最近の機械翻訳を取り巻く状況変化とニューラル機械翻訳技術―EAMT2017 および MT Summit XVI を中心とした最新の技術動向―
Recent Situation changes surrounding Machine Translation and Neural Machine Translation Technology
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）会長
名古屋大学大学院情報科学研究科特任教授、日本翻訳連盟監事

中岩浩巳

国際機械翻訳協会（IAMT）元会長、言語処理学会元会長

1 はじめに踏まえ、本稿では、機械翻訳を取り巻く状況の変化に

20 世紀末にスタートしたインターネットは、人々のニューラル機械翻訳を中心とした最新の技術動向を、ありとあらゆる生活の中に浸透した結果、一般の人が他

2017 年 5 月にプラハで行われた国際会議 The 20thの言語に触れるきっかけを作った。また、従来機械翻訳

Annual Conference of the European Association

で扱う言語は、英語と母国語の言語間が主流であったが、for Machine Translation（EAMT 2017） お よ び、

最近の統計によると、Web ページは英語以外の言語の2017 年 9 月に日本で 24 年ぶりに開催された The

ページと英語のページがほぼ同数になったとの報告もあ16th Machine Translation Summit（MT Summit

るとおり、英語以外の言語との翻訳に対する需要が急速XVI）の様子を紹介しながら概説する。また、これら新に増えている。twitter や Facebook など新たな CGM

技術を特許翻訳に適用する際の利点や残された課題等にが、従来の言語によるコミュニケーションを超えた場面ついて述べる。

関して統計資料を踏まえ具体的に概説すると同時に、にも、機械翻訳利用の可能性を広げた。クラウドコン
ピューティングの登場により、サービスや製造など様々な営みにおける国の壁がなくなりつつある。その結果、

2 機械翻訳を取り巻く状況

言語を超えたコミュニケーションやサービスの多言語化

最近、機械翻訳技術が注目を集めている。これは、昨等の需要が急速に増加している。

今の急速なグローバル化や、日本の急速な少子高齢化及また、日本を取り巻く状況を鑑みると、2020 年の
１． はじめに
東京オリンピック・パラリンピックの開催や来日旅行者
20 世紀末にスタートしたインターネットは、人々のありとの急増を契機とした、インバウンド需要の増加や、国際あらゆる生活の中に浸透した結果、一般の人が他の言語にび人口減傾向による日本産業の海外依存度増大に伴う、実際に、財務省貿易統計によると、2009 年度以降の、輸出国際ビジネスにおける、翻訳場面の急増が一因である。
入額は増加傾向にある。ただ 2015 年からは若干の減少傾向
実際に、財務省貿易統計によると、2009 年度以降の、にはあるが、図２の月単位での輸出入額ででは、再度、増ビジネス展開の中での、ビジネス文書を中心とした高速、触れるきっかけを作った。また、従来機械翻訳で扱う言語

輸出入額は増加傾向にある。ただ 2015 年からは若干
加のトレンドとなっていることが分かる。

は、英語と母国語の言語間が主流であったが、最近の統計
かつ、高品質な翻訳の期待の増大により、機械翻訳技術によると、Web ページは英語以外の言語のページと英語のペは今まで以上に注目されている。
ージがほぼ同数になったとの報告もあるとおり、英語以外
さらに 2016 年 11 月に開始した Google 翻訳へのの言語との翻訳に対する需要が急速に増えている。twitter
ニューラル機械翻訳技術導入に伴う訳文品質の飛躍的なや Facebook など新たな CGM が、従来の言語によるコミュニ
向上は、機械翻訳研究者だけではなく、社会に対し大きケーションを超えた場面にも、機械翻訳利用の可能性を広げた。クラウドコンピューティングの登場により、サービ
なインパクトを与え、機械翻訳の活用に関する期待が大スや製造など様々な営みにおける国の壁がなくなりつつあ幅に高まっている。
る。その結果、言語を超えたコミュニケーションやサービ
上記のような昨今の機械翻訳に対する状況の変化をスの多言語化等の需要が急速に増加している。
また、日本を取り巻く状況を鑑みると、2020 年の東京オリ272 ンピック・パラリンピックの開催や来日旅行者の急増を契機とした、インバウンド需要の増加や、国際ビジネス展開

図1

日本における輸出入額の推移（財務省貿易統計）

図１ 日本における輸出入額の推移（財務省貿易統計）

年東京オリンピックの経済効果」の調査によると、訪日観
年東京オリンピックの経済効果」の調査によると、訪日観光客数（図４）、訪日観光客の国内消費（図５）ともに急増
光客数（図４）、訪日観光客の国内消費（図５）ともに急増

な
なく
（
（G

することが予想されており、訪日観光客に向けた多言語ですることが予想されており、訪日観光客に向けた多言語で
図１ 日本における輸出入額の推移（財務省貿易統計） のコミュニケーション需要がまずます増大するであろう。
のコミュニケーション需要がまずます増大するであろう。

な
なる
な
なっ
ニ
ニュ
等
等）
性
性能
で
での
ア
アテ
っ
って
従
従来
に
にな
訳
訳サ
言
言語
質
質は
間
間の

サービ
語のペ

つつあ
語以外

サービ
witter

ミュニ
京オリ
性を広

増を契
サービ
ス展開
つつあ

高品質
サービ
以上に

図１ 日本における輸出入額の推移（財務省貿易統計）

京オリ
ーラル
増を契

、機械
ス展開
クトを
高品質

ている。
以上に
踏まえ、

統計資
ーラル
機械翻
、機械

(EAMT

された
昨今の
XVI)の
び人口
を特許
際ビジ
述べる。

（2016 年 1 月～2017 年 4 月;単位:万;財務省貿易統計）
総務省調査による日本の人口推移（図３）によると、日本

図 4 訪日外国人観光客数
訪日外国人観光客数
図４

図４
訪日外国人観光客数 （2015/12））（日銀「2020
年東京オリンピックの経済効果」の減少傾向にはあるが、図 2 2060の月単位での輸出入額での人口は既に減少傾向に有り、年には 8674 万人まで減 (日銀「2020年東京オリンピックの経済効果」(2015/12))(日銀「2020 年東京オリンピックの経済効果」(2015/12))

少する。よって、日本における国際ビジネスへの依存度はでは、再度、増加のトレンドとなっていることが分かる。

高くならざるを得ない状況となることが予想される。
総 務 省 調 査 に よ る 日 本 の 人 口 推 移（ 図 3） に よまた、る
図２ 日本における輸出入総額の推移
様々なサービスや税収の維持を考えると、国外の人材を有と、日本の人口は既に減少傾向に有り、2060
年には（2016 年 1 月～2017 年 4 月;単位:万;財務省貿易統計）
効活用する必要性がより高まることが予想される。よって、総務省調査による日本の人口推移（図３）によると、日本
8674
万人まで減少する。よって、日本における国際
これらに伴う、翻訳需要も増大することが予想される。
の人口は既に減少傾向に有り、2060 年には 8674 万人まで減ビジネスへの依存度は高くならざるを得ない状況となる少する。よって、日本における国際ビジネスへの依存度はことが予想される。また、様々なサービスや税収の維持高くならざるを得ない状況となることが予想される。また、を考えると、国外の人材を有効活用する必要性がより高様々なサービスや税収の維持を考えると、国外の人材を有まることが予想される。よって、これらに伴う、翻訳需
効活用する必要性がより高まることが予想される。よって、要も増大することが予想される。
これらに伴う、翻訳需要も増大することが予想される。

4

図５ 訪日観光客の国内消費
図5
訪日観光客の国内消費
図５
訪日観光客の国内消費（日銀「2020
年東京オリンピックの経済効果」(2015/12)）（日銀「2020
年東京オリンピックの経済効果」（2015/12））（日銀「2020
年東京オリンピックの経済効果」(2015/12)）

３．ニューラル機械翻訳を中心とした動向
３．ニューラル機械翻訳を中心とした動向
ニューラル機械翻訳を中心とした動３．１ニューラル機械翻訳（NMT）技術
３．１ニューラル機械翻訳（NMT）技術
2016 年 11向月の Google 翻訳への、深層学習技術に基づくニ2016 年 11 月の Google 翻訳への、深層学習技術に基づくニューラル機械翻訳
NMT 技術の導入は、日本語に関連する機
3.1 ニューラル機械翻訳（NMT）
技術
昨今の〔2〕
ューラル機械翻訳 NMT 技術の導入は、日本語に関連する機械翻訳品質の大幅な改善を実現し、機械翻訳の利用に関す
2016 年 11 月の Google 翻訳への、深層学習技術
び人口
械翻訳品質の大幅な改善を実現し、機械翻訳の利用に関する期待が高まっている。
このニューラル機械翻訳技術前は、
際ビジ
図
3 日本の人口推移に基づくニューラル機械翻訳
NMT 技術の導入は、日本
図３
日本の人口推移る期待が高まっている。このニューラル機械翻訳技術前は、（平成 28 年半情報通信白書（総務省））
日本においては、言語の専門家が人手で作成した辞書やル（平成 28 年半情報通信白書（総務省））
語に関連する機械翻訳品質の大幅な改善を実現し、機械
日本においては、言語の専門家が人手で作成した辞書やルールに基づき機械翻訳を行う、ルールベース翻訳（RBMT）
また、2020 年の東京オリンピック・パラリンピッ
翻訳の利用に関する期待を高めた。このニューラル機械
ールに基づき機械翻訳を行う、ルールベース翻訳（RBMT）
や、大量の対訳データを統計的に解析し、統計的に最も確〔2〕ク開催や最近の円安傾向に伴う来日外国人の急増によ や、大量の対訳データを統計的に解析し、統計的に最も確
翻訳技術前は、日本においては、言語の専門家が人手で率高い訳文を生成する統計翻訳（SMT）が主流であった。こり、様々な現場で外国人とのコミュニケーションや、商 率高い訳文を生成する統計翻訳（SMT）が主流であった。こ
作成した辞書やルールに基づき機械翻訳を行うルール
図３ 日本の人口推移（平成 28 年半情報通信白書（総務省））

機械翻訳技術の向上

ラハでクトを
of the
ている。
(EAMT
踏まえ、
された
統計資
XVI)の
機械翻
を特許
ラハで
述べる。
of the図 2 日本における輸出入総額の推移
図２
日本における輸出入総額の推移（2016 年 1 月～2017 年 4 月；単位：万；財務省貿易統計）

図
図６

3

取引の場面で外国語に接する機会の急増も要因である。

ベース翻訳（RBMT）や、大量の対訳データを統計的に日銀による「2020 年東京オリンピックの経済効果」

解析し、統計的に最も確率高い訳文を生成する統計翻訳の調査によると、訪日観光客数（図 4）、訪日観光客の（SMT）が主流であった。これに対し、昨今注目を集め

国内消費（図 5）ともに急増することが予想されており、ているニューラル機械翻訳の基本方式であるニューラル

訪日観光客に向けた多言語でのコミュニケーション需要

ネット技術は、1980 年代にブームがあったニューラがまずます増大するであろう。

ルネットが 2010 年代に再度ブームになったものであ

〔3〕
〔3〕

る。これは、1980 年度当初は計算機パワーも少なく効果が限定的であったこと、計算機能力の急激な普及（GPU 等）とアルゴリズム改良により膨大な計算量が必要となるニューラルネット技術もリアルタイムで処理

YEAR BOOK 2O17 273

外

20

観

増

があったニューラルネットが 2010 年代に再度ブームになっがあったニューラルネットが 2010 年代に再度ブームになったものである。これは、1980 年度当初は計算機パワーも少たものである。これは、1980 年度当初は計算機パワーも少なく効果が限定的であったこと、計算機能力の急激な普及なく効果が限定的であったこと、計算機能力の急激な普及（GPU 等）とアルゴリズム改良により膨大な計算量が必要とで3.2 国際会議 EAMT2017 での最新の研究が可能になったことから、再度脚光を浴びるようになっ（GPU等）とアルゴリズム改良により膨大な計算量が必要となるニューラルネット技術もリアルタイムで処理が可能に。

なったことから、再度脚光を浴びるようになったのである。
なるニューラルネット技術もリアルタイムで処理が可能にによるニューラル機械翻訳技術の導入は世界中たのである。ニューラルネット技術の導入は画像処理 この Google成果について

ま

（図７）
。
（1）EAMT様々なメディアが大きく取り上げたとは（画像認識・理解等）や、音声処理（音声認識・合成等） に衝撃を与え、の機械翻訳の技術と利用に関する国際的団体、国際機から始まり、その性能が飛躍的性能向上した。機械翻訳等）や、音声処理（音声認識・合成等）から始まり、そのニューラルネット技術の導入は画像処理（画像認識・理解に近づいたことの衝撃的に伝えたものであった。
械翻訳連盟（IAMT）の欧州地域の機械翻訳に関するを含む自然言語処理での効果は当初限定的であったが、性能が飛躍的性能向上した。機械翻訳を含む自然言語処理
３．１ 国際会議 EAMT2017 での最新の研究成果について等）や、音声処理（音声認識・合成等）から始まり、その様々な方式の改良（RNN，アテンション等）により数での効果は当初限定的であったが、様々な方式の改良（RNN, 様々な活動を支援広報している団体が欧州機械翻訳協(1) EAMT とは性能が飛躍的性能向上した。機械翻訳を含む自然言語処理会（EAMT）であり、年 1 回独自の国際会議 EAMT 開年前より効果が現れるようになってきた。機械翻訳にもアテンション等）により数年前より効果が表れるようにな
機械翻訳の技術と利用に関する国際的団体、国際機械翻訳催している。欧州は、日常の様々な活動や人の交流が多ニューラルネット技術が導入され、従来主流であった統での効果は当初限定的であったが、様々な方式の改良（RNN,ってきた。
機械翻訳にもニューラルネット技術が導入され、連盟（IAMT）の欧州地域の機械翻訳に関する様々な活動を言語で行われていることもあり、機械翻訳導入による言計翻訳を凌駕する性能を達成するようになった。ニュー
従来主流であった統計翻訳を凌駕する性能を達成するよう
アテンション等）により数年前より効果が表れるようにな
支援広報している団体が欧州機械翻訳協会(EAMT)であり、語障壁の克服に対しては、以前より最も積極的である。
ラル機械翻訳技術を使った日英・英日翻訳サービスを開になった。ニューラル機械翻訳技術を使った日英・英日翻ってきた。
機械翻訳にもニューラルネット技術が導入され、
年 1 回独自の国際会議 EAMT 開催している。欧州は、日常の訳サービスを開始した
Google による訳文品質評価によると、 2017 年度は第 20 回の EAMT がチェコの首都プラハ
始した Google による訳文品質評価によると、言語対従来主流であった統計翻訳を凌駕する性能を達成するよう様々な活動や人の交流が多言語で行われていることもあり、
言語対によりその効果にはばらつきがあるものの、訳文品で行われた。
によりその効果にはばらつきがあるものの、訳文品質は
機械翻訳導入による言語障壁の克服に対しては、以前よりになった。ニューラル機械翻訳技術を使った日英・英日翻質は従来の統計翻訳路翻訳を凌駕し、言語終によっては人
従来の統計翻訳路翻訳を凌駕し、言語対によっては人間
最も積極的である。2017 年度は第 20 回の EAMT がチェコの訳サービスを開始した
Google による訳文品質評価によると、
間の訳文品質に近づいていることが示されている（図６）の訳文品質に近づいていることが示されている（図 6）。 。 （2）発表内容
首都プラハで行われた。

ら

ニューラルネット技術の導入は画像処理（画像認識・理解なったことから、再度脚光を浴びるようになったのである。
記事の多くは、機械翻訳による訳文品質が人間の訳文品質

)

ー

関

は

が

言語対によりその効果にはばらつきがあるものの、訳文品EAMT も他の機械翻訳の国際会議同様、そのほとん(2)発表内容

質は従来の統計翻訳路翻訳を凌駕し、言語終によっては人どがニューラル翻訳に関連する発表であった。本稿ではEAMT も他の機械翻訳の国際会議同様、そのほとんどがニュ

ニューラル翻訳に関する技術的な面に関しては、特段言間の訳文品質に近づいていることが示されている（図６）。
ーラル翻訳に関連する発表であった。本稿ではニューラル
及しないが、ニューラル翻訳技術を導入することにより、翻訳に関する技術的な面に関しては、特段言及しないが、翻訳性能のどのような影響を与えているかについても多ニューラル翻訳技術を導入することにより、翻訳性能のど数の発表があったので、その一部を以下で紹介する。

のような影響を与えているかについても多数の発表があっ機械翻訳技術は、コンピュータが生まれた当初から主たので、その一部を以下で紹介する。

要な応用であり、以前より多くの期待があった。特に新機械翻訳技術は、コンピュータが生まれた当初から主要な）

図6

Google 翻訳へのニューラル翻訳技術の導入効果

図６ Google 翻訳へのニューラル翻訳技術の導入効果（Google Website より）(Google Website より）たな技術が生み出されたタイミング（例えば統計的機械応用であり、以前より多くの期待があった。特に新たな技
翻訳 SMT や昨今のニューラル機械翻訳 NMT）では、SMT術が生み出されたタイミング（例えば統計的機械翻訳

この Google によるニューラル機械翻訳技術の導入 や昨今のニューラル機械翻訳
性能に対する大きな期待が生まれたが、それぞれの技術NMT）では、性能に対する大きは世界中に衝撃を与え、様々なメディアが大きく取り上 な期待が生まれたが、それぞれの技術が普及し、その限界が普及し、その限界が見えてくると、性能に対する期待ニ

げた（図 7）。記事の多くは、機械翻訳による訳文品質 が見えてくると、性能に対する期待が実際より低下するとが実際より低下するという傾向を続けてきた（図 8）。

機が人間の訳文品質に近づいたことの衝撃的に伝えたもの いう傾向を続けてきた（図８）。今回の NMT 技術の導入も現
図６ Google
翻訳へのニューラル翻訳技術の導入効果 今回の NMT 技術の導入も現在は過大な期待があるのでであった。
はないかとの発表があった。
(Google Website より）
在は過大な期待があるのではないかとの発表があった。
は、

す

ル

）

ま

確

る

図７ Google 翻訳導入に対する反応（Castiho, et, al 2017)

こ

(

〔3〕

3〕

2017

図７

図7

Google 翻訳導入に対する反応
Google
翻訳導入に対する反応（Castiho,
et, al 2017）（Castiho, et, al 2017)

図8

機械翻訳性能への期待と実際の性能

図８（Kohen,
機械翻訳性能への期待と実際の性能
Webinar 2017; Castilho 2017）（Kohen, Webinar 2017; Castilho 2017）

また、欧州の様々な言語に対し、従来型の SMT と最新の NMT の翻訳品質に関する発表が多数あった。例

〔4〕
274

それによると、訳文の適切性（Accuracy）という観点から

中
中
）
。

界中
）
。。
質
７）

質
品質
世界中

図７）
。

てて
文品質

訳
訳
翻訳
いて
を
を
動を
、
、
り、
械翻訳
の
の
常の
活動を
り、
あり、
あり、
り、
り
日常の
より
り
の
もあり、
コの
の

見た場合には、誤訳や過訳は統計翻訳（PBMT）に比べ少な
それによると、訳文の適切性（Accuracy）という観点から
また、欧州の様々な言語に対し、
従来型の
SMT
と最新の
NMT 点としてよく指摘される省略や未訳による誤りが多いと
えば、Klubička らは、英語から欧州言語に様々な分野いが、ニューラル機械翻訳（NMT）の問題点としてよく指摘見た場合には、誤訳や過訳は統計翻訳（PBMT）に比べ少な
また、欧州の様々な言語に対し、従来型の SMT と最新の NMTの翻訳品質に関する発表が多数あった。例えば、Klubička（新聞記事、e-コマース、MOOCs）の文を翻訳させたの傾向が示された。ただし訳の流暢さに関しては、全般
また、
欧州の様々な言語に対し、従来型の SMT と最新の NMT
される省略や未訳による誤りが多いとの傾向が示された。
いが、ニューラル機械翻訳（NMT）の問題点としてよく指摘の翻訳品質に関する発表が多数あった。例えば、Klubička
らは、英語から欧州言語に様々な分野（新聞記事、e-コマの翻訳品質に関する発表が多数あった。例えば、Klubička
場合の SMT と NMT の比較に関する発表があった。そ的に NMT が PBMT をすべての項目において誤りが少ただし訳の流暢さに関しては、全般的に NMT が PBMT をすべされる省略や未訳による誤りが多いとの傾向が示された。
らは、英語から欧州言語に様々な分野（新聞記事、e-コマ
らは、英語から欧州言語に様々な分野（新聞記事、e-コマース、MOOCs）の文を翻訳させた場合の
SMT
と
NMT
の比較に
れによると、言語によりばらつきはあるものの、BLEU
ないという結果が示されている。
また、
欧州の様々な言語に対し、従来型の SMT と最新の NMT
ただし訳の流暢さに関しては、全般的に NMT が PBMT をすべての項目において誤りが少ないという結果が示されている。
ース、MOOCs）の文を翻訳させた場合の
SMT
と NMT
NMT の比較にの比較にース、MOOCs）の文を翻訳させた場合のSMT と関する発表があった。それによると、言語によりばらつきの翻訳品質に関する発表が多数あった。例えば、Klubička
それによると、訳文の適切性（Accuracy）という観点からによる自動評価の結果性能、NMT の方が高い性能を達
表 4 機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM Accuracyての項目において誤りが少ないという結果が示されている。
関する発表があった。それによると、言語によりばらつき
関する発表があった。それによると、言語によりばらつき（英語→クロアチア語； Klubička et.al 2017）
はあるものの、BLEU
による自動評価の結果性能、NMTの方らは、英語から欧州言語に様々な分野（新聞記事、e-コマ
見た場合には、誤訳や過訳は統計翻訳（PBMT）に比べ少な成している（Klubička et. al 2017）。
はあるものの、BLEU
による自動評価の結果性能、NMTの方はあるものの、BLEU
による自動評価の結果性能、NMTの方ース、MOOCs）の文を翻訳させた場合の SMTと NMT2017）の比較にが高い性能を達成している（Klubička
et.al。
いが、ニューラル機械翻訳（NMT）の問題点としてよく指摘
表 1 性能比較例（新聞記事での評価）が高い性能を達成している（Klubička
et.al
2017）
。
が高い性能を達成している（Klubička
et.al
2017）
。
関する発表があった。それによると、言語によりばらつき（WAT2016; Klubička et.al 2017）
される省略や未訳による誤りが多いとの傾向が示された。
はあるものの、BLEU による自動評価の結果性能、NMT の方が高い性能を達成している（Klubička et.al 2017）。

ただし訳の流暢さに関しては、全般的に NMT が PBMT をすべての項目において誤りが少ないという結果が示されている。

表３ 機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM Accuracy
表３
Accuracy
表機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM
5 機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM
Fluency（英語→クロアチア語；
Klubička et.al2017）（英語→クロアチア語； Klubic
̌ ka et.al 2017）（英語→クロアチア語；
Klubička
et.al 2017）前より

表３ 機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM Accuracy（英語→クロアチア語； Klubička et.al 2017）

表１性能比較例（新聞記事での評価）（ WAT2016; Klubička et.al 2017）

がニュ
が、
、
、
ーラル
のど
ど
ど
いが、
あっ
っ
っ
能のど

表２性能比較例（e-commerce での評価）
表２性能比較例（e-commerce
での評価）
表２性能比較例（e-commerce
での評価）
3 性能比較例（MOOCs
での評価）（表WAT2016;
Klubička et.al
2017）（
WAT2016;
et.al
2017）
（WAT2016;Klubička
Klubička et.al
2017）（
WAT2016;
Klubička
et.al
2017）
表２性能比較例（e-commerce での評価）

があっ
要な

な
な
な技
技
主要な
技

（ WAT2016; Klubička et.al 2017）

表４また、従来法である統計的機械翻訳
機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM
Fluency
表４
機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM
Fluency（SMT）では、翻（英語→クロアチア語；
Klubička
et.al
2017）
（英語→クロアチア語；
Klubička
et.al
2017）
訳対象文を構文解析後、目的言語に近い語順に並び替え
また、従来法である統計的機械翻訳（SMT）では、翻訳対象
また、従来法である統計的機械翻訳（SMT）では、翻訳対象る手法が効果を上げていることが広く知られているが、機械翻訳技術の向上

ニュ
ュ
ュ
ラル
ル
ル

SMT
たな技
MT
MT
大き
訳
きSMT
き
限界
る大き
界
界
ると
の限界
と
と
も現
すると
現
た。
現
入も現
。
。
った。

4

表１性能比較例（新聞記事での評価）
表１性能比較例（新聞記事での評価）
表１性能比較例（新聞記事での評価）
表 2 性能比較例（e-commerce での評価）（ WAT2016;
WAT2016; Klubička
et.al
2017）
（
WAT2016;
Klubička
et.al
2017）
（
et.al
2017）
（WAT2016;Klubička
Klubička et.al
2017）

ェコの

文を構文解析後、目的言語に近い語順に並び替える手法が文を構文解析後、目的言語に近い語順に並び替える手法がそれをニューラル機械翻訳（NMT）に適用したところ、
表４ 機械翻訳結果のエラー分析結果：MQM Fluency（英語→クロアチア語； Klubička et.al 2017）
また、従来法である統計的機械翻訳（SMT）では、翻訳対象
効果がないとの発表も興味深い（表 6）。
表6

事前並び替えの効果比較（SBMT と NMT）

文を構文解析後、目的言語に近い語順に並び替える手法が（Ramm et.al 2017）
表３性能比較例（MOOCs での評価）
表３性能比較例（MOOCs
での評価）（
WAT2016; Klubička et.al2017）
また、機械翻訳の翻訳結果に基づき、翻訳エラーを分での評価）
表３性能比較例（MOOCs
での評価）（表３性能比較例（MOOCs
WAT2016; Klubička et.al2017）
また、機械翻訳の翻訳結果に基づき、翻訳エラーを分析す
WAT2016; Klubička（（WAT2016;
Klubičkaet.al
et.al2017）2017）
析する手法の一つである、Multidimensional
Quality
また、機械翻訳の翻訳結果に基づき、翻訳エラーを分析する手法の一つである、Multidimensional
Quality Metrics
また、機械翻訳の翻訳結果に基づき、翻訳エラーを分析す
また、機械翻訳の翻訳結果に基づき、翻訳エラーを分析す
Metrics（MQM）（図 9）を用いて、訳文を評価する発る手法の一つである、Multidimensional
Quality Metrics(MQM)（図９）を用いて、訳文を評価する発表もあった。
る手法の一つである、Multidimensional Quality Metrics
る手法の一つである、Multidimensional
Quality Metrics
表もあった。
(MQM)（図９）を用いて、訳文を評価する発表もあった。
(MQM)（図９）を用いて、訳文を評価する発表もあった。

表４ 事前並び替えの効果比較（SBMT と NMT）
（Ramm et.al 2017)
表４ 事前並び替えの効果比較（SBMTと NMT）(MQM)（図９）を用いて、訳文を評価する発表もあった。
効果を上げていることが広く知られているが、それをニュ（Ramm et.al 2017)
ーラル機械翻訳（NMT）に適用したところ、効果がないとの効果を上げていることが広く知られているが、それをニュ
表４ 事前並び替えの効果比較（SBMTと NMT）
発表も興味深い（表５）。
ーラル機械翻訳（NMT）に適用したところ、効果がないとの（Ramm et.al 2017)
３．３
MT MT
SummitXVI での最新の研究成果につ
3.3国際会議
国際会議
XVI での最新の発表も興味深い（表５）。 Summit

効果を上げていることが広く知られているが、それをニュ
図９ 機械翻訳結果のエラー分析:Multidimensional
図 9 機械翻訳結果のエラー分析 :Multidimensional Quality
いて
研究成果について
Quality
Metrics (MQM)（ Klubička et.al 2017）３．３
国際会議
MT Summit XVI での最新の研究成果につーラル機械翻訳（NMT）に適用したところ、効果がないとの
図９
機械翻訳結果のエラー分析:Multidimensional
図９
機械翻訳結果のエラー分析:Multidimensional
Metrics（MQM）（ Klubička et.al 2017）(1)
MT
Summit（機械翻訳サミット）とは（1）MT
Summit（機械翻訳サミット）とはQuality
Metrics(MQM)（Klubička
et.al
2017）
Quality
Metrics (MQM)（ Klubička et.al 2017）いて 発表も興味深い（表５）。
図９
機械翻訳結果のエラー分析:Multidimensional

それによると、訳文の適切性（Accuracy）という観 MT Summit
MT は、
Summitは、機械翻訳に関する様々な最新の成機械翻訳に関する様々な最新の成果の発表や、

MT Summit XVI での最新の研究成果につ〔4〕 Quality Metrics (MQM)（ Klubička et.al 2017）(1) ３．３MT 国際会議
Summit（機械翻訳サミット）とは点から見た場合には、誤訳や過訳は統計翻訳（PBMT）
果の発表や、招待講演などが行われる国際会議である。
〔4〕
いて
〔4〕
MT Summit
は、機械翻訳に関する様々な最新の成果の発表や、〔4〕に比べ少ないが、ニューラル機械翻訳（NMT）の問題

この会議の特徴は、機械翻訳の研究開発者に加え、翻訳(1)
MT Summit（機械翻訳サミット）とは〔5〕
MT Summit は、機械翻訳に関する様々な最新の成果の発表や、
YEAR BOOK 2O17 275〔5〕

者、翻訳会社、クライアント、翻訳支援ツールメーカー

・招待講演・パネルディスカッション

等の機械翻訳に関連する関係者が一堂に会し、機械翻訳

機械翻訳の研究開発者、機械翻訳の利用に関する専門の研究開発に関する最新の成果に関する研究開発者によ家などを呼び講演を行った。今回は下記の招待講演がる発表だけではなく、機械翻訳技術を翻訳業務で実際に行われた。

活用する方法など、翻訳会社や翻訳者などの利用者によ

パネルディスカッション：

るは発表も行われる点である。その意味では、本会議にMT and AI: Probing Near- and Medium-Term

参加すると、機械翻訳に関するあらゆる観点からの動向

Impacts:を把握することができるといえる。

オ ー ガ ナ イ ザ ー Sharon OʼBrien（DCU）, Michel

本会議は、アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）のSimard（NRC）， パ ネ リ ス ト Pascale Fung

上位組織である国際機械翻訳協会（IAMT）が主催で、（HKUST），Tony Hartley（ 立 教 大 ），Chris Wendt

欧州機械翻訳協会（EAMT）、アメリカ機械翻訳協会（Microsoft）， 武 田 珂 代 子（ 立 教 大 ），Olga（AMTA）、及び、AAMT が交代で、欧州、北米、アジ

Beregovaya（Welocalize/AMTA）

ア・太平洋と開催場所を変えて、隔年で開催している。

招待講演：

今まで AAMT が運営した会議は、日本・箱根（第 1NMT Technologies and Their Futures – Baidu,

回；1987）、日本・神戸（第 4 回；1993）、シンガ

Google and Microsoft: Wu Hua（Baidu），賀沢秀

ポール（第 7 回；1999）、タイ・プーケット（第 10人（Google），William Lewis（Microsoft）

回；2005）、中国・アモイ（第 13 回；2011）だっ

Introduction of MT into Industrial-Scale Translation

たが、2017 年に行われた第 16 回の MT Summit は、

Workflows with Translator Acceptance: Chris

24 年ぶりに日本で開催された。前述のとおり、日本にPyne（SAP）

おいては今まで以上に機械翻訳が注目されているタイ

Social Innovation Based on Speech-to-Speech

ミングであったので、2017 年に日本で行われた、MTTranslation Technology Targeting the 2020

Summit は盛況のうちに終了した。

Tokyo Olympic/Paralympic Games: 隅田英一郎（NICT）（2）開催概要【開催日】2017 年 9 月 18 日（月）～9 月 22 日（金）機械翻訳に関する様々な技術、利用法について等につ【開催場所】名古屋大学東山キャンパス

いてチュートリアルを実施した。今回は下記のチュー【会議概要】

トリアルが実施された。

・論文発表：機械翻訳に関連する投稿された論文の中か

To NMT or Not to NMT – Applications of Neuralら査読を経て、選ばれた論文が当日発表（口頭発表もMT in a Localization Ecosystem: Dimitar

しくはポスター発表）された。

Shterionov（Kantan MT）

研究トラック：機械翻訳の最先端の研究開発についてMachine Translation Customization withの選ばれた２６件の論文発表（口頭 16 件（NMT 改

Microsoft Translator Hub: Chris Wendt

良 5 件、ハイブリッド 2 件、データ構築 2 件、評価

（Microsoft）と認知モデル 3 件、分野適応 2 件、SMT 改良 2 件）、Controlled Language Helps You Improve

ポスター 10 件）が行われた。

Comprehensibility and Translation Quality: 中村

ユーザートラック：機械翻訳を実際に翻訳プロセスに哲三（JTCA，エレクトロスイスジャパン）

導入する方法や、うまく活用する方法など、ユーザー

276

・チュートリアル・併設ワークショップの視点に立った成果 20 件（コーパス 2 件、QA とター

機械翻訳に関連するトピックについて、ワークショッ

ミノロジー 7 件、ユーザー事例 3 件、生産性 3 件、デー

プを開催する。開催ワークショップの選定は、公募形

タ構築 3 件、MOOC のための MT2 件）の発表が行式で行った。今回は下記のワークショップが開催され

われた。

た。

acts:l Simard
Hartley(立教大),

図 10

名古屋大学東山キャンパス

図１０ 名古屋大学東山キャンパス

oogle andWilliam

MT for Academic Writing: A Hands-On Workshop

編集の効果は少ないとの報告があるため、注意が必要でThe 7th Workshop on Patent and Scientificある。

４．特許翻訳における課題と今後の方向性
特許文章の翻訳を機械翻訳という観点からとらえる

Literature Translation（PSLT 2017）と、利点・欠点が存在する。利点はその大量な多言語

Language Industry（日本翻訳連盟（JTF）企画運

データの存在である。前述の通り、以前の主流であった

特許文書の翻訳需要としては、大きく、出願された特許のnslationyne (SAP) 営）

内容を確認するための翻訳（インバウンド）と、外国に特統計的機械翻訳技術もニューラル機械翻訳技術も、翻訳

MT Summit XVI に関してはそ
したい分野の対訳データをどれだけ事前に集められるか許を出願するための翻訳（アウトバウンド）に分れる。イ
nslation なお、紙面の都合上の発表内容について概説はできなかったが、予稿集やによって、その分野のテキストの翻訳に対する翻訳品質

ンバウンド翻訳では、その主な目的が、特許の出願内容のralympic 一部の発表スライドは下記
URL から入手できるので、が変わってくる。この点、特許文書は同じ特許を複数の国に出願する場合、母国語で作成された特許明細は翻訳把握であるため、多少の翻訳ミスがあっても内容が分かれ参考にされたい。

http://mtsummit2017.org/

され、さらに、その出願された特許は、ある一定期間後ば許容される。その意味で、ニューラル機械翻訳技術を活

について

トリアル

には公開される。他の国に出願された同じ特許は、パテ

4

特許翻訳における課題と今後の方向
用すれば、インバウンド用途においては、機械翻訳は十分
ントファミリーの情報により、検索が可能である。以上
性のことから、他国に出願された膨大な特許を検索し、学活用できるレベルに達しているといえる。これに対して、特許文書の翻訳需要としては、大きく、出願された特習用の対訳データとすることにより、特許文書向けの機

アウトバウンド翻訳では、翻訳された文章が、そのまま特許の内容を確認するための翻訳（インバウンド）と、外械翻訳システムの構築が容易できるのである。また、特許の文章は、成立させることを目的としているため、比許の審査対象となるため、翻訳内容の正確性や、特許文とMT in a 国に特許を出願するための翻訳（アウトバウンド）に分れる。インバウンド翻訳では、その主な目的が、特許の較的、限定的で明確な文章構造や表現を持っている。こ

出願内容の把握であるため、多少の翻訳ミスがあってもれは、表現のバリエーションが存在すると、翻訳品質のantan MT）

しての表現の適切性など、インバウンド翻訳より高い翻訳品質が求められる。よって、機械翻訳の利用においては、
icrosoft 内容が分かれば許容される。その意味で、ニューラル機維持が難しいという、機械翻訳の特性を考えると、有利械翻訳技術を活用すれば、インバウンド用途においてな点である。また、特許文には限らないが、別の観点と現在の技術レベルを考えると、機械翻訳前後の人間によるは、機械翻訳は十分活用できるレベルに達しているとい

して、訳語の統一がある。特許文では、提案手法が明確

編集作業（前編集及び後編集）が必須となる。ただし、従sibility える。これに対して、アウトバウンド翻訳では、翻訳さに記述されていることが必要となるため、その文中に現れる用語も同じものを指し示すのであればまったく同じ
来の統計的機械翻訳では前編集が有効であったが、ニュークトロスれた文章が、そのまま特許の審査対象となるため、翻訳内容の正確性や、特許文としての表現の適切性など、イ表現で訳されることが望ましい。この点、機械翻訳では、

ンバウンド翻訳より高い翻訳品質が求められる。よって、同じ語に対して同じ訳が用いられる傾向が強いため、用ラル機械翻訳では前編集の効果は少ないとの報告があるた
め、注意が必要である。

機械翻訳の利用においては、現在の技術レベルを考える

語統一が容易という利点もある。ただしニューラル機械

翻訳は、その計算量の多さから膨大な語彙情報の処理が特許文章の翻訳を機械翻訳という観点からとらえると、利ョップを と、機械翻訳前後の人間による編集作業（前編集及び後編集）が必須となる。ただし、従来の統計的機械翻訳で難しいという弱点があるため、その扱いには注意が必要

点・欠点が存在する。利点はその大量な多言語データの存式で行っ は前編集が有効であったが、ニューラル機械翻訳では前となる。
在である。前述の通り、以前の主流であった統計的機械翻YEAR BOOK 2O17 277

訳技術もニューラル機械翻訳技術も、翻訳したい分野の対

4

機械翻訳技術の向上

Machine Translation Acceptance among the反面、特許の文は、一般的に長い文が多いという傾向る。欧米では、前述の通り、翻訳言語間の構造の近さから、がある。その典型的な例が請求項の文である。ここまで

英日翻訳のような構造的に遠い言語間よりの機械翻訳の長いと 1 文をそのまま機械翻訳にかけるだけでは、活品質が高いため、機械翻訳を翻訳プロセスの中に組み込用できる品質の翻訳結果を得ることは困難であるため、むことが一般的に行われている。英日においては、昨今文を分割するなどの様々な前処理、後処理が行われるのの急速な翻訳性能向上に伴い、翻訳プロセスへの機械翻が普通である。また、日英翻訳のように、語順や構造が訳の活用が始まってきている。しかし日英は、統計的機

大きく異なる言語間の翻訳においては、文が長いと語順

械翻訳の時代には十分な翻訳性能を達成できていないたの変換操作が困難となり、翻訳品質が低下してしまう。

め、実務的な翻訳プロセスに組み込まれていなかったが、この問題に関しては、語順を翻訳の前処理として並び替

ニューラル機械翻訳により機械翻訳の活用が急速に進む

える統計的機械翻訳技術が提案され、品質が改善されつのではないか。また訳文品質が十分でなくても、機械翻つある。ただし前述のように NMT では前処理の効果が訳結果をうまく活用するために、業務フローの最適化を少ないという報告があるため、ニューラル機械翻訳を活検討することも現時点では必要である。

用した前処理については更なる研究が待たれる。また、特許の性質上新しい技術に関する記述が主となるため、新たな語が頻繁に出現するという傾向にある。よって未5 おわりに知語を事前に発見しその訳語を登録するなどの処理が必

ニューラルネット機械翻訳技術の発展は目覚しいも要となる。ただし、前述の通り、特許は対訳データの宝のがあり、日々新たなアイディアに基づく新技術や活用庫であるため、大量の対訳データに対し対訳単語対を発事例が提案されている状況である。本稿の読者には、常見する手法を適用することで、ある程度は事前に訳語をに最新の情報を把握するよることを勧めたい。アジア太

登録することも可能である。ニューラル機械翻訳におい平洋機械翻訳協会（AAMT）としては、今後もニューラてはこれらの対訳単語対をどのように処理の中に組み込ル機械翻訳技術に関する最新の情報を提供すべく課題調

んでいくかが、技術的なポイントとなる。さらに、複数査活動を継続して進め、同会が年 1 回開催する機械翻国に出願された特許は確かに同じ内容の文書が複数言語

訳フェアや日本翻訳連盟主催の翻訳祭などの機会を通じで翻訳されるため、統計翻訳では学習データとして活用て、調査結果の発信を進めていきたい。

できるという利点はあるが、統計的機械翻訳、ニューラル機械翻訳とも、学習データとして文対応関係が付与されている必要があり、実際に複数言語で出願された特許は、文対応情報が付与されているわけではないため、事前に文対応付けが必要となる。また、出願特許の構造は、出願国に応じて異なる場合が多く、出願国に応じた構造的対応関係を認定する必要がある。これに対しては、特許文を対象とした対訳文対の自動抽出手法がいくつか提案されている。
翻訳技術の主流が、ルールベース型機械翻訳方式から、
統計的機械翻訳方式、また、ニューラル機械翻訳方式、
及び、それらのハイブリッド方式と変わっていくにつれて、大量の対訳データが収集・活用できる特許翻訳はその実用性も含めて、機械翻訳にとって極めて有望な分野であるといえる。また、過去の翻訳データを活用できる
ことは、翻訳メモリーを活用した翻訳支援など、様々な翻訳支援ツールとの連携の可能性が高いことを示してい278

機械翻訳技術の向上

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