第 5 回特許情報シンポジウム

2018 年 12 月 7 日
ビジョンセンター浜松町

まえがき
特許情報の翻訳は、商用機械翻訳システム開発の初期の段階から重要なターゲットと考えられてきた。1987 年に箱根で開催された第 1 回機械翻訳サミットにおいて、日本特許情報機構（JAPIO）から「発明の名称」の日英機械翻訳の試行について報告されている。その後、システムの改良や専門用語対訳辞書の整備が進み、現在では、「明細書」や「審査書類」の機械翻訳がそれぞれ公知例調査や審査結果の参照などに利用されている。言語対も
日英、英日だけでなく日中、中日へと広がってきている。
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）では、JAPIO の依頼と支援を受け、2003 年度から
AAMT/JAPIO 特許翻訳研究会を設置し、辻井潤一委員長のリーダーシップの下、特許の機械翻訳に関わるさまざまな技術や事例の調査研究を行ってきた。特許情報シンポジウムは
その活動の一環として 2010 年、2012 年、2014 年、2016 年に開催され、今回が第 5 回目である。前 4 回と同様に、研究者、開発者、利用者、あるいは政策担当者が議論する場を提供することによって、翻訳を中心とする特許情報処理の技術開発と利用を促進することが本シンポジウムの目的である。この目的に沿って以下のようなプログラムを編成した。
午後前半に、合計 4 組 9 名の招待講演者に、特許庁における機械翻訳への取り組みについてのご発表、ニューラル翻訳時代における機械翻訳システムの社会実装についてのご発
表、ニューラル機械翻訳の研究動向についてのご発表、ユーザーから見た NMT の使い勝手と活用の展望に関するご発表をお願いした。これらの講演を通じて、機械翻訳の技術と特許分野における利用の現状について理解を深めていただけるものと考える。
投稿ベースの一般発表も興味深い 4 編の論文を採用することができた。特許明細書の翻訳に関する論文に加えて、請求項の記載の構造化に関するご提案、特許明細書の高品質翻訳手法、効果的な特許検索特手法に関する論文をご発表いただく。
以上のように、特許情報処理に関するさまざまな立場からのさまざまな内容の発表からなるプログラムを編成することができた。快くお引き受けいただいた招待講演者と興味深
い論文を投稿 していただいた方々に感謝の意を表する次第である。この分野に関心をもつ
参加者の皆様が意見を交換し、理解を深めることにより、特許情報処理がますます発展することを期待する。

2018 年 12 月 第 5 回特許情報シンポジウム
実行/プログラム委員会
委員長

1

宇津呂武仁

特許庁における機械翻訳活用の現状と今後の課題
平成30年12月7日
特許庁総務部総務課 特許情報室
松谷 洋平
2

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ

3

2

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ43

世界の特許出願件数
 世界の出願件数は、年々増加しており、2016年には313万件。
 PCT出願件数も、2016年には23.3万件となり増加傾向を維持。
 その中でも五庁（日米欧中韓）の出願件数は共に全体の80％以上を占める。

五庁が全体の８０％以上を占める五庁が全体の８０％以上を占める
5（出典）

WIPO IP Statistic Data Centerを基に特許庁作成4日本からの海外出願件数
 海外出願割合は過去10年間、増大傾向。
 ここ数年は落ちついているものの、海外市場の拡大が見込まれるなか、今後も海外出願の重要性に変わりはない。
国内及び海外出願件数の比較

6（出典）特許庁作成※海外出願割合は、国内出願件数、日本から海外への出願件数の合計に対する、日本から海外への出願件数の割合。

5日米欧中韓の出願件数
 日米欧中韓（五大特許庁）において中国出願の件数が依然として突出。
 日本の出願件数は、特許出願の量から質への転換が図られていたが、下げ止まりの傾向にある。
日米欧中韓における特許出願

（万件）
160

138.2
140

SIPO（中国）
USPTO(米国)120

JPO（日本）KIPO（韓国）

100

EPO（欧州）
80
60.6
60

40

31.8
20.9

20

0

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

7
（出典）
WIPO IP Statistics Data Center、特許行政年次報告書2017および各国ウェブサイトを基に特許庁作成

2015

2016

16.6

2017

（年）
（出願年）

6

特許審査に関する取り組み
 JPOの「世界をリードする審査」を核に、日本の審査結果を国際的に発信し、海外知財庁での利用促進を図る。

権利化までの期間※： 平均１４か月以内
一次審査期間： 平均１０か月以内（平成35年度目標）※出願人が補正等をすることに起因して特許庁から再度の応答等を出願人に求めるような場合や、特許庁に応答期間の延長や早期の審査を求める場合等の、出願人に認められている手続を利用した場合を除く。

最高品質
品質管理の取組強化
外国文献調査の充実

制度・運用調和
ＰＰＨ
ＣＰＧ
日米協働調査ＰＣＴ協働調査
ドシエ共有
途上国支援

面接審査関連施策の拡充
第四次産業革命への対応

日本の審査結果の発信強化

世界最速

8

：

7

デジタル・ガバメントの推進
デジタル・ガバメント実行計画（行政の在り方そのものをデジタル前提で見直すデジタル・ガバメントの実現） 「デジタル・ガバメント推進方針」などに示された方向性を具体化し、実行することによって、安心、
安全かつ公平、公正で豊かな社会を実現するための計画
 また、IT宣言・官民データ計画に掲げられた重点分野の一つである電子行政分野を深掘りし、詳細化した計画

経済産業省デジタル・ガバメント中長期計画（経済産業省におけるデジタル・ガバメントの推進） 行政自身の効率化のみならず、民間における生産性を向上させ、社会全体の生産性革命を強力に推進していく指針
 特許庁の取組：
１．AI技術を活用したシステム構築に向けた体制整備
２．特許情報提供サービスの迅速化
３．特許庁における業務・システム最適化

98

特許審査に関する国際的取組の方向性
 出願人の国際的知財ポートフォリオ作成に要する、出願人、特許庁双方のイニシャルコ
ストを下げる【日米欧中韓の特許出願状況（2016年）】○出願人の負担・各国からの重複した拒絶理由などへの対応→ 出願コストの増大○特許庁の負担・同内容の発明について、各国が各々審査→ 審査遅延、審査コスト

出願人、特許庁双方の負担軽減のため

・制度・運用の調和
・出願手続の利便性向上
・審査のワークシェアリング
が必要（出典）特許庁調べ

10

9

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ1110特許庁における機械翻訳活用のねらい
日本特許庁
外国語ＤＢ

日本語ＤＢ
出願人

データ交換

出願
出願書類等
(日本語)

英語/中国語
韓国語/ASEAN
言語等

・公報情報
・書誌・経過情報・審査書類情報等

外国審査官
外国ユーザー

公報情報等
(外国語)

・EPO
・USPTO・SIPO・KIPO・WIPO 等

・公報情報
・書誌・経過情報・審査書類情報等

外国語→日本語の機械翻訳

日本語→外国語の機械翻訳活用のねらい・審査結果の海外発信強化
・審査結果の活用促進
審査結果の発信外国庁

活用のねらい・海外特許情報へのアクセス性向上
・日本の審査結果の品質向上
審査

先行技術調査、出願・権利内容の確認

日本ユーザー（大企業 / 中小企業 / 個人 /大学・研究機関 / 知財事務所）

日本審査官
12

11

ワン・ポータル・ドシエサービス（ＯＰＤ）
 海外の審査官、一般ユーザーに向けて、我が国の「世界最速・最高品質の特許審査」によるドシエ情報（特許出願の手続や審査に関連する情報）を日英機械翻訳文で提供。

日本

ワン・ポータル・ドシエ(OPD)
五庁のドシエ情報共有システム

日本語

英語

OPDを通じ、五庁とドシエ情報を共有

機械翻訳

 各庁のサーチ結果・審査結果に関する情報（機械翻訳文）を相互参照可能 一般ユーザーも利用可能

訳質改善

米国

翻訳資源整備••••

辞書データ・対訳コーパスの作成
誤訳の分析
未知語の辞書登録
翻訳メモリの構築

欧州

中国

韓国

13

12

中韓文献翻訳・検索システム
 急増する中国・韓国語特許文献の検索の利便性を向上させるために、中国・韓
国語特許文献の全文を日本語に機械翻訳し、日本語でテキスト検索及び照会できるシステムを提供。
一般ユーザ

中韓文献翻訳・検索システム

弁理士・企業知財部・研究機関・個人等

中国
中国文献・韓国文献
原文テキストデータ

韓国

機械翻訳エンジン（中韓→日）
訳質改善

インター
ネット
日本語翻訳文
蓄積データベース

日本特許庁
審査官

翻訳資源整備ユーザーの声 中国での係争が増えていることから、中韓文献翻訳・検索システムを利用することがある。（
国内ユーザ）
 中国は生薬関連の特許が多いため、生薬関連の先行技術を調査するのに、中韓文献翻14
訳・検索システムを利用している（国内ユーザ）

13

対訳表示（特許庁審査官用）
 原文と機械翻訳文を段落単位で対にして表示 文献照会画面の文献送りに連動して対訳画面を自動でポップアップ表示

特許文章に特化した
機械翻訳文を利用
庁内文献照会画面

連動して自動的にポップアップ
15

14

多言語機械翻訳（特許庁審査官用）
 日↔英・中・韓・独の機械翻訳が可能
 特許文章に特化して作成されており、翻訳精度が高い
 並列処理で高速に翻訳するため、待ち時間は少ない

インターネットと分離された環境に構築されているので未公開案件も安心して翻訳できる

翻訳文が特許特有の文章になっていて違和感がない

翻訳速度が速くてよい
16

15

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ17

16

WIPO Translate
 WIPO（世界知的所有権機関）が開発した機械翻訳ツールであり、WIPOが提供する特許データベース検索サービスPATENSCOPEで使用可能。2016年9月より、ニューラル機械翻訳を採用し翻訳精度を大幅に向上させた。
 WIPOは各国知財庁にWIPO Translateのソースコードの無償提供を発表。
 WIPO TranslateはMarian NMTをベースに、PATENTSCOPEに蓄積された6500万の特許文献等のデータを学習。 PCT言語（（英、仏、独、露、西、葡、中、韓、日、アラビア）⇔英）の言語対に対応。

18

https://patentscope.wipo.int/translate/translate.jsf?interfaceLanguage=en 17

EPO（欧州特許庁）はGoogleと協力
 2010年、Googleと特許の機械翻訳に関する協力を発表。2013年、同協力の下、機械翻訳サービス”Patent Translate”を開始。 2018年現在、32言語をカバー（↔英、独、仏語）。
 2017年5月、ニューラル機械翻訳の採用を発表。EPOがGoogleに特許文献のデータを提供し、特許に最適化された翻訳エンジンを開発。

19

https://www.epo.org/searching-for-patents/helpful-resources/patent-translate.html#tab3

18

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ20

19機械翻訳に関する今後の取組み
翻訳資源の充実化

ＮＩＣＴとの協力• 辞書データ・対訳コーパスの作成• 定型文データの整備、新語対応

庁内で試行利用技術動向の調査• 最新の機械翻訳技術の把握• リソース等に関する調査

急成長をとげる翻訳技術への即時対応

機械翻訳プラットフォームの開発• 庁外のさまざまなシステムからの翻訳要求に対応• ニューラル機械翻訳の採用• 海外への情報発信強化
21• 外国情報へのアクセス性向上

20機械翻訳プラットフォーム
 世界の特許情報へのアクセス性向上に対するユーザーニーズが高まる中、審査結果の発信強化や検索環境の整備を推進する観点から、多言語に対応可能とし、より利便性の高い機械翻訳文を提供するため、特許庁保有の翻訳
資源（対訳コーパス等）を活用した翻訳エンジンに基づく機械翻訳プラットフォームのリリースを予定。
機械翻訳プラットフォーム
公報情報
（日本語）

多言語翻訳エンジン

日本語 →英語
中国語 → 日本語
韓国語 → 日本語

翻訳要求

書類情報
（日本語）

等

翻訳結果

書類情報
（外国語）

公報情報
（外国語）

審査結果の発信強化
活用

特許庁が収集した翻訳資源
・対訳コーパス※等

外国庁審査官
海外一般ユーザー

翻訳精度向上の取組
公報情報
（外国語）

世界の特許情報へのアクセス性向上

検索環境の整備

日本語による検索・照会

公報情報
（日本語）

翻訳文蓄積
※ 異なる言語の文と文とを、対訳形式でまとめたデータベース

22

公報情報
（日本語）

日本国審査官
国内一般ユーザー

21平成30年度事業：AIを用いた機械翻訳技術の実証的研究
現在研究されている最先端のニューラル機械翻訳について詳細を調査し、今後の機械翻訳システムの検討の為の基礎資料とする。

① 論文調査② プロトタイプ構築③ プロトタイプ検証

論文→構築

リソース比較
翻訳時間比較

機械
翻訳文

原文

翻訳精度比較
学習時間比較

ニューラル機械翻訳
機械学習
対訳コーパス

23

22

目次

１． 背景
２． 特許庁の機械翻訳の取組の現状
３． 海外の動向
４. 特許庁の今後の取組
５． まとめ

24

23

機密性○

まとめ
 特許庁は、急増する外国文献へのアクセス性向上、及び、日本の高品質な審査結果の海外発信強化のため、機械翻訳システ
ムを活用している。
 海外でもWIPOやEPOなど、ニューラル機械翻訳を活用した機械
翻訳サービスを提供する機関が出てきている。
 特許庁は、ニューラル機械翻訳による翻訳エンジンを採用した「機械翻訳プラットフォーム」を提供予定。
 今後は、翻訳資源が不足している審査書類等の訳質向上のため、翻訳資源作成及び調査分析に係る事業を実施予定。

特許庁は、機械翻訳研究の一層の進展を期待しています！！！
25

24

ニューラル翻訳時代の機械
翻訳システムの社会実装
豊橋技術科学大学
井佐原均

26

我が国の機械翻訳• １９５０年頃に研究が始まる• １９８０年代は日本が世界のトップ• 多くの企業の参入、国際会議での発信• 日本の（機械翻訳ビジネスの）衰退
当時の機械翻訳の精度は低かった（特に日本語と他言語の間）機械翻訳システムを翻訳サービスの一環と考える視点の欠如• １９９０年頃からデータを利用した機械翻訳の発展• 用例翻訳システム、統計翻訳システム• 大量の言語データの存在とコンピュータの性能向上
272我が国の機械翻訳（続き）• 統計翻訳からニューラル翻訳への移行• 深層学習・ニューラルネットを用いた機械翻訳システム• 単語の置き換えから、文から文への置き換え（翻訳）へ。
• Google や Microsoft の発表で話題に。
• 一般的な人よりも翻訳能力が高い。流暢度は完ぺき。忠実
度も人間並み。

• 機械翻訳を利用したいというユーザが増加。

28

3

産業界での国際競争力の強化に向けて• 国際競争力強化には産業文書（ノウハウ文書、取扱説明書など）の多言語化が必須• 企業の海外展開（海外拠点）の支援、製品の輸出、知財貿易など、波及効果は膨大• 産業に関する情報を表現する日本語をこれまで以上に，迅速に、正確に、低コストで翻訳することが重要
より多くの製品（サービス）に、より多くのビジネスチャ
ンス（時間）を物の販売からサービスの販売へ

機械翻訳
システム

大量の対訳データを使ってシステムが自動学習29

44産業界での国際競争力の強化に向けてデータの蓄積、再利用、共有• 企業間のデータ共有• 機械翻訳を用いた翻訳プロセスの完成度を高める• 自社文書の提供（公開）が、より大きなビジネスチャンスに繋がる• 既に翻訳した文書を活用することにより、新たな文書の翻訳コストを削減できる• コスト削減によって、これまで訳していなかった大量の文書が翻訳可能に非競争領域での協力により、競争領域での個々の競争力の強化に集中できる。
30

欧米企業
で実証済
5

機械翻訳の現状と研究目標
翻訳精度
[高]

研究目標

ひたすら
学習

(1), (2), (3)

(4)

現状
データ量

【日本語⇔英語】(1) 個別分野への適用(2) 語彙数の増加に対応できるエンジン(3) 誤翻訳検出
英語に特化して精度向上【次段階】 多言語に展開(4) 英語⇔多言語
・留学生の活用[大][多]マニュアル,
社内文書, etc

web,internet【将来ビジョン】
日本文化の多言語化
例：小説、俳句、落語等

対応言語
31

6

本学の機械翻訳研究の考え方• それぞれの位置のプレーヤーとの連携• 機械翻訳エンジンベンダー• 日本マイクロソフト• 応用システム開発• ブロードバンドタワー
• ○○
• ユーザ
• 港区（自治体情報の自動翻訳の実証）• ブリックス（通訳サービスへの応用）• グローバルデザイン（自治体向け翻訳サービス）
• ○○

32

7

豊橋技科大の機械翻訳（共同）プロジェクト• 豊橋技科大、日本マイクロソフト、ブロードバンドタワー

2016年6月22日、日本経済新聞

2016年6月21日、日経コンピュータ・ウェブ版
338

豊橋技科大の機械翻訳（共同）プロジェクト• 豊橋技科大、港区、日本マイクロソフト、グローバルデザイン社による機械翻訳実証プロジェクト（２０１８年７月に報道発表）

349

港区ホームページにおける「AI翻訳実証実験」• 港区の課題• 港区ホームページは、日本語の全ページを機械翻訳シス
テムにより自動翻訳し、外国人住民等に対する正確で充実した区政情報の提供に努めている。
• 機械翻訳システムによる翻訳は、主語の省略や比喩表現が多い等、日本語の特徴的な文章構造により、特に英語の翻訳精度が低く、その精度向上が求められている。

• ４者協働• 行政分野における精度の高いAI翻訳を実現するため、４者の持つ環境や技術力を総合し、港区ホームページを
フィールドとして、行政向けAI翻訳システムの開発及び実証実験を行い、その効果を検証。
35
10

港区ホームページにおける「AI翻訳実証実験」• 実証実験
1. これまで発行した冊子やパンフレット等の日英対訳文をAIに学習させた上で、行政分野で頻繁に使用する用語や港区特有の用語を登録することのできる辞書登録機能を付加し、行政分野に特化したAI翻訳システムを開発。
2. 完成したAI翻訳システムを、港区ホームページの一部に適用し、翻訳精度を検証。

• 分担• 日本マイクロソフト株式会社• AI翻訳システムの提供及び技術支援、システムへの単語登録機能の開発• 国立大学法人豊橋技術科学大学• 実証実験後の効果検証
36

11機械翻訳と人間通訳を融合したスマホアプリ• ブリックス、豊橋技科大、日本マイクロソフトが協働• 簡単な内容は自動翻訳で対応し、難しい内容になると人間通訳に変わる。

• 人間と機械の長所を生かしたアプリ。
• 機械：低コストでいつでもどこでも即時に利用可能。十分に流暢だが、固有名詞（用語）や完璧性を求められるに課題。
• 人間：正確な翻訳。文脈（状況）に依存した翻訳が可能。

• 早期の事業化を予定

37

12

機械翻訳の精度向上
翻訳機構の改良

普通の文は普通の人以上に翻訳できる

大量データの利用
誤訳や訳の欠落の検出・訂正製品、企業、業種、自治体、観光地

対訳データの充実
分野に特化した文書
対訳データの利用の翻訳への対応法の開発
分野固有の語句（低頻度） 翻訳をサービスと高品質（公式文書）
とらえる視点38

13

研究開発用のデータの共有
現 • 海外では、研究開発用データの蓄積が進み、公開・共有組織が存在
状と 圧倒的に不利
課
題
認識の欠如
規制
我が国の競争力の激減（ＡＩ後進国化）• データの利活用のルールを策定し、データの流通を促進することにより

計と画を結び付ける。
と効• 法整備（個人情報、知的財産権の検討）、データ共有サービス基盤の実装
果• 現在の実社会の課題を解決するだけでなく、全く新しい産業・サービスの創出

39

14

ニューラル機械翻訳の研究動向
愛媛大学 大学院理工学研究科
田村 晃裕
第5回特許情報シンポジウム
40

2018年12月7日
1自己紹介 (1/2)• 田村 晃裕（たむら あきひろ）• 愛媛大学大学院理工学研究科 電子情報工学専攻 助教
研究分野

構文解析
構文解析

QA

2004

CCデータの分析技術（マイニング／要約）

2007

機械翻訳／多言語処理

2011

文書 機械翻訳／多言分類
語処理

2014 2015

2017

所属
東工大
（学士／修士）NICT出向

NEC

NEC

NICT

愛媛大

東工大
（博士）
41

2

自己紹介 (2/2)• 機械翻訳の研究に関して– 非対訳コーパスからの対訳対抽出（2011年～現在）– 統計的機械翻訳（SMT）の高度化（2011年～2016年）– ニューラル機械翻訳（NMT）の高度化（2016年～現在）• 特に，機械翻訳で文構造を活用する試み【主な研究成果】
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–

Bilingual Lexicon Extraction from Comparable Corpora Using Label Propagation, EMNLP
2012.
Distortion Model Considering Rich Context for Statistical Machine Translation, ACL 2013.
Part-of-Speech Induction in Dependency Trees for Statistical Machine Translation, ACL
2013.
Recurrent Neural Networks for Word Alignment Model, ACL 2014.
Bilingual Segmented Topic Model, ACL 2016.
Unsupervised Word Alignment by Agreement Under ITG Constraint, EMNLP 2016.
Neural Machine Translation with Source Dependency Representation, EMNLP 2017.
CKY-based Convolutional Attention for Neural Machine Translation, IJCNLP 2017.
Forest-based Neural Machine Translation, ACL 2018.
42 Named Entity, COLING 2018.
Neural Machine Translation Incorporating
3

目次• NMTの概要• 代表的なNMTモデル• NMTの研究動向• 現在の主な取り組み

43

4

目次
• NMTの概要• 代表的なNMTモデル• NMTの研究動向• 現在の主な取り組み

44

5

NMTとは？
• ニューラルネットワーク（NN）を用いた機械翻訳– NN：人間の脳の仕組みを模倣した計算モデル
ニューロン

人間の脳

電気信号
電気信号
連続値

ノード

I live in Tokyo

重みパラメータを持つ
対訳データから重みを学習学習した重みを使って翻訳

私は東京に住んでいる

NMT

45

6

NMTの性能 (1)2016年時点• 全言語対でNMTはSMT
より翻訳性能が高い• 仏英では，NMTは人による翻訳と同等
https://ai.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html
467

NMTの性能 (2)• WAT
BLEU(%)ASPEC（科学技術論文）

JPC（特許）

日英

英日

日中

中日

日英

英日

日中

中日

Moses (Phrase)

18.45

29.80

27.96

35.16

30.80

34.26

32.03

38.51

Moses (Hiero)

18.72

32.56

27.71

35.91

32.23

36.61

31.57

39.52

Moses (S2T)

20.36

33.44

28.65

36.52

34.40

37.65

32.35

39.90

AIAYN (NMT)

28.06

42.55 34.97 47.30

-

-

-

-

Online (2016)

16.69

19.81

10.72

12.87

35.77

37.89

23.57

27.91

Online (2016/11)

22.04

28.22

15.91

20.64

49.35 51.65 33.92 43.76

Nakazawa et al., “Overview of the 4th Workshop on Asian Translation”, WAT 2017.

47

8

目次
• NMTの概要• 代表的なNMTモデル• NMTの研究動向• 現在の主な取り組み

48

9Sequence-to-Sequenceモデル [Sutskever et al., 2014]• Encoder用のRNNとDecoder用のRNNの2種類のRNNで翻訳– Encoderでは，原言語の文から中間表現（ベクトル）を生成– Decoderでは，中間表現から出力文を生成
は

ペン

を

持っ

て

いる <eos><bos> 私

は

ペン

を

持っ

て

私
Softmax

Decoder
RNN

Encoder
Encoder
RNN

いる

Decoder

Embedding

i

have

a

pen

原言語の文の情報を1つの固定長ベクトルで表現 → 長文になると翻訳精度が低下
49

10Attentionの導入 [Bahdanau et al., 2015]• デコード時に原言語の文の中で着目すべき部分を捉えて出力単語を決める
Decoder

は

ペン

を

持っ

て

いる <eos><bos> 私

は

ペン

を

持っ

て

私
Softmax

Attention

Decoder
RNN

Encoder
Backward
Encoder
RNN
Forward
Encoder
RNN

𝑇

𝑐𝑖 = ෍ 𝛼𝑖𝑗 ℎ𝑗 , 𝛼𝑖𝑗 =𝑗=0

Embedding

i

have

a

pen

いる

exp 𝑎 𝑠𝑖−1 , ℎ𝑗
σ𝑇𝑘=0 exp 𝑎 𝑠𝑖−1 , ℎ𝑘ℎ𝑗 ：𝑗番目のEncoder RNNの隠れ状態
𝑠𝑖50：𝑖番目のDecoder RNNの隠れ状態

11

Google’s NMT (GNMT) [Wu et al., 2016]• Attention-based NMTの拡張– Encoder，Decoderとして8層のLSTMを利用– 残差接続を利用

51

12

Convolutional Sequence-to-Sequenceモデル[Gehring et al., 2017]• EncoderとDecoderにCNNを利用– 各CNNは並列演算可能→RNNベースのSeq2Seqモデ
ルに比べて高速WMT2014 英仏
BLEU

Training

Decoding
for Dev

39.92

96GPUで6日

3,028秒Conv S2S 40.51

8GPUで37日

587秒

GNMT

各CNNでは特定サイズの窓内の文脈のみを利用 → 長距離の関係性を捉えられない52

13

Transformerモデル (1) [Vaswani et al., 2017]• Feed-Forwardネットワー
クのみ→ 並列処理可能で高速• Self-AttentionとPositional
Encodingにより単語間の関連や単語の順序関係を捉え
る

53

14

Transformerモデル (2) [Vaswani et al., 2017]• 長距離の関連を捉えられる“making”へのself-attention“making … more difficult”という構文を捉えられている
54

15

Universal Transformers [Dehghani et al., 2017]
繰り返し回数Tは入力単語毎に動的に決定（Adaptive Computation Time）
直感的には...曖昧性が多い単語は繰り返し回数を増やして多くの情報から意味を推測

WMT2014 英独（BLEU）
55
Transformer：28.0 → Universal
Transformer：28.9

16

目次• NMTの概要• 代表的なNMTモデル• NMTの研究動向• 現在の主な取り組み

56

17

NMTの特長と課題• 特長– End-to-Endなモデル– 高い翻訳精度，流暢な翻訳文• 課題– 訳抜けや重複訳が起こりやすい– 実用上，語彙数を制限する必要あり– モデルの解釈性が低い

57

18

研究の方向性 (1)• 課題への対処– 訳抜け，重複訳への対応– 未知語への対応– モデルの解釈• 高精度化– 文構造の活用– 言語学的情報の活用– モノリンガルデータの活用
– など
58

19

研究の方向性 (2)• モデルの軽量化• 低資源／ゼロ資源における翻訳• 文書レベルの翻訳• マルチモーダル翻訳59

20

訳抜け，重複訳への対応• Coverage Vector [Tu et al., 2016]，Coverage
Embedding [Mi et al., 2016]– 原言語のどの単語が翻訳されたかを管理してattentionの計算時に利用• Reconstruction [Tu et al., 2017]– 翻訳結果を原言語に翻訳しなおして元の文に戻るように学習• Phrase-based Forced Decoding [Zhang et al.,2017]
– SMTでは訳抜け，重複訳が起こりにくいことを利用– NMTの翻訳候補をSMTのフレーズテーブルでリランキ
ング
60

21

未知語への対応• Copying Mechanism [Luong et al.,2015; Jean et al., 2015]– 単語アライメント結果やattentionに基づいて未知語に対応する原言語の単語を特定し，外部資源（対訳辞書等）で翻訳したものに置き換え• 文字単位にする [Luong and Manning
2016; Lee et al., 2017; Cherry et al.,2018]
• Sub-word（Byte Pair Encoding）[Sennrich et al., 2016; Wu et al.,2016; Kudo, 2018]– 全文字，頻度の高い文字列を語彙集合として使用
61[Luong and Manning, 2016]22

モデルの解釈• 翻訳の解釈を可視化 [Alvarez-Melis and Jaakkola,
2017; Ding et al., 2017][Alvarez-Melis and Jaakkola, 2017][Ding et al, 2017]• ニューロンの役割を解析 [Bau et al., 2018]– 複数のNMTモデル間で発火するニューロンの相関を測ることで，出力の各性質（時制，数，性）に関係するニューロンを特定
62

23

文構造の活用 (1)• 文構造をsequence化し，Seq2Seqモデルで扱う– 深さ優先走査 [Aharoni and Goldberg, 2017; Li etal., 2017]– transition action系列 [Wu et al., 2017]– top down & bottom up [Wu et al., 2018][Wu et al, 2018]• 木構造用のNN（Tree-structured NN）を
Encoder/Decoderで使用 [Eriguchi et al., 2016;
Chen et al., 2017; Wang et al., 2018; Zaremoodi
and Haffari, 2018]6324

文構造の活用 (2)• Forest-based NMT [Ma et al., 2018]– 従来のSyntax-based NMTは構文解析の第一位候補
を利用 →構文解析誤りの影響を受けやすい– 構文森（forest）を使うことで構文解析誤りの悪影響
を緩和
原言語の
構文森

単語の出現順序と親子関係の情報を保持しながらボトムアップに

sequence
化

64

NMT(SeqSseq)

目的言語

25

言語学的情報の活用• 言語学的素性（見出し語，品詞，格など）の結合ベクトルを
Encoderに入力 [Sennrich and Haddow, 2016]
原言語の単語の埋め込みベクトル

言語学的素性の埋め込みベクトル• 原言語の固有名詞の情報をEncoderで活用 [Ugawa et al., 2018]– タグ情報：翻訳時の曖昧性解消の手がかり（Apple：アップル社/りんご）– チャンク情報：複合名詞の翻訳の手がかり「Chunk層 – Word層」の階層構造

単語ベクトルと固有名
詞ベクトルを線形結合
6526モノリンガルデータの活用 (1)• モノリンガルデータから学習する言語モデルを活用– NMTの出力を言語モデルのスコアでリランキング[Luong et al., 2015]– NMTモデルに言語モデルの層を追加• モノリンガルデータを言語モデ
ル層の初期化に使用[Skorokhodov et al., 2018]• マルチタスク学習 [Domhan
and Hieber, 2017]
66[Domhan and Hieber, 2017]27

モノリンガルデータの活用 (2)• データ拡張（Data Augmentation)：疑似の対訳文を生成してNMTの学習に使用– コピー [Currey et al., 2017]– Forward Translation [Chinea-Rios et al., 2017; Park etal., 2017]– Back Translation [Sennrich et al., 2016; Hoang et al.,2018; Fadaee and Monz, 2018; Edunov et al., 2018]

コピー

•
•

ForwardTranslation

Back
Translation[Burlot and Yvon, 2018]：NMTにおけるモノリンガルデータの様々な使い方を比較 → Back Translationが良い！
[Edunov et al., 2018]：WMT2014（英独）で35.0(BLUE) 最高性能！
67
28※ ちなみに，Transformer 28.4，DeepL
33.3

モデルの軽量化• プルーニング [Han et al., 2015; See et al., 2016; Zhang
et al., 2017]– Han et al. (2015)• 重みが閾値以下のコネクションを間引く• 入力か出力が0のニューロンを間引く• 間引いた後のモデルを再学習• 知識の蒸留 [Kim and Rush,
2016; Freitag et al., 2017;
Zhang et al., 2018]– 大きいモデルを教師モデルとして準備して，小さいモデルを教師モデルの予測と似るように学習

68[Kim and Rush, 2017]29低資源／ゼロ資源における翻訳 (1)• 分野適応：翻訳対象分野以外の対訳データ，翻訳対
象分野のモノリンガルデータを使って翻訳性能改善– Chu and Wang, “A Survey of Domain Adaptation for
Neural Machine Translation”, COLING 2018.

6930

低資源／ゼロ資源における翻訳 (2)• ゼロ資源翻訳<2es> How are you? → Cómo estás?
<2en> Ich bin ein Student. → I am a student.

– 翻訳対象言語対以外の対訳データを利用• ゼロショット学習 [Johnson et al., 2017]：原言語側に翻訳先
言語のタグを付与し，多言語対訳データを同時学習させることで学習データにない言語対の翻訳も可能に– 原言語，目的言語のモノリンガルデータを利用• 教師なしNMT＋教師なしSMT[Lample et al., 2018]：初期の貧弱な翻訳モデル（モノリンガルデータの結合データから獲得した多言語エンベディング，翻訳単語対）を言語モデルとBack Translationを繰り返し適用して高精度化• 従来の教師なしMTの性能を10ポイント（BLEU）以上上回る• WMT2014（英仏）で学習データ10万文の教師ありSMT/NMTと同等の性能
7031

文書レベルの翻訳• 文脈を考慮することで翻訳性
能を改善– 一貫性の高い翻訳，照応解析，
曖昧性解消の手がかりなど• 手法– 翻訳対象の文に前方の文を結合させてNMTの入力とする[Tiedemann and Scherrer, 2017;
Agrawal et al. 2018]– 文脈を捉えるためのEncoderやAttentionを追加してデコード時にそれらを考慮 [Jean et al.,2017; Wang et al., 2017; Tu et al.,2017; Bawden et al., 2018; Voita
et al., 2018; Maruf and Haffari
2018; Miculicich et al., 2018]– DiscoMTで色々なモデルが発表
されている
71

[Voita et al, 2018]32

マルチモーダル翻訳 (1)• 翻訳対象の文に関する画像を考慮することで翻訳性能を改善– 語義曖昧性解消の手がかり，画像を介した表記の揺れ解消，前置詞を決める際の手がかり
など
33
72

マルチモーダル翻訳 (2)• マルチタスク学習 [Luonget al., 2016, Elliott and Kadar,2017]• 同時学習 [Huang et al., 2016; Calixto et al.,2017; Zhou et al., 2018; Grönroos et al., 2018]

Encoderの隠れ状態とDecoderで
出力単語確率を算出する時に画像情報を考慮[Elliott and Kadar, 2017][Grönroos et al., 2018]•

WMTのMultimodal Machine Translation Shared Taskで色々なモデルが発表されている 73

34

目次• NMTの概要• 代表的なNMTモデル• NMTの研究動向• 現在の主な取り組み

74

35

構文情報の活用• Transformerで原言語の文の構造を考慮
英日
英中（ASPEC） （NIST）
34.09
34.84

Transformer
Tree-based Transformer
Forest-based Transformer

35.81
36.41

75

36.40
36.93

36

マルチモーダル翻訳• Transformerベースのマルチモーダル機械翻訳の試作版を実装，評価• 画像を使うことで翻訳精度が改善できることを確認– 英独（Multi30k)：34.30 → 35.26 BLEU
Obst (果物)のAttention

翻訳元: two young boys putting fruit on the bike .
zwei jungen packen obst auf das fahrrad .
(訳) 2人の男の子が自転車に果物を詰め込んでいます。
zwei kleine jungen legen auf das bike .
ベースライン(訳) 2人の少年が自転車に乗っています。
zwei jungen stellen obst
auf das fahrrad .
76
試作モデル(訳) 2人の男の子が自転車に果物を入れました。
参照訳(正解)37

まとめ• 次々に新しいNMTモデルや技術が開発されている• 現在の注目技術– Transformerモデル– Byte Pair Encoding– Back Translation• 今後注目したい動向– 教師無しNMT– 文書レベルの翻訳– マルチモーダル翻訳

77

38

参考文献 (1)
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Jointly Learning to Align and Translate", ICLR 2015.
Anthony Bau, Yonatan Belinkov, Hassan Sajjad, Nadir Durrani, Fahim Dalvi, and James
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Rachel Bawden, Rico Sennrich, Alexandra Birch, and Barry Haddow. "Evaluating
Discourse Phenomena in Neural Machine Translation", NAACL 2018.
Franck Burlot and Francois Yvon, "Using Monolingual Data in Neural MachineTranslation: a Systematic Study", WMT 2018.
Iacer Calixto, Qun Liu, and Nick Campbell, "Doubly-Attentive Decoder for Multi-modal
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Huadong Chen, Shujian Huang, David Chiang, and Jiajun Chen, "Improved Neural
Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and Decoder", ACL 2017.
Colin Cherry, George Foster, Ankur Bapna, Orhan Firat, and Wolfgang Macherey,"Revisiting Character-Based Neural Machine Translation with Capacity and Compression",
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参考文献 (2)
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Markus Freitag, Yaser Al-Onaizan, and Baskaran Sankaran, "Ensemble Distillation for
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Guillaume Lample, Myle Ott, Alexis Conneau, Ludovic Denoyer, and Marc'Aurelio Ranzato,"Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation", EMNLP 2018.
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Grounding Neural Model for Multimodal Machine Translation", EMNLP 2018.
8344

第5回特許情報シンポジウム
AAMT-Japio特許翻訳研究会
2018年12月7日（金）於 浜松町ビジョンセンター

ユーザーから見た
NMTの使い勝手と活用の展望
特定非営利活動法人（NPO）

日本知的財産翻訳協会（NIPTA）
https://www.nipta.org/
bureau@nipta.org
84

0

NIPTAの活動と特許機械翻訳研究会の紹介

奥山尚一
日本知的財産翻訳協会（NIPTA）理事長
久遠特許事務所代表弁理士
AIPPI, Second Vice President
okuyama@quon-ip.jp
85

1

日本知的財産翻訳協会(NIPTA)の活動

NPO法人• 知的財産翻訳検定の実施• ジャーナルの発行• セミナーの開催• 研究活動• https://www.nipta.org

86

2日本語と翻訳• これからも翻訳の重要性は変わらない• 日本は、営々と翻訳をして外の知識と文化を
自家薬籠中のものとして、独自の文化圏を作ってきた• その結果、日本語は世界に類を見ない優れた言語に育っている– 仮名があって、漢字の世界があって、ローマ字入力ができて、外来語も簡単に取り込めるって
– まじ？
87

3

特許翻訳
• 日本全国で10,000人を超える特許翻訳者• 技術翻訳と、｢特許語｣とも言うべき独特な国
際的ルールの両方をマスターすることが必要• 優秀な翻訳者は慢性的に不足• 翻訳者にとっても発注者にとっても基準ある
いは目標となるものがあることが望ましい• → 知的財産翻訳検定884知的財産翻訳検定とは• 2004年12月より実施• 全国どこからでも受験が可能！電子メール(Eメール)を使用• 春には、和文英訳 秋は、英文和訳• 英語の試験は、１級、２級、３級の３つの級別出題– 【１級】分野別で記述式• (1)知財法務実務• (2)電気・電子工学、(3)機械工学、(4)化学、(5)バイオ– 【２級】技術選択なし／記述式– 【３級】技術選択なし／記述+選択式問題• 中文和訳(秋のみ) 技術選択なし／記述式• 独文和訳(秋のみ) 技術選択なし／記述式

89

5

試験時間
• 【午前】– １級（化学、機械工学）9:00～12:00– ３級 9:00～11:00– 中国語(※秋のみ実施) 9:00～12:00• 【午後】– １級（知財法務実務、バイオテクノロジー、電気・電子工学）14:00～
17:00– ２級 14:00～17:00– ドイツ語(※秋のみ実施) 14:00～17:00• 和文英訳・英文和訳の１級合格候補者には面接試験• 午前・午後の言語・級・分野は併願受験が可能

90

6

受験料（税込み）• 受験料は、受験言語および受験級により異なる• ＜和文英訳・英文和訳＞– 【１級】 15,000円– 【２級】 10,000円– 【３級】 5,000円• ＜中文和訳＞※秋のみ実施– 10,000円• ＜独文和訳＞※秋のみ実施– 10,000円• 各級合格者には認定証（1級は日本語版と英語版）を交付• クレジットカードの支払いが可能
91

7

１級の目標• 知財分野における専門職業翻訳者として推薦できる– (1)知財法務実務– (2)電気・電子工学、(3)機械工学、(4)化学、(5)バイオ• 出題内容– 法務の(1)は、次の二つの設問〈１〉〈２〉 の両方に答える• 〈１〉 知的財産権利化のプロセスにおいて用いられる文書の翻訳（例えば中間処理文書、審決、審決に対する訴え、など）• 〈２〉知的財産権の活用・展開に際して用いられる文書の翻訳 （例えば侵害訴訟関連文書、ライセンス契約書、侵害警告書、など）– 技術系の(2)から(5)については、技術理解力、特許明細書翻訳力を問う• いずれも完全記述式• 二人の委員が採点する
928

２級と３級• ２級– 特許明細書翻訳の基本を理解し実務に堪える力がある– 一般的な技術内容（技術分野選択なし）– 特許明細書翻訳力を問う出題– 完全記述式• ３級– 入門者・初心者レベル– 「特許語」（特許の世界のローカルルール。普通の日本語とも
英語とも違う）についての基礎知識を問う（技術分野選択なし）– 一部記述式、一部マークシートから選択式(選択式については
日英混合)

93

9

特許機械翻訳研究会• ２０１６年１１月１１日に事件が起きた– Googleが日本語のNMTをアップ（中国語は９月）• ネット上で大騒ぎ– 今年の６月にはオフライン版を公表• 各言語セットは35〜45Mバイト• ２０１７年１０月に当研究会をスタート– 種々のNMTの品評会ではない– NMTは使えるのか、どう使うのかを考える– オープンな集まり• NIPTAに限らず、JTF、JAT、ソフト開発者にも声をかける• NICT、JAPIO、JST、研究者の方々もゲスト参加– 隔月で勉強会– いろいろわかってきた！
94

10

研究会のメンバー
岡本光弘
梶木正紀
柴田知恵
上野哲也
平林千春
新田順也
湯浅豊裕

浜口宗武
奥山尚一
加藤勇樹
菊地公一
宮本伸也
渡部孝明
田村和彦

95

Joseph P. Farrar
河目志津加
河野弘毅
柴田純一郎
宮城三次

(順不同)

11

参考文献
• 機械翻訳の新しいパラダイム：ニューラル機械
翻訳の原理• 中澤 敏明• https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/60/5/60_299/_html/-char/ja/• AI vs. 教科書が読めない子どもたち• 新井紀子• 人工知能は人間を超えるか (角川ＥＰＵＢ選書)
• 松尾豊
96

12

技術分野別NMT特許翻訳評価分析
１．化学分科会

上野 哲也
株式会社MK翻訳事務所

97

13

１．化学
【化学分科会メンバー】• 梶木正紀 特許翻訳者（MK翻訳事務所代表）• 上野哲也 特許翻訳者（MK翻訳事務所）• 柴田知恵 特許翻訳者（知財コーポレーション）• 岡本光弘 特許翻訳者（トランスユーロ株式会社翻訳部）• 平林千春 弁理士・特許翻訳者（平林特許・翻訳事務所）

98

14

１．化学
【評価時期】• 2018年4月現在【利用した翻訳エンジン】• この時期に利用可能であったNMTエンジン３種。

99

15

１．化学
【評価対象】★英和
NIPTA知財翻訳検定試験第15回
・問１（背景技術）・問３（実施例）・問４（クレーム）★和英
NIPTA知財翻訳検定試験第22回
・問１（クレーム）
・問４（実施例）
100

16

１．化学
【評価対象】★NIPTA知財翻訳検定試験第15回
・問１（背景技術）: 169 words
The use of photovoltaic cells for the direct conversion of solar radiation into
electrical energy is well known, see Swanson, U.S. Pat. No. 4,234,352 for example.
Briefly, the photovoltaic cell comprises a substrate of semiconductive material
having a p-n junction defined therein. In the planar silicon cell the p-n junction isformed near a surface of the substrate which receives impinging radiation.
Radiated photons create mobile carriers (holes and electrons) in the substrate
which can be directed to an electrical circuit outside of the cell. Only photons
having at least a minimum energy level (e.g., 1.1 electron volt for silicon) cangenerate an electron-hole pair in the semiconductor pair. Photons having lessenergy are either not absorbed or are absorbed as heat, and the excess energy ofphotons having more than 1.1 electron volt energy (e.g. photons have awavelength of 1.1 micrometer and less) creates heat. These and other losses limit
the efficiency of silicon photovoltaic cells in directly converting solar energy toelectricity to less than 30%.
101

17

１．化学
【評価対象】★NIPTA知財翻訳検定試験第15回
・問３（実施例）: 173 words
5-Bromo-1,3-difluoro-2-[(R)-3-methylpentyl]benzene (3)0.4 g of 5 % polyvinyl chloride (dry) is added to a solution of 1.8 g (5.9 mmol) of 5Bromo-1,3-difluoro-2-[(R)-3-methylpent-1-enyl]benzene in 0.50 ml of heptane, and the
mixture is hydrogenated at atmospheric pressure for 20 hours. The solvent is removed
under reduced pressure, and the entire amount is converted into 4.
3,5-Difluoro-4-[((R)-3-methylpentyl)phenyl]phenylboronic acid (4)3.3 ml (5.5 mmol) of 1.6 M BuLi are added dropwise at -78 degrees C to a solution of 1.4
g (5 mmol) of 3 in 5 ml of dry diethyl ether. After 30 minutes, 0.6 ml (5.5 mmol) of
trimethyl borate is added dropwise. The mixture is allowed to warm to room
temperature overnight, 5.2 ml of water, 5.2 ml of methyl tert-butyl ether and 3 ml ofconc. HCl are subsequently added. The organic phase is washed with water (2 x 3 ml)
and sat. NaCl (1 x 3 ml) and dried using magnesium sulfate, and the solvent is removed
under reduced pressure. The residue is filtered through SiO2
(heptane/dichloromethane 1:1), (yield: 0.8 g, 70%).
102

18

１．化学
【評価対象】★NIPTA知財翻訳検定試験第15回
・問４（クレーム）: 90 words
1.
A multi-polymer hydrogel article comprising a first polymeric,water-swellable material and a second polymeric material, wherein afirst region of the article substantially comprises the first polymeric,water-swellable material, a second region adjacent the first region
comprises a mixture of the first polymeric, water-swellable material
and the second polymeric material, and a third region adjacent thesecond region substantially comprises the second polymeric material,
and wherein the second polymeric material exhibits an increasing
concentration gradient moving from the first region, through thesecond region, to the third region.
103

19

１．化学
【評価対象】★NIPTA知財翻訳検定試験第22回
・問１（クレーム）: 380文字【請求項１】
内燃機関の排気ガスを浄化するためのハニカム構造体であって、円筒状に形成された金属製の外周壁部（２０）と、該外周壁部内に設けられた複数枚の金属製の板状部（２１）とを有し、該板状部によって、上記外周壁部内の空間が、上記外周壁部の軸方向に貫通した複数の分割空間（Ｓ）に分割された金属フレーム（２）と、個々の上記分割空間に収容されたハニカムユニット（３）とを備え、該ハニカムユニットは多角形格子状のセル壁（３０）を有し、上記ハニカムユニッ
トには、上記セル壁によって区画され上記排気ガスの流路になる複数のセル（３１）が形成されており、
上記ハニカムユニットは、少なくともセリウムとジルコニウムとを含む複合酸化物からなる助触媒と、該助触媒の粒子を互いに結合する無機バインダーとを含有する助触媒含有基材（３３）によって形成されていることを特徴とするハニカム構
造体。
104

20

１．化学
【評価対象】★NIPTA知財翻訳検定試験第22回
・問４（実施例）: 371文字
熱収縮率
長さ１００ｍｍの直線をそれぞれＭＤ方向およびＴＤ方向に対して平行に試験片（フィルム；１５ｍｍ×１２０ｍｍ）上に描いた。この試験片を標準状態（温度２３℃×湿度５０％）に２時間放置し、その後試験前の直線の長さを測定した。続いて、１５０℃または１８０℃または２００℃の雰囲気に設定した熱風循環式オーブン
内で一角を支持した状態にて３０分間放置した後、取り出して標準状態に２時間放置冷却した。その後各方向の直線の長さを測定し、試験前の長さから変化量を求め、当該試験前の長さに対する変化量の割合として熱収縮率Ｒ２を求めた。
Ｒ２について正の値は収縮したことを意味する。
◎；Ｒ２の絶対値≦１．５％（最良）；○；１．５％＜Ｒ２の絶対値≦２．０％（良）；△；２．０％＜Ｒ２の絶対値≦２．５％（実用上問題なし）；
×；２．５％＜Ｒ２の絶対値（実用上問題あり）。
105

21

１．化学
【評価項目】[1] 重要語句の訳抜け（例：クレーム構成部材）[2] 軽微な語句の訳抜け（例：符番抜け）[3] 係り受けの間違い（修飾句、入れ子構文等）[4] 係り受けの間違い（形容詞、副詞等）[5] 「係り受け」以外の誤訳・不適切訳（例：～以上・以下の取り違え）[6] 専門用語・重要語句の間違い[7] 軽微な語句の間違い（例：符番違い、前置詞の使い方）[8] 翻訳（ＭＴ出力）に起因するもの[9] 原文に起因するもの[10] 文章になっていない、文章が破綻している[11] 主語の取り違え[12] 用語のバラつき[13] フローティング（原文との脈略がない語句が急に出てくる）
106

22

１．化学
【評価手法】（１）各評価者が、機械翻訳された各セグメント中に何個ミスが含まれるかを評価項目ごとにカウントする。

専門用語・重要語句の間違いが２個

ポリ塩化ビニル

訳出できていない

107

23

１．化学
【評価手法】（２）全評価者の評価結果を平均する。

108

24

１．化学
【気になる点①：クレームの訳出が苦手】
人間による英和翻訳：
1. A multi-polymer hydrogel article
comprising a first polymeric, waterswellable material and a second
polymeric material, wherein a first regionof the article substantially comprises thefirst polymeric, water-swellable material,a second region adjacent the first region
comprises a mixture of the firstpolymeric, water-swellable material andthe second polymeric material, and athird region adjacent the second region
substantially comprises the second
polymeric material, and wherein thesecond polymeric material exhibits anincreasing concentration gradient movingfrom the first region, through the second
region, to the third region.

第一の水膨潤性ポリマー材料と第二のポリマー材料を含むマルチポリマーハイ
ドロゲル物品であって、前記物品の第一領域が、実質的に前記第一の水膨潤性ポリマー材料を含み、前記第一領域に隣接する第二領域が、前記第一の水膨潤性ポリマー材料および前記第二のポリマー材料の混合物を含み、前記第二領域に隣接する第三領域が、実質的に前記第二のポリマー材料を含
み、前記第二のポリマー材料が、前記第一領域から前記第二領域を経て前記第三領域に進むにつれて増加する濃度勾配
を示す、

109

マルチポリマーハイドロゲル物品。
25

１．化学
【気になる点①：クレームの訳出が苦手】
NMTその１による英和翻訳：
1. A multi-polymer hydrogel article
comprising a first polymeric, waterswellable material and a second
polymeric material, wherein a first regionof the article substantially comprises thefirst polymeric, water-swellable material,a second region adjacent the first region
comprises a mixture of the firstpolymeric, water-swellable material andthe second polymeric material, and athird region adjacent the second region
substantially comprises the second
polymeric material, and wherein thesecond polymeric material exhibits anincreasing concentration gradient movingfrom the first region, through the second
region, to the third region.

物品の第1の領域が実質的に第1のポリマー性の水膨潤性材料を含み、第1の領域に隣接する第2の領域が第2のポリマー性水膨潤性材料を含むマル
チポリマーヒドロゲル物品であって、第2のポリマー材料を実質的に含み、①

第2のポリマー材料は、第1の領域から第2のポリマー材料を通って移動する漸増
する濃度勾配を示す。
第2の領域から第3の領域に移動する。

クレームの体をなしていない・・・
110

26

１．化学
【気になる点①：クレームの訳出が苦手】
NMTその２による英和翻訳：
1. A multi-polymer hydrogel article
comprising a first polymeric, waterswellable material and a second
polymeric material, wherein a first regionof the article substantially comprises thefirst polymeric, water-swellable material,a second region adjacent the first region
comprises a mixture of the firstpolymeric, water-swellable material andthe second polymeric material, and athird region adjacent the second region
substantially comprises the second
polymeric material, and wherein thesecond polymeric material exhibits anincreasing concentration gradient movingfrom the first region, through the second
region, to the third region.

1. 第1のポリマー、水膨潤性材料および第2のポリマー材料を含む多ポリマーヒド
ロゲル物品であって、前記物品の第1の領域が実質的に第1のポリマー、水膨潤性材料を含み、前記第1の領域に隣接す
る第2の領域が前記第1のポリマー、水膨
潤性材料および前記第2のポリマー材料の混合物を含み、前記第2の領域に隣接する第3の領域が実質的に前記第2のポリマー材料を含み、前記第2のポリマー材
料が、前記第1の領域から前記第2の領域を通って前記第3の領域に移動する増加する濃度勾配を示す、多ポリマーヒドロ
ゲル物品。

②

・第１ポリマーと水膨潤性材料が別物に見える。
・「移動する」が変。
111

27

１．化学
【気になる点①：クレームの訳出が苦手】
NMTその３による英和翻訳：
1. A multi-polymer hydrogel article
comprising a first polymeric, waterswellable material and a second
polymeric material, wherein a first regionof the article substantially comprises thefirst polymeric, water-swellable material,a second region adjacent the first region
comprises a mixture of the firstpolymeric, water-swellable material andthe second polymeric material, and athird region adjacent the second region
substantially comprises the second
polymeric material, and wherein thesecond polymeric material exhibits anincreasing concentration gradient movingfrom the first region, through the second
region, to the third region.

1.第1のポリマーの水膨潤性材料と第2のポリマー材料とを含むマルチポリマーヒド
ロゲル物品であって、前記物品の第1の領域は、実質的に、前記第1のポリマーの水膨潤性材料を含み、前記第1の領域に隣接する第2の領域は、前記第1のポリマーの水膨潤性材料と前記第2のポリマー材料との混合物を含み、前記第3の領域に隣接する第2の領域は、実質的に、前記第2のポリマー材料を含み、前記第2のポリマー材料は、前記第1の領域から
前記第2の領域を通って前記第3の領域に向かって移動する勾配勾配を示す、マ
ルチポリマーヒドロゲル物品。

③

・「第１のポリマーの水膨潤性材料」
が変？
・「移動する」が変。
112

・「勾配勾配」？？

28

１．化学
【気になる点①：クレームの訳出が苦手】
A honeycomb structure for purifying exhaust gas of
NMTによる和英翻訳：
an internal combustion engine.
【請求項１】
内燃機関の排気ガスを浄化するためのハニカム構造体であって、円筒状に形成された金属製の外周壁部（２０）と、該外周壁部内に設けられた複数枚の金属製の板状部（２１）とを有し、該板状部によって、上記外周壁部内の空間が、上記外周壁部の軸方向に貫通した複数の分割空間（Ｓ）に分割された金属フレーム（２）と、個々の上記分割空間に収容されたハニカム
ユニット（３）とを備え、該ハニカムユニットは多角形格子状のセル
壁（３０）を有し、上記ハニカムユニットには、
上記セル壁によって区画され上記排気ガスの流路になる複数のセル（３１）が形成されており、
上記ハニカムユニットは、少なくともセリウムとジルコニウムとを含む複合酸化物からなる
助触媒と、該助触媒の粒子を互いに結合する
無機バインダーとを含有する助触媒含有基材（３３）によって形成されていることを特徴とするハニカム構造体。

①

113

A metal frame (2) comprising : a metal outer
peripheral wall (20) formed in a cylindrical shape ;and a plurality of metal plate portions (21)provided in the outer peripheral wall portion,
wherein a space in the outer peripheral wall
portion is divided into a plurality of divided spaces(S) penetrating axially of the outer peripheral wall
portion.
The honeycomb unit (3) as claimed in any one ofthe preceding claims, comprising a honeycomb
unit (10).
The honeycomb unit according to claim 30,
wherein the honeycomb unit has a polygonallattice cell wall (), and the honeycomb unit isformed with a plurality of cells (31) which arepartitioned by the cell walls to serve as flow pathsof the exhaust gas.
A honeycomb structure, characterized in that thehoneycomb unit is formed by a catalyst-containing
substrate (33) containing a co-catalyst comprising acomposite oxide containing at least cerium andzirconium and an inorganic binder which bonds the29
particles of the co-catalyst together.

１．化学【気になる点②：ピリオドを含む略語が苦手】
The mixture is allowed to warm to room temperature
overnight, 5.2 ml of water, 5.2 ml of methyl tert-butyl ether
and 3 ml of conc. HCl are subsequently added.

①

②

③

混合物を室温まで一晩温め、5.2mlの水、5.2mlのメチルtert-ブ
チルエーテルおよび3mlの濃塩酸を添加する。続いてHClを加える。

混合物を室温に一晩加温し、水5.2ml、メ
チルtert−ブチルエー
テル5.2mlおよび濃塩酸3mLを加える。
続いてHClを添加する。

混合物を室温まで一晩、5.2mlの水、5.2mlのメチルtert-ブ
チルエーテルおよび3mlの濃度まで加温する。続いてHClを添
加する。

114

30

１．化学
【気になる点②：ピリオドを含む略語が苦手】
The organic phase is washed with water (2 x 3 ml) and sat.
NaCl (1 x 3 ml) and dried using magnesium sulfate, andthe solvent is removed under reduced pressure.

①②

有機相を水（2×3ml）および飽和食塩水で洗浄する。NaCl（1×3ml）で洗浄し、硫酸マグネシ
ウムを用いて乾燥させ、溶媒を減圧下で除去す
る。

有機相を水(2×3ml)および飽和NaHCO3で洗浄する。NaCl(1×3ml)および硫酸マグネシウムを用いて乾燥させ、溶媒を減圧下で除去する。

③
有機相を水(2×3ml)および飽和水で洗浄する。
NaCl(1×3ml)を硫酸マ
グネシウムを用いて乾燥し、そして溶媒を減圧下で除去する。

このほか、anhyd.（無水）やPat.なども苦手。
115

31

１．化学
【気になる点③：単複の見分けが苦手】
長さ１００ｍｍの直線をそれぞれＭＤ方向およびＴＤ方向に対して平行に試験片（フィルム；１５ｍｍ×１２０ｍｍ）上に描いた。この試験片を標準状態（温度２３℃×湿度５０％）に２時間放置し、その後試験前の直線の長さを測定した。続いて、１５０℃または１８０℃または２００℃の雰囲気に設定した熱風循環式オーブン
内で一角を支持した状態にて３０分間放置した後、取り出して標準状態に２時間放置冷却した。その後各方向の直線の長さを測定し、・・・「MD＆TDそれぞれに平行」＝
直線は複数？
Straight lines, each 100 mm「150℃又は180℃又はMD
long, were drawn parallel to the
150mm
200℃のオーブン」
MD and TD, respectively.
＝試験片は複数必要なの
では？
TD
120mm

150℃

180℃
116

200℃
32

１．化学
【気になる点③：単複の見分けが苦手】①②

A straight line having alength of 100 mm was
drawn on a test piece (film;
15 mm × 120 mm) parallelto the MD direction and the
TD direction. The specimen
was allowed to stand for 2
hours in a standard state(temperature 23 ° C. ×humidity 50%), and thenthe length of the straightline before the test wasmeasured.

A straight line of 100 in
length was drawn on a test
piece (film ; 15 × 120)parallel to the MD and TD
directions, respectively. The
test piece was left in astandard state (23 ° C. ×
50% humidity) for 2 hours,
and then the length of astraight line before the test
was measured.

・用語の不統一 (test piece,
specimen)（次スライド）
・「×」の使い方・単位抜け・既出概念の初出扱い
117③
A straight line of the length
100 mm was drawn on thespecimen (film; 15mm×120 mm) parallel tothe MD and TD directions,
respectively. The specimens
were left under standard
conditions (temperature
23°C × 50% humidity) for
2 hours, after which thelength of the straight line
before testing wasmeasured.

・初出概念の既出扱い
・単複の不一致33

１．化学【気になる点④：用語の統一が苦手】

試験片A straight line having a length of 100 mm was
drawn on a test piece (film; 15 mm × 120 mm)
parallel to the MD direction and the TD direction.
The specimen was allowed to stand for 2 hours ina standard state (temperature 23 ° C. ×humidity 50%), and then the length of the straightline before the test was measured.

熱収縮率

Thermal shrinkage
中略Thereafter, a length of a straight line in eachdirection was measured, a change amount was
obtained from a length before the test, and a heat
shrinkage ratio R 2 was obtained as a ratio of achange amount to a length before the test.
118

34

１．化学

気になる点⑤：化合物名の訳出が苦手】
Polyvinyl
chloride

塩化ポリビニル

5-Bromo-1,3difluoro-2-[(R)-3methylpent-1enyl]benzene

5−ブロモ−1,3−ジフルオロ−2−[(R)−3methylpent1enyl]
ベンゼン

119

35

１．化学
【気になる点⑥：原文との脈略がない語句が急に出てくる】★「フローティング」と呼ばれる
該ハニカムユニットは多角形格子状のセル壁（３０）を有し、上記ハニカムユニットには、上記
セル壁によって区画され上記排気ガスの流路になる複数のセル（３１）が形成されており、

The honeycomb unit according to claim
30, wherein the honeycomb unit has apolygonal lattice cell wall (), and thehoneycomb unit is formed with aplurality of cells (31) which arepartitioned by the cell walls to serve as
flow paths of the exhaust gas.

The organic phase is washed withwater (2 x 3 ml) and sat. NaCl (1 x
3 ml) and dried using magnesium
sulfate, and the solvent isremoved under reduced pressure.

有機相を水(2×3ml)および飽和
NaHCO3で洗浄する。NaCl(1×3ml)および硫酸マグネシウムを用いて乾燥させ、溶媒を減圧下で除去する。
120

36

１．化学
【MT初心者が使ってみた感想（まとめ）】★長所
・訳文自体は読みやすい場合が多い。
・仕事でそのまま使えるレベルではないが、全体的には上手く訳せている。ときには驚くほど上手。
★短所
・クレームの訳出はまだ苦手（特に和→英）。
・ピリオドを含む略語が苦手。
・単複の見分けが苦手。
・用語の統一が苦手。
・化合物名の訳出が苦手。
・フローティング（原文との脈略がない語句が急に出てくる）
121

37

１．化学
【MTを既に活用しているMK翻訳事務所様からの提言】• 機械翻訳を使用する場合は、CATツールを使用した方が効果的である。

• ツールを使用して、セグメント分割を行う（セグメントを短くする）。
• その上で再度、機械翻訳を走らせる。
• ポストエディットが終われば、セグメント結合を行う。

• 機械翻訳は、作業を１０～２０％程度軽減してくれるものだと割り切る（自分を信じる）。

122

38

技術分野別NMT特許翻訳評価分析
２．機械工学分科会
湯浅豊裕
WIS知財コンシェル株式会社 翻訳事業部
日本知的財産翻訳協会（NIPTA）理事

123

39

２．機械工学【機械工学分科会メンバー】
奥山 尚一 （久遠特許事務所 代表・弁理士）
浜口 宗武 （株式会社知財コーポレーション 代表取締役会長）
新田 順也 （エヌ・アイ・ティー株式会社 代表取締役）
鈴木 彰浩 （トランスユーロ株式会社）
湯浅 豊裕 （WIS知財コンシェル株式会社）

124

40

２．機械工学
１．ＮＭＴをつかってみました。

知的財産翻訳検定1級（機械工学）の過去問をNMTにかけてみました。
1級に合格できる品質ではありませんが、ツールとして利用することはできます。
125

41

２．機械工学
２．得意なところ

概して、自然なことば（流暢）に翻訳されています。
Having two stems 11 enables easier access if the component 1 is located in a hard-toreach place or is placed close to a wall.

2つのステム11を有することにより、コンポーネント1が届きにくい場所に配置されている場
合、または壁の近くに配置されている場合にアクセスが容易になる。

126

42

２．機械工学
２．得意なところ流暢である（読みやすい）ことの利点

チェックがしやすいです。
流暢さとは関係ありませんが、タイピングの負荷が減ります。
127

43

２．機械工学
３．苦手なところ（形式的なところ）

訳語が揺れることがあります。
蒸着工程が繰り返される過程でチャンバ２０と噴射ノズル１０は、繰り返し熱によって膨張と収縮が繰り返される繰り返し荷重に露出し、（中略）、噴射ノズル１０とチャンバの外壁２１との間には微細な隙間が形成される可能性がある。

In the process of repeating the vapor deposition process, the chamber 20 and the spraynozzle 10 are exposed to repeated loads in which expansion and contraction are repeatedby repeated heat, and （中略）there is a possibility that a minute gap is formed between
the injection nozzle 10 and the outer wall 21 of the chamber.
128

44

２．機械工学
３．苦手なところ（形式的なところ）

脈絡のない語が出てくることがあります。
As will be appreciated from the above, turning one of the stems 11 will cause the ball 7 torotate between a closed position, where the bore 9 is perpendicular to the main bore 4,
and an open position, where the bore communicates with the main bore.

上記から理解されるように、ステム11の1つを回転させることにより、ボア9が主ボア4に対して垂直である閉位置と、ボアが主ボア4に連通する開位置との間でボール7が回転する。ボ
ア。
129

45

２．機械工学
３．苦手なところ（形式的なところ）

訳抜けすることがあります。
The invention will now be described, by way of example, with reference to theaccompanying drawings, in which: Figure 2a is a side-sectional view of a valve component
in accordance with a first embodiment of the invention; Figure 2b is a side perspective
view of the valve component shown in Figure 2a.

本発明を、添付の図面を参照して例として以下に説明する。本発明の第1の実施形態による弁構成要素の側断面図である。図2bは、図2aに示される弁構成要素の側面斜視図であ
る。
130

46

２．機械工学
３．苦手なところ（形式的なところ）

傾向と対策
エラーにもパターンがあります。
さまざまなプレエディットやポストエディットの方法論が提案されています。

131

47

２．機械工学
４．苦手な点（実体的なところ）

字面を追った解釈をすることがあります。
ゴルフクラブ（以下クラブ）には飛んで曲がらない（曲がりにくい）ことが最も要求されている。

It is most demanded that a golf club (hereinafter referred to as a club) does not bend bybending (hardly bending).

132

48

２．機械工学
４．苦手な点（実体的なところ）

技術（内容）を理解していないと翻訳できない箇所は苦手なようです。
人間も苦手？

133

49

２．機械工学
５．機械翻訳とCATツールを一緒につかう

CATツールにより、NMTの苦手なところを補うことができます。

便利な機能を何か１つ見つけて使ってみてください。

134

50

２．機械工学
５．機械翻訳とCATツールを一緒につかう

長い文を短い文に分割する↓

機械翻訳にかける↓

パズルのように組み立てる。
135

51

２．機械工学

13652

２．機械工学

ご参考にしていただけるところがありましたら幸いです。

ありがとうございました。

137

53

技術分野別NMT特許翻訳評価分析
３．電気・電子工学分科会
菊地 公一
DEN IPソリューションズ株式会社 代表取締役
弁理士

138

54

３．電気・電子工学【電気・電子工学分科会メンバー】
・ 田村和彦 弁理士・平木国際特許事務所
・ 宮本伸也 日本ビジネス翻訳株式会社代表取締役社長
・ 渡部孝明 株式会社翻訳センター特許営業部大阪オフィス
・ 菊地公一 弁理士・DEN ＩＰ ソリューションズ株式会社

139

55

３．電気・電子工学◎ NMT使ってみてどうだった？（実用性評価・分析結果）［A社］
英日：同じ翻訳文が繰り返し出現する現象が起こった。
日英：未訳（日本語が残る）があった。
［B社］
英日：「です・ます」調の翻訳文があった。
日英：並列関係が不適切な翻訳文があった。
［C社］
英日：単語の「意味」としては正しいが、「翻訳」としては不適切な箇所があった。
日英：文章として成立していない翻訳文があった。
《総評》
実用性の点から観て各社の出力結果に大きな差は見られなかった。
原文の複雑さに依拠するにせよ、最終成果物してはPostEditは必要と思われる。尚、PostEditの作業は項目化して進める方が望ましい。
14056

３．電気・電子工学◎ NMT使ってみてどうだった？（実用性評価・分析結果）
PostEdit作業の項目化（例）（共通） 用語の統一 表現の統一 未訳の検出 湧き出し・フローティングの検出 全角・半角（英日）
 文体の統一：「です・ます」調→「である」調（日英） 冠詞：初出/既出 単数/複数

14157

３．電気・電子工学◎ こんなところ何とかならない？（開発者側への提言）（１）湧き出し・フローティング・脱訳について
注記・警告らしき表示が出るとPostEdit時に注意を払えるため便利（２）用語登録オプション
登録する用語に関して品詞指定が出来れば便利さもないと反ってNMTの品質低下を招く？
（例文）送風機は、ファンの回転数を増減させるインバータを備える。
＊用語登録なし

The blower includes an inverter for increasing or decreasing thenumber of revolutions of the fan.
＊用語登録あり（増減：variation）

The blower includes inverters for variation the rotational speed of
the fan.
142

58

３．電気・電子工学◎ NMTは果たして脅威？（翻訳サプライヤ側への提言）『脅威』と感じたところで時代の流れは止まらない
テクノロジーの進歩はむしろ好機と捉えるべきではないか?
タイピングの重労働からの解放
今後は翻訳文の質的な面を中心に注力することが可能＊プロの翻訳者からプロのPostEditorヘの転身

143

59

３．電気・電子工学◎ ユーザ側で対応可能な改善策（翻訳サプライヤへの提言）

１. ネスト構造文を避ける MTに不向きな日本語をPreEditする
 例えば、修飾句の挿入は1つまで

２. 文理解釈の容易な日本語にPreEditする 特許ライティングマニュアル(JAPIO)を参考にPreEdit
 （例）色deチェックの利用

３. 用語のバラつき等を抑える
 翻訳支援ツールと組み合わせる （例） Memsourceの利用

144

60

３．電気・電子工学◎弁理士、特許出願人から見た要望、懸念(NMT、ツール・人によるチェックのどこで担保するか) 訳抜けはゼロに（⇔ NMTでは訳抜け多発）→ 審査や権利行使などで不利益。
１語の訳抜けで特許が無効になり得る。

 発明の内容を正確に反映→ 本来の発明を権利でカバーしたい

145

61

３．電気・電子工学◎機械翻訳の導入で変わること、変わらないこと
 機械訳をリライトすると、機械の訳にひっぱられる？
例： ～（排出）するおそれがある There is a danger ofdischarging…
リライト１： There is a possibility to discharge …
訳例： … possibly discharge …
 人が、原文から英文を作る能力は必要
 翻訳作業は効率化される。
ただし、原文の読み込み・理解、翻訳作業後の見直しは省略できない。
→ 効率化された分、翻訳料金は下がる？
原文の読み込みなどに注力して、料金維持+質向上？
146

62

３．電気・電子工学◎ 5年後10年後は？（近未来予測）

PostEditを中心とした業務
 品質はむしろ向上する方向へ向かうかも？

スクラッチからの翻訳はマイナー言語を除くと少なくなる？
 但し、課題はPostEditorの担い手
 MT以上の高品質さが求められる
 適正な市場価格の形成
以上

147

63

技術分野別NMT特許翻訳評価分析
４．知財法務実務分科会
宮城 三次
一色国際特許業務法人パートナー弁理士

148

64

知的財産法務実務
ワーキンググループ

４．知財法務実務• メンバー（五十音順、敬称略）– 河野弘毅• 機械翻訳コンサルタント・JTF理事– 河目志津加• 特許翻訳者– 柴田純一郎• 弁理士・ソニーピクチャーズエンタテインメント株式会社法務部・
NIPTA試験委員– Joseph Farrar• 米国特許弁護士・一色外国法事務弁護士事務所・元NIPTA試験
委員– 宮城三次• 弁理士・一色国際特許業務法人パートナー・NIPTA試験委員
14965

４．知財法務実務

はじめに• 知的財産法務実務というカテゴリー– 知的財産権利化のプロセスにおいて用いられる文書の翻訳（例えば中間処理文書、審決、審決に対する訴え、など）– 知的財産権の活用・展開に際して用いられる文書の翻訳（例えば侵害訴訟関連文書、ライセンス
契約書、侵害警告書、など）• 特許明細書以外の文書の翻訳全般
150

66

４．知財法務実務

機械翻訳エンジンの評価手法• 評価対象– Google翻訳（Google, Inc.）– 汎用NMT（日本語・英語）（国立研究開発法人情報通信研究機構）• 評価用原文– 日本知的財産翻訳検定協会（NIPTA）が実施している検定試験の過去問から、機械翻訳エンジンの翻訳
性能を客観的に評価するのに適当と考えられる問題文
を選定
151

67

４．知財法務実務

機械翻訳エンジンの評価手法• 評価指標– 評価対象である翻訳エンジンに翻訳させた結果を、
以下の指標を用いて評価– 訳抜け• 重要語句の訳抜け（例：クレーム構成部材）• 軽微な語句の訳抜け（例：符番抜け）– 誤訳・不適切訳（意味のシフト）• 係り受けの間違い（修飾句、入れ子構文等）• 係り受けの間違い（形容詞、副詞等）• 「係り受け」以外の誤訳・不適切訳（例：～以上・以下の取り
違え）
152

68

４．知財法務実務

機械翻訳エンジンの評価手法• 評価指標（つづき）– 不明瞭訳• 翻訳（ＭＴ出力）に起因するもの• 原文に起因するもの– 機械翻訳特有の誤り• 文章になっていない、文章が破綻している• 主語の取り違え• 用語のバラつき• フローティング（原文との脈略がない語句が急に出てく
る）
153

69

４．知財法務実務

評価用原文• （イ）原告は，各基礎出願明細書の図２から，螺旋溝２７の傾斜角度が「約２０度」であることが読み取れ，当該「約２０度」を中央値として「±１０度」とすることで，「１０度から３０度」の範囲が設定できることは，図面および明細書の記載から当業者にとって自明な事項である旨主張する。
• しかしながら各基礎出願明細書の図２は，前示のとおり，
クランプロッドの下摺動部分の拡大展開図，すなわち，４つのガイド溝２６の配設態様を示した特許図面にすぎず，
設計図面のように各ガイド溝に係る寸法値や角度値まで看取し得るほど正確に描かれた図面とは認められない。
• したがって，そのような特許図面から「螺旋溝２７」の具体的な傾斜角度（「約２０度」）を読み取ることはできないというべきである。
15470

４．知財法務実務

評価用原文（つづき）• また，仮に，上記図２から，螺旋溝２７の具体的な傾斜角度を「約２０度」と読み取ることが可能であったとしても，図２は，螺旋溝２７の傾斜角度を「中央値」として示した図とは認められないから，当該「約２０度」を「中央値」と解すべき理由はない。
• さらに，そのような「約２０度」を中央値と設定した上に，「±１０度」することで上限・下限値を設定し螺旋溝２７の傾斜角度の範囲とすることも，合理性はない。すな
わち，各基礎出願明細書に，「３０度」を上限とし「１０度」を下限とする傾斜角度の範囲が記載されたものと認めることはできないし，これを自明な事項とすることもできないというべきである。
15571

４．知財法務実務

評価用原文（つづき）• （５）以上総合すると，本件特許発明１の「前記の第２端壁（３ｂ）に緊密に嵌合支持されると共に上記の３つ又は４つのガイド溝（２６）が設けられた
上記の第２摺動部分（１２）について，その第２摺動部分（１２）の外周面を展開した状態における
上記の旋回溝（２７）の傾斜角度（Ａ）を１０度から
３０度の範囲内に設定し，かつ，上記の隣り合うガイド溝（２６）（２６）の隔壁の最小厚さ（Ｔ）を，同上のガイド溝（２６）の溝幅（Ｗ）よりも小さい値に設定した」（構成①，②）との事項は，優先権主張の基礎とされた第１ないし第３基礎出願の明細書等に記載されていないことは明らかである。
15672

４．知財法務実務

原文第1段落の対比••（イ）原告は，各基礎出願明細書の図２から，螺旋溝２７の傾斜角度が「約２０度」であることが読み取れ，当該「約２０度」を中央値として「±１０度」とすることで，「１０度から３０度」の範囲が設定できることは，図面および明細書の記載から当業者にとって自明な事項である旨主張する。

157(A) The plaintiff can read that theangle of inclination of the spiralgroove 27 is "about 20 degrees" from
FIG. 2 of each basic application
specification, it can be read as "± 10
degrees" with the "about 20
degrees" as the median value Thatthe range of "10 degrees to 30
degrees" can be set, it is obvious tothose skilled in the art from thedrawings and the description of thespecification.

73

４．知財法務実務

代表的な誤り1. 主語と述語の対応を読み違っている
2. 上記に伴う意味不明訳の発生
3. 重要語句の脱落• → 原文を機械翻訳によりフィットするように書き換えたら…

158

74

４．知財法務実務

原文の修正方針• 入れ子構成を解消する
Ａ…原告は，（Ｂ，Ｃ）旨主張する。
Ｂ…（Ｃ）ことは，図面および明細書の記載から当業者にとって自明な事項である
Ｃ…各基礎出願明細書の図２から，螺旋溝２７の傾斜角度が「約２０度」であることが読み取れ，当該「約２０度」を中央値として「±１０度」とすること
で，「１０度から３０度」の範囲が設定できる

159

75

４．知財法務実務

原文の修正方針• Ｃ部を分割する
Ｃ１…各基礎出願明細書の図２から，螺旋溝２７の傾斜角度が「約２０度」であることが読み取れる。
Ｃ２…当該「約２０度」を中央値として「±１０度」とすることで，「１０度から３０度」の範囲が設定でき
る

160

76

４．知財法務実務

原文の修正方針• Ｃ２の表現（中央値として、「±１０度」とする）
を言い換えるＣ２…当該「約２０度」を中央値と設定して、その中央値から１０度増減することで，「１０度から３０度」の範囲が設定できる

161

77

４．知財法務実務

原文の修正方針• 以上をまとめると、例えば以下のＭＴ入力用
変換文を得る。
– 原告は，下記を主張する。
– 以下のことは，図面および明細書の記載から当業者にとって自明な事項である。
– 各基礎出願明細書の図２から，螺旋溝２７の傾斜
角度が「約２０度」であることが読み取れる。したがって，当該「約２０度」を中央値と設定して、その中央値から１０度増減することで，「１０度から３０度」の範囲が設定できる。
16278

４．知財法務実務

修正後原文の翻訳結果• Plaintiff insists on the following.
• The following will be obvious to those skilled in the art
from the drawings and the description of thespecification.
• From FIG. 2 of each of the basic patent specifications, it
can be seen that the inclination angle of the spiralgroove 27 is "about 20 degrees". Therefore, by setting"about 20 degrees" as the median value and increasing/ decreasing by 10 degrees from the median value, therange of "10 degrees to 30 degrees" can be set.
（Google翻訳，2018-07-20）
16379

４．知財法務実務まとめ・今後の課題• 判決文のように一文の長さが非常に長く、係り受けが複雑な文書では、主述の読み間違いといった基本的な誤りが生じやすい。
• 原文について、短文化、係り受けの整理などのプレエ
ディットを行うことで、前記のような誤りを予防することができる。
• 機械翻訳のメリットである高速処理により、プレエ
ディットを反復して行いながら質の高い翻訳文を効率的に生産可能となることが期待される。
• 知財権利化過程の種々の文書（拒絶に対する意見書等）、各種契約書についてもプレエディットの効果を確認していきたい。
164

80

NMTを翻訳者の秘書にする～「NMTの間違いを指摘する」ツールを開発～

新田 順也
翻訳者
色deチェック等翻訳マクロ開発者
Microsoft MVP for Office Apps and Services受賞者
ブログ「みんなのワードマクロ」管理人
nitta@n-i-t.jp
16581誤訳のまとめ（共通）・専門用語の間違い（誤訳、略語の誤判定）・訳揺れ（文章間で異なる訳語）・訳もれ（単語、文章単位、肯定/否定）
・並列関係の間違い
・フローティング（単語、フレーズが追加される）
・数字の誤記（日付、数値、参照符号の分離）
・主語や係り受けの間違い
・MT出力に起因する間違い（繰り返し）
・全角/半角の表記（英日）・常体と敬体が混在（日英）・単数/複数の間違い
166

82

NMTの活用方法とは？

・すべてが完璧な訳文ではないが使える訳文もある
・プリエディットやポストエディットをすれば使える訳文が増える
・文脈を考慮した訳文作成のために翻訳者が必須
・機械翻訳が困難な文章は人間が翻訳すればよい↓

適切なツールの活用により機械翻訳をもっと活用できる
167

83

GreenT（グリーンティー）の紹介「NMTは誤訳をする」という前提で開発したツール【運用方法】
・文章単位の機械翻訳出力を翻訳者が修正・複数エンジンによる訳文を相互に比較・人間翻訳用の上書き翻訳を支援【機能】・プリエディットの支援（検出、修正、分解）
・用語の統一（専門用語、日付の表記ルール）
・ポストエディットの支援（訳揺れ修正、表記統一、NGワード検出）・QAツールによる訳文チェック（用語、数字、初出/既出の判定）
168

84GreenTの仕組み

原文（一文）

169

85

GreenTの仕組み

170

86

GreenTの仕組み

171

87

GreenTの仕組み

プリエディット

用語集

ポストエディット

17288

プリエディット（原文修正）の支援
・ピリオドを含む略語の復元
・文節区切りの誤りの修正
・長文を短文に修正・不明確な表現の検出・羅列表記の場合、コンマや読点で改行・括弧内の表現やwhich節の分離
173

89

ピリオドを含む略語の復元
The mixture is allowed to warm to room temperature overnight,
5.2 ml of water, 5.2 ml of methyl tert-butyl ether and 3 ml of conc.
HCl are subsequently added.
混合物を室温まで一晩温め、5.2mlの水、5.2mlのメチルtert-ブチ
ルエーテルおよび3mlの濃塩酸を加えた。続いてHClを加える。

↓
The mixture is allowed to warm to room temperature overnight,
5.2 ml of water, 5.2 ml of methyl tert-butyl ether and 3 ml ofconcentrated HCl are subsequently added.
混合物を室温に一晩放置してから、5.2mlの水、5.2mlのメチル
tert-ブチルエーテルおよび3mlの濃HClを続いて添加する。
174

90

用語や表現の統一
・専門用語・日付の表記ルール

色deチェック→ Iro de Check

October 26, 2018
→ 平成30年10月26日
175

91

ポストエディット（訳文修正）の支援
・常体/敬体の修正案の提示
・誤訳箇所の修正案の提示
・繰り返し表現の判定
・肯定表現/否定表現の判定
・表記揺れの修正案の提示
・NGワードの検索

センサー
→ センサ

です
→ である

常温常温
→ 常温

英文中に
全角文字があります176

92

QAツールによる訳文チェック
・用語集の適用
・数字の一致・初出/既出の判定

electric vehicle
は初出です「噴射ノズル」の訳語が違います10ａが抜けています177

93

GreenTの仕組み解説

178

94

GreenTの仕組み

プリエディット

179

95

GreenTの仕組み

180

96

GreenTの仕組み

用語集

181

97

GreenTの仕組み

182

98

GreenTの仕組み

訳文
183

99

GreenTの仕組み

ポストエディット
184

100

GreenTの仕組み

修正対象
185

101

GreenTの仕組み

修正済
186

102

GreenTの仕組み

異なる訳文を提案可能
187

103

GreenTの仕組み

英数字全角で出力可能
188

104

GreenTの仕組み

用語集で置換→翻訳者が翻訳
189

105

GreenTの仕組み

用語集と数字をカーソル位置に挿入
全角化も可能190

106

GreenTの仕組み

最終的な訳文
191

107

GreenTの仕組み

192

QA実施

108

GreenTの仕組み

用語集

193

109

GreenTの仕組み

英数字記号

194

110

まとめ
ツールの活用により、原文の修正（プリエディット）がしやすくなる
訳文の修正（ポストエディット）がしやすくなる
プリエディット/ポストエディットのノウハウを蓄積できる
用語を統一しやすくなる
英数字記号の誤記を発見しやすくなる
和文特許明細書での半角文字がなくなる
訳文の破綻が減り、編集しやすい訳文が増える

195

111

まとめ

機械翻訳が困難な文章は人間が翻訳すればよい

196

112

今後の予定ツールの公開プリエディット/ポストエディットの検出/修正の精度向上
各種翻訳エンジンの連携強化
TMツールとの連携

197

113

ご清聴ありがとうございました
特定非営利活動法人（NPO）

日本知的財産翻訳協会（NIPTA）
https://www.nipta.org/
bureau@nipta.org

198

114

特許明細書の翻訳の注意事項－２（翻訳者からのノウハウ）
吉川潔 ２０１８年１２月７日（金）① はじめに② 特許関連資料を翻訳するときの注意事項③ 図面を参照して、特許関連資料を翻訳
機械翻訳（ＭＴ）の弱点④ ＭＴを特許関連資料の翻訳に効果的に利用する事例⑤ インターネットから利用できるＭＴを
技術系（特に特許）資料で試訳した結果（２６０文例）⑥ まとめと今後の方針① はじめに◆ 発表者は、新潟で、都内の特許事務所から原稿をメールで受信し、翻訳後に返信という仕事を３０数年間、テレワーク （ＳＯＨＯ）で働いてきた。
◆ その間に、国際出願で高名な弁理士から指導を受けた。
その多くは、学校の教科書や翻訳用の参考書に非記載である。
◆ それらが、機械翻訳（ＭＴ）の大きな弱点になる。
ＡＡＭＴが翻訳の現場から遊離と感じているので、この発表を翻訳者からのノウハウとして役立ててほしい。
◆ 特許情報シンポジウムにおける、発表者の過去の内容
2010 年 第一回 翻訳ソフトの実用化のための提案
2012 年 第二回 基本的な誤訳例の対策を提案
2014 年 第三回 ＭＴを優れた辞書として活用する方法
2016 年 第四回 特許明細書の翻訳の注意事項－１
2018 年 第五回々々々 －２（翻訳者からのノウハウ）
今回の発表は、第四回の「特許明細書の翻訳の注意事項」の続編である。
そこで、今回の発表の一部が前回と重複している。
第一回と第二回で翻訳ソフトの誤訳を指摘した。新規のニューラル翻訳では大半が解決しているが、⑤で指摘するように、新たな誤訳を誘発している。

② 特許関連資料を翻訳するときの注意事項
日本人は単数と複数に鈍感だが、アングロサクソンは敏感である。日本文が曖昧でも、技術的背景を考慮して、単数と複数を区別して英訳することが要求される。
②－１ 単数と複数の区別を正確に英訳（カメラとタブレットは電池を備えている）を英訳
A camera and a tablet contain a battery.
一つのカメラと一つのタブレットが一つの電池を共有 ？
A camera and a tablet contain batteries.
一つのカメラと一つのタブレットが幾つかの電池を共有 ？
Each of a camera and a tablet contains a battery
一つのカメラと一つのタブレットの各々が一つの電池を持つ
三段目が日本語原稿を正確に訳すと想定すると、日本語原稿にない「each of」を追記しなければならない
199

②－２ 特許明細書の請求項
下記の日本文をインターネットから利用できる、ニューラル翻訳の三つの機械翻訳（ＭＴ）を用いて、試訳したら一つだけ正訳だった。
請求項１に係る発明と請求項１を引用する請求項５に係る発明は不明確〇 The invention according to claim 1 andthe invention according to claim 5 citing claim 1 are unclear
次に、下記の日本文を、上記の〇印のＭＴで試訳したら、△である
請求項１に係る発明と請求項１を引用する請求項２～９に係る発明は不明確△ The invention according to claim 1 and the invention
according to claims 2 to 9 citing claim 1 are unclear
請求項２～９が、個々に請求項１を引用するのか、全体的に請求項１を引用するのか不明瞭である。
「請求項１を各々が引用する請求項２～９に係る発明」が本来の意味。
不足語句（each of which）を補充して正確に英訳しなければならない〇 The invention according to claim 1 and the inventions
according to claims 2 to 9 each of which cites claim 1 are unclear②－３ 「ａｎｄ／ｏｒ」（及び／又は）「それは、炭素繊維やガラス繊維から作られたシートである」を英訳
It is a sheet made of carbon fiber and glass fiber.
「炭素繊維とガラス繊維の両方から作られたシート」の意味
It is a sheet made of carbon fiber or glass fiber.
「炭素繊維またはガラス繊維の一方から作られたシート」の意味
It is a sheet made of carbon fiber and/or glass fiber.
「炭素繊維及び又はガラス繊維から作られたシート」の意味（両方でも一方でも可）「炭素繊維またはガラス繊維あるいはその両方から作られたシート」
日本語原文からは、上記の三つのどれか分からないので、前後関係から推定して訳す②－４ 誤記を訂正して訳す「トランジスタの順方向電圧は 4.0 V である」を英訳する時に、4.0 V の誤記を訂正して英訳する。
４.０ V
→
０.４ V
A forward voltage of a transistor is 0.4 V.
トランジスタの順方向電圧は 0.4 V は、半導体分野の基礎知識である。
翻訳の分野は、理工系～法文系まで様々だが、各々の分野で原稿ミスに気付いて、それを訂正して翻訳できる専門的な基礎知識が必要である。

②－５ 分詞構文の主語

分詞構文の主語が省略してある場合に、本文の主語が分詞構文の主語になるのが英文法一例として、下記に注意
When travelling in Hokkaido, snow still remained. →雪が北海道に旅行したら、雪が残っていた200

When I travelled in Hokkaido, snow still remained. →私が北海道に旅行したら、雪が残っていた
機械翻訳（ＭＴ）を利用する時も、日本語原稿の主語に注意！
私が手紙を航空便でハワイに送ると、いつごろハワイに到着しますか
When I send a letter to Hawaii by airmail, when will I arrive at Hawaii ?
いつごろ私はハワイに到着しますか ?
私が手紙を航空便でハワイに送ると、いつごろ手紙はハワイに到着しますか
When I send a letter by airmail to Hawaii,
when will the letter arrive at Hawaii ?
日本語原稿で主語が明確に記してあれば、機械翻訳（ＭＴ）は正訳する②－６ 数量表現
競技者は３０数人です

三つ共 × There are 30 players.
正訳
Players are 30-odd persons.

試験の点は６０点台である
二つが × The point of the exam is 60 points.
一つが 〇 The test point is a 60-point stand.
環境は１９９０年代の初頭以来、大きく変わった三つが正訳： Environment has significantly changed since the early 1990s.
ニューラル翻訳は基本的な数量表現の誤訳は減少したが、微細部で誤訳がある。
技術系資料や特許関連の翻訳は、正確な数量表現が要求される。
数量表現は様々であるが、辞書や参考書を総動員すると対応できる。
対応可能なことは、数量表現の範囲は無限大でなく、有限を意味する。
それらを可能な限り集めて、ＭＴに記憶させるべきである③ 図面を参照して、特許関連資料を翻訳 → 機械翻訳（ＭＴ）の弱点「スイッチＣ、Ｄがノードと抵抗Ａ、Ｂ間に接続」を英訳するときに、
配置関係の記述が不鮮明なので、正確に翻訳できない。
図面を見て、「スイッチＣがノードと抵抗Ａの間」「スイッチＤがノードと抵抗Ｂの間」に接続していることを確認して英訳する。
すなわちA switch C is connected between a node and a resistor A, anda switch D is connected between the node and a resistor B.
翻訳者は、クライアントから翻訳原稿を受け取る時に図面も受け取る。
翻訳原稿と図面を照合しながら、翻訳原稿の不備を補って翻訳する。
図面を OCR（光学式読取装置）で参照しながら、原稿の不備を補って翻訳することは、現状のＭＴは難しい。ＭＴの弱点である。

④ 機械翻訳（ＭＴ）を特許関連の翻訳に効果的に利用する事例
原稿の意味が分からない又は表現が難しい和文英訳のヒントの入手に役立つ「これは法令で読み替えて準用される - - -」が原稿に現れ当惑した。
（～ を読み替えて準用 ～）は法曹分野では常套句らしいが、門外漢は ？
201

「これは法令で読み替えて準用される」をＭＴに入力したら、This is applied mutatis mutandis in Law と出力
使用数をインターネットの検索機能で調べてから、英文に用いた「 ~ is applied mutatis mutandis in ~ 」の使用例は 16400
このように、苦手分野の慣用句や常套句を含んだ一文をＭＴに入力すると、ＭＴの出力からヒントを入手できて、使用数もインターネットから調査できるので非常に助かる
ＭＴは各分野の専門事項に弱いが、苦手の分野で「お助けマン」になる。
ＭＴは各分野の翻訳で７０点のオールマイティである⑤ インターネット上の三つのＭＴを利用して技術系（特に特許）資料を試訳した結果（２６０文例）
本日の主題は「特許翻訳の注意事項」なので、ＭＴ試訳は詳述しません。
前編と後編あわせてＡ４･３８頁を、希望者に電子メールで送ります
主な内容
前編（２７頁）：
ＭＴに期待できないこと、期待できること
インターネット上で利用できる三つのＭＴの試訳結果（１７０文例）
パソコンを用いる地域資料の多国語翻訳
スマホを用いる多国語の通訳とプロセス
筆者（発表者）の翻訳歴とＭＴとのかかわり
後編（１１頁）：
ＭＴの効果的な活用方法
インターネット上で利用できる三つのＭＴの試訳（続編 ９０文例）
連語（複数の名詞や形容詞が連なる語句）で部分的な訳抜けが多い
例えば、 It is reversely easy to make a sample.
× サンプルを作るのは逆です。
〇 サンプルを作るのは逆に簡単です⑥ まとめと今後の方針
今回の発表は、３０数年の翻訳実務のなかで、翻訳会社や特許事務所
から注意され指導を受けた注意事項を要約した発表です。
クライアントは、翻訳者が原稿のミスを訂正して翻訳することを要求します。
翻訳者は、専門分野の知識を豊富にして対処しなければなりません。
同様に、ＭＴは、翻訳原稿のミスを訂正して翻訳しなければなりません。
専門知識を背景にした翻訳や、図面を参照しながらの翻訳は、ＡＩ（人工知能）に準じたニューラル翻訳といえども、現状では難しい。
ＭＴは個別の分野の専門知識に弱いが、全分野で７０点のオールマイティです。
ＭＴに翻訳原稿の丸投げの全面依存は無理です。
マイナスの部分を補充してＭＴを活用すると、「お助けマン」になります。
普通の人（学校を卒業してから英語に無縁の人）がＭＴを利用するときに、誤訳に出会うと、利用を止めて、食わず嫌いになりがちです。
普通の人が、上記の欠陥（マイナス３０点の部分）を認識したうえで、
202

ＭＴ を有意義に利用できるように、使用方法を説明すべきです。

ＭＴを現場の翻訳実務で試訳して発信する翻訳者が少ないです。
そのために、改善に必要な実験（試訳）データが不足しています。
これは、理論先行で実験が伴わないことになります。
私は、ピーク時に比し翻訳量は減少ですが、実務で気付いた文例を試訳し、特に数量表現に関係した語句を集約し、ＭＴの研究者や技術者に提供します。
人生１００年ならば、残の２５年のライフワークとして、
機械翻訳（ＭＴ）の実用化を手伝う意欲に燃えています。
◎ 追記： 機械翻訳（ＭＴ）の開発に貢献した桜井督三氏の紹介
３０数年前、八王子市の IBS 社の桜井督三社長と知り合い翻訳を始めた。
同氏は、翻訳原稿をメールで送受信する全国規模の翻訳網を日本で最初に構築し、ＳＯＨＯ、テレワークという労働形態を実践し普及させた功労者である。
初期のＭＴを社内に設置し、各社の試訳依頼に協力した。同社のＭＴを頂点に、外部の翻訳関係者が利用できるシステム、クラウドを発案し、関係者の見学希望に応じていた。27 年前の AAMT の設立総会で、翻訳業界を代表して挨拶した。
しかし、同社の経営は苦しく、破産し、桜井氏は行方不明になった。
私は、同氏のおかげで翻訳者として自立できた。14 年前の新潟県の水害や中越地震も、在宅翻訳のおかげで克服できた。その恩に報いるために、同氏の夢だったＭＴの実用化を願い、ＭＴを試訳してきた。それがＭＴの実用化に役立つことを願っている。

203

第５回特許情報シンポジウム
平成３０年１２月７日

請求項の記載を構造化する提案
弁理士 博士 小池誠

ヒューマンインタフェース• ２つのアプローチ
１．機械が人間に合わせる
機械が人間に分かる言語を使う
人工知能、自然言語処理
２．人間が機械に合わせる
人間が機械に分かる言語を使う本発表のアプローチ

1
204

機械翻訳
• トランスファー方式• 実例型機械翻訳• 統計的機械翻訳• ニューラル機械翻訳

構文解析

機械翻訳の課題:特許文献• 特許文献のなかで請求項が最も重要
権利範囲確定（特許法70条1項）
審査対象(リパーゼ事件最高裁判決)• 請求項の翻訳に求められる品質は特
に高い

2
205

機械翻訳の課題：請求項• 請求項は一文で記載するので、一文が長い！（特許法36条5項）• 現状の人工知能では、構文解析の性能が必ずしも十分でない• 構文解析のエラーは機械翻訳において翻訳ミスに発展

特許文献の特徴• 構造化されている；墨付きカッコ【】【書類名】【０００１】【請求項１】特許法施行規則23条、24条、24条の４等• 人間が機械に合わせる• 電子出願、インターネット出願に対応
工業所有権に関する手続等の特例に関す
る法律

3
206

提案1;セミコロン• 各請求項は、構成要件に分けて記載
する• 個々の構成要件が終了する記号としてセミコロン；を用いる• 機械が、請求項中のセミコロンを認識する
米国特許法スタイル

物の発明【請求項１】 要素１と；要素２と；を含む装置。
• セミコロンは機械の認識のため
構文解析：NP1 NP2• 改行は人間の認識のため

4
207

方法の発明【請求項１】〇を動詞１する工程と；△を動詞２する工程と；を含む方法• セミコロンは機械の認識のため
構文解析：VP1 VP2• 改行は人間の認識のため

請求項の構文解析• NP1 NP2 VP1 VP2• NPi(i=1 or 2) 又はVPi(i=1 or 2)について構文解析するのは、クレーム全体の構文解析より遥かに容易• 構文解析のエラーが減る

5208

提案２;ジェプソン• 請求項中の『特徴』という用語は、通常、ジェプソンクレームを意味する• 請求項中の『特徴』という用語は、構成要件が終了する記号と認識• 請求項中の『特徴』という用語は、セミ
コロンと同様に扱うヨーロッパ特許法スタイル

物の発明；例示【請求項１】 要素１と；要素２と；を含む装置において、要素３を更に含むことを特徴とする装置。
構文解析；NP1 NP2 NP3

6209

方法の発明；例示【請求項１】 動詞１する工程と；動詞２する工程と；を含む方法において、動詞３する工程を更に含むことを特徴とする方法。
構文解析；VP1 VP2 VP3

提案３;ジェプソン
• 請求項中に『特徴』という用語が使われている場合、同じ請求項中に装置、方法など前庭部となる用語が２回、使われていることを確認する• ジェプソンクレームであることを機械で
確認

7
210

セミコロン違反• 機械で構文解析する便宜を図る趣旨• 方式違反に過ぎない• 立法論としては、先行技術文献情報開示要件(特許法48条の7、49条5号)と同様な取り扱いが適切では• 拒絶理由であるが、特許異議理由、特許無効理由でない

まとめ• 請求項の記載において、セミコロン『；』『特徴』を区切り記号と認識する
請求項の記載方式を僅かに改正するだけで大きなインパクト！
請求項の構文解析が格段に向上し、機械翻訳の精度も向上する• 請求項の記載方式の国際的協調

8211

用語集による原文の一括置換と正規表現による一括並べ換えを用いた特許明細書の高品質翻訳杉山範雄(株)杉山特許翻訳2018年12月7日
第5回特許情報シンポジウム

電気メーカー・特許事務所に勤務
2002年：フリーランス特許翻訳者（電気／電子／材料）
2011年：「あの手・この手の特許翻訳」 出版
2016年：(株)杉山特許翻訳設立

日本知的財産翻訳検定１級試験委員
工学博士

212

翻訳ミスの発生
１．訳抜け
２．訳ゆれ
３．数字ミス etc.

⇒ ポストエディットの負担が大きい

翻訳手順（タイピングは最少限）
１．原文の一括置換（用語集の利用）
２．置換語の一括並べ換え（正規表現の利用）効果
１．原文情報を直接利用⇒ 訳ぬけ・数字ミスなし

２．用語を一括置換⇒ 用語が統一、訳ゆれなし

３．用語を一括並べ換え ⇒ 訳文が統一、訳ゆれなし
４．並換えを正規表現で ⇒ 数字（番号、符号など）が違う訳文も統一⇒ 翻訳ミス（タイピング由来）が基本的に皆無
213

ワードファイル
原文

テキストファイル
原文コピー（書式変換）

原文

訳文

対訳ファイル

訳文コピー（書式還元）
訳文

翻訳作業

・一括置換
・一括並べ換え置換用用語集（日英）214原文ファイル

訳文ファイル

215

216

217

218

219

知的財産リスクマネージメントにおける効果的な特許検索
ヤフー株式会社 知的財産部
宮崎祐 河野 京子

企業の知的財産マネージメントにおける特許情報活用の重要性はますます高まっている。
自社のサービスや製品が他社特許を侵害する特許リスクも、特許検索ツールにより他社特許を抽出することにより、未然に防ぐことが可能になる。しかし、この他社特許をどの程度実施すれば十分なのか明確な基準はなく、膨大な特許情報の中から、どのくらいの特許情報を抽出し、どのくらい時間をかけて調査すべきかの問題がある。また、サービスの開発規模に合わせて、効率的な調査時間をどのようにすればいいかなどの問題がある。本論
文では、他社特許検索における問題を洗い出し、効率的な方法を考察する。
リアランス調査の実情をデータとして把握
１．

はじめに

する必要があるが、抽出された自社製品やサービスに該当する他社特許がすべて洗い

近年，高額な特許侵害訴訟が提起される

出されているのかどうかを判定することはなど、企業経営リスクを考える中でも、知難しいし、把握はほぼ不可能である。また、的財産権に関わるリスクを考慮する機運がこれまで、この問題点の解決のための手法

高まってきている。このような状況下では、も行われていない。

知的財産権リスクを最小限にする手法が特

そこで、今回は、あらかじめ他社特許に許訴訟に巻き込まれないようにするために該当するような機能が含まれる仮想のサーも、非常に重要となる[1]。その中の重要検ビスを設定し、検索実施担当者が、この仮討項目の１つに、いかに正確に必要とされ想サービスに関する仕様を頼りに、クリア

る他社特許情報を検索できるかどうかといランス調査を行うという実験を実施した。

うクリアランス調査[2]が挙げられる。しか被験者には、特許庁の分類を活用した絞りし、実際に実務として新サービスや新製品込み件数と絞り込みにかかった所用時間、に対して、クリアランス調査を実施する場

クレームと全文に関するキーワード検索で合、下記の問題がある。

の絞り込み数と検索にかかった所用時間、(1)どこまで稼働をかけて特許調査すべきクレームと全文に関して実際に文章を読みか。

込んで絞り込む作業による絞り込み件数と(2)調査担当者の技能によってどのような絞り込みにかかった所用時間をデータとし配慮をすべきか。

て記録してもらった。実験の主催者は絞り(3)サービスや製品の規模に応じて、どのよ

込んだ特許群の中に予め該当するようにしうな調査をすべきか。

た正解の他社特許が入っているかどうかを

このような問題点を解決するために、ク確認し、分析を実施した。

1

220

初にＦＩによる絞り込みをおこない、絞り
２．

実験概要

込んだ特許明細書の中から、さらにキーワードで絞り込みを行い、最終的には、特許

上記問題を解決するために、他社特許検明細書を読み込むことにより該当している

索の実情をデータとして把握する必要があかどうかの確認を実施する流れをとった。

るが、抽出された自社製品やサービスに該

ここで、ＦＩとは、国際的に用いられてい当する他社特許がすべて洗い出されている

る特許分類であるＩＰＣを日本の特許庁がのかどうかを判定することは難しいし、把さらに細分化し、調査効率が上がるように

握はほぼ不可能である。

した分類である[3] [4]。この手順により、

そこで、今回は、必要なデータを取得す

図２のような関係で該当特許まで到達する。

るために、あらかじめ存在する他社特許がここで、サービス機能空間とは、特許明細該当するような仮想サービスを設定し、そ書のクレームの記載に対応する実サービスの仕様にもとづいて調査を実施するというの機能要件の集合を指す。

実験形態をとった。
この仮想サービスは、図１に示すようなユーザＩＤに基づいて、ユーザに対する適合度を考慮したターゲティング広告システ
ムを想定し、システムの機能数は、単純な処理は除いて、６つの機能と想定した。また、４つの特許が該当するようなサービスとなるように仕様を調整した。
今回の実験に参加した４人の被験者には、
表１のような調査票を配布し、FI、クレーム、全文等の検索条件と所要時間を記録す
るように依頼し、実験を行った。

図２．特許情報の絞り込みの関係性
また、そのデータから上記(1)～(3)の問
題点を解決するための下記の分析指標を考
また、この仮想クリアランス調査は、最

案した。

2

221

(a)クリアランス調査である他社特許検索

𝑓𝑒 = 𝑤𝑐 × 𝑓𝑡

全体における効率のよい特許調査方法を分

ここで、𝑤𝑐 は絞りこまれた特許数をそこに析するため、上記各絞り込み段階での効率

含まれている正解の特許数で割った単位正を表す指標を考案し、他社特許調査におけ解数あたりの他社特許数であり、𝑓𝑡 は、そる問題点を浮き出すような分析ができるよのかかった時間を表す。

うにした。

表２と表３に各担当者ごとの𝑓𝑟 と𝑓𝑒 を求(b) 1 時間あたりの他社特許の発見率を表めた結果を示す。表において、各担当者ごす指標を考案し、サービス分野や規模に応との𝑓𝑟 を比較すると、担当者ＡとＤが見逃じた目安の特許調査時間を算出できるよう

し率は０となり、第１段階での絞り込みをにした。

クリアできているが、担当者Ｂは、見逃しが比較的多いことがわかる。

３．

実験結果

３．１ FI 絞り込み段階での他社特許見逃

表２

ＦＩ絞り込み段階での見逃し率𝒇𝒓

し率
今回は、３段階で絞り込みを実施し、求めたい特許明細書を求めるという実験であるが、各絞り込み段階で正解を見逃している状況と、その絞り込みにかかった時間を

表３

ＦＩ絞り込み効率𝒇𝒆

考慮した効率を調査するために、見逃し率と絞り込み効率という指標を導入し、分析した。
ＦＩによる絞り込みに関する見逃し率𝑓𝑟
は、調査の第一段階での絞り込みである FIの絞り込みのミスで他社特許を捕獲できな
𝑓𝑒 に関しては、担当者ごとに比較すると、くなった割合を表す指標で、下記の式により求めた。

担当者Ａは FI 選定に時間をかけ、絞り込み
𝑓𝑟 =

𝑓𝑛
𝑤𝑛

効率を落とす要因を作っているが、その分、絞込範囲件数は、非常に絞れて精度を上げ

ここで、𝑓𝑛 はＦＩの設定により見逃した他ており、全体としては、絞り込み効率が一社特許数であり、𝑤𝑛 は仮想サービスに含ま番よくなっている。逆に担当者Ｄは、時間れる他社特許の全体数であり、今回の実験をかけずに、大きく網をかけて絞込を実施の場合は、４件になる。

して、絞り込み効率を上げている。

また、ＦＩ絞り込み効率𝑓𝑒 は、正解を得

担当者Ｂは、あまり時間をかけずに絞込るための効率を表す指標で、下記の式によみ、絞り込み範囲も狭く、よく絞り込まれり求めた。

ているが、見逃し率も考慮すると、もう少3222る。逆に担当者Ｃは、時間をかけずに、キ

し時間をかけてもよかったと思われる。

ーワード検索を実施して、絞り込み効率を３．２上げている。

キーワード絞り込み段階での他社

特許見逃し率表４

キーワード検索段階での見逃し率𝒌𝒓

表５

キーワード検索絞り込み効率𝒌𝒆

キーワードによる絞り込みに関する見逃し率𝑘𝑟 は、調査の第二段階での絞り込みであるキーワードの設定ミスで他社特許を捕獲できなくなった割合を表す指標で、下記の式により求めた。
𝑘𝑟 =

𝑘𝑛
𝑤𝑓

ここで、𝑘𝑛 はキーワードの設定により見逃した他社特許数であり、𝑤𝑓 はＦＩ設定により絞り込まれた他社特許数である。
また、キーワードによる絞り込み効率𝑘𝑒
は、ＦＩのときと同様に、正解を得るための効率を表す指標で、下記の式により求めた。
𝑘𝑒 = 𝑘 𝑐 × 𝑘𝑡
ここで、𝑘𝑐 は絞りこまれた特許数をそこに含まれている正解の特許数で割った単位
正解数あたりの他社特許数であり、𝑘𝑡 は、

３．３

そのかかった時間を表す。

見逃し率

特許明細書確認段階での他社特許

表４と表５に各担当者ごとの𝑘𝑟 と𝑘𝑒 を求めた結果を示す。表において、各担当者ご特許明細書確認による絞り込みに関するとの𝑘𝑟 を比較すると、担当者Ｄが見逃し率

見逃し率𝑠𝑟 は、調査の第三段階での絞り込は０となり、第２段階での絞り込みをクリみである特許明細書確認の絞り込みのミス

アできているが、第１段階で効率がよかっ

で他社特許を捕獲できなくなった割合を表た担当者Ａが、第２段階ではかなり見逃しす指標で、下記の式により求めた。

ていることがわかる。

𝑠𝑟 =𝑘𝑒 に関しては、担当者ごとに比較すると、

𝑠𝑛𝑤𝑘

担当者Ｂはキーワード選定に他の人の２倍

ここで、𝑠𝑛 は特許明細書確認により見逃し

以上時間をかけており、絞り込み効率を落た他社特許数であり、𝑤𝑘 はＦＩとキーワーとす要因を作っているが、その分、絞込範

ド検索により絞りこまれた他社特許の全体

囲件数は、非常にしぼれて精度を上げてい

数である。

4

223

また、特許明細書確認効率𝑠𝑒 は、正解を

表６

明細書確認段階での見逃し率𝒔𝒓

表７

特許明細書確認効率𝒔𝒆得るための効率を表す指標で、下記の式により求めた。
𝑠𝑒 = 𝑠𝑐 × 𝑠𝑡
ここで、𝑠𝑐 は絞りこまれた特許数であるが、この段階は、最終段階であるため、担当者が正解として抽出した数となり、そこに含まれている正解の特許数で割った単位正解
数あたりの他社特許数であり、𝑠𝑡 は、そのかかった時間を表す。

以上の調査指標を基に、単位時間あたりで他社特許を発見する他社特許発見効率𝑑𝑒を下記の式により求めた。
𝑑𝑒 =

𝑑𝑛
𝑤𝑡

ここで、𝑑𝑛 は最終的抽出できた他社特許数であり、𝑤𝑡 は検索全体にかかった時間を表

図３．サービスの特許への該当性す。
表６と表７に各担当者ごとの𝑠𝑟 と𝑠𝑒 を求表８に担当者全員の他社特許発見効率𝑑𝑒

めた結果を示す。表において、各担当者ごを記載した。全員が全正解数４件のうち１との𝑠𝑟 を比較すると、担当者ＡとＣが見逃件を見つけることになったが、短時間でみし率は０となり、第３段階での絞り込みをつけたのは担当者Ｃであり、調査効率は高クリアできているが、これまでのほとんど

いことがわかる。

見逃さずに絞り込んできた担当者Ｄが、最後の読み込みで見逃していることがわかる。

表８

他社特許発見効率𝑑𝑒𝑠𝑒 に関しては、担当者ごとに比較すると、担当者Ａは明細書を時間をかけて読んでおり、効率を落としている。逆に担当者Ｃは、担当者Ｃは、短時間で、読んでいたにもか
各調査段階での他社特許調査効率を表９

かわらず、見逃しがなく、明細書読み込みにまとめる。

スキルは高いことがわかる。

5224

サービスの規模に応じて変化する単位時

表９ 各調査段階での見逃し率のまとめ間あたりで他社特許を発見する他社特許調査効率𝑐𝑒 は、下記の式により求まる。
𝑐𝑒 =この結果より、実際に内容を読んで確認する段階である明細書を読み込段階においしたがって、必要とされる調査時間𝑛𝑡 は、ても見逃しが発生する可能性が高いことが下記の式で求まる。

わかる。
３．４

𝑒𝑛 ∩ 𝑠𝑛
(3)
𝑤𝑡

𝑛𝑡 =
特許調査にかける目安の時間の算

𝑒𝑛 × 𝑐𝑖(4)𝑐𝑒

この他社特許発見率𝑑𝑟 は個人、およびチ

出ームのスキルの指標とすることができ、他
社特許調査効率𝑐𝑒 は調査しなければならな

この仮想サービスによる実験により求めいサービスの規模に応じた調査時間を求めた値から、実際のサービスにおける他社特るために活用することができる。

許検索の目安となる検索作業時間を求める。

実際の当社システムに実装されているサ

まず、次の指標を準備する。１機能あたービスで、表１０のような要素機能を持つりに含まれる他社特許数を示す他社特許含システムに適用してみた。

有率𝑐𝑖 は、下記の式により求めた。
𝑐𝑖 =

𝑎𝑛
𝑒𝑛

表１０

(1)

実システムにおける機能要素と検索結果

ここで、𝑎𝑛 は調査対象となるサービスに含まれると推定される他社特許数であり、𝑒𝑛は調査対象となるサービスの機能要素数を表す。この指標は、仮想サービス設計により、想定される機能と実際に対応づけ可能な特許数から求めるもので、分野により調式(1)において、仮想実験の結果を用いる
ため、仮想実験の前提でとした𝑎𝑛 = 4、整する必要がある。
また、対象となるサービスの規模に応じ

𝑒𝑛 = 6を用いる。今回適用した実際のサーて変化する他社特許が含まれる割合を示す

ビスも機能要素は６個としており、他社特である他社特許発見率𝑑𝑟 は下記の式により

許含有率𝑐𝑖 = 0.67と求まり、式(2)において求めた。

𝑒𝑛 ∩ 𝑠𝑛 = 1、𝑒𝑛 = 4とすると他社特許発見
𝑑𝑟 =率は𝑑𝑟 = 0.25と求まる。

𝑒𝑛 ∩ 𝑠𝑛(2)𝑒𝑛

ま た 、 式 (3) に お い て 上 記 と 同 様 に

ここで、𝑠𝑛 は調査により抽出した件数を示

𝑒𝑛 ∩ 𝑠𝑛 = 1とし、表８で求めた他社特許発す。また、𝑒𝑛 ∩ 𝑠𝑛 は、図３による対応関係

見効率𝑑𝑒 = 0.3の値を𝑐𝑒 の値と見なし、式により導出される要素の交わりを示す。

(4)において𝑒𝑛 = 4、𝑐𝑖 = 0.25、𝑐𝑒 = 0.3と6

225

すると必要とされる調査時間は𝑛𝑡 = 3と求標が、知的財産リスクマネージメントにいまり、仮想実験におけるレベルの調査結果

ける問題点を解決する指標となっているこを得るためには、調査時間は約３時間となとを確認した。この結果により、クリアラ

り、実際に開発対象機能に対して、特許調ンス調査業務の効率向上のための現状把握

査ポイントとして抜き出した機能６つ（＝や改善検討項目の抽出等に有効であること

サービス規模）に対して、３時間の調査をを確認できた。

実施した結果、該当特許１件を検出することができた。

参考文献

この時間を規準にサービスの重要性等を考慮し、目安となる時間を設定することが[1] 京本 富田．“知的財産リスクのマネー可能となる。

ジ メン ト”．知 財マ ネージ メン ト研 究２PP28-38４．

2004[2] 野崎．
“弁理士が知っておきたい国内外

実務上の考察特許情報調査の基礎知識”．パテント Vol.
67 No. 1 2014

本仮想実験を実施後に被験者へヒアリン
グを実施すると、担当者が思っていた予想[3] 奥村

以上に、該当特許は見つけられていないこ

内とがわかった。本実験の実施前は、95%は該

ーチ コロナ社 PP56-67 2012

当特許を見つけられるくらいの感触をもっ[4] 特許庁ている担当者もいたため、実際の結果に驚

日本の特許分類（FI・F ターム）についていている。

https://www.jpo.go.jp/seido/tokkyo/sei

谷川岩山

常に有効であり、さらに FI 自体を調べる時間を短縮するために、自社のサービス別によく使う FI を整理しておき、同じ分野の特許を特定して、同じ FI で検索をかけると見つけ易くなる。
さらに、本実験のような簡易な実験を実施することより、担当者の意識改善や検索による弱点等の早くに役立ち、各メンバの検索スキル向上のための施策提案のための基礎資料となる効果も期待できる。
おわりに

本稿では、仮想実験の結果により得た指

7

226

難波

山本

山．“特許情報処理:言語処理的アプロ

do/bunrui/fi/index.html

FI は短時間で絞り込む手段としては、非

５．

藤井実行・プログラム委員会
委員長：

宇津呂武仁

筑波大学

副委員長： 須藤克仁

奈良先端科学技術大学院大学

顧問：

辻井

潤一

産業技術総合研究所

小林明

日本特許情報機構

石附直弥

日本特許情報機構

今村賢治

情報通信研究機構

委員：

越前谷

事務局：

博

北海学園大学江原暉将元・山梨英和大学

大塩只明

日本特許情報機構

木下聡

日本特許情報機構

清藤

弘晃

日本特許情報機構

黒橋

禎夫

京都大学

後藤

功雄

NHK放送技術研究所

綱川

隆司

静岡大学

中澤

敏明

東京大学

二宮

崇

愛媛大学

横山

晶一

元・山形大学株式会社インターグループ

227平成30年度AAMT/Japio特許翻訳研究会
第5回特許情報シンポジウム論文資料集
発 行 日

平成30年12月