AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

巻頭言「二度目の嵐」は吹き荒れるか？
永田 昌明
NTT コミュニケーション科学基礎研究所「この巻頭言は ChatGPT で作ったものではない」とMicrosoft によれば現時点の ChatGPT/GPT-3 の翻訳

最初に述べる必要がある時代になった。2022 年 11 月

精度は国際会議 WMT の汎用機械翻訳タスクの 1 位のに登場した ChatGPT に関する話題は、この原稿の執システムと同等と報告されているからである。 GPT-3

筆時点(2023 年 4 月上旬)ではまだ勢いを失っていない。

のような大規模言語モデルは、一般的なニューラル機

AI 業界は数日で状況が激変するので、この巻頭言の内械翻訳システムの翻訳モデルに比べると、約 1000 倍

容は公開される頃には陳腐な駄文になっているかもしのパラメタ(1750 億個)を持ち、約 100 倍のテキスト

れないがご容赦願いたい。

データ(3000 億トークン)で訓練する。大規模言語モデ

私のよ うな 機械 翻訳 の研究 者は 2015 年前後に

ルは、翻訳を含む様々な動作を自然言語で指示できる

ニューラル機械翻訳による破壊的イノベーションを経ので、例えば要約してから翻訳するとか、親しみやす験した。ルールベース機械翻訳や統計的機械翻訳の頃

い口調で翻訳するというような翻訳とその周辺の作業の知識と経験は使い道がなくなり、「焼け野原に立つ」

をまとめて実行する機能を実現するプロトタイプシスとはこういうことかと思った。しかしゼロから出発す

テムを作るにはとても便利な道具である。しかし、大るという条件は皆同じだし、新しい技術を学ぶのは意

規模言語モデルは作成するのも運用するのも膨大な費

外に楽しかった。
2017 年に Transformer というニュー

用と労力が必要なので、汎用の大規模言語モデルに比ラルネットの新しいアーキテクチャが登場すると、機べて 1000 分の 1 の大きさのモデルで小気味よく動く

械翻訳のアルゴリズムはもうこれでよい気がしたので、特定目的の翻訳器を作るという技術的な選択肢は依然

私は対訳データを集めることに力を入れた。それなりとして残っているように思う。

の量の対訳データを集めていい感じになったと思った
ら、また嵐が来てしまった。

私が今回の嵐に対して楽観的あるいは好意的なもう一つの理由は、ChatGPT/GPT-3 が教師なし機械翻訳、

世間では、日本語の大規模言語モデルを作らないとすなわち対訳データを使わずに機械翻訳を実現すると日本は技術革新から取り残されると騒いでいる。しかいう機械翻訳の研究者の長年の夢を実現したかもしれ

し、私個人はこの二度目の嵐に一度目のような焦燥感

ないからである。OpenAI によれば GPT-3 の訓練デーを感じていない。言語生成モデル GPT は、技術的にタは 92%が英語で、日本語は 0.16%しかない。しかしは Transformer のデコーダを取り出して大量の言語

ChatGPT と日本語で対話してもそれほど違和感はな

データで訓練したものなので、機械翻訳から生まれた

い。GPT-3 の訓練データに対訳データがどれぐらい混技術が世間を騒がしているのはむしろ心地よい。地元入しているかはよく分からないが、GPT-3 の内部にはの高校が全国大会で優勝して、別に自分はその高校の言語に依存しない意味表現が存在し、それを介して対出身ではないが、ちょっと誇らしい気分になるような話や翻訳が実現されているように見える。

ものである。

2018 年 に 登 場 し た 言 語 理 解 モ デ ル BERT

機械翻訳の研究者として私が今回の ChatGPT に端(Transformer のエンコーダを取り出したもの)の頃かを発した技術革新の嵐に対して楽観的な第一の理由は、ら、複数の言語のテキストで一つの言語モデルを訓練

Will the second storm rage?
Masaaki Nagata
NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

すると、訓練データの中に対訳データが存在しなくても、異なる言語で意味的に近い単語は数値的に近いベクトルで表現されると報告されていた。GPT-3 のような大規模言語モデルでは、より大きなモデルをより多くのテキストで訓練することにより、より普遍的な言語の意味表現をモデルの内部に獲得する傾向があると推測される。
GPT-3 による翻訳は、英語から英語以外の言語への翻訳の精度よりも、英語以外の言語から英語への翻訳の精度が高いと報告されているので、対訳データではなく各言語の単言語データの量が翻訳精度を決めることは間違いない。対訳データを必要としない機械翻訳を実現するだけならば、GPT-3 より小さなモデルで実現できるかもしれない。
ここ数年間、対訳データを集めていた私にとってはこれまでの努力を否定される展開ではあるが、破壊的イノベーションとはそういうものである。一方、今回の嵐を経て、SNS のように対訳データが存在しない領域やアジア言語と日本語のように対訳データが存在しない言語対で高精度な機械翻訳を実現できるようになるのならば、これはこれで面白い未来が待っていそうだと感じている。

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

機械翻訳らしさを軽減するための手法の妥当性とMTPE の効率化の条件について
堂本 秋次
個人フリーランス

1. 概要

つまり堂本が翻訳しています）であるかを判断させています。調査方法はオンラインクラウドソーシング

昨今、機械翻訳の進化が目覚ましいことから、機械サービスである Lancers のタスク方式での依頼により、翻訳と人間翻訳の差分や棲み分け、あるいは共存につ

1 ユーザーにつき 1 回の回答を行わせることで 450 近

いて取り沙汰されています。しかし、翻訳する側や発い回答を集め、Twitter などを通じてさらに 30 近い回

注側の立場からの言及が多く、読み手としての立場か

答を集めました。結果として、一般にも機械翻訳と人ら機械翻訳と人間翻訳の差分を比較したり、その有効間翻訳を原文から区別することは非常に難しいらしい性について議論をしたりする場面は多くない印象です。

ことから、すべての訳文を正しく機械翻訳か人間翻訳

そこで今回は、原文を伏せた状態で機械翻訳かまたか判断できた回答者（全問正解者）は出ませんでした。

は人間翻訳かを読み手に判断してもらい、原文を与えその上で、この回答や同時実施したアンケートなどをられていない場合でも読み手は機械翻訳と人間翻訳をもとに、機械翻訳かどうかをどのように判断したか、区別できるのか、区別するとすれば、何を基準に区別

また読み手が良い訳文を判断する基準および翻訳者のしているのかを考察すると共に、従来言われている機アプローチと読み手の判断基準の一致について検討し械翻訳ツールの活用による MTPE 業務の効率性につました。

いても一考しました。

分析の中では、読み手は原文と訳文を一般に比較し結論として、読み手の機械翻訳か人間の翻訳かの判ないため、原文に対する工夫（原文の言葉遊びや表現

断は恣意的であり、その正答率はおよそ 50%であるこのユニークさの訳出、原文の語順の維持など）は、一と、翻訳者は原文に対する工夫ではなく読み手に対す

概に読み手に評価されないことが確認されています。

るアプローチとしての工夫を行うことで読み手に狙っ一方、例えば読み手に「小難しい印象を与えたい」やた効果を与えたり評価を得たりできる可能性があるこ「意図的に読みにくさを演出したい」といったような場と、また MTPE 業務における効率化には作業内容の限合に、適切なレトリックやアプローチを用いることは定やプレエディットの活用が有効である可能性がある

効果があり、読み手の読書体験においてポジティブにことが示唆されました。

受け入れられるものであれば、読み手にも「良い翻訳以下、本記事では、機械翻訳に対して人間が行った翻訳を「人間翻訳」と呼称します。

である」や「人間的な翻訳である」というように受け入れられる傾向があることが理解されました。
このことから、人間翻訳に対しては、「読みやすさ」

2. 調査手法と主な分析「理解しやすさ」「直感的な語順」が期待されているとされますが、「人間翻訳らしい工夫」は特に求められて本調査では、読み手に対して原文を与えず、訳文のいないと考えられます。また、内容自体の難しさによっ

みからそれが機械翻訳（今回は DeepL を用いていまても、人間翻訳への評価が下がることがありますが、す）であるか、または人間翻訳（今回は本記事執筆者、

これは「読みにくい」ことや「理解しにくい」ことのThe validity of the approach to reduce “machine-translationese-ness” and conditions to take advantage of
MTPE effectively
Akitsugu Domoto
Freelancer (independent)
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

原因が翻訳へと帰結されてしまうことによるものです。

もあります。もちろんこの場合にも、プレエディット

こうしたことから、機械翻訳らしさを軽減する（読後の機械翻訳の出力に対してどの程度の編集が必要でみやすく、理解しやすく、語順が直感的である文にす

あるかの合意が必要であり、基本的にその程度は最低る）には、「一文を短くする」や「ディスコースマーカー

限であるべきと考えられます。

を用いる」といった方略が一般に有効です。また、意4. まとめ外性のある語彙を用いることが機械翻訳らしくないという印象になることもあるようです。しかし、「機械翻訳らしさ」は最終的に読み手の主観的判断によって決今回の調査結果から、翻訳者は読み手の視点に立っまるため、翻訳時には原文に対してではなく、読み手て翻訳の妥当性を判断し、機械翻訳を用いてプロジェに対して工夫を行うことが重要であることを強調してクトに関わる場合には、その出力結果のクオリティをおきます。

鑑みてどの程度の修正を行うべきかのスコープをエー
ジェントやクライアントとの間に明らかにすることで、

3. MTPE の限定的有効性

効率化を実現していくことが求められると言えます。
もちろん、機械翻訳の使用が推奨されない分野を明らまた、今回は機械翻訳の訳例の中に敢えて間違いがかにすること、そうした分野における翻訳のやり方や含まれているものを紛れ込ませることで、これを文脈手法の継承についても、今後の課題として一考の価値などから判断して指摘し、機械翻訳であることの証拠があります。これについては翻訳者のみならず、翻訳（あるいは人間翻訳であることの証拠）とする回答があ

業務の第一受注先となっているエージェントの協力がるかを確認しました。しかし、こうした指摘は全体を不可欠であり、またクライアントの翻訳に対するリテ

通して見られず、訳文のみから訳出上のエラーを発見

ラシーを高めていくことも長期的には必要と考えられし、これを修正することは困難であることが理解されます。

ました。これは、機械翻訳ツールによって翻訳された
出力結果を与えられ、それに適宜修正を加えるというやり方が一般的である MTPE の効率性に疑問を呈するものです。原文からエラーを発見することは非常に困難であることから、「誤訳判定」までポストエディッ
トで行う場合、原文との比較が必要になるため、効率化が限定的になると言えるでしょう。このため、ポス
トエディットにおいての修正は限定的なものであるべきであり、そのスコープの合意が効率化の鍵となります。ただしこの修正範囲の合意は、翻訳者とエージェント間のみならず、エージェントとエンドクライアントとの間といった場面でも必要になることをつけ加えておきます。
一方、原文との比較が必要であるような場合、プレエディットを行い、出力に対するエラー修正にあたることで、機械翻訳を用いた効率化が可能になる可能性

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

機械翻訳活用で顧客の期待に応える
Edith Bendermacher*, 上田 有佳子***Director, Globalization Strategy and Localization Operations, NetApp Inc.
**ネットアップ合同会社 APAC グローバル化戦略統括

1. 概要

は、ハイブリッド マルチクラウド ソリューションでお客様を強力に支援する企業です。IT エクスペリエン

昨今の IT 業界では、情報提供のスピードが、これスの向上というビジョンの下、統合管理と AI ベース

まで以上に重要な要素となってきています。NetAppの最適化により、複雑なハイブリッド マルチクラウド

製品を検討される顧客層は、オンラインで提供されての世界において、シンプルさ、セキュリティ、コスト

いる技術的な情報をまずはご自身で検索して入手され削減、サスティナビリティを、データやアプリケーショ

ることが多くなってきました。

ンがオンプレミスにあるかクラウドにあるかに関わらずもたらし続けるソリューションを提供しています。

NetApp のグローバリゼーション チームである

ビジネスに最適なイノベーションをいつでも実行でき

Globalization Programs Strategy Office（GPSO）では、

る自由と将来のどんな状況にも対応できる柔軟性があ

さまざまなコンテンツ のローカリゼーションワークフるという弊社ソリューションの特徴が、弊社情報をど

ローに機械翻訳（MT）エンジンを組み込むようになりのようにお客様に提供するかにも影響しました。

ましたが、一方、NetApp の技術ドキュメント開発チー
ムでは、ほぼすべての製品マニュアルについて、GitHub

今のお客様は、自社の要件に合ったソリューション

プラットフォーム上に移行したうえで一般公開を始めまを Web サイトで探し、競合製品各種を比較してどれがした。
GPSO は、
技術ドキュメント開発チームと協力し 、優れているかを自ら調べておられます。

ニューラル機械翻訳（NMT）による日本語翻訳を、英語版と同時に提供するという決断をしました。

一方、弊社製品ポートフォリオは、お客様のニーズに合わせて日々拡大しています。
増え続けるコンテンツに対応し、かつ頻繁な更新に

NMT エンジンは日々進化しているとはいえ、日本も対応するため 、弊社は自 社の製品マニュ アルを市場向けには、日本語訳を公開する前には、通常はポ

GitHub で、ユーザーか否かに関わらず一般に公開す

ストエディット（PE）が不可欠と考えられていますが、ることを決定しました。

私たちは、PE なしの NMT (Raw NMT) で情報提供のスピードを優先することによって、高い顧客満足度を達成することができました。

外資系の会社が日本で製品を販売するにあたっては、
まず製品情報を日本語で届けることを考えなければなりません。日本語の文法的な特徴も相まって、日本は

2. はじめに長きにわたって、英語の許容度ランキングで低い順位を維持しています。

ここで、今回の事例の背景をご説明するため、弊社
NetApp について少しご紹介させてください。NetApp
Case Study: How NetApp is Utilizing Machine Translation to Meet Customer Needs and Expectations
Edith Bendermacher* and Yukako Ueda***Director, Globalization Strategy and Localization Operations, NetApp Inc.
**APAC Sr. Globalization Strategist, NetApp G.K.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

NetApp が製品マニュアルを PDF で提供していた

NetApp がローカリゼーションに投資するのは、おころ、ローカリゼーションは当初、翻訳者による翻訳

客様に、弊社製品がいかに優れているかを理解してい(HT)で行われていました。2013 年からは機械翻訳

ただき、最先端の技術を会得していただき、弊社製品(MT) に PE を組み合わせた方法に変更しましたが、を試して購入の意思決定をし実際に使用していただく

それでも日本語版の提供まで、英語コンテンツの公開ためです。

後数週間がかかりました。
私たち GPSO は、単なるローカリゼーション サービ
しかし、英語のコンテンツを GitHub プラットス部門ではなく、グローバリゼーションの戦略と方法論

フォームで公開するようになり、私たちは、英語圏以

を NetApp 全部署に展開するセンター オブ エクセレン

外のお客様をローカライズが終わるまで待たせること

ス （CoE）です。私たちは、コンテンツのローカリゼーはできないと考えました。

ション戦略に基づき、Raw NMT が、日本のお客様に英語圏のお客様と同様のカスタマー エクスペリエンスを

MT は、国内外を問わずローカリゼーション業界の届けるソリューションになると考えました。

大きなトピックであり続けていますが、特に日本語に

3. 手法

関しては NMT が登場するまで、一般的に PE なしの
Raw MT を顧客に見せることが選択肢になることはほとんどなく、PE による品質改善を限られた予算内

私たちは日本市場に対応するため、製品マニュアルで実現するという Buyer 側の要望に応えるというのを掲載している GitHub プラットフォームに NMT エは、日本のローカリゼーション サービス プロバイダ

ンジンを組み込みました。
NMT エンジンの登場で MT(LSP) にとって、頭痛の種になることが多々ありましの品質が格段に向上したとはいえ、訳文の品質に対すた。日本の LSP は、これを自社にとっての研究コスト

る日本人読者の期待は変わりません。そのため、Rawと捉え、たとえ PE が HT よりも多くの時間が必要に

NMT を導入するという NetApp の決断 は、リスクをなるケースでも、HT よりも低いレートで受注してい伴うものでした。しかし、NetApp がクラウド時代にるということを、一般的な話として耳にすることもあも競争力を維持するには、情報提供のスピードを優先りました。

する必要があったのです。

NMT が業界のゲーム チェンジャーとして登場しRaw NMT の導入を成功させるために、私たちは、たとき、はたして日本語でもうまくいくのだろうかと

以下のことに取り組みました。
⚫

懐疑的だった方も多いのではないでしょうか。NMTのアウトプットはどんどん改善され、日本語でも実用公開する英語コンテンツは、ライティング基準に沿って作成されたものであること⚫

に使われる場面が増えてきました。が、NMT の品質

過去 10 年間に蓄積された HT による膨大な量が劇的に向上したとはいえ、ルールベース機械翻訳のコーパスでトレーニングされた NMT エン(RbMT) や統計的機械翻訳 (SMT) での苦い経験から、ジンを使用すること

今なお Raw NMT のアウトプットをそのまま顧客に提⚫

法務部門と連携し、適切な免責事項テキストを供すると決断するのは、日本人にとって非常に勇気の各ページに記載し、MT を使用していることをいることと思われます。

読者に通知すること

8

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78⚫

⚫

お客様と日々接している営業チームやパート
ナー企業とコミュニケーションをとり、この方法⚫

有用なユーザー フィードバックを生かすためのフィードバック ループを用意する

がお客様の期待に沿っているか確認すること

日本では、Raw NMT の結果そのままの公開に積極

読者からのフィードバックを取り込んで生か的な人は多くありませんが、Raw NMT 使用で成果すためのワークフローを確立することが得られた私たちの事例が、クラウドの時代に競争力を維持する方法を模索している他の企業のモデル

4. 結果

ケースになると考えています。

6. まとめ製品マニュアル Web サイトに Raw NMT を導入するという NetApp の決断は、日本のパートナー企業や結果として、製品マニュアルに Raw NMT を導入しお客様から肯定的に迎え入れられました。
その後の 2022 年 8 月、NetApp は、日経コンピューたことで、NetApp は情報提供のスピードを優先し、タ 顧客満足度調査 2022-2023 のストレージ部門で第高いレベルの顧客満足度を達成することができました。

1 位にランク インしましたが、この 1 位獲得という結

このアプローチには潜在的なリスクや課題があります

果について、パートナー企業各社からは、NetApp のが、注意深く導入および管理をすれば、よい成果が得製品マニュアル提供方法の影響が大きいという声をいられることを示しています。Raw NMT の使用が、最ただいています。日本市場への情報提供のスピードを

新の情報を入手したいという日本国内の需要の高まり重視する姿勢は、米国本社の企業でありながら日本市に対応するための実現可能なソリューションになり得場を優先していることの現れであり、早いペースで進るのです。

化するクラウド コンピューティングの世界に欠かせないためです。

「高品質」の提供は、日本が誇ってきたことであり、変えるべきものではありません。しかし、ビジネスのGPSO では、これら NetApp 製品マニュアルの日本

スピードは、世界中で速くなっていく一方です。日本

語ページに対し日本から多数のアクセスがあることも経済が成長し続けるためには、最新の技術のキャッチ

確認しています。

アップを優先しなければなりません。急速に変化する
世界においては、スピードが鍵となります。品質の高5. 考察

い翻訳が完成するまで待つことはできません。
今回の成功事例が、顧客のニーズを満たすための手

私たちは製品マニュアル Web サイトへの Raw

段として Raw NMT を試していただくきっかけとなる

NMT 活用に成功しましたが、このアプローチを適用ことを願っています。

する場合は、潜在的なリスクや課題に注意する必要が

7. 謝辞あります。企業でお客様向けコンテンツに Raw NMTの導入を検討される場合には、次の 3 つの主要要件の検討をお勧めします。

本稿を書く機会を与えてくださったアジア太平洋機⚫

免責事項で MT の使用を明確に告知する

械 翻 訳 協 会 事 務 局 の 皆 様 、 特 に 、 Women in⚫

十分にトレーニングされた高品質なエンジン

Localization のセッションならびに最新の著書でご自を使用する身の研究を共有してくださった、AAMT 会長 隅田英

9AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

一郎先生に感謝いたします。
また、Women in Localization Japan の共同設立者である機械翻訳コンサルタント 佐々木優子氏には、10 年前に MT の可能性について上田を開眼させてくれたことに、感謝の意を表します。

8. 参考文献⚫

NetApp 製品ドキュメント:https://www.netapp.com/ja/support-and-traini
ng/documentation/⚫

EF English Proficiency Index -英語能力指数
ランキング: www.ef.com/epi⚫

ネットアップ、「日経コンピュータ 顧客満足度調査
2022-2023」のストレージ部門で第 1 位を獲得:
https://www.netapp.com/ja/newsroom/press-relea
ses/news-rel-20220826-640489/

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

Case Study: How NetApp is Utilizing Machine Translation to Meet
Customer Needs and Expectations
Edith Bendermacher* and Yukako Ueda***Director, Globalization Strategy and Localization Operations, NetApp Inc.
**APAC Sr. Globalization Strategist, NetApp G.K.

1. Abstract

2. Introduction

In today's IT industry, the speed of information

Now, to give you some background on this case, wedelivery has become more important than ever.

would like to talk a little bit about NetApp. NetApp

Customers who are considering NetApp products

empowers

are searching for technical information available

solutions. In a world of hybrid multicloud complexity,

online on their own.

under the vision to provide a better IT experience, wecustomers

withhybridmulti-cloud

build solutions that drive faster innovation — an
In response, our Globalization team at NetApp,

evolved cloud state where on-premises and cloudcalled Globalization Programs Strategy Officeenvironments are united as one, always delivering(GPSO), decided to meet the expectations of thesimplicity, security, savings, and sustainability withJapanese

unified management and AI-driven optimization.

marketbyincorporating

MachineTranslation (MT) engine into the localization
workflows for a variety of content.

Customers are now looking for a solution on our
website that fits their requirements, investigating

For technical documentation, GPSO collaborated
with technical documentation development team who

the advantages of products by comparing productsby themselves.

decided to move most of the product documentation to
the GitHub platform and make it publicly available.
GitHubisprovidingJapanesetranslations

simultaneously with the English version.

To keep up with the growing volume of content
and keep up with frequent updates, we havedecided to publish our product manuals on GitHub
and make it publicly available.

Even though MT engine quality is evolving day byday, post-editing (PE) is usually considered essential

When a foreign company sells a product in Japan, it

for the Japanese market before publishing a Japaneseis necessary to think about delivering producttranslation. By prioritizing the speed of information

informationdelivery by applying MT without PE (Raw MT), we

grammatical characteristics of the Japanese language,

were able to still achieve high customer satisfaction.

Japan has long maintained a low ranking in English

inJapanese.

Combined

with

the

acceptance rankings.

機械翻訳活用で顧客の期待に応える
Edith Bendermacher*, 上田有佳子***Director, Globalization Strategy and Localization Operations, NetApp Inc.
**ネットアップ合同会社 APAC グローバル化戦略統括
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

When NetApp provided product manuals as PDFs,
localization

was

initially

done

via

to cutting-edge technology, to try our products, toHumanmake purchasing decisions, and use them.

Translation (HT). In 2017, we implemented MTwith PE. The process took a long time and

GPSO

is

not

just

a

Localization

Services

publishing of localized content was done few weeks

organization, but a Center of Excellence (CoE) thatafter the English content was published.

applies our globalization strategy and methodology to
all NetApp departments. Based on our content

However, as we started publishing English

localization strategy, we identified Raw NMT as acontent on the GitHub platform, we realized that wesolution to provide our Japanese customers with the

couldn’tsame customer experience as our English-speaking

keep

non-English-speaking

customers

waiting for localization process to finish.

customers.

3. Methodology

MT has been a major topic in the localizationindustry both domestically and internationally formany years, but especially for Japanese. Until the

To cater to the Japanese market, NetApp

introduction of Neural Machine Translation (NMT),

integrated NMT engine with GitHub platform forin general, presenting Raw MT to customers wasproduct manuals in 2020. While the MT quality has

rarely an option. It was often a headache for

improved significantly with the introduction ofJapanese localization service providers (LSPs).

NMT engines, the expectation for high-quality

Japanese LSPs see this as a research cost for theirtranslations among Japanese readers remains high.

own company, and it has been common to hear that

Therefore, our decision to introduce Raw NMT wasthey accept requests at a lower rate than HT, evena risky one. However, we believed that prioritizing

in cases where PE requires more time than HT.

the speed of information delivery was crucial tostaying competitive in the cloud age.

When NMT first appeared as a game changer in theindustry, many people were skeptical about whether it

To ensure a successful Raw NMT implementation,

would work well in Japanese. The output of NMT has

we worked on the following:steadily improved, and the use of NMT in Japanese⚫

English content to be published must be

has increased. However, despite the significant

prepared in accordance with the writing

improvement of NMT quality, and many years dealing

standards

with difficult experiences with Rules-based MT⚫

(RbMT) and Statistical MT (SMT), it is still not widely

Train NMT engine with a huge corpus of HT
accumulated over the past decade

accepted for Japanese people to decide to provide Raw⚫

NMT output to their customers.

Work with Legal to include an appropriate
disclaimer on each page to notify readers of
the usage of MT

NetApp invests in localization to help our customers
understand how great our products are, to gain access

12

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78⚫

Communicate with customer-facing teams⚫

such as sales team and partners to ensure that

Incorporate feedback loops to take advantage
of useful user feedback

this approach meets customer expectations⚫

Add feedback loop mechanism and establish a

While not many people in Japan are willing toworkflow to capture and incorporate feedback

publish raw NMT results, we believe that our
success with Raw NMT serves as a model case for

4. Results

other companies looking for ways to staycompetitive in the cloud era.

NetApp’s decision to implement Raw NMT for

6. Conclusion

product documentation translation has been positively
received by partners and customers in Japan.

In conclusion, the implementation of Raw NMT
In August 2022, NetApp was ranked #1 in thefor product manuals has allowed NetApp tostorage category in the Nikkei Computer Customer

prioritize the speed of information delivery andSatisfaction Survey 2022-2023. Partners have told

achieve high levels of customer satisfaction. Whileus that NetApp’s way of delivering productthere are potential risks and challenges associateddocumentation has had a significant impact on theirwith this approach, NetApp's success shows that it

efforts. The focus on the speed of delivery ofis possible to achieve positive results throughinformation to the Japanese market is a reflection

careful implementation and management. Usingof our US-headquartered company prioritizing the

Raw NMT can be a viable solution for keeping up

Japanese market, which is essential for thewith the increasing demand for getting the latest

fast-paced world of cloud computing.

information in Japan.

GPSO has also noticed that the Japanese pages of

The request of "high quality" is something that

NetApp’s product manuals are highly visited by

Japan has been proud of and that should not change.

Japanese audiences.

But the speed of business is getting faster aroundthe world. In order for Japan's economy to continue

5. Discussion

to grow, we must give top priority to understandand apply latest technologies. In a rapidly changing

We have successfully leveraged Raw NMT for ourworld, speed is key. We can't wait for a high-quality

product documentation website, it is important totranslation to be completed.

note that there are potential risks and challenges
associated with this approach. There are three key

We hope that sharing this success story will

requirements to consider when an enterprise wants

inspire you to try out NMT and implement it toto deploy Raw NMT for customer-facing content:

solve your customer’s needs.

⚫

Clearly state the use of MT in a disclaimer⚫

Use well-trained, high-quality engine

13

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

7. Acknowledgments
We would like to thank the AAMT secretariat forgiving NetApp the opportunity to write this article,
and Dr. Eiichiro Sumita, President of the Asia
Pacific Machine Translation Association for sharing
his research in the Women in Localization session
and in his latest book.
A thank you goes to Ms. Yuko Sasaki, machinetranslation consultant and co-founder of Women in
Localization, for inspiring Yukako Ueda to thepossibilities of MT 10 years ago.

8. Reference⚫

Product Documentation, NetApp:
https://www.netapp.com/ja/support-and-traini
ng/documentation/⚫

EF English Proficiency Index - A Ranking of
111 Countries and Regions by English Skills:
www.ef.com/epi⚫

NetApp ranked #1 in Storage category in thecustomer’ssatisfaction

survey2022-2023,

provided by Nikkei XTEC:
https://www.netapp.com/ja/newsroom/press-rel
eases/news-rel-20220826-640489/

14

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（７）：社会的な受容の一側面
影浦 峡
東京大学・大学院教育学研究科

1. これまでのまとめと今回の話題係として論じられるべき話題は多岐にわたりますが、
いずれも、この点を踏まえないと評価ができないので、本連載では、前回までで、翻訳の対象、翻訳の対象

この問いは論理的に中核的な問いです。そしてこの問である文書の性質、翻訳のプロセス、MT 研究と翻訳

いは、実際にはもう一歩後退した問いを喚起します。

論の翻訳に関する認識の違い、翻訳者のコンピテンス、

すなわち「そもそも何ができることが求められている

翻訳の中核プロセスについて見てきました。前回の冒かについて我々はどこまで知っているのか」、という問頭で述べたように、社会、そして機械翻訳（MT）そいです。とはいえ、いきなりそこに入るとあまり身ののものが、大きな領域として残されています。

ない抽象論になってしまいますので、わかっている（と本稿では、翻訳・MT と社会の関係を考えます。MT

思われている）範囲で、MT にできるあるいはできな

は、これまで人間による翻訳では扱われていなかった

いと主張されていることを見ることから話を始めます。

範囲をカバーするだけでなく、これまで人間による翻訳がカバーしていた領域でも使われ始めています。ま2.1 MT の得手不得手はどう理解されているか？

た、最近では、MT を使った語学学習、MT で語学学

注・参考文献[1]であげた東大新聞オンラインの記事

習は不要になるかといった話も論ぜられるようになっ

で、トム・ガリー氏は MT について次のように述べてており [1] 、MT と社会との関係を考える必要性が高いるようです[2]。

まっています。最近リリースされた ChatGPT が広く•専門的文書の翻訳などでは、正確な訳を出す

社会的な話題となっている中で、ChatGPT よりも先•主語を省いたり体言止めを用いたりした文章でに社会的な話題となり、また、起点言語文書があるた
め「性能」を考えやすい MT の社会的側面を考えることは、他の言語関連プロダクツと社会との関係を考えるためにも有用です。

は精度が落ちる•

小説や歌詞、落語などの文脈や常識の理解を必要とする文章も苦手である

他に、比較的よく目にするのは、MT は文化の違いを理解するようなものは苦手、というものです[3]。大雑2. MT にできること・できないこと

把に文芸翻訳は苦手、と言ってもよいでしょう。
ところで、これは本当でしょうか。少なくとも三つMT を適切に利用するためには、MT にできること・のレベルでこれが本当かどうかを考えることができま

できないことを理解しておく必要があります。そして、す。第一は、現在の MT 研究の枠組みで文脈や文化、MT にできること・できないことを把握するためには、省略の補填などを学習できないのかどうかを理論的・

MT を使って何がどのようになれば目標が達成された

技術的に検証すること、第二は、得手不得手やできることになるのかを理解する必要があります。では、翻できないを判定する共通の基準があるものとして、そ訳や MT、その応用において、そもそも何ができるこ

れに照らして MT と人間の翻訳の結果を検証すること、とが求められているのでしょうか。MT と社会との関そして第三は、このような「得手不得手」が判定されOn social acceptance of human and machine translation
Kyo Kageura
Graduate School of Education, The University of Tokyo
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

る基準が実際に社会で共有されているかどうかも含め「それなら電子辞書も禁止にするべきでは？」「今のてどのように作動しているかをやはり実証的に観察す

時代、翻訳に賞を与えるのは意味がない」「AI が発ること、です。第一の点は言語処理の領域で議論され達したからこういう賞は意味がない。他の人たちもていますし、第二の点は筆者が代表を務める科研プロ

みんな使っている。賞をなくすか、翻訳機を使ってジェクトを含め様々な検討がなされています。ここでもよしとするかどちらか選ばないと」は、第三の点を考えます。

この例で問題になっているのは MT の利用であって、翻訳の品質そのものではありません。実証的な観点か

2.2 MT と文芸翻訳：最近の一事例

らは、この事例は、MT を適切に使うことは文芸翻訳

MT は文化を考慮するのが苦手という点については、
例えば 2019 年、「AKB 商法」を Google 翻訳は「AKBにおいて有効であること（さほど「苦手」でないこと）
を示す事例、と考えることもできます。

commercial law」と訳してしまうとの問題が指摘されこの記事にはいくつか気になる点があります。受賞ていましたが、2023 年の DeepL は「AKB business

作のどこが優れているか書かれていないこと、MT のmodel」とそれなりにきちんと訳します [4] 。これは第貢献がどこまでか明確には書かれていないこと、関連

一・第二のレベルで扱われるべき問題で、ここで扱う

して、MT の利用をめぐる検討が翻訳の質と関連付けのは第三のレベルなので少し違う話しです。

られていないこと、そして、ネットユーザの声が紹介

2023 年 2 月 9 日、Record China のサイトに「韓国され逆説的にもネットユーザが当該翻訳の品質に言及で権威ある翻訳賞、韓国語が“できない”日本人が受していること、そして、AI 時代に翻訳賞は意味がない

賞し物議＝韓国ネット「何の問題が？」」というニュー

という主張があること、です。賞を得たということでス記事が掲載されました[5]。韓国語を学習中でそれほ翻訳の質は高いという前提はあるのでしょうが、これどできるわけではない日本人が、韓国のウェブ漫画をらは、文芸翻訳の質やそれを誰が評価するのかが曖昧

機械翻訳パパゴも利用しながら翻訳し、「2022 韓国文で、ネットユーザもその曖昧さの中で翻訳を語ってい学翻訳賞」という権威ある賞のウェブトーン部門で新ることを示しています。

人賞を受賞した、というものです。この賞を主管する
2.2 「文芸翻訳は苦手」の基準は何か？

韓国文学翻訳院[6]は、これを受け、「新人賞の公募制度の改善と AI との協業範囲について議論することを決では、翻訳の質、とりわけ文芸翻訳の質とはどのよめた」と同記事は報じています。記事では、以下のよ

うなもので、誰がそれを担保するのでしょうか。そしうなネットユーザの反応も紹介されています。

て、「MT は文芸翻訳が苦手」というときに、どのよう「何の問題があるのか分からない」「パパゴの翻訳文な基準が想定されているのでしょうか。それを考える

をきれいに整えるのは思いのほか難しい。100％信ために、人間による文芸翻訳をめぐってなされた議論用することもできない。良い訳が思いつかないときの事例を取り上げます。

に参考にする程度なら可能だけど、パパゴだけで翻2007 年、光文社古典新訳文庫の一つとして野崎歓氏

訳賞をとるのは無理」「不自然な表現を直せるレベル（当時東京大学教授）の訳によるスタンダール の『赤なら優秀では？ 数学者が計算機を使っても、数学がと黒』が刊行されました[7]。この訳に多数の誤訳や不できないということにはならない」「パパゴの翻訳は適切訳が含まれていたことを、下川茂氏（当時立命館

正確でない場合も多い。受賞したのは本人の実力が大学教授）がスタンダール研究会の会報で詳細に指摘優れていたからだ」「その国の文化について完璧に理しています[8]。指摘された問題は、“M. de Rênal”（レ

解できていない場合は翻訳プログラムを使うべき」ナール氏）を “Mme. de Rênal”（レナール夫人」）と16

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

読み違えるといった極めて初歩的ながら意味が通じなな翻訳を受容していることを示しています。

くなるものや、熟語の取り落とし、訳抜け、原文にな

このような基準で考えると、「MT は文芸翻訳が苦い表現、余計な解釈などを含め、数百か所にのぼると手」だとは言い切れそうにありません。実際、NMT

下川氏は述べています。挙げられた例を見ると、かなが社会的に大きく注目された大きな要因の一つは、目り深刻であることがわかります。

標言語の流暢度の大幅な改善でした。原文との対応や下川氏の批判に対し、光文社文芸編集部編集長の駒文芸作品としての性質をあまり考えずに、多少の「超井稔氏は、次のように「反論」しています。

訳」でも読みやすければ良いというのならば、そして・・・読者からの反応はほとんどすべてが好意的で読者の側が、レナール氏がレナール夫人であっても気すし、読みやすく瑞々しい新訳でスタンダールの魅にしないのであれば、この事例で文芸翻訳編集者が主力がわかったという喜びの声だけが届いております。

張した基準に従えば、MT はむしろ文芸翻訳に適して

当編集部としましては些末な誤訳論争に与する気はいると言うことさえできそうです。2.2 で述べた事例

まったくありません。もし野崎先生の訳に異論がおは、恐らく、韓国文芸翻訳院はこのような基準でないありなら、ご自分で新訳をなさったらいかがかとい基準を前提とし、MT の利用を手続きとして規制しようのが、正直な気持ちです[9]。

うとしているものと考えられますが、ネットユーザの

また、野崎歓氏は、正面から批判に対応せずに、いく

一部の発言は、翻訳は何を満たしていなくてはならな

つかの箇所を、変更を明示することなく、新たな刷り

いかをそれほど意識していないことを示していました。
実際、2.1 の冒頭で述べた、「MT は文芸翻訳が苦手」

で修正したようです[10]。
この事例では、文芸翻訳の質の基準に関して、いくという主張とその理由を人はなんとなく受け入れがち

つか重要な点が観察できます。

のようです。とはいえ、連載第 4 回の「おわりに」で•少なくとも一部の文芸翻訳者と編集者は、原文とも少し言及しましたが、例えば、文芸翻訳をはじめ「やの対応の不在は些末なことであり、「訳」の読み

わらかい」翻訳を MT が苦手とすることに関連してしやすさ・瑞々しさが重要であると考えていること

ばしば持ち出される「文化」という言葉が（そもそも少なくとも一部の文芸担当編集者は、読者に受け何かを示しているとして）どのような概念を指し示す入れられるかどうか、すなわち人気が訳の評価にのかは極めて曖昧（抽象的なのではなく）であり、そおいて決定的に重要であると考えていることの説明が求められるべきものであって、それを何か他

少なくとも一部の文芸翻訳者と編集者は、自らがのものの説明に用いることができるような内実を有し制作した翻訳に対する批判に自らの責任においていません。そのため、「文化」をどれだけ考慮できてて対応することを放棄し、文句があるなら自分でいるかといった点の評価は、受容する人間の側で恣意やれば、という態度を取ること的に調整され吸収されます。つまり、MT が文化を扱

原文との対応は気にせず訳文が読みやすく瑞々えるようになるのは、文化を扱えるかどうかの共通基

しいことが重要であると考える読者がかなりい準を満たすことで達成されるのではなく、ある程度のること[11]

数の人たちが、それぞれが「文化」と曖昧に考えてい

•

•

•

多少乱暴にまとめると、この事例は、読解の解像度のることを MT が満たしているかのようなかたちで受け低い読者が読みやすい流麗な文体で読み流せること、入れるかどうかで決まることになります[12]。その点でそしてそのようなものとして人気を博すことが、良いは、翻訳の困難に関して一般的なかたちで「文化」を文芸翻訳の基準だと考えている人が、文芸翻訳に従事

持ち出す議論は、ここで見た文芸翻訳編集者の主張とする人の内部におり、読者がそれに対応してそのよう近い位置にあると言えます。

17

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

3. 社会における翻訳の受容

トリクスを用いた客観評価、そしてその他の客観評価としてユーザビリティー評価、リーダビリティー評価、

前節では、翻訳においていわば「極端」なところに法的要件などへの準拠が挙がっています。

位置する文芸翻訳を取り上げ、その中で「極端」な事

産業翻訳では「クライアントや最終読者」が具体的例の検討を通して、文芸翻訳では受け入れられるかどに想定されるため、仕様がクライアントや最終読者をうかが問題でそれは受容者の曖昧な感覚で決まること想定して定められ、また「最終読者による主観評価」

が前提となると考えている関係者が現実に存在するこも具体的なかたちで実施され得ます。一方、産業翻訳と、可能性としてはそれが文芸翻訳の一般的な基準とに埋め込まれた利用の場ではなく、社会一般での受容して作用しうることを指摘しました。そうであるなら、においては、MT の利用者は「クライアントや最終読

MT が文芸翻訳に対応できるようになるのは MT の技者」としての明確なまとまりを持ちません。本連載の術的改善によるよりも MT 訳の社会的イメージ改善と

第 4 回で翻訳論と MT 研究を比較した際、人間に関わ需要の促進によることになります。では、翻訳一般にる概念が MT 研究の対象として欠けていることを指摘

ついてはどうでしょうか。

しました。これは MT が個別の文書を特定のクライアントに向けて行うものとしては定義されていないこと

3.1 翻訳がやっていることに対応しています[14]。

産業翻訳では、翻訳がやっていることはどのような立ち戻って 2.3 で取り上げた文芸翻訳の事例を見る

ことか、翻訳において満たされるべき基準はどのようと、不特定の曖昧な読者の人気投票が基準として挙げなものかといった点について、共通理解を打ち立てよられており具体的なクライアントや最終読者が定まっうとしてきました。
本連載では、
翻訳の対象（第 1 回）、ていない点では MT と似通っていることが見て取れま

翻訳の対象である文書の性質（第 2 回）
、翻訳のプロ

す。そうであれば、繰り返しになりますが、MT に文セス（第 3 回）、翻訳者のコンピテンス（第 5 回）
、翻芸翻訳ができるかどうかの判定は、不特定の曖昧な読訳の中核プロセス（第 6 回）でそれらの一部を、とき者が受け入れるかどうかにかかっており、その基準はに変則的な視点から捉え直して、紹介してきました。

「翻訳がやっていること」をどこまでの解像度で理解し第 2 節冒頭で示した「何がどのようになれば目標がているかに依存し、今のところどうやら少なくとも文達成されたことになるのか」という問いについて、産芸翻訳においてはその解像度は比較的粗いと思われる

業翻訳ではその基準を外的・手続的に定義し明確化すので、受け入れられる可能性はそれなりにあるのではることを試みてきました。例えば日本翻訳連盟の翻訳ないか、ということになります。

品質評価ガイドラインは、翻訳が満たすべき品質の指3.2 「翻訳がやっていること」

針を一定の解像度で与えています[13]。そこでは、品質を「翻訳成果物が、関係者間で事前に合意した仕様を文芸翻訳とは対照的に、産業翻訳ではクライアント満たす程度」と定義しており（p. 5）、仕様の存在が前（と最終読者）が明確なので、例えば JTF の翻訳品質提とされています。そして仕様は「クライアントや最評価ガイドラインに書かれている事項についてクライ

終読者のニーズや目的などに基づき、翻訳成果物が持アントが全く考えないまま個々の翻訳が進むというこ

つべき要件をまとめたもの」（p. 5）と定義されます。

とはほぼないと考えられます。現在のところ、賛否はそれを満たすことが翻訳の目標が達成されることとなあるものの、産業翻訳における MT の利用も、そうしります。その上で、品質を評価する手法として、専門た枠組みの中で行われ（ることになってい）ます。そ家による主観評価、最終読者による主観評価、評価メの範囲では、関係者が想定する「翻訳がやっているこ

18

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78と」は、翻訳がやっていること、やるべきことに、そむことができるので MT はさらに進化しそうです。それなりに対応しているはずですし、クライアントとのれで人間の翻訳者がいらなくなるかについてはここで間で仕様が定められそこで最終読者も具体的に考慮さ判断しませんが、漠然としたイメージに基づく人気投れることを考えるならば、翻訳が曖昧な一般の読者に票に翻訳を委ねると翻訳者も MT も負のサイクルにはよる人気投票で評価される事態にもなりません。

まりその中で人間の翻訳者は翻訳の概念とともにいらけれども、MT 自体はこのような範囲を超えて広くなくなるので、現在の MT にそうした受容を促す状況

使われており、使える使えないをめぐる見解も、MTがあるならば、翻訳業界も MT 業界も、その状況を改研究や開発、産業翻訳における明確な利用の範囲を超善する行動を取る必要があるでしょう。

えて広く表明されています。しばしばそうした場での15 年ほど前、長尾真先生は「言語処理は人間を賢く議論で想定される「翻訳がやっていること」は翻訳がするものでなくてはいけません」と言っていました（割やっていることに対応せず、漠然としているので[15]、と誘導的に筆者が質問したので申し訳ないのですが）。

それが標準的なものとして広まると、翻訳の良し悪し

MT が人間を賢くするかたちで使われるためには人間が人気投票によってなされることが現実的に予想されが翻訳の理解に関して賢くなくてはならないので、そます。それがクライアントにも影響を与えるならば、

れは少し辛いのですが、漠然とした翻訳のイメージに

具体的な読者ではなく漠然とした読者の漠然とした人

もとづく何となくの人気投票で翻訳が評価されること気を想定し、不適切な MT 利用を求めることが一部のでこの社会から翻訳が失われる事態を避けるために、

クライアントにおいて慣例化する可能性はあります。

さらに頭を使って翻訳を理解する必要がありそうです。

既に一部ではそうなっているかもしれません。

それはまた、人間が言語において思考することの理解にも寄与するでしょう。

4. おわりに
謝辞
翻訳には、人気投票には還元できない基準が存在します。野崎氏訳『赤と黒』に対する下村氏の批判を「些

本記事の一部は、科研研究費基盤(S)「翻訳規範とコ末な誤訳論争」とし、読者の反応が良いから良いとし、

ンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデル

批判があるなら自分で訳せばと言うのは、耐震基準をと統合環境の構築」（19H05660）に関わっています。

満たしていないことが指摘された家に喜んで住んでい本項の一部は、東京理科大学主催「知のフロンティア」

る人が多いから問題はない、批判があるなら自分で建第 21 回（2022 年 5 月 26 日）講演会の場で、東京理

てれば、と言うようなもので、プロとして責任を持っ科大学の松崎拓也氏・大石悦子氏、NICT の藤田篤氏て達成すべき基準を放棄しています。

と議論した著者の認識を展開したものです。翻訳者高翻訳がそのように扱われる状況が広まると、翻訳が橋さきの氏との対話は後半をかたちにするきっかけとやっていることへの理解も本来翻訳としてなされるべなりました。韓国文学翻訳賞の話は東京大学特任助教

きことをすることができるスキルも失われ、スキルをの朴惠氏から教わりました。感謝いたします。

身につけた人も育たなくなります。そのような事態を

注・参考文献避けるためには、翻訳は何をするものかを、漠然としたイメージではなく具体的に共有可能なかたちで把握[1]する必要があります。なお、そのようなかたちで翻訳への理解が進むなら理解の進展に応じて学習に組み込

ワーマン・カエデ (2021) 「第 29 回 自動翻訳で英語学習は不要になるのか｜カエデの多言語はぐく

19

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

み通信」https://torja.ca/kaede-trilingual-29/; 弓矢[7]

基貴取材 (2021) 「AI 時代における外国語学習の訳, 光文社.
[8]

意義とは？ 漫画機械翻訳エンジン開発者と言語学

ダール研究会会報』 18 号. pp. 15-20.

大新聞オンライン

https://infosjes.iza-yoi.net/kaihou18.pdf[9]と黒』新訳めぐり対立“誤訳博覧会”“些末な論争”」．

行っている Mantra の石渡祥之佑氏と言語学者の

なお、書誌情報も含め、佐藤美希 (2009) 「新訳をトム・ガリー東京大学教授に取材した記事です。

めぐる翻訳批評比較」メディア・コミュニケーショ「ようです」と曖昧なのは、これらが地の文に書かン研究, 57, pp. 3-4 からの再引用。

れており、取材者の見解なのかトム・ガリー氏の見[10] 下川, 前掲 「追補」.

解の紹介なのかが判断しにくいためです。なお、[11] 2008 年 3 月に第 3 刷が出ていることは売れ行きが好調であることを示しています。
[12] これに対して「文脈」は、定義の揺れや広がりはあセンター (2022) 「機械翻訳にも、向き不向きはあるものの、かなり具体的な概念で（おそらくはそれるの？」https://www.jtc.co.jp/blog/20220801/ のよゆえに）MT で対応可能になってきています。文芸

うに、翻訳企業の解説もあり、基本的に似たことを翻訳におけるこの曖昧さは翻訳に限らず文芸の評言っています。

価そのものにも見られるものの反映と考えること

例えば、翻訳会社ジュピター (2023) 「AI・機械翻もでき、一部はそうだと思われますが、翻訳におい訳と人間翻訳を比較してみました」てはそれと関連しつつけれども翻訳における評価

https://honyaku-jupiter.com/ai・機械翻訳と人間翻の曖昧さがやはり関与しています。なお、文学研究

訳、そのメリットデメリット/ では、MT の問題とでも「豊かな（rich）」といった曖昧な概念の研究

して、文化と文脈、セキュリティ、専門知識が挙がっ

上の有効性はしばしば議論の対象となっています。

ています。
[4]

例えば、Love, Heather (2010) "Close but not deep:

西澤ロイ (2019) 「自動翻訳で英語学習は不要にな

Literary ethics and the descriptive turn," Newるの？—AI による機械翻訳の限界を知っておこ

Literary History 42(2), pp. 371-391.

う」リクナビ NEXT ジャーナル[13] 日本翻訳連盟 (2018) 「JTF 翻訳品質評価ガイドライ

https://next.rikunabi.com/journal/20190612_m01

ン」/. DeepL は、https://www.deepl.com/ja/translator/

https://www.jtf.jp/pdf/jtf_translation_quality_guideli

で 2023 年 3 月 18 日にチェックしました。なお、

nes_v1.pdf

同日、Google 翻訳は「AKB Commercial Code」と[5][14] この部分がプロンプト・エンジニアリングとして訳しています。

MT を人間がカバーするかたちで対応できるかど

Record China (2023) 「韓国で権威ある翻訳賞、韓うか、どこまで対応できるかは、今のところ明らか

国語が“できない”日本人が受賞し物議＝韓国ネッ

ではないようです。

ト「何の問題が？」」[6]

産経新聞東京版 2008 年 6 月 8 日「スタンダール『赤n_20210724/. 後者は漫画専用 MT エンジン開発を

MT の得手不得手については他に例えば、日本翻訳[3]

下川茂 (2008) 「『赤と黒』新訳について」『スタン

者に聞く機械翻訳と外国語学習のリアリティー」東https://www.todaishimbun.org/machinetranslatio[2]

スタンダール (2007) 『赤と黒』（上・下）野崎歓[15] n=30 程度ですが、プロの翻訳者や翻訳研究者、MT

https://www.recordchina.co.jp/b908920-s39-c30-d

研究者を除き、著者の知る範囲で、MT を使ってい0191.htmlて翻訳にそれなりに関心がある人のほとんどがhttps://ltikorea.or.kr/

JTF 翻訳品質評価基準を知りませんでした。

20

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

ISO18587 供給者自己適合宣言のススメ
森口 功造
AAMT

1. はじめに審査することを認証とは別に「認定(Accreditation)」と言い、日本国内では、公益財団法人日本適合性認定

ISO 18587:2017 Translation services—Post-editing

協会（JAB）がその役割を担っている。

of machine translation output—Requirements（翻訳一方、翻訳業界ではかなり普及しているものの、用サービス－機械翻訳の出力のポストエディット－要求

途や業界が限定される ISO 17100:2015「Translation事項）は、機械翻訳が出力した結果を人間が修正する

services — Requirements for translation services（翻作業（後修正＝ポストエディット）のプロセスに関す

訳サービス―翻訳サービスの要求事項）」のような国際る国際標準規格である。機械翻訳の精度が継続的に向標準規格は、比較的利用者の少ない規格と言え、適合上している中、産業界ではポストエディットが普及し性評価を実施する第三者機関の数も少ない。

ており、その業務の標準化を目的として、2017 年に同

この場合、上述した JAB のような役割を担う機関は規格が発行された。近年では、グローバル企業のサプ

まだなく、第三者機関が顧客のニーズに応じて適合性

ライヤー選定や入札にも、認証取得が求められるケーを評価する、いわゆる「プライベート認証」と呼ばれスが増えている。

る 適 合 性 評 価 が 実 施 さ れ る こ と が 多 い 。 ISO

本稿では、ISO 18587: 2017 への適合性を評価する

17100:2015 の適合性評価についても、日本国内では１つの手法として、供給者自己適合宣言を行う背景を

日本規格協会ソリューションズ社が実施する適合性評説明する。続いて、AAMT 内に設置した供給者適合宣価が有名であるが、これもプライベート認証にあたる。

言支援 WG の活動、および年次大会で実施された本稿

ところが、ISO18587:2017 については、本稿の執筆と同タイトルのパネルディスカッションの内容を報告

時点においてプライベート認証を含め認証（適合性評する。

価）を支援する第三者機関は日本国内には存在していない。

2. WG 設立の背景

つまり、国内事業者が同規格について第三者適合性評価を受ける機会が制限されており、せっかく策定さ

一般的に、品質マネジメントシステムに関する国際れた国際標準規格の利用促進の妨げとなっている。

標準規格である ISO 9000 シリーズや、情報セキュリ

ISO 18587:2017 に限らず、こうした場合には、利ティマネジメントシステム（ISMS）のようなメジャー

害関係者である顧客にプロセスへの適合性確認を直接な国際標準規格の認証取得を支援する第三者機関は国依頼する第二者適合性評価が実施されることがある。

内にも多数存在する。そのため、特定の第三者(機関)あるいは、事業者（供給者）が自ら適合性評価を実が実施した適合性評価が、極端に認証基準の甘いもの施した後、適合を宣言する供給者適合宣言を選択するであったり、認証自体が不適格なものになったりしなこともできるが、前者は顧客ごとに確認依頼する必要

いように、中立的な立場で第三者機関自体を審査するがあり、規格の内容によっては依頼が現実的でないこ

必要性が生じる。このように、認証機関自体の能力をと、後者は自社による評価のため、透明性および信頼

An encouragement of Supplier's declaration of conformity: ISO 18587: 2017
Kozo Moriguchi
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

性に疑義が残る可能性があることがデメリットとして帆様（株式会社アスカコーポレーション）、菊地大悟様挙げられる。

（株式会社十印）、山本耕様（株式会社サン・フレア）

言い換えれば、供給者適合宣言を選択した場合、そのほかに、第三者認証機関の視点を取り入れるため浜の適合性評価の仕方が不適切であったり、プロセスが田良和様（日本規格協会ソリューションズ株式会社）、

不透明であったりすることで、宣言した各企業の適合および学術研究の立場から意見を伺うため山田優教授

性のレベルにバラつきが発生してしまうと、規格の信（立教大学）をお招きした。そして、筆者はアジア太平

頼性が低下する恐れもあり、供給する事業者にとって

洋機械翻訳協会の理事としての立場から、WG の委員も、利用する顧客にとっても不利益が発生することに長に就任した。
2022 年 6 月 30 に第 1 回の WG を開催し、
それ以降、

なる。

合計 6 回の WG を実施した。
ゴールを明確化するため、そのため、高い透明性と信頼性を保って適合性評価を実施するために、その評価プロセスの定義を行うこ以下のように明文化した。

とが急務であった。

■WG の目的
AAMT の会員が、ISO18587: 2017 の供給者適合宣3. 供給者適合宣言支援ワーキンググループ

言をする際に、JIS Q 17050-1 で要求される宣言書（WG）の設立とガイドライン文書の策定の様式、内部監査の判断基準、およびその証憑などの例を示したガイドライン (支援) 文書を策定

実は、供給者適合性評価の方法については、以下のすることような規格が存在し JIS 化もされている。
①

併せて、ガイドライン文書は、以下の 5 つの原則に

ISO/IEC 17050-1:2004:「 Conformity assessment−Supplier's declaration

沿うことを確認した。

of conformity−Part 1: General requirements (適合➢性評価-供給者適合宣言 第 1 部：一般要求事項) 」②

ガイドライン文書は、AAMT 会員にのみ公開される（無料）。

ISO/IEC 17050-2:2004:➢「 Conformity assessment−Supplier's declaration

AAMT 会員のみが本ガイドライン文書に基づいた自己適合宣言ができる。

of conformity−Part 2: Supporting documentation➢(適合性評価-供給者適合宣言 第 2 部：支援文書) 」

JIS Q 17050-1 で要求される宣言書の様式案を提案する。

AAMT では、①では宣言書の書式や記載すべき事項➢

が、②では透明性を高めるための文書として内部監査

JIS Q 17050-2 で要求される支援文書として内部監査報告書を提案する。

➢

報告書が選択肢として提案されていることに着目し、適合性評価に必要な規格の解釈、証憑の例と、内部監証憑の例など、規格の文言の解釈について評価
チェックリストを提案する。

査の報告書の書式を含めたガイドラインを提供すれば、ワーキンググループの目的が明確化されたため、第供給者による適合宣言を一定のレベル以上に保つこと

一回～第五回のワーキンググループでは、主に規格のができると判断し、ガイドラインの策定を事業計画の解釈と証憑の例を記載した「適合性評価シート」の内中に含めることとした。

容について議論をし、成果物として以下のガイドライ

2022 年年次総会での事業計画承認を経て、WG に参ン文書および 4 つの付属書のドラフトを策定すること加する委員の選定を開始した。委員には、ポストエを決定した。

ディットを実施している 3 つの翻訳会社から、小野真

22

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

4. 年次大会でのパネルディスカッション■ ガイドライン文書
本ガイドライン文書の目的、構成内容、および宣2022 年 12 月 1 日に実施された当協会の年次大会

言書に対する要求事項を取りまとめた文書。
◆ 付属書 A：供給者適合宣言書「AAMT2022, Tokyo」において、「ISO18587 供給者

供給者適合宣言書のテンプレートであり、宣言書

自己適合宣言のススメ」と題してパネルディスカッに含まれるべき項目などを明記した文書。本文書

ションを実施した。下記のまとめは、講演資料と発表

は、ISO 17050-1:2004 の要求事項をベースに策定

内容を参考に、筆者が主観的にまとめたものであるこした。

とにご注意いただきたい。

◆ 付属書 B：内部監査結果報告書
内部監査報告書のテンプレートであり、報告書に◎ 翻訳サービスの適合性評価に関わって：浜田良和氏

含まれるべき監査の目的、適合性評価の度合い、

日本規格協会ソリューションズ株式会社の浜田氏か

以上を元に、第五回ワーキンググループ後に、株式および検出事項の対応状況などを報告する書式。

ら、適合性評価および WG が推進する供給者自己適合◆ 付属書 C：内部監査実施要項

宣言に関する基礎的な知識について、およびその種類

内部監査を実施するにあたり、内部監査の目的やと特長、認証の種類、供給者適合宣言のポイントにつ実施の基本方針、および監査実施担当の資質、検いて説明があった。
第三者評価機関としての目線で、適合性評価の一般

出事項の評価およびその是正処置などを取りまとめた文書。

的な位置づけと、本 WG における議論のポイントにつ◆ 付属書 D：適合性評価チェックリスト

いて、JIS Q 17050-1 が要求している一般要求事項に適合性を判断する際に必要な、規格（ISO 18587:

触れながら説明した。また、類似している翻訳プロセ

2017）の解釈、判断基準、および証憑例を記載しスの国際標準規格である ISO 17100: 2015 と、ISOたチェックリスト。況などを報告する書式。

18587: 2019 の要求事項の違いについても解説した。

2022 年 10 月、会社アスカコーポレーション、株式◎ 供給者適合宣言支援ガイドライン文書の概要：森口

会社十印、株式会社川村インターナショナルの三社を森口よりガイドラインの構成と適合性評価チェック

モデル組織として各社で内部監査を実施し、ガイドラ

リストの例（抜粋）、本ガイドライン文書の入手方法にイン文書の整合性や改善点を洗い出した。

ついて説明した。

モデル組織に対する内部監査終了後に実施した WGにおいて、修正点および不明点として挙がったフィー◎ 供給者自己適合宣言をしてみてわかったこと：菊地

ドバックを文書に反映し、2022 年 11 月 24 日にガイ

大吾氏

ドライン文書の初版（Ver.1.0）を発行した。文書名は、株式会社十印にて、ベンダーマネージャを務める菊地「一般社団法人 アジア太平洋機械翻訳協会 ISO 供給

氏は、供給者自己適合宣言に取り組んだ動機を 3 つ列者適合宣言支援ガイドライン文書（AAMTSDC2022-1）」

挙した。まず、お客様を含めたステークホルダーとのとし、AAMT 会員だけが利用できるようにするため、間で共通の言葉を使用することによるメリットについ会員ページに公開した（https://www.aamt.info/ISO/）。

て述べた。次に、宣言をすることにより、営業活動に
おいてわかりやすく、アピールをしやすくなる点を挙げた。最後に、入札やベンダー選定における加点措置についてビジネスチャンスである旨を説明した。

23

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

菊地氏は、同社において ISO 17100: 2015 の認証取ているプロセスをお客様にも共有して活用したい。

得にも携わっていることを明かした上で、このことが内部監査を実施した際に、準備の負担軽減につながっ◇ ISO 18587 では、
機械翻訳の精度が悪かった時に、たことを補足した。

ポストエディットができないと顧客に伝えることを要

最後に今後の課題として、社員の教育や内部監査員

求している。実際にお客様にお勧めしない時はあるか。

の確保、顧客への説明の重要性を挙げた。

（菊地・小野）実際にそういうケースは多くはないが、作業者からの意見も踏まえてお断りすることもある。

◎ AAMT ガイドライン作成 WG に参加して：小野眞帆氏◇ 作業者に対して、作業レベル、ワークフローなどの作業内容を説明する文書は設けているか

医療領域の翻訳に長年の実績のあるアスカコーポ（菊地）プロジェクトごとにガイドラインは設けている。

レーションで品質管理に携わる小野氏は、新薬申請文

注意点や、ターゲットとなる品質を作業者に提供して書の翻訳において納期の短縮に対するニーズが高まっいる。

ており、ますます機械翻訳の重要性が増していると述（小野）菊地氏と同様。お客様と相談して、項目を追加

べた。自社で対訳を収集して、医薬業界に特化した機したり、カスタマイズしたりすることもある。

械翻訳エンジンを活用し、納期を約 3 割短縮できた実績もある。規格に対する理解を深め、自社のポストエ◇ 多言語の案件の評価について、特に規格では言語のディットプロセスがグローバルな基準に沿っているか

方向は求めていない。何か意見があるか。

再確認したいという思いが、本 WG に参加する動機と（浜田）日本規格協会ソリューションズでは、適合性なった。

評価を実施するにあたって、スコープを重視している。

次に、本ガイドライン文書を活用して同社で実施し顧客に誤解を与えない前提であれば、特に指定する必た内部監査について、同社が確認した具体的な項目や、要はないが、自社で対応できない言語をあたかも対応直面した課題、監査の結果について発表した。

できるように見えてしまうのは良くない。

課題として、社員への情報共有不足と教育不足を挙げたが、一方で社内の意識改革につながる可能性を見◇ ポストエディットに適した人材と翻訳に適した人材出したことを述べた。また、自社の現状と規格の要求の適性は異なるように思うが、依頼時に適した人材を効事項とのギャップを明確化できたことをメリットとし率よく見つけるためのおすすめの文言は何かありますかて挙げていた。

（翻訳の場合は、対象言語の母語話者であるなど）。
（浜田）規格の要求事項に応じたプロセスを構築する◎ ディスカッション：モデレーター

森口

必要があるが、自社のルールなどをプロセスに含めて

ディスカッションの中で挙がったやり取りを抜粋しも構わないとことが規格に明記されている。たとえば、て報告する。

作業者の資格に TOEIC の基準点数を追加しても問題◇ ISO 18587: 2017 ではフルポストエディットに関がない。

する要求事項だが、実際の案件はどちらが多いのか。

5. 最後に（菊地）最初はライトポストエディットとして始まって

WG の委員の皆様には大変お世話になった。この場も、最終的にフルポストエディット並みの業務を求めを借りてお礼を申し上げる。多くの翻訳会社にられることがある。ISO 18587 のように、明文化されAAMTSDC2022-1 が活用されることを期待したい。

24

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

解説記事

MT ユーザーガイドへのお誘い
AAMT

1. 機械翻訳で失敗しないための手引き

して情報を発信しようとする人、および（MT を利用した）人手翻訳を翻訳会社に依頼しようとする人には

AAMT では、機械翻訳（MT）で失敗しないための手引きとして、『MT ユーザーガイド』を作成し、https://www.aamt.info/act/MTuserguideより配布していますので、ぜひ、ご一読ください。

必読です。MT 開発者、翻訳発注者、翻訳会社、プロ
翻訳者、教育者、研究者にも役立つ情報を提供しています。
「MT を利用して情報を発信する」ことについて知る

機械翻訳は、瞬時に翻訳を提供します。これにより、

ことは、「情報収集のために MT を利用する」時に注

私たちは外国語を理解したり、外国語で情報発信した

意すべき点をも包含します。本ガイドでは、最終的にりできます。しかし、機械翻訳の精度は 100％ではあできあがる翻訳文書の品質を担保し、MT に特有のリりませんのでコツつまり、「MT リテラシー」が必要でスクを回避するために留意すべき点をまとめました。

す。
『MT ユーザーガイド』を読んで、MT リテラシーを

3. MT リテラシー修得への道

修得しましょう
MT リテラシー修得への道は険しくありません。下2. MT ユーザーガイドの目的と対象読者の図に沿って、必要な章だけを読めば OK です。

MT ユーザーガイドの目的は、MT を正しく使うために必要な知識（MT リテラシー）を提供することです。MT を正しく使うためには、まず「翻訳とは何か」についての知識が基礎となります。そのため、本ガイドでは MT だけでなく、人間が行う「翻訳」についても説明します。
リテラシーが問われる項目は、大きく分けて次の 4つです。
• 技術の知識：MT の技術的概要を理解する• 翻訳品質の知識：翻訳品質の評価方法を理解する• 翻訳制作プロセスの知識：正しい翻訳が作られる工程を理解する

4. 終わりに• 法的知識：MT の利用をめぐる秘密保持、責任、著
作権を理解する
MT ユーザーガイドの対象読者は、MT を利用する『MT ユーザーガイド』を気に入っていただけたら、お近くの方にご紹介・再配布いただけたら幸いです。

すべてのユーザーです。その中でも特に、 MT を利用
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

第 2 回 AAMT セミナー

理工系の英語論文執筆における課題と機械翻訳の活用
西山 聖久
タシケント工科大学

1. はじめに

そこで筆者は、研究が人類が共同して問題解決に取り

本稿は、2023 年 1 月、筆者が登壇したセミナー「理組むための報告書であるとの考えのもと、企業などで活工系の英語論文執筆における課題と AI 自動翻訳ツー用される問題解決手法（産能大学 VE 研究グループ・土

ルの活用」についてまとめたものである。筆者は工学

屋裕, 1998; ダレル・マン, 2014）を活用して、論文の概部の教員として、長年にわたり理工系のための英文ラ

要のための以下のようなテンプレートを考案した。

イティングの啓蒙活動を行ってきた（西山ほか 2015a,
2015b, 西山 2019)。その一環として、多数の工学部学
生の英語論文執筆指導を行うなか、数年前から機械翻訳を活用することにより学生が書く英文のレベルが目に見えて上がってきた。筆者自身も機械翻訳を活用しており、大変便利であると感じている。一方で、機械翻訳の訳出する英文には誤訳などのトラブルが起きる
こともあり、現時点では機械翻訳を完全に信頼することはできないだろう。これを踏まえ、本セミナーでは、
主に、英語論文執筆における課題と対策、理工系の英文に求められること、３C な英文と機械翻訳、機械翻訳に頼ってはいけないことについて講演した。

【1】(する)ためには、【2】(する)ことが必要である。
しかし、この際、【3】(する)ことが問題となっている。そこで、【4】することがその解決策として検討されている。その実現のためには、【5】を明らかにすることが必要である。これに関連して、昨今
は、【6】が着目されて多数の研究が行われている。
しかし、【7】に関する知見は未だ十分に得られていない。そこで、本研究では、【8】と【9】の関係に着目し、【10】による【11】への影響を調査する。
【10】の調整は【12】により行い、【11】の測定は【13】により行う。
テンプレートの空欄となっている 13 項目について

2. 英語論文執筆における課題と対策考えることにより、研究の内容を明示するために最低英語で論文を書くことは、理工系の学生や研究者に限必要な情報を吟味することができる。これらに、研よる英語学習の目標の一つである。英語論文執筆で苦究の結果、考察、結論を加えることで、一定の品質に労する多くの学生を指導する中、彼らが英語論文を執達した論文の概要の叩き台を完成させることができる。

筆できないのは、そもそも論文の概要が自分の頭の中テンプレートを用いて作成した概要に合うように本論で整理されていないことにより、内容の方向性が教員の構成を行うことにより、英語論文執筆が行き詰まるや共同研究者とうまく共有できていないことが原因でことを防ぐことが可能となることを強調した。

あると考えられた。英語以前に、内容が整理されていない状態で執筆された論文は理解することは不可能で

3. 理工系の英語に必要なことあり、たとえネイティブや業者に添削してもらったと

ここでは、理工系のための英文ライティングの前提

しも、そもそも内容が理解できないていないのでは、として３C の考え方の概要を説明する。３C について論文を投稿できるレベルにまで仕上げることは難しい。

の詳細は『技術系英文ライティング教本』『英語論文ライティング教本』中山, 2009, 2018 を参照されたい。

Issues in Writing English Papers for Science and Engineering by Using Machine Translation
Kiyohisa Nishiyama
Tashkent State Technical University
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

理工系の英語とは、例えば、論文に限らず、技術報

る、主語と述語が一致していない、名詞の扱い方が間

告書、機械や装置の使用マニュアルといった理工系の違っている、カタカナ語を英語であると勘違いしてい

産業や研究に関連した資料などにおいて使用される英る、などが挙げられる。これらについては、大学入試語を意図している。

や英語検定試験においても気を付けるべきことなので、

特に英文ライティングを中心に、理工系の英語は大

特に目新しいことはないであろう。

学入試や TOEIC などの英語検定試験で必要とされる（２）できるだけ少ない語数にする

英語とは大きく異なる。試験においては、学習を頑張っ

日本語に引きずられた英文は複雑で長くなりがちでた人だけが理解し、解答できるように意図的に難解なある。そこで、極力シンプルな文型(SVO、SVC、SV、英文が含まれる一方、論文や技術報告書、マニュアル

S：主語、V：動詞、O：目的語、C：補語)を使うようなどの英文は、英語が苦手な人でも理解できる内容やに意識する。これは、限られた語数の中に、より多く表現を意識する。これは、例えば、難しい英語で書いの情報を格納した方が読みやすいからである。特に能てある機械のマニュアルを英語が苦手な人が読み、間動態（SVO の文型）を用いることを意識することに違った理解に基づく操作をしたことで怪我をした、な

よって、受動態の多用や、冗長になりがちな「It...to...」どという事態は許されないからである。

「 It...that... 」「 There is... 」「 there are... 」「 If ... 」

このような理由から、理工系の英文ライティングでは、「when...」などの構文の使用を避けることができる。

英文を誰もが理解できるよう、明確、正確、簡潔である

これらの表現は、日本語との相性が良いため多用しがことが求められる。これは、３C（Clear：明確、 Correct：

ちであるが、文が長くなる上に誰が何をしたのかと正しい、 Concise：簡潔）として知られている。

いった重要な情報（主語と動詞）が文の後半に出てく

３C の考え方を理解することのメリットは、自分がるため、読みにくい英文になってしまうので注意が必

作成した英文に根拠を与えることができるようになる要である。

ことである。私の周囲の学生や研究者の中には、自力

原則的に能動態にすることにより、英文はかなり読で英文を書き上げた後に、ネイティブや添削業者にみやすくなる一方、動作主が重要でない、動作主が分チェックしてもらったことをもって完成としてしまう

からない、動作主を隠したい、主語をそろえたい場合人が少なくない。しかし、たとえ英語に精通しているには、受動態の使用を検討する。これにより、英文のネイティブや添削業者であっても、誤りを含む英文の語数をさらに削減したり、読みやすくすることが可能

意図を正しく理解し、分かりやすく書き換えることはとなる。

できない。そこで、３C の考え方を理解することによ（３）名詞を意識して扱う

り、根拠のある英文を作成し、ネイティブや添削業者、名詞の扱い方とは、ある名詞を単数にするのか複数

同僚との深い議論を通じた英文のブラッシュアップをにするのか、冠詞は「a」にするのか、「the」にする

することの重要性を強調したい。

のか、無冠詞にするのかと言った判断をさす。これら

３C な英文を書くためのポイントは、（１）誤りがなの選択を正確に扱うことは、３C の英文を書く上で極い英文を書く、（２）できるだけ少ない語数にする、（３）

めて重要である。ある程度の長文で名詞の扱い方が一名詞を意識して扱う、の三つである。

貫していない場合、内容自体の正確さにも疑問が持た

以下、それぞれの項目について説明する。

れてしまうかもしれないので注意が必要である。

（１）誤りがない英文を書く
英文における代表的な誤りには、文法が間違っている、単語やつづりが間違っている、表現が間違ってい27

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

4. 機械翻訳と理工系の英作文る。しかし、現時点では機械翻訳により対応できないこ

筆者は特に理工系に関連する英文作成においては、ともあり、完全に頼ることはできないことには注意が必

機械翻訳を活用するべきであると考えている。その理要であろう。これに関しては、機械翻訳が由の一つは、機械翻訳は理工系の英文に求められる

３C の英文に訳しやすい日本語を入力し、書き手が機械

３C（Clear, Collect, Concise）の考え方に沿った英文翻訳の弱点を理解しつつ、訳出された英文を修正するこを出力してくるためである。ここでは、機械翻訳が訳とが重要になるであろう。筆者は、機械翻訳が対応でき出する英文と３C の関係について説明する。

ない英作文の作業として、主に（１）名詞の扱い方、用（１）誤りがない文を書く

語、時制の一貫性、（２）能動態、受動態のどちらにす

日本人が英作文で起しやすいミスの一つに、英語でるかの判断、（３）長い文章の英訳(パラグラフの構成)、はないカタカナ語（サラリーマン、バックミラー、ノー（４）専門家としてのこだわり、が挙げられると考えて

トパソコンなど）を英語と勘違いして使うことが挙げいる。以下、各項目について説明を行う。

られる。これまで筆者は学生に、カタカナ英語を英訳する時は必ず正確な英語を確認するよう指導してきた。

（１）名詞の扱い方、用語、時制の一貫性

ところが、機械翻訳は、カタカナ英語を正確な英語に先に説明した通り、単数系や複数形、冠詞の選択と瞬時に訳す上、人間のようにカタカナ語を英語と勘違いった名詞の扱い方は、英文を書く上で極めて重要ないするようなことはしない。その他、先に示した、他

ポイントである。適切な名詞の選択は書き手にしかでの「英文における代表的な誤り」についても、機械翻きない作業であり、機械翻訳は、書き手の意図通りの訳が人間のような間違いをすることはないだろう。

名詞の扱い方をするとは限らない。例えば、ある英文において、orange（オレンジ）という単語を使う場合、（２）できるだけ少ない語数にする

そのオレンジが、一つであるのか、複数であるのか、

例えば、機械翻訳は「There is...」「There are」構

液体のような数えられない状態なのか、また、特定の文を使わず、SVO の簡潔な英文を出力する。例えば、オレンジを指しているのかといったことは、本来は、「酸化物ナノワイヤによりその薄膜が形成された可能本人にしか分からない。機械翻訳を使用して英作文を性がある。
」と言う日本語を英訳する場合、日本語を見行うとしても、作成した英文の中のすべての名詞につて、「There …」の構文を使い、「There is possibility

いて書き手は自らの意図に合った選択をしなければな

that the oxide nanowire formed the thin film.」としらない。筆者はこのために名詞の扱い方に関するフてしまう。先の説明に従えば、書き手は、SVO の構文

ローチャートを考案した。

を意識し、「The oxide nanowire【S】 may have

その他、機械翻訳が苦手な分野として、用語や時制

formed【V】 the thin film【O】.」とするべきとした。

の一貫性も挙げられる。例えば日本語の「車」は、「car」

しかし、機械翻訳を活用すれば、SVO の英文が自動的「vehicle」「automobile」など、異なる英語に訳されに出力される。その他、機械翻訳は、３C の英文におるため、どの名詞を使うかは書き手が判断する必要が

い て は 避 ける べ き とし た 、「 It...to... 」「It...that... 」ある。フローチャートや、用語、時制の一貫性につい「If ...」「when...」の乱用も避けるようである。

ての詳細は拙著『理工系の AI 英作文術』を参照されたい。

5. 機械翻訳に頼ってはいけないこと（２）能動態、受動態の判断

上述の通り、理工系の英文においては機械翻訳を活用

理工系の英文においては日本語に引きずられた受動することによりライティングの効率を高めることができ態を避けることが重要であるとした。基本的に、機械28

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

6. 機械翻訳の活用の手順

翻訳は受動態の日本語を入力すると受動態の英文を作る。意識していないと受動態が多くなりがちなのが日

ここまでに説明を踏まえると、機械翻訳の利点を最本語である。そこで、読みやすい英文を作成するため大限に引き出しつつ、その弱点を補うためには、（１）に、基本的には能動態を意識して日本語を入力するこ

日本語の文章を短く分割する、（２）「主語」「目的語」とで能動態の英文を作成することを薦めたい。ただし、「動詞」の構文にする（婉曲な表現、慣用・比喩表現・

先に英文は基本的に能動態の方が読みやすいが、受動

ことわざなどに注意)、（３）機械翻訳に入力して英訳態にする方が良い場合もあることを述べた。この、あする、（４）文の構成、単語や表現、受動態の使用、名る英文を受動態にする方が良いかどうかの判断は、機詞の扱い方について検討する、（５）修正した英文を機

械翻訳にはできないので書き手が行うべき作業の一つ

械翻訳で日本語にして確認する、の順序で機械翻訳をであろう。

活用して英作文を行うのが良いだろう。この手順を経（３）長い文章の英訳てもうまくいかない部分は（１）に戻り再検討する。

長い日本語の文章を機械翻訳に英訳すると、誤訳がこの手順に従えば、誰もがかなりの高品質の英文を作発生する可能性が高くなる。これに関しては、あらか

成することができるであろう。

じめ短く分割した日本語を入力し、出力された英文を

7. おわりに

パラグラフの構成に合わせてつなげることで対処することができる。

本セミナーでは、まず、機械翻訳の活用以前に、英（４）パラグラフの構成

語論文執筆などでが、そもそも論理的かつわかりやす

正確な英文を訳出できるよう機械翻訳には、短く分い内容を練ることが重要であることを強調した。そし割した日本語を入力すると良いとした。ただし、さらて 、 理 工 系 の 英 語 に 必 要 な ３ C （ Clear ： 明 確 、に読みやすい英文とするためには、パラグラフの構成

Correct：正しい、Concise：簡潔）について紹介し、を意識する必要がある。パラグラフとは、英語特有の３C の英文を書くために機械翻訳は極めて有効なツー概念で複数のセンテンスのまとまりを指し、一行目のルであることを述べ、その弱点も踏まえた上で機械翻

トピックセンテンスで話題を提供し、続くサポーティ

訳活用の手順を提案した。

ングセンテンスで話の内容を補足する。

機械翻訳の登場以降、英語学習の意義についての議

機械翻訳で作った短い英文をうまくつなげて、パラ論がなされるようになっている。筆者は、少なくとも、グラフに仕上げるのは人間の役目であり、このために理工系の分野では、現段階では、機械翻訳の登場によは、文と文のつなぎ方を学んで理解しておく必要があり、英語学習が不要になることはないが、英語学習のるだろう。文と文のつなぎ方に関しては、参考文献『英あり方には大きな変革が迫られると考えている。機械語論文ライティング教本―正確・明確・簡潔に書く技

翻訳は英作文の作業の負担を大幅に軽減する一方で、術―』が詳しい。

依然、英文の書き手の判断が求められることは存在し（５）専門家としてのこだわりており、今後の英語学習においては、これらのポイン

そもそも、英作文の目的は、書き手自身が伝えたい

トが、より重視されるべきであろう。いずれにせよ、

情報を伝えることであり。翻訳された英文に見なれな

今や、誰もが機械翻訳を活用して作成した３C な英文

い表現や単語があったら、自分で考え、調べ、適切なにより効率良く情報発信を行い、専門分野の知識や経表現を選ばなければならない。判断に迷う時は、最後験を深めることにより、仕事や研究の成果を上げるこは専門家としての自分の知識や経験を信じて決めるべとが可能となったことを指摘し本稿を締めくくる。

きであろう。

29

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

なお、英語論文執筆や機械翻訳に関する詳細は、拙
著『最短ルートで迷子にならない！理工系の英語論文
執筆講座』や『理工系の AI 英作文術』に詳しいので、興味のある方はご一読いただきたい。

参考文献
西山聖久 (2022). 『理工系の AI 英作文術』化学同人.
中山裕木子 (2009). 『技術系英文ライティング教本:
基本・英文法・応用 単行本』日本能率協会マネジメン
トセンター.
中山裕木子 (2018). 『英語論文ライティング教本―正確・明確・簡潔に書く技術―』KS 語学専門書.
京都大学 HP「令和 3 年度 試験問題および出題意図等」
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/admissions/undergrad/past-eq/r03-eq/(2023 年 3 月 21 日閲覧)
西山聖久・レレイト・エマニュエル・曾剛・古谷礼子(2015). 「工学分野における科学技術英語ライティン
グ教育の実施と課題」『工学教育』,Vol.63-4,10-15.
西山聖久・レレイト エマニュエル・曾剛・古谷礼子(2015). 「工学分野英語 教育の為の語彙に関する考察―大学入試, TOEIC と工学分野の比較から―」『名古屋高等教育研究』, 15 号.
西山聖久 (2019). 『最短ルートで迷子にならない！理工系の英語論文執筆講座』化学同人.
土屋裕・産能大学 VE 研究グループ (1998). 『新・VEの基本 価値分析の考え方と実践プロセス』産能大学出版部.
ダレル・マン著・中川徹 監訳・知的創造研究グループ
訳 (2014). 『体系的技術革新―新版矛盾マトリックス
matrix 2010 採用（TRIZ 実践と効用）』クレプス研究所.

30

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第 3 回 AAMT セミナー

海外投資家を引き付ける英文 IR～第 3 回 AAMT セミナー要旨
西村 賢治
ジャパンエレベーターサービスホールディングス株式会社 常務執行役員 IR 室 室長

1. IR という仕事

が株価に反映される。当社の場合、ROE は 2023 年３月期の実績で 25.1％であり、これは東証プライム上場

筆者は現在、ジャパンエレベーターサービスホール

企業の中でも高い方である。このため、当社の PBRディングス株式会社で IR を担当している。IR というも東証プライム上場企業の中で上位 20 番以内に入る。

のは Investor Relations の略であり、全米 IR 協会のまた、ROE の水準が同じ企業でも、投資家層の違い

定義によると、IR とは、「企業の証券が公正な価値評によって PBR の水準が異なるケースもよくみられる。

価を受けることを最終目標とするものであり、企業と

例えば外国人保有比率の高い企業である。当社もその金融コミュニティやその他のステークホルダーとの間代表企業であり、外国人保有比率は 40.0％と市場平均に最も効果的な双方的コミュニケーションを実現する（約 30％）を大きく上回っている。外国人投資家に本ため、財務活動やコミュニケーション、マーケティン

邦投資家と同質の情報を提供するため、今年５月にグ、そして証券関係法の下でのコンプライアンス活動

ホームページの改修を行った。主な変更点は、上場来を統合した、戦略的な経営責務である」とされているi。

日本語のみで開示していた有価証券報告書をすべて英

当社は東京証券取引所（以下、東証）プライム市場に訳し、ホームページに掲載したことだ。

上場しているが、上場企業として市場から適正な評価を受ける、すなわち適正な株価を形成するために市場

2. 英文開示の必要性と実勢とコミュニケーションをとることが主要業務である。
適正な株価とは何か。様々な議論があるが、株主資日本の上場企業が、関わりを持つすべてのステーク

本利益率（ROE）、すなわち「株主が提供した資本をホルダーの権利を保護し、共に価値を高めていくため会社がどれだけ増やすことができるか」に集約されるにどのような行動をとるべきかについては、2015 年にという意見に反論の余地は少ないのではないか。実際、導入されたコーポレートガバナンス・コードに記載さ

東証上場企業の ROE と株価純資産倍率（PBR、会計

れているii。東証は従来の「東証１部」「東証２部」「マ

上の純資産額と投資家間の売買によって時価として決

ザーズ」という市場区分を 2022 年４月より再定義し、まる株価の関係）の関係を見ると、一部の例外を除き、現在は「グロース」「スタンダード」「プライム」とい

概ね正の相関があることが指摘されている。ROE は親う３つの市場区分が設けられている。
「グロース」は高会社株主に帰属する当期利益を純資産で除することでい成長可能性を有する企業向けの市場、「スタンダー算出されるが、実際には財務・非財務の様々な要素がド」は公開された市場における投資対象として十分な影響している。最近では ESG の要素も関係している

流動性とガバナンス水準を備えた企業向けの市場、「プという見方も広がっており、そうした要素に関する投ライム」はグローバルな投資家との建設的な対話を中

資家の問い合わせも増えている。こうした財務・非財心に据えた企業向けの市場と定義されている。この変務の諸要素を分かりやすく整理し、株主をはじめとす

更に併せてコーポレートガバナンス・コードには「上るステークホルダーに説明することで、ROE の期待値

場会社は、自社の株主における海外投資家等の比率もIR in English to Attract Foreign Investors
Kenji Nishimura
Japan Elevator Service Holdings Co., Ltd.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

踏まえ、合理的な範囲において、英語での情報の開示・

務諸表、財務諸表の注記など 100 ページを超える文章提供を進めるべきである。特に、プライム市場上場会で説明しているもので、米国でいえば 10-K、欧州では社は、開示書類のうち必要とされる情報について、英アニュアル・レポートと呼ばれているものにあたる。

語での開示・提供を行うべきである」という文章を追欧米ではサステナビリティに関する記述も充実させて加している（下線は筆者による）。

いるため数百ページにわたる文書である。決算短信は実際、上場企業がどの程度の情報を英文で開示して四半期毎の決算発表時に開示される、財務諸表と重要いるのだろう。東証が毎年、上場企業に対してアンケー

な補足のみ説明しているもので、10 ページ前後の短いト調査を実施しており、直近の 2022 年 12 月に公表さ文書である。投資家にとって重要なのは将来にわたっれた資料iiiによると、主要開示情報の英文開示状況はての ROE の期待値を計算するために必要な情報であ

下図の通りである。

り、そのためには毎四半期の財務諸表のみならず、そプライム上場企業については約９割が決算短信や株主の注記を読み込んで様々な会計方針を確認するほか、総会招集通知（通知）を英訳して開示していることが確

ビジネスモデルの妥当性、リスクについて検討しなけ認される。これで充分だろうか？筆者が問題だと考えるればならない。そのような重要な情報を含んでいる有のは、図の下の方で、株主総会招集通知（事業報告）に

価証券報告書について、プライム上場企業の２割にあついては３割、有価証券報告書についてはわずか２割したる企業しか英文開示していないのである。

か英文を開示している企業がいないことである。

株主総会招集通知も同様である。株式会社の最高意

ここで、決算短信とは何か、有価証券報告書とは何思決定機関である株主総会において、剰余金の処分やか、について補足しておこう。有価証券報告書は会社取締役の選任など、株主の決議を促すため、参考となの成り立ちから現在までの経緯、ビジネスモデルや財る財務状況やガバナンス体制、報酬決定方針などを事

図：東証上場企業の資料別英文開示実施率
0%

20%

40%

60%

80%

52.4%

決算短信

88.8%

46.9%

招集通知（通知・参考書類）

37.6%

IR説明会資料
26.5%

適時開示資料
14.9%

ガバナンス報告書

14.3%

招集通知（事業報告）

100%

87.4%
67.1%

47.5%

28.9%
26.8%

11.0%
20.8%

有価証券報告書

全市場

プライム市場出所：東京証券取引所「英文開示実施状況調査集計レポート（2022年12月末時点）

32

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

業報告で説明し、その上で招集通知において議案を説掲載されている。もう少し、肩を張らずに取り組んで明するものである。これについても通知部分はプライはいかがだろうか。

ム上場企業の８割の企業が英文で開示しているが、そまた、機械翻訳の精度はここ数年、著しく改善しての前提である事業報告については３割の企業しか英訳いる。数年前までの機械翻訳は確かに、短い文書までしていない。

しか実用には耐えず、しかも非常に古臭い、固い文書しか提示されなかった。しかし、最近の機械翻訳では

3. なぜ英文開示が普及しないのか

100 ページを超える文章でも１時間もかからず、こな
れた英文が提示されるようになっている。しかも AI

なぜ日本の上場企業のほとんどが投資家に必要な情で学習するので、会社特有の文書の癖にも対応するよ報を英文で開示しないのか。いくつかの課題が挙げらうになっている。決算短信などは５分とかからないのれよう。例えば、決算数値確定から決算発表までの時である。

間が流動的かつ限定的であること。決算数字は社内でそもそも決算短信や有価証券報告書は会社法や金融確認するだけでなく、監査法人と会話しながら正確

証券取引上といった法規制に基づき、会社の財務状況

性・適正性を担保しなければならない。このため、決の説明をするものであり、主述の分かりやすい文章が算数字が確定し、決算短信や有価証券報告書としてま多い。投資家は事実関係が知りたいのであり、これをとめられるのが決算発表直前、ということもありうる。

“きれいな”表現に直す必要はなかろう。世界の資本市

これを英訳し、ネイティブ・チェックを受けている時

場参加者は様々な国籍の方がおり、共通言語として英間は限られている。また社内にリソースがなく外部に語を使用しているケースが多い。米国の証券市場で投翻訳を依頼する場合にはさらなる時間とコストが発生

資家保護のための法規制に責任を持つ米国証券取引委する。英訳にかかる関係者が増えるほど、記述や数字員会（SEC）は、簡素な表現を推奨している iv。美しを誤訳する可能性は高まり、適時開示文章の正確性・く見せるためのネイティブ・チェックはどこまで必要

適正性は失われるというジレンマがある。さらに、日なのだろう。また決算短信や有価証券報告書の中の文

本語は主述関係を曖昧にしたまま文章を完結すること

章は、一度使った文章構造が一部表現を変えながら翌ができ、略語を多用することが多いが、これを英語に年も使用されることが多い。100 ページを超える文章

訳すと、どうしても冗長な文章になる。テキストのみ

で前回の文章と同じ部分と変わった部分を瞬時に判断の文章であれば問題はないが、図表やフローチャート

して変わった部分だけを翻訳でアップデートするのはが入っていると、日本語から英語に訳した際にレイア

機械翻訳の方が適しているのではないか。

ウトを再構築する必要がある。これにも相当の時間を

4. 機械翻訳の精度を上げるための工夫

食われることになる。
同業者からこうした話を聞いている中で、筆者が感じているのは、日本の上場企業の開示担当者は少し硬機械翻訳の精度は上がってきているが、完全ではな

直的に考えすぎていないかいうことだ。まず、正確性・い。誤訳は発生する。しかし、なぜ誤訳が発生するの適正性については、適時開示文書の正本はあくまでもかという背景を理解しておけば、英語に対する知識が日本語の文書であり、英語は参考文書である。どの英それほど高くなくても対応は可能になる。

文資料を見ても、表紙には「この文書は原文である日

最初に認識すべきことは、誤訳は翻訳エンジンの問

本語を翻訳（妙訳）したものであり、両者に相違があ

題というよりも、日本語の構造や使い方に因って発生る場合、日本語が優先する」と、ディスクレーマーがすることが多いということだ。先にも触れたが、日本

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

語は主述を曖昧にしたまま文章を完結することが可能

必要はない）が限定的な正確性・適正性を担保するよな言語だ。説明している主体は経営者なのか、会社な

うなサービスが出てくれば、もう少しこの比率は上がのか。「誰が」「何をする」ことが明確でない文章は、るのではないか。

翻訳者によりあらかじめ原文を補足することも必要で

5. セミナーを終えてある。
複雑な事象の説明にあたっては後ろに説明が続き、「誰が」「何をする」ことが分かり難くなるのはどの言

IR オフィサーの英訳の実態という、かなりニッチな語にもあることだが、日本語はさらに様々な括弧を話題であり、どの程度話を聞いていただけるのか心配使って説明することもあり、誤訳に繋がりやすい。特していたが、予想以上に多くの参加者があり、30 分にに会計方針の説明においては法令の引用が多くなる。

わたって様々な質問をいただいた。機械翻訳の可能性

こうした表現については、枝葉の部分を取り除き、「誰を見極めたいというニーズはかなり強いのであろうとが」「何をする」かの根幹を先に訳しておいて、枝葉の感じた。利用頻度が高まればそれに比例して翻訳エン訳を補足していくことで解決できる。

ジンの精度も高まるのだろうと考えているので、是非

よく日本語を英語に翻訳すると原文に比べて文字数

一緒に普及を後押ししたい。筆者のような立場の人間が増えると言われているが、簡潔な文章は日本語も英がどれだけ見ているかは分からないが、株式市場を動語もそれほど文字数に相違はない。むしろ、英語訳のかすひとつの要素として外国人投資家の存在は無視で文字数が日本語訳の倍以上になっている場合には、略きないはずである。冒頭の ROE の話を続けると、IR語が多用されているか、日本語が分かり難いので誤訳

オフィサーは ROE を変えることはできないが、外国が生じているケースが多い。そうしたところを重点的

人投資家に認められ、企業価値が上がれば、数十億円、に検証していけば、機械翻訳の検証作業も効率化され数百億円レベルの経済効果を生み出すこともできる。

るのではないか。

翻訳に係る費用がハードルとして挙げられることが多いが、英文開示を充実することで企業価値が上がるの

筆者は前職で約５年、米国の上場企業について調査であれば、著しい費用対効果を得られるとは言えないする立場にあったため、米国企業の年次報告書（10-K）

か。

を読み込んでいた経緯がある。このため、英語ネイティ
ブではないものの、決算短信や有価証券報告書の英訳にあたり、どのような単語を使ってどのような表現をInvestor Relations の定義は National Investor
Relations Institute のホームページ「About NIRI」の中に掲載されている。
https://www.niri.org/about-niriii コーポレートガバナンス・コードは金融庁もしくは
東京証券取引所に掲載されている。
https://www.jpx.co.jp/equities/listing/cg/index.html
iii 報告書は東京証券取引所ホームページに掲載されている。
https://www.jpx.co.jp/equities/listed-co/disclosure-ga
te/survey-reports/index.html
iv 米国証券取引委員会のホームページには明確な開示文書を作成するための英語ガイドブックが提供されている。
https://www.sec.gov/reports-and-publications/invest
or-publications/newsextrahandbooki

するのが適当か、一定程度の判断基準を持っている。
一方、そのような経験のない、ネイティブでもない IR
オフィサーが機械翻訳の結果を評価することは難しいのも理解できる。しかし、だからと言って上場企業の株主の３割、売買代金の６割を占める外国人投資家に日本語と同程度の情報を公開しなくてもよいという結論にはならないと思う。もっとフレキシブルな翻訳ス
タイルが出てきてもおかしくないのではないか。日本
語が正本であるという前提の上で、機械翻訳により時間を有効に使い、英文エディター（ネイティブである

34

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

温故知新

温故知新 2内山将夫
AAMT

AAMT では、AAMT 創立３０周年記念事業として、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナル（AAMT の前身である JAMT（日本機械翻訳協会）の会誌）を PDF 化して公開しています。
https：//www.aamt.info/act/journal/
公開されているジャーナルは次の通りです。
⚫

JAMT ジャーナル No.01,1991 年 7 月～No.07,1992 年 8 月（今回 PDF 化）⚫

AAMT ジャーナル No.01,1992 年 11 月～No.70,2019 年 6 月（今回 PDF 化）⚫

AAMT ジャーナル「機械翻訳」No.71,2019 年 12 月～（当初より PDF 版を公開）「温故知新」シリーズでは、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナルの記事を紹介します。
過去のジャーナル記事を読むと、当時の MT の事情が分かるとともに、現在も解決していない課題が残っていることが分かるなど、これからの MT 発展に役立つものが多いです。
本号では、1991 年 11 月と 1992 年 1 月号の JAMT ジャーナルから 2 つの記事を転載して紹介します。これ
らは、PDF から OCR で読み取ったテキストを修正したものです。画像等を含むオリジナルの原稿については、
上記サイトをぜひご覧ください。
【1991 年 11 月 JAMT ジャーナル No.3 より】

F1 マシンと機械翻訳
牧野武則

ム開発側とドライバーに当たるユーザが一緒になってレースを始めたわけです。
機械翻訳システムの開発は、それ自体がビッグプロ
ジェクトです。各社とも、おそらくシステムの開発に
10 億円をはるかに上回る投資をしたことでしょう。

F1 グランプリも最終戦、セナとマンセルのチャン

F1 マシンの開発費にも匹敵するかも知れません。それ

ピィオン争いも最後まで楽しませてくれます。体力のだけ企業にとっても機械翻訳システムの開発は魅力的

ぎりぎりまで使い果たしマシンを走らすドライバー達、だったのです。社内で大量に発生する製品のマニュァ

必死の作業で彼らを支えるメカニック、マシンの改良

ルは、製品のライフサイクルが短くなっていく中で、に開け暮れるコントラクター。そうしたスペシャリス

翻訳の迅速化、翻訳コストの低減が叫ばれていました

ト達が一体となってサーキットを盛り立てます。

し、機械翻訳システムは爆発的な需要を作りだした

そんなサーキットの賑わいを見ながら、80 年半ば、

ワードプロセッサに続くものと期待されもしました。

機械翻訳システムの開発が日本で一気に立ち上がった

日本語ワードプロセッサは、入力する人が出力する頃を思いだします。それぞれ異なった翻訳方式を唱えものを知っており、誤りは簡単に発見でき、その場でる各社の開発競争、ユーザとの折衝、ユーザ側でのシ修正します。ところが機械翻訳の場合、余程その機械

ステムや辞書の気が遠くなるようなチューンナップ作

翻訳システムに熟知していないかぎり、入力に対する業。そして、機械翻訳と言うサーキットの中でシステ

出力は予測できません。また出力が正しいのかを判断するにはかなりの言語に対する知識が必要です。さらLearning from the past 2
Masao Utiyama
AAMTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details：https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78に始末が悪いのは、出力に対する好みの問題まであり

ステムが登場することでしょう。そのときでさえ、まます。翻訳はそれ自体が創作活動の側面を持っているさに翻訳エキスパートのための F1 マシンのような機わけですから、機械的翻訳に対して批判や失望が示さ

械翻訳システムも存在していると思います。そこで翻れたのも当然かも知れません。

訳のエキスパートとシステム開発者によって研究されそ の 後の 機械 翻訳 シス テ ムの 開 発改 良は 、コ ン開発された技術は、自動車が現在そうであるように、ピュータの高速処理能力と一度覚えれば忘れることの一般ユーザの機械翻訳システムに移転されていく。そない大容量の記憶能力の向上とあいまって、人間にはんな近未来の機械翻訳システムの姿が見えてくる気が不可能な翻訳の高速化と多分野にわたる大量の用語のします。

利用を実現し、実用の場で用いられるまでになってきました。けれどもまだ機械翻訳システムの本格的な利【1992 年 11 月 JAMT ジャーナル No.4 より】

用は翻訳のエキスパートに限られています。機械翻訳
システムは、その能力を引き出すには F1 マシンのよ

機械翻訳ビジネスは儲かるか

うにエキスパートの力が必要と言えます。
したがって、マシンを限界まで早く走らせる F1 ド

パネリスト：柏原武利氏、鎌田紳二氏、富永勲氏
司会：鳴海武史氏

ライバーと機械翻訳システムの限界の中でより質の高い翻訳を行なおうとする機械翻訳者とは同じような状
況にあるのではないかと思います。

司会：本日はお忙しいところ、お集まりいただきましそこまで考えると、機械翻訳でのメカニック達はどて有難うございます。はじめに会社の概要を述べていこにいるんだろうかと思います。多様性に富む翻訳のただき、それから本日のテーマに沿ったお話をお聞か状況に機械翻訳システムを調整し、開発側と翻訳者のせ願えればと思います。まずは、鎌田さんからお願い

インターフェイスをとる人達です。システム開発側だします。

ろうか。もしそうだとすると個々の翻訳者の要求に答えることは難しい。それとも翻訳者側だろうか。そう

鎌田：私どもは富士通 100%出資の子会社で従業員がだとすると、個々の翻訳者がシステム開発者と強いパ

約 140 名、昨年度の売上げが 26 億円です。主な業務イプを持つ必要があります。しかしそんなケースバイ

は翻訳、マニュアル執筆(テクニカルライティング)、ケースの要求に開発側が応じるとは考えられません。

それと編集(版下・レイアウト)です。

機械翻訳をすでに確立された自動車の世界と重ね合

我々は機械翻訳センター課に属しており、翻訳部のわせて考えましたが、広がりを持った技術の世界なら中の一つの課です。機械翻訳関係の昨年度売上は、1

ばどの世界でも作る側と使う側の協力、時には闘争が億円に達しない程度でした。機械翻訳については数年あり、その中で技術が育まれています。

前、富士通が ATLAS という機械翻訳システムをはじ機械翻訳で今まで欠けていたのは、F1 マシンでメカめて世に出した時、その辞書の作成を富士通より委託

ニック達が行なっているような機能かもしれません。

されていました。かなり積極的に事業部から請け負うシステム開発者と翻訳者によって設立されたこの機械形でやってきました。しかしプログラム会社ではない

翻訳協会が、今後の活動の中で、その機能の一部を果ので、ソフトウェアには手を出さずに、辞書作りを英たすことが期待されます。

語の専門家と日本語の専門家を派遣する形でやってい近い将来、簡単な教育だけで誰もが使え、充分な質ました。

の翻訳が得られる、一般の乗用車のような機械翻訳シ36

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

大型コンピュータ M シリーズの端末を会社にひい日本に会社が数千数百ありますし、世界中でも会社て、川崎工場の大型汎用コンピュータと接続して使っがあります。ペンツといったって、ペンツの正式英文ておりました。ここにきて大型コンピュータのプロ

名称は何なんだということになります。そういうとこ

ジェクトは、ほぼ終わっています。

ろは全部正しく翻訳できるし、その時できなかったら、今、世の中はダウンサイジングといって、ワークス

お金をかけて調べて、一回入れてしまえば、後々使えテーションとかパソコンとかの小さなコンピュータにますから。そういう使い方で、ある会社からデータベー

移りつつありまして、その流れに乗って ATLAS そのスを請け負っているのです。

ものもワークステーションに 2 年前にのりました。

あとは富士通の社内ユースですけど、それも我々がそれで、そのプロジェクトでは、我々はお客さんに絡まないといけません。今の機械翻訳システムはズブ売る時に、どういう風に使えばよいかということを、の素人が使うと、とんでもないことになってしまうん

富士通から請け負って導入コンサルテーションもしてです。辞書登録の問題一つとっても、使いなれずに勝おります。今もそれはつづいております。

手に登録すると、とんでもないことになってしまいま

昨年から「ニフティサーブ」と「アスキーネット」

す。例えば、A という大文字のアルファベットにどこというパソコン通信を利用して、この中に機械翻訳メかの「アメリカ云々」という社名を登録しますと、ABC

ニューをのせて、お客様から依頼があった文章を直ちときたら、アメリカ云々BC と翻訳が出てしまいます。

に機械で翻訳して返すというサービスを行っています。

ですから今、機械翻訳はそういう意味で、まだまだ、

これは、やっと一年経ったんですけど、スタートし使い慣れて、問題を知らないと、全部駄目になることてすぐに収益がでてビジネスとして大成功でした。今があります。機械翻訳システムはまだまだ使い勝手がもどんどん需要がのびています。これはしばらくいけ

悪いし、ユーザインタフェースが問題だと言う人もいるだろうと思います。ただ、こういうビジネスは経営

ますが、システムそのものも問題なんです。様々な問資源としてソフトウェアを持っていることが必要です。

題を抱えています。ですから非常にナイーブな使いに

今回、儲かるかどうかというテーマに沿うと「かなくいシステムを今後はどうにかして、うまく使いこな

り儲かるよ」と言えます。ただ、機械翻訳システムのすことが我々の課題となってきます。恐らくそういう開発は数十億かかると言われてますから、これができ問題をクリアしたらもっと機械翻訳の売上げが伸びるるところは数が限られることになります。

と思います。

これ以外に、機械翻訳を使って儲ける仕事もしています。新聞のデータベースの翻訳をある会社から請け

司会：今のお話をうかがっていると、どちらかという負って毎日毎日やっています。土,日は休みですが。朝と日英翻訳が多いということですか？新聞データベー受けて夕方には返すので、機械翻訳なしではこのビジスも。

ネスは無理です。なぜかというと、普通の文章だと機械翻訳はほとんど使いものにならない(*プロの翻訳者

鎌田：そういう使い方はほとんど日英です。ニフティ

は原文をみたとたんに英語を生成できる)のですが、新サーブだけが日英/英日は 1 対 1.5 の売上げになってい聞のデータペースになりますと社名の正式英文名称なます。これは一般のお客さんに機械翻訳システムを裸どが必要になります。数千社の正式名称を翻訳者が全で使ってもらっています。それ以外の、翻訳者が絡む部間違いなく覚えるのは無理です。機械でないとできものはほとんど、今のところは日英になってしまいま

ないことしか、機械にやらせていません。

す。

37

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

柏原：ニフティーサーブでは不特定多数の人のドキュた。84,85 年頃アメリカ等から海外の情報ばかり取りメントを対象としているようですが、膨大な辞書がで入れないで、日本国内の情報を提供してくれという要きると思いますが、ニフティでの辞書登録はどうなっ

望があり、いわゆる情断(情報断絶)というやつで、こているのですか？

れ以上、海外の情報だけ持っていって国内の情報を出してくれなければ海外の情報も入れさせないと強く言鎌田：ニフティではすべてお客様の責任でやってもわれました。そういうことで何とか日本の情報を海外らっています。法律上(有線通信法)でお客さんの文書に提供しなければならないということになった訳です。

等は一切見てはいけないことになっています。電話の

ただ、山ほどある情報を一体どうやって提供するのか

盗聴と同じことです。文字化けしているなどとクレーという点から考えると、簡単に言えば全部翻訳して出ムや問い合わせなどがきてはじめて何が起きているか

せばいいということになりますが、それでは人手や予わかるわけです。それから辞書に関しては、名詞レベ算の問題で駄目だということになります。そこで科学

ルですがユーザ預かり辞書という形でお客さんに辞書

技術庁が中心となって開発に着手したのが、例の Mu

登録をしてもらい、うちのシステムに登録しておいて計画です。

キープするサービスも始めます。そうなりますと今、

Mu システムというのは科学技術庁の中では、オ抱えている通信の問題は全て一応は解決ということにフィシャルな名前ではなくて、いつの間にか、Mu となりますが、究極的にはやはり品質の問題というこという名前があって、今は Mu2 だと色々な所で書かれになります。

ていますけれども、私どもは科学技術庁を含めて Muという言葉は使っていませんが、ここでは便宜上、Mu

柏原：その場合、各方面にコントリビュータをたくさとしておきます。

ん作ることになりますが、その辞書は、当然お客様の経過としては 82 年～86 年(5 年間)に、長尾先生を中物だと思いますが、富士通ドキュメントサービスさん

心として Mu システム(Mu1)の開発がされて、そこで、が預かり責任を持つんですね？

まあ、プロトタイブができあがったわけです。その後、それをどう実践の場に移していくかという段階で情報

鎌田：そうです。お客さんの資産なので勝手にお客さセンターが Mu1 をペースにしてさらに実用化というんの許可なくコピーしたりできません。

目的で開発するということになりました。それから 87
年～90 年春(4 年間)にかなりのお金をかけて実用シス

柏原：将来のあるべき辞書データベース化の一つの大テムなるものの第一歩が出来上がったという次第です。

きな方向性を富士通ドキュメントサービスさんは模索

昭和 32 年ぐらいから作り続けている科学技術速報されていると思いますね。

誌(文献速報誌)のうち、国内で発表された論文だけを対象としまして 1984 年くらいから、
少しずつ英文デー

司会：それでは、情報センターの富永さんに業務概要

タベース化していました。JOIS オンラインシステムの説明をお願いします。特に Mu 計画と現在の連続性(海外につながっている)で、細々と情報を海外に提供についてもお話下さればと思います。

していました。しかし手翻訳中心だったので、本当に少しのデータしか提供できませんでした。

富永：私どもは科学技術庁傘下の特殊法人で、32 年にお話にならない程度の情報量だったので、冒頭述べ

開設されました。情報処理の中枢機関という位置付けたような海外の非難があったわけです。これではしょ

で従来は主として海外の情報を国内に提供していまし

うがないので、機械翻訳システムが何とか使えるとい38

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

うことで、90 年 8 月から手翻訳をなくしてしまいまし手翻訳は 90 年 8 月でやめたと言いましたが、そのた。年間 220 万タイトルの論文抄録を英文データベー

前は手翻訳と機械翻訳を併用した試験期間が約半年～スとして提供しているわけですが、それの 40%強を機

1 年弱ありました。

械翻訳にかけています。

今日のテーマに沿った話をしますと、何が儲かるかと残るところは、最近日本語論文を書く時はきちんという点では、私どもは一般の翻訳業務もやっていますが、英文抄録や英文タイトルをつけなさいという指導がな

それにはまだ機械翻訳は使っていません。今、申したデー

されているので、58,9%ぐらいは少なくとも英語が著

タベース作りだけなんですけれど、人手翻訳に比べて翻者によって書かれているという状況です。

訳発注費用が 3 割程度ダウンできました。それは私ども

辞書の話をしますと、開発費の半分ぐらいは辞書にから見たら儲かったという話になります。それとともに当てました。現在は 54 万語の辞書をもっています。

計算機使用時間が減りました。機械翻訳をやるから、人特に官公庁関係の資料を扱うことが多いため官公庁の手翻訳の時代と比べて、前・後編集などもあるのでもっ部局まで含めた英語名称が重要になり、多くの機関名とトータルタイムは増えるだろうと言われてましたが、が辞書にはいっています。勿論民間会社も非常に重要計算機の作業は下がっています。
一件あたり 30 分くらいです。約 91,000 タイトルの抄録の英文化を、前・後のものが 25 分ですんでいます。
それからサービスタイム

編集付きで月に 7,600 タイトルのペースで行なっていやターンアランドタイムも小さくなりました。工夫すれます。それを前・後編集をしながらやっていくわけでばもっと小さくなると思います。

すが、8 人の校閲者(ネーティブ 2 人)が最終のフィル

現在は大型コンピュータの上に登載して、自社内のターとして控えています。

データベースだけをやっていますが、将来は一般の論

前・後編集は翻訳会社さんへ(5 社)お願いしています。

文も受け付けて、素翻訳や後編集付きの翻訳サービス

5 社に対してはそれぞれの専門分野のところへ振り分もしたいと思っています。あるいは今は完全なバッチ

けて行なっています。一番最後の後編集段階で残る専処理でやっていますが、日本語抄録を作っている段階

門用語の英訳の不備は専門家が一番最後に控えていま

で TSS で翻訳ができたりとか、全国ネットワークをすから、ここで修正します。会社名に関しても全部フォ張って、一般論文の翻訳のお手伝いするということを、ローすることになっていますので、そこからどんどん

近い将来に実現する方向で計画中です。

言葉が抽出されます。
科学技術文献の抄録という特性から、膨大な情報を司会：どうもありがとうございました。それでは柏原

300 字程度に納めようとコンパクトにしますので、ひさんにお願いします。会社の概要とか、機械翻訳を導

どいのになると 40～50 字全部漢字が並ぶようなこと入したキッカケとか、現在どういう利用のしかたをしもあり、従って前編集はとても苦労します。そういうているのかとか含めた形でお話していただけければとものを機械翻訳にかけると、ツルツル切れる所で切っ思います。

てしまって、いかにも英語ですみたいな形で出てくるので、ツルツル英語と言っていますが、それでは役に

柏原：私どもは従来は手翻訳専業でして、昭和 52 年

立ちません。

からスタートしまして、法人になりましたのが、昭和

従って、そういうものを全部前編集の形で補いなが60 年です。今のように、本格的に機械翻訳に取り組む

ら、また、長い漢字列がでてきても対応できるようなようになったのは、正確には昭和 63 年なんです。た形で辞書作りをやってきました。その結果、医学を含だ、60 年の法人設立の目的には機械翻訳をべ一スにしめて現在 54 万語まできました。

た業務展開を将来、必ず担いたいというプランがあっ39

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

たものですから、その前提として法人を設立したといされたノウハウは消えてしまいますし、その時点でお客うことがございました。機械翻訳導入のキッカケにつさんの信頼も失うということになります。

いては、後ほど申し上げます。

なかには例外的な人もいますが、大体、一定レベルに

現在は、機械翻訳と翻訳の後処理として DTP によ

達した人は蓄積した資産で食っていこうとする人が多い

る版下作成、またいくつかの電子編集システムを使っのです。ということは、技術革新がどんどん進んでいくて、EP といいますか、新聞、雑誌を発行できるとこと、対応できなくなるということになります。現実に、ろまでの陣容を整えつつあります。それからこれも機コンピュータのマニュアルなどは新しいバージョンのソ

械翻訳の後処理を追求する中で、でてきたのですが、

フトウェアができているのに、前のバージョンの翻訳がDTP のスタッフの中で、マッキントッシュの特性を生

まだ終わっていないことが珍しくないのです。

かした、グラフィックアブリケーションの開発とかもこういうことに翻訳者はほとんど危機感をもってい

始めています。これは最近でいう、バーチァルリアリ

ないどころか、いかに自分たちの存在が有難いかわかティという言葉を使わせていただいていますが、実はるだろうという対応しかしませんので、実際のところ

これも機械翻訳というペースがあって技術情報を得ては改善を求めるといっても難しいところです。お客さできたものです。

んの利益をどう勝ちとって、いかに自分たちの事業を

現在は大きく分けて機械翻訳、DTP、機械翻訳では展開していくかという点では、それは全てのスタッフ

できない、従来の手翻訳を行なっています。比率としの利益にかかわっていることなんですが、それが根底ては、現在は、機械翻訳と機械翻訳に全く関わらないから崩れさります。

翻訳が半々ぐらいですが、2 年以内には機械翻訳の比まだ翻訳業界そのもののステータスが非常に低いと率を 8 割まで高めたいと考えています。それは、手翻いうことに、色々な場面でぶつかります。だいたい金訳の仕事を減らすというよりも、機械翻訳の処理を増融業界では、我々は産業分類にはいっていなかったでやして、相対的に比率を高めたいということです。こすね。最近やっとサービス業の中にでるようになりまの他に通訳とかイベントに関わる業務も行なっていましたが。何か売れない文学作品を書いている作家と同す。売上げは 4 億円弱位です。

様で本当に水商売と言われてました。

それで機械翻訳を導入したキッカケは翻訳業者とし今の翻訳者の質をいかに高め、維持するかという問てやってきて、一番泣かされてきたというか、これは題が一つ。それと同時に海外での日本の技術に対するいずれも同じかも知れませんが、やはり翻訳のクオリ情報の公開とか、日本は非常にクローズされた世界だ

ティそのもの、それを支える翻訳者の不足、マネージと言われているんですが、これは翻訳の問題がネックメントが非常に難しいということです。で、一度いいとなっているだけなんですね。私も、JETRO とか通翻訳結果を出しますと、お客さんは当然次も同じこと

産省のお仕事をずっとさせてもらってそういう場面にを期待して発注されますが、同じ品質のものを常に提たくさんぶつかりました。

供し続けることは至難の技でございます。

これはもうお話してもさしつかえないと思いますが、とりわけ私も翻訳者のはしくれとして一番残念に思い、

JETRO で昭和 61～63 年にかけて、技術的なバックグ

かつ疑問に思ってきたのは、データを共有するとか、蓄ラウンドを持った企業の海外での進出先アンケートを積したノウハウを分かち合うとか、それを組み立てて新やったことがあるんです。正式には『海外向け技術進

たなものを生み出すという感覚をもった翻訳者は本当に出アンケート調査』ということで、アットランダムに稀だということです。全くスタンドアローンで仕事をし選んだ日本の技術系企業からアンケートをとって、どています。ですからその人に何かがあればそれまで蓄積

ういうプロダクツを持って、どこの国に進出したいか、

40

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

どういう目的で海外に進出したいのか、という目的の訳して、それをその社のマシーンで、つまりパソコン

調査でした。

を持っているお客様にネットワークで提供する(新聞

これはマシーンが、N5200 というのを使うことが条

発売と同時に)という話がありました。

件で、他の業者さんは全て降りて、うちだけが残った

まあ、元々私も一部提案しておりましたが、ジョイんですが、一つの画面の中にその会社のプロフィール

ントでやろうということになったわけです。日本の新を掲載し、当然その進出先、例えばベルギーとかオラ

聞記事を翻訳して出すというのは量としては多いと思ンダに進出したいのはどの企業か、とかのアウトプッ

うんですよ。で、しかもあれほど面倒な事もないのでトも可能なので、技術提携とか、海外での工場進出とすよ。固有名詞とか色々な問題があります。新聞といか目的別区分けもできるということで、非常に好評

うのは限られた時間で書いていましすし、翻訳しやすだったようですね。アメリカに進出したい企業が一番

い文章はほとんどありません。

多いのですが、アメリカ以外の国からも、このデータ翻訳される記事というのは、いくつかの所で必要とは貴重だと非常に喜ばれたようです。

されるケースが多いですね。コンピュータとか、通信ところが喜ばれたことが新たな問題を作ってしまっとか、半導体とかはそうです。いくつかの分野に限定たんです。つまり、フォローアップの体制ができていして、ヘッドラインだけではだめでしょうが、少なくなかったし、予算もそれしかありませんので、当然、ともアブストラクトには必ずお客がいると思いまして、

海外からもっとディーテールを知りたいとか、この会

当時、資本金 180 万で法人成りしたばかりでしたが、社とコンタクトとを取りたいとか言われても、そこま

500 万円掛けました。うちとしては死ぬような金を掛で面倒を見る体制がなかったので、イギリスから「日けました。日本の外資系企業と海外のお客様を相手に本の体制はけしからん」と正式なクレームがついたり、

1 ヵ月ためしてみました。非常に好評だったんですが、トラブルがあって「フォローができないのならやめる

ネックはやはり翻訳でした。

べきだ」との上の判断で、2 年間でそのプロジェクト

翻訳者も最初は元気のいい者だけ選んだんです。朝は終わってしまったんですね。ただ、N5200 から PC98

9 時に出社した時はその時、手にする記事のアブストにおとしてということだけはされましたので、海外でラクトがファックスで入っていることにしようとしたの利用という点では多少はつながったんではないかとんです。ところが、第一版が出たとき、記事をピック思いました。

アップして始めたんですが、10 日ぐらいしたらだんだ

これはフォローアップとかユーザインターフェース

ん息ぎれがしてしまったんです。考えた以上に翻訳のの問題ですが、私はマッキントッシュとか IBM とか、コストがかかったんです。それに、ジョイント先の事

海外のユーザが使いやすいマシーンでのデータ提供を情もあって、1 ヵ月で切れてしまいました。

すべきだと思っていました。その時いくつかの海外のただその時、本格的にそういう事をやるところが企業とか政府の方々とのやりとりを通じて、いかに日あっていいんじゃないかと思いました。日本にある外本の技術情報に対するニーズが高いのかを痛感しまし

資系企業のマネージャーの任務の一つは日本におけるて、それでこの JETRO さんでの仕事が私にとって、情報収集です。本国にタイムリーに最も肝心な情報を機械翻訳に踏み切らせる最終的な決断になった訳です。

送ることです。そういうことによってその人の能力がその前に、実は、もうひとつありまして、私どもは問われるわけです。そういう方々に対するサービスだ

あるコンピュータメーカーさんのマニュアル翻訳をけでも大変なニーズがあるなと思っています。ただ人

ずっとやっておりまして、4 年程前に合併された会社

手の翻訳者を前提とする限り、これは絶対にできないなんですが、そこの方々と日本の新聞の記事情報を翻話だと思っています。

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

その後の JETRO さんの件とかがあって、とにかく
機械翻訳を利用しない限り、いずれは廃業に追い込まれるだろうと思いました。その時点では、既にブラビスさんのマイクロパックなどが出てて、出た当座はこれで翻訳者が廃業になるとかの言われ方がされましたが、全然そういう甘いものではなくて、業界では、優秀な翻訳者ほど敵対的な意識を持ちましたし、今でもまだ、そうです。
「こんなことをして、俺の仕事の邪魔をするな」という言い方をする人が多いですね。
私どものサービスはコンピュータ支援翻訳サービス、
つまり CATS（Computer Aided Translation Service）といいまして、勝手に付けたんですが。そうではなくて、人間の、優秀な翻訳者の優秀な武器として使えばいいわけですよ。感覚的には昔の鉄砲が生まれる前の、刀とか槍の名人・達人に鉄砲を持たせると、「こんな卑怯なものが使えるか」という感覚があったと思うんですが、それに近いと思います。ですから、敵対的な存在として認定するのではなく、自分の武器として使いこなす、そういうインターフェースをもてる人材を育てない限り、機械翻訳の世界は広がらないと本当に思
いました。
（つづく）

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

イベント報告AAMT 2022, Tokyo～機械翻訳最前線～
出内 将夫
情報通信研究機構

1. はじめに2022 年 12 月 1 日に開催された AAMT 2022, Tokyoのイベント報告をします。2022 年はオンライン開催に加え、3 年ぶりの会場開催もあり、ハイブリッド形式
での開催となりました。招待講演 2 件、公募セッショ
ン 7 件の発表のほか、MT Summit 2023 紹介、パネル
ディスカッション、企業展示コーナー、ランチョンセ
ミナーもあり、非常に盛況でした。講演/発表資料は招待講演時の会場の様子

https://www.aamt.info/aamttokyo2022/handout-202
21201/ からアクセスできますので、ぜひこれらの資◎日本語を含む言語対における制約付き翻訳タスクの料をご参照ください。

近況：阿部 香央莉氏
専門用語を含む文書を翻訳する際、特定の用語を一

2. 招待講演

貫して翻訳したい、というニーズがある。現在、一部の機械翻訳（MT）サービスには用語集機能があり、招待講演として、2 件の講演に加え MT Summit

指定した語の訳語を指定できる。本講演では、訳語を2023 の紹介がありました。

指定する MT の仕組みや、それを評価する制約付き翻◎日本語を含む言語対における制約付き翻訳タスクの訳共有タスクについて説明する。

近況：

制約付き翻訳共有タスクは、与えられた制約語彙に

阿部 香央莉氏／東北大学大学院 情報科学研究科 博

従って文を翻訳するタスクである。ASPEC 科学論文

士後期課程

ドメインデータを元に再設計した。共有タスク設立の◎NICT における自動『同時通訳技術』のご紹介：ため、ASPEC 対訳文から制約語彙リストを作成し、内山 将夫氏／情報通信研究機構 先進的音声翻訳研究

制約語彙の出力を考慮した自動評価指標を提案した。

開発推進センター 上席研究員

2021 年に日英・英日、2022 年に日中・中日を対象に◎Back to Asia: MT Summit 2023 Macau：

制約語彙のアノテーション付きコーパスを作成し、共田中 英輝氏、内山 将夫氏、山田 優氏、森口 功造氏

有タスクに参加した MT システムを評価した。

／AAMT 理事

上述のタスクに対応した MT システムがいくつか提下記のまとめは、講演資料と発表内容より、報告者が案されている。ニューラル機械翻訳（NMT）以前の統

主観的にまとめたものであることにご注意ください。

計的機械翻訳（SMT）では、制約語彙を入れることが容易であったが、NMT では容易に制約語彙を入れら

AAMT 2022, Tokyo --- Forefront of machine translation --Masao Ideuchi
NICT
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

れない。そこで、NMT の翻訳結果出力時に制約を追

チャンク分割用モデルを作成している。チャンク翻訳加する試みが行われている。追加する制約の種類は「では遅延が少ないが、文翻訳より精度が劣るため、文末きる限り制約語彙を含める」という緩い制約と「必ずで同期し、訳し直し可能としている。

制約語彙を含める」という厳しい制約がある。一方のまた同時通訳用のコーパスとして、通訳経験者が原

制約もしくは双方の制約の組み合わせや、緩い制約と文をチャンクに分割し、チャンクごとに順送りの対訳

後編集を組み合わせるなど、様々な MT システムが提としたコーパスを作成している。原文内容の 60～80％

案されている。

程度の一次訳、原文同等内容の二次訳の双方を作成し複数の MT システムの評価結果から、考案した自動ている。このコーパスを用いて、チャンク単位の翻訳評価指標が人手評価と相関が高いことが示された。し

を評価したところ、人手による分割と遜色ない翻訳精かし制約語彙以外の部分で、欠落や誤訳などにより人度を実現しつつ、低遅延を達成できた。チャンク単位

手評価との差が大きい事例もあり、改善点も見られた。

の翻訳は、文単位の翻訳に比べて、日本語で平均約 5
単語、約 40%の短縮ができた。また、短文化エンジン◎NICT における自動『同時通訳技術』のご紹介：内をみんなの自動翻訳@TexTra から公開した。

山 将夫氏

今後、2025 年の大阪・関西万博に向けて、開発した

NICT で進めている、総務省委託研究開発「多言語技術の実証を進めていく予定である。

翻訳技術の高度化に関する研究開発」について説明する。
「グローバルコミュニケーション計画 2025」で提◎Back to Asia: MT Summit 2023 Macau：田中 英輝

唱している 2025 年の大阪・関西万博をショーケース

氏、内山 将夫氏、山田 優氏、森口 功造氏とした同時通訳の実現を目指している。複数の企業とMT Summit 2023 を紹介する。MT Summit は、

連携し、様々な利用シーンでの社会実装を進めている。

IAMT（国際機械翻訳協会）が隔年で開催している国

同時通訳のための技術について紹介する。同時通訳

際会議で、AAMT の他、アメリカの AMTA とヨーロッでは、話者が発話を停止しないので、入力の分割が必パの EAMT が持ち回りで開催している会議である。

要となる。区切りの無い音声認識結果のテキストを、

MT Summit は AAMT 初代会長の長尾眞先生が創設

機械学習によりチャンクという文以下の短い単位に区

し 、 幅 広 い 層 の 参 加 者 が 特 徴 の 会 議 で あ る 。 MT切り、その単位で翻訳することで、低遅延で翻訳でき

Summit 2023 は AAMT が担当し、2023 年 9 月 4 日る。短い単位に分割すると翻訳精度が悪化するので、から 9 月 8 日まで、マカオの現地開催とオンライン開付加情報として文脈やタグを与え、翻訳精度の悪化を催のハイブリッドで開催する予定である。詳細は 12抑える技術を開発している。

月中に AAMT ホームページで公開する。

チャンクに区切る技術について詳しく説明する。

MT Summit 2023 のリサーチ・トラックでは、招待

チャンクへの分割は、分割点より N 語先まで読み込み、講演、オーラル発表、ポスター発表を予定している。

分割点の位置を予測するモデルを構築して実現する。

招待講演は、1 時間枠の招待講演 2 件と、講演者 3 名

訓練データとしては、人手で文やチャンクに分割したによる 2 時間枠の招待講演セッション 1 件を予定してコーパスを用いる。複数の会話コーパスを用いて、F1いる。研究発表で募集するテーマとして、MT に関係と latency を組み合わせたスコアを用いて評価していする各種タスクや、MT の応用に関わる広範なテーマ

る。評価指標では、正解であることと遅延を少なくすを扱う予定である。

ることを重視している。最初に文分割モデルを作成し、MT Summit 2023 のユーザー・プロバイダトラック

そのモデルをチャンク用にファインチューニングしてでも、招待講演、オーラル発表、ポスター発表を予定

44

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

している。ユーザー・プロバイダトラックでは、翻訳◎コネクテッドカー業界における表現の機械翻訳の対研究の要素も考慮に入れ、MT が社会に与える影響な

応状況について：太田 圭佑氏

ども扱う予定である。研究発表で募集するテーマは、

コネクテッドカーにおけるテレマティクス技術に関今までと同様に翻訳会社による発表を想定したテーマ

する翻訳事例をもとに「新ビジネスが日本でどの程度のほか、社会一般で MT が使われることを想定した

浸透したかを計測する方法」について考える。

テーマを取り扱う予定である。

世界最先端のビジネスは海外で発祥し、数年遅れでMT Summit 2023 では、スポンサーシップを募集し日本に上陸することが多い。当初は、ほとんどの文書ている。4 ランクに分けた募集となっており、ランクが英語で書かれており、新しい単語の日本語訳が定によって学生招待権や求職中の会議参加者情報閲覧がまっておらず、ある程度日本市場に浸透した段階で訳可能になる。詳細は MT Summit 2023 の公式サイト

語が定まる。訳語が定まれば、MT が訓練データとしから公開予定である。

て訳語を学習できるため、MT が新ビジネスの英文を正しく訳せるかどうかで、日本での新ビジネス浸透度

3. 公募セッション

合いが測れる、という仮説を立てた。
コネクテッドカーに関する MT の翻訳結果を 2020

公募セッション発表は次の 7 件でした。

年と 2022 年で比較した。”incident”の訳語が「出来事」◎コネクテッドカー業界における表現の機械翻訳の対から「インシデント」に、”connected car”の訳語が「接応状況について：

続された車」から「コネクテッドカー」に変化してお太田 圭佑氏／株式会社ファイブアイズ・イングリッシュ

り、仮説が成り立っていることが確認できた。

◎機械翻訳活用で顧客の期待に応える：

このことから、日本市場浸透度のような数値化が、

上田 有佳子氏／ネットアップ合同会社 APAC グロー

MT 結果の滑らか度を元に算出可能と思われる。翻訳

バル化戦略統括者の主観に左右 されない指 標としては、ポ ストエ◎翻訳者からみた機械翻訳の現況と効果的な利用方法：

ディット（PE）の作業時間や日本語訳の Google 検索

吉川 潔氏／特許翻訳者

ヒット数、用語集の Google 検索ヒット数などの経時◎翻訳チューリングテストの結果に見る、”機械翻訳ら

変化を利用できる可能性がある。

しさ”の正体とその軽減方法、および人間翻訳に期待されている価値について：◎翻訳者からみた機械翻訳の現況と効果的な利用方

堂本 秋次氏／翻訳家、英語学習アドバイザー、講演家、

法：吉川 潔氏
MT は、翻訳業のライバルではなく、サポータであ

作家、YouTuber◎meta 翻訳 ～個人開発から最高精度を目指す～：

ることを伝えたい。NMT は近年、長文に追従可能と

藤井 隆太朗氏／株式会社 ClassIIIなり、特許翻訳でも参考にできるようになった。新語◎EU から世界へ、日本から世界へ：の訳語を調べたり、訳しづらい語の適訳を調べたりす

岩永 時春氏／pangeanic

る際に重宝する。しかし、訳抜けや構文エラー、語の◎クラウドベースの翻訳管理システムで機械翻訳を活訳し分け、数量表現など、問題も残っている。これら

用する：

は翻訳分野に詳しい人によるチェックが必要である。

目次 由美子氏／XTM International Ltd.

NMT が発表されてから 6 年以上となり、MT の出力が大きく改善したことは事実である。翻訳者が MT

紙幅の関係から一部の発表について次にまとめます。

を実務で利用し、気づいたことを開発側に提示し、開45

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

発側が改善してフィードバックすることで、良い関係

明があり、続けて事例の発表がありました。

が築けると考える。

◎翻訳サービスの適合性評価に関わって：
浜田 良和氏／日本規格協会ソリューションズ株式会◎meta 翻訳 ～個人開発から最高精度を目指す～：

社 審査登録事業部

藤井 隆太朗氏◎供給者自己適合宣言をしてみてわかったこと：

meta 翻訳の開発について説明する。meta 翻訳は、

菊地 大悟氏／株式会社十印 翻訳事業部

発表者が個人で開発を始め、最高レベルの精度を達成◎AAMT ガイドライン作成 WG に参加して：

した英日日英翻訳サービスである。英日翻訳では世界

小野 眞帆氏／株式会社アスカコーポレーション 事業

2 位、日英翻訳では世界 1 位相当の精度を達成した（藤戦略室

井氏調査による）。
meta 翻訳は、「日本語くらい日本のサービスで」と◎翻訳サービスの適合性評価に関わって：浜田 良和氏いう思いから開発を開始した。また一般人が有名翻訳

日本規格協会は、ISO17100 の審査業務を行ってきサービスより優れた翻訳機を開発できれば、個人開発

た。AAMT が行う ISO18587 の供給者適合宣言支援ににチャレンジする人を増やせる、という狙いもあった。

ついて、日本規格協会も協力したので、翻訳サービス

精度が良い理由として、OSS の恩恵を受けているこの適合性評価について説明する。

と、多くの論文から必要な知識を網羅したこと、他と適合性評価には、第三者による認証、関係者による異なる尖った技術を採用したこと、が挙げられる。尖っ二者監査、供給者自身による供給者適合宣言がある。

た技術は、同じ AI 同士が戦い続けて強くなる特徴を

供給者適合宣言を行う際は、JIS Q 17050-1 で定義さ持つ将棋 AI から着想を得た。将棋 AI は個人でも成功れた供給者適合宣言の手続きに従う必要がある。

しており、計算量が現実的、勝手に成長するという特供給者適合宣言では、対象となるサービスを明確化徴を持つ。後者の特徴は meta 翻訳にも取り入れた。

する必要がある。そして基準となる規格や要求事項のmeta 翻訳は、これまで有料化していなかったが、明確化、責任者の明確化が必要となる。さらに力量・これを機に有料プランや API 公開などを検討する。今資格を持つ実務者の管理・識別や業務プロセスを確立

後も社会に良い影響を与えていこうと考えている。

し、必要な業務文書の整備、記録を保持することが必要となる。さらに、上述の事項が保たれていること確4. パネルディスカッション

認する内部監査を定期的に行う必要がある。
ISO18587 を ISO17100 と比較すると、PE 特有のパネルディスカッションでは「AAMT ガイドライン

項目もあるが、ISO17100 と共通する要素も多い。ポに基づく ISO18587 供給者自己適合宣言のススメ」を

イントを表にまとめたので、必要に応じてそれぞれ参テーマに発表と議論が行われました。冒頭にモデレー

照されたい。

ターの森口功造氏から、PE 案件で ISO18587 準拠ニーズはあるものの、国内に認証組織が無く ISO18587 認◎供給者自己適合宣言をしてみてわかったこと：菊地

証取得が難しいことから、AAMT が自己適合宣言の支大悟氏
実際に ISO18587 の供給者自己適合宣言を行った事

援を行うことにしたと説明がありました。
パネリストとして 3 名から発表がありました。浜田

例について説明する。

氏の発表後に、モデレーターの森口功造氏から AAMT

供給者自己適合宣言を行った動機は、お客様とのが公開したガイドライン、様式、チェックリストの説

サービスレベル共通認識、提供するサービス品質の証

46

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

明、入札や選定時の得点源、といった観点で有利と考小野氏：えたからである。弊社は ISO17100 認証を取得済で事前の情報共有と、手順書の記述が不十分だったこあったため、規格の審査や内部監査の面で、必要な知とが原因と考えている。手順書は是正し、経営層含め識や人材がある程度揃っていた。これらは、ISO18587て認識を合わせた。

の供給者自己適合宣言に有利に働いた。また、社内のオペレーションとお客様からの仕様を組み合わせると、既に ISO18587 に準拠していると言えるレベルのプロ

森口氏：
ガイドラインはフル PE が対象だが、お客様からフジェクトが存在したこともあり、短期間でのル PE やライト PE の指定を受けたことはあるか。

ISO18587 の供給者自己適合宣言が可能であった。

菊地氏：

今後の課題としては、社内教育や継続的な内部監査

最初「ライト PE で良い」という依頼で来た案件が、員の確保・要請、お客様における規格認知度向上があ

最終的にフル PE 以上の要求になってしまうこともると考えている。

あった。ISO18587 という基準があるとありがたい。
小野氏：◎AAMT ガイドライン作成 WG に参加して：小野 眞

案件ごとにお客様と進め方を決めるので、案件がフル PE かライト PE かの区別はしていない。

帆氏
弊社では医薬専門の翻訳サービスを行っており、主なお客様は製薬会社や大学、研究機関である。翻訳対

森口氏：
PE の案件で、MT の品質が問題となることはあるか。

象は、新薬申請書類や論文など多岐に渡る。特に新薬申請書類では高品質を保ちつつ納期短縮のニーズが高菊地氏：い。そのため、2017 年から医薬専門の AI 翻訳エンジ

PE を行う際に、MT の品質をチェックしている。

ン開発に取り組み始め、MT エンジンの提供と、MTMT の品質が悪く PE を断った事例は、確認できておと PE を組み合わせた翻訳サービスを提供している。

らず、存在したとしても多くはないと思われる。

2022 年に ISO18587 の供給者自己適合宣言の審査小野氏：を行った。発表者は ISO18587 の審査対象部門とは別

同様の状況である。MT の品質が悪い場合は、MTの部門に所属しており、内部監査担当として審査に関を使わずに翻訳を行うので、問題にはならない。

わった。内部監査では、制作プロセス、ポストエディ
タの力量及び資格、フル PE の要求事項について審査

森口氏：
PE 作業のレベルやプロセスなど、PE 作業者に説明を行った。その結果、ポストエディタの力量に軽微な不適合があり、12 月中の再内部監査と供給者自己適合する資料は用意しているか。

宣言を目指すこととなった。

菊地氏：
プロジェクトごとに PE ガイドラインを策定する。

◎ディスカッション

自社基準やお客様指定の基準など、状況に応じて策定

浜田氏：

する。

会社の方針にも依るが、ISO17100 では審査先社内

小野氏：で事前に適合チェックを行った案件を審査対象案件と基本的な PE ガイドラインは社内にあるが、お客様することも多い。アスカコーポレーション様のと相談の上、案件ごとに定め、PE 作業者に周知する。

ISO18587 審査時には、案件選定は行わなかったのか。

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

森口氏：

浜田氏：

浜田氏に伺いたい点として、ガイドラインではス

ISO17100 でも同様だが、適格な作業者については、コープとして言語対を指定した方が良い、としている

ISO18587 では規格に定められた要求事項の他、自社が、具体例までは述べていない。どう考えればよいか。

の運用ルールに従っていれば良い。

浜田氏：

菊地氏：

適合性評価のスコープは、お客様に範囲を明確にす

PE に特化した作業者というのは募集していない。

る上でも非常に大事である。原則として、ISO18587

翻訳者として募集した方に PE 作業も依頼している。

に準拠できる範囲を明確にするために、言語対を指定

小野氏：した方が良い。ただし、会社の方針等により、どの言

PE 作業者の募集はしているが、現時点で PE のみ

語対でも ISO18587 準拠で受ける体制ができていれば、の応募は無く、翻訳と作業者は共通している。MT が限定は不要である。

流暢になった結果、MT の誤りに気づきにくい作業者

森口氏：もいる。作業依頼時にその点を考慮することはある。

ガイドラインでは「自社が提供するサービスすべてが規格に適合しているわけではない」と宣言すること

森口氏：を推奨している。例えば、ライト PE の案件も受ける

アウトソースする言語対にも、供給者自己適合宣言

場合、ISO18587 に準拠しない案件に該当する。

ができるか、という観点で、外部の委託先をこのガイ
ドラインで評価する用途は考えているか。

オンライン視聴者：

菊地氏：

PE の依頼を受ける際、料金を安価にしてほしい、

そのような使い方もできると気づきを得た。アウトという要望が来ることがある。どのような方針で、クソースする業者を選定する際は、ISO18587 を取得済

ライアントに対応しているか。

みの業者を選定するので、ガイドラインを使って委託

菊地氏：

先を評価することは考えていなかった。

PE 案件では料金割引の依頼も同時に来ることが多小野氏：い。サンプルを用いて作業レベルをお客様と合意する

同じ状況である。社内で使い方を追加検討したい。

ことが多い。

浜田氏：
ISO17100 では委託元の責任として、作業を委託す

小野氏：
お客様に予算が無い場合、MT 結果のサンプルをどる際は、委託元が委託先に対して ISO17100 準拠を求

こまで PE で編集するか説明し、料金を抑えることがめ、ISO17100 準拠を確認する必要がある。ISO18587ある。今回の ISO18587 は、フル PE が対象となるのでも同様にすべきと考えられる。

で、そういった調整は宣言の範囲外になると考える。

5. おわりにオンライン視聴者：
PE に適した人材と、翻訳に適した人材は異なりそ3 年ぶりに会場での開催があり、参加者間での活発うですが、PE 作業を依頼する際、適した作業実施者

な議論が行われた年次大会となりました。コロナ禍をを限定するために、適切な文言はありますか。

機に始まったオンライン開催も継続されました。オンライン化は MT にとって追い風になる、と言われています。今後の年次大会にもご期待ください。

48

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

イベント報告第 6 回自動翻訳シンポジウム 参加報告東山 翔平
国立研究開発法人情報通信研究機構

1. はじめにJNTO は、訪日外国人旅行者の来訪促進のため、1964 年に政府が設置した独立行政法人である。日々の2023 年 2 月 16 日に、「第 6 回自動翻訳シンポジウ

業務として、訪日旅行市場に関するマーケティングや、

ム～アフターコロナを見据えた今後の AI を活用した

海外現地旅行会社等の訪日ツアー企画・販売促進、訪多言語翻訳技術の役割について～」が品川ザ・グラン

日者向けプロモーションなどを行っている。

ドホールにて現地開催され、389 名が参加した（写真）。

インバウンド観光は、日本が今後直面する人口減少

また、過去最多の 24 企業・団体により、多言語翻訳に伴う課題解決の観点からも重要である。2052 年に国関連技術・サービスを中心とした展示が行われ、出展

内人口が 1 億人程度まで減少するとの見通しがあり、者と参加者との活発な交流が行われた。2019 年以来のこれにより、国内消費額が 30 兆円以上消滅する計算実現となった現地開催・リアル展示の盛況な様子を通になる。日本の定住人口 1 人当たりの年間消費額約

じて、人々の自動翻訳への関心の高さが窺え、「アフ130 万円（2019 年）は、訪日外国人観光客約 8 人分のターコロナ」に向けた自動翻訳含む様々な経済活動の旅行消費額に相当することから、インバウンド観光は、活性化への期待も感じられるようであった。本稿では、今後の日本の人口減少による消費額減少を補う効果が講演 2 件、パネリスト発表 3 件、パネルディスカッショ期待できる。訪日外客数や 1 人当たり消費額を更に増ンの内容を報告する。

やすことができれば、更に効果的である。
日本のインバウンド観光におけるこれまでの過程として、2003 年の Visit Japan キャンペーン開始時では訪日外客数 521 万人であったのに対し、2019 年には3,188 万人に増加した。新型コロナウイルス感染症の影響により 2021 年は 25 万人にまで減少し、2022 年
は 383 万人となっている。10 月に外国人観光客受け
入れを本格再開した後、11 月約 93 万人、12 月約 137
万人、2023 年 1 月には約 149 万人と増加した。なお、
国連世界観光機関（UNWTO）の専門家によると、国

2. 基調講演「インバウンド観光の最近の動
向・今後の見通し、多言語翻訳技術に期待すること」

際観光が 2019 年水準へ回復する時期は 2024 年以降とする意見が過半数の約 63%を占めている。
日本での観光に対し、世界からの期待の高まりも感じられる。2021 年の世界経済フォーラム（WEF）で日本政府観光局（JNTO）理事・中山理映子氏による基調講演の内容を紹介する。

発表された旅行・観光競争力ランキングでは、ホテル・交通網などの観光客向けインフラ、観光資源の豊富さなどを理由に、日本が初めて 1 位を獲得した。米国大Report on the 6th Symposium on Automated Translation
Shohei Higashiyama
National Institute of Information and Communications Technology
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

手旅行雑誌 Condé Nast Traveler では、2021 年の「世る。そのため、多言語翻訳技術に期待している、と中界で最も魅力的な大都市ランキング」の読者投票で、山氏は結んだ。

東京、大阪、京都が上位 3 位に選出された。その他、

3. 講演「同時通訳を支える翻訳バンク」

Travel＋Leisure、Lonely Planet、New York Timesのランキングでも京都、福岡、盛岡といった日本の地域が選ばれている。

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）フェ

一方で、解決すべき課題もあり、3 点挙げる。一つ

ロー・隅田英一郎氏の講演の内容を紹介する。

目は地方への誘客である。延べ宿泊者数の上位 5 都道AI による音声認識、音声合成、翻訳がいずれも高精

府県は東京都、大阪府、北海道、京都府、沖縄県であ度になり、これらを組み合わせた AI 同時通訳が実現

り、大都市や一部の地域に偏っている。二つ目はイン可能になってきている。現在、総務省のグローバルコ

バウンド消費額である。2015 年の爆買いブームで 1

ミュニケーション計画 2025 の下、官民で委託を受け

人当たり消費額が約 17 万円に増えたものの、その後て同時通訳技術の研究開発を進めている。これまでのは 15 万円程度で伸び悩んでいる。三つ目は言語障壁

進捗として、2020 年に明示的な区切りがないテキストである。観光庁の調査結果では、「旅行中に困ったこと」の文分割が可能となり、2021 年には文より短い単位でとして、多言語表示の少なさやわかりにくさ、施設スあるチャンク分割が可能となり、2022 年にはこれらのタッフとのコミュニケーションのとりにくさなどが挙分割技術を英語・中国語・韓国語・ベトナム語に多言げられている。

語化し、技術移転も実施した。2023 年には商用化、最後に、インバウンド観光の今後の方向性について

2024 年には技術の完成を目指し、2025 年の大阪・関述べる。2022 年 10 月 11 日、岸田首相は、インバウ

西万博の時点では広く使われる状態になっていると考

ンド消費額 5 兆円超達成を速やかに目指すことや、えている。デモ動画で示したように、現在のプロトタ

2025 年の大阪・関西万博開催に向けて新たな観光立国

イプシステムでは、日本語の合成音声が早口である点

推進基本計画を同年度末に策定する要望を述べ、また、が気になる方もいるかもしれないが、発話中の重要な同日、和田観光庁長官は、今後の観光の方向性として、点に絞って翻訳する技術も開発している。

「消費額の拡大」、「地方誘客促進」「持続可能な観光」、、

人間による同時通訳でも、日英は、文法が大きく異の三つのキーワードに留意するよう述べた。こうしたなることから特に難しいとされている。たとえば日本

状況の下、JNTO は、高付加価値旅行1、サステナブル

語では文末に述語や否定が来ることが多い。通訳者は、ツーリズム、アドベンチャートラベル2の三つの重点取

原発話者がまだ言っていないことを予測したり、一度り組みを推進しており、今後のインバウンド観光が「モ訳した後に訳を言い直したりすることで対処している。

ノ消費」から「コト消費」へ、つまり体験型観光へシ

我々は違う方法での対処を考えており、即時にチャン

フトすると捉えている。体験型の観光においては、こク単位で翻訳しながら、文単位での訳し直しも合わせ

れまで以上にコミュニケーションが重要となるが、各て行うことで、チャンクと文、音声と文字という複数

地方で多言語のガイド人材を育成・確保することは容の方法で訳を提示する。コンピュータによる新しい同易ではない。また、JNTO のプロモーション対象市場

時通訳の方法であり、それを実現できる未来がすぐそも、最近、中東地域やメキシコが加わり、更に、今後こまで来ていると考える。

北欧も加わる予定であり、更なる多言語化が必要であ

そのためには、テキストを適切な位置で区切るチャンクの技術に加え、翻訳システム自体を多分野で高精1

1 人当たり着地消費額が 100 万円以上の旅行を指す。
アクティビティ、自然、異文化体験のうち 2 つ以上を含む旅行を指す。

度化する必要がある。深層学習に基づく AI 翻訳シス

2

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

テムを構築するには、原文と訳文を対にした対訳デー

国語（同 47）、フランス語（同 21）、スペイン語（同タが必要で、対訳データをたくさん集めるほど高精度

18）、韓国語（同 17）と続く。一方、国・地域別訪日にできる。1 組織で大量のデータを集めることは難し

外国人観光客数では、中国語、韓国語、英語が主要ないため、翻訳バンクの枠組みの下、多組織でデータを使用言語である各国・地域の他に、東南アジア諸国か集め、これまでに金融や製薬分野での専用モデルを構らの訪日客数が多く、全国通訳案内士の人数とバラン築した。まだまだデータが足りない分野があるため、スが取れていない。
JNTO では、日本各地の観光案内所をカテゴリー（1引き続き皆様のご協力をお願いします、と隅田氏は結んだ。

～3）ごとに認定し、その活動支援を行っているが、このうち半数近くを占めるカテゴリー1 には、英語対

4. パネリスト発表

応人材の常駐を求めておらず、電話通訳サービスや多言語翻訳システム等による英語対応も可としている。

パネルディスカッションの前に、JNTO 理事・中山

観光庁による調査結果では、カテゴリーを問わず、6

理映子氏、ポケ トーク株式 会社代表取締役 社長兼割前後の認定観光案内所において、多言語機械翻訳

CEO・松田憲幸氏、名古屋市役所観光文化交流局参ツールを導入しており、特に、英語以外の外国語で導事・伊藤毅氏の 3 名のパネリストによる発表が行われ入率が高い。多言語翻訳ツールを導入していない理由た。各発表の内容を紹介する。

としては、導入予算の不足、ツールを使用すると案内しにくい、ツールを使いこなせていないなどの理由が(1) 中山理映子氏「インバウンド観光における多言語

多くを占めた。

対応状況等」

基調講演でも述べた通り、今後のインバウンド観光

多言語による情報発信・提供の現状を紹介する。

の方向性として地方への誘客を重視しており、その地

JNTO においては、「旅マエ」において、訪日観光の域に関して豊富な知識を有する質の良いガイドの確保

魅力を伝え、訪日意欲を喚起する観点から、その国のが重要となる。しかし、特に地方部において多言語に言語で訪日観光情報発信することを重要視しており、対応できる人材を確保することは容易ではなく、多言重点市場 23 か国・地域向けに、計 13 言語でウェブサ

語翻訳技術を活用する余地は極めて大きいと考える。

イト及び SNS を運用し、情報発信を行っている。
(2) 松田憲幸氏「POCKETALK」「旅ナカ」において緊要性の高い医療に関しては、観光庁による日本での医療機関受診に関する多言語検

ポケトーク株式会社は「言葉の壁をなくす」をミッ

索・情報サイト3があり、診察を受けられる言語などをションとして事業を行っている。 2017 年にポケトー指定して医療機関を検索できる。自然災害等の非常時

ク端末を販売開始してから、累計出荷台数が 100 万台

向けには、JNTO が年中無休・24 時間対応の多言語を超え、日本国内での翻訳機のベンダー別販売金額

コールセンター「Japan Visitor Hotline」を運営してシェアのうちポケトークシリーズが 99.5％を占めており、多言語チャットボットも運用している。

いる。国外でも、米国や欧州で多く使われている。現

次に、多言語による観光案内の現状を紹介する。
「旅

在はスマホ用ポケトークアプリと、PC 用ポケトーク

ナカ」で訪日観光の満足度を高めてくれる「全国通訳字幕も提供しており、2022 年 10 月にはポケトーク同案内士」の資格試験は、10 言語で実施されているもの

時通訳も発表した。

の、大部分は英語（2019 年合格者数 505）であり、中AI 通訳・翻訳機に求められる観点として翻訳速度や使いやすさもあるが、翻訳精度が最も重要と考えてい3

https://www.jnto.go.jp/emergency/jpn/mi_guide.html

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

る。ポケトークが高精度である理由は、音声認識、翻もあるが、住民へのより良いサービスの提供が第一目

訳、音声合成の各処理で、また対象言語に応じて、最標である。

も高精度のエンジンを選択しているためである。たと名古屋市国際交流課は、全庁の翻訳・通訳を主に担

えば、日本語に関する翻訳では NICT、英語などの言当しており、2020 年より全国初の行政文書 AI 翻訳プ

語では DeepL というように言語ごとの最適なエンジロジェクトを開始した。ICT 活用による情報格差の解ンを選んでいる。セキュリティについても、翻訳機で消と、全国自治体の多言語化推進を目標に、次の五つ

唯一、米国連邦規制基準 HIPPA と EU 一般データ保を行ってきた。(1) 翻訳資源として対訳用語集と対訳

護規則 GDPR に準拠した製品であり、特に欧米企業・フレーズ集を 5 言語について構築した（今後 8 言語に団体に選ばれる最大の要因の一つとなっている。

拡大予定）。(2) 翻訳エンジン選定のために機能比較とAI 多言語翻訳の社会的な役割として、観光、グロー効果測定を行い、当初の六つの候補から NICT の「みバル展開に加え、労働現場や人道支援への貢献が挙げんなの自動翻訳」を選定した。(3) AI 翻訳の試験導入られる。米国では年々移民の割合が増加し、在住者のと効果検証を行い、翻訳に要する 1 文書当たり平均日20%程度が十分に英語を話せていない印象がある。米数が減少したことで有用性を確認した。(4) AI 翻訳活

国でのポケトークの導入は全米の企業・団体に広がり、用ガイドラインとして、市役所内で AI 翻訳を上手に

病院・救急車、学校、警察、運転免許センターなどの使うための 4 つのルールを定めた。最後に、(5) 名古

労働現場へ導入が進んでいる。学校では 1000 台単位

屋市役所内の各局へ、多言語対応状況と AI 翻訳のニーといった大規模な導入実績があり、学校側と非英語話

ズ調査を行った。調査結果として、行政文書の多言語者の生徒や保護者とのコミュニケーションツールとし化状況は不十分という回答が多かったものの、AI 翻訳て活用されている。人道支援としては、ウクライナ大

ツールの使用希望については、気軽に利用可能となる

使館にポケトークを 1000 台寄贈し、ポーランドへのことを期待する回答の他、翻訳の精度や正確性の担保

避難民にもポケトークを寄贈した。ポケトークは、を懸念する回答などがあり、意見が分かれた。

Newsweek の「コロナで世界に貢献したグッドカンパ

自治体への AI 翻訳導入における今後の課題として、

ニー50 社」にも選出された。

品質保証の仕組み、導入予算の確保といった問題と、翻訳精度やシステムを使いこなすことへの不安に対す(3) 伊藤毅氏「地方自治体における自動翻訳の活用可

る理解・受容の促進が挙げられる。これらの課題に対能性〜名古屋市の事例を通じて〜」

し、利用者側が現在の技術水準を理解し、知識をアッ

日本国内の在留外国人数は約 300 万人に達し、またプデートしていくことも必要である。今後の展望としコロナ禍で行政の支援が必要な場面も増え、地方自治ては、名古屋市におけるベストプラクティス、翻訳資体における「言葉の壁」が顕在化している。そのため、源、ガイドラインといった知見を日本・世界へ発信・

多言語での行政サービスの充実が必要である。自治体

展開していくことで、1 事例として参考になれば良い。

での AI を含む翻訳・通訳の利用場面には、ウェブサ

AI 翻訳システムには、行政文書への適応や、希少言語

イト翻訳、窓口対応、文書翻訳がある。特に文書翻訳への対応を期待するが、自治体として、技術の適正なについては、年間の起案文書約 50 万件に対し、翻訳利用や、開発者へのフィードバックも行いながら、AIされている文書は 8 言語で各約 400 件に留まっている。

翻訳を活用していきたいと考えている。

AI 翻訳には、言語による情報格差を解消する役割が期待される。AI 翻訳導入の効果としてコスト削減の側面

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

5. パネルディスカッション「アフターコロナ

伊藤氏：インバウンド観光などの短期在留者向けにを見据えた今後の AI を活用した多言語翻も、翻訳機の備蓄や提供が有効だと思う。

訳技術の役割について」d.

即時的な情報伝達への対応について

NICT 上席研究員・内山将夫氏をモデレータとして、

中山氏：災害時など、情報は時々刻々変わっていく

前述のパネリスト 3 名によるパネルディスカッション

が、それを逐一人手で翻訳していたのでは間に合わなが行われた。以下、中心的な内容を紹介する。

い。そのような場合に、即時に正確な情報を提供できる自動翻訳技術は有用なのではないか。

a.

翻訳結果の正しさについて

松田氏：病院受診時などは即時性が必要だが、希少

松田氏：特にマイナー言語について翻訳結果の正し言語については通訳者を見つけるのが困難。日本でもさを判断することは難しい。しかし、逆翻訳の機能をアメリカでも、病院での利用に重宝されている。

使うと適切に伝わっているかどうか確認できる。名古e.

屋市での翻訳精度の懸念についても、逆翻訳を活用されるとどうか。

ガイドライン作成について
フロア質問者： 伊藤さんのお話で、翻訳ツールを選

伊藤氏：会話ではそのような使い方もできそう。行

ぶ際にガイドラインがなく、ご自身で作られたことは政文書では、翻訳内容の正確さに慎重にならざるを得

素晴らしい取り組みだと思う。翻訳ツールのガイドラない。誤訳を減らすためにプリエディットをするなどインがもっと整備される必要があると思うが、こんなのガイドラインも作成し、対処している。

ガイドラインや取り決めがあると良いという期待や意見はあるか？

b.

言語内バリエーションへの対応について

伊藤氏：翻訳ツールを選ぶ際のガイドラインは作成

中山氏：英語でもアメリカ人、イギリス人、インドしていない。翻訳エンジン選定時に何をベースにする人、シンガポール人の英語はかなり違って聞こえる。

かの目安にするための基準のようなものは作った。作

日本語でも各地域の方言があり、アクセントなどが異成したのは運用時のガイドライン。こちらは自治体間なる。ポケトークではどの程度対応可能か？

で共有できるが、エンジンの選定は各自治体で決める

松田氏：英語ではアメリカ英語、オーストラリア英ものだと思う。自治体としてはどこかと契約しないと語、シンガポール英語、インド英語などに対応していいけないので、いろんなエンジンの中からフリーに選る。スペイン語やフランス語でもメジャーな方言に対べるサービスがもしあれば使いやすい。

応している。日本語でもいろいろトライし、関西弁は

6. おわりにかなり対応できている。

c.

翻訳機の備蓄について

各講演および議論の内容について、報告者によるま伊藤氏：人道支援としてのポケトーク寄贈の話がとめを述べる。JNTO 中山氏からは、インバウンド観あったが、国内でも災害時向けに予め翻訳機をストッ

光における現状と今後の展開、それらを踏まえた多言クしておくことが大事だと気付かされた。

語翻訳技術の必要性について講演いただいた。NICT

松田氏：ウクライナからの避難民へ提供されるパッ

隅田氏からは、AI 同時通訳の研究開発状況を中心に、ケージにポケトークも含まれている。特に希少言語で翻訳バンクの取り組みについて講演いただいた。ポケは翻訳機が本当に役立っていると聞いている。

トーク株式会社松田氏からは、移民割合が増えている

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

米国労働現場を中心としたポケトーク導入実績の拡大について講演いただいた。名古屋市伊藤氏からは、自治体行政における多言語翻訳の必要性と、名古屋市での AI 翻訳導入に関する先進的な取り組みについて講演いただいた。このように、インバウンド観光、行政
サービス、米国労働現場といった、社会生活の様々な場面で自動翻訳の導入・利用が広がっていることを確認できた。
一方で、自動翻訳技術に対する課題・期待として主に次の 2 点が挙げられた。1 点目は、様々な言語への多言語化の重要性であり、特に翻訳・通訳者の確保が難しい希少言語において、自動翻訳の必要性・有用性が高いことが指摘された。2 点目は、自動翻訳結果の翻訳品質の担保の課題であり、技術に関する利用者側の理解や利用ガイドラインの整備なども含めて運用していくことの重要性が指摘された。

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法人会員 PR

ニューラル機械翻訳におけるエヌビディアのハードウェアと SDK
呉先超
エヌビディア合同会社

1. はじめに

エンタープライズからエクサスケールまで、さまざ

本稿では、大規模深層学習をサポートするエヌビ

まな規模のワークロードをセキュアに高速化:

ディアの H100 GPU や自然言語処理とニューラル機

NVIDIA H100 GPU は、第 4 世代の Tensor コアと械翻訳を含むオープンソース SDK NeMo（訓練用）やFP8 精度の Transformer Engine を搭載し、大規模

Riva（推論用、応用向け）を紹介する。

言語モデルを使うトレーニングにおいて前世代比で2. NVIDIA H100 Tensor コア GPU

最大 9 倍高速化、推論の速度を最大 30 倍と驚異的アクセラレーテッド コンピューティングを桁違いにに高めることで、AI 市場における NVIDIA のリー

高速化：NVIDIA H100 Tensor コア GPU は、比類のダーシップをさらに確かなものにする。ハイ パフォー

ないパフォーマンス、拡張性、セキュリティをあらゆる

マンス コンピューティング（HPC）のアプリケーショ

ワークロードに提供する。NVIDIA® NVLink® Switch

ンについても、FP64 による FLOPS（1 秒間に実行

System との組み合わせで、最大 256 基の H100 GPU

できる浮動小数点演算の回数）を 3 倍に高め、新しを接続して、エクサスケールのワークロードを高速化す

い DPX 命令は、動的計画法のアルゴリズムを最大 7る。さらに専用の Transformer Engine で、数兆個のパ倍まで高速化する。第 2 世代のマルチインスタンス

ラメーターを持つ言語モデルや翻訳モデルにも対応して

GPU（MIG）、組み込みの NVIDIA コンフィデンシャ

いる。H100 は、NVIDIA Hopper ™アーキテクチャが実

ル コンピューティング、NVIDIA NVLink Switch

現する画期的な変革を利用して業界最高水準の対話型

System を装備する H100 は、エンタープライズからAI を提供し、大規模言語モデルの処理を前世代の 30

エクサスケールまで、さまざまな規模のデータセン

倍以上の速さで実行する。

ターのあらゆるワークロードを安全に高速化する。

エンタープライズ AI への対応は？標準サーバー
向け NVIDIA H100 Tensor コア GPU には、エンタープライズサポートを含む 5 年間の NVDIA AI
Enterprise ソフトウェア スイートのサブスクリプ
ションが付属しており、その非常に優れた性能によって、AI 活用を簡素化する。それにより、企業や組織
は、AI チャットボット、レコメンデーション エンジ
ン、ビジョン AI など、H100 で高速化する AI ワー
クフローを構築するために必要な AI フレームワー
クおよびツールが活用できるようになる。NVIDIA AI
Enterprise ソフトウェア サブスクリプションやこれに関連する NVIDIA H100 サポートの詳細については、こちら1をご覧ください。

図１、トレーニングと推論の高速化の比較 (A100 vs. H100)

3. NVIDIA DGX H100 AI インフラの金字塔
人工知能（AI）はビジネスにおける困難な課題を解決するための有力な手段になった。顧客サービスの向1 https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/h100/activate/

NVIDIA’s Hardware and Open-Source SDKs for Neural Machine Translation
Xianchao Wu
NVIDIA G.K.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

上、サプライチェーンの最適化、ビジネス上の知見や計算を必要とする。 NeMo は PyTorch Lightning を洞察の獲得、ほぼすべての業界における最先端の製品使用して、簡単で高性能なマルチ GPU/マルチノード

やサービスの設計など、AI は組織にイノベーション

混合精度トレーニングを実現する。

を実現するための仕組みを提供する。AI インフラのす で に公 開さ れて いる 事 前ト レ ーニ ング 済み の先駆者となった NVIDIA DGX ™ システムは、このよ

NeMo モデルは、Transformer などのネットワークにうな重要な概念を実現するための最も強力で完結した

基づいて、10 数個言語の間の翻訳モデル3と使い方4がAI プラットフォームを提供する。

含まれている。

5. NVIDIA Riva5

NVIDIA DGX H100 はビジネスのイノベーションと最適化を支援する。NVIDIA の伝説的な DGX シス

エヌビディアの Riva は、スピーチ AI、
自然言語処理、テムの最新モデルであり、NVIDIA DGX SuperPOD ™

文章翻訳、音声翻訳などの アプリケーションのためのの基盤である DGX H100 は、
画期的な NVIDIA H100

シンプルなエンドツーエンドの ワークフローです。

Tensor コア GPU を搭載し、AI の活用を推し進める。

Riva の機能: 学習済みのスピーチ AI SOTA モデ

AI スループットを最大化するように設計されており、

ル: データセットに合わせて完全にカスタマイズ可能

高度に洗練され、システム化された拡張可能なプラッ

な ASR モデル、 TTS モデル、翻訳モデルが 200 個

トフォームを企業に提供し、自然言語処理、リコメン

以上揃っている。分野ごとに特化されたモデルの開発

デーション システム、データ分析などにおいて、飛躍を 10 倍加速する。

的な進歩を達成できるように支援する。NVIDIA DGX

高性能推論: 推論は NVIDIA TensorRT™ 最適化とH100 は、オンプレミスに導入できるほか、さまざま

NVIDIA Triton™ Inference Server によって強化さなアクセスと展開の選択肢があり、企業の大規模な課れており、いずれも NVIDIA AI プラットフォームに題を AI で解決するために必要なパフォーマンスを実含まれている。
Riva サービス: 低遅延ストリーミングや高スルー

現する。

4. NVIDIA NeMo2

プットのオフラインでの利用に向けて、gRPC ベース

NVIDIA AI プラットフォームの一部である オーのマイクロサービスとして提供される。

プンソースの NVIDIA NeMo は、新しい最先端の会

高い拡張性: Riva は、完全にコンテナー化されてお話型 AI モデル、自然言語処理、音声処理、機械翻訳

り、数百および数千の並列ストリームに容易に拡張でなどの深層学習モデルの訓練や推論を構築するためのきる。

ツールキットである。 NeMo には、自動音声認識

NeMo と Riva は、すでに日本語音声認識モデルや(ASR)、自然言語処理 (NLP)、およびテキスト読み上

アジア言語に対する、訓練済みの BERT、GPT、翻訳

げ (TTS) 合成モデル用の個別のコレクションがある。

モデルが豊かにそろっていて、エヌビディア NGC6で各コレクションは、データのトレーニングに必要なす公開している。

べてを含む事前構築済みのモジュールで構成されている。すべてのモジュールを簡単にカスタマイズ、拡張、構成して、新しい会話型 AI モデル アーキテクチャを作成できる。

3

通常、単言語・多言語会話型 AI アーキテクチャはhttps://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/v1.0.0/nlp/machine_translation.html#

大規模であり、トレーニングのために大量のデータと42 https://developer.nvidia.com/nvidia-nemo;

5 https://www.nvidia.com/ja-jp/ai-data-science/products/riva/
6 https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/sta
rthere/tutorials.html

https://github.com/NVIDIA/NeMo

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

編集後記

編集後記
園尾 聡
AAMT 編集委員会
世間では Open AI 社から発表された ChatGPT/を検討いただければ幸いです。また、MT ユーザーガ

GPT-4 の性能に衝撃を受け、一部の業務スタイルが激

イドは MT を正しく使うために必要な知識（MT リテ

変するかもしれないと話題になっています。GPT の元ラシー）を提供することを目的に一般公開しており、となっているのは NMT のアーキテクチャである

ぜひご一読いただきたいと思います。

Transformer であり、翻訳業界においても技術動向を注意深く把握する必要があると感じております。

西山聖久様からは「理工系の英語論文執筆における課題と機械翻訳の活用」と題し、第 2 回 AAMT セミ

巻頭言では、永田昌明様から「「二度目の嵐」は吹きナーに関するご報告をいただきました。3C(Clear,

荒れるか？」という題で、ChatGPT の登場によってCollect, Concise)の観点からテクニカルライティング

機械翻訳研究が今後どのようになるかについて、ご自における課題と実際の MT 活用法についてのご解説を身の経験を踏まえてご考察をいただきました。

いただきました。

堂本秋次様からは「機械翻訳らしさを軽減するため

西村賢治様からは「海外投資家を引き付ける英文 IRの手法の妥当性と MTPE の効率化の条件について」～第 3 回 AAMT セミナー要旨」と題し、第 3 回 AAMTという題で、訳文からだけでは機械翻訳文と人間が翻セミナーに関するご報告をいただきました。株式市場

訳した訳文とは区別できないという興味深い実験結果の要となる IR 情報を英語で発信することの重要性なを踏まえ、翻訳者が PE においてどう工夫すべきかに

らびに MT の可能性についてのご解説をいただきまし

ついてご提言いただきました。

た。

上田有佳子様からは「機械翻訳活用で顧客の期待に

第 2 回目となる温故知新では、1991 年 11 月号と応える」(英文タイトル: Case Study: How NetApp is1992 年 1 月号からの記事を紹介しております。機械

Utilizing Machine Translation to Meet Customer

翻訳システム開発を F1 の世界（マシンの性能とドラ

Needs and Expectations)という題で、情報提供スピー

イバーの技能）に例えられているのは 30 年後の現在ドが求められる業界において、PE なしの Raw NMTにも通じるところがあるように思えます。また、Muを活用した情報発信の成功事例についてご報告いただ

プロジェクトから始まった機械翻訳がビジネスとしてきました。

儲かるかの対談も紹介されています。

影浦峡様からは「人間の翻訳と機械の翻訳（７）：社

出内将夫様からは AAMT 2022, Tokyo の参加報告

会的な受容の一側面」という題で、MT にできること・をいただきました。本イベントでは、2 件の招待講演、できないことについて、MT を受け入れる社会的基準

MT Summit2023 の紹介、7 件の公募セッション、パの観点からの考察をいただきました。

ネルディスカッションがあり、3 年ぶりの会場開催もAAMT からは「ISO18587 供給者自己適合宣言のススメ」および「MT ユーザーガイドへのお誘い」を紹あったことから非常に活発な議論が行われ、盛況となりました。

介しました。ISO 供給者適合宣言支援ガイドラインは

東山翔平様からは第 6 回自動翻訳シンポジウムの参AAMT 会員であれば無料で利用できるため、ぜひ活用

加報告をいただきました。会場には 389 名の参加者がEditor’s note
Satoshi Sonoh
AAMT Editorial Board
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.78

集まり、2 件の講演、パネルディスカッション、企業展示が行われ、盛況だったとのことです。MT（AI 同時通訳）が様々な場面で使われている一方、希少言語を含む多言語化や翻訳品質の担保が課題であると、まとめられています。
法 人 会員 であ るエ ヌビ デ ィア 合 同会 社様 から は「ニューラル機械翻訳におけるエヌビディアのハード
ウェアと SDK」という題でご寄稿いただきました。
今年 9 月には AAMT が主催する MT Summit 2023
が中国・マカオで開催されます。現地およびオンラインで活発な議論、多数のコミュニケーションが行われることを今から楽しみにしております。

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