生成系AIを用いた多言語対応教材作成の実践知「難民日本語教育」におけるAI活用の＜わざ＞の記述
Practical Knowledge for Creating Multilingual Teaching Materials Using Generative AI：Description of AI Application in "Japanese
Language Education for Refugee”

伴野崇生*
Takao TOMONO*＜抄 録＞
難民を対象とした日本語教育／難民支援としての日本語教育(難民日本語教育、伴野 2023)において、学習者の母語／第一言語は非常に多様である．また、それらの言語は日本国内において必ずしも多くの話者がいたり多く学ばれていたりするとは限らない．学習者の母語／第一言語の多様性について、日本語教育では従来「媒介語を用いずに、日本語で日本語を教える」ことで対応することが多かった．だが、近年オンラインによる日本語教育の場面が増えてきたこともあり、そのような方法が必ずしも十分に機能しない場面も出てきている．本発表では生成系 AI を用いた翻訳結果を媒介としてコミュニケーションをとることの有効性について主張すると同時に、その＜わざ＞としての実践知について記述を行う．
＜キーワード＞難民日本語教育，ChatGPT/Google 翻訳/DeepL/みらい翻訳の併用，マイナー言語，完璧を目指さない翻訳１背景（１）「難民」とは難民条約第1条A(2)によれば、難民とは「人種、宗教、国籍もしくは特定の社会的集団の構成員であることまたは政児童生徒等、就労者、海外と並んで日本語教師の活動分野として「難民等」を挙げているのはまさにそのような「特別な配慮を要する」からに他ならない．
（４）難民日本語教育における多言語対応の必要性

治的意見を理由に迫害を受けるおそれがあるという十分に難民として日本に逃れてきている人々の言語的な背景は理由のある恐怖を有するために、国籍国の外にいる者で多様である。そのことは、「難民・補完的保護対象者認定あって、その国籍国の保護を受けることができない者また申請書」がどのような言語に対応しているかを見るだけではそのような恐怖を有するためにその国籍国の保護を受けも明らかである。出入国在留管理庁Webサイトからダウンることを望まない者」のことである．

ロードできる「難民・補完的保護対象者認定申請書」(初回（２）「難民日本語教育」とは申請用)の「各国語版」の対応言語は表1の通りである。

「難民日本語教育」とは「難民支援としての日本語教表１「難民・補完的保護対象者認定申請書」対応言語育・難民を対象とした日本語教育」のことである(伴野

英語、アムハラ語、アラビア語、インドネシア語、ウク

2023)．日本は難民条約加盟国であり、日本にも毎年多くのライナ語、ウルドゥ語、カンボジア語、シンハラ語、ス難民が逃れてきているが、難民は必ずしも日本を目指してペイン語、スワヒリ語、タイ語、タガログ語、タミル逃れてきているわけではない．そのため、日本語学習を含語、ダリ語、トルコ語、ネパール語、パシュトゥ語、パ

む日本で生活するための準備を十分することができないま

ンジャブ語、ヒンディ語、フランス語、ベトナム語、ペま、場合によっては全く準備のないままに日本に逃れ、日ルシャ語、ベンガル語、ポルトガル語、ミャンマー語、本での生活が始まるということが非常に多い．

モンゴル語、ロシア語、韓国語、中国語（３）「難民等」への日本語教育の特徴(文化庁2019)
日本語教育人材の養成・研修の在り方について論じ、その目安を示した文化庁(2019)は、難民日本語教育の特殊性

２

課題の分析とAIを用いた実践（１）内省による発表者自身および教育実践の分析と難民性への配慮に関連して「難民として庇護を求めて来本研究の分析対象者は発表者自身とその教育実践であ日する者の中には、初等教育を受けられなかった者が一定る．発表者はこれまで13年間難民日本語教育の実践を行っ数いることが報告されて」いることから、「国籍国等をやてきた．また、2000年頃から20年以上、遠隔外国語教育／むなく離れることになったショックや、迫害などの体験に学習の実践を行ってきておりICTを用いた言語教育についよる極度のストレス状態など、精神的に不安定な状態にあて一定程度の実践知の蓄積を行ってきている．筆者自身がる者もおり、日本語指導に当たってはこれまでの教育環境難民日本語教育における多言語対応について感じていた課や学習履歴にかかわらず特別な配慮を要する」と指摘して題は以下の通りである．

いる．文化庁(2019)が、生活者としての外国人、留学生、①学習者の母語／第一言語の多様性と日本における話者・学習者の希少性による対応に関する困難．

はAI等が翻訳しやすい形にあらかじめ人間の側が翻訳をし②実践者があらゆる言語に対応することに関する困難．ておくことであり、⑤’⑥’は確認のために行うバックト③翻訳によって失われるニュアンス・翻訳不可能性．

ランスレーションを行うことである。バックトランスレー④AI等を用いた翻訳の内容に関する不正確さ.

ションにより、③の「翻訳によって失われるニュアンス・⑤AI等を用いた翻訳のニュアンスに関する不正確さ.

翻訳不可能性」が可視化されることもある。

⑥AI等を用いた翻訳の正確さの確認に関する困難．

⑦’は生成系AIの登場により飛躍的に改善された。特に⑦左から書く言語と右から書く言語を混在させることに日本語教育の文脈では「『は』は文節や文、段落の主題を関する困難．

表す(The particle"は" indicates the topic of a clause, sentence, or⑧翻訳結果が不正確であることが引き起こしうる誤解やparagraph.)」のように翻訳した文の中に日本語を混在させ軋轢の回避に関する困難．

たい場合も少なくない。この場合であれば、例えばコー（２）AI等を用いた具体的な対応策としての＜わざ＞

テーションの中は日本語のままに、英語をアラビア語に訳上に挙げた課題のうち、①と②についてはGoogle翻訳のすように指示することで解決される。

登場によりかなり改善された．特に近年では100 以上の言⑧’については、オンラインであれば画面共有をしなが語対応しており、「マイナー」とされる言語にも多くの場ら、対面であれば翻訳過程をいっしょに見ながら翻訳を行合対応が可能となっている．だが、単に翻訳をするだけでうこと、翻訳結果は間違っていたり一部のニュアンスが失は③以降の課題に対応することはできない．③以降の課題われていたりする可能性があることを翻訳でメタ的に示すに対応するためには、ChatGPT、Google翻訳、DeepL、みこと、翻訳結果に違和感を覚える部分がないかを学習者にらい翻訳といった様々なツールを組み合わせて用いること確認したり、翻訳結果が何を示しているかを学習者のことが有効である．バックトランスレーション(逆翻訳)とは、ばで説明してもらったりすることを通じて解決される。

翻訳結果を元の言語に翻訳し直す作業のことであり、翻訳内容の正確さを確認する際に用いられる手法である．

３

まとめと今後の課題①’Google翻訳の活用．

以上、難民日本語教育の場面における生成系AIを用いた②’Google翻訳の活用．

多言語対応教材作成の実践知について発表者自身とその実③’メタ情報の翻訳およびChatGPT等を用いたメタな説

践に関する内省をもとに記述を行った。これらは難民日本

明の生成とその翻訳．

語教育以外の場面でも応用・共有可能な実践知であると思④’「やさしい日本語」や英語からの翻訳.

われる。今後は記述の精緻化を進め、多くの人が参照可能⑤’複数のツールを用いたバックトランスレーション.

な知識としてまとめていくとともに、その具体的な実践の⑥’複数のツールを用いたバックトランスレーション．

しかたに関する普及に関わる実践を行っていきたい。

⑦’言語を混在させるためのプロンプトの工夫とChatGPT等による翻訳．

附記⑧’翻訳過程の共有・可視化、翻訳が完璧ではないことたものである。

本研究の一部はJSPS科研費JP23K01947の助成を受けの意識共有と翻訳結果の修正に関する学習者との協働．
③’については例えば、翻訳の結果、「です・ます」で書かれているのか「だ・である」で書かれているのかといった情報が失われてしまう場合に、もとの文章や発話「誰が・誰に対して・どのような意図を持って・どのよう参考文献
文化庁(2019)日本語教育人材の養成・研修の在り方について(報告) 改定版．文化審議会国語分科会
出入国在留管理庁Webサイト「難民・補完的保護対象者認な機能の働きかけとして」行われたものなのかを記述しそ

定申請書」

れを翻訳することで、あるいはそのようなメタな情報を<https://www.moj.go.jp/isa/applications/procedures/nyuukokuk

ChatGPT等の生成系AIに生成させてそれを翻訳することでanri03_00091.html> 2024年2月26日最終閲覧
伴野崇生(2023)難民支援としての日本語教育・難民を対象対応可能である．
④’⑤’⑥’は全て翻訳の翻訳に関わる。④’についてとした日本語教育．小出記念日本語教育学会論文集．
31：165-191*社会構想大学院大学実務教育研究科（〒169-0075

東京都新宿区高田馬場１丁目２５−３０）（e-mail: takao.tomono@sentankyo.ac.jp / takaot@sfc.keio.ac.jp）* School of Professional Education, The Graduate School of Social Design (1-25-30 Takadanobaba Shinjuku-ku
0075,Japan)

Tokyo, 169-