ミニ特集

特許情報×AI

特許翻訳システムの社会実装を目指した
JBMIAの取り組み
JBMIA’s efforts toward social implementation of patent translation system

一般社団法人ビジネス機械・情報システム協会

金子清隆

知的財産委員会

2010 年より一般社団法人ビジネス機械・情報システム協会知的財産委員会の委員。2014 年より同委員会幹事会委員、2021 年より同委員会幹事会オブザーバー兼機械翻訳 WG アドバイザー。現職は、コニカミノルタ株式会社
知的財産部部長付シニアアドバイザー。
kiyotaka.kaneko@konicaminolta.com

1

財産委員会には、委員総数 88 名（2022 年 6 月現在）

はじめにが参加して活動を展開しており、特許翻訳システムを研人工知能（AI）を用いた AI 翻訳 は、従来の機械翻1訳と比べて流暢で精度の高い翻訳が可能になった。

究するための機械翻訳 WG（10 社 21 名）を含む（図1）4。

特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）2 や、世界特許情報全文検索サービス 3 などに実装され、外国公報の調査効率化・容易化に貢献している。
一方、高い専門力を有する翻訳者が担っている外国出願時の明細書翻訳は、AI 翻訳でも精度不足と言われ、実用化に対する壁が引き続き存在している。
JBMIA（一般社団法人ビジネス機械・情報システム産業協会）知的財産委員会は、日本企業や研究機関にとっ

図1

JBMIA

知的財産委員会て共通の課題である特許明細書の翻訳コストおよび翻訳時間を大幅に削減する特許翻訳システムの実現を目指し、AI 翻訳を開発されている外部機関と協働して AI 翻訳の性能向上への取り組みを進めている。

3

特許翻訳システムの実現目標

JBMIA が考える特許翻訳システムでは、AI 翻訳エン

本稿では、JBMIA 知的財産委員会による取り組みをジンに対して、明晰な日本語原文を高精度に翻訳可能と紹介するとともに、AI 翻訳エンジンをドメイン適応にすることを目標として設定した。翻訳者の読解力によっよって高精度化したポイントについて述べる。読者のてのみ翻訳が可能な日本語原文は、原文を改善すること方々の参考になれば幸いである。

で AI 翻訳エンジンを活用することとしている。（図 2）

2

JBMIA とははじめに JBMIA について簡単に紹介する。
JBMIA は、1960 年に設立された日本事務機械工業会をルーツに持ち、複合機、プリンター、プロジェクターなどのビジネス機器を製造・販売する企業各社が会員となって様々な活動を展開している産業協会である。知的44

図2

特許翻訳システムが高精度化を目指す領域

ミニ特集

高精度な AI 翻訳エンジンの実現には、良質な教師データが大量に必要となる。最初のステップでは、知的財産委員会の会員企業が保有する日英対訳コーパスを最低100 万センテンス集めて、AI 翻訳エンジンをドメイン適特許情報×ＡＩ応（アダプテーション）して構築することとした。
次のステップでは、用語統一し明晰な日本語（産業日本語）で記載された原文とその訳文 100 万センテンス以上を教師データに用いて、AI 翻訳エンジンをドメイン適

図4

教師データ（対訳コーパス）を集約した時の課題応して構築することを目指す。
最終ステップでは、用語統一し産業日本語で記載されなお、AI 翻訳サービスも国際的な市場シェア争奪競た原文とその訳文だけで深層学習した AI 翻訳エンジンを争になると予想される。このため、特許翻訳システムは構築することを目指すとした（図 3）。

図 5 に示すように、官民の協働で日本の公共インフラとして社会実装することが好ましい。明瞭・明晰な日本語文による特許明細書の作成、良質・大量な教師データの提供、用語・訳語の標準化を企業が協業して取り組み、プラットフォームについては、公共財として開発・運用されることが望ましい。

図3

高精度 AI 翻訳エンジン実現のためのステップ

第 2 ステップで用語統一と産業日本語を採用する理由は以下の通りである。個社で良質な日英対訳コーパスと判断したものであっても、それらを集めた場合に必ずしも良質な日英対訳コーパスとはならない。具体的には、用語や訳語の選択に関して、業界としての共通ルールが存在していない。そのため、個社では用語や訳語に揺ら

図5

特許翻訳システムの社会実装ぎがない日英対訳コーパスであっても、各社から集めた日英対訳コーパス全体では、用語や訳語の揺らぎが生じている（図 4）。このことは、AI 翻訳の訳文を評価する

4

高精度 AI 翻訳エンジンの構築際にも、同じ訳文に対して各社で異なる評価結果を招いこれまでに構築した AI 翻訳エンジンについて説明すてしまう。そのため、高精度な AI 翻訳を実現するためにる。なお、翻訳エンジンの性能評価は、英訳文を米国特用語統一は必須と考えている。また、産業日本語を採用許出願明細書に採用した場合の実務評価とし、表 1 にする目的は、文章の理解容易性・明晰性の観点から主語示した評価基準に基づいて知的財産委員会の機械翻訳や目的語を明示することなど、特許明細書をローコンテ

WG に参加している各社の知財部員が実施した。本稿クストな文章とすることにある。産業日本語に関しての中でも AI 翻訳エンジンの性能比較評価に本評価基準を

詳細は特許ライティングマニュアル 等を参照されたい。

用いている。

5

表1

翻訳文の評価基準

YEAR BOOK 2O2245

ミニ特集
4.1

特許情報×AI
アダプテーションエンジン

専 用 ア ダ プ テ ー シ ョ ン +EBMT（Example-based

2019 年 12 月から国立研究開発法人情報通信研究

Machine Translation）エンジン 8 を実装し、これら機構（NICT）と共に、図 3 の第 1 ステップに相当する

3 つの AI 翻訳エンジンを用いてマルチ NMT の性能テ高性能な AI 翻訳エンジンの構築に関するフィージビリストを実施した。

ティ・スタディを実施した。知的財産委員会が 100

日 本 特 許 翻 訳 株 式 会 社 の マ ル チ NMT 翻 訳 シ ス テ

万センテンスの対訳コーパスを提供し、NICT が特許

ムは、期待通りの翻訳性能を示した（図 7）。マルチNT エンジンをドメイン適応して JBMIA 専用アダプ

NMT 翻訳システムを更に性能向上させるためには、短テーションエンジンを構築した。図 6 に結果を示すが、文領域で高い翻訳精度を持つ AI 翻訳エンジンと組み合高精度化（ドメイン適応）の効果は得られず、想定と異わせることが最も有効であり、次に最適翻訳文を選択すなる結果となった。

るアルゴリズム改善であることが判明した。

図66, 7

AI 翻訳エンジンの性能比較（１）

評価結果を詳細に検討すると、特許 NT エンジンでは誤訳となる原文でも、JBMIA 専用アダプテーションエンジンでは正しく訳出されるケースや、その逆のケー

図7

AI 翻訳エンジンの性能比較（２）スが観測された。即ち、2 つの AI 翻訳エンジンは、総合性能では大差がないが、得意 / 不得意な領域に相違が4.3

TM アダプテーションエンジンあった。特許ファミリーを構成する明細書から抽出した少量の対訳コーパスでアダプテーションすることが可

良質な日英対訳コーパスであっても、『アダプテーショ能となる、新しいドメイン適応手法が NICT から提供開ン』に用いる教師データとしては品質が不足していたも始された。日本特許翻訳株式会社の JBMIA 専用ニューのと思われる。

ラル自動翻訳サービスでも、2021 年 5 月より「TMアダプテーション」というサービス名称で利用可能と4.2

マルチ NMT 翻訳第 1 ステップの結果が想定と異なったことを受け、TM アダプテーションでは、数千センテンスの日英対膨大な対訳コーパスの整備を必要とする第 2 ステップ訳コーパスでドメイン適応が可能になる。当初のアダプの実施を中止した。一方、NICT から提案されたマルチテーションでは、最低でも 100 万センテンス、望ましNMT 翻訳について評価を行うべく、日本特許翻訳株式

くは 1,000 万センテンスの日英対訳コーパスが必要と会社によって提供される JBMIA 専用ニューラル自動翻されており、各段に改善されている。

訳サービスを 2021 年 3 月より利用開始した。

46

なった。

日本特許翻訳株式会社から TM アダプテーションエ

マルチ NMT 翻訳とは、特性の異なる複数の AI 翻訳ンジン構築の機会をいただき、同社の協力の下で機械翻エンジンで同時に翻訳を行い、最も高精度な訳文を自訳 WG は 2021 年 10 月より TM アダプテーションを動選択して出力するものである。JBMIA 専用ニュー用いた AI 翻訳エンジンの構築と検証を開始した。

ラ ル 自 動 翻 訳 サ ー ビ ス は、NICT の 特 許 NT エ ン ジ

TM アダプテーションによって構築する AI 翻訳エンン、JBMIA 専用アダプテーションエンジン、JBMIA

ジンは、図 3 の第 2 ステップに相当する高品質な訓練

は「画像形成部」の訳語を “image forming section”

予見性が高い翻訳文を出力可能となることの検証を目標と規定している。テスト用原文として用意した 100 セに設定した。

ンテンス中、「画像形成部」を含む 13 センテンスの訳語を点検した（表 2）。特許 NT エンジンでは訳揺度な日英対訳コーパスが必要となる。そこで、後述するれが生じていた。TM アダプテーションエンジンでは整備ガイドラインを設定し、機械翻訳 WG に参加する13 センテンス全てで、標準用語集で規定した “image各社の電子写真分野の特許明細書から集めた 6,700 セ

forming section”で訳出され、訳揺れは生じていなかっンテンスの日英対訳コーパス全てをガイドラインに沿った。他の用語に関しても同様のテストを行ったが何れもて整備した。

訳揺れは確認されなかった。

こ の よ う に し て 構 築 し た AI 翻 訳 エ ン ジ ン（TM表2

特許情報×ＡＩ

予見性が高い翻訳文を出力可能とするためには、高精ミニ特集

データを用いてドメイン適応を行うことで、高精度且つ訳揺れの抑止

ア ダ プ テ ー シ ョ ン エ ン ジ ン ） の BLEU（Bilingualevaluation understudy） 値 は 88、RIBES（Rankbased Intuitive Bilingual Evaluation Score）

は96 と、夫々これまでにない高い数値となった（図 8）。

4.4

マルチ NMT の実用性

JBMIA 専用ニューラル自動翻訳サービスに、TM アダプテーションエンジンを追加したことで、新たな AI翻訳エンジンを用いたマルチ NMT 翻訳を利用可能とした。まだ試行段階ではあるが、米国出願用明細書をマル
チ NMT 翻訳とポストエディットによって作成したとこ
図8

AI 翻訳エンジンの性能比較（３）ろ、全て人手翻訳した場合と比較して、半分の工数で完成させることができた。日本語明細書の原文品質や、訓練データと同じドメインの原文 100 センテンスをTM アダプテーションエンジンが利用できるドメインで用いて翻訳精度評価を実施したところ、特許 NT エンジあるか否かの影響は無視できないが、1 つの事例としてンと比較して TM アダプテーションエンジンは、その紹介する。

まま使用可能と評価される訳文（評価①）が 14 ポイント増えており、大幅な性能改善効果を確認した（図 9）。

4.5

ア ダプテーションエンジンと TM アダプテーションエンジン

TM アダプテーションエンジンは、少量の対訳コーパスにも関わらず、ドメイン適応効果を顕著に示した。この主因は、対訳コーパスの質の違いであると考えられる（表 3）。
表3
図7

ドメイン適応に用いた対訳コーパス比較

AI 翻訳エンジンの性能比較（２）

予見性の高い訳文を出力しているかを判断するため、原文に含まれる用語が常に同じ訳語で訳出される、所謂訳揺れのない訳文を出力可能であるかを評価した。用語の標準化を行った TM アダプテーションエンジンは、訳揺れが生じないことを実証できた。対訳コーパスに含まれる専門用語を統一するために作成した標準用語集でYEAR BOOK 2O2247

ミニ特集
4.6

特許情報×AI
高品質な対訳コーパスの作成ジンを用意することとなり現実的でない。

高精度な AI 翻訳エンジンの構築方法として、TM ア

機械翻訳 WG では、電子写真分野に続いてインクダプテーションは有効だと考えられる。そして、TM ア

ジェット分野で、TM アダプテーションの実施準備を進ダプテーションでは、対訳コーパスの整備が最も重要とめている。既に整備を終えた電子写真分野の日英コーパなる。

スと、新たに整備するインクジェット分野の日英対訳

既に述べているが、一件の特許明細書の中では、原文コーパスとを用いて図 10 に示す 3 つの AI 翻訳エンジも訳文も用語統一されている。しかし、各社から収集しンを構成し、TM アダプテーションエンジンの性能を評た対訳コーパスでは、各社毎に異なる用語で統一されて価するとともに、ドメインの拡張性についての知見を得いるため、全体として原文と訳文ともに用語統一されてることを予定している。

いない。更に、米国特許明細書として好ましい英文とするために、意訳した訳文や原文で省略されている主語あるいは目的語を補った訳文も含まれている。これらは高精度な AI 翻訳エンジンを構築するための訓練データとして好ましいものではない。
図 10

そこで、訳揺れを抑え高精度な翻訳を実現するために、TM アダプテーションの拡張性評価

対訳コーパスのガイドラインを定めて全ての対訳コーパスを点検整備することが必要となる。TM アダプテーションエンジンを構築した際のガイドラインを表 4 に

5終わりに

知的財産委員会の機械翻訳 WG では、AI 翻訳の高精示す。
表4

対訳コーパスのガイドライン

度化だけでなく、特許明細書の日本語原文を明晰化する活動（産業日本語の活用）も推進している。2021 年
度までの成果を「日本語ルールブック」という形に纏めて、JBMIA 会員企業に公開した。今後ブラッシュアップを進めながら外部への公開も積極的に進めるとともに、日本語明細書作成に特化したオーサリングツールの実現に向けて関係部門との連携強化も進めたい。
JBMIA では、明晰な日本語文章と高精度な AI 翻訳を実装した特許翻訳システムによって、ポストエディットの負荷を大幅に軽減可能となることを立証し、他の産業分野の参考になることを目指している。そして、官民一体で産業日本語と高精度な AI 翻訳エンジンを備えた

4.7

48

TM アダプテーションの可能性

特許翻訳システムの普及を加速させ、日本企業の国際競TM アダプテーションは、少量の対訳コーパスでドメ争力強化を牽引するとともに、特許明細書の誤訳訂正等イン適応（アダプテーション）を実施できる点が魅力とに対する柔軟な法的対応についても国際協調の下で実現なっている。一方で、訳揺れを抑止させるために必要なが図られるよう働き掛けを行いたい。

対訳コーパス数が明らかでなく、大規模な用語集を学習最後になるが、本活動の推進にご協力をいただいていさせるために大量な対訳コーパスが必要となる可能性がる NICT、日本特許翻訳株式会社にはこの場を借りて改ある。

めて感謝を申し上げたい。また、日本企業全体のためのまた、TM アダプテーションエンジンで高精度に翻訳活動として後押しをして下さっている第 6 代大崎委員

可能な対象領域（ドメイン）の拡張も課題の 1 つである。

長（元京セラドキュメントソリューションズ）、第 7 代

対象領域が狭いと数多くの TM アダプテーションエン

真竹委員長（キヤノン）、第 8 代石島委員長（リコー）と、ミニ特集

機械翻訳 WG の活動を支えて下さっている遠藤副委員長（富士フイルムビジネスイノベーション）、東内 WG長（リコーテクノリサーチ）および WG メンバー各位にも改めて感謝を申し上げたい。

特許情報×ＡＩ

参考文献
1

ニューラル機械翻訳とも呼ばれている。

2

https://www.jpo.go.jp/support/j_platpat/
kaizen20200518.html

3

https://japio.or.jp/service/service05_08.
html

4

https://chizai.jbmia.or.jp/chi_kogyo_kikai
honyaku.html

5https://tech-jpn.jp/tokkyo-writing-manual/

6

https://www.jbmia.or.jp/whatsnew/detail.
php?id=1255

7

https://www.nict.go.jp/info/topics/2019/12/09-1.html

8

https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/pdf/2021-patent-sympo.pdf

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