ローカリゼーションにおける翻訳と翻訳理論研究
山田 優

Abstract
Localization of software and websites makes up the largest share of business in thelanguage industries of our time. Its uniqueness in discourse and use of technologies suchas computer-aided translation distinguishes localization from other translation work. The
business requirements of localization mean that large volumes of text must be translated
in a short period of time, and therefore requires multiple translators working as a team.
Under these circumstances, Translation Memory technology has become the de facto
standard. It works not only as a text recycling tool but also as a bridge among translators
to maintain quality levels. While there are pros and cons, discussions on these topics seemof interest to only professional translators. Very little academic research on localization
discourse has been conducted in terms of linguistics and translation theories, perhaps
because localization is new to translation studies, and vice versa. Thus, the challenge here
is to make closer connections between the two. In this regard, this paper provides a brief
survey of the localization industry from perspectives of business workflow, people
associated, and technological support (such as Translation Memory). Also attempts are
made to look at particular problems with localization in terms of current translation
studies, such as Skopostheorie and Pym’s (2005) Interlingua architecture.
1. はじめに3,000 億円市場と言われる今日の日本国内の翻訳市場で、分野別の割合でトップを占めるのはコンピュータ分野である（日本翻訳連盟 2006）。翻訳市場全体の 30%がコンピュータ分野で、20%強で科学・工業技術の分野が続く(ibid.)。この二つの分野だけで市場全体 50%以上を占めることになる。出版や映像翻訳の分野は市場規模で見ると 5%にも満たない。コンピュータや技術分野の翻訳分野では、翻訳作業をローカリゼーションとして捉え、翻訳支援ツールなどを駆使した作業の効率化に勤めている。これはいわゆる文芸や出版翻訳という作業との相違点も多い。翻訳支援
ツールを使う作業をひとつ挙げても、翻訳作業自体に様々な違いや規制がある。本稿では、ロー
カリゼーションという分野に焦点を絞り、この分野の翻訳作業の特徴を説明する。また従来から研究されてきた翻訳研究の観点からローカリゼーション翻訳の問題点とこの分野の動向を考察し、相違点と今後の研究課題を提議する。

57

2.

ローカリゼーションとは

2.1 ローカリゼーション翻訳の概要
ローカリゼーションは、LISA（Localization Industry Standards Association）によると「製品またはサービスをそれぞれの市場に合わせて修正していくプロセス」と定義されている(LISA 2004)。
一般的には、コンピュータソフトウェアやウェッブページ等の翻訳と理解されている。これも、一概に間違いではない。ローカリゼーションは、言語的かつ文化的な側面の処理だけでなく、技術的側面の修正作業も含んでいる。通常の翻訳の場合は言語的側面に焦点が置かれるが、ローカリ
ゼーションの場合、比較的大きなプロジェクトがあり、翻訳作業は全体の一部の作業となる。例えばソフトウェアをローカライズするという場合には、ソフトのソースの出し入れや仕向け毎に製品をカスタマイズするエンジニアリング作業が必要となる。これに付随してユーザインターフェースや取扱い説明書など、言語的翻訳の必要な作業が発生する。このようにローカリゼーションにおける翻訳作業は、全体の一部の作業として包含される。
ローカリゼーション全体の作業の内訳は以下のようになる。
・エンジニアリング作業
・言語的作業・マネージメント作業（Pym 2004）
マネージメント作業が全体区分の中に独立してあるのが興味深い。この内訳は、作業工数面とコスト面からはおおよそ 3 分の 1 ずつに分配される。上記の区分から考えても、エンジニアリングと言語的作業がほぼ同等に存在しているのは容易に理解できるが、マネージメントという作業が主要な作業として存在している点は、逆にローカリゼーションの特徴とも言えるだろう。筆者の実務の経験からも、作業を予算化する場合の配分はこれにほぼ等しい。後述するが、マネージメントの必要性は、ジョブの発注者であるクライアントとの折衝や、ローカリゼーション翻訳の目的やルールを決定したりする役割にある。また通常は多言語展開が同時進行していることや作業中の修正/変更
量が多いのでこれを管理する担当者が必要にもなる。このような作業区分の構造は、ローカリゼー
ション翻訳という成果物と作業工程に密接に関係している。
2.2 作業フロー
上記の作業区分とこれらに携わる担当者との関係を実際の作業フローという面から考えてみる。
通常の実務翻訳の場合は、クライアント→翻訳会社→翻訳者の順に、ジョブが流れている。クライ
アントからジョブが受注された時点で、翻訳会社は登録されている翻訳者に作業を依頼する。翻訳に必要な情報等も、まず翻訳会社がクライアントから聞いて、それから翻訳者に伝えることにな
る。場合によっては、クライアントが特定の翻訳者を指名してくることもあるので、必要情報がクライ
アント→翻訳者に直接伝えられる場合もある。

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ローカリゼーションの場合も大きな流れはこれと変わらない。しかし、一度に作業をする翻訳者が複数になることが多く、クライアントと翻訳者が直接接触することはない。翻訳会社（もしくはベンダー）はプロジェクトマネージャーという担当者を立て、クライアントとの窓口となり、作業開始前に準拠すべき用語集やスタイルガイドなどについて綿密な打合せをする。また、プロジェクトマネージャ
ーは、クライアントと打合せのほかに、翻訳者間のルール決定や管理も行う。現場によっては翻訳者チーム内にリーダー的な翻訳者を立て、この人間がプロジェクトマネージャー的な仕事を担当する事もある。いずれにしても、クライアントとの窓口と翻訳チームをまとめる担当者がいて、翻訳の作業に大きく関与している。翻訳者にとっても、個人の技量だけでなく共同作業が重視されているのが、通常の翻訳とローカリゼーション翻訳との違いといえるだろう。
2.3 ローカリゼーション翻訳の特徴
では実作業面からみたローカリゼーション翻訳の特徴を考えてみたい。通常の翻訳に対し、以下の特徴が挙げられる。
・テキスト量が膨大
・統一や用語といった品質重視
・改版が頻繁（繰り返し文が多い）
・作業中の変更が多い
・納期が短い（Simship）（加藤 2004）
まず翻訳量が膨大である点は、対象となるソフトウェアの規模にもよるが、英日の場合で、一ヶ月に数万ワードの規模となる。一人の翻訳者が一ヶ月に翻訳できる分量は、英日で 4 万ワードと言われている（ibid.）。この数字は、翻訳会社が翻訳を手配する場合にも用いる実際的な数字でもある。ローカリゼーション翻訳でひとつの案件の規模が、4 万ワード以上あることは珍しいことではなく、複数の翻訳者で作業が行われる。最低 2 人から 20 人程度の翻訳者が同時に作業をすることになる。つまり、翻訳量が膨大であるがゆえ、チームワーク翻訳が強いられるのもローカリゼーシ
ョン翻訳の特徴といえるだろう。
次に、スタイルや用語集に準拠しながら作業しなければならない点だ。どのような種類の翻訳でも、翻訳する上で従わなければならないルールがあるのは当然である。しかし、ルールの量が多いという点で、ローカリゼーション翻訳は群を抜いている。まずクライアントの要望で指示される用語集やスタイルガイドがある。ソフトウェアで使用される用語は、このグロッサリーで細かに指定される。文体や特殊な記述ルールはスタイルガイド等で規定される。翻訳者はこれに従わなければならない。ローカリゼーション翻訳の質＝指定された用語がしっかり使われているかどうか、で測られていると言っても過言ではない。翻訳チェッカーが一番時間を割いているのも、正しい用語が使われているかのチェックである。ローカリゼーションには、必ず独立した品質チームが存在している（加藤 2004）。
クライアント指定のルール以外に、翻訳チーム内決められたルールが存在する。用語集やスタイ

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ルガイドで網羅しきれない点は、翻訳者同士でそれをルール化し、各翻訳者はこれに従わなければならない。一人での翻訳作業であれば余り問題にならないが、ローカリゼーション翻訳ではチームのルールが必要となる。プロジェクトマネージャーはチームをまとめ、問題をルール化する。
つまり、翻訳者が従わなければならないルールという観点でいうと、2 種類の縛りがあることになる。
まず、クライアント指示による「縦」のルール。それと、チームワークを重視した「横」である。ローカリ
ゼーション翻訳の品質は、この二つの縛りによって測られるものである。
このほかに、作業中に発生する変更や修正が非常に多いという点、また多言語展開が同時進行している点もローカリゼーションの特徴として挙げられる。ソフトウェアの販売は、simship といわれ
今や多言語同時発売が普通となっている。英語版と日本語版の同時発売は普通である。結果として、ローカリゼーション作業は前倒しされ、製品の試作段階から作業が開始される。製品が未完成の段階から翻訳が始まるので、設計変更や仕様変更にともなう修正はつきものである。決められた用語は何度も変更や追加がされ、変更管理は多大な工数を要する。また、多言語展開が同時に進行しているので、ひとつの変更が発生すれば、何言語にも展開しなければならないことになる。このような管理は翻訳者は行わず、前述したプロジェクトマネージャーが行う。これも、マネージメントを単独の作業枠に割り当てている理由ひとつと言うことが出来る。
最後にこれは逆説的な特徴になるが、上記の特徴いわば「問題点」を効率良く管理する為に、翻訳支援ツールを使用することが挙げられる。中でも翻訳メモリは、最近のソフトウェア等のローカ
リゼーション翻訳では事実上の標準ツールとなっている。翻訳メモリを利用することで、大量の翻訳をチーム作業でこなすことが可能になるほか、用語集管理やチーム内の統一を図ることが出来るようになる。つまり、上記に個別に挙げたローカリゼーション翻訳の特徴を一つにまとめると｢翻訳メモリを使っていること｣、と言いかえることもできる。逆に言うと、ローカリゼーション翻訳の最大の特徴は、翻訳メモリを使っていること、と考えることができるのだ。
3. 翻訳メモリとは3.1 翻訳メモリの仕組み概要「翻訳メモリ」とは厳密には原文と訳文をひとつのペアとして蓄積されたデータベースを指すが、実際の作業ではそれを利用するソフトウェアまで含め「翻訳メモリ」と呼んでいる。翻訳メモリには、過去に翻訳された原文と訳文がセグメント単位（普通は一文単位）で蓄積されている。新規翻訳をする場合、翻訳メモリは、データベースを自動的に検索し、過去に同じ文または類似した文を訳したことがあるかどうかを、翻訳者に表示してくれる。例えば、「Click the [Save] button」という文章
が、[保存]ボタンをクリックします」と過去に訳されていたとする。今回、新たに翻訳する文章が、「Click the [Close] button」であれば、翻訳メモリが一番類似している文章を自動的に検索し、その原文と訳文、更に今回の文との相違点を記して示してくれる。この場合、[Save]と[Close]が相違点だと示してくれる。翻訳者は、[保存]の部分を翻訳することになる。
普通は、最初から用語集が配布されておりこれらは、ターミノロジーの管理ソフトウェアで翻訳メ
モリと一緒に連動している。[Close]には[閉じる]という訳語を当てることは決められているので、翻訳者はその指示に従い、[Close]の部分を[閉じる]に置き換えることになる。

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翻訳メモリに類似文が表示されるとき、その文章のマッチ率も表示してくれる。ペナルティの判断
基準はツールの種類や設定方法によりまちまちだが、おおよそセグメントの中での単語のマッチ数と文法的要素を合わせて決定されている。過去の文と全く同じ文であれば、exact match（100% match）となり、一部違えば fuzzy math となる。翻訳者はこのマッチ率をみることで、過去の翻訳がどの程度使えるのか知ることができる。上記の例の場合だと、過去の文と新たな文の構造は同じなので、単語の違いが考慮され 84％マッチと表示された 1)。実際に一単語を入れ替える
だけで、この文章の翻訳作業は完了した。実務では、75％マッチ以下の文章は表示しても逆に翻訳作業の効率化は望めないことから、ツール側で表示させないように設定とする場合もある。設定
値は経験やプロジェクトの特性を考慮して決定される。
文章の翻訳をし終わると、その訳文をデータベースに登録して完了となる。登録された原文と訳文のペアはこれ以後、再利用される対象となる。このように、翻訳メモリとは作業をしながら訳文を蓄積し、後に同じ文や類似した文に出くわした場合に、それを再利用できるシステムということになる。基本的には、人が行う翻訳作業を支援するツールであり（Quah 2006）、翻訳メモリ自体が、自動的に翻訳してくれるものではない。機械翻訳とは一線を画するものである 2)。
3.2 サーバ共有型翻訳メモリ
最近は、ひとつの翻訳メモリデータベースを翻訳者間でインターネット等を介して共有させて使用する機会も増えている。従来との違いは、新たに登録された原文と訳文が他の翻訳者からもリア
ルタイムに閲覧できることにある。ローカリゼーションはチーム作業になると前述したが、一人の翻訳者が訳した文章が登録され共有されていることで、別の翻訳者が類似文に出くわしたときに、その訳文を即座に参照できるので統一が保て品質や効率も向上する。
サーバ型のメモリを利用することで、従来のチームワーク翻訳に対し数倍の威力を発揮したという実務報告もされている 3)。実際にはテキストの種類にもよるので、必ずしも多大な効果があるとは一概に言えない。また、誤った訳文が登録されてしまうと、誤訳がチーム内に伝染する可能性も秘めている。この点についての詳細は本稿ではカバーしないが、最近のローカリゼーション翻訳現場において、共有型メモリの効用に注目が集まっているのは事実である。
3.3 翻訳メモリの効用
翻訳メモリとは、このようにデータベースに蓄積された訳文を再利用することで効用を得ようという考えに基づいたツールであるため、翻訳メモリに適したテキストの種類は限られてくる。
Craciunescu(2004)は以下のように記している。
-用語が統一とれているテキスト（Terminological homogeneity）-フレーズの統一がとれたテキスト（Phraseological homogeneity）-短くシンプルな文体が使われるテキスト(Short, simple sentences)
これら特徴を満たしているのは、やはりローカリゼーション翻訳の対象となるマニュアルやソフトウェ
ア内のエラーメッセージなどである。まず繰り返しや類似文が多いので、重複した文章を翻訳する

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手間が省けることにある（factor of repetition）4)。過去訳や他の翻訳者による訳文を再利用できるからだといえる（factor of reusability）。また、過去訳や他人訳に習いながら作業が進められるということで、チーム間で統一のとれた安定した品質が得られる（factor of consistency）。ターミノ
ロジーや用語管理のツールも同時に適用できるので、翻訳者が用語集をいちいち調べる手間も省ける。機械的な単語の置換等を行う必要がなくなり、翻訳者が本来力を注がなければならない
作業に集中できるのも利点である。
修正や変更が多いのもローカリゼーション翻訳の特徴だが、変更点の管理を支援してくれるのも翻訳メモリの効用とも言える。翻訳メモリ内を検索/置換できるので、作業の途中でのルール変更を適用できる（factor of efficiency）。変更内容は翻訳メモリを介した翻訳者全員に伝わるので、注意は必要だが効率的ではある。
最後に、マネージメント的な効用であるが、翻訳メモリの解析機能を利用して、新規翻訳が必要なテキスト分量やマッチ率を解析することができる。新規の案件を過去のメモリで解析することで、新規翻訳分量、繰り返し量、fuzzy マッチの文労を表示してくれるので、必要工数の見積り管理が容易になる。また、作業中にある日付までに翻訳された文章だけを書き出したり、翻訳者別に書き出したりというように、セグメントに付随した付加情報も一緒に登録されるため、管理業務への応用が可能になる。
4.

ローカリゼーションと翻訳理論

このように、ローカリゼーション翻訳には、様々な特徴がある。翻訳作業はチームで行われ、統一
事項など管理事項が多くマネージメントの関与が多い。多国語展開が同時に行われているのも特徴である。こういった特徴を一括管理し、効率化させるために翻訳メモリが用いられている。
しかし、実務の現場ではさまざまな問題が起きている。翻訳メモリを使うことによる問題も多い。ローカリゼーションの成果物が分かりづらいという批判もある。だが、このような問題は、現場の翻訳者などが、自らの経験のみを頼りに試行錯誤で解決しようとするケースがほとんどだ。同業者同士の意見交換も多少の手がかりとなる程度で、翻訳理論研究に解決策を求めようとする試みはな
い。
ローカリゼーションを翻訳理論という観点から論じた資料も非常に少ない。ローカリゼーションがここ十数年で生まれた新しい分野であるということもあるが、やはり翻訳理論研究それ自体の定義や認識のされ方が安定せず多種多様だということも否めない。翻訳者にとって、翻訳理論とは「どのように翻訳すべきか、何が良い翻訳なのか、そしてどうすれば効率的に翻訳できるのか」教えてくれるものである（Halliday 2001）。翻訳理論は「Solution Provider」なのだ（Chesterman 2000）。
しかし言語学者や翻訳理論研究者の考える翻訳理論とは、翻訳行為を説明するものであり具体的な解法や方法を規定（prescribe）するものではない(Quah 2006:22)。
本稿で翻訳理論を定義することはしないが、基本的には後者の立場に準ずるもので、その狙いは、ローカリゼーション翻訳という分野を従来ある研究の観点から考察し、今後のローカリゼーショ
ンの動向を考慮することで、研究テーマとなりうる可能性を模索することにある。

62

4.1 ローカリゼーション成果物の問題点と Skopos 基本規則
ローカリゼーションにおける翻訳の目的は、クライアントによりはっきりと決定されている(加藤2004)。それは、製品をローカライズして現地のユーザに受け入れてもらうことであろう。企業がビジネスを念頭に行うことであり、Target-oriented を念頭にローカライズされるのが普通である。しかしローカリゼーションの成果物であるソフトウェアのマニュアルやオンラインヘルプは分かりづらく読
みにくいことが多い。誤訳も頻繁に見受けられる。特に翻訳メモリを使った場合、それが顕著に現われ、現場の経験からも翻訳メモリを使うと良い翻訳にならないといわれている。ここでは、Skopos
理論から、その原因を考えてみる。
Skopos 理論は機能的アプローチの一つで、翻訳の「目的」に焦点を合わせ、翻訳方法と方略が決定されるという考え方である。ST は情報のオファーと見なされ、その情報を TL の文化に自分たちの言葉で伝える事とされる。ローカリゼーション翻訳は、その目的を企業が決定されると前述
したが、Skopos により決定された TT は、Skopos の基本規則に従うことになる。Skopos 理論の基
本規則は以下の通りである(Reiss and Vermeer 1984:119)。
・ translatum (TT) は skopos により決定される。
・ TT は目標文化において起点文化と SL における情報をオファーする。
・ TT は逆方向への情報のオファーを開始しない。
・ TT は内部的に coherent でなければならない。(intratextual coherence)・ TT は ST と coherent でなければならない。(fidelity rule)(intertexual coherence)・ 上記 5 つの規則は位階的順序に立ち、Skopos 規則が最も重要である。
注目すべきは、TT のそのテキスト内結束性(intra coherence）を優位に、テキスト間結束性(intercoherence)を下位に翻訳される、という点だ。ローカライズ翻訳は、Skopos の基本規則に従い行われるはずだが、実作業では基本規則通りになっていない。その原因は翻訳メモリにある。
翻訳メモリは訳文の再利用であり、原文と訳文はセグメントという通常１文単位で保存されていると先に説明した。翻訳者は、プロジェクト全体のルールと効率を考慮し、普通はこのセグメントを変更することは許されていない。セグメントを変えてしまうと、変更があった場合や他言語への展開時に原文と照合できなくなり厄介になるからだ。つまり、翻訳メモリを使用すると、必然的にテキスト間結束性を、セグメント単位で守られなければならないことになる。また、翻訳メモリはデータベース
であり、文脈のない文章フラグメントの集まりである（Pym 2004）。重複文を訳さなくて済むという効率性を重視する反面、テキスト内結束性の欠如した翻訳を生み出すことにつながる。結果として、
fidelity 規則がテキスト内結束性より上位になってしまい、Skopos の基本規則の順位が守られなくなる。翻訳メモリを使うと翻訳の品質が悪くなると一般に言われていることではあるが、このように
Skopos 理論からその一面を説明することができる。
ローカリゼーションは広義で、目標となる国向けにまったく違ったコンテンツを提供する場合がある。ユーザマニュアルなどを翻訳だけするのではなく、その国に合わせて新規に書き起こすこともある。このような例は翻訳という範疇を超えたリメークやリライトであるので Skopos は当てはまらな63

い。
しかし、実際にはまだ翻訳が基本になるケースは多く、翻訳メモリを利用する現状は先に説明したと通りだ。セグメント単位で行わなければならない翻訳の問題に対しても様々な改善技術が開発されている。文章全体を構造化した XML などの技術を部分的に導入することで、解決する方法がある。従来の一文単位から段落等、もう少し大きな単位でテキスト間結束性を判断し、翻訳メモリ側で「同等」と判断できるようにする試みはある。Skopos 基本規則は、現状のローカリゼーショ
ン翻訳の現場では、それを維持する方向で技術的研究は進められているといえるだろう。
4.2 ローカリゼーションと Foreignization
ローカリゼーション翻訳の成果物は、ユーザにとって分かりやすく読みやすいものでなければならない。ウェッブページやソフトウェアなど、ローカライズされるコンテンツはすぐ分かり、容易に理解されることが重要で foreignization は不向きである（O'Hagan and Ashworth 2002)。事実、ユーザマニュアルは読みやすさと分かりやすさが大事であり、これを foreignization することは好ましくないといえる。しかし、ローカリゼーション翻訳の成果物、特にソフトウェア等の翻訳物はforeignization とまでは言わなくても、カタカナが乱用されていたりと、読みやすいとは言いがたい。
Venuti は、現代の商業出版業界における翻訳が domestication の傾向にあり、foreignization
はこれに対抗する概念として提案した。米国で読まれる外国人の文学作品があたかも、原文が英語で書かれたもののごとく、domestication 傾向の強い翻訳がされるのは、その背景となる民族中心主義が強いからと批判する(Venuti 1995)。
ローカリゼーション翻訳を同じ尺度で考えることは難しい。そもそもテキストの種類も違うし、背景に企業の思惑もある。それに foreignization の効用は、ST に比べ圧倒的に優位な文化が TT になければ生まれない（玉置 2005）。
ローカリゼーションを取り巻く IT 分野では、逆に ST である米国が大きく、TT である国々は先進国の優勢を受け入れた状況にある。IT 用語を含め、TT 各国は先進国のそれを、そのまま受け入れている状況である。今や、IT 格差は、国レベルまで拡大しているとも言え、ローカリゼーション翻訳で言えば、Text Producer と Text Consumer という立場に二分されてしまっている(Pym 2004）。
無論 ST の企業は、意図的に自国の言葉を広めようとしているのではないかもしれない。彼らにとって自国の言葉（英語）を残すよりも、できるだけ多くの言語に訳されたほうがビジネスとしても成功である。マイクロソフトの製品は英語版だけがマイクロソフトではなく、何ヶ国語にも訳されているからこそマイクロソフトであるのだ（ibid.)。
それでも現実は、UI（ユーザインターフェース）の用語など、カタカナ英語も多く、訳文もそれに影響されてしまっている。翻訳の段階では、こういった概念や訳語に対抗しようとする動きはなく、またそれも出来ない。翻訳者は作業工程の一番下流に属し、クライアントから支給された用語集はすでに訳語が決定されている。そして、翻訳時には、これに絶対従わなければならないという状
況は、先に説明した通りだ。
Venuti の Foreignization は、民族中心主義が強いことへの反発である。ソフトウェアのローカリ
ゼーション翻訳では、逆に IT 先進国に対する反発を必要としているといえる。それが分かりやす64

い翻訳につながると考えられる。具体的には、UI などの用語翻訳の初期段階から、翻訳者が関与することで、用語の精度を高めることだ。そして、逆に下流の翻訳の段階では、用語集の言葉をできる限り使わないように翻訳することが求められるだろう。ローカリゼーションでは、作業構造的に、翻訳者と用語の決定者（技術者）が異なっているが、翻訳者がもっと上流工程に入っていくことも重要であり、また下流の翻訳の段階では上流から流れてくる用語に影響されすぎないように作業をすることである。
4.3 ローカリゼーションからインターナショナリゼーションへ「上流工程」に関与する、とういう方向性は、ローカリゼーション全体が向かっている考え方ともいえる。
ローカリゼーションとは「製品またはサービスをそれぞれの市場に合わせて修正していくプロセス」と先述したが、LISA の定義がこの発展した形として示唆するのは「インターナショナライゼーシ
ョン」である。従来のローカリゼーションは、製品設計や開発含め市場に合わせて行う「修正」作業であり、これは製品完成してから行うとなると工数やコスト的に効率が悪い。そこで、製品を設計する段階からローカライズを念頭に作業することを LISA は推奨している。これが、インターナショナラ
イゼーションである。
例えば、ソフトウェアのダイアログボックスの大きさの設計は、日本語なら「現地化」というように３文字分で収まる表示も、英語で「Localization」と文字列が長い。この文字列表示の長さをあらか
じめ考えて設計しておけば、ローカライズするときにエンジニア的工数を縮小できる。このように、製品設計の上流段階からローカリゼーションを考える工程をインターナショナライゼーションと言う。
逆に言うと、ローカリゼーションとは、インターナショナリゼーションが達成されていない初期段階であるという意味合いをも含んでいる。
4.3.1 制御言語（Controlled Language）
インターナショナライゼーションという考え方とその方向性は、翻訳作業にも影響している。この分野の翻訳は、英語から各言語、もしくは逆に英語への展開がほとんである。これは、英語が実質的な世界共通語と見なされているからであるが、注目すべきは、この英語は米語や英語でなく、共通語としての英語であるということだ。マニュアルや技術文書には、Simplified TechnicalEnglish というテクニカルライティングが取り入れている。さらに厳密に規定され航空関連の技術英語を元に作成された国際規格 ASD STE を採用しようとする動きもある(石川 2005)。制御言語（Controlled Language）という考え方そのものは昔からあるものの、この今になってこの分野で採用されている理由は、多言語展開をしやすくするために、事前に起点言語を分かりやすくしておくという狙いである。つまり、言語的作業のインターナショナライゼーションということだ。分かりやす
い英語とは、翻訳者にとって翻訳しやすい英語であるべきで、それが起点言語側に前処理されているべきだという考え方である。
4.3.2 前処理と後処理
Controlled English がローカリゼーションに採用される理由にはもう一つある。それは、自動機
65械翻訳の使用率をあげたいという理由だ。「翻訳支援ツール」というと、翻訳メモリの他に自動機械
翻訳機がある。翻訳メモリは、人間による翻訳作業であり、部分的に機械がそれを支援するものだ。
これに対し自動機械翻訳は大半を機械が翻訳してくれる。しかし自動翻訳ツールの実力まだ不完
全であり、翻訳機にかける時に「前処理」と「後処理」をほどこすことで、精度をあげている。実際には、翻訳機が訳した訳文を後から修正するのは効率的でないため、「前処理」で翻訳機にかける
前に適切な原文にしておく。これで、かなり精度の精度を得られる場合がある。この作業フローは少しずつではあるが浸透し始めている。
4.3.3 ローカリゼーション・ディスコース
このようにローカリゼーションからインターナショナリゼーションに向かうという前提で、言語作業
的には「前処理」という考え方が浸透しはじめている。自動翻訳機の導入がその拍車をかけていると説明したが、仮に翻訳メモリだけしか使わない場合であっても共通して言えることは、翻訳する
前に基点言語側を修正するということである。そして、この分野の場合は、ST は制御英語であり
ASD STE 等を基準に標準化されようとしている。すべて、後工程にくる TT を意識して行われている。
Pym(2004)は、ローカリゼーションの翻訳には、ST-TT という関係は無く、「インターナショナリゼーション」しかない…そこには「人的等価（Artificial Equivalence）」しか成り立たないという。従来の翻訳研究がとりわけ、ST->TT の「ペア」の観点から、ST-oriented か TT-oriented なのか、そしてそれらの Norms について研究されてきたが、ローカリゼーションにおける ST と TT の関係は、従来の翻訳研究が見てきたそれよりも、より並列的になっているといえる。A 言語と B 言語の関係
は、「翻訳される」という視点から修正が施されている。等価の観点で考えても Pym の言う通り、イ
ンターナショナライゼーションでは人的な等価が成り立っている。これが、インターナショナライゼ
ーションのディスコースというわけだ。実際に A 言語側をどの程度まで修正できるのかという理論的な問題は残るが、翻訳研究の応用分野という点では、研究の余地はある。
4.4 今後の課題
このように特異性を含んだローカリゼーションの研究はまだ始まったばかりであるが、これからの研究テーマや新たな視点を投じる可能性を秘めた興味深い分野であるともいえる。今後の更なる研究に期待したい。

66

【謝辞】
本稿は、筆者の 2005 年 12 月の第一回翻訳理論研究会会合の発表に基づき修正を加えたものである。
翻訳理論研究会の発足と会合を企画いただいた水野的先生をはじめ、参加者の皆様の貴重なコメン
トや質問に対し、感謝の意を表したい。

著者紹介： 山田優 (YAMADA Masaru) ウエストバージニア大学 言語学科修士課程修了。
通訳者、翻訳者を経て、現在、ローカリゼーション業務に従事。
連絡先 : yamada@apple-eye.com【註】
1) このマッチ率は、SDL 社の SDL TRADOS 7 Freelance のデフォルト設定時の結果である。
2) 翻訳メモリは MAHT に分類される。自動翻訳機は、ローカリゼーションでは、HAMT、つまり人により前（後）処理を施してから利用される機械翻訳ということになる。分類方法は、Quah (2006)を参照。
3) SDL 社の TRADOS TM Server を導入し、200,000 ワード/月から 1,000,000 ワード/月へ生産性がアップしたという報告がシータリンギスティックサービス社より、2004 年に報告にあるが、その技術的根
拠の詳細は不明である。
4) 翻訳メモリの効用についての、括弧内の区分は、加藤 2004:43-44 を参考にした。
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