特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

特許文献とAI翻訳の勃興
Patent documents and the rise of AI translation

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）フェロー／アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）会長／国際機械翻訳協会（IAMT）副会長

隅田英一郎

1982 年電気通信大学大学院電子計算機学専攻修了。1999 年京都大学大学院博士（工学）。2014 年～ 2015 年
言語処理学会会長、2015 年～現在、日本翻訳連盟理事、2018 年～現在、アジア太平洋機械翻訳協会会長。日本アイ・ビー・エム、国際電気通信基礎技術研究所を経て、情報通信研究機構で、2020 年をゴールとする音声翻訳の国家プロジェクト「グローバルコミュニケーション計画」を推進。情報処理学会喜安記念業績賞、文部科学省科学技術分野の文部科学大臣表彰科学技術賞、内閣府産学官連携功労者表彰総務大臣賞ほか受賞。
eiichiro.sumita@nict.go.jp

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はじめにAI 翻訳 は翻訳精度が高く評価されて、短期間に特許
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文献をはじめとして様々な分野で実用化された。

しかしながら、膨大な中国語特許を翻訳するだけの人数の中日翻訳者は集めることは現実的には不可能である。
観光客の激増

本稿では、「言葉の壁」の解消の緊急性と機械翻訳を観光は新しい産業として期待されている。2014 年

利用した解消策について述べ、日本語と多言語の翻訳での 10 月に免税品枠が、それまで比較的高価な家電、着高精度を実現した AI 翻訳の基本と旧技術にない AI 翻訳

物、バッグなど限定されていたところから、食品、飲料、の特徴を概説し、特許庁や総務省等の官の様々な施策に薬品、化粧品などまで拡張された。これが奏功し、ドラッ加え、産官の連携である翻訳バンクについて述べた後、グストアやコンビニなどに沢山の外国人が日本製品を購最後に AI 翻訳に戻り、今後の見通しで結ぶ。

入するため立ち寄るようになった。また、クルーズ船の活発な誘致活動が実り、全国の地方都市に、年に数十回、2 「言葉の壁」とその解消策数千人乗る大きな船が海外から寄港するようになった。

急速に進むグローバル化によって、特に、次の三つのい物をしたり、食事をしたりする。その効果もあって、点に起因した「言葉の壁」の解消策が日本の喫緊の課題

2015 年には、年間約 2000 万人の外国人が来日した。になっている。

これを受けて政府は 2020 年の目標を 4000 万人に多数の外国人が船から降りて、地元のお店に行って、買上方修正し、2030 年の目標を 6000 万人にした。既
中国特許の激増に 2018 年に 3000 万人を越えたところである。外広く知られているように、中国は、特許出願数を急増

国人観光客が一番多い国フランスには、年間 8000 万させており、その勢いは衰えを全く見せない。GDP 第人以上が訪れることを考えると、観光資源が豊富にある2 位の中国への輸出は、日本の各企業にとって魅力的で日本の観光産業の伸び代はまだまだ大きい。

あり、輸出に際しては中国国内の出願に抵触しないことが必須となる。

訪日観光客の約 8 割がアジアからの観光客。アジアの人たちが日本語を話せるとは考えられないし、英語を話せるアジアの人は少ないので、アジア言語への対策は134

ニューラル翻訳（NMT）とも呼ばれる。

重要であるが、アジア諸語の通訳者を必要な人数集めることは、ほぼ不可能である。

深層学習は昨今の AI の基本技術で、多層のニューラ特集

ルネットで入出力データから変換を学習するものである。2012 年のヒントン 4 が画像認識での成功を口火に、少子化に起因して日本は人手不足である。飲食店やコ音声認識、碁などのゲームで華々しい成果を上げた。こンビニエンスストアでは、外国人店員を見ない日はなく、れを翻訳に適用し、最初の良い結果が出たのは 2014

日本社会を支える働き手としての存在感が年々高まって年 5 で、2015 年 6 に大きく改良され、その後もどんどいる。また、2019 年 4 月より、新・在留資格である「特んアルゴリズムは良くなっている。AI 翻訳はその前提定技能」が新設された。建設業界など 14 業種が対象業となる対訳データや自動評価などの研究リソースを再利種となった。ベトナム、インドネシア、ミャンマー、ネ用していることもあり、進歩が速くまだまだ天井が見えパール、カンボジア、モンゴル等幅広くアジア全体からる状況にはなっていない。
AI 翻訳の欠点は桁違いの計算量にある。現在の AIやって来る。
人間の通訳者・翻訳者では全く足りない。

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

外国人就労者の激増

では、問題を積和計算に落とし込んで解くが、通常のCPU では積和計算で十分な速度をだせない。このこ「言葉の壁」の解消策
英語以外の外国語の翻訳者・通訳者の数は非常に少なく、これを短期間に必要な人数まで引き上げることは不とから、CPU でなく処理能力は優れているが高額なGPGPU に依存しているところが AI 翻訳の普及阻害要因である。

可能である。また、英語にしても、翻訳・通訳すべき情報の一部しか対応出来ていないと言われている。

AI 翻訳の利用方法
AI 翻訳は既存の機械翻訳の周辺技術と融合されていここで機械翻訳が登場する。
多言語化が容易であり、安く、速く、24 時間 365るので、様々な状況に合わせた利用が可能である。

日利用可能である等メリットの多い機械翻訳は、AI 翻

例えば、自動翻訳サイト「みんなの自動翻訳」7 サイト

訳の出現以前は、日英の翻訳精度が十分でなかったので、でも多数の方法が用意されている。テキストを入力して出番がなかった。ところが、AI 翻訳が瞠目すべき精度翻訳ボタンを押す。OFFICE のプラグインで翻訳する。

改善を示してから、機械翻訳がメイン・プレーヤになっTRADOS、MEMSOURCE、memoQ などの翻訳支援た。

ツールから呼ぶ。WebAPI もある。

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AI 翻訳の早わかり「AI 翻訳の基本」
AI 翻訳とは、①対訳データ 2 と②深層学習に基づく翻AI 翻訳の分野専用化基本となるアルゴリズムやハードウェアは研究者に任せておけばよいが、分野毎の対訳データによる AI 翻訳
8、前・後処理・用語集の分野適応（アダプテーション）訳技術である。
対訳データを用いるというアイデアは長尾が 1981
年に提唱 3 し、その後、用例翻訳と統計翻訳という二つの少し異なる手法として大いに発展したが、日本語と英4

https://wired.jp/2019/03/30/godfathers-ai-boomwin-computings-highest-honor/

5

Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet（2014）. "Sequence to sequence learning withneural networks". NIPS.

6

Thang Luong; Hieu Pham; Christopher D. Manning.
（2015） Effective Approaches to Attention-based
Neural Machine Translation. EMNLP.

7

https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/

8

M. Amin Farajian; Marco Turchi; Matteo Negri;
Nicola Bertoldi; Marcello Federico.（2017）Neuralvs. Phrase-Based Machine Translation in a MultiDomain Scenario. EACL .

語のように文法が著しく違う言語対では、十分な精度が出せずに、近年、精度向上はプラトーに到達していた。
2または、対訳コーパスとも呼ばれる。

3

1981 年 に 発 表 さ れ た が、 論 文「A Framework ofMechanical Translation between Japanese andEnglish by Analogy Principle」」が公開されたのは少し 後 の 1984 年 に な る（http://www.mt-archive.info/Nagao-1984.pdf）。

YEAR BOOK 2O1935

特許情報分野における AI 活用のススメ

特集の活用等は AI 翻訳の研究者以外が進めた方が効率的でることを目指したグローバルコミュニケーション計画 13ある。

が、総務省が音頭をとる形にてオールジャパンで実施されている。日本の各企業から研究者を NICT に糾合し、

4

機械翻訳他に必要な機能の一つの優秀なソフトウエアと特許庁と機械翻訳して作成し、これを各企業に技術移転し、各社の工夫を特許庁は、極めて早い時期から、その事業の中で、機加えることによって、音声翻訳の市場を創出するもので械翻訳を活用してきた。さらに、2007 年に、内山とある。現在、計画の最終段階に到達しており、多種多様

特許庁は、文章の対から文の対を導出する内山のアルゴな製品が活発に上市され、100 億円を超える市場が出

リズム で、日本と米国への同時出願特許文献から世界現した。

9で初めて特許の日英対訳コーパスを構築した。本対訳

また、経済財政運営と改革の基本方針 2019、（いわコーパスを利用した機械翻訳に関するワークショップをゆる、骨太 2019）には、「深層学習による同時通訳を国際的会議 NTCIR の中で実施し、日英・英日の機械翻含む自動翻訳システムの開発・普及」と明記 14 されたと訳研究の進展に貢献した。その後、2014 年に特許庁ころであり、政府の重点施策となっている。また、ＡＩと NICT は組織として共同研究を開始

10し、数億文にのぼる対訳コーパスを共同で構築し、これに基づき統計翻訳から AI 翻訳まで機械翻訳の改良

11に緊密に協力してきている。

戦略 2019（令和元年６月 11 日
ン戦略推進会議決定）

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統合イノベーショ

でも自動翻訳の研究が重点化されている。また、外国人材の受入れ・共生のための総合的対応策（平成 30 年 12 月 25 日

この共同研究の成果である AI 翻訳・統計翻訳は、ルー共生に関する関係閣僚会議

ルベース翻訳と速度・精度の 2 つの観点から最適な形の活用が明記されている。

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外国人材の受入れ・において多言語翻訳アプリで統合したシステムとして実用化され、特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）で公開され広く利用されている 12。

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日本発の翻訳バンクの仕組

AI 翻訳の精度を上げるために対訳データの質と量が5

総務省等の最近の動き重要である。高品質なデータが大量にあればよいのであるが、そのような理想的な状態は簡単には実現できない。

現在、日本政府は機械翻訳の研究開発に注力している。

各開発組織の AI エンジンを比較すると分野、言語対等

2014 年から、音声翻訳を 2020 年までに社会実装すが違うときに、翻訳精度でみた順位が変動するのは各開発組織が有する対訳の相違に帰着すると想定しても大きな誤りにはならないだろう。

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文書レベルの原文と翻訳から、文レベルの対訳対を抽出す る ア ル ゴ リ ズ ム で あ る。 当 ア ル ゴ リ ズ ム は、 日 本 語
文 書 と 類 似 し た 英 語 文 書 を 検 索 し た あ と で、 そ の 文 書
内 で の 対 訳 文 を 抽 出 す る も の で あ り、 必 ず し も 直 訳 では な い 文 書 対 応 か ら、 高 精 度 な 対 訳 文 を 抽 出 可 能 で ある。Masao Utiyama and Hitoshi Isahara.（2003）
Reliable Measures for Aligning Japanese-English
News Articles and Sentences. In proceedings ofthe 41st Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics（ACL）, pp. 72--79.

10 https://www.nict.go.jp/press/2014/07/28-1.html
11 また、国立研究開発法人産業技術総合研究所との連携で大規模データからの学習を実現した。https://www.aist.
go.jp/aist_j/news/announce/au20170526.html
12 h t t p s : / / w w w . t o s h i b a - s o l . c o . j p / n e w s /detail/20190531.htm

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このような状況から脱却するために、世界で初めて、総務省と NICT は分野毎の対訳データを公的機関に集約する翻訳バンク 17 というスキームを 2017 年より開始

13 h t t p : / / w w w . s o u m u . g o . j p / m a i n _content/000285578.pdf
14 https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/
cabinet/2019/2019_basicpolicies_ja.pdf のP46~47 に記載。
15 h t t p s : / / w w w . k a n t e i . g o . j p / j p / s i n g i / t o u g o u innovation/
16 http://www.moj.go.jp/hisho/seisakuhyouka/
hisho04_00066.html
17 http://h-bank.nict.go.jp/index.html

している。これによって、分野毎に良質なデータを大量誤訳を見逃しやすいことが深刻な欠点と言われている。に収集することが可能となった。

しかしながら、世界中の研究者の努力でこれも頻度が低て分野毎に高精度機械翻訳を NICT が実現し広く利用可能とするという仕組である（図 1）。

くなりつつある。

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

分野毎に対訳データを NICT に集め、これらをまとめ特集

また、現在の AI 翻訳は文毎に翻訳する仕組みで文脈を考慮していない。そのために、同じ単語の訳が文毎に違うという現象が頻繁に起こり、特に、産業翻訳での活用時に忌避要素となっているが、1、2 年で解決できるとみる研究者が多い。
このほか、逐次通訳から同時通訳への発展やマルチモーダル情報を参照することによって、文の翻訳の誤訳を解消する試みもある。
AI 翻訳は、改良の速度が速く、研究開発は活況を呈しており、成長が期待できる、とても楽しみな存在となっている。

図1

翻訳バンクの概念

実際に、アストラゼネカが製薬の対訳データを寄付し8おわりにて高精度翻訳を実稼働に持ち込み、トヨタが同様に自動

本稿では、AI 翻訳の到達点が、①翻訳精度が十分高車法規のデータを寄付して外国語法規の高精度翻訳を実く役に立つこと、②特に、特許文献の場合、特許庁が稼働している。また、他の複数の分野での試行も始まっAI 翻訳を一般公開しており広く活用されていること19、ている。

③AI 翻訳は発展途上であり、翻訳精度がまだプラトー

このように多分野で翻訳バンクが順調に進み始めたのに到達してないこと、④文脈情報の活用も研究されておで、多数の分野での高精度化の数年内実現も視野に入りり、訳語の統一等と遠くない将来に実現されそうなことつつある。

等を報告した。

翻訳メモリ、テキスト、Word、Excel などの形式のまた、⑤官の機械翻訳の研究・開発・普及への取組、日本語と他言語、英語と他言語の翻訳データの提供を⑥AI 翻訳の可能性を最大化する対訳データ収集の活動募っている。Web サイト「みんなの自動翻訳」には、として創出され、軌道に乗った翻訳バンクについて説明対訳集の登録を受け付けるページが用意されている。ました。

た、NICT と二者間契約を締結することも可能である。
機密保持契約や著作権などに対する不安の声を聞くこともあるが、公知の翻訳テキストを翻訳バンクへ提供することには法的な問題は全くない 18。

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AI 翻訳の今後

AI 翻訳の特徴的な誤訳に、原文の情報の一部が訳出されない（訳抜け）や原文に無い情報が訳文に表れる（湧き出し）があり、訳文が流暢であることから、これらに
18 h t t p : / / h - b a n k . n i c t . g o . j p / s e m i n a r s /download/20190306/taichikakimuma190306.
pdf

19 特 許 庁 の サ イ ト の 評 判 は よ く、 特 許 庁 へ の 提 出 書 類 の翻 訳 等 で の 有 用 性 に 対 す る 異 論 は ほ ぼ な い し、 出 願 時の 活 用 に つ い て も NIPTA の「 ユ ー ザ ー か ら 見 た NMTの 使 い 勝 手 と 活 用 の 展 望 」(http://aamtjapio.com/symposium181207.html) 等前向きの取組が活発に行われている。

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