目的言語の言語モデル

いことから、TM を利用した場合には人手による post-

による確率を用いてリランキングするものである。式

edit を行えば、実用的に十分な精度が確保できる可能で表すと以下の指標でリランキングを行う。

性があることを示唆していると言える。

log 𝑃(𝑦|𝑥) + 𝜆1 log 𝑃(𝑥|𝑦) + 𝜆2 log 𝑃(𝑦)1 項目が順方向の翻訳確率、2 項目が逆方向の翻訳確率、3 項目が目的言語の言語モデルである。
2 つ目の特徴は data augmentation である。通常の50

data augmentation は目的言語のデータを原言語に逆される単語に、頻度グループによるバイアスをかける

翻訳(Back-translation, BT)し、これを元の対訳コーパ

ことで、多様な表現を得るようにしている。

スと合わせて NMT の学習を行うという方法が一般的

7. まとめであるが、このチームは self-training (ST)と呼ぶ順方
向の翻訳による data augmentation も行っている。

本稿では WAT2019 の開催報告を行なった。アジア

BT と ST で作り出した対訳コーパスを、元の対訳コーの翻訳研究の活性化、データ整備等を目的として 2014

パスと合わせて両方向の NMT を再訓練し、再び BT

年に始めた WAT は、ドメイン数や言語数の増加、参と ST を行い、仮想対訳コーパスの質を繰り返し高め

加者数の増加など一定程度の成果を得ており、WAT をている。

通じてアジア地域の機械翻訳研究コミュニティーの連携等が行えると良いと考えている。

6.2

日本語ロシア語タスクの SYSTRAN のシステ

今後は実用上問題となる訳抜け、専門用語や低頻度ム語の翻訳、訳語の統一、文脈レベルの翻訳などを評価できるタスク設計が重要と考えており、これにはデー
こ の チ ー ム も back-translation に よ る dataタの収集や評価指標の定義などが必要となる。

augmentation を行っているのだが、その方法が特徴

来年も WAT は開催予定であり、WAT2020 は 2020的である。一般に back translation で作り出される原年 12 月に AACL-IJCNLP2020 の併設ワークショッ

言語文は多様性が低く、原言語文の多様な表現がカバプとして中国の蘇州で開催予定である。なお来年度もーできない。これは機械翻訳の一般的な性質であるが、引き続き翻訳評価にかかる費用等のためのスポンサー

このチームはより多様な翻訳を得るために、以下に説を募集する予定なので、興味のある方はご連絡いただ

明するような制約（実際には強い制約ではなく、多様ければ幸いである。

な翻訳になるようなバイアスをかけている）を導入し
ている。

参考文献

まず、名詞(N)、動詞(V)、形容詞(A)、副詞(R)に対し[1] Toshiaki Nakazawa, Nobushige Doi, Shoheiて、それぞれ訓練データ中での頻度ごとに高頻度(H)、Higashiyama, Chenchen Ding, Raj Dabre, Hideya

中頻度 (M)、低頻度(L)にグループ分けを行う。なお各

Mino, Isao Goto, Win Pa Pa, Anoop Kunchukuttan,

グループに属する単語の数は、高頻度グループが最もShantipriya Parida, Ondřej Bojar, Sadao Kurohashi.

少なく、低頻度グループが最も多くなるようになって2019. Overview of the 6th Workshop on Asianいる。次に訓練データの目的言語文に含まれる単語をTranslation. In Proceedings of the 6th Workshop

上記基準で判定し、原言語側に NH(名詞・高頻度)、

on Asian Translation (WAT2019), pages 1-35.

VL(動詞、低頻度)のように、品詞ごとに 1 つずつ、4[2] Kishore Papineni, Salim Roukos, ToddWard,

つのタグを追加する。この追加タグが含まれた対訳コ

andWeiJing

ーパスを使って、NMT を訓練する。なお実際にはautomatic evaluation of machine translation. In

back-translation で利用するため、原言語と目的言語

Proceedings of ACL, pages 311–318.

が入れ替わることに注意が必要である。

[3] Hideki Isozaki, Tsutomu Hirao, Kevin Duh,

次に back-translation により目的言語文を原言語に

Katsuhito

Zhu.

Sudoh,

2002.

and

Bleu:

HajimeamethodTsukada.

for

2010.

翻訳するのだが、このとき、各入力文にランダムに上Automatic evaluation of translation quality for

記の 4 つのタグを付与する。これにより翻訳文で訳出

distant language pairs. In Proceedings of the51

2010 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, pages 944–952.
[4] Rafael E. Banchs, Luis F. D’Haro, and Haizhou
Li. 2015. Adequacy-fluency metrics: Evaluating mt
in the continuous space model framework. IEEE/ACM
Trans. Audio, Speech and Lang. Proc., 23(3):472–
482, March.
[5]

YvetteGraham,Timothy

Baldwin,

Meghan

Dowling, Maria Eskevich, Lamia Tounsi, Teresa
Lynn. 2016. Is all that glitters in MT quality
estimation really gold standard? In Proceedings
of

the

26th

International

ConferenceonComputational Linguistics, Osaka, Japan.
[6] Parida, Shantipriya and Bojar, Ondřej, 2019,
Hindi Visual Genome 1.0, LINDAT/CLARIN digital
library at the Institute of Formal and Applied
Linguistics (ÚFAL), Faculty of Mathematics andPhysics, Charles University.

52

イベント報告AAMT 2019, Tokyo～機械翻訳最前線～
内山将夫

ＡＡＭＴ／情報通信研究機構

1. はじめに2019 年 11 月 19 日に開催された AAMT 2019, Tokyoのイベント報告をします。招待講演４件、事例・研究
発表７件、パネルディスカッション１件という密度の高いイベントでした。また、出展・商品紹介も行われていました。参加者は 160 人でした。講演資料は、
https://aamt.info/aamttokyo2019/handout-20191119
からアクセスできますので、ぜひ、直接これらの資料をご参照ください。

◎機械翻訳サミット 2019 参加報告―ヨーロッパの機械翻訳の研究開発・利用状況を中心に：田中英輝氏

2. 招待講演

機械翻訳サミット 2019 は、1989 年の第１回箱根開催から数えて 17 回目の開催である。機械翻訳の研究

招待講演は次の４件でした。

者・開発者・ベンダー・ユーザーが参加して、機械翻◎機械翻訳サミット 2019 参加報告―ヨーロッパの機訳の包括的議論をする会議である。今回は、アイルラ

械翻訳の研究開発・利用状況を中心に：田中英輝氏／

ンド・ダブリンシティ大学で開催している。

一般財団法人 NHK エンジニアリングシステム

8 月 19－23 日の 5 日間で 4 チュートリアル・9 ワー◎The 6th Workshop on Asian Translation (WAT2019)

クショップ・本会議で過去最大規模であった。論文ト

開催報告：中澤敏明氏／東京大学

ラックは、リサーチ・プロジェクト・ユーザー・翻訳◎世界の『言葉の壁』をなくす多言語音声翻訳技術と者の 4 トラックで合計 65 本の発表があった。

その社会展開：内元清貴氏／国立研究開発法人情報通ヨーロッパの機械翻訳(MT)研究・市場の特徴として

信研究機構(NICT)

は、EU の存在が大きい。ファンドが機械翻訳研究をサ◎マルチモーダル情報と機械翻訳：中山英樹氏／東京

ポートしている。行政文書の翻訳が産業翻訳に加えて大学

非常に盛んであり、EU 用のシステム開発が盛んである。

これらのうち、中澤氏と内元氏の講演については、

また、公用語 24 言語への関心・要請が強いが、24 言

ご自身による記事が本号で掲載されるため、ここでは、語以外の少数言語（ノルウェー語、アイルランド語、

田中氏と中山氏の講演についてまとめます。下記のまクロアチア語など）へも配慮している。

とめは、講演資料を参考にして、報告者が主観的にまとめたものであることにご注意ください。

ファンディングとしては、翻訳システムの開発、翻訳メモリの開発、自動後編集と自動評価システム開発、
言語データ収集、ミドルウェア開発という広範囲に資AAMT 2019, Tokyo --- Forefront of machine translation --Masao Utiyama
AAMT/NICTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

金が投下されている。Connecting European Facilityの顧客の要望は増加傾向にあり、多言語展開を検討中（CEF）というファンドでは、2019 年度の募集で機械である。成功のための著者らの信条は次のものである。

翻訳のみで 400 万ユーロ（4.8 億円）が使われている。

⚫

PE は翻訳者の置き換えではない

続いて、次の２本の論文の概要が紹介された。

⚫

PE は翻訳者の価値を落とすものではない＊Hungarian Translators’ perceptions of Neural⚫

PE は翻訳者の機械化ではない

Machine Translation in the European Commission

また、新卒の PE 担当者採用で成功したが、翻訳経験者（Agnes Lesznyak）

への拡大が課題である。

European Commission (EC)の Directorate-Generalfor Translation（DGT）でのベテラン翻訳者における◎マルチモーダル情報と機械翻訳：中山英樹氏

NMT 使用実態調査である。調査結果として、翻訳者に深層学習が自然言語処理やコンピュータビジョン等

よって回答がまちまちであり、NMT を有用と思う人もの各分野で浸透し、共通の道具（ニューラルネット）

いれば、使うのをやめた人もいる。結論としては、で異なるドメインをシームレスに接続することが可能⚫

多くの翻訳者は NMT を有用と考えるが日々の業になってきた。これにより、機械翻訳においても、画務には使っていない

像等のさまざまな言語外情報を活用できる。

⚫

⚫

⚫

NMT は便利なツールではあるが、問題もあり人のこの基盤となるのが、エンコーダ・デコーダモデル

置き換えにはならないの発展である。エンコーダ・デコーダモデルは、まず、自分の訳文に挿入するなど、自分がコントロール

機械翻訳において、ソース言語・ターゲット言語の文した状態で NMT を利用する（文書単位での PE は（単語列）の入出力関係を学習するために、入力側のしない）

Recurrent Neural Network (RNN)と出力側の RNN

誤訳が見逃されるなど、NMT 使用による新たなリを連結するモデル1として提案された。

スクも生じるため、さらなる分析が必要

その後、各分野において定番となるエンコーダ・デというやや NMT にネガティブなものであったが、ツー

コーダモデルが発展した。これらは、自然言語処理でルへの習熟が進めば、有用性は増す可能性がある。

は Transformer2であり、画像処理では畳み込みニュ＊MTPE in Patents: A Successful Business Story

ーラルネットワーク(CNN)3である。その結果として、（Valeria Premoli, Elena Murgolo, Diego Cresceri）

各分野におけるエンコーダ・デコーダを組み合わせる

NMT の 出 現 で 翻 訳 品 質 が 向 上 し た た め 、 MTPE

クロスモーダル技術が可能になり、柔軟にアプリケー（Machine Translation Post Editing)への関心が高ションの設計ができるようになった。

まり、2 年前にパテントの MTPE のビジネスをゼロからたとえば、画像説明文生成では、CNN（画像エンコーダ）を RNN（テキストデコーダ）に接続することに立ち上げ、成功したという論文である。
著者らの会社では、現状では MTPE は一部の分野に限より、画像から言語への「翻訳」として、キャプショ

定しており、イタリア語→︎英語翻訳に利用している。

ンが生成できる。
また、動画像説明文生成4では、CNN により動画の2018 年には MT で 550 万単語を生成している。MTPE へ

Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet (2014).
"Sequence to sequence learning with neural networks".
NIPS.
2 Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob
Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser,
Illia Polosukhin. (2017)“Attention Is All You Need”.
https://arxiv.org/abs/1706.03762

Y. LeCun et al., “Gradient-Based Learning Applied toDocument Recognition”, Proceedings of the IEEE,
86(11):2278-2324, 1998.
4 Laokulrat
et al., “Generating Video Description using
Sequence-to-sequence Model with Temporal Attention”, In
Proc. of COLING, 2016.

1

3

54

フレームごとに特徴抽出を行い、時系列データとして

機械翻訳協会(AAMT)、パネリストは、山藤敦史氏／株

RNN へ入力する。更に、アテンション機構により、重式会社日本取引所グループ（JPX）、内山将夫／情報通

要なフレームへ重みづけをする。

信研究機構（NICT）、松本智子氏／日本財務翻訳株式会

マルチモーダルな空間を利用した例としては、画像社、三輪哲也氏／宝印刷株式会社。

を媒介としたゼロショット機械翻訳 5がある。これは、Web から容易に収集可能な、画像付きの単一言語ドキ
ュメントのみを利用することにより、対訳データが存在しない言語間での機械翻訳を可能にする研究である。
本手法では、ソース言語・ターゲット言語・画像に共通の分散表現（マルチモーダル表現）を学習し、ターゲット言語のデコーダをマルチモーダル表現に接続する。マルチモーダル表現としては、同一の空間（マルチモーダル空間）上への埋め込みとして、ソース言それぞれのパネリストの話題について、前述の講演

語・ターゲット言語・画像の分散表現を獲得する。マ

資料より次にまとめます。

ルチモーダル空間上で、ソース言語・ターゲット言語・画像の対応を学習することにより、翻訳時には、画像◎開示資料と翻訳／山藤敦史氏がなくても、ソース言語の入力テキストをターゲット

東証での開示資料は年間約 77,000 件（50 万ページ

言語のテキストに翻訳できる。

以上）あるが、そのうちで、英文開示があるのは約 11％

テキスト・画像等のマルチモーダルを活用することである。東証では、海外投資家による非財務情報に対による利点は次の通りである。

するニーズが高まる中、コーポレートガバナンスコー⚫

精度・頑健性の向上

ドを通じて、上場会社に対して翻訳対応を求めている。

⚫

言語外の文脈情報の取り込み⚫

マルチモーダル空間上での知識転移・メタ学習なおりである：年間 50 万ページ以上と量が多い。特定時

どへの応用期に集中するなど需要の繫閑が激しい。日本語と英語

リソースからみた開示資料の翻訳の難しさは次のとマルチモーダルが活用できるようになり、アイデアの時間差をなるべく少なくする必要性がある。

次第でいろいろ面白いことが出来る時代になった。こ

適時開示翻訳の発注者である上場会社としては、英の時代を有効に活用するためには、分野の異なる専門

文開示の需要の有無、英文開示後の問い合わせ対応、家によるコラボレーションがますます重要になってき

翻訳費用の問題などがある。

た。

機関投資家へのアンケートによれば、日本の上場会
社による英語での情報の開示・提供の現状には 70％以

3. パネルディスカッション「機械翻訳もある

上が不満である。また、海外投資家の 4 割程度が、参総合的な翻訳サービスの模索～金融・IR 分

考情報として機械翻訳技術を活用した汎用オンライン

野を例に～」

翻訳サービスを利用している。機械翻訳への品質の考え方としては、機械翻訳だとわかっていれば誤訳リス

次のメンバーでパネルディスカッションが行われま

クは考慮して読むので、情報がないよりはるかに良いした。モデレーターは、隅田英一郎氏／アジア太平洋

が、数値間違えは困るというのがあった。更に、分野

Nakayama and Nishida, “Zero-resource machinetranslation by multimodal encoder-decoder network withmultimedia pivot”, Machine Translation Journal, 2017.

555

特化型エンジンによる機械翻訳のサンプルは、汎用翻翻訳を活用する。つまり、機械翻訳は翻訳作業を構成

訳よりも好感触であった。

するプロセスの中で、効率性向上のツールとして使用
し、前後の工程に正確性担保のためのプロセスを入れ◎翻訳会社として、金融・IR 分野の特性を踏まえたることが必要である。

ソリューションに関する見通し／松本智子氏
開示文書は、内容の類似性と季節性という、機械翻◎適時開示専用ＮＭＴ／内山将夫

訳を活用しやすい特徴を有する。内容の類似性とは、

みんなの自動翻訳@TexTra において、JPX と NICT が同じタイプの開示文書であれば各社の記載内容が類似共同開発した適時開示専用 NMT を公開した。これは、しており、同一企業であれば文書間の流用も多いこと

汎用 NMT を JPX 提供の適時開示対訳データ(JPX 対訳デを意味する。そのため、機械翻訳の学習・適用に適しータ)でアダプテーション6したものである。みんなのている。季節性とは、開示文書の翻訳が 5 月に集中す

自動翻訳には、NMT として第１世代である RNN を利用ることで人的リソースが不足するとともに、和英でのした汎用モデルと、第 2 世代である Transformer を利情報開示に時差をなくしたいとの要望が強いため納期用した汎用モデルがある。これらに対してアダプテーが厳しい。この点については、機械翻訳の導入によるションを適用することにより、適時開示専用の金融

翻訳作業の時間短縮で解決できるのではないかという

NMT についても第 1 世代と第 2 世代ができる。

期待が高まっている。

これらを適時開示のテスト文に適用し自動評価尺

その一方で、機械翻訳では解決が難しい問題がある。

度 BLEU で比較すると次のようになった。

まず個別性として、同じ日本語用語であっても、各社
ごとに英語用語が異なる場合がある。たとえば、
「当社」

第１世代

第２世代

の訳語は複数ある。また、役職名などの英訳は、同一

汎用

25.1

29.0

企業については全文書で統一する必要があるが、対訳

金融

34.6

38.4

コーパスにおいては、同じ役職名の訳語が企業ごとに異なることも多く、それを学習した結果として、同一

BLEU の差が４～５ポイント程度あれば、通常は、人の役職であっても機械翻訳エンジンの出力が異なるこ

手評価においても翻訳品質の違いが実感できる。そのとがある。更に、財務文書では、数値や訳文に、原文ため、上記から、訳質に関して、明確に、通りの高い正確性が求められるが、その達成は機械翻第１世代＜＜第２世代

訳では難しい。

汎用＜＜金融機械翻訳で生成される訳文の問題点としては、同じが言える。すなわち、第１世代から第２世代へのアル

原文に訳し分けが必要な例、「整備」「維持」などの類

ゴリズムの進展、および、アダプテーションの適用に似単語の訳し分けに失敗する例、長文になると精度がより NMT の性能が向上したといえる。

低下する、などがある。このような機械翻訳のクセを知り、弱点を人手で補う方法を考える必要がある。

◎開示書類翻訳における MT の可能性／三輪哲也氏

開示文書の実務では、機械翻訳のみで要件を満たす

みんなの自動翻訳@TexTra 上にある３つの自動翻訳

訳文を作るのは難しい。したがって、翻訳メモリを使エンジンの検証を行った。（１）汎用 NMT【日本語-英って各社固有の英語表記の整合性を維持しつつ、機械語】（２）金融 NMT【日本語-英語】（３）金融 NT【日本NMT の訓練は、大雑把には、「原文を NMT で翻訳し、翻訳結果を参照訳と比較し、比較結果に基づき NMT のパラメ
タを調整する」ということを大規模に繰り返す。このようにして構築された汎用 NMT をベースに、追加訓練を分野に特化した対訳データで繰り返すことをアダプテーションとい
う。

6

56

語-英語】。汎用 NMT は、NICT が開発した汎用分野の翻も少なくない。

訳に適する NMT であり RNN モデルを利用している。金三輪氏：そのような考え方になじむ部分もあれば、な

融 NMT は、汎用 RNN モデルを JPX 対訳データでアダプ

じまない部分もある。たとえば、本来的に独自性をも

テ ー ショ ン した モデ ル であ る。 金 融 NT は 、汎 用

つ、社長のメッセージは標準化できない。

Transformer モデルを JPX 対訳データでアダプテーシ

山藤氏：例外は残る。スタイルガイドを設定して、そョンしたモデルである。また、人間翻訳も比較対象とれに従った方が楽なら良いのでは。それにより、全てした。翻訳対象の原文は、「招集通知」「短信」「適時開の問題が解決しなくとも、問題のサイズが減少すれば示」とし、各書類５社・計 15 社について比較した。

良いのではないか。

評価手法としては、自動評価尺度 BLEU による比較と、翻訳レビューワーによる評価を適用した。下図は、

隅田氏：自動翻訳エンジンの誤訳はだれが責任をとる

書類別の BLEU スコアである。

のか？
内山：自動翻訳エンジンのユーザーは、自動翻訳エンジンの利用規約を守って、誤訳の可能性を考えて使うべき。
隅田氏：自動翻訳利用のリテラシが必要になってきた。

会場：英語の開示で開示者に利点はあるか。
レビューワーによる評価では、数値、固有名詞等の

山藤氏：メリットの定量化は難しい。

数値以外の定型用語、誤訳、訳抜け、文章力という 5

会場：メリットが分からないとなると中小企業には難つのカテゴリで評価した。いずれのカテゴリでも評価しいのではないか。どこかが中央集権的にやったら良は同じ傾向であり、いのでは。

人間翻訳＞金融 NT＞金融 NMT>汎用 NMT

山藤氏：JPX が機械翻訳を公開した場合には、誤訳のであった。

責任の所在が難しい。

MT 翻訳を活用するためには

会場：マイクロソフトみたいに一旦は機械翻訳で出し⚫

Secure な環境での MT 翻訳ておいて、投資家からのリクエストが多いものについ⚫

数字翻訳の改善ては人手翻訳などもあるのではないか。

⚫

和文・英文セットでの対訳の標準化

山藤氏：みんなで翻訳とかの合意形成ができれば、面が有効である。将来的な作業フローとしては、過去書

白い取組と考える。

類の有効活用により NMT の改善をするとともに、CAT
ツールにおいて、NMT+PE と人間翻訳を併用することが会場：WAT の対訳を文書単位にして、表とかも入れて考えられる。

もらえるか。今後の性能向上では、文書単位の情報がカギとなると思われる。もし文書単位の情報があれば、◎ディスカッション

PDF を構造化文書に変換するようなことができるので

隅田氏：金融の翻訳で、全社で翻訳スタイルを統一すは。

ることは可能か？

山藤氏：WAT 提供データの要望がいただけるのはあり

松本氏：どの程度の強制力があるかによる。共通のタがたい。ぜひ、フィードバックをいただきたい。

キソノミーはあるが、顧客が独自で設定されるケース

57

会場：適時開示翻訳において MT で何ができるか。
松本氏：翻訳効率・キャパシティの問題解決につながることを期待している。翻訳品質の維持は大前提。
三輪氏：クライアントにとっては、間違いがないことが重要である。正確性を保っての効率化が重要である。

4. おわりに
本稿では報告していませんが、事例・研究発表７件のいずれも面白く、機械翻訳が関係する領域の広さを感じるものでした。本会は第 1 回 AAMT 年次大会でもありました。今後の年次大会にもご期待ください。

58

法人会員 PR

Memsource と機械翻訳～最新機能のご紹介～
Memsource 日本窓口
Memsource（メムソース）はクラウド型翻訳支援ツ⚫

Kodensha MTールです。2012 年のリリース以降、ユーザー数は右肩⚫

Microsoft Translator*

上がりに増加。現在世界で 20 万人以上のユーザーに⚫

Mirai Translator

ご利用頂いています。

⚫

NICT

⚫

Toshiba

メムソースが選ばれる主な理由の中に、機械翻訳を最大限に活用できるという点が挙げられます。メムソ* Memsource Translate の一部としても利用可能

ースは当初から、今後、機械翻訳(MT) の利用が不可

メムソース上には複数エンジンを設定可能なので、欠になる事を見越して設計されたプラットフォーム。

プロジェクトごとに最適なエンジンを選択できます。

人による翻訳と機械翻訳の連携を効率化すると共に、MT のデメリットをカバーする機能を搭載しています。

■STEP2：翻訳時に活用

今回は次の 2 点に分けて、メムソースの機械翻訳機
能をご紹介します。

次に実際の翻訳で機械翻訳を使っていきます。一括1.

機械翻訳利用 3 ステップ

で MT を流し込む方法と、文節ごとに MT を流用する

2.

AI を活用した最新機能

方法の 2 つがあります。
いずれの場合でも、過去の翻訳資産である翻訳メモ

1. 機械翻訳利用 3 ステップ

リを併用できます。参考となるメモリがない箇所だけ
機械翻訳エンジンの訳を流しいれる事もできます。

機械翻訳をメムソース上で利用する３つのステップをご説明します。

【機械翻訳エンジンの活用設定例】■STEP1：機械翻訳エンジンと連携

最初にメムソース上で利用するエンジンを選択し、契約します。メムソースは現在、国内外の 30 個以上の機械翻訳エンジンと連携可能。次のようなエンジンをご利用いただけます：⚫

Amazon Translate*⚫

CLASSIII⚫

DeepL Pro⚫

Globalese⚫

Google Translate*⚫

Human Science■STEP3：ポストエディット解析
機械翻訳エンジンを流用した場合、人が編集を行っ

Memsource and Machine Translation – Latest feature introduction
Memsource Japan
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International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

て機械の訳を修正する必要があります。この作業をポ
100% MT

ストエディットと呼びます。
MT の性能を評価する上で、ポストエディットの労

完璧な MT 出力。多くの場合ポスト
エディットが不要。

力計測は非常に重要。

99% MT

メムソースには通常の解析機能の中に「ポストエデ

ほぼ完璧な MT 出力。ポストエディットが必要となるのはフォーマット

ィット」解析機能が含まれています。MT の訳をどれや句読点などの小さな問題。

ほど修正したかを瞬時に数値化できます。

75% MT

高品質な MT 出力。ポストエディッ
トを行うに値する。

【ポストエディット解析設定例】

スコアなMT の出力が低品質である可能性がし非常に高い。

■エンジン自動検出機能（Memsource Translate）

複数の機械翻訳エンジンを設定している場合、どのエンジンが最適かの判断が難しいところ。間違ったエンジンを使えば、その分効率が落ちてしまいます。
メムソースは最適な MT エンジンを自動検出する機能（Memsource Translate）を搭載しました。プロジ
ェクトごとに最適なエンジンで翻訳を進められます。

2. AI を活用した最新機能

社内の検証結果によると、Memsource Translate とMTQE を併用することで、ポストエディットのコスト

以上、メムソース上で MT を使用するための 3 ステ

を 10％以上節約できることが確認できました。

ップを見てきました。
ただ、これだけでは MT を活用しきれません。原稿

3. さいごにによっては、MT を使うことで効率が落ちてしまうこともあります。するとポストエディット作業に膨大な

機械翻訳はリスクを抑えて上手に運用していくこと

時間がかかるといった悲劇も生じます。

が大事です。今回ご紹介したような機能もぜひ参考に

メムソースでは MT 利用のリスクを最小限に押さしてください。

えるため、AI を活用した機能を開発。これにより MT

なおメムソースでは機械翻訳の導入を解説したガイの効果を事前に把握し、さらに最適な MT を選出する

ドブックを無料で配布中。MT 導入にお悩みなら、ぜことが可能になりました。詳しく解説します。

ひご一読ください。

■機械翻訳の品質評価機能（MTQE）

eBook:【機械翻訳の最新トレンド 2019】
URL:https://try.memsource.com/mt-ebook-jp/

機械翻訳の品質評価機能 (MTQE) は、機械翻訳を「メムソース 機械翻訳 ebook」で検索流用することで実現可能な効率化を数値化する機能。
次の４つのレベルで MT 訳の品質を事前に評価します。

60

法人会員 PR

メールや Office 文書を１クリック翻訳中山雄貴

株式会社ヒューマンサイエンス

1. はじめに

Microsoft、Amazon、DeepL の中から選択できます。
訳文の精度は、お客様の業界や業務によってエンジン

ニューラル機械翻訳の進歩とともに各社から多種多ごとに異なります。また、各社エンジンは継続的に改様な機械翻訳サービスが提供されています。当社でも善されるため訳文の精度が変化します。お客様は、特お客様の様々なご要望に応えるために機械翻訳ソリュ

定のエンジンに縛られることなく、お客様にとって最ーションを拡充しています。本記事では、従来の翻訳

適なエンジンを選択できます。Microsoft の Custom

ソフトウェアが複雑だとお考えのお客様や、ウェブ上

Translator サービスを利用すれば、お客様専用にエンの機械翻 訳サービ スに不 安を感 じてい るお客 様にジンをトレーニングして、そのカスタムエンジンをMTrans for Office（エムトランス・フォー・オフィス）

Office 製品から使用できます。

をご紹介します。

特定の固有名詞について訳語を指定できる用語機能が搭載されています。製品名、サービス名、業界用語、

2. MTrans for Office について

社内用語など、機械翻訳で間違って翻訳されることが多い用語を登録しておくことで、正しく翻訳できます。

MTrans for Office は Windows デスクトップ版

訳文の中にある特定の文字列や、正規表現に一致す

Microsoft Office と組み合わせて使用する機械翻訳ソる文字列を自動的に一括置換できる自動置換機能が搭

フトウェアです。Office 製品をお使いの方ならだれで載されています。英語から日本語に機械翻訳した後でも簡単に機械翻訳をご利用いただけます。

必ず英数字を全角に修正するなど、同じ修正を何度もMTrans for Office をインストールすると Outlook、

繰り返す必要がある場合は、置換条件を追加すること

Word、Excel、PowerPoint のリボン（ツールバー）にによって訳文が自動的に修正されるようになります。

「MTrans」タブと翻訳ボタンが追加されます。

置換条件をファイルに書き出して複数の使用者の間で共有することもできます。
MTrans for Office の１クリック翻訳と、エンジン選
択、用語、自動置換の各機能を活用することで、翻訳作業が効率化され、業務の生産性が向上します。

メールや Office 文書を閲覧または作成しているときに翻訳が必要になった場合は、１クリックで機械翻訳を

3. セキュリティについて

実行できます。専用の翻訳ソフトウェアを立ち上げたり、ウェブブラウザで翻訳サービスにアクセスしたり、

機械翻訳エンジンと MTrans for Office の間の通信

テキストをコピー＆ペーストしたり、ファイルをドラはすべて暗号化されます。また、文書はクラウドに保ッグ＆ドロップしたりする必要はありません。

存されません。インターネットで無料で提供されてい翻 訳 に 使 用 す る 機 械 翻 訳 エ ン ジ ン を Google 、るような他社の機械翻訳サービスを使用した場合、原

1-Click Machine Translation for Emails and Office Documents
NAKAYAMA Takeyoshi
Human Science Co., Ltd.
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International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

文や訳文が流用される可能性がありますが、MTrans

英語を得意とする人でも英語の資料を用意するにはfor Office を使用すれば文書の機密は保護されます。機

多くの時間が必要です。日本語で原稿を書いてから１

密情報の扱いについては各機械翻訳エンジンの API

クリックで英語に翻訳し、訳文を確認、修正、加筆すの利用規約も参照してください。

ることで、資料の作成時間を短縮できます。
もともと英語で作成された資料を使って日本で発表

4. 使用例：現地法人・取引先とのメールすることも考えられます。その場合も資料を１クリッ
クで日本語に翻訳し、訳文を確認、修正することで、現地法人や海外の取引先からメールを受信したとき日本語版の作成に必要な時間を短縮できます。

に１クリックで日本語に翻訳して内容を確認できます。

7. お問い合わせメールを作成するときは、日本語でメールを書いてから、１クリックで現地の言語に翻訳し、内容を確認、修正してから送信できます。製品名、サービス名など

本記事で紹介した MTrans for Office や翻訳プロフの固有名詞を用語として登録することによって、よりェッショナル向けの機械翻訳ソリューション MTrans

精度の高い訳文を出力できます。メールのやりとりに

for Memsource および MTrans for Trados を 2 週間

必要な時間を短縮できます。

無料でお試しいただけます。トライアルのお申し込
み、製品・サービスの詳細をご希望の方は下記連絡先

5. 使用例：社内情報共有

までお問い合わせください。
Web：
https://www.science.co.jp/contact/mtrans_office_tria

社内文書は、時間や費用のために翻訳部署や翻訳会社に翻訳を依頼することが難しい場合があります。多l.html

国籍社員が在籍する企業の中で日本語を話す従業員は、Email：hsweb_inquiry@science.co.jp

日本語で文書を作成してから１クリックで英語に翻訳

Tel：東京本社 03-5321-3111 名古屋 052-269-8016

し、内容を確認、修正した後に、社内で文書を共有で

ポストエディットチェックシートなどの各種資料をきます。日本語や英語以外の言語を話す従業員は、こ以下のページで無料で提供しています。お客様の業務の英語の文書を閲覧するときに１クリックで自分の言にご活用ください。

語に翻訳して読むことができます。

お役立ち資料：https://www.science.co.jp/dl/

業界用語や社内用語を登録することで、より精度の8. 会社紹介高い訳文を出力できます。太字、斜体、ハイパーリン
クなど、文書内の書式設定が可能な限り保持されるた

株式会社ヒューマンサイエンスは 35 年にわたってめ、翻訳前の文書のレイアウトが翻訳後の文書に引き継がれます。

テクニカルコミュニケーションにおけるお客様のお悩

MTrans for Office を利用することで、言語を問わずみを解決してきました。マニュアル制作・内製支援、情報を共有でき、社内のコミュニケーションが促進さ

人による翻訳（工業、医療、IT）、機械翻訳導入、e ラ

れます。

ーニングシステム導入・教材作成、AI・アノテーショ
ンなど、お客様の様々なご要望にお応えします。

6. 使用例：提案資料、プレゼン資料

Web：https://www.science.co.jp/

62

法人会員 PR

機械翻訳を専門とする新会社のご紹介
株式会社 INF マシントランスレーション

1. 会社紹介ます。原稿の分野や内容により、機械翻訳の結果の正確さに差異がでるため、従来の人手による翻訳をお勧

昨年 10 月、総合翻訳サービスの株式会社アイ・エ

めすることもございます。その場合には、30 年にわた

ヌ・エフ（名古屋市）は、国立研究開発法人情報通信

り技術翻訳を中心に実績のある株式会社アイ・エヌ・研究機構（NICT）開発の AI ニューラルネットワーク

エフと連携し、お客様にとって最善のサービスをご提翻訳エンジンを基に機械翻訳サービスに特化した株式

供いたします。

会社 INF マシントランスレーションを設立いたしま
した。
株式会社アイ・エヌ・エフでは、30 年ほど前、その当時最新の機械翻訳を導入しましたが、実用レベルか株式会社 INF マシントランスレーションには、株式会社アイ・エヌ・エフで長年実績のある翻訳者もポス
トエディターとして活躍しておりますので、安心してご依頼いただけます。

らはほど遠いものでした。その後、機械翻訳技術の開現在、機械翻訳の対応言語は、日本語・英語間の翻発が進み、ここ数年でその精度が実用レベルに達した

訳のみを受け付けておりますが、今後、中国語を含むと判断し、機械翻訳を専門とする新会社を設立するにその他の言語にも対応していく予定です。

至りました。

必要に応じて CAT ツールも用い、より効率的に翻訳をお届けできる体制も整えております。さらに、ご2. サービス紹介

要望に応じて、機械翻訳のみの納品、DTP オペレータ
ーによる原稿の作成・画像の加工、ネイティブスピー

株式会社 INF マシントランスレーションでは、原則、後編集とも呼ばれるポストエディットを行い、その結カーによる翻訳の校正などにも柔軟に対応しておりま
すので、お気軽にご相談ください。

果を納品させていただきます。昨今、機械翻訳技術の開発により、飛躍的に精度は向上しておりますが、人

3. 人材募集の手の介入が必要な場合もあるためです。ポストエデ
ィットを行い、機械翻訳を人の手により補うことで、

株式会社 INF マシントランスレーションでは、今後お客様によりご満足いただける品質になるようサービ

さらに高まるポストエディットの需要を鑑み、ポストスを提供しております。

エディターを随時募集しております。

ご予算や納期により、ポストエディットも、ライト

ポストエディットにご興味のある方、またはポスト

ポストエディットからフルポストエディットまで、ごエディターとして弊社に登録をご希望の方は、

希望に合わせて対応いたします。

info@infmt.co.jp までご連絡ください。

また、機械翻訳をご希望のお客様からのご依頼に従

弊社ウェブサイト：https://infmt.co.jp/

い、その原稿を確認し、翻訳をご希望の原稿が機械翻訳に向いているか判断した上で、着手させていただき
Introduction of New Company Specializing in Machine Translation
INF Machine Translation Incorporated
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International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

編集後記

編集後記
後藤功雄
AAMT 編集委員会

緑がまぶしい季節になりました。日本でも新型コロでの「機械翻訳の品質評価を考える」というタイトル

ナウイルスの影響で外出もままならない状況になりまでの発表内容について報告いただきました。内元清貴

したが，本号が発行される頃には終息に向かっている様には、グルーバルコミュニケーション計画としてオことを期待します。近年、働き方改革でテレワークのールジャパンで進めている多言語音声翻訳の研究開発、導入が一部で進められていましたが，新型コロナウイ

実証実験、社会展開について解説いただきました。

ルスの感染防止対策を機にテレワークが広く活用でき

このほか、事例・研究として 5 件の記事を掲載してる制度として普及しそうです。コロナウイルスの終息

い ま す 。 首 藤 公 昭 様 に は 、 Japanese Multiword

後もテレワークが定着して、通勤時間の削減や電車のExpression Lexicon を紹介いただきました。上野哲也

混雑緩和が実現してほしいと思います。

様、梶木正紀様には、独英／英日の二段階の機械翻訳

本号では，トム・ガリー先生に外国語教育の現場にと英日ポストエディットを活用した独日特許翻訳の検おけるニューラル機械翻訳の影響について巻頭言をい討結果を示していただいています。影浦峡様には、科ただきました。ニューラル翻訳が困ったものである理学研究費基盤 S の翻訳プロセス・モデルの構築を目指

由をいくつか説明されています。一つには、生徒たち

す研究を紹介いただきました。坂本章子様には、翻訳に英語を学ぶ必要性を説得しにくい点が挙げられてい会社のプロジェクトマネージャーへの聞き取り調査にます。学習は自らの意欲がなければ身につかないので、よる MT の使用の現状と課題について報告いただきま

英語の先生には大変な時代になっていると思いました。

した。吉川潔様には、MT の誤訳例の提示および翻訳

また、ニューラル翻訳は完璧ではないのですが、魔法の合否を説明いただきました。星井智様には、MT 出の道具に見える MT の結果を鵜呑みにする学習者が多力のエラーに基づいて、句点挿入と倒置によって翻訳

いことも理由に挙げられています。ただし、MT をう

元文を編集する手法について執筆いただきました。

まく使えば外国語の習得に有用な可能性もあり、外国

また、4 件のイベント報告記事を掲載しています。

語の教育でニューラル翻訳にどのように対応すべきか

隅田英一郎様に「第 29 回 JTF 翻訳祭 2019 と『ニュ分からないことも困ったものの理由に挙げられていまーラル機械翻訳の最前線』の講演」、内山将夫様に「第す。外国語教育において学習の効果が高まるような

29 回 JTF 翻訳祭 2019 『NMT+PE=医学翻訳の新たMT の活用方法を開発していくということも今後の課な潮流』」、中澤敏明様に「第 6 回アジア翻訳ワークシ

題と思いました。

ョップ」、内山将夫様に「AAMT 2019, Tokyo」につい本号は 4 件の解説記事を掲載しています。解説記事て報告いただいています。

として、山田優様には、ポストエディットに関して執そして、法人会員 PR として、Memsource 日本窓口

筆いただきました。現時点ではポストエディットでの様、株式会社ヒューマンサイエンス様、株式会社 INF

翻訳スキルと翻訳品質ガイドラインの必要性を示唆し

マシントランスレーション様からご寄稿がありました。

ています。影浦峡様には、人間の翻訳と機械の翻訳に今号の作成にご協力いただいた皆さんに心から感謝

ついての連載の第 2 回として、文書の性質について執します。

筆いただきました。早川威士様には、JTF 翻訳祭 2019
Editor’s note
Isao Goto
AAMT Editorial Board
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 72】 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 小谷克則 宇津呂武仁 山田優 石川弘美
【 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

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