令和２年度
特許出願技術動向調査
機械翻訳

令和３年２月

特

許

庁

結果概要

令和 2 年度特許出願技術動向調査
機械翻訳
はじめに
「もう英語学習は要 らなくなるかもしれない」そうした記事を見かけるようになった。その背景としては、ニューラルネットワーク技術を活用した、ニューラル
機械翻訳と呼ばれる方式が 2014 年に登場し、その後、性能が格段に向上したことが挙げられる。
本調査では、この 2014 年を挟む期間における機械翻訳に関する特許出願技術動向を調査し、国内外の技術動向、日本及び外国の技術競争力の状況と今後の展望を明らかにすることを目的として、本技術に関する特許や研究開発論文などの解析を行い、今後、取り組むべき課題や方向性について提言を行った。
(1) 本調査における“機械翻訳”の定義
 図 1 の黄色の網掛け部分に示したように定義した。
【図 1

本調査における“機械翻訳”の定義】(2) 技術俯瞰図 本調査では、機械翻訳に関する技術を、その「翻訳対象」「データ取得・前処理」「翻訳方式・言語解析」「モデル構築・翻訳処理」「後処理・運用」「技術課題」の観点から分析した。

－ 1 －

【図 2

機械翻訳の技術俯瞰図】(3) 対象文献
 特許文献 データベース：Derwent Innovation - Derwent World Patents Index（DWPI）
 出願先：PCT 出願及び日米欧 1 中韓
 時期的範囲：2009 年～2018 年（最先の優先権主張年）
 論文
 データベース：Derwent Innovation - Web of Science、Conference
Proceedings
 時期的範囲：2010 年～2020 年 2（発行年）
1. 本調査の結果概要
 ニューラル機械翻訳技術は、インターネット上の文書等のビッグデータを収集し、学習して性能を向上させてきたグローバルプラットフォーマーがこれまで牽引してきたが、今後、機械翻訳を本格的に様々な分野における産業翻訳で活用していくためには、各対象分野特有の用語や表現、文脈に応じた翻訳・訳出が必要であり、また、ローカルな現場におけるきめ細かい顧客対応などのコ
ミュニケーションに対応していく必要がある。そうした、きめ細かいローカル1
2

欧 州 へ の 出 願 と は 、EPC 加 盟 国 へ の 出 願又 は EPO へ の 出 願 を 意 味 する 。
2020 年 は 検 索 実 施日 （ 2020 年 10 月 29 日 ） まで を 範 囲 と し た 。

－ 2 －な対応、分野特有の対応が求められる分野は、これまで日本企業が注力してきており、蓄積ある分野である。
 「特許・知財」文献の機械翻訳は、日本国籍が特に優位な分野となっている。
 性能が格段に向上したと言っても、その性能をフルに活かすには、人間が行う翻訳や、翻訳ニーズを生み出す業務、翻訳結果を活用する業務を含めた全体最適化が必要になる。機械翻訳を翻訳業務に組み込んだ運用手法については、日
本国籍の技術蓄積は少ない。
 言語の壁がない生活・ビジネス環境構築に向けた機械翻訳の同時通訳への適用
における技術開発が政策的に取り組まれている。機械翻訳の同時通訳への適用に関する特許は近年増加しており、成長分野と考えられる。現状では米国籍に優位性がある。
2. 市場動向 グローバル市場調査会社の Bizwit Research & Consulting によると、世界の機械翻訳市場は 2016 年に 4.35 億ドルであり、2017 年～2025 年にかけて年平
均 14.60%で成長すると予測されている。
 地域別には、2016 年においては、北米が世界市場を主導してきており（米国だけで 66.0%）、将来予測（2018 年～2025 年）においてはアジア太平洋地域の成長率が高くなるとしている。
 その主要因として挙げられるのが、ビジネスのグローバル化に伴う、エレクト
ロニクス、運輸、e コマース、ホスピタリティーなどの産業における、製品説
明や製品そのもの、ソフトウェアや Web サイト、市場／顧客とのコミュニケー
ション（サービスの提供、ニーズの把握、プロモーション、リスクの把握、規制対応等）などをローカライゼーションするニーズの拡大である 3。

 利用の促進要因としては、機械翻訳がクラウドでオンラインサービスとして提供されるようになってきたことで、シームレスな連携による業務効率化や基盤を共有化することによる品質の向上につながりやすくなったことが挙げられる。そのため、翻訳ソフトよりもオンラインサービスの利用が拡大している
4。

3

Bizwit Research & consulting LLP（ 2018） 「Global Machine Translation Market Size study, by
Application (Automotive, Military & Defense, Electronics, IT, Healthcare) by Technology (RBMT,SMT), and by Regional forecasts 2018-2025」
4
Prescient & Strategic Intelligence Private Ltd.（2017） 「Machine Translation (MT) Market byTechnology (SMT, RBMT, NMT), by Deployment Type (On-Premises, Cloud), by Application, byGeography – Global Size, Share, Development, Growth, and Demand Forecast, 2013 - 2023」－ 3 － 別の市場拡大の促進要因としては、翻訳品質の担保が挙げられ、その際に基準となる、翻訳品質を評価するための標準の存在が重要と認識されている。その標準としては、ISO 17100 や ISO 18587 などが挙げられる 5。
 一方、無料サービスの普及が、ビジネスとしての機械翻訳市場の阻害要因となり得る。また、オンラインサービスにおけるデータのプライバシーや情報セ
キュリティリスクも機械翻訳市場拡大の阻害要因になると予測されている 6 。
 AI 技術に関する第三者ベンチマーク調査会社 Intento によると、2017 年以降、IBM（米国）、グーグル（米国）、マイクロソフト（米国）、MorphoLogic
Localisation（ハンガリー、翻訳エンジン名は Globalese（MorphoLogic
Lokalisation の登録商標））など多くの機械翻訳プレイヤーが分野適応型翻訳エンジンに参入するようになっている 7。
 情報通信研究機構（NICT）の調査によると、グーグル（米国）の機械翻訳開発者が設立したベンチャー企業のリルト（米国）や大手言語サービスプロバイ
ダーの SDL（イギリス）は、機械翻訳システムと翻訳メモリの技術を融合した、翻訳者によるポストエディットのフィードバック情報から学習し、機械翻訳エンジンを改善する、適応型機械翻訳の開発と商用化を進めている 8 。
 日本における機械翻訳市場拡大の促進要因としては、訪日外国人の増加、日本で働いて生活している在留外国人の増加、また、日本企業の海外進出、海外との連携の増加が挙げられる。
【図 3 訪日外国人数の推移（2010-2019 年）】【図 4

外国人登録者数の推移（2010-2018 年）】
外国人登録者数

訪日外国人数

（千人）

中国

韓国

台湾

香港

米国

タイ

中国

韓国

ベトナム

フィリピン

豪州

フィリピン

マレーシア

ベトナム

シンガポール

英国

ブラジル

ネパール

台湾

米国

インドネシア

カナダ

フランス

その他

総数

インドネシア

タイ

その他

◆総数

（千人）

35,00028,691

30,00031,882

24,04025,000

8,611

6,219

8,358

2012年

2013年

2,500

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2,134

2,079

2,000

2,034

2,066

2,122

2,232

2,383

（千人）

2,731

2,562

3,000
2,500
2,000

1,500

1,500

1,000

1,000

5,000

500

500

0

0

10,0000
2011年

30,00015,00010,364

5,000
2010年

3,000

20,00013,41315,00035,00025,00019,73720,00010,00031,192

0
2010年

2019年

2011年

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

（出典）日本政府観光局（JNTO)発表の （出典）在留外国人統計より作成
統計より作成5Global Market Insights, Inc.（ 2017） 「Machine Translation Market Size by Technology, by
Application, Industry Analysis Report, Regional Outlook, Growth Potential, Price Trends,
Competitive Market Share & Forecast, 2017 - 2024」
6
Technavio（2019） 「 Machine Translation Market by Application and Geography – Forecast andAnalysis 2020-2024」
7
Intento（2018） 「 State of the Domain-Adaptive Machine Translation」
8
NICT（ 2018） 「 欧 州 に お け る イ ン タ ラク テ ィ ブ ・ ア ダ プ テ ィ ブ 機械 翻 訳 の 動 向 」－ 4 －3. 政策動向 総務省のグローバルコミュニケーション計画 2025 では、現在の「日常生活やビジネスを支える翻訳（会話レベル）」から、2025 年を目途に、「文脈・話者の意図等を補う同時通訳（議論レベル）」の実現を目指しており、その達成に向けて、高精度かつ低遅延な実用レベルの同時通訳を実現するための研究開発を実施するとしている。
【図 5 グローバルコミュニケーション
計画 2025】【図 6

高度化に向けた研究開発概略】（ 出 典 ） 総 務 省 「 グ ロ ー バ ル コ ミ ュ ニ （出典）総務省「平成 31 年度事前事業
ケーション計画 2025」
評 価書 多 言 語 翻訳 の 高度 化 に 関 す る
研究開発」
4. 特許出願動向
 機械翻訳技術全体のファミリー件数は、2016 年以降急激に増加している。
 国籍（地域）別では中国籍の増加が目立っている。
【図 7

出願人国籍（地域）別ファミリー件数比率及び推移（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2018 年）】
韓国籍
768件
11.7%

その他
284件
4.3%

600
日本国籍
1,295件
19.8%

欧州国籍
237件
3.6%

優先権主張2009～2018年の合計件数の比率

合計
6,538件993

1,000 合
計
800 フ
ァ
600 ミ
リ
400
件
200 数

871
618
513

397

459

465

2009

2010

2011

588

1,200

578

ー

中国籍
2,049
件
31.3%

米国籍
1,905
件
29.1%

1,056

優先権主張
2009～2018年

ー

出
500
フ願
ァ 人 400
ミ国
リ 籍 300
・
件 地 200
数域
別 100
0

0

出願人
国籍・地域

2012 2013 2014 2015 2016 2017
出願年(優先権主張年)
米国籍
欧州国籍
日本国籍
韓国籍
その他
合計

2018
中国籍

注） 2017年以降はデータベース収録の遅れ、PCT出願の各国移行のずれなどで、全データを反映していない可能性がある

 米国は、いずれの国籍（地域）からも、最も多くの自国（地域）以外への出願がなされる出願先国となっており、国際競争の主戦場になっていると考えられ
る。
－ 5 －

 米国籍は、いずれの出願先国（地域）へも、国（地域）外からの出願のうち最も多くの出願をしている国籍となっており、機械翻訳技術の牽引者になっていると考えられる。
【図 8

出願人国籍（地域）別ファミリー件数比率及び推移（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2018 年）】
優先権主張：2009-2018年

日本

1,224

米国

286

176

1,860

16

153

118

出願先国・地域

欧州

84

276

159

中国

197

263

31

韓国

46

84

7

PCT

42

43

23

185

26

1,994

223

53

34

66

61

23

744

13

183

417

90

183

98

73

日本国籍

米国籍

欧州国籍

中国籍

韓国籍

その他

出願人国籍・地域

 2015 年、2016 年の前後で中国籍のプレイヤーが新たに多くランクインしている。
 米国籍の IBM、グーグル、マイクロソフト、フェイスブック、セールスフォー
ス・ドットコム、アマゾン テクノロジーズなどのグローバルプラットフォー
マーが継続してランクインしている。

－ 6 －【表 1 出願人別ファミリー件数上位ランキング（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2015 年）】【表 2 出願人別ファミリー件数上位ランキング（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2016-2018 年）】

順位

出願人名

ファミリー件数

順位

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
13
15
16
17
18
19
19
21
21
21
21
25
25
25
28
28
28

IBM（米国）グーグル（米国）
日本電信電話マイクロソフト（米国）韓国電子通信研究院（韓国）
東芝
富士通
日本電気
サムスン電子（韓国）
情報通信研究機構
フェイスブック（米国）SKテレコム（韓国）
百度在線網絡技術（中国）SHANGHAI NENGGAN INTERNET THINGS CO., LTD.（中国）
ゼロックス（米国）
アマゾン テクノロジーズ（米国）アリババ（中国）
英業達（台湾）シャープ
富士ゼロックス
日本放送協会
リコー
カシオ計算機MACHINE ZONE, INC.（米国）
日立製作所
ニュアンス・コミュニケーションズ（米国）ABBYY（米国）KDDI
ヤフー（米国）AT&T（米国）

177
174
136
128
117
109
76
60
52
50
48
47
45
45
43
38
33
32
30
30
22
22
22
22
21
21
21
19
19
19

1

IBM（米国）1422

百度在線網絡技術（中国）653日本電信電話60

4

グーグル（米国）

59

5

富士通

54

6

マイクロソフト（米国）537

パナソニック52

8

サムスン電子（韓国）50

9テンセント（中国）489北京搜狗科技発展（中国）48

11

韓国電子通信研究院（韓国）4612

アリババ（中国）

38

13

GLOBAL TONE COMMUNICATION TECHNOLOGY CO., LTD.（中国）33

14

蘇州大学（中国）

28

15

SHENZHEN WATER WORLD CO., LTD.（中国）

27

16

昆明理工大学（中国）26

17

フェイスブック（米国）25

17

HUNAN BENLAI CULTURAL DEVELOPMENT CO., LTD.（中国）

25

19

セールスフォース・ドットコム（米国）24

19

YULIANWANG INFORMATION TECHNOLOGY WUHAN（中国）24

21

IFLYTEK CO., LTD.（中国）

22

22

富士ゼロックス20

23

情報通信研究機構

19

23

東芝

19

23

アマゾン テクノロジーズ（米国）1923TRANSN IOL TECHNOLOGY CO., LTD.（中国）

19

27

ファーウェイ（中国）

17

28

リクルート

16

28

リコー

16

28

QINGDAO WOAISI INTELLIGENT TECHNOLOGY CO., LTD.（中国）

16

ファミリー件数

出願人名

5. 研究開発動向
 論文発表件数は 2014 年以降急激に増加している。
 国籍（地域）別では欧州国籍の比率が目立っている。
【図 9

研究者所属機関国籍（地域）別論文発表件数比率及び推移（発行年：2010-2020 年）】

その他
81件
19.5%

日本国籍
18件
4.3%

韓国籍
8件
1.9%

中国籍
107件
25.8%
論文発行2010～2020年の合計件数の比率

米国籍
82件
19.8%

30
研
究25
論者
文所
20
発属

80

74

70
57
50
39

表機
件 関15
数国
籍10
・
欧州国
地 5
籍
域
119件
別 0
28.7%

2010

合計
415件

研究機関
国籍・地域

21

19

44

38

36

19
18

60 合
計
50 論
文
40
発
30 表
件
20 数
10
0

2011

2012

2013

2014 2015 2016
論文発行年
日本国籍
米国籍
その他
韓国籍

2017

2018
欧州国籍
合計

2019

2020
中国籍

注） 2020年はデータベースに未収録の文献が存在するため、全データを反映していない可能性がある－ 7 －6. 調査の総括と提言(1) デジタルトランスフォーメーションの推進
日本企業は、デジタル経済社会における競争力を確保するため、機械翻訳においても重要な基盤となる、デジタルデータの活用環境の整備（機械処理しやすいデジ
タルデータの生成・共有、デジタルデータ活用に係るリテラシーの向上）を図っていくべきである。
機械翻訳におけるリテラシーとしては、ユーザーに対して、機械翻訳の結果が必
ずしも 100%正確とは限らないことに対する認知、逆に、100%正確でないからといって使えない訳では な く、限界を踏まえて、適切な場面で適切な使い方をすることで、その恩恵を享受できることを示していくべきである。
 「ニューラル機械翻訳」に関するファミリー件数は、2016 年辺りを境に増加しているが、中国籍の件数増加が著しい一方、日本国籍の増加は遅れている（図10）。
 各種「翻訳対象」に関する日本国籍のファミリー件数比率 9 と米国籍のファミ
リー件数比率を比較すると、「特許・知財」は、日本国籍が特に優位な技術分野となっている（図 11）。
 デジタルデータの活用環境整備の取り組みの一例として、特許文献に関する取り組みを振り返ると、特許文献については、日本が世界に先駆けて、電子出願システムを導入した（1990 年～） 10。
 電子出願フォーマットについても、日本は 2003 年に特許・実用新案の出願様式の XML 化を実現している。一方、米国特許庁は、2000 年に XML フォーマット
による電子出願制度を導入したが、国内で普及が進まないことから 2006 年にPDF 形式をベースとした電子出願制度に変更した 11。
 XML フォーマットは、少なくとも PDF 形式に比べれば、機械処理しやすい
フォーマットであり、機械翻訳でもある程度利用しやすいが、PDF 形式は人間にとっての読みやすさは高いものの、必ずしも機械翻訳で扱いやすいとは言えない。
 そうした背景が、「特許・知財」分野における日本国籍の優位性につながっている可能性がある。
 他の分野においても同様な優位性を築くため、機械翻訳においても重要な基盤となるデジタルデータ活用環境の整備を強化していくことが重要である。

9

こ こ で 、 日 本 国 籍 の フ ァ ミ リ ー 件 数 比率 と は 、 国 内 外 の フ ァ ミ リー 件 数 全 体 に 占 め る 日 本 国籍 に よ る も のの 比 率 を 意 味す る 。
10
特 許 庁 （ 2017） 「 特 許 庁 の 情 報 シ ス テム の 概 要 」
11
特 許 庁 「 グ ロ ー バ ル な 知 財 IT 環 境 の 構 築 」Japio 2009 YEAR BOOK

－ 8 －

ファミリー件数【図 10 「ニューラル機械翻訳」－
出願人国籍(地域)別ファミリー件数推移（日米欧中韓 PCT への出願、優先権
主張年：2009-2018 年）】

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

日本国籍

米国籍

欧州国籍

中国籍

韓国籍

その他

【図 11 「翻訳対象」に関する技術区分－「米国籍のファミリー件数比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：
2009-2018 年）】

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
出願年（優先権主張年）(2) 機械翻訳を活用した翻訳のビジネスサービスとしての付加価値向上
日本企業は、機 械翻 訳を活用した翻訳のビジネスサービスとしての付加価値向上のため、「分野適応」や顧客向けにカスタマイズした機械翻訳（「適応型機械 翻訳」）のサービス化に注力すべきである。ビジネスユースの機械翻訳サービスにおいては、情報セキュリティの担保も重要となる。
対象分野としては、「運輸・流通業」「顧客対応」「生活情報」等、機械翻訳市場
におけるニーズが高く、かつ、大部分が自動処理によるグローバルマスビジネスよりも、人手による対応も含めたきめ細かいローカルな対応、 分野特有の対応が求められる分野は、これまで日本企業が注力してきており、蓄積がある分野であり、引き続き注力していくべきである。
 無料の機械翻訳サービスの普及は、一般の利用者にとって手軽に利用できるというメリットがあるが、ビジネスとしての機械翻訳市場の阻害要因となり得る。ビジネスサービスにおいては、無料の機械翻訳サービスにはない付加価値を追求しなければならない。
 国内翻訳業界最大手の翻訳センターは、機械翻訳への取組みに関する戦略として、外販した機械翻訳エンジンに対し、人手翻訳の成果物を対訳データ化し再学習させるサービスを展開することで、人手翻訳の発注増加と顧客内シェア拡大を目指すことを掲げている 12。
 「分野適応」に関する特許出願を見ると、機械翻訳技術を牽引している米国籍
が特に優位な技術分野と位置づけられ、日本企業も、技術蓄積を進め、サービス化に注力すべきである（図 12）。
 「適応型機械翻訳」に関する特許出願を見ると、米国籍が日本国籍より特に優位であり、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、日本企業も、技術蓄積を進め、サービス化に注力すべきである（図 14、図 15 13）。

12
13

翻 訳 セ ン タ ー （2019） 「 す べ て の 企 業を 世 界 に つ な ぐ 言 葉 の コ ンシ ェ ル ジ ェ 」
こ こ で 、 米 国 向 け 出 願 の 比 率 と は 、 国内 外 へ の 出 願 全 体 に 占 め る米 国 向 け 出 願 の 比 率 を 意 味す る 。

－ 9 － 総務省及び情報通信研究機構が運用する「翻訳バンク」を活用した、川村イン
ターナショナルの国産ニューラル機械翻訳エンジン「みんなの自動翻訳@KI」
は、翻訳対象のデータを収集することは一切無いため、依頼元企業からネット
翻訳の利用が禁止されているケースでも、翻訳者が安全に商用利用できるとしている 14, 15 。
 情報セキュリティの担保に関する「秘匿性」を課題とした特許出願を見ると、米国籍が特に優位であり、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、国際競争の主戦場となっている米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、技術開発をより強化していくべきである（図 12、図 13）。
 機械翻訳に対するニーズが高いと予測されている 16翻訳対象に関する特許出願
を見ると、「情報通信業」（エレクトロニクスに対応する技術区分と考えられる）、「ソフトウェア」、「Web」は、米国籍の付与率 17が日本国籍より高く、「法務」（リスクの把握、規制対応に対応する技術区分と考えられる）や「製品説明」は国内外全体でもファミリー件数が 30 件未満となっている。
 一方、「運輸・流通業」（運輸、e コマースに対応する技術区分と考えられる）、「顧客対応」（顧客とのコミュニケーションに対応する技術区分と考えられる）、「生活情報」（ホスピタリティーに対応する技術区分と考えられる）の付与率は日本国籍の方が高くなっている（図 16）。

14https://www.k-intl.co.jp/minna-mt、https://www.k-intl.co.jp/minna-mt_personal_2
そ の 他 、 分 野 適 応 や 適 応 型 機 械 翻 訳 、情 報 セ キ ュ リ テ ィ の 担 保 に関 す る 意 義 に つ い て は 、 「2.市 場 動 向 」
を参照。
16
機 械 翻 訳 に 対 す る ニ ー ズ が 高 い 翻 訳 対象 に 関 す る 予 測 に つ い て は「 2.市 場 動 向 」 を 参 照 。
17
こ こ で 、 技 術 区 分 A に 関 す る 米 国 籍 の付 与 率 と は 、 米 国 籍 の 全 体の フ ァ ミ リ ー 件 数 の 中 で 技術 区 分 A が 付
与 さ れ て い るも の の 割 合 を 意 味 す る 。
15－ 10 －

【図 12 「技術課題」に関する技術区
分－「米国籍のファミリー件数比率」
×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主
張年：2009-2018 年）】【図 13 「技術課題」に関する技術区
分－「米国向け出願の比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓
PCT への出願、優先権主張年：20092018 年）】【図 14 「後処理・運用」に関する技
術区分－「米国籍のファミリー件数比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権
主張年：2009-2018 年）】【図 15 「後処理・運用」に関する技
術区分－「米国向け出願の比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧
中韓 PCT への出願、優先権主張年：
2009-2018 年）】－ 11 －

【図 16「翻訳対象」に関する技術区分－「米国籍の付与率」×「日本国籍の付与率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2018 年）】

12%グローバルマスビジネス
に注力

10%

情報通信業

Web

米国籍の付与率

ソフトウェア

8%

医薬・化学
国際会議

SNS

6%

放送・出版物

教育・研修

4%

生活情報

医療・福祉

運輸・流通業

2%
製造業
金融・不
動産・賃
0%
貸業
0%
ニュース
財務・
会計

顧客対応

きめ細かいローカルな対応、分野特有の対応が求められる分野に注力※ 「前処理の学習」は国内
外全体のファミリー件数が少ないため図 14、図 15のプロットから除外した。
※ 「農林水産業」「鉱業・建設業」「製品説明」「電気・ガス・水道業」「法務」は国内外全体のファミリー件
数が少ないため図 16 のプロットから除外した。

特許・知財

2%

4%

6%

8%

日本国籍の付与率(3) 機械翻訳を活用した翻訳業務の生産性向上
日本企業は、機 械翻 訳を活用した翻訳業務のトータルな生産性向上を実現するため、「ワークフロー」「翻訳システム運用コスト低減」「品質評価」「翻訳メモリ」「前処理の学習」など、機械翻訳を翻訳業務に組み込んだ運用手法の開発・普及を図るべきである。
 国内翻訳業界最大手の翻訳センターは、機械翻訳への取組みに関する戦略として、翻訳工程に機械翻訳を導入し、成果物の品質安定と翻訳業務の効率化を図る、翻訳工程の生産性向上を掲げている 18。
 機械翻訳の活用の仕方によっては、前処理やポストエディットも含めると、トータルなコストがかえって増大してしまうケースや、顧客への価値提供の仕方によっては、機械翻訳によって人手による翻訳作業が不要になる分、単純に費用が安くなるだろうと捉えられてしまう可能性もあり、翻訳業務全体の中での機械翻訳の活用の仕方や提供の仕方が、その活用の効果に大きく影響する。
 ポストエディットや前処理等の人手による作業負荷の適正な見積もりや、その効果・価値の合理的な算定（「品質評価」）も課題となる。実際に、有識者によると、現状では、機械翻訳を使った業務の、事前の費用見積もりや効果・価値の可視化を、費用と効果のつり合いが上手く取れた形で適正に示すことはな
かなか難しい状況にあると聞かれる。
 機械翻訳の翻訳業務への適用を進める翻訳会社の動向を見ると、翻訳メモリを活用することで、過去の実績ある良質な翻訳結果やポストエディット結果を訳
文にスムースに反映させることができ、用語やスタイルなどの統一、表記ゆれ18

翻 訳 セ ン タ ー （2019） 「 す べ て の 企 業を 世 界 に つ な ぐ 言 葉 の コ ンシ ェ ル ジ ェ 」－ 12 －

の排除も図られるため、翻訳メモリが、訳文の精度向上と翻訳業務の効率化に役立てられている 19。
 さらに、ポストエディット段階における工夫だけでなく、プリエディット（前処理）段階から工夫することで、機械翻訳を活用した生産性向上の効果は高まるはずであり、今後、翻訳のプロによる前処理ノウハウを機械翻訳エンジンに取り込む翻訳支援技術の発展が望まれる。
 機械翻訳を翻訳業務に組み込んで活用する手法に関連する特許出願を見ると、「ワークフロー」「品質評価」「翻訳メモリ」は、米国籍が特に優位な技術分野であり、「ワークフロー」「品質評価」は、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、日本企業も、機械翻訳を翻訳業務に組み込んだ運用手法の開発・普及を図るべきである（図 14、図15）。
 機械翻訳を翻訳業務に組み込んで活用する手法に関連する特許出願を見ると、「翻訳システム運用コスト低減」は、米国籍が特に優位な技術分野であり、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、日本企業も、機械翻訳を翻訳業務に組み込んだ運用手法の開発・普及を図るべきである（図 12、図 13）。
 「前処理の学習」は、国内外のファミリー件数が 30 件未満と少ないが、今後の技術開発が期待される。
(4) 言語の壁がない生活・ビジネス環境構築に向けた同時通訳の技術開発
日本企業は、言語の壁がない生活・就労・ビジネスコミュニケーション環境を構築するため、「音声」を入力とする機械翻訳やその「リアルタイム処理」など、機械翻訳の同時通訳への適用を一層推進していくべきである。
そのため、チャレンジングな課題であるものの、「意味解析」「文脈解析」「意図解析」を踏まえた、文脈・話者の意図等を補う同時通訳（議論レベル）の実現や、「音声認 識 」「同時通訳用コーパス活用 」「ノイズ除去」「声の特徴認識」「マルチモーダル」などの技術開発を強化していくべきである。
また、感染症拡大対策のためにも、機械翻訳技術の「オンライン会議システムへの組込」を進めるべきである。
 総務省のグローバルコミュニケーション計画 2025 では、音声翻訳の発展の方向性として、雑音下でも高精度な音声認識、違和感のない自然な音声合成、マルチモーダル技術を織り込んだ通訳が挙げられている 20。
 機械翻訳の同時通訳への適用に関する特許出願を見ると、「音声」を入力とする機械翻訳、その「リアルタイム処理」「音声認識」に関する特許出願は、ファミリー件数が 2016 年辺りから急激に増加していることから、成長分野と考えられ、今後の一層の推進が期待される（図 17）。

19

十 印 （ 2019） 「 翻 訳 の 効 率 を 上 げる CAT ツ ー ル （ 翻 訳 支 援 ツ ー ル） に つ い て 解 説 」 、 川 村 イン タ ー ナ シ ョ
ナ ル （2018）「 翻 訳 を 効 率 的 に 行 う 秘 訣～ CAT ツ ー ル 編 ～ 」
20
そ の 他 、 同 時 通 訳 へ の 適 用 で 目 指 す 方向 性 に つ い て は 、 「3.政 策動 向 」 を 参 照 。

－ 13 －

 「ノイズ除去」「声の特徴認識」「同時通訳用コーパス活用」も近年増加の兆しが見られ、技術開発を強化していくべきである（図 18）。
 文脈・話者の意図等を補う同時通訳（議論レベル）の実現に関連する、「意味解析」「文脈解析」「意図解析」に関する特許は、米国籍が特に優位な技術分
野と位置づけられ、日本企業も新たな実用化レベルを実現する技術開発をより強化していくべきである（図 19）。
 「マルチモーダル」に関する特許出願を見ると、米国籍が特に優位であり、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、技術開発をより強化していくべきである（図 20、図 21）。
 感染症拡大対策のためにも、オンライン会議システムの活用は有益と考えられる。
 IBM（米国）は、例年会場開催の年次イベント「Think」を、2020 年はバーチャ
ルイベント「Think Digital Event Experience」として、5 月に開催している。その中で、主要セッションはビデオ収録とすることで、時間帯にあわせて
欧米地域向けとアジア地域向けの 2 回開催としたり、機械翻訳による日本語字
幕の表示を行ったりした他、会期中のライブ配信以外に、オンデマンドでの視聴も可能にしている 21。
 機械翻訳技術の「オンライン会議システムへの組込」に関する特許出願は、米国籍が特に優位であり、日本国籍の技術蓄積が少ない中で、米国への出願で競争が激しい技術分野となっており、適用を進めるべきである（図 14、図15）。
【図 17 同時通訳や文脈・話者の意図等の加味に関連する技術区分－ファミリー件数推移（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2018 年）】

ファミリー件数300

リアルタイム処理
意味解析
意図解析

12

ノイズ除去
同時通訳用コーパス活用
複数話者の聞き分け

声の特徴認識訳出開始タイミング決定
声の特徴合成10ファミリー件数

350

音声
音声認識
文脈解析
音声×リアルタイム処理【図 18 音声翻訳の高度化に関連する
技術区分－ファミリー件数推移（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：
2009-2018 年）】

250
200
150

8
6
4

100

2

50

0

0
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 20182009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

出願年（優先権主張年）

出願年（優先権主張年）

21

ク ラ ウ ド Watch（ 2020） 「 IBM が 初 の 大 規 模 バー チ ャ ル イ ベ ン ト 『Think Digital Event Experience』 開
催 、 ク リ シ ュナ 新 CEO が 基 調 講 演 に 登 壇」

－ 14 －

【図 19 「翻訳方式・言語解析」に関する技術区分－「米国籍のファミリー件数比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権
主張年：2009-2018 年）】【図 20 「データ取得・前処理」に関する技術区分－「米国籍のファミリー
件数比率」×「日本国籍のファミリー
件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権主張年：2009-2018 年）】【図 21 「データ取得・前処理」に関する技術区分－「米国向け出願の比率」×「日本国籍のファミリー件数比率」（日米欧中韓 PCT への出願、優先権
主張年：2009-2018 年）】

0.6

0.5

クリーニング
音響取得

米国籍のファミリー件数比率

マルチモーダル

0.4

テキスト前処理
アノテーション

バッチ処理

リアルタイム処理

0.3

コーパス拡張ピボット翻訳

0.2
コーパス取得音声認識

0.1

分野特有コーパス活用

文字認識

入力フォーマッティング
短文化

0.0
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

日本国籍のファミリー件数比率－ 15 －