No.75 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

December 2021

Asia-Pacific Association for Machine Translation

AAMT創立30周年特別記念号

機 械 翻 訳AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.75
目 次
巻頭言

『機械翻訳』を訳した翻訳者が考えていること

高橋 聡

3

AAMT長尾賞紹介
AAMT長尾賞と学生奨励賞の紹介

アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）

5

第16回AAMT長尾賞受賞記念
WMT-2020ニュース翻訳タスクに参加して

清野 舜、伊藤 拓海、今野 颯人、森下 睦、

10

鈴木 潤（代表執筆）
マンガ機械翻訳への招待

石渡 祥之佑14

Shonosuke Ishiwatari (石渡 祥之佑)

18

多言語翻訳技術を活用した自動翻訳サービス

安西 健

25

８年間を振り返って

相良 美織

27

2017年長尾賞を受賞したヤラクゼンのその後とこれから

坂西 優

29

みらい翻訳のこれまでとこれから

森 勇二

30

MT利用ガイドラインの必要性

山田 優

32

人間の翻訳と機械の翻訳（５）：翻訳者のコンピテンスとは何か

影浦 峡

34

【JTF40周年特別企画】2021年度第1回JTF関西セミナー

石岡 映子

39

AAMT招待講演『語学教育とMT』機械翻訳の問題〜第二言語教育の立場から〜

出内 将夫

45

第8回アジア翻訳ワークショップ（WAT2021）開催報告

中澤 敏明

52

編集後記

内山 将夫

57

Foreword
A perspective from the translator of Poibeau's Machine Translation

Akira Takahashi

3

Introduction of AAMT Nagao Award
Introduction of AAMT Nagao Award and Student Award

Asia-Paciﬁc Association for Machine

5

AAMT Nagao Award
Participating in the WMT-2020 News Translation Task

Shun Kiyono, Takumi Ito, Ryuto Konno,

10

第8回AAMT長尾賞学生奨励賞受賞記念
Translation and Description Methods for Multilingual Text Understanding (多言語テキスト
理解のための翻訳および語義説明手法)
長尾賞受賞者の今

解説記事

イベント報告C O N T E N T S

Introduction to Machine Translation for Manga

Translation (AAMT)

Makoto Morishita, Jun Suzuki (Lead author ofthis article)

Shonosuke Ishiwatari

14

AAMT Nagao Student Award
Translation and Description Methods for Multilingual Text Understanding

Shonosuke Ishiwatari

18

Current activities of Previous winners- Nagao Award
Automatic translation services utilizing multilingual translation technology

Takeshi Anzai

25

YarakuZen, a winner of the 2017 Nagao Prize, then and now

Suguru Sakanishi

29

All we need is “MT User Guidelines”

Masaru Yamada

32

Event Report
What is machine translation? Where does it come from, and where does it go?

Eiko Ishioka

39

Toshiaki Nakazawa

52

Looking back on the eight years

The past and future of Mirai Translate, Inc.
Commentary

What do translatorsʼ competences consist of?

AAMT Invited Talk "Language Education and MT" Machine Translation Problems - From
the Viewpoint of Second Language Education

Report of the 8th Workshop on Asian Translation (WAT2021)
Editor's Note

Miori Sagara
Yuji Mori

Kyo Kageura

Masao Ideuchi

Masao Utiyama

27
30

34

45

57

巻頭言

『機械翻訳』を訳した翻訳者が考えていること
高橋 聡
個人翻訳者（日本翻訳連盟・副会長）「機械翻訳」とは何か？ どこから来て、どこへいく

土台があって初めて議論が成り立つ。

のか？
これは、2020 年 9 月に刊行された拙訳書『機械翻●機械翻訳はどこから来たのか？
特に同業者、つまり翻訳者や通訳者にいちばん知っ訳 歴史・技術・産業』（ティエリー・ポイボー[著]、ていただきたいのはこの点だ。
「翻訳」というものを考中澤敏明[解説]、高橋聡[翻訳]）の帯に、出版元であるえるとき、ヨーロッパ（中近東までを含む）と日本で森北出版の担当編集者が付けてくれたキャッチコピーである。そして、日本翻訳連盟（JTF）が今年 4 月、創立 40 周年を記念して開催した第 1 回関西セミナー

は、ベースとなる地理的・文化的・言語的土壌があまりにも違う。
ヨーロッパは、いわば"翻訳の本場"だ。複数の民族、のタイトルにも、このフレーズを使わせていただいた。
なお、この訳書については、『AAMT Journal』No.74

複数の言語と文化が陸続きで混在・共存する世界。他
民族を「バルバロイ」つまり「わけの分からない言葉

で、立教大学の山田優先生が、実に詳しい書評を書いを話す者」と呼んだり、バベルの塔の逸話を聖書に記てくださった。解説と論評は、さすが専門家と唸ってしたり、そこにあるのは常に、複数言語の存在が当然しまう鋭さで、ありがたいことに私の翻訳にも言及しという意識だった。聖書自体も翻訳と深い関係にある。
てくださっている。この場を借りて、心よりお礼の言
早くからヘブライ語、アラム語、ギリシャ語、ラテン
葉をお伝えしたい。
語など複数の言語間で当たり前のように翻訳の需要がさて、冒頭のキャッチコピーは、現在の翻訳業界があった。そういう伝統の末にあるのが、23 言語を公用
機械翻訳を捉えるヒントとして実に的確だったと思う。
そこで、以下ではこのコピーをもとにして、いち個人

語とする現在の EU なのだ。
そういう言語文化世界だからこそ、ライプニッツや翻訳者がいま機械翻訳について考えていることを綴っデカルトの時代から普遍言語という概念が生まれ、エてみたい。
スペラントに代表される人工言語が考案された。そう●機械翻訳とは何か？
手前味噌で恐縮ながら、この問いの答えを本書はとてもコンサイスにまとめている。いろいろな機械翻訳した土壌があれば、20 世紀早々から機械翻訳という発想が芽ばえたのは、当然と言えるだろう（このくだり
は、『機械翻訳』第 4 章に詳しい）。

技術のしくみと歴史、それが必要になった理由と開発

一方の日本は、江戸末期から今日に至るまで一貫しの経緯が時代ごとに整理されており、さらに産業として、堂々たる"翻訳大国"だ。だが、そこで行われてきての現状まで述べられている。類書のなかでも初めてた翻訳のほとんどは「他言語から日本語へ」、なかでもではないだろうか。しくみを知れば、おのずと限界も「英語から日本語へ」の翻訳だった。つまりターゲット

はっきりする。技術的（数学的）に難解な要素はでき

言語は常に日本語であり、考えるべきはソース言語のるだけ省いてあるので、業界関係者には、このくらい特性とターゲット言語の特性だけでよかった。

のレベルで機械翻訳の概要を抑えていてほしい。その

しかも、翻訳という営みは、伝統的に属人的なもの

A perspective from the translator of Poibeau's Machine Translation
Akira Takahashi
Freelance Translator, Executive Vice President of JTF
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/

と捉えられている。翻訳は個々人の職人技というわけ

どこへいく」という自動詞表現ではなく、「～をどこへで、翻訳ものは「誰々訳の何々」と語られることが多向かわせるのか」という他動的な問いかけであるべきい（翻訳者・翻訳家の地位が決して低くないのは、こではないか。つまり、関係者一同が機械翻訳の扱い方

ういう背景のおかげでもある）。文芸（出版）翻訳と産と方向性を主体的に考え、変えていくべきではないか

業翻訳は区別して考えなければいけないが、前者の文と思うからだ。個人的には、主に以下のように考えて化が後者に大きく影響している面はあるだろう。

いる。

ご存じのように、機械翻訳や、それに先だって広がっ
・機械翻訳研究者と翻訳者との協力態勢

た翻訳支援ツールは、産業翻訳の現場でさえ black

ここをもっと深めれば、双方にとって利は大きい

sheep 扱いだ。実はその根底には、ヨーロッパと日本はず。その意味では、私のような個人翻訳者が、中に存在する上述のような「翻訳観」の違いがあるので澤先生や山田先生たちと多少近しく接しているのは、はないか―『機械翻訳』を訳してからそう考えることいい傾向と言えるかもしれない。こういう形をもっが多くなった。思い切りざっくり言うと、ヨーロッパと広げていきたい。
的な翻訳観がめざすのは、必要に迫られた「量産のための翻訳」つまり「誰がやっても一定以上の品質にな・ソリューションの活用に関するガイドライン

る翻訳」であり、かたや日本的な翻訳観の中心にある

機械翻訳が、社会一般でも悪者になってしまう事のは、その属人性に基づく「一点物の翻訳」なのだ。

例が後を絶たない。言うまでもなく、官公庁などで一点物というとまるで文芸翻訳の話のようだが、そ機械翻訳が誤って使われるケースだ。販売者もソうではない。産業翻訳にも一点物の翻訳はある。また、リューション導入の時点でもっと指導すべきだが、成果物の性質としては量産的であっても、翻訳者ひと事例が官公庁で目立つ現状を考えると、機械翻訳のりひとりは一点物という意識で翻訳に臨むことが多く、使い方についてのガイドラインが早急に必要だろう。

だからこそ産業翻訳の品質が一定以上に保たれている

ここは JTF や AAMT の出番ではないか。

と言える。もちろん、ヨーロッパにも一点物の翻訳は・個人翻訳者が機械翻訳を正しく評価できる場
存在するが、産業翻訳との線引きがはっきりしている

Google 翻訳の結果を見て笑うのは、翻訳者としてように感じる。逆に日本では、産業翻訳が文芸翻訳かはあまり建設的ではない。いつまでも「できないとら独立しきっていないのだろうか。
ころ」を見ているのではなく、「できる」ところを研同業者と話をしていても、一点物の翻訳（という意
究・評価しておくべきだ。機械翻訳とどう付き合う識）を主とする方々と、量産的な翻訳を日常的に扱っかという個々人の判断は、その先にある。
ている方とでは、機械翻訳の話が基本的にかみ合わないことが多い。もちろん、どちらがいい悪いという話ではなく、翻訳に対するスタンスの違いだ。機械翻訳
や翻訳支援ツールが、量産的な翻訳を対象にしているということが、実はいまだに共通認識になっていないと感じることも少なくない。レベルの違いということではなく、一点物の翻訳と量産的な翻訳との違いは意識しておいたほうが、話が進みやすいのではないか。
●機械翻訳はどこへいくのか？
このフレーズにだけは、若干の違和感がある。
「～は4

AAMT 長尾賞紹介

AAMT 長尾賞と学生奨励賞の紹介
アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT)

1. はじめに
表 1 AAMT 長尾賞受賞者

アジア太平洋機械翻訳協会(AAMT)は、機械翻訳の学術的および産業的発展を促進するために 2006 年にAAMT 長尾賞を設立し、さらに 2014 年には機械翻訳研究に対する学生諸君の奮起を促すために AAMT 長
尾賞学生奨励賞を設立しました。機械翻訳に対する優れた学術的および産業的貢献のあった個人およびグループを毎年継続して表彰しております。

第1回(2006 年)

AAMT 長尾賞は、AAMT 初代会長である長尾真先
生の日本国際賞賞金のご寄付を受けて、機械翻訳シス
テムの実用化の促進および開発に貢献した個人あるいはグループを表彰するために 2006 年に設立されました。いわゆる学会の論文賞や学術賞ではなく、高性能の機械翻訳システムの商品化、機械翻訳システムを第2回(2007 年)
第3回(2008 年)
第4回

ミュニケーション研究所
 シャープ株式会社 情報通信事業本部 要素技術開発センター 機械翻訳チーム
 東芝ソリューション株式会社 および 株式会社東芝 AAMT インターネットワーキンググループ

第5回

 「みんなの翻訳」構築・運用グループ(2010 年)
第6回

 AAMT 共有化・標準化ワーキンググループ(2011 年)
第7回
(2012 年)
第8回

 株式会社富士通研究所 機械翻訳システム研究開発
グループ
 株式会社バオバブ代表取締役社長 相良美織

(2013 年)
第9回
(2014 年)

 （独）情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニ
ケーション研究所 多言語翻訳研究室 内山将夫、
隅田英一郎

第 10 回

 株式会社 ATR-Trek 業務用途音声翻訳システム開(2015 年)

発プロジェクト パウル・ミヒャエル、鈴木昌広、

しています。もちろん学術的に意味のある成果も対象としています。詳細についてはウェブページ

 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 音声言語コ

 日本電気株式会社 および 株式会社高電社

使った新しいサービスの開始、あるいは機械翻訳シス
テム利用の新たな普及基盤の構築などの貢献を対象とグループ
 日本電気株式会社 ＮＥＣメディア情報研究所(2009 年)

2. AAMT 長尾賞について

 沖電気工業株式会社 研究開発本部 機械翻訳研究

袋谷丈夫
第 11 回

 株式会社みらい翻訳(2016 年)（https://aamt.info/news/nagao-2/）をご覧ください。

第 12 回

歴代の AAMT 長尾賞受賞者を表 1 に掲載しており(2017 年)
第 13 回

 凸版印刷株式会社情報コミュニケーション事業本

ます。機械翻訳の学術的貢献だけでなく、産業的貢献(2018 年)

部 ソーシャルイノベーションセンター情報インフが AAAMT 長尾賞の大きな評価対象となっているこ

ラ本部コンテンツ企画部
 日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト（京都大とがわかるかと思います。近年の受賞では、ソースネ
クスト株式会社様が第 14 回 AAMT 長尾賞(2019 年度)を受賞されました。多くの方が御存知の通り、携帯型
音声翻訳端末であるポケトークを開発し、機械翻訳技術を一般に広く普及、認知させたことで有名です。第15 回 (2020 年 度 ) で は 、 医 療 用 音 声 翻 訳 ア プ リ「MELON」を開発したコニカミノルタ株式会社 BIC

 八楽(やらく)株式会社

学・黒橋禎夫、科学技術振興機構・中澤敏明）
第 14 回 ソースネクスト株式会社(2019 年)
第 15 回

 コニカミノルタ株式会社 BIC Japan(2020 年)

 東芝デジタルソリューションズ株式会社

第 16 回

 Team Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020 （ メ ン(2021 年)

バー：清野 舜, 伊藤 拓海, 今野 颯人, 森下 睦,
鈴木 潤）
 Mantra 株式会社Introduction of AAMT Nagao Award and Student Award
Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT)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/

図 1 第 16 回 AAMT 長尾賞: Team Tohoku-AIP-NTT at
WMT-2020（左から、伊藤拓海さん、鈴木潤さん、

図 2 第 16 回 AAMT 長尾賞: Mantra 株式会社（左から、清野舜さん、森下睦さん、今野颯人さん）

山中武さん、石渡祥之佑さん、日並遼太さん、関野遼平さん）

Japan 様と、特許庁の審査業務のための日英機械翻訳

表 2 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞者システムが評価された東芝デジタルソリューションズ

第1回

株式会社様が受賞されております。いずれも産業界に(2014 年)
第2回

大きなインパクトを与えた機械翻訳に関する貢献が評東京大学大学院教育学研究科 宮田玲さん

京都大学大学院情報学研究科 後藤功雄さん(2015 年)
第3回

価されての受賞となっております。

奈良先端科学技術大学院大学 三浦明波さん(2016 年)

今年度(2021 年度)の第 16 回 AAMT 長尾賞は、
Team

第4回

Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020（メンバー：清野 舜,

京都大学大学院情報学研究科 John Richardson さん(2017 年)
第5回

伊藤 拓海, 今野 颯人, 森下 睦, 鈴木 潤）様と奈良先端科学技術大学院大学 小田悠介さん(2018 年)

Mantra 株式会社様が受賞しました(図 1 と図 2)。
Team

第6回

東京大学大学院工学系研究科 江里口瑛子さん(2019 年)

Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020 様は、機械翻訳の分
野で権威の高い国際会議 WMT2020 において、大学、

第7回

筑波大学大学院システム情報工学研究科 龍梓さん

(2020 年)

東京大学大学院情報理工学系研究科 Raphael Shu（朱中元）さん研究機関、企業の産学連携により非常に優秀な成績(多第8回

くのタスクで同率を含む 1 位の成績)を収め、機械翻訳

東京大学大学院情報理工学系研究科 石渡祥之佑さん(2021 年)

システムの実用化に向けた日本の研究開発力の国際的プレゼンス向上に大きく貢献したことが評価されまし

ご寄付頂いた日本国際賞賞金を原資として、機械翻訳

た。Mantra 株式会社様は、学術的にもまだ萌芽的なの発展に長年取り組んでこられた長尾真先生の機械翻段階にあるマルチモーダル・文脈翻訳を漫画翻訳とい訳への熱い思いを次世代を担う学生諸君に伝え、将来う形で事業化をしており、今までに無い新しい機械翻の機械翻訳の発展に資する研究を見出し、学生諸君の訳の形に挑戦する姿勢が大きく評価されました。

奮起を促すことを趣旨として、2014 年度に新設されま

AAMT 総会に伴って授賞式が行われるはずでした

し た 。 詳 細 に つ い て は ウ ェ ブ ペ ー ジが、コロナ禍のため今回は 2021 年 6 月 23 日にネット（https://aamt.info/news/nagao-student/）をご覧くだ

配信による発表と授与品の郵送をもって授賞式に代えさい。

させていただきました。

歴代の AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞者を表 2 に掲載しております。長尾賞と趣旨が異なり、学生による

3. AAMT 長尾賞学生奨励賞について

学術的貢献が大きな評価対象となっています。近年のAAMT 長尾賞学生奨励賞は、同じく長尾真先生から6

図 3 第 6 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞
図 4 第 8 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞（石渡祥之佑さん）（左から、長尾真先生、江里口瑛子さん）

受賞では、東京大学大学院工学系研究科に当時在籍しDescription

Methodsfor

MultilingualTextていた江里口瑛子さんが第 6 回 AAMT 長尾賞学生奨

Understanding」です。対象の論文では、機械翻訳の励賞(2019 年度)を受賞されました(図 3)。江里口さん

ドメイン適応における未知語の扱いに関する研究、は、当時ニューラル機械翻訳に構文情報を導入する先

ニューラル機械翻訳にチャンク情報を取り込む手法の駆的な研究をされており、その後の追随するニューラ

研究、局所的・大局的な文脈に応じて語句の語義を生ル機械翻訳の研究に大きな影響を与えたことが評価さ成する手法を提案しています。未知語処理については、れました。第 7 回(2020 年度)では、筑波大学の龍梓さ

ベクトル空間の写像を用いて未知語処理を行っている

んと東京大学の Raphael Shu（朱中元）さんが受賞さ点や、写像の学習に様々な工夫が用いられている点がれております。龍さんは統計的機械翻訳(フレーズテー

大きく評価されました。チャンクベースのニューラルブル)の技術をニューラル機械翻訳に応用することで機械翻訳は単純にモデルを階層化するだけでなくモデ未知語の問題を改善したことが評価されました。Shu

ルに様々な工夫を施すことで独自性と有用性のあるモさんは、連続的な潜在変数を用いた変分オートエン

デルを実現しています。用語説明生成は機械翻訳のタ

コーダに基づく非自己回帰的機械翻訳の先駆的な研究、

スクそのものではありませんが、大局的な文脈を用い離散的な量子化に深層学習を用いた単語分散表現の圧ている点に独創性があり、機械翻訳への適用可能性が

縮、構文・意味的な特徴の離散的な符号化に基づく多十分に考えられ、この研究も大きく評価されました。

様な訳文生成の研究を行っており、ニューラル機械翻今年度受賞者による講演が 2021 年 12 月 8 日のAAMT 年次大会(オンライン)で行われる予定です。

訳の高速化、軽量化、文体制御に関する独創的かつ有用性の高い手法の提案が大きく評価されました。

4. 長尾真先生を偲んで今年度(2021 年度)の第 8 回 AAMT 長尾賞学生奨励
賞は、東京大学大学院情報理工学研究科に当時在籍しAAMT 長尾賞および AAMT 長尾賞学生奨励賞を創ていた石渡祥之佑さんが受賞しました(図 4)。石渡さん

設され、機械翻訳業界に数え切れない貢献をされ支えは Mantra 株式会社の代表を務めており、AAMT 長尾てくださった長尾真先生が今年 2021 年 5 月 23 日に逝

賞とダブルの受賞になります。受賞対象となった論文

去されました。長尾先生は書を嗜んでおられたことでは、東京大学喜連川優教授の指導のもとに 2018 年度も有名で、毎年 AAMT 長尾賞のために書を贈呈してにまとめられた東京大学の博士論文「Translation and

いただき、印刷されたものが授与品の一つとなってい7

第 1 回 (2006 年)「言不尽意」

第 2 回 (2007 年)「我不知」

第 4 回 (2009 年)「春風」
第 3 回 (2008 年)「図書萬巻生古香」

第 5 回 (2010 年)「言心声」

第 6 回 (2011 年)「天地人」

第 7 回 (2012 年)「尚志」

図 5 長尾先生の書 (第 1 回～第 7 回)ました(図 5 と図 6)。授与式において長尾先生の書をくことは出来ませんが、長尾先生の遺志を引き継ぎ、拝見することを毎年楽しみにしている方は多かったの

機械翻訳業界の発展のために AAMT 長尾賞を継続しではないかと思います。今後長尾先生から書をいただていきたいと考えています。

8

第 8 回 (2013 年) 「思遠」

第 9 回 (2014 年) 「白雲時尽無」

第 10 回 (2015 年)「文生於情」

第 11 回 (2016 年)「真知」

第 12 回 (2017 年)「快哉」

第 13 回 (2018 年)「大歓」

第 14 回 (2019 年)「信念」

第 15 回 (2020 年)「真意深」図 6 長尾先生の書 (第 8 回～第 15 回)

9

第 16 回 AAMT 長尾賞受賞記念

WMT-2020 ニュース翻訳タスクに参加して清野 舜 1,2 伊藤 拓海 2,1 今野 颯人 2,1 森下 睦 3,2 鈴木 潤 2,1（代表執筆）
1 理研 AIP

2 東北大学3NTT コミュニケーション科学基礎研究所

1. はじめに

Machine Translation の略称であり，2006 年に統計翻訳 (Statistical Machine Translation) に 特 化 し た

このたびは，WMT-2020 ニュース翻訳タスクに参加

ワークショップとして出発し，それ以来毎年開催されした「Team Tohoku-AIP-NTT（チームメンバーは本ている。略称の WMT は，2006 年の第一回目から現稿の著者全員）」が構築した機械翻訳システム，および，在まで変わっていないが，第 11 回目の 2016 年より

ニュース翻訳タスクにおける成績を高く評価していた

ワークショップから国際会議に格上げされ，WMT はだき，第 16 回 AAMT 長尾賞に選出していただきましConference on Machine Translation の略称となった。

たこと，選考委員の方々をはじめ関係者の皆様に，こつまり，Workshop から Conference に変更になったの場をお借りして御礼申し上げます。

タイミングで「Statistical」が消去され，「統計翻訳に

著者らの解釈では，オンラインの機械翻訳サービス特化したワークショップ」から「機械翻訳全般の国際開発を一般向け自動車開発とみなすと，WMT のコン会議」へと変更された。これは，丁度，統計翻訳からペティション用の機械翻訳システム開発は，自動車競ニューラル翻訳へと時代が転換する時に合わせての名技 F1 のような事前に決められたレギュレーション下

称変更となった 2。 現在，機械翻訳を専門とする国際でどれだけ良いものを作れるか，という趣旨のシステ会議として広く知られている。

ム開発に相当すると考えています。その意味では，

WMT の大きな特徴の一つとして，毎年機械翻訳にAAMT 長尾賞の一番の趣旨である「機械翻訳システム

関連するコンペティション（通称 Shared task）が開の実用化の促進および実用化のための研究開発に貢献

催されることが挙げられる。コンペティションでは，した個人あるいはグループの表彰」からはやや外れる

通常，複数のタスクと言語毎に分けられたトラックが部分もあると認識しておりますが，機械翻訳開発に関存在する。参加チームごとに参加タスクおよびトラッ

連する大きな成果と認定していただけたことを，著者

クを選択し，レギュレーションに従ってシステムを構

一同非常に嬉しく思っています。

築する。例えば，翻訳タスクであれば，最終的に人手

本稿では，機械翻訳における WMT の役割や，今回の成果の位置付けなどを説明させていただくとともに，により翻訳品質の評価がおこなわれ，システムの順位付が決定する。

WMT-2020 参加システムの要点や，良好な成績を得られた理由を簡単に紹介したいと思います。 1

現在，WMT にて様々な翻訳関連タスクが実施されているが，年々タスクが増減する中で，ニュース翻訳
タスク（News Translation Task）は，2006 年の第一

2. WMT の概要
WMT と は ， 元 々 は Workshop on Statistical
1以降の節では基本的に常体により記述する．

回のワークショップからほぼ同じルールで毎年欠かさ22016 年と言えば，ちょうど Sennrich らの subword [7]や逆翻訳（back-translation）[8] が登場してニューラル翻訳が更に効果的であることが示された年である． WMT においてもニューラル翻訳が主流になる契機となった．

Participating in the WMT-2020 News Translation Task
Shun Kiyono, Takumi Ito, Ryuto Konno, Makoto Morishita, Jun Suzuki (Lead author of this article)
RIKEN, Tohoku University, and NTT
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

ず続けられている WMT コンペティションを代表する一位 3を獲得したことは，機械翻訳分野における日本

伝統的なタスクである。これまでに多くの参加チームのプレゼンス向上にも貢献したと考えている。

が機械翻訳システムの翻訳品質を競い合い，その中で4. なぜ良好な結果が得られたのか

多くの翻訳技術が培われてきた。機械翻訳の研究開発の発展においては大きな役割と存在感をもって世界中の翻訳研究者に認知されている。実際，ACL，EMNLP

参加システムは，昨今広く用いられている，いわゆといった自然言語処理の最難関国際会議はもちろんのる Transformer をベースとしている。その意味においこと，NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI といったては独自の技術を使ったわけではなく，他のチームも機械学習や人工知能分野の最難関国際会議に採録されほぼ同じ方法論やモデルを使っている。では，なぜ弊る機械翻訳関係の論文のほとんどが WMT の配布デー

チームのシステムが他のチームより相対的によい結果

タを使って実験をおこなっている。コンペティションが得られたのか？については，いくつかの要因が挙げ

参加システムやその後続の研究成果と性能を比較する

られるが，総じて一言で言うと「頑張った」というこことで，それぞれの提案法の効果を示してきた。

とになるかもしれない。

このように世界中の機械翻訳の研究者／開発者が直最先端の技術をただ「知っている」ことと「実際に接的または間接的に関わる WMT ニュース翻訳タスやる」ことには，大きな隔たりがあり，実際にやってクは，その性質上，良好な成績を得ることが一種のスみて初めて知る難しさや，そこから得られる経験的なテータスとなり得る。そのこともあって，毎年多くの知見がある。その観点で言うと，チームメンバー全員

チームがコンペティションに参加している。

がそれまでの研究活動において大規模データに対する処理への耐性や，Transformer を効果的に使う知見を

3. WMT-2020 参加トラックの結果事前に得ていたことが大きな要因と考えている。そのため，最初から概ね全員が同じような感覚で作業を進Team Tohoku-AIP-NTT は，2020 年 11 月に開催さめることができた。また，過去の実験で培った効果的

れた WMT-2020 のニュース翻訳タスクにおいて，英な実験計画の方法論が確立しており，効率的に試行錯

語からドイツ語（En-De），ドイツ語から英語（De-En），

誤やハイパーパラメタの探索が行えたことも要因だと日本語から英語（Ja-En），英語から日本語（En-Ja）

言える。

の 4 言語対の翻訳トラックに参加し，その全てで翻訳

5. 参加システムの要点

品質の人手評価において一位（同率含む）を獲得した[1, 2]。また，ニュース翻訳において競争が激しい
De-En および En-De の 2 トラックにおいては，自動2020 年 2 月 29 日にデータが公開され，そこからシ評価指標（BLEU スコア）でも一位を獲得し[3]，後のステム作成に入った。データの正規化やトークン区切

言語学の専門家（professional linguists）による評価

りの話題から始まり，モデル構成を考えつつベースモ

でも，他のシステムよりも本システムの結果が総じてデル（逆翻訳用）の学習をおこない，並行してハイパー

好ましいという結果も得られた[4]。更に，言語学者に

パラメタ調整をする，といった感じにシステム開発を

よる言語現象別の翻訳品質評価（複単語表現，固有名

続けていき，最終的に 7 月 1 日に評価データの最終投詞，機能語。動詞の時制など）においても，他のシス稿をした。実質 4 ヶ月間の試行錯誤の結果になる。詳テムを上回る最良の評価となった[5]。
3WMT では公式にシステムの順位を公表しているわけではないので，前述の評価結果の事実から「事実上の一位」という言い回しとしている．

このように，複数のトラックで弊チームが事実上の11

細なシステム構成などは，弊チームの WMT におけるこの図が示すように，コンペティション参加システ

システム論文を参考されたい[1]。また，AAMT/Japio

ムは，データ拡張に必要な逆翻訳モデル，モデルアン

特許翻訳研究会が主催する「特許情報シンポジウム」に

サンブル用モデル，リランキング用の各種モデルを用て本システムに関する講演を既に行っており，詳細なシいている。最終的に，一つのトラック（例えば，En-De）

ステム構成に関する発表資料を一般公開している[6]。

に対して，逆翻訳用の翻訳モデル，順方向（left-to-right）

現在の機械翻訳の主流は，いわゆる End-to-end 型

デコーダのニューラル翻訳モデルアンサンブル用に 4のニューラルネットワーク（以下ニューラル翻訳モデ

モデル，逆方向（right-to-left）デコーダ（つまり文末ルと表記）である。ニューラル言語モデルに相当するから先頭に向けて予測するもデコーダ）をアンサンブ

ニューラル翻訳モデルのデコーダによる高い文章再現

ル用に 4 モデル，および，リランキング用のマスク型能力により，かなり流暢で自然さの高い文章が生成で言語モデルと単方向言語モデルの合計で 11 個のモデきる。これは，従来の統計翻訳と比べてニューラル翻ルを構築し，それらを組み合わせてシステムを構築し訳モデルを用いる大きなメリットとして真っ先に挙げた。参加した 4 トラック合計では，42 個のモデルを構られる点である。もう一つ，従来の統計翻訳と比べて，築したことになる（英語の言語モデルは 2 つのトラッ

一つのニューラルネットワークにより翻訳が実現でき

クで共有できるため 2 モデル分少なくなる）。

る点も，処理工程を簡略化する観点で大きなメリット

6. 試行錯誤と考えられている。
しかし，コンペティションに参加する場合は，その様相は一変する。ニューラル翻訳モデルを用いる場合

実際に最終的な参加システムに導入されなかったが，でも，純粋に翻訳品質を向上するには，単一のニューシステム開発の過程で試したいくつもの方法論がある。

ラル翻訳モデルよりも，モデルを複数用意し，それら

例えば，情報量指標に基づいたデータ選択を用いて，を組み合わせることや，補助モジュールを組み合わせ

逆翻訳によって生成したデータも含めて，学習に効果ることが非常に効果的で翻訳品質を飛躍的に高めるこの高そうなデータのみを選別し，それ以外の効果が薄とが経験的に知られている。つまり，コンペティショ

い，或いは，悪影響のあると考えられるデータを学習ンでよい成績を獲得するには，様々なモデルの組み合データから除外するといった試みもおこなった。しかわせの知見を一つずつきっちり導入し，その少しずつし，いくつかの取り組みは，検証段階で効果がでないの積み上げの結果得られる大幅な品質向上を実現することが確認され，やむなく参加システムからは外した。

作業が必要になる。以下に，参加システムの構成図を

実際には，こういったネガティブな結果に対する知見も実際にやってみることで初めて得られるものであ示す。

る。特に今回は，データが小規模である場合に効果的だと思われていた方法論も，扱うデータが大規模になるとほとんどその効果が見られなくなるといった現象が多く散見された。そのため，効果を期待して導入したいくつかの方法論（その中にはオリジナルの方法論も含む）が尽く利用できず，複雑なことを狙うよりも，
データおよびモデルの大規模化と言った堅実かつ最も単純な方法論が最も効果的だった。ある意味，とても味気ない結果となった。

12

7. 今後の展望[3] 英語-ドイツ語，ドイツ語-英語間の翻訳品質の自動
コンペティションにはレギュレーションが存在し，参評価（BLEU スコア）で一位を獲得した根拠

加者が基本的に一定の条件下で競い合う。よって，現在

http://wmt.ufal.cz/newstest2020-de-en/の自分たちの技術レベルを確認することができる。また，

http://wmt.ufal.cz/newstest2020-en-de/

良い成績を得れば，それが世界最先端の技術を持っていることの証明にもなる。そして，全く無名の研究者や組[4] Nitika Mathur, Johnny Wei, Markus Freitag,

織であったとしても，コンペティションで圧倒的によい

Qingsong Ma, Ondřej Bojar. “Results of the WMT20

結果を得れば，その分野で一目おかれる存在に一足跳び

Metrics Shared Task”, In Proceedings of WMT-2020,になることができる。この観点からも，若手の研究者や

pp. 688–725, 2020.

開発者，または，規模の小さい企業などは，名を売るために挑戦するのも悪くはない選択と考えられる。しかし，[5]

Eleftherios

Avramidis,

最も重要なのは，システム構築の過程で得られる経験や

Ursula Strohriegel, Aljoscha Burchardt, Sebastian

知見であり，単に「知識として知っている」から実際に

Möller. "Fine-grained linguistic evaluation for

取り組んで「経験として知っている」へと昇華する良い

state-of-the-art

場である点だと考えている。この経験が，その後の研究

Proceedings of the WMT-2020, pp. 346–356, 2020.

MachineVivienMacketanz,

Translation",Inや開発の中で大きな武器となる。今後も組織横断的にモ
チベーションの高いチームを構築し，定期的に WMT[6] 第 6 回特許情報シンポジウム プログラム：に参加していきたいと考えている。

http://aamtjapio.com/symposium.html
スライド：
https://speakerdeck.com/butsugiri/ji-jie-fan-yi-konp

参考文献

eteisiyoncan-jia-bao-gao[1] Shun Kiyono, Takumi Ito, Ryuto Konno, Makoto
Morishita, Jun Suzuki. “Tohoku-AIP-NTT at WMT[7] Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch.

2020 News Translation Task”, In Proceedings of“Neural Machine Translation of Rare Words with

WMT-2020, pp. 145–155, 2020.

Subword Units”, In Proceedings of ACL-2016, pp.
1715–1725, 2016.

[2] Loïc Barrault, Magdalena Biesialska, Ondřej
Bojar, Marta R. Costa-jussà, Christian Federmann,[8] Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch.

Yvette“Improving Neural Machine Translation Models

Graham,Roman

Grundkiewicz,

Barry

Haddow, Matthias Huck, Eric Joanis, Tom Kocmi,

withPhilipp

ACL-2016, pp. 86–96, 2016.

Koehn,

Chi-kiuLo,

NikolaLjubešić,Christof Monz, Makoto Morishita, Masaaki Nagata,Toshiaki Nakazawa, Santanu Pal, Matt Post,
Marcos Zampieri, “Findings of the 2020 Conference
on Machine Translation (WMT20)”, In Proceedingsof WMT-2020, pp. 1–55, 2020.

13

MonolingualData”,

In

Proceedingsof第 16 回 AAMT 長尾賞受賞記念

マンガ機械翻訳への招待
石渡 祥之佑Mantra 株式会社

1. はじめに
このたびは AAMT 長尾賞という大変名誉ある賞を授与いただき誠にありがとうございます．Mantra 株
式会社（以下，Mantra）は，マンガをはじめとする娯
楽作品の多言語展開を加速することを目的とし 2020
年に設立されたスタートアップです．現在，Mantra
では独自のマンガ機械翻訳エンジンを搭載した CAT
ツール「Mantra Engine」や，多言語化されたマンガを活用した外国語学習サービス「Langaku」の開発を

図 1 マンガ機械翻訳の入出力例．©Mitsuki Kuchitaka

行っています．本稿では，マンガ翻訳の現状やその自動化に向けた技術的挑戦，当該領域における Mantraの取り組みを紹介します．

限られたマンガしか正規に翻訳・出版されない状況の中で，正規に翻訳されていない作品を世界中のマンガファンが独自にスキャン・翻訳し，無償でオンライ

2. マンガ海外展開における課題

ン頒布する「海賊版」の存在が問題視されています．
こうしたファンは「自分が好きな作品をもっと多くの日本マンガの市場は国内外合わせて約 6,126 億円 [1]

人に読んでほしい」という純粋な動機で翻訳・配信にと大規模ですが，翻訳され日本国外で出版される作品

取り組むケースがほとんどではあるものの，海賊版の点数は全体のわずか 10%程度と言われています．この存在によって正規に翻訳されるマンガの販売機会が毀理由の一つとして，マンガ翻訳に高い時間的・金銭的損されるという問題点があります．たとえば，米国にコストがかかる点が挙げられます．マンガ翻訳は作品おける日本マンガの海賊版被害額は年間 1.3 兆円に達の文化的背景に対する深い理解や高度な創造性を要す

する [2]といわれています．正規版がないから海賊版

るだけでなく，「吹き出し」領域の塗りつぶしや翻訳済が作られ，海賊版があるために正規版が売れにくく，テキストの配置といった煩雑な画像処理も含むクリエ

結果国内外の出版社は大規模なマンガの翻訳出版に乗イティブなタスクであり，その遂行にはどうしても複り出しにくい，という悪循環に陥ってしまっています．

数人の専門家（たとえば翻訳者，チェッカー，デザイ

Mantra はこの問題を解決するためにマンガ翻訳のナ）間の連携が必要となります．結果，翻訳コストは生産性向上を目指し，マンガに特化した機械翻訳エン

高くなり，限られた出版社の一部の雑誌，さらにそのジ ン の 研 究 開 発 や ， マ ン ガ 翻 訳 ツ ー ル 「 Mantra

中でもごく一部の作品が，いくつかの言語に翻訳されEngine」の提供を行っています．以降，3 節以降ではるに留まっています．

これらの取り組みについて述べます．

Introduction to Machine Translation for Manga
Shonosuke Ishiwatari
Mantra Inc.
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/

図 2 マンガ翻訳の評価用データセット「Open Mantra」

図 3 シーン内の文脈を考慮する機械翻訳

3. マンガ翻訳自動化における技術的挑戦

マンガ翻訳評価用データセット「Open Mantra」
翻訳エンジンの開発や性能改善において，定量的な近年，産業翻訳の領域において機械翻訳が翻訳作業評価を実施するためのデータセットの存在は必要不可の効率化に大きく寄与した一方で，マンガ翻訳への機欠です．前節で述べたように，多くのマンガは他ドメ械翻訳導入は未だ進んでいません．私たちは，これがインのテキストと異なる性質をもつため，マンガ翻訳

マンガ翻訳の難しさに起因すると考えています．たとエンジンを評価するためにはマンガ専用の評価基盤がえばマンガでは（１）「コマ」や「吹き出し」の配置に必要となります．著者らが本研究に着手した 2018 年

したがってテキストが非規則的に配置されるため文脈

当時，マンガ翻訳エンジンの性能を手軽に評価する方情報を抽出しにくい，（２）会話文のため省略される語

法は存在しませんでした．そこで，私たちは複数人のが多い，（３）キャラクタや場面によって独特な言い回

漫画家の協力のもと，5 ジャンル（恋愛，ミステリー，しが発生するといった性質から，高精度な機械翻訳のファンタジー，日常，バトル）の作品を含む世界初の実現が困難です．たとえば図１に示すように，単一のマンガ翻訳評価用データセット「Open Mantra」を研文が複数の吹き出しに分割されている場合が多くあり究用途に公開しました．図２に示すように，このデーます．そのため，吹き出しごとに独立して翻訳するのタセットでは日本語のマンガ画像にコマや吹き出しのではなく，図１①〜③のように適宜語順を入れ替えな

座標が人手で付与され，各セリフは翻訳者によって英がら日英翻訳を行う必要があります．また，吹き出し

語と中国語に翻訳されています．このデータセットを内のテキストは全て会話文であることから，原言語で公開することで，マンガ機械翻訳の研究開発を行う全ある日本語では，多くの場合主語や目的語が省略されての研究者・技術者に翻訳エンジンの評価基盤を提供

ます．さらに，倒置表現や語尾の「っ」など，マンガすることができました．

特有の表現が多用されます．マンガのこうした性質は，どれも機械翻訳システムの精度を著しく低下させるもシーンに基づくマンガ機械翻訳のです．こうした問題を解決するために，私たちはマ3 節で述べたように，マンガでは単一の文が複数のンガに特化した対訳コーパス構築と翻訳アルゴリズム

吹き出しに分割されて表現されることが多くあります．

の開発を同時に進めていく必要があると考えています．

プロの翻訳者らは吹き出し単位で独立して翻訳を行うのではなく，目的言語版のマンガとして自然になるよ

4. マンガ機械翻訳の実現に向けてう，必要に応じて吹き出しのテキスト順序を入れ替えながら翻訳を行います．また，マンガの吹き出しは単

前節で述べたマンガ翻訳自動化の難しさをふまえ，

純にページ内の上から下，右から左に配置されている

本節では Mantra がこれまでに取り組んできた高精度

わけではなく，コマ割り（コマの分割や配置）の制約なマンガ機械翻訳エンジンを実現するための取り組みを受けて配置されています．マンガに慣れ親しんだ読を紹介します．

者にとっては，脳内でコマ割りを理解して吹き出しの15

マンガ画像からの対訳コーパス自動抽出
マンガ独特の表現を正しく翻訳したり，前述した文
脈範囲を動的に変化させる手法を実現したりするためには，プロの翻訳者が翻訳したマンガコーパスを用いて翻訳エンジンを訓練する必要があります．しかしな

図 4 従来手法（左）とシーンに基づく翻訳（右）の比較

がら，現状マンガに特化した対訳コーパスは存在せず，順序を推定し，適切な塊ごとにテキストを区切りながまた一から人手で構築することもコスト的に現実的でら読むことは無意識に行うことができる容易なタスクはありません．そこで，Mantra は原言語・目的言語

ですが，計算機でこの処理を自動化する方法は自明でで描かれたマンガ画像から，自動的に文脈情報のついはありません．

た対訳コーパスを抽出する手法を提案しました．

私たちはこの問題に対し，コマを一つの「シーン」

翻訳版のマンガは，原語版のマンガと比較して（１）と捉え，シーンごとにテキストをまとめて翻訳する手表紙や目次，扉などが挿入・削除されてページ数が異法を提案しました．図３にこの手法の概要を示します．

なっている，（２）画像サイズやアスペクト比が調整さ

まず入力された画像からコマの領域を推定し，コマごれていることがあるため，単純なルールベース処理でとにその中に含まれるテキストを認識します．コマ内

対訳ページを見つけることはできません．さらに，ペーのテキストの順序を推定した後，この順序にしたがっジ単位で対応関係が取れたとしても，縦書き・横書きて各吹き出し内のテキストを特殊トークンで連結し，等のレイアウトの違いが存在することで，文単位の対まとめて翻訳を行います．一般に文脈を考慮する機械

訳関係を抽出することは容易ではありません．そこで，

翻訳 [3] [4] [5]手法では，文脈窓（考慮する周辺テキ

Mantra は図 5 に示す対訳データ抽出パイプラインをストの文数）が１文〜２文などと固定されることが多設計し，この問題の解決を試みました．このパイプラいですが，マンガではコマによってセリフの多寡が大インでは，入力される日本語のマンガ画像に対し，まきく変化します．そこで文脈として用いる吹き出しのず物体検出アルゴリズムにより吹き出し領域の矩形を数は固定せず，コマごとに動的に変化させます．

検出（図 5b），これを吹き出し単位に分割（c~d）しま

図４に従来手法（吹き出しごとに独立に翻訳）と提す．続いて画像検索手法を用いて当該ページと対応す

案手法（シーンごとにまとめて翻訳）の例をそれぞれる目的言語のページを抽出（a）し，対応する原言語示します．このように考慮すべき文脈の範囲を適切にページとピクセルレベルでアライメントを取ります

設定することで，より自然な訳出が可能になります．

（e）．最後に原言語，目的言語それぞれの文字認識エン
ジンによって，吹き出し領域ごとに対訳テキストを抽

図 5 マンガ画像からの対訳コーパス自動抽出16

6. おわりに「世界の言葉で、マンガを届ける。」これが，Mantra
設立時に著者らが掲げたスローガンです．しかしながら，この目標に向けて２人の大学院生がはじめたマン
ガ機械翻訳の研究は未だ萌芽的な段階にあります．より多くのマンガをより多くの人に，リアルタイムに届けられるようにするためには，まだ解決すべき技術的課題が多く残されています．技術が継続的に発展，普図 6 マンガ翻訳ツール「Mantra Engine」

及していくためには，単一の企業や研究室が独自に研出します．この仕組みによって，翻訳済マンガ画像の究開発を進めるだけではなく，多くの研究者や技術者集合から全自動で対訳コーパスを構築する枠組みが完が参加し，議論を重ねる研究コミュニティが形成され成し，大規模データで高精度なマンガ翻訳エンジンをることが極めて重要です．本稿をきっかけに読者の皆訓練することが可能になりました．

さまがマンガ機械翻訳という未開の（そしてとても興味深い！）技術領域に興味を持ち，参入いただけるこ

5. マンガ翻訳ワークフローへの MT 導入とを私たちは強く期待しております．
また，Mantra のマンガ機械翻訳研究に惜しみない

前節で述べた様々な取り組みにより，マンガ翻訳エン支援をくださった東京大学の吉永直樹先生，相澤清晴

ジンの開発・評価・改善を実施できるようになりまし先生，松井勇佑先生，古田諒佑先生，東京理科大学のた．本節では，このエンジンを翻訳現場で使用するた

谷口行信先生，ならびに谷口研の学生の皆さま，誠にめのクラウドツール「Mantra Engine」を紹介します．

ありがとうございました．このような名誉ある賞を授

図 6 に Mantra Engine の翻訳エディタ画面を示し

与くださった AAMT の皆さま，推薦いただいた先生
方にも心より御礼申し上げます．

ます．図中左では，入力された日本語画像から自動検出された吹き出し領域がオレンジ色の枠で表示されて引用文献

います．図中右には吹き出しごとに機械翻訳の結果が表示され，その内容を翻訳者やチェッカーが編集でき[1] Roland Berger, 平成 25 年度 知的財産権ワーキン
グ・グループ等 侵害対策強化事業（コンテンツ海賊版対策調査）最終報告書, 2014.

る仕組みが用意されています．
また，Mantra Engine の利用者は訳文を編集するだ[2] 全国出版協会・出版科学研究所, 出版月報 2021 年
2 月号, 2021.

けでなく，機械翻訳に反映される用語集の整備や写植作業（文字のレイアウトやフォントの切り替えなど），[3] S. Jean, S. Lauly, O. Firat , K. Cho, Does neuralmachine translation benefit from larger context?,
arXiv, 2017.

原文・翻訳文の全文検索，他の作業者とのコミュニケー
ションや編集権限の管理など，マンガ翻訳に係るあら[4] J. Tiedemann , Y. Scherrer, Neural MachineTranslation with Extended Context, Proc.
DiscoMT, 2017.

ゆる作業を当ツール内で完結することができます．
Mantra Engine は既に複数の出版社や翻訳業者，マ[5] L. Wang, Z. Tu, A. Way , Q. Liu, Exploiting
Cross-Sentence Context for Neural MachineTranslation, Proc. EMNLP, 2017.

ンガ配信事業者に導入され，幾つかのマンガ作品については，実際に多言語同時配信の現場でも使われはじめています．

17

第 8 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

Translation and Description Methods
for Multilingual Text Understanding
Shonosuke Ishiwatari
Mantra Inc.

1. Abstract
The development of Web technologies has been rapidly
accelerating human communication and sharing of
knowledge. The massive amount of text on the newcommunication platforms or knowledge sources often
consists of documents in several domains and multiple
languages. In order to obtain fresh and diverse
information from multilingual and diverse text
sources such as Twitter, Wikipedia, or arXiv, we needto cope with language barrier while also paying
attention to domain differences.
Let us move on to the general topic of natural
language processing. Machine translation, as one of themost promising applications of natural language
processing, has been playing an essential role inovercoming the language barrier. The recent
development of machine learning techniques and hugeannotated corpora have considerably improved theperformance of machine translation. In the face of theincreasing use of multilingual platforms and knowledge
sources, can machine translation help us understandthe real text data in various domains? Can machinetranslation be applied to languages pairs whose
vocabulary and grammar are significantly different(such as English vs. Japanese)? More generally, canmachine directly help humans understand text written
in unfamiliar domains/languages? These are the central
topics of this thesis.
To answer the above questions, we propose (i) an
instant domain adaptation method, (ii) an accuratetranslation method for English-to-Japanese translation,and (iii) an automatic description method for unknown
phrases.
i) Instant domain adaptation for Statistical MachineTranslation.
To translate text in various domains, the mostbasic method is domain adaptation. Most studies on
domain adaptation require supervised in-domain
resources such as parallel corpora or in-domain
dictionaries. The necessity of supervised data has

made such methods difficult to adapt to practicalmachine translation systems. In this thesis, we thus
propose a method that adapts translation models
without in-domain parallel corpora. Our method
improves out-of-domain translation from Japanese
to English by 0.5-1.5 BLEU score.
ii) Accurate translation method for English-toJapanese translation.
English-to-Japanese translation is more difficult thanother language pairs such as English-to-German or
English-to-French translations. This is mainly because(1) Japanese sentence has much more words in a
sentence compared to English, and (2) Japanese is afree-word-order language. To cope with these problems,
we propose a chunk-based decoder for neural machinetranslation. Our method improves English-to- Japanesetranslation by 0.93 BLEU score and achieves stateof-the-art performance on the WAT '16 translation task.
iii) Automatic description generation for unknown
phrases.
Even if a text is translated perfectly, or written in ourfamiliar languages, it is still common for humans tobecome stuck on unfamiliar words or phrases. To
help humans understand unknown phrases which
are not included in hand-crafted dictionaries, weundertake a task of describing a given phrase innatural language based on its contexts. In contrast to
the existing methods, our model appropriately takes
important clues from contexts and achieves
state-of-the-art performance in four description
generation datasets.
The three methods are designed to help humans
understand real multilingual text where (1) thetarget domain is unknown, (2) the source language
may extremely differ from the users' languages, and(3) the users may be unfamiliar with thewords/phrases in the text. Due to limitations of thepaper length, in the rest of this article, we focus on
describing the third part of the above contributions.

多言語テキスト理解のための翻訳および語義説明手法
石渡 祥之佑Mantra 株式会社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/

2. Introduction
When we read news text with emerging entities, text
in unfamiliar domains, or text in foreign languages,
we often encounter expressions (words or phrases)
whose senses we are unsure of. In such cases, we may
first try to figure out the meanings of thoseexpressions by reading the surrounding words (local
context) carefully. Failing to do so, we may consult
dictionaries, and in the case of polysemous words,
choose an appropriate meaning based on the context.
Learning novel word senses via dictionary definitions
is known to be more effective than contextual guessing(Fraser, 1998; Chen, 2012). However, very often,
hand-crafted dictionaries do not contain definitions ofexpressions that are rarely used or newly created.
Ultimately, we may need to read through the entire
document or even search the web to find otheroccurances of the expression (global context) so that
we can guess its meaning.
Can machines help us do this work? Ni and Wang(2017) have proposed a task of generating a definition
for a phrase given its local context. However, they
follow the strict assumption that the target phrase is
newly emerged and there is only a single local context
available for the phrase, which makes the task ofgenerating an accurate and coherent definitiondifficult (perhaps as difficult as a humancomprehending the phrase itself). On the other hand,
Noraset et al. (2017) attempted to generate adefinition of a word from an embedding induced frommassive text (which can be seen as global context).
This is followed by Gadetsky et al. (2018) that refers toa local context to disambiguate polysemous words bychoosing relevant dimensions of their wordembeddings. Although these research efforts revealed
that both local and global contexts are useful ingenerating definitions, none of these studies exploited
both contexts directly to describe unknown phrases.
In this study, we tackle a task of describing(defining) a phrase when given its local and global
contexts. We present LOG-CaD, a neural description
generator (Figure 1) to directly solve this task. Givenan unknown phrase without sense definitions, ourmodel obtains a phrase embedding as its global
context by composing word embeddings while also
encoding the local context. The model therefore
combines both pieces of information to generate anatural language description.
Considering various applications where we needdefinitions of expressions, we evaluated our methodwith four datasets including WordNet (Noraset et al.,Figure 1: Local & Global Context-aware Description
generator (LOG-CaD).

2017) for general words, the Oxford dictionary(Gadetsky et al., 2018) for polysemous words, Urban
Dictionary (Ni and Wang, 2017) for rare idioms orslangs, and a newly-created Wikipedia dataset for
entities.
The contributions of this work are as follows:• We setup a general task of defining phrases given•••

their contexts. This task is a generalization of
three related tasks (Noraset et al., 2017; Ni andWang, 2017; Gadetsky et al., 2018) and involves
various situations where we need definitions of
unknown phrases (Section 3).
We propose a method for generating natural
language descriptions for unknown phrases withlocal and global contexts (Section 4).
As a benchmark to evaluate the ability of themodels to describe entities, we build a largescale
dataset from Wikipedia and Wikidata for the
proposed task. We release our dataset and thecode to promote the reproducibility of theexperiments (Section 5).
The proposed method achieves the state-of-theart performance on our new dataset and thethree existing datasets used in the related
studies (Noraset et al., 2017; Ni and Wang, 2017;
Gadetsky et al., 2018) (Section 6).

3. Context-aware Phrase Description
Generation
In this section, we define our task of describing aphrase in a specific context. Given an undefinedphrase 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = {𝑥𝑥𝑗𝑗 , ⋯ , 𝑥𝑥𝑘𝑘 } with its context 𝑋𝑋 ={𝑥𝑥1 , ⋯ , 𝑥𝑥𝐼𝐼 } (1 ≤ 𝑗𝑗 ≤ 𝑘𝑘 ≤ 𝐼𝐼), our task is to output a
description 𝑌𝑌 = {𝑦𝑦1 , ⋯ , 𝑦𝑦𝑇𝑇 } . Here, 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 can be aword or a short phrase and is included in 𝑋𝑋. 𝑌𝑌 is a19

al. (2017) to dynamically control how the global andlocal contexts influence the description.

definition-like concrete and concise sentence that
describes the 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 .
For example, given a phrase “sonic boom” with its
context “the shock wave may be caused by sonicboom or by explosion,” the task is to generate a
description such as “sound created by an object
moving fast.” If the given context has been changed
to “this is the first official tour to support the band’slatest studio effort, 2009’s Sonic Boom,” then theappropriate output would be “album by Kiss.”
The process of description generation can bemodeled with a conditional language model as
𝑻𝑻

𝒑𝒑�𝒀𝒀�𝑿𝑿, 𝑿𝑿𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 � = � 𝒑𝒑�𝒚𝒚𝒕𝒕 �𝒚𝒚<𝒕𝒕 , 𝑿𝑿, 𝑿𝑿𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 �.
𝒕𝒕=𝟏𝟏

Local & global context encoders. We first describe
how to model local and global contexts. Given asentence 𝑋𝑋 and a phrase 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , a bidirectional
LSTM (Gers et al., 1999) encoder generates asequence of continuous vectors 𝐻𝐻 = {ℎ1 ⋯ , ℎ𝐼𝐼 } as𝒉𝒉𝑖𝑖 = Bi-LSTM(𝒉𝒉𝑖𝑖−1 , 𝒉𝒉𝑖𝑖+1 , 𝒙𝒙𝑖𝑖 ),(2)

𝒚𝒚0 = 𝒙𝒙𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 .

(3)

where 𝒙𝒙𝑖𝑖 is the word embedding of word 𝑥𝑥𝑖𝑖 . In
addition to the local context, we also utilize theglobal context obtained from massive text. This canbe achieved by feeding a phrase embedding 𝒙𝒙𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 toinitialize the decoder (Noraset et al., 2017) as(𝟏𝟏)

4. LOG-CaD: Local & Global
Context-aware Description Generator
In this section, we describe our idea of utilizing local
and global contexts in the description generationtask, and present the details of our model.

Here, the phrase embedding 𝒙𝒙𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 is calculated bysimply summing up all the embeddings of words
that consistute the phrase 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 . Note that we use arandomly-initialized vector if no pre-trained
embedding is available for the words in 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 .

4.1 Local & global contexts
When we find an unfamiliar phrase in text and it is
not defined in dictionaries, how can we humans comeup with its meaning? As discussed in Section 2, wemay first try to figure out the meaning of the phrasefrom the immediate context, and then read throughthe entire document or search the web to understand
implicit information behind the text.
In this paper, we refer to the explicit contextual
information included in a given sentence with thetarget phrase (i.e., the 𝑋𝑋 in Eq. (1)) as “local
context,” and the implicit contextual information in
massive text as “global context.” While both local
and global contexts are crucial for humans tounderstand unfamiliar phrases, are they also usefulfor machines to generate descriptions? To verify thisidea, we propose to incorporate both local and global
contexts to describe an unknown phrase.

Description decoder. Using the local and global
contexts, a description decoder computes theconditional probability of a description 𝑌𝑌 with Eq.
(1), which can be approximated with another LSTM
as𝒔𝒔𝑡𝑡 = LSTM(𝒚𝒚𝑡𝑡−1 , 𝒔𝒔′ 𝑡𝑡−1 ),(4)𝒔𝒔′𝒕𝒕 = GATE�𝒔𝒔𝒕𝒕 , 𝒙𝒙𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 , 𝒄𝒄𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 , 𝒅𝒅𝒕𝒕 �,(7)𝒅𝒅𝑡𝑡 = ATTENTION(𝑯𝑯, 𝒔𝒔𝑡𝑡 ),𝒄𝒄𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 = CNN�𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 �,𝑝𝑝�𝑦𝑦𝑡𝑡 �𝑦𝑦<𝑡𝑡 , 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 � = softmax(𝑾𝑾𝑠𝑠′ 𝒔𝒔′𝑡𝑡 + 𝒃𝒃𝒔𝒔′ ),

(5)

(6)
(8)

⃗ ),
where 𝒔𝒔𝑡𝑡 is a hidden state of the decoder LSTM (𝑠𝑠0 = 0
and 𝒚𝒚𝑡𝑡−1 is a jointly-trained word embedding of theprevious output word 𝑦𝑦𝑡𝑡−1 . In what follows, we explain
each equation in detail.

4.2 Proposed model
Figure 1 shows an illustration of our LOG-CaD
model. Similarly to the standard encoder-decoder
model with attention (Bahdanau et al., 2015; Luongand Manning, 2016), it has a context encoder and a
description decoder. The challenge here is that the
decoder needs to be conditioned not only on the local
context, but also on its global context. To
incorporate the different types of contexts, we
propose to use a gate function similar to Noraset et20Figure 2: Context-aware description dataset extracted from Wikipedia and Wikidata.

Attention on local context. Considering the fact thatthe local context can be relatively long (e.g., around 20
words on average in our Wikipedia dataset introducedin Section 5), it is hard for the decoder to focus on
important words in local contexts. In order to deal
with this problem, the ATTENTION(·) function in Eq.
(5) decides which words in the local context
𝑋𝑋 to focus on at each time step. 𝒅𝒅𝑡𝑡 is computed with anattention mechanism (Luong and Manning, 2016) as𝑇𝑇

𝒅𝒅𝑡𝑡 = � 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝒉𝒉𝑖𝑖 ,𝑖𝑖=1

α𝑖𝑖 = softmax(𝑼𝑼ℎ 𝒉𝒉𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑼𝑼𝑠𝑠 𝒔𝒔𝑡𝑡 ),to 𝒔𝒔′ 𝑡𝑡 depending on the global context 𝒙𝒙𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , local
context 𝒅𝒅𝑡𝑡 , and character-level information 𝒄𝒄𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 as
𝒇𝒇𝑡𝑡 = �𝒙𝒙𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ; 𝒅𝒅𝑡𝑡 ; 𝒄𝒄𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 �(11)𝒓𝒓𝑡𝑡 = σ(𝑾𝑾𝑟𝑟 [𝒇𝒇𝒕𝒕 ; 𝒔𝒔𝑡𝑡 ] + 𝒃𝒃𝑟𝑟 ),(13)𝒛𝒛𝑡𝑡 = σ(𝑾𝑾𝑧𝑧 [𝒇𝒇𝑡𝑡 ; 𝒔𝒔𝑡𝑡 ] + 𝒃𝒃𝑧𝑧 ),𝒔𝒔�𝑡𝑡 = tanh(𝑾𝑾𝑠𝑠 [(𝒓𝒓𝑡𝑡 ⊙ 𝒇𝒇𝑡𝑡 ); 𝒔𝒔𝑡𝑡 ] + 𝒃𝒃𝑠𝑠 ),𝒔𝒔′𝑡𝑡 = (1 − 𝒛𝒛𝑡𝑡 ) ⊙ 𝒔𝒔𝑡𝑡 + 𝒛𝒛𝑡𝑡 ⊙ 𝒔𝒔�𝑡𝑡 ,

(9)

(12)
(14)

(15)

Where σ(⋅), ⊙ and ; denote the sigmoid function,
element-wise
multiplication,
andvectorconcatenation, respectively. 𝑾𝑾∗ and 𝒃𝒃∗ are weightmatrices and bias terms, respectively. Here, theupdate gate 𝒛𝒛𝑡𝑡 controls how much the original
hidden state 𝒔𝒔𝑡𝑡 is to be changed, and the reset gate
𝒓𝒓𝑡𝑡 controls how much the information from 𝒇𝒇𝑡𝑡
contributes to word generation at each time step.

(10)

where 𝑼𝑼ℎ and 𝑼𝑼𝑠𝑠 are matrices that map theencoder and decoder hidden states into a common
space, respectively.
Use of character information. In order to capture
the surface information of 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , we constructcharacter-level CNNs (Eq. (6)) following (Noraset etal., 2017). Note that the input to the CNNs is asequence of words in 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , which are concatenatedwith special character “_,” such as “sonic_boom.”
Following Noraset et al. (2017), we set the CNN
kernels of length 2-6 and size 10, 30, 40, 40, 40
respectively with a stride of 1 to obtain a
160-dimensional vector 𝒄𝒄𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 .

5. Wikipedia Dataset
Our goal is to let machines describe unfamiliar
words and phrases, such as polysemous words,
rarely used idioms, or emerging entities. Among thethree existing datasets, WordNet and Oxford
dictionary mainly target the words but not phrases,
thus are not perfect test beds for this goal. On theother hand, although the Urban Dictionary dataset
contains descriptions of rarely-used phrases, thedomain of its targeted words and phrases is limited
to Internet slang.
In order to confirm that our model can generate
the description of entities as well as polysemous

Gate function to control local & global contexts. In
order to capture the interaction between the local
and global contexts, we adopt a GATE(·) function(Eq. (7)) which is similar to Noraset et al. (2017).
The GATE(·) function updates the LSTM output 𝒔𝒔𝑡𝑡

21

words and slang, we constructed a new dataset forcontext-aware phrase description generation from
Wikipedia and Wikidata which contain a wide
variety of entity descriptions with contexts. The
overview of the data extraction process is shown in
Figure 2. Each entry in the dataset consists of (1) aphrase, (2) its description, and (3) context (asentence).
For preprocessing, we applied Stanford Tokenizer tothe descriptions of Wikidata items and the articles in
Wikipedia. Next, we removed phrases in parentheses
from the Wikipedia articles, since they tend to beparaphrasing in other languages and work as noise.
To obtain the contexts of each item in Wikidata, we
extracted the sentence which has a link referring to
the item through all the first paragraphs of Wikipedia
articles and replaced the phrase of the links with a
special token [TRG]. Wikidata items with nodescription or no contexts are ignored. This utilizationof links makes it possible to resolve the ambiguity ofwords and phrases in a sentence without humanannotations, which is a major advantage of using
Wikipedia. Note that we used only links whose anchor
texts are identical to the title of the Wikipedia articles,
since the users of Wikipedia sometimes link mentions
to related articles.

Table 1: BLEU scores on four datasets.

Table 2: Averaged human annotated
scores on Wikipedia dataset.

Automatic evaluation. Table 1 shows the BLEU
(Papineni et al., 2002) scores of the output descriptions.
We can see that the LOG-CaD consistently
outperforms the three baselines in all four datasets.
This result indicates that using both local and global
contexts help describe the unknown words/phrases
correctly. While the I-Attention also uses local andglobal contexts, its performance was always lower
than the LOG-CaD. This result shows that using local
context to predict description is more effective thanusing it to disambiguate the meanings in global
context. In particular, the low BLEU scores of Global
and I-Attention models on Wikipedia dataset suggestthat it is necessary to learn to ignore the noisy
information in global context if the coverage ofpre-trained word embeddings is extremely low. We
suspect that the Urban Dictionary task is too difficult
and the results are unreliable considering its
extremely low scores and high ratio of unknown
tokens in generated descriptions.

6. Experiments
Datasets. We evaluate our method by applying it todescribe words in WordNet (Miller, 1995) and Oxford
Dictionary, phrases in Urban Dictionary andWikipedia/Wikidata. For all of these datasets, a given
word or phrase has an inventory of senses withcorresponding definitions and usage examples. These
definitions are regarded as groundtruth descriptions.

Manual evaluation.
To compare the proposedmodel and the strongest baseline in Table 1 (i.e., theLocal model), we performed a human evaluation on
our dataset. We randomly selected 100 samples
from the test set of the Wikipedia dataset and asked
three native English speakers to rate the output
descriptions from 1 to 5 points as: 1) completely
wrong or self-definition, 2) correct topic with wrong
information, 3) correct but incomplete, 4) small
details missing, 5) correct. The averaged scores arereported in Table 2. Pair-wise bootstrap resampling
test (Koehn, 2004) for the annotated scores has
shown that the superiority of LOG-CaD over the
Local model is statistically significant (p < 0.01).

Models. We implemented four methods: (1) Global(Noraset et al., 2017) that access the pretrained
embeddings of the phrase to be described, but has no
ability to read the local context; (2) Local (Ni andWang, 2017) which consists of the encoders to readthe local context (i.e., usage examples of the terms);(3) I-Attention (Gadetsky et al., 2018), and the (4)LOG-CaD. Similar to our model, I-Attention utilizes
both local and global contexts. Unlike our model, on
the other hand, it does not use character information
to predict descriptions. Also, it uses the local context
only to disambiguate the phrase embedding insteadof encoding the local context directly to predict
descriptions. All the models are implemented with
the PyTorch framework (Ver. 1.0.0).

22

Table 4: Descriptions for a phrase in Wikipedia.
Table 3: Descriptions for a word in WordNet.

task by using a variant of encoder-decoder models
that capture the given local context with the encoderand global contexts with the decoder initialized by
the target phrase’s embedding induced from massive
text. We performed experiments on three existingdatasets and one newly built from Wikipedia and
Wikidata. The experimental results confirmed thatthe local and global contexts complement one
another and are both essential; global contexts are
crucial when local contexts are short and vague,
while the local context is important when the target
phrase is polysemous, rare, or unseen.
As future work, we plan to modify our model touse multiple contexts in text to improve the qualityof descriptions, considering the “one sense perdiscourse” hypothesis (Gale et al., 1992).

Qualitative Analysis. Table 3 shows a word in the
WordNet, while Table 4 show the examples of theentities in Wikipedia. When comparing the twodatasets, the quality of generated descriptions of
Wikipedia dataset is significantly better than thatof WordNet dataset. The main reason for this result
is that the size of training data of the Wikipedia
dataset is 64x larger than the WordNet dataset (14k
entries vs. 887k entries).
For both examples in the two tables, the Global
model can only generate a single description foreach input word/phrase because it cannot accessany local context. In the Wordnet dataset (Table 3),
only the I-Attention and LOG-CaD models can
successfully generate the concept of "remove" given
the context #2. This result suggests that consideringboth local and global contexts are essential togenerate correct descriptions. In our Wikipedia
dataset (Table 4), both the Local and LOG-CaD
models can describe the word/phrase considering its
local context. As shown in the table, both the Local
and LOG-CaD models could generate "american" inthe description for "daniel o'neill" given "unitedstates" in context #1, while they could generate"british" given "belfast" in context #2. On the other
hand, the I-Attention model could not describe thetwo phrases, taking into account the local contexts.

Acknowledgements
This article is a reconstruction of the author’s PhD
thesis “Translation and Description Methods forMultilingual Text Understanding.” I am grateful to
my PhD advisors at the UTokyo, Prof. Masaru
Kitsuregawa, Prof. Masashi Toyoda, and Prof.
Naoki Yoshinaga for guiding me during the long
journey to the PhD. I would also like to express mygratitude to my mentors at CMU, Prof. Graham
Neubig and Dr. Hiroaki Hayashi for theirsubstantial contributions to the paper. Finally, I
would also like to thank all the researchers who
reviewed and recommended the thesis to AAMT
Nagao Student Award.

7. Conclusions
This paper sets up a task of generating a natural
language description for an unknown phrase with a
specific context, aiming to help us acquire unknown
word senses when reading text. We approached this23

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distributions, detecting unattested senses and24

長尾賞受賞者の今多言語翻訳技術を活用した自動翻訳サービス
安西 健
凸版印刷株式会社

グローバル化が進み外国人との交流が増え、多言語～AI 機械翻訳サービス「PharmaTraⓇ(ﾌｧｰﾏﾄﾗ）」～

化へのニーズが高まる中、IT 技術を活用したニューラ

2020 年 4 月に AI 機械翻訳サービスとして、製薬業

ル機械翻訳の登場によって、より自然な訳文を生成す

界の過去訳データを活用した「PharmaTraⓇ (ﾌｧｰﾏﾄﾗ)」

ることが可能なった。この数年で、様々な分野におい（※2）の販売を開始した。翻訳バンクⓇ（※3）の一環て多言語翻訳技術を活用したサービスが普及してきてとして、世界の大手製薬会社の日本開発部門責任者のいる。

団体である R&D Head Club(RDHC)の 8 社から提供された 300 万文対を超えるコーパス（原文と訳文を対～音声翻訳サービス「VoiceBizⓇ」～にして蓄積したデータベース）から深層学習で構築し当社は、2018 年 5 月に音声翻訳サービス「VoiceBiz

た AI 機械翻訳を活用。加えて、実用的な臨床開発用Ⓡ」 (※1)を販売開始し、現在、自治体、学校、医療語集を搭載することにより、新薬開発関連文書を中心

施設、商業施設、刑務所など様々な分野で活用が広がっとした製薬文書に特化した翻訳を実現している。また、ている。

2021 年 3 月には、金融庁向けにもテキスト翻訳サー

在留外国人の対応において、ブラジル人（ポルトガ
ル語）や中国人などのメジャーな言語を話す国の人は、

ビスの提供を開始した。今後は他の業界に特化したテ
キスト機械翻訳サービスの展開を進める予定。

各国のコミュニティーに属していることや通訳者による公共対応により周囲のサポートが受けられる環境も～2025 年日本国際博覧会（大阪・関西万博）においある。一方、希少言語に関しては集住していないことて「同時通訳」の利活用を推進～

や公共や周囲のサポートが満足にできず全く話しが通

当社は、総務省が 2020 年度より新規に実施する情じない場合もある。学校においては通訳者の確保も難

報通信技術の研究開発課題「多言語翻訳技術の高度化

しく、生徒やその父母の孤立につながることもあるとに関する研究開発」の委託先 9 団体の 1 団体として選聞いている。

定され、「総務省委託・多言語翻訳技術高度化推進コン

音声翻訳サービス「VoiceBizⓇ」 は、音声 12 言語、ソーシアム」を 2020 年 8 月に設立した。(※4)

テキスト 30 言語の翻訳が可能で、専門用語や各分野

コンソーシアムは、グローバルコミュニケーション

で使用する定型文を搭載し、随時、機能のアップデー

計画 2025(2020 年 3 月 31 日総務省より(※5))の推進のトを図っている。また、機械翻訳で発生する誤訳に対ため、既に実用化されている『逐次通訳』の技術を『同して、「再翻訳機能」により翻訳結果が正しいかを確認

時通訳』の技術にまで高度化し、ビジネス等の場面でできることで相手に正しく伝わっているか判断できる。

の利活用を可能にすることを目指している。

一般的な会話の翻訳を目的とした音声翻訳機やアプリ

2025 年日本国際博覧会（大阪・関西万博）においてでは意思疎通が難しい専門的な分野でも，誤訳を少なは、様々な外国人来場者を想定し AI による高度な同くしコミュニケーションを取りやすくしている。

時通訳技術により、「万博公式アプリ」、「バーチャル会場」、「Web 会場」での多言語同時通訳、会場内「多言Automatic translation services utilizing multilingual translation technology
Takeshi Anzai
TOPPAN INC.
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/

語案内端末・ロボット」など様々な自動翻訳システムの社会実装を検討している。(※6)～今後のサービス展開～
新型コロナウイルス流行により、テレワークや遠隔会議が普及しオンライン環境よる多言語翻訳の必要性も高まっている。今後、コロナ禍の収束により、訪日外国人・在留外国人が増加することで社会経済活動において「言葉の壁」を感じさせないグローバルで自由な交流機会が拡大することが予想される。
当社は、多言語翻訳技術（機械翻訳・音声翻訳など）の高度化と社会実装の進展に向け、様々な分野において自動翻訳のニーズに応え、利用者の利便性を向上するサービスの実用化・普及を推進していく。

(※1）
https://www.toppan.co.jp/solution/service/VoiceBiz/(※2）
https://www.toppan.co.jp/news/2020/03/newsrelease200309.html(※3)https://h-bank.nict.go.jp/(※4）
https://www.toppan.co.jp/news/2020/08/newsrelease_200828_2.html(※5)
https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsus
hin03_02000298.html(※6)
https://www.expo2025.or.jp/wp/wp-content/themes/e
xpo2025orjp/assets/pdf/sponsorship/210819_explan
atory_materials.pdf

26

長尾賞受賞者の今８年間を振り返って
相良 美織
株式会社バオバブ

1. 変態と拡張と蓄積を含む発達障害者の障害の適性とマッチし、そのスピードと緻密さは驚くばかりです。

2010 年創業当初、統計機械翻訳全盛の夜明けを見る

興味深いのは、機械翻訳のための学習データを構築

ころ、バオバブは「留学生ネットワーク@みんなの翻していた時の知見や失敗が大いに画像認識のための学訳」というプラットフォームにて機械翻訳のための学

習データ構築に資する結果になっていることです。

習データ（コーパス）を高品質、かつスピーディに構

例えば、発達障害者とのコミュニケーションには「機築し提供するサービスを展開していました。実際には、

械翻訳に適した日本語文の書き方」が非常に有用です。

機械翻訳で訳出した結果を留学生などの翻訳者が修正

下記に一部を紹介しましょう。

し（Post Edit）蓄積されたコーパスを機械翻訳に学習

1. 主語をできるだけ省かない。

させ、その機械翻訳の結果をまた下訳として翻訳者が

特に主語が自分でない場合は省かない。

翻訳し、一定の品質に収斂させながら大量の学習デー

2. 目的語や助詞をできるだけ省かない。
（明示する）

タを構築する「人力と機械学習」を組み合わせた仕組

3. 1 文あたりの文字数は長すぎないようにする。

みです。

4. 漢字をなるべく使う。

その後、2015 年に画像アノテーションサービスを開

5. ことわざ、流行り言葉、擬音語、擬態語、オノ

始、以降、音声の書き起こしや感情タグ付け、テキス

マトペはできるだけ使わない。

トアノテーションなど、現在では様々な分野に学習

例:

データ構築サービスの幅を広げています。

・ザザザッと仕上げてください。

最近では、バオバブがデータセットの構築を手がけ・サクサク作業できない場合は教えてください。

た東京大学による「ビジネスシーン対話対訳コーパス・もうちょい左側に囲んでください。

の構築と対話翻訳の課題」が言語処理学会第 27 回年・ぴえん

次大会にて言語資源賞を受賞。クライアントに納品し

6. 適度に句読点を使う。

たデータがほんの少しでも役にたった、論文が学会で

7. 明確な動詞を使う。

発表されたという知らせは何よりも嬉しく、いつも社

8. 無駄にカタカナをひらがなにしない。

内のチームや Baopart（注：バオバブにおけるアノテー
ターの呼称）に共有し、喜びを分かち合っています。

2. 今、心にあるのは

画像アノテーションでは、現在、４つの障害者就労支援施設にアノテーションの作業を委託しています。

「あなたはそれをどうやって、やるつもりなの？」

30 ページ以上にも及ぶガイドラインを熟読し、細かな「『相良さんは将来何をやってみたいの』」と問われラベルの基準やルールをアノテーション作業に落とし「猫や動物と人間との自動翻訳機を作りたいです。」と込むこの作業は、何よりも正確性が要求されます。

回答した時、まっすぐに目を見て真摯に聴いてくだこのコツコツと大いに集中力を要する作業は自閉症さったあのお顔。かと思えば、2015 年の関西 MT 勉

Looking back on the eight years
Miori Sagara
Baobab, Inc.
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

強会にて「人間を人工知能が超える日が来るのでしょうか？」という参加者からの質問に毅然と「人間とは、コンピュータに負けるような、そんなひ弱なものではない。人間は子、孫を残し、豊かな情感を持って生きる存在である。
」と回答された時のあの会場の寄せては返す波のような静かな興奮。
ただただその威光に圧倒されました。

「国境や世代といったあらゆる境界を超えて、人と人、
人と社会、さらには人と自然の間の理解を深め、より良い関係を築くことがコミュニケーションの本質と考えます。この新しいユニバーサルコミュニケーションの夢を実現するため努力し、世界をリードする存在となります。
」
2011 年情報通信研究機構に勤務した際に初めて当機構のビジョンを拝見し大変失礼ながら「役所の作ったビジョンにしてはかなりロックでイケている！」としびれました。勤務していた２年間、PC にずっと貼「情報を読む力、学問する心」ミネルヴァ書房

り付けていたこのビジョンは長尾先生が情報通信研究

写真：2015 年 3 月 16 日

機構初代理事長に就任された際に作られたと知ったの

言語処理学会年次大会

はずっと後のこと。
今改めて、思う。なんてロックでイケているのだろう！
まだまだ精進が足りない。

28

関西 MT 勉強会

於：京都大学

長尾賞受賞者の今2017 年長尾賞を受賞したヤラクゼンのその後とこれから
坂西 優
八楽株式会社

1. 受賞後のヤラクゼンのみを抽出、その後、音声認識、（ヤラクゼンによる）オンライン翻訳プラットフォーム「ヤラクゼン」は、

機械翻訳、文毎に表示する仕組みである。従来の音声

シンプルな画面のオンライン翻訳ツールである。MS

翻訳機のように一文ずつ翻訳→発話するものではなく、ワードやエクセル、PDF などの各種ファイルをそのま

筐体を手元に置いておくと、流れる会話を途切れるこまドラッグ＆ドロップして、複数の翻訳エンジンからとなく翻訳、字幕のようにテキスト表示するのが大き最適なものを選び、機械翻訳にかけることができる。

な特徴となっている。機械翻訳にはヤラクゼンを利用

また、機械翻訳後は翻訳文の修正や文書共有、翻訳発するため、それまでに蓄積した翻訳メモリ（フレーズ）

注などのコラボレーション機能も利用できるのが特徴

や用語が反映されるようになっている。

である。その使いやすい UI/UX と、その品質、スピードが評価されて延べ 1,000 社以上に導入されている。

2. ヤラクゼンのこれから「ヤラクゼン」
は 2017 年、名誉ある長尾賞を頂いた。

引き続き、世界で最も使いやすい CAT ツールを目

その際には、多くの翻訳関係者から祝福の声をいただ

指して、開発を続けていく。そのために、品質向上にき、ヤラクゼンの認知が向上し、結果、問い合わせが注力しながらもモバイル対応や QA 機能、コラボレー

増加したように思われる。

ション機能などを拡充していく。

その後、ニューラル機械翻訳のブレイクスルーの恩恵もあって、ヤラクゼンはファイル対応の拡充やセ

そして、機械翻訳と人の協業による Augmented
Translation(拡張翻訳)の世界を追求していきたい。

キュリティの強化、用語対応などの機能を強化し、結果、多くのユーザーを獲得することができた。また、
ニューラルの出現時には、NICT の内山将夫先生にも様々なアドバイスを頂いた。

近年では、機械翻訳を効果的に活用するための「プリエディット」と「ポストエディット」のコツをまとめた著書「自動翻訳大全」をリリース。一時期は、アマゾンの「ビジネス英語一般カテゴリー」にてベスト
セラーになるなど好評をいただいた。
また、音声翻訳にも挑戦しており、ヤラクゼンに音声認識機能を追加したハードウェア「ヤラクスティッ
ク（β）
」をリリースした。ヤラクスティック（β）は、6 つのマイクを搭載し、筐体の周囲 3 メートルの音声
YarakuZen, a winner of the 2017 Nagao Prize, then and now
Suguru Sakanishi
Yaraku Inc.
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

長尾賞受賞者の今みらい翻訳のこれまでとこれから
森 勇二
株式会社みらい翻訳

1. はじめに

3. 機械翻訳 SaaS 企業への転身

みらい翻訳は「RBMT と SMT 等を統合した機械翻2017 年、SMT ベースの機械翻訳エンジンの新規販

訳プラットフォームの開発と B2B ビジネスの実現」を売を停止し、NICT との共同研究の成果を実用化する

評価頂き第 11 回（2016 年）AAMT 長尾賞を受賞しま

形で NMT エンジンの自社開発を開始しました。同年、した。本稿では受賞から 5 年間の事業面、技術面の変ビジネス向け文書翻訳 SaaS の Mirai Translator®の遷を中心に紹介します。

開発に着手、
2017 年 12 月にリリースしました。
現在、NTT コミュニケーションズ社への OEM 提供による

2. 長尾賞受賞当時のみらい翻訳

COTOHA® Translator も含め、これらのサービスが我々が長尾賞を受賞した 2016 年、無料/有料問わず

み ら い 翻 訳 の 主 力 事 業 と な っ て い ま す 。 Mirai

機械翻訳サービスは統計的機械翻訳(Statistical MT;

Translator は我々の得意とする日本語を中心とした翻SMT)が主流でした。みらい翻訳は国立研究開発法人

訳精度の高さを軸に、一般ビジネスユーザに使いやす

情報通信研究機構(NICT)より SMT のエンジン供与をいシンプルな UI、ISO27001、27017 を取得するなど受け、ルールベース機械翻訳(Rule-Based MT; RBMT)

高いセキュリティで運用していることを強みとして一と組み合わせたハイブリッド構成や事前並べ替え技術

定以上の規模の企業を中心に導入が進んでおり、数万により日英のベース精度を高め、用途に特化したカス

人規模の大規模導入となるようなケースも増えていま

タマイズモデルを載せた機械翻訳エンジンの提供をす。翻訳機能としてはテキスト翻訳、ファイル翻訳の行っていました。2014 年の創業以来初めての単年度黒２種類を提供しており、ファイル翻訳はファイル形式

字を達成したのもこの年でした。しかしながら、当時として txt, docx, xlsx, pptx, pdf をサポートしていまの単純な延長線上に今のみらい翻訳の姿はありません

す。また、ユーザ辞書、翻訳メモリによるカスタマイでした。

ズが可能となっています。

現在の機械翻訳技術の主流であるニューラル機械翻訳(Neural Machine Translation; NMT)は 2014 年に原型となるエンコーダ・デコーダモデルが提案されましたが、実用的には我々が長尾賞を受賞した直後の2016 年 9 月に発表された Google NMT(GNMT)のインパクトが大きく、この時期を境に我々もいつ NMT を出す予定なのかという問い合わせを頂くようになりました。それまでは NMT 固有の課題も多く実用化はまだ先のことだと考えていましたが、急ピッチでの実用化を余儀なくされました。

図 1 Mirai Translator®翻訳画面

The past and future of Mirai Translate, Inc.
Yuji Mori
Mirai Translate, Inc.
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/

機械翻訳エンジンの内製化および自社サービスの開4. ビジネスシーンでの DX、さらにその先へ

発・運用体制の構築により 2017-2018 年度は大幅な赤

現在、我々は Mirai Translator®を多言語業務をこ

字を出すこととなりましたが、2019 年度に再度黒字化

なす日系企業をメインターゲットとした生産性向上ソを達成しました。

リューションと位置付けています。生産性向上のため

創業以来、対外的に翻訳精度を伝える指標の一つとには翻訳精度の向上以外にもやるべきことが数多くあして TOIEC スコアを用いてきました。これは簡単にります。一例を挙げると、ファイル翻訳の装飾保持で言うと TOIEC スコアが既知の被験者と機械翻訳とです。RBMT や SMT と異なり NMT では原文と訳文の

日英翻訳の精度を競わせ、ネイティブ評価者による勝間の単語対応が明確でなく、当初のファイル翻訳では敗が均衡する箇所を機械翻訳のスコアとするもので、原文の装飾情報は翻訳の際に捨ててしまっていました。

長尾賞受賞当時は約 650 点でした。SMT をベースと一方で翻訳して資料を仕上げるという観点では装飾もした漸近的な進化を想定した創業時の 2018 年におけ重要な情報で、仮に翻訳が完璧であったとしても失わる目標は 800 点でしたが、NMT により 2017 年に 900れた装飾情報の復元には後編集の工程でそれなりの稼点、2018 年には 960 点を達成しました。評価として働がかかります。そこで、翻訳と装飾保持を同時に解意味を成さなくなってきていることと、評価自体にコくモデルを開発しました。本機能により、ファイル翻ストがかかることから最近はこの評価を行なっていま

訳の後編集工程にかかる時間を最大で 62%削減する

せん。前述の通り、創業当初のみらい翻訳は機械翻訳ことに成功しました。

エンジンのカスタマイズを事業の中心としていました
が、ベース精度の向上により現在はカスタマイズサー
ビスの引き合いはかなり少なくなっています。

図 3 ファイル翻訳装飾保持の効果

NMT、特にアテンション付きエンコーダ・デコーダ

図 2 900 点を超える TOEIC スコアを達成

モデルの登場により機械翻訳の社会実装が大幅に進み
NMT により機械翻訳精度、とりわけ翻訳結果の流ました。これまで述べてきた通り、事業における当面

暢さは大幅に向上しましたが、仕組み上訳抜け/過剰生の主戦場は企業における文書翻訳の生産性向上を如何

成や数値の間違い等のエラーは発生しやすくなりましに実現していくか、にあります。一方で我々が企業ビた。特にビジネスの現場では固有名詞や数値の間違いジョンとして掲げる「言語バリアフリーの世界の実現」

は深刻な問題を引き起こす可能性があります。そのたに向けては個人向けサービスや音声翻訳サービスなど

め、みらい翻訳では全てをニューラルネットワークで顧客セグメント、応用領域の両方を広げていく必要が解決するのではなく、言語に特化したルールの作り込あります。みらい翻訳は今後も機械翻訳の社会実装にみも行っています。多数の対応言語を誇る Web 翻訳より、言語バリアフリーの実現を推進していきます。

サービスとの方向性の違いの一つと考えています。

31

解説記事

MT 利用ガイドラインの必要性
山田 優
立教大学・AAMT

1. MT 利用ガイドラインの必要性

2. MT とは何か

「自転車進入禁止」が「No Entrance Bicycles」、「授

ニューラル機械翻訳は、これまで越えることができ乳室」が「Suckle room」。千葉県浦安市で機械翻訳になかった翻訳品質の天井を突き破る技術的な快挙を成よる誤訳が発覚した。その後、浦安市は検証委員会をし遂げた。それに伴い、MT ユーザ数は増え続け、MT設置。2021 年 3 月に同委員会は、誤訳の理由と対策

利用の場は拡大している。公共機関、ビジネスの利用を『浦安市多言語表記検証報告書』[1]にまとめた。必にとどまらず、産業翻訳における MT+PE も、もはや要だったのは翻訳確認体制の整備である[2]。

当たり前になった。最近では、外国語教育の現場で、最近話題の「日本の英語を考える会」[3]は、日本国内に溢れる「変な英語」に関しての情報共有や意見交

英語を学ぶために MT を活用するという議論もなされている。

換を行っている。扱う事例は、機械翻訳による誤訳だ

この状況は、MT 利用を推進する AAMT にとってはけではないが、2020 年には同グループが目黒区のホー

喜ばしいことであるが、上述したような MT 過誤と誤ムページに「Dark Procedure」という意味不明の表記

訳による事故は社会問題に発展してきている。同協会を見つけ、それが「くらし手続き」の誤訳であること

は、健全かつ正しい MT 利用方法をユーザに啓蒙しなを確認。目黒区に連絡をして修正してもらった事が話ければならない立場にもある。

題になった。機械翻訳の誤訳であった。上で挙げた例

大切なのは、ユーザに「MT とは何か」を理解して以外にも、数多くの MT 過誤の問題を、読者も知るともらうためには、「翻訳とは何か」を知ってもらう必要

ころであろう。

があるということだ。ユーザは、これまで翻訳自体にさて、ここでのポイントは MT の実力不足では当然ついても、十分な説明を受けてこなかった。今の MTない。考えてもらいたい。上述した問題はすべて人災の勃興は、ユーザに「翻訳とは何か」を知る機会を与ではないだろうか。具体的には、翻訳確認体制の整備

えてくれたとも言える。

の不足によるものかもしれない。そして、その根本原ニューラル機械翻訳の勃興と AAMT の創立 30 周年

因は、人々の「翻訳」に対する不理解である。MT をとの同期により「時は来たり」と喝破した隅田会長の使うのは人であり、MT ユーザへの啓蒙は、まさに喫言葉は正しく[5]、いま、このタイミングで「MT 利用

緊の課題となっている。

ガイドライン」を作成することは理に適っているので上の状況に鑑み、AAMT では委員会を発足させ、健ある。

全かつ正しい MT（および翻訳・通訳）の利用を推進すべく「MT 利用ガイドライン（仮名）」を作成するこ

3. ガイドラインの内容とを決定した。本稿では、その経緯と概要を示す[4]。
では、「MT 利用ガイドライン」の中身はどうなっているのか。実際には、AAMT 会員の志望者で構成する委員
All we need is “MT User Guidelines”
Masaru Yamada
Rikkyo University & 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/

会で検討中であり、詳細はまだ決まっていない。以下で「用語」「スタイル適合」の観点から MT の実力を説明

は、「MT 利用ガイドライン」のイメージを理解してもらする方法もある。上述したプリエディットの要素と対えるような参照冊子と、検討事項の概要を示す。

応づければ、「短文にする」ことで「正確性」が向上す1 つ目。『翻訳で失敗しないために（Translation

るし、そうしないと正確性が低下するという説明がで

Getting it Right: A guide to buying translation）
』[6]。

きる。

2011 年に ATA（アメリカ翻訳協会）が作成し、JTF

言語要素ではなく、利用状況に関する要素も重要だ。

（日本翻訳連盟）の協賛で日本語版も発行された翻訳会

例えば、日本語（母語）と英語の組合せに MT を使う

社に（人手）翻訳を発注するユーザが翻訳で失敗しな

場合は、ユーザの英語力と訳出の方向性が重要な要素

いための要点をまとめたガイドラインである。徹底的になる。英語力の高い人と、英語ができない人が MTに翻訳ユーザの視点から書かれているのが良い。30を使う場合では、問題は異なるかもしれない。日本語ページに満たない冊子で、内容も簡明である。
「本当にへの翻訳と英語への翻訳も、使い方やリスクの重篤度翻訳する必要があるのか」、「言葉でなく絵や図で伝えが異なるだろう。

たほうがよいのでは」、といった助言から始まり、原文

他にも、オンライン MT を使うことに伴う、セキュの意味が伝わるだけでは駄目で、珍訳は笑いものにさ

リティ、倫理、人権、責任の所在などの諸問題を、ガれ、ブランドや会社のイメージダウンになること等がイドラインにどこまで含めるのかも検討している。

書かれている。原文さえ用意すれば、翻訳者が適当に

4. 今後の予定

訳してくれるだろうという思い込みを変えるべく、
ユーザ啓蒙に励む書である。
「翻訳とは何か」をユーザ側の立場に立って、様々な視点とレベルで説明する。

「MT 利用ガイドライン」は 2022 年５月末の完成をこれを真似て「MT で失敗しないために」のような冊目指している。段階的に内容を充実化させていくこと子を作れると良い。

もあるが、その場合でも第１段階の内容を、その時ま2 つ目。『特許ライティングマニュアル』[7]。2013

でに発行する。

年に産業日本語研究会が初版を発行した。特許文書を

注・参考文献例に挙げつつ、人や機械にとって明瞭で翻訳もしやすい日本語文の書 き方を紹介 する。いわゆる プリエディット（前編集）のコツに似ている。文章の誤解防[1] https://www.city.urayasu.lg.jp/_res/projects/

止が期待でき、翻訳者が翻訳しやすくなるのみならず、

default_project/_page_/001/032/102/tagengokenshoh

機械翻訳も容易になるので、高精度な機械翻訳文の低

oukokusho.pdf

コストでの作成が狙える。大きな 7 つの基本ルールが[2] https://mainichi.jp/articles/20210330/ddl/k12/

明確に示されている。
「短文にする」や、節・句レベル

010/087000c

では「省略しない」「読点を工夫する」などシンプルで[3] https://note.com/nihonnoeigo/

具体的な説明がある。言語的な説明に限られるが、MT[4] Yamada, M. (2021) Translation process modelを使うという視点から参考になる情報が多い。

and ethical issues – MT user guidelines, eajs 2021

conference, August 25, 2021.

上記以外にも、現在、我々はあらゆる資料を参照し、ガイドラインに含めるべく情報と詳細化のレベルを検[5] 隅田英一郎（2021）時は来たり, AAMT Journal, 74.

討している。例えば、JTF 品質ガイドラインにあるよ[6] https://www.jtf.jp/pdf/translation_order.pdf

うなエラーカテゴリと対応づけて、
「正確性」
「流暢性」

[7] https://www.tech-jpn.jp/tokkyo-writing-manual/

33

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（５）：翻訳者のコンピテンスとは何か
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
本連載では、第 1 回から第 3 回で、翻訳の対象、翻しそのことを意識します。

2. 翻訳コンピテンス論の展開

訳の対象である文書の性質、翻訳のプロセスについて論じました。第 4 回（前回）は少し趣向を変え、機械翻訳研究で語られている翻訳と翻訳論で語られている
翻訳を計量書誌学的な観点から対比し、機械翻訳研究
で捕らえられている翻訳の範囲を観察しました。

翻訳のスキルやコンピテンスをめぐる議論が盛んになった 1970 年代からの展開を簡単に追います[3]。
Wilss (1976)は、翻訳コンピテンス涵養の重要性を説き、そのコンピテンスを「技術的なテキスト、一般

今回は、翻訳者のコンピテンスについて考えます[1]。

的なテキスト、文学テキストを目標言語で十分なかた話を始める前に、コンピテンス、そして関連する「知ちで再生産する能力」とし、そのために「起点言語と識」「スキル」の定義を与えておきます[2]。

目標言語において文法、語、形態素の包括的な知識を知識：学習により情報を消化して得られるもの。

有するだけでなく、起点言語と目標言語のテキスト世

スキル：タスクの遂行や問題解決のために知識を適界に関する完全なスタイル上（テキスト上）の知識を用しノウハウを活用する能力。

必要とする」と述べています[4]。House (1980)は、翻コンピテンス：仕事や学習の場で、また、専門性の訳コンピテンスを「読み、書き、聞き取り、話すこと

開発や自己の啓発において、知識やスキル、個人に加えて第5 の基本的な言語スキル」と述べています[5]。

的・社会的および／あるいは方法論的能力を使う

これらに対して Kiraly (1995)は、「翻訳コンピテン

ための、確認された能力。

スではなく翻訳者コンピテンス」を翻訳教育の目標とスキルが知識を使う能力であるのに対し、コンピテすべきとし、この「用語を選ぶことで、プロ翻訳者のンスはさらに知識やスキルを使う能力として、一段高タスクが有する複雑な性格と、必要とされる非言語的

次のレベルで定義されていることがわかります。このスキルを強調する」ことができると述べています[5]。

区別は重要ですが、本稿の前半では、あまり定義には

その後、コンピテンスといっても曖昧なままではない

こだわらず、ゆるやかに考えます。実際のところ、ス

か、といった批判を経て[6]、コンピテンスのカテゴリ

キルとコンピテンスをはっきりと区別していない議論が列挙されるようになります。

もありますし、また、どのようなコンピテンスが必要

例えば、Kelly (2005)は、(a) コミュニケーションとかをめぐる議論の展開を追う場合、時期によってコン

テキストに関するコンピテンス、(b) 文化および間文

ピテンスの定義が同一でないこともあるからです。と化に関するコンピテンス、(c) 主題分野に関するコン

はいえ、具体的な作業に対応して必要な知識、スキル、

ピテンス、(d) 専門性および道具に関するコンピテン

コンピテンスを定義し、MT がカバーしているのは知ス、 (e) 態度と心理＝生理的側面に関するコンピテン

識なのかスキルなのかコンピテンスと言えるものなのス、 (f) 対人関係に関するコンピテンス、(g) 戦略にかを検討する作業は、理論的に重要です。後半では少関するコンピテンス、という 7 種類のコンピテンス・

What do translators’ competences consist of?
Kyo Kageura
Graduate School of Education, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

e)

カテゴリを挙げています[7]。
Wilss (1976)や House (1980)と比べると、コンピテ技術に関するコンピテンス

ツールや IT システ

ム等を用いて必要な技術的タスクを遂行する力。
f)ンスの範囲が広くなっていることがはっきりとわかり分野に関するコンピテンス

起点言語文書のコます。もちろんこれだけでは相変わらず、「で、結局、ンテンツを理解し、適切なスタイルと用語を使っそれはどういうもの？」という疑問が湧きますが、こて目標言語を生成する能力。

の点についても、翻訳教育や翻訳論のそれ以外のとこa)の「この規格に従って」のところは、原文では「翻ろで、一定程度、外在的な操作の手続きとして共有可訳」を定めた項が具体的に参照されています[10]。そこ

能な具体性をもったかたちでコンピテンスを記述する

では、翻訳プロジェクトの目的に則して翻訳すること試みは続いてきました。コンピテンスの定義が「確認と総論が書かれた上で、その際に、分野やクライアン

された能力」であり、この「確認」は自己の内面報告

トの用語集等に従い一貫させること、意味の正確さをではあり得ないことを考えると、翻訳論におけるコン

維持すること、適切な文法や句読法、正書法上の約束

ピテンスを巡る議論は、十分かどうかは別にして、(1)

事に従うこと、表現の結束性や適切な言い回しを用い翻訳の実態を反映し言語力以外に必要なコンピテンス

ること、定められたスタイルガイドに従うこと、ロケーを考慮する、(2) 具体的に共有可能な解像度での記述

ル等基準に従うこと、適切なフォーマットを用いるこを目指す、という、適切な方向に向かってきたと言えと、想定読者と翻訳目的に適したものにすること、がるでしょう[8]。

書かれています。
EMT (2017)は欧州共通翻訳修士枠組みにおけるコ

3. ISO 17100 と EMT 2017

ンピテンスの枠組みを定めたもので、ISO (2015)のa)-c)が「翻訳」の方略と方法に関するコンピテンス、ISO (2015)は、翻訳者に求められるコンピテンスとf)が「翻訳」のテーマに関するコンピテンスと、分類して、以下の 6 つを挙げています[9]。

が少し違いますが、大枠としては対応したコンピテンa)［この規格に従って］内容をスが挙げられています[11]。他に人的・対人的なコンピ翻訳する能力で、言語コンテンツの理解と生成、

テンス、サービス提供が挙げられています。教育の観

クライアントと翻訳サービスプロバイダ（TSP）

点からこれらを含めるのは自然なことでしょう。

翻訳コンピテンス

ISO (2015)も EMT (2017)も、コンピテンスを「言の取り決めをはじめとする翻訳の仕様に従って目b)

標言語コンテンツを提供する能力を含む。

語的」なものとして（だけ）ではないものと捉えてい起点言語と目標言語における言語とテキストにます。本連載第 1 回でも紹介しましたが、EMT (2017)

関するコンピテンス

は、少なくとも二つの言語の十分な力は、翻訳を学ぶ

起点言語を理解する能力、

目標言語の流暢さ、テキストタイプの約束事をめための前提条件であると述べています。

ぐる知識。それを適用する能力を含む。
c)

4. 実証的観察から：調査のコンピテンス

調査、情報の収集と処理に関するコンピテンス
起点言語コンテンツ理解や目標言語コンテンツ生

d)

成に必要な知識を効率的に入手する能力。ツール

ここでは、調査のコンピテンスに絞り、Onishi andの利用や情報源の利用方法に関する能力を含む。

Yamada (2020; 2021)の研究の一部を紹介します[12]。

文化に関するコンピテンス

行動規範、用語法、

英日翻訳において、英語専攻の学生 5 名（翻訳授業の価値体系、ロケールに関する情報を利用する能力。

履修経験有）とプロの翻訳者 4 名を対象に、翻訳作業時の情報探索（調査）行動を量的・質的に分析したも35

ので、次のようなことが観察されています。

適用する能力を含む」とありますが、これも、適用の1.

翻訳にかける時間はプロの翻訳者の方が長く、そ判断を指しているのか個々の適用のスキルを指していの差の大部分は情報探索に要した時間である。

るのかははっきりしません）
。

2.

3.
4.
5.

プロの翻訳者は辞書の検索よりも辞書以外の検4 節で見たプロの翻訳者と学生の翻訳者の違いは、索に費やす時間がはるかに長いが学生は同じく

単に言語レベルでの原文の理解力（それが何を意味す

らいの時間を費やす。辞書以外の情報探索が良質るかについてここでは立ち入りませんが）や情報探索の翻訳を作る鍵でありそうである。

スキルの差だけを示しているのではなく、そもそも、目標言語の表現を検索する回数はプロの翻訳者

どのようなときに情報探索を行う必要があるかをめぐが有意に多い。

る判断に関する差異を反映しています。誤訳は、起点

検索エンジン結果からのジャンプ数はプロの翻言語文書がわからないときにではなく、わかっていな

訳者の方が多い傾向がある。

いことを意識できないときに生まれます。トップレベ

プロ翻訳者は文書を理解するために下調べを行

ルのプロの翻訳者に「なんとなく変だぞ」と感じる力

うが学生ではそうした意識は薄い。

があることはよく言われることです。

全体の傾向として、学生が「言語」についての探索知識やスキルや能力を運用する力を運用のコンピテを行なっているのに対して、プロの翻訳者は文書の内ンスと呼ぶことにしましょう。冒頭のコンピテンスの容をめぐる探索を行なっていると言えそうです。この

定義は、第一義的には運用のコンピテンスを示していことは、翻訳が言語に関する行為ではなく文書に関すます。そうであるなら、「なんとなく変だぞ」のセンスる行為であることとよく対応しています。

は、コンピテンスの核にあると考えられます。

この結果は、翻訳者の翻訳行動に広く一般化するこ

ここで運用のコンピテンスが問題になるのは、与えとはできません。例えば、特定領域・タイプの文書をられた起点言語文書を前にしたとき、それを翻訳する専門に扱うプロの翻訳者は調査をほとんど必要としなために、既に有している知識やスキルを一般的に適用いことがあります。けれども、調査を要する翻訳タスするだけでは十分ではないからです。敷衍しましょう。

クにおいて、良質の目標言語を作るためにプロの翻訳

第一に、3 節の ISO (2015)の紹介で述べたように、者がどのような行動を取るかについては、特徴を良く翻訳においては、（プロジェクト毎に）その都度、そこ示しています。情報探索の能力が高い翻訳者の翻訳品で定義された目的や条件、使用すべき用語集や句読質が高いことを示す研究もあります[13]。

法・正書法の規定等に従って訳出する必要があります。
母語話者にとっては簡単なことと思われるかもしれま

5. コンピテンスの運用・運用のコンピテンス

せんが、学生のレポートを見るとそう簡単ではないことがわかりますし、大学教員でも、それを十分にできるわけでは必ずしもありません[14]。

ここまで、翻訳者に求められるコンピテンスについて枠組みと一部の実証結果を示してきました。実は、第二に、本連載第 1 回で、言語処理には「知識がな

コンピテンスについては、概念的に少し曖昧なところ

いとどうにも解けない問題がいっぱいある」という工が残っています。冒頭で挙げたコンピテンスの定義は

藤拓さんの言葉を引用しましたが[15]、本質的に「言語「知識やスキル、・・・能力を使う・・・能力」となっ処理」ではない翻訳では、知識があってもどうにもなています。ところが 2 節と 3 節でまとめたコンピテン

らなくて、というのも、与えられた文書を理解する必スのカテゴリや枠組みは、基本的に、「知識やスキ要があり、そこでは既往の知識を適用するのではなくル、・・・能力」そのものです（ISO の b）に「それを知識を構築していく作業を伴い、それは知識の不足で36

はなく文書を理解するということに必然的なことなの機構を MT は持っていないことで、喩えて言うと MT

で、すなわち、理念的に文書というものはそれを適用

は事前の知識を適用することだけで全てを行おうとし、することで理解できる知識が事前に定義できないよう

その都度、文書を未知のものとして理解しようとするなかたちであり、現実にもそのような文書は少なから科学的な態度を取れない、専門家のような存在です。

ずあって、翻訳者はそれに対応しなくてはならない、

分野適応をしたとしてもその分野の専門家になるに過そのため、知識やスキルを身に付けていることは前提

ぎず、文書を前にした科学的態度をエミュレートできとして、その都度、文書の理解に必要な知識を構築するわけではありません（技術においてそうしなくてはるために知識やスキルを発動する運用のコンピテンス

ならないことは必ずしもないのですが）。
だから文書をその都度理解できる人間はすばらしいが問われる、ということになります。
多少強引に「科学とは専門家の無知を信じることだ」と言うことほど非科学的な態度もないので、ではどうというファインマンの言葉を借りると[16]、翻訳者は文すればよいかを問う必要があります。大きく二つの方

書を前に自ら専門家だから専門家として自らの知識を向性がありそうです。第一は、MT の出力は翻訳結果適用することで翻訳ができるという前提ではなく、自ではないとすること。MTPE の研究はその方向を向い

らの無知を踏まえて翻訳に臨むという点で、未知の事ています。第二は、MT に翻訳者のコンピテンスに対象を前にした科学者に似ていると言えます。

応するコンピテンスを持たせること。品質推定（QE）

少し話がずれますが、翻訳が完成するというのも不が人間の翻訳の評価に対応するならば、与えられた文

思議なもので、（工程としては定義できるとしても）理書に対する QE を起点にしてその文書の翻訳に必要な論的にはどこで終了にしてよいのかよくわかりません

情報探索や学習を発動させる手法を考えることは、誰が、でも何故かしら、翻訳は一応、終わります。

もが思いつく出発点の一つです。
ところで、「これで翻訳終了」の判断はどうすればよ6. おわりにいのでしょうか。これは、人間にもわかっていません。
MT が鳥のようにではなく飛ぶ飛行機のように実現で少し MT を意識してまとめます。第一に興味深いのきる可能性は、翻訳の全体が人間における行為としては、翻訳者のコンピテンスをめぐる議論がコンピテン

しか定義されないことを考えると、あまり大きくはな

スを外在化して認識する方向に発展してきたことで、さそうです。なので、MT が翻訳できるようになるた

一般にこれは、民主的な共有、さらに機械化の方向なめに、翻訳についてまだ解明しなくてはならないとこのですが、NMT の成功はむしろ処理のブラックボッ

ろが、それを「解明」するとはどういうことかも含め、クス化と対応していること。NMT の出力が翻訳をよかなり残っていると考えるのが妥当なようです。

く知らないけれど言葉はある程度できる学生の訳に似謝辞ていることは、これに対応しています。MT の観点か
らは、スキル的なものとして翻訳者のコンピテンスの
うちどの範囲が MT で扱われ、どの程度の能力を持っ翻訳・翻訳者のコンピテンスの整理は、朴惠氏と山ているかを、技術的な問題として操作可能性を維持し

田優氏（と）の研究（具体的な情報は「注・参考文献」

た解像度で考えるのは重要な課題になるでしょう。

に記載）に依拠しています。両氏に感謝します。本記

もう一つは、それぞれの文書に応じたその場での情事の一部は、科研研究費基盤(S)「翻訳規範とコンピテ

報探索と理解と選択と決定が翻訳者のコンピテンスのンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデルと統合中核にあることが示されたのに対し、これに対応する環境の構築」（19H05660）に関わっています。

37

translation process,” Meta, 37(3), pp. 426-439.

注・参考文献[7][1] 本稿の英語タイトルでは ISO (2015) ISO 17100:

Kelly, D. (2005) A Handbook of Translator

Trainers. London: Routledge.

2015 Translation Services − Requirements for[8]

外在的な操作の手続きとして共有可能な具体性をTranslation Services を踏まえ“competences”を複もった記述や理論はそもそも極めて重要で、障碍の数形にしました。ISO 日本語版では「力量」です。

社会化を経てユニバーサルアクセスを進めること[2] European Communities (2008) The Europeanができるのも、微積分の基本を私たちが高校で学ぶ

Qualifications Framework for Lifelong Learning.

ことができるのも、これによっています。思考力を

p. 11. の定義によっています。これらの定義は、補助する外在的な記号操作系の明確化とそれに基European(2017)

づく思考のテクノロジー化は、「主体的な学び」をEuropean Master’s in Translation Competence

強調する教育学研究者から否定的に評価されがち

Framework. でも引用されています。コンピテンス

ですが、これこそが科学と民主主義理念の重要な接の定義で「能力」が重なっていますが、元の定義で合点です。

Master’sinTranslation[9]

も“ability”と“abilities”が使われています。

ISO (2015) 書誌情報は[1]を参照してください。

[10] ISO (2015)の“5.3.1 Translation”の項です。

[3] 次の文献に基づいています。朴惠, 影浦峡「翻訳コンピテンスとは何か、それはどのように規定されて[11] European Master’s in Translation (2017) [2]を参いるか：翻訳教育カリキュラム開発に向けたレ照。 [3]で挙げた Piao, Yamada and Kageura (toビュー」日本通訳翻訳学会第 19 回年次大会, 2018

appear)に ISO (2015)との対応表があります。

年 9 月 9 日; Piao, H., Yamada, M. and Kageura, K.

[12] Onishi, N. and Yamada, M. (2020) “Why(toappear)“Metalanguages

intranslator competence in information searchingtranslator

education,” In Miyata, R., Kageura, K. andmatters:An

empirical

investigation

Yamada, M. (eds.) Metalanguages for Dissecting

differencesinsearching

behavior

Translation Processes: Theoretical Development

professionals and novice translators,” Invitation

and Practical Applications. London: Routledge.

to Interpreting & Translation Studies, 22, pp.

[4] Wilss, W. (1976) “Perspectives and limitations of a1-23; Onishi, N. and Yamada, M. (2021) “Searchdidactic framework for the teaching of translation,”competence as a key skill for survival in a

In Brislin, R. W. (ed.), Translation: Applicationstranslation ecosystem,” 7th IATIS Conference.

and Research. New York: Gardner, pp. 117-137.
[5] House,

J.

(1980)“Übersetzen

Searching. London: Routledge.

im[14] Grammaly がほぼ使えない理由の一部はこの点にWilss, W. (eds). Angewandte ÜbersetzungsArhus:

関わります。
[15] 工 藤 拓 (2019) https://twitter.com/taku910/

Wirtschaftsuniversitzit

Arhus, pp. 7-17. Kiraly (1995) Pathways to[6]

between[13] Enríquez Raído, V. (2013) Translation and Web

Fremdsprachenunterricht,” In Poulsen, S. O. andwissenschaft.

into

status/1100035871183536128

Translation: Pedagogy and Process. Kent: Kent

[16] Feynman, R. (2000) Pleasure of Finding Things

State University Press.からの再引用。強調はいず

Out. London: Viking. 関連して、影浦峡 (2012)

れも引用者によるものです。

「『専門家』と『科学者』：科学的知見の限界を前に」

例えば、Lörscher, W. (1992) “Investigating the『科学』 82(1), pp. 56-62 も参照。

38

イベント報告【JTF40 周年特別企画】2021 年度第 1 回 JTF 関西セミナー
機械翻訳とは何か？ どこから来て、どこへいくのか？
石岡 映子
JTF 常務理事
株式会社アスカコーポレーション

1. はじめに

2. 第 1 部

訳書を通じて個人翻訳者が考えた機械翻訳（高橋聡氏）
2021 年 4 月 27 日（火）14:00～16:00、Zoom で開催された当イベントを報告する。一般社団法人日本翻訳連盟（JTF）40 周年を祝う最初のイベントとして、JTF 副会長でもある個人翻訳者の高橋聡氏と、東京大学大学院情報理工学系研究科客員研究員の中澤敏明氏にご登壇いただき、機械翻訳（MT）の進化を踏まえ、翻訳業界や翻訳者が MT とどう向き合い、付き合っていくのか、産業としての翻訳への MT の影響や意味、役割、今後の可能性についてお話を伺った。昨年出版された『機械翻訳:歴史・技術・産業』（森北出版社）(1) 訳書の紹介とハイライトに基づいて（セミナータイトルは、同書の帯から引用）

第 1 章 はじめに翻訳された高橋氏と解説を執筆された中澤先生お二人

第 2 章 翻訳をめぐる諸問題のつながりでセミナーが実現した。

第 3 章 機械翻訳の歴史の概要

高橋氏からは、そもそも翻訳とは何か、翻訳者は今第 4 章 コンピューター登場以前

後 MT とどう向き合っていくのか、一部の仕事は MT

第 5 章 機械翻訳のはじまりに奪われていくという現実と、翻訳者の仕事の必要性

第 6 章 1966 年の ALPAC レポートとその影響と可能性など。

第 7 章 パラレルコーパスと文アラインメント

中澤氏からは、最新のニューラル機械翻訳の技術を、

第 8 章 用例ベースの機械翻訳

学習のデモを交えてわかりやすく説明いただいた。な

第 9 章 統計的機械翻訳と単語アラインメント

ぜ機械翻訳は間違えるのか、これから精度は上がって第 10 章 セグメントベースの機械翻訳

いくのか、など。お二人のご講演とパネルディスカッ

第 11 章 統計的機械翻訳の課題と限界

ションの 3 部構成である。

第 12 章 ディープラーニングによる機械翻訳
第 13 章 機械翻訳の評価
第 14 章 産業としての機械翻訳
第 15 章 結論として：機械翻訳の未来

What is machine translation? Where does it come from, and where does it go?
Eiko Ishioka
Managing director, Japan Translation Federation
President, ASCA Corporation
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

解 説 2020 年時点でのニューラル機械翻訳（中澤敏ら何通りも翻訳案を考えることは必要なくなる。
情報としての翻訳は、TM 期を経て MT に移行して

明：東京大学特任講師）

いく。その中間にポストエディットが存在する。コン
テンツとしての翻訳には、少なくとも当面は人間の翻訳が必要である。

(4) 個人翻訳者のこれから淘汰と変化は必ず起こる。多くの人がやっている"裾野"の翻訳の仕事はなくなる可能性がある。翻訳者として自分の道は自分が考えるしかない。
(2) MT に対する多言語世界の要請
欧州議会内部では 2013 年時点で予算 3.3 億ユーロの翻訳の 93％が人力で行われているままで、増加する処理量と予算削減のためにさまざまな取り組みが進んでいるとのことである。カナダの天気予報では 1970年から MT 訳が導入されており、信頼性も高いという事実は驚異的である。世界の特許市場での状況を考えると、多言語世界を知ることで、MT に対する要請の背景が見えてくる。2000 年代最初まで“日本は特殊”とされ、翻訳予算がついていたが、アジアの翻訳拠点
は香港や上海に移り、今やグローバルの翻訳市場の一角でしかなくなり、特殊扱いは崩壊してしまった。

どの道を選んでもそこに上下や貴賤はないが、進んだ先で見える世界はまったく違うものになる。それはどんな(3) MT に対する翻訳者の思い形で翻訳に関わりたいかによって決まるはずである。

翻訳者の MT に対するスタンスは人により異なる。
MT の動向とは無縁に自分の翻訳を続けるという人が(5) MT の扱われ方
検証を経ずに安易に MT を使ったり、売ったりする

いるが、逆に、AI を積極的に導入したいという人もおり、大多数はその間で揺れている。

ことは問題である。災害警報の誤訳の問題が過去に起翻訳をする動機もさまざまである。好きだから、楽こったが、ここでは「情報としての翻訳」としてすらしいからという動機と、生活の手段として仕事にして十全に機能していない。これには、社会全体の取り組いるという動機があるが、大多数はその両端に振り切みが必要である。
「MT なんて使いものにならない」でれるのではなく、中間にいる。このスタンスによってはなく、「使えるようにするにはどうすればいいのか」

MT への考え方は異なる。

を考える、啓発することが必要で、翻訳者にも関わってほしい、と結んだ。

そもそも翻訳とは何か。人間の翻訳者は、何通りもの訳出パターンを頭に思い浮かべ、文種、文体、文脈

講演後の質疑応答では、ポストエディットの単価のなどの条件に合わせて絞り込んでいく。MT に慣れた

妥当性、機械翻訳の台頭で翻訳者が搾取されているの40

ではないか、などの質問が出た。一部の翻訳会社の「機械翻訳でコストダウンと納期短縮が可能！」といった売り方は場合にもよるとの回答。
「機械翻訳は全然使えない。機械翻訳を使うと翻訳ができなくなる」などのSNS での意見は極論だと思う、と答えた。

3. 第 2 部

機械翻訳の現状と課題、
可能性
（中

澤敏明氏）

実際は、

(1) NMT の訓練デモと最新の技術動向
リアルタイムで NMT の訓練デモが行われた。京都に関するデータが題材として使われた。対訳コーパス
対して、Fairseq（Facebook AI が開発・公開している
フリーツール）を用い、SentencePiece でサブワードに分割した教師データで訓練。サブワードとは、未知
機械翻訳 P44 より語や複合語を単語と文字の中間的な単語に分割することで、あまりに低頻度な語を学習させることを回避し、

Q1：

語彙サイズを最適化する方法である。サブワードの手

辞書にはアノテーションが重要だと思われますが、多法に SentencePiece を使うことで、文から直接単語分

義語やアノテーション付きの辞書は存在するのでしょ

割を学習することができるため、事前の手動での分割うか？

処理が不要になる。

A：現在は使わない。
実際には、以下のような仕組みで NMT は処理される。

例）
通常の単語分類
本山｜は｜、｜足利｜義満｜に｜より｜建立｜さ｜れた｜京都｜の｜相国｜寺
サブワード
本｜山｜は｜、｜足利義｜満｜により｜建立｜された｜京都｜の｜相｜国｜寺（足利義〇の人がたくさんいることから、「足利義」
までをひとまとまりとなる）
サブワードを用いると固有名詞や専門用語などが分一般的な NMT の処理概要：スライド 11P割されるだけでなく、数字や URL など翻訳が不要な

NMT の特徴として、NMT では、入力文を「置き換えものまでばらばらになってしまうため、一見翻訳するる」ことで翻訳するのではなく、入力文を見ながら、必要がないように見えるものであっても、誤訳が発生

翻訳文を作り出すため、流暢な翻訳になる。また、ベしてしまう原因となってしまうという欠点がある。

クトル表現(word embedding)を使うおかげで柔軟な翻訳が可能である。一方で、統計的機械翻訳（SMT）

次に、事前質問に対する解説をいただいた（一部抜粋）。

のときのように単語単位での対訳をモデルに組み込む

41

ことは容易ではなく、翻訳完了マークが出力されるまして以前からあるが、NMT でそれらの技術を直接使で翻訳が続くので、入力文を過不足なく翻訳できていうことはあまりなく、Transformer では入力文ごとにないことがある。また、全然違う訳が出てしまうこと

単語のベクトル表現を計算するので、文脈に応じてよを防げないのも短所の一つ（例：I come from Tunisia。

り適切に語義を推定することが可能。

→ ノルウェーの出身です[Arthur et al., 2016]）
。
Q7：
Q2：

感情の読み取りが必要な小説などでは MT は使えない

NMT の訳抜けの穴埋めをするために、ルールベースと言われているが、どうなのか？

翻訳の結果と比較検証し、エラーを指摘するのはでき

A：数年以内にはできないが、10 年後の可能性はゼロないのか？

ではない。そもそも人間の翻訳でも「正しい」翻訳は

A：NMT では入力と出力の対応をとれないので、ルー存在しない？

ルベースの出力と合わせることは困難。
(2) MT の現状と課題
Q3：

できることは徐々に増えてきている。省略や照応解

良質の対訳データを組み込むために施策は取られてい析の利用、文書単位の翻訳や資源が乏しい言語の翻訳、るか？

マルチモーダル翻訳など。

A：既存の対訳コーパスの人手クリーニングもしくは

しかし課題はまだまだ山積。訳抜け・湧き出し、否定・自動クリーニング、Web クロールデータに対する文ア

肯定誤り、訳語統一、代名詞誤り、対訳辞書の利用、ライメントや翻訳メモリの蓄積など。

ドメインアダプテーション、翻訳速度など、さまざまな問題点を日々改善している。

Q4：(3) MT の可能性

文単位でなくドキュメントの文脈も加味して翻訳できる MT もあるようだが、最新の動向や、選ぶポイント

深層学習の限界はまだよくわかっていないが、NMTを教えてほしい。

が出た当初の 2014 年より成長スピードが落ちている

A： DeepL は照応・省略解析なども行っており、文単印象がある。NMT は人間が一生かけて読む文書量よ

位ではなく複数文のまとまりでの翻訳が可能。Google

りもはるかに多くの文に触れているので、人間の翻訳

翻訳も最近、複数文のまとまりでの翻訳が可能になり、より良い訳を出すこともある。しかし、いつもよいわ

日進月歩なので実際に試すのが良い。

けでないので、チェックが必要である。
人手が不要もしくは最低限でよいという翻訳の需要

Q5：は必ず存在するし、その割合は多くなるはず。MT が敬語や口語の選択ができず、混ざった文章が出力させ活かせるところは積極的に活かすべきだと思う。翻訳るのはなぜか？

されなかったものが翻訳されるようになり、仕事を奪

A：訓練に使ったデータに両方が混じっているから。

うのではなくサポートとして活用し、翻訳全体の生産性を向上するものになってほしい。

Q6：人名や地名など、一般名詞と区別する技術はないのか？
A：語義曖昧性解消や固有表現抽出などの技術は独立

42

4. 第 3 部

パネルディスカッション「機械翻で考えるべき。

訳とは何か、どこへいくのか？」

石岡：ＭＴをハンドリングする方面の人材不足も感じている。

モデレーター：石岡映子氏（JTF 常務理事・関西委員

中澤：翻訳が細分化されると、新たな需要が出てくる。

長、株式会社アスカコーポレーション代表取締役）

コーパス、辞書の整理、これらも MT で使いやすい形にするにはリテラシー、プログラミングなど、これま

石岡：弊社のクライアント対象のアンケートでは、8での翻訳者に求められるものとは異なった新たな職業

割の企業が MT 導入済で、残りの 2 割の半分が検討中ができる。純粋な翻訳者は減っても新たな関連の仕事であった。JTF の最新の白書でも特許・医薬・工業がが出てくる。

収入減、現場に MT が導入されたためと思われる。書

高橋：翻訳に関わるデータ整備の仕事については、翻籍のように人がやらないといけないところは伸びてい訳メモリが出現した時代から整理の必要があった。当る。このような環境下でいくつかの課題を伺いたい。

初はやっていたのが、この 20 年、ほぼ放置状態。
チュー
ニングしていれば、翻訳メモリの精度も上がっていた

まず、公共機関などでの間違った MT 表記についてはずである。その反省から、翻訳やレビューもできるの問題はどうか？

リンギスト、いろんな方面に目を配り、レビュー結果

高橋：社会全体で考えないといけない問題である。気をもとにクライアントと交渉できる人が求められる。

になるのは、誤訳の情報を発信した後、当の公共機関

翻訳者とは違うかもしれないが重要な仕事である。

がその後どうしたか、なぜか報道がない。反省し、改石岡：業界は、クライアントから受け取った TM が適善しないといけないと思う。それには翻訳業界、JTF

切でなかったとしても指摘してこなかった。TM の管のような業界団体が先陣を切ってやっていくべきでは理をできる人材は翻訳会社にとって欲しい人材である。

ないか？

翻訳者やチェッカーに、新しいキャリアパスという観

石岡：受け止める側の観点はどうか？

点で挑戦してほしい。

中澤：オンラインのフリーソフトは自己責任において使用するのが普通であり、使用によって生じた損害は

石岡：グローバルの観点から、翻訳は未来への投資と保障されない。そこに品質を求めることはナンセンス

して重視されてきて、品質への期待は高い。一方、情である。そういう教育を受けていないがためにリテラ報を早く出さなければならない時代、品質をどう考えシーが低いことが問題であり、子どものころから教育たらいいか？

するべきだ。また、フリーのものをどう使うかも考え

高橋：投資ならリターンが必要、リターンが見えづらるべき。

いから企業も投資しない。翻訳者に十分な情報を提供
せず、だから望むものが返ってこない。翻訳者の力不

石岡：翻訳という仕事はなくなるのか。NMT になっ

足でかたづけるのではなく、顧客と翻訳会社と翻訳者て導入が進み、実際収入減となっている。今後どうなっが品質を合意し、そこに結果が出れば投資につながるていくのか？

のでは。

高橋：なくなっていく部分はある。その部分を担って

中澤：そのとおり。マニュアルで売り上げが増えたかいた人がこの先どうするかは、PE に移行する、人手は計算できないし、将来がわからないからコストをかでしかできない分野に挑戦するなど。全部なくなるわ

けられない。特にベンチャーなどでは予算もなく、製けではないが一部は確実になくなっていく。その前提

品のバージョンアップサイクルが早くて予算が取れな

43

いから機械翻訳になる。よりシビアにクライアントがくことが重要である。そこで中澤氏は、翻訳者と機械必要とする品質をすりあわせコントロールすることへ

翻訳（の研究者）がお互いをもっと理解するための「翻の LSP の役割は大きい。

訳と機械翻訳の座談会」という YouTube チャンネルを

石岡：目の前の納期ありきで、クライアントと必要な開設された。

精度、品質をすりあわせていないことが多い。三者がhttps://www.youtube.com/channel/UC4fiKKrfcvQY1合意をすることで、翻訳者、翻訳会社は商品として品

dcZkjxfnHQ

質を担保し、クレームも減る。MT が浸透する中、改今後はこのチャンネルで、翻訳と機械翻訳の未来を語めて品質についてすりあわせするべき。

り合いたい。

中澤：低い品質、安い見積もりにつけこむ人が出てくると、業界の首を絞めるので、適切に取り組むべきで

参考資料

ある。

•

Thierry Poibeau『機械翻訳：歴史・技術・産業』(森下出版)

質疑応答：

原題：“Machine Translation” (The MIT Press

Q．自分の翻訳メモリのような小規模データセットで、

Essential Knowledge series)•

既成のエンジンの出力はどれくらい変化するのか。

機械翻訳はどこに行くのか？『機械翻訳：歴史・技術・産業』山田優（AAMT Journal No.74）

中澤：数万文、十万文ぐらいないと変わらない、数千
文でもニッチな業界ですべてを網羅しているのならあり。翻訳したい文のバリエーションによる。特許文全体を翻訳したいのに工業のコーパスしか持っていない
なら、自分でバランスをとってみてもらうしかない。
高橋：TM 登場のときからそういう議論があって、メモリの扱いには注意が必要なのに、似たことが繰り返されそうな感じがする

Q．将棋や囲碁では AI が人間に優っているのに、翻訳では MT が人間を越えられないのはなぜか？
中澤：将棋や囲碁は正解があるが、翻訳は明快なゴールがないから、ゴールが決まっているほうがやりやすい
高橋：文芸翻訳のような正解のない翻訳で、MT が初
音ミクのように、1 つの個性になったらおもしろい。
中澤：そういう研究もある。たとえば太宰治風とか。
人格を持たせるのはおもしろい。

5. 終わりに
今回のセミナーで MT と翻訳のことが結論付いたわ
けではない。継続的に正しい情報をもとに議論してい44

イベント報告AAMT 招待講演『語学教育と MT』機械翻訳の問題～第二言語教育の立場から～
講演者：東京大学大学院総合文化研究科・教養学部教授トム・ガリー氏
出内 将夫
情報通信研究機構

1. はじめに扱いません。
私は 1957 年に米国カリフォルニアで生まれ、大学

2021 年 6 月 23 日に開催されたアジア太平洋機械翻と大学院で言語学と数学を専攻し、外国語としてロシ

訳協会 第 2 回定時社員総会が開催されました。第 2

ア語と中国語を勉強しました。1983 年に来日し、日本

回定時社員総会は、新型コロナウィルスの感染拡大防語を勉強しました。1986 年にフリーランス翻訳者とし止のため、オンライン開催となりました。参加者は約て日本語から英語の翻訳に携わりました。辞書の出版

100 名でした。東京大学のトム・ガリー教授から、言社からお声がけいただき、和英辞書や英和辞書の編集

語教育への MT の影響に焦点を当てた招待講演がありにも携わりました。2005 年から東京大学で英語教育にましたので、以下に報告します。講演資料はかかわる仕事に携わっています。学部生に向けた英語

https://aamt.info/wp-content/uploads/2021/06/AAM

アカデミック・ライティングプログラムの開発と運営、

T_30th_PDF_Gally.pdf からアクセスできますので、大学院では第二言語教育に関する研究指導などを行っぜひ、これらの資料をご参照ください。

てきました。
AAMT にとっては失礼な話かもしれませんが、私は

2. 招待講演

長年、実際の用途においては MT の利用が無理だと思っていました。人間の翻訳者は、頭の中で元の言語

以下の 1 件の招待講演がありました。

の文章の意味を理解して、翻訳先の言語で同じ意味の◎『語学教育と MT』機械翻訳の問題 ～第二言語教育

文を作成することを目指しますが、コンピュータはの立場から～：

我々が理解する意味を扱えないと考えています。しかトム・ガリー(Tom Gally)／東京大学大学院総合文化研

し 2016 年秋に、ニューラル機械翻訳(NMT)を応用し究科・教養学部

た技術が Google から公開され、それを試して驚きま前述の講演資料をもとに講演内容を次にまとめます。

した。それ以前の MT の出力は、主語や動詞の有無の判別すら難しい文がありましたが、正しい文の構造の◎『語学教育と MT』機械翻訳の問題 ～第二言語教育持つ翻訳ができるようになっていました。その時から、の立場から～：トム・ガリー(Tom Gally)氏

私は MT と言語教育の問題を考えるようになりました。

本日は機械翻訳(MT)関係者以外に、翻訳会社関係者、翻訳者、言語教育者の方なども参加されているという

以下に、その問題について自分が思い付いた順番に説明します。

ことで、それを念頭に説明します。私は MT の専門家

一つ目は「大学の英語アカデミック・ライティング

ではないので、MT の技術や現時点の精度については授業を教える教員は、どのように学生の MT 利用に対

AAMT Invited Talk "Language Education and MT" Machine Translation Problems - From the Viewpoint ofSecond Language Education - Lecturer: Tom Gally, Professor, Graduate School of Arts and Sciences, Collegeof Arts and Sciences, The University of Tokyo
Masao Ideuchi
NICT
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応すべきか？」という問題です。英語教育プログラム

す。学生が卒業後に実社会で MT を使う可能性があるでは、学生が自分たちで辞書を引き、英語で論文を書ため、MT がどのように使われているかを調査しよう

くことを想定していました。しかし、学生たちが日本としています。いろいろな人に聞き、Web の情報を調

語で文章を書き、MT で翻訳するケースが出てきまし

べていますが、今のところ、よく見えていません。

た。授業の目的は、英語で論文を書くことだけではあ

六つ目は「共通言語を持たない人たちが MT を使っりません。研究者が MT を利用して論文を書くことはたら、どのくらいコミュニケーションや協力をできる

問題無いと考えますが、言語教育として MT の利用をか？」という問題です。実用において、特にやり取り許容するのかは別の問題です。

がある場合、MT は 100%の精度を求められません。

二つ目は「理科生がゼミの課題を遂行するために科私が２年前に見かけた例で、外国人観光客と日本人学学論文から情報を収集する必要があるときに、その学生が、電車の中で MT のアプリを使って日本語と英語

生に MT の利用を推薦すべきか？」という問題です。

でコミュニケーションをしていた場面がありました。

英語科目の先生は、英語文献を読む際は英語で読むべ

一部のコミュニケーションは、音声認識や翻訳が失敗

きだ、と考えていますが、研究を指導している先生が、して成り立たないことがありましたが、「どの駅で降り

MT の積極的な活用を推奨していた、というケースがれば良いか」「どの国から来たか」「何を勉強しているありました。

のか」といったコミュニケーションには成功していま

三つ目は「企業や官公庁に就職する予定のある大学した。しかし、こういった短い会話だけでなく、国際生にビジネス英語などを教えるときに MT の利用法を的な企業において様々な国出身の従業員の間で共通言

積極的に指導すべきか？」という問題です。大学で英語が無い場合に、MT で業務がうまく行くのかまでは、語を教える目的の一つとして、学生が教わった内容を明らかになっていません。

将来役立てられる、というものがあります。そのため七つ目は「中学生から『翻訳アプリがあるから英語に MT のツールの使い方や工夫を教えた方が良い、とを勉強しなくてもいいのでは？』と言われたらどのよいう意見と、ツールを使うと英語ができるようにならうに返事すべきか？」という問題です。日本ではすべないため避けた方が良い、という意見があります。

ての子供たちに英語教育を行っています。小・中学校

四つ目は「MT 利用は言語習得にどのように影響すの先生によると、5 年前からこの質問がよく出ている

るか？」という問題です。学習者が MT を利用した場とのことです。どのように返事をするか難しい問題で合、言語習得に悪影響があるのでは、という意見があす。

ります。例えば、30～40 年前に電卓が世に出た時、計八つ目は「これからはすべての子供たちに英語を教算ができなくなるのではないか、また、ワープロが世える意味が果たしてあるのか？」という問題です。こに出た時に漢字を書けなくなるのではないか、という

れは一番大きな問題であり、すぐに答えが出せません。

意見があったことと似ています。MT を効果的に使え

現在、日本では義務教育において、すべての子供たち

ば、学習に役立つのではないか、という意見もありまに外国語を教えています。学習指導要領で必修となっす。現時点では、おそらく一部の学習者に良い影響、たのは 2002 年ですが、実質的には 1970 年代からすべ

一部の学習者に悪い影響が出ていて、まだ良くわかっての中学校で英語を教えています。昨年から小学校でていない状況です。

も教科として英語の授業が始まりました。MT でコ

五つ目は「実社会では MT がどのように使われていミュニケーションできるようになった場合、英語教育

るか？」という問題です。英語教育プログラムでは、の必要があるのか、という問題が生じます。

三つ目の問題で述べたとおり、学生の将来を考慮しま

これらの問題を議論するために、言語習得

46

(language acquisition)、言語学習(language study)、

問われる言語観が変わり、過去のテストを元に勉強し言語教育(language education)の基本概念を整理しまてきた受験生は困ったと思われます。

す。言語習得は、母語でも第二言語でも、ある言語の言語教育を考える場合に、言語教育がどのような場面利用が自動化すること、つまり考えずに話したり聞いで行われるか、といった点も重要です。小学校、中学校、たり書いたり読んだりできる状態になることを指しま

高校、大学（短大・専門学校を含む）、塾・予備校、語学す。意識的に文法などの規則を学び語彙を暗記しても、学校について考えます。小学校から大学までは、国の法発話できない、あるいは発話できても意味を理解でき

律に基づいて設立されており、国の規制や管理の影響をていなければ、言語習得とは言えません。

受けます。発表資料上で高校と大学の色を薄くしたのは、

言語学習は、一人で外国語を学ぶことも含む概念で高校、大学と進むにつれ、その影響は弱くなるためです。

す。言語学習においては、MT のツールが役立つか悪小・中学校は、義務教育でもあるので、国の規制や管理影響を生むか、個人個人の判断に依ります。言語学習を強く受けます。国と言っているのは、政府や文部科学

では適宜 MT のツールを使うのが良いと考えています。

省だけではなく、日本の中で英語を教えるべきというコ

一方、言語教育は特定の機関・組織・学校で行う言ンセンサスがあり、それが規制に含まれていると考えて語に関する教育や学習のことです。本日の話では言語います。小・中学校では、教員免許があり、学習指導要教育を対象とします。

領で細かく教える内容が決められており、教科書は検定

言語教育についての様々な論争では、言語がどういうというプロセスを経る必要があります。高校になると、

ものか、という認識が異なっている場合があります。言教員免許や学習指導要領があるものの、規制は緩やかに

語は、脳の中で処理をするような認知に関する営みであなります。大学では、外国語教育に関して、それぞれのるという捉え方と、やり取りを伴い文化や社会的な現象

大学でかなり自由に教育内容を決めることができます。

との関係がある営みであるという捉え方の、二つの言語

もし公立の中学で、積極的に MT を教えようとして、検観があります。言語自体はその両面を持っており、どち定教科書を使わずに MT の使い方を教えたら、問題にならの考え方も正しいのですが、言語教育ではどちらの言ると思います。しかし、大学ではやろうと思えばできる語観を重視するのかという問題があります。今朝の新聞のではないかと思います。ただし、大学で新しい学部をの一面記事に、文部科学省の有識者会議から、大学入試

設立する際、MT があるからこの学部では英語を全く教に英語の民間試験を導入することは困難である、というえません、とした場合、設立が認められない可能性はあ

提言案が示され、夏には導入中止が決定される見込みでるかもしれません。塾・予備校と語学学校では、ほぼ自ある、というものがありました。民間試験導入について

由で何を教えても構いません。語学学校では、学習者はは、数年前から様々な場所で議論があり、昨年の夏には顧客でもあるので、顧客が MT の使い方を学びたいとい

日本学術会議からも提言がありました。

うのであれば、誰も問題視しないことになります。

言語観の違いを、大学入試での試験問題を例に説明

言語教育の目標も言語教育を考える上で重要です。

します。2020 年までのセンター試験英語科目の第 1

様々な議論がありますが、言語教育の目標を要約すると、問目で問われていたのは、発音やアクセントなど、認実用、教養、試験・資格の 3 つに大別されます。実用は、知的な言語観に基づく問題となっていました。一方、将来仕事で使えるようにという考え方です。教養は、外2021 年に共通テストとなった英語科目の第 1 問目で国語を学ぶことで外国の文化などに関する知識を得る、は、テキストのやり取りを読んで、その内容について

母語との対比で母語についても理解を深められる、外国問われる、社会的な言語観に基づく問題となっていま

語の文法などを学ぶことで頭の訓練になる、という考えした。センター試験から共通テストに変わったことで、方です。試験・資格は、大学入試や資格取得を指します。

47

学習者側の中には試験のために勉強するという人もいまになるまで韓国語を学ぶとしたら、何年もかかると思すが、国や教育者側は試験で、学習者の語学における実われます。

用や教養のレベルを測ろうとします。

これまでに挙げた問題を整理するために、言語教育

言語教育の最大の問題は、学習者のモチベーションに関係する言語観、場面、目的の要素をマトリックスです。個人で学習するときも学校などで学ぶときも同に示しました。このマトリックスを用いて、問題を整様です。外国語の習得には時間がかかります。こつこ

理していきます。

つ続けて勉強するのは大変であるため、何をきっかけ

一つ目のケースでは、大学受験を目指す高校生につに言語の勉強を始め、どう継続して勉強するか、といいて考えます。彼らの目的は試験であり、高校や塾・う問題があります。高校までは、進学するための試験予備校などの場面で、語彙を暗記したり文法を学んだに必要というモチベーションがありますが、大学の言りと認知的な言語観に沿った勉強をします。言語学習

語教育では、試験のモチベーションが無くなるため、に MT を活用している学習者はいるかもしれませんが、

特にこの問題の重要さを感じます。

私はまだそういった事例の報告は聞いたことがありま

言語教育にとっての MT の特徴を考えます。まず、せん。今後も試験における MT の利用は認められない

使いやすく無料、といった特徴があります。30 年前でと考えられるため、このケースでは MT が役立つ機会

あれば、メインフレームのコンピュータにアクセスでは少ないと思われます。

きる企業のみが MT を扱える状況だったことから、二つ目のケースでは、英会話を学ぶ会社員について

MT が言語教育の現場に及ぼす影響は無かったでしょ考えます。私は語学学校に勤めたことがありますが、う。NMT が出てきたとき、スマートフォンなどの便

会社員の方は商談や海外出張で会話できるようになる

利なデバイスが広く普及しており、すぐに教育の現場ために学んでいることが多いです。実用が目的なので、でも対応を決める必要がありました。別の特徴として、

言語観は社会的な側面が重視されます。会話ができる

正確に見える、という特徴があります。学習済みの言ようになるには、会話そのものを練習する必要がある

語間で翻訳に MT を使った場合、間違いがあれば気づので、このケースでも MT が役立つ機会は限られるとけますが、知らない言語への翻訳に MT を使うと、間思われます。遠隔での会話では MT が使えるかもしれ違っていても気づけません。学習者が MT を使った場

ませんが、対面の会話で MT を使うと信用が得られな

合、MT の間違いに気づけずに完璧だと思ってしまう、

い可能性があります。

という問題があります。もう一つの特徴に、人間なら三つ目のケースとして、語学学校でのシニア向けの何年間も勉強して、やっと取得できる能力を持つよう

文化講座を考えます。彼らの目的は教養で、言語観とに見える、というものがあります。私は過去に韓国でしては学ぶ国がどういう国であるかといった社会的な講演をしたことがあり、年数回韓国語で書かれたメー面が重視されます。このケースでは、その国の言語でルが来ます。私はハングルの文字が読めないので、まっ書かれた Web ページや文書を、MT で翻訳して調べる

たく意味が分かりません。NMT が無いときは、韓国

ことにより、日本語で書かれた情報を調べるよりもそ語が分かる学生に尋ね、自分に何かを依頼するメールの国のことを知れるため、MT は役立つと思います。

ではなく、シンポジウム開催の告知メールであること

四つ目のケースは、国立大学の必修授業です。重視を確認していました。NMT が実用化された後は、多する言語観や目的は統一されているわけではなく、授少不自然な訳はありましたが、NMT を利用して自分業ごとに異なります。文法・語彙・読解力など認知的で内容を確認することができるようになりました。もな側面を重視する授業、コミュニケーションを重視す

し私がハングルで書かれたメールを自分で読めるようる授業の双方が提供されていることが多いです。この48

ケースでは、コンセンサスが無いため MT の活用を議という話が重要な部分でしたが、外国の人が日本語を論することは難しいです。一部の私立大学では、学生

勉強することを考えると別の状況になりませんか。例が将来英語にかかわる仕事に就かないことが多く、英えば、アメリカのビジネスマンが MT を使ってどんど語を必修の授業としているものの、授業の目的・言語ん日本人と仕事の話をしたい場合に、どんな教育をす観が曖昧となっているケースもあると聞きます。

べきか、という話だとどうなりますか。

小・中学校の外国語授業についても大学と同様にコトム・ガリー氏：

ンセンサスがありません。学習指導要領や検定教科書

その状況ではアメリカのビジネスマンが日本語を学を読むと、言語観について近年は社会的な面が重視さぶことになると思いますが、教育ではなく学習の範疇れてきていますが、初めて学ぶ言語の音素やスペルをになると思います。個人の学習では MT をどんどん使

紹介する必要もあるため、認知的・社会的の両面を含えばよいと思います。また、実際に MT を自習で使っんでいます。子供たち・保護者・先生のいずれもコンたことがある人は、それを発信してほしいと思います。

センサスに至っていないのではないかと思います。

一つ例を挙げると、先日会った 50 代の日本人女性は、結論にならない結論となりますが、次のことが分か

英会話の勉強に熱心で、英会話のレッスンに参加する

らない限り、言語教育が MT にどのように対応すべき

前に、レッスンで話したいことを事前に MT で翻訳しか分かるようにならないと考えています。一つ目はて覚えておく、と言っていました。これは従来の方法

MT の社会的な実用性、二つ目は MT が言語習得へのではできなかった MT の効果的な利用方法だと思いま

影響、三つ目は学習者のモチベーションへの影響です。

す。教育では、管理・統一して全員が勉強することに学習者のモチベーションへの影響とは、MT があるかなるため、勉強のペースを合わせ、テストも共通にす

ら外国語を勉強しなくても良い、となるのか、MT にる必要があるため、かなり大きな問題になると考えてよって外国のことが分かるようになり、もっと学びたいます。

くなるのか、ということです。実用性、言語習得への会場：

影響、学習者のモチベーションへの影響は、第二言語

小学校の義務教育において英語を教育するのは文部

教育専門家や応用言語学者が 5 年間あるいは 10 年間

科学省を含めた国だけの判断ではなく、国民が英語を研究すれば、分かってくるのではないかと思います。

教えるべきだと考える風潮があって、それが影響してあるいは学習者や教育者が実際に MT を試すことで分いるとのお話がありました。だとすると文部科学省にかる部分もあるため、今でも少しずつ分かってきてい影響をあたえるきっかけは何でしょうか。何らかの報る部分はあると思います。言語観や英語教育の目的に告書でしょうか。それとも調査が実施されているので関するコンセンサスも必要です。コンセンサスについしょうか。ご存じでしたらご教示ください。

ては、日本では長い間議論が続いている話であり、難トム・ガリー氏：

しい問題です。問題が問題のままこの講演は終わりま

私が指導している大学院生がそのテーマで論文を書すが、皆様からの質疑を楽しみにしています。

いています。文部科学省の中にさまざまな審議会があり、研究者、企業、政治家などいろいろな参加者がい◎質疑て、提言がまとめられます。詳しくは分かりませんが、質疑は、以下のとおりです。

かなり複雑な要因が絡んでいるという認識です。その中でも、日本国民の中では英語を勉強すべき、という

隅田英一郎氏：コンセンサスが強いと思われます。義務教育では外国

今日の話は日本人の義務教育で英語を教えるべきか、

49

語を教えることになっていますが、学習指導要領を読むと、ほとんどの内容は英語についての記載です。英えている学部一・二年生向けの「オンライン・ディス

語以外の外国語を教える中学校は全国に数校しかあり

カッション」という授業で、MT を使っていますか、ません。日本国内で外国語を使う機会があるとしたら、という匿名のアンケートをしたところ、学生の半分く

観光客などの統計を見るとアジアの国々の言葉を使う

らいから MT を使っているという回答がありました。

機会が多そうに見えます。それでも外国語として英語

MT を使っていない学生に理由を尋ねたところ、授業だけを教えているのは、日本国民の中でも外国語は英なので自分の力のみで行うべき、MT を使うのは不正語である、という考え方が強いと考えています。

である、といった回答がありました。教育の場面で会場：

MT を使うことの難しさはこのような部分にあると思

たとえば、ライティングに活用するなどの「MT をいます。

使いこなすための教育」についてどう思われますか。

会場：

ただし、MT を使いこなすためには、高度な語学能力

MT を利用すれば、外国に関する情報収集は容易にが必要になると思います。この点について、どう思わなると思いますが、そのような MT の得意なことを外れますか。ガリー先生の教育の経験も含め教えてくだ

国語教育に応用することは考えられるでしょうか。

さい。

トム・ガリー氏：

トム・ガリー氏：

これは外国語教育の目的に関する問題だと思います。

最初に私がこの問題を発信したのは 2017 年のこと

数年前に知り合った教育者と、この問題について議論だったと思います。隅田先生をお招きして MT を紹介したことがありますが、小・中学校の先生が MT を積いただいたシンポジウムで、テーマは「機械翻訳と第極的に活用して外国の様子を調べる授業を行えると考二言語ライティング」だったと記憶しています。教育

えているようです。教室でパソコンが使えれば、様々

では学生を採点する必要があるので MT の活用が難しな国の子供たちの遊び、食事、服装などについて、そい面があります。しかし理系の研究所で英語論文を書の国々の人々が書いた Web サイトを調べることがでく場面を考えると、MT の使い方を教えることは効果きます。MT を使って外国について知ることは、社会的で、良い論文が書けるようになると考えています。

科の授業としてとても面白い授業になると思います。

例を挙げると、まず日本語で書いた文を英語に翻訳ししかし、語学の授業として、どこまで取り入れるかはて英語の意味を確認するだけでなく、その英語を日本

別の問題です。MT で外国について知る授業を体験し語に翻訳して日本語の意味を確認することを教えたり、た後に、語彙、文法、会話の授業を行うと、なぜ MT

専門用語の扱いを教えたり、MT を一度だけ使うのでがあるのに難しい英単語の勉強をするのか、という質はなく何度も繰り返し使うことを教えたり、日本語の問がより多く出ると思われるため、難しい問題だと思すべての文に主語を補うことを教えたりすることが有います。

効だと考えています。翻訳会社でプリエディットとし

会場：て行うことに近いので、プリエディットのコツ、ポス

学生のモチベーションや、コミュニケーションか、

トエディットのコツを教えることは MT を使う上でも研究者養成かといった、大学の授業の目標設定に関し有用です。ただしこれは完全に実用を考えた場合です。

ては、英語よりも必修の第二外国語の方が、課題が大教育では、実用以外に教養も考える必要があり、言語

きいかと思います。いろいろな先生と話す機会がある

観や目的にコンセンサスがありません。同じ職場・学と思いますが、第二外国語の先生方から MT をめぐる校でも言語観や目的が異なっていることや、学習者間苦労話や利点は聞いてらっしゃいますか。

でも異なっていることがあります。私は先日、現在教50

https://aamt.info/aamt-soukai2021-seminar/ に 掲 載

トム・ガリー氏：

されていますので、ご参照ください。

東大では、すべての学生が第二外国語を学ぶ必要があります。入学した後、ゼロからフランス語、中国語、

3. おわりに

韓国朝鮮語、ロシア語など、今までに習ったことが無い言語を学びます。東大の教養課程では広く勉強させるという理念があるため、これからも第二外国語を必

本講演は、オンライン開催となりましたが、多くの修とすると思います。学んだことのない言語では MT質疑があり活発な議論が行われました。言語教育におは使いにくいのではないかと思います。少なくとも、ける MT に関わる様々な問題と、それを考える上で必私が聞いたことがある範囲では、初級レベルの第二外要となる観点を紹介いただき、社会におけるコンセン

国語教育では MT はまだ大きな問題と見做されていな

サスの重要性について説明いただきました。最後に、いようです。

報告者の感想を記載します。講演で言及があった計算

会場：

機を例に考えると、実用分野の資格試験では電卓使用

MT を英語ライティングに応用すると、これまでの可の試験も多いようで、MT によって外国語教育の応

単語の使い方、文法の正しさ中心の作文教育から、ア用や実用に近い部分は影響を受ける可能性があると感イデア・論理の展開などへの教育に有用ではないでじました。一方で、電卓があっても算数や数学を学ぶ

しょうか。単語や文法の教育を軽視するわけではあり必要があるのと同様に、外国語教育の基礎は変わらなませんが、それを超えた世界があるような気がします。

い部分も多いと感じました。小・中学校の教育で ICT

トム・ガリー氏：

活用が進んでいるため、MT を若いうちから当たり前に使う人が増えることで、社会のコンセンサスが生ま

東大の学部一年生向けのアカデミック・ライティンれる日も近いのではないか、と感じました。

グの授業を担当する教員の間で、MT に関する問題も含めて話し合っています。授業で重視しているのは、
アイデアや論理の展開、読者の理解を考えた表現、先行研究の紹介の仕方などです。学生は大学に入るまでに語彙や文法を勉強してきているので、この授業では
語彙や文法はそこまで重視していません。英語でまとまった文章を書くための技術の方が重要なので、MTを使って良いのではないか、と考える教員もいます。
しかし、大学としては言語習得も重要であるため MTを許容すべきでないという意見もあり、コンセンサスに至っていません。
AI の発展で、自動運転や AI 倫理の問題が発生していることと同様に、MT を言語教育の世界でどうするか、という問題について議論が必要だと考えています。
この問題に社会としてコンセンサスが出せるように、皆様も是非考えてみてください。

講演内に回答できなかった質問と回答については、

51

イベント報告第 8 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2021）開催報告
中澤 敏明
東京大学

1. はじめに“Massively Multilingual Translation and Evaluation”というタイトルで行われ、２件目はカーネギーメロン大

本稿では WAT2021[1]の開催報告を行う。アジア翻学の Graham Neubig 氏により“Understanding and訳ワークショップ（Workshop on Asian Translation,

ImprovingWAT）はアジア言語を中心とした評価型機械翻訳ワー

Translation”というタイトルで行われた。

Context

Usage

inContext-aware

クショップであり、2014 年に第 1 回（WAT2014）を

WAT2021 では 18 の言語を対象とした 14 の shared

開催して以降、毎年開催している。本稿の著者は初回task が行われ、世界中から 26 のチームが参加した。

からオーガナイザーの一人としてワークショップの運表 1 に参加者のリストを示す。なお表中でアスタリス

営を行っている。2016 年の第 3 回（WAT2016）以降

クがついているチームは、構築したシステムの解説論

は自然言語処理の国際会議との併設ワークショップと文を提出しなかったことを表している。

して開催しており、2021 年の第 8 回（WAT2021[1]）はタイのバンコクで開催された ACL-IJCNLP 2021 の併設ワークショップとして、2021 年 8 月 6 日にオンラインで開催された。
ワークショップは様々な機械翻訳の評価タスクの実施に加えて機械翻訳に関する研究論文の募集も行って
お り 、 WAT2021 で は 5 件 の 研 究 論 文 と 、
ACL-IJCNLP2021 から 2 件の findings 論文を採択し
表 1：WAT2021 Shared Task 参加者

た。採択した研究論文のタイトルを以下に示す。
・ BTS: Back TranScription for Speech-to-Text
Post-Processor using Text-to-Speech-to-Text
・Zero-pronoun

Data

Augmentation

forJapanese-to-English Translation
・ Evaluation Scheme of Focal Translation forJapanese Partially Amended Statutes
・Optimal Word Segmentation for Neural MachineTranslation into Dravidian Languages
・Itihasa: A large-scale corpus for Sanskrit to
English translation
また 2 件の招待講演も行われた。
1 件目は Facebook AIの Francisco Guzmán 氏および Angela Fan 氏により昨年度に引き続き、海外はインドからの参加者が多かった。インド諸語を対象とした翻訳タスクにおいては扱う言語の数が年々増えており、インドの研究者を中心として活発に研究が進んでいるためであると思われる。他にも中国、韓国、シンガポール、タイ、ミャ
ンマー、スイス、デンマークなどからの参加があり、国際化がより進んだワークショップとなっている。
WAT2021 で新たに追加されたタスクは以下の通りである：
・英語からマラヤーラム語（インドで話されている言語）へのマルチモーダル翻訳

Report of the 8th Workshop on Asian Translation (WAT2021)
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
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/

コーパス JPC 1を用いて行われ、日英・日中・日韓の・曖昧性のある動詞を対象とした日英のマルチモー

双方向の翻訳タスクで構成されている。翻訳評価は自ダル翻訳

動評価と人手評価を行った。自動評価尺度としては・10 言語のインド諸語と英語間のマルチリンガル翻BLEU[2]、RIBES[3]及び AM-FM[4]を用いている。

訳

AM-FM は正確さと流暢さの両方を考慮したような評・使用するフレーズが指定された日英の制限翻訳タ

価手法である。人手評価は特許庁が公開している「特スク
表 2 に各タスクの参加チームリストおよび人手評

許文献機械翻訳の品質評価手順」 2の中の「内容の伝価を行ったタスク（表中の human eval にチェックが達レベルの評価」に従って行った。これは機械翻訳結ついているタスク）を示す。

果が原文の実質的な内容をどの程度正確に伝達しているかを、人手翻訳の内容に照らして、下記 5 段階の評価基準で主観的に評価するものである。

表 3：JPO の機械翻訳評価基準

日 英 ・ 日 韓 に は 3 チ ー ム (TMU, Bering Lab,
tpt_wat)が、日中には 2 チーム(Bering Lab, tpt_wat)
が自動評価サーバーに翻訳結果を提出したが、人手評
価用の翻訳結果を提出したのは 1 チーム(TMU)のみで
表 2：各タスクの参加チームリスト

あった。また予算の都合上、実際に人手評価を行ったのは日英、英日タスク１チーム分のみである。図 1 に最も参加チームが多かったのはインド諸語を対象と自動評価結果を、図 2 および図 3 に人手評価結果を示した多言語翻訳タスクであり、その他のタスクは 1 かす。

ら 4 チームの参加であった。人手評価の費用はスポン
サー企業・組織により負担していただいているが、全てのタスクを対象とすることはできないため、いくつかのタスクを選んで行った。
次章ではいくつかの翻訳タスクについて、タスクの簡単な説明と評価結果、および得られた知見について述べる。

2. 評価結果と得られた知見

図 1：特許翻訳タスク自動評価結果(BLEU)

2.1 特許翻訳タスク

1

http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/patent/

2 https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihon

特許翻訳タスクは特許庁より提供された特許対訳

yaku/tokkyohonyaku_hyouka.html

53

あることはよく知られているが、専門用語や固有名詞
を特定の用語に常に正しく翻訳することが求められるような文書の種類も多い。この問題に対して、現在の精度を知ることや解決方法を模索するために提案されたのがこのタスクである。
入力文とともに出力文で必ず使わなければならない
訳語のリストが与えられるので、システムはこれらの訳語を必ず含むように翻訳を生成しなければならない。
なお与えられるのは訳語のリストのみであり、入力文
図 2：特許翻訳タスク人手評価結果（日英）のどの語に対応する訳語なのかは与えられない。今回
は ASPEC の日英データ(dev/devtest/test)を対象とし、10 人のバイリンガルに依頼して専門用語(制限用語)の抽出を行なった。表２に文単位の制限用語の平均
数を示す。
英→日

日→英

(フレーズ数、文字数)(フレーズ数、単語数)

dev(2.8, 16.4)(2.8, 6.6)

devtest(3.2, 18.2)(3.2, 7.3)

test

(3.3, 18.1)(3.2, 7.4)

表 4：文単位の制限用語の平均数

図 3：特許翻訳タスク人手評価結果（英日）

自動評価は BLEU スコアと一貫性スコアにより行
い、最終的なシステムのランキングはこれらを組み合

Bering Lab は JPC コーパスに加えて、自前で用意わせたスコアにより行なった(表 3 中の final)。一貫性した 1300 万文からなる特許対訳コーパスも合わせて

スコアは全ての制限用語が出力できた文の割合であり、用いており、これのおかげで高い BLEU スコアを達成

最終ランキングは全ての制限用語が出力できた文のみ

し て い る 。 TMU は fine-tuning さ れ た 日 本 語 ので計算した BLEU スコアにより決定した。人手評価はBART[5]モデルを利用しており、韓日翻訳において最Direct Assessment および Contrastive Assessment[6]も良い AM-FM スコアを達成した。日英・英日の人手により行なった。

評価結果を見ると、残念ながら過去の WAT でのベス

英日翻訳には 3 システムが参加し、日英翻訳には 4

トなシステムと比べるとやや低い精度という結果でシステムが参加した。表 3 に自動評価と人手評価の結あった。しかしながら、BART という新たな NMT の果を示す。

枠組みを利用しても、過去のシステムに引けを取らな
い精度であることが示された。

2.2 日英・英日制限翻訳タスク
日英・英日制限翻訳タスクは WAT2021 で新たに追加されたタスクである。NMT は訳語統一が不得意で

54

とにより、全ての翻訳結果が昨年度の結果よりも良い精度を達成した。英日方向ではテキストのみで翻訳を行なったシステムよりも、画像情報を用いたシステムの方が良い精度であったが、日英方向ではテキスト情報のみを用いたシステムの方が精度が高かった。これは用いたデータセットが英語から日本語へ、画像情報を参照しながら翻訳されたものであることが関係しているものと思われる。また単語の範囲と画像とのソフ
表 5：制限翻訳タスクの評価結果

トアライメントを考慮したシステムを構築したチーム
が良い精度を達成しており、テキストと画像のグラウ

全てのシステムが入力文に制限用語を付加して入力

ンディングが重要であることが示唆される。

し、翻訳時には制限用語を可能な限り出力するように

Ambiguous MS COCO の英日翻訳タスクには 1

翻訳の探索を行うという方針をとっており、これらのチームが参加したが、日英翻訳タスクへの参加はな

手法は実際に指定された訳語を適切に出力するのに有かった。こちらのデータセットにおいても、テキスト

効であることが示された。

情報だけでなく画像情報を適切に用いることで翻訳精

タスクの仕様として訓練データには制限用語が付加

度を改善させることができることが示唆された。

されていないため、訓練時にはなんらかの方法で制限
用語を準備する必要がある。各システムの違いを見る

3. まとめと、ここでの工夫の仕方が最終的な精度に影響を与えているようである。NHK は固有表現抽出技術により

本稿では WAT2021 における特許翻訳タスクと日英抽出された固有表現と、ベースラインとなる NMT に制限翻訳タスクおよび日英マルチモーダル翻訳タスク

おいて誤訳となった表現を制限用語として用いるといの結果を報告した。アジアの翻訳研究の活性化、デーう手法を提案している。一方で NTT は LeCA[7]と呼タ整備等を目的として 2014 年に始めた WAT は、ドメばれる手法を用いている。結果を見ると NTT が提案

イン数や言語数の増加、参加者数の増加など一定程度した手法の方が精度良く制限用語を出力し、翻訳精度の成果を得ており、WAT を通じてアジア地域の機械翻も高いということが示された。

訳研究コミュニティーの連携等が行えると良いと考え興味深い点として、元の対訳文の精度(表 3 中のている。

human ref)はそれほど高くないということが示され

NMT の翻訳精度は年々向上しているが、訳抜け、た。今後対訳コーパス自体のクリーニングといったこ

過剰訳、訳語の一貫性、長文の対応など未解決の問題とが必要になる可能性がある。またほとんどのシステはまだまだ多く残されている。WAT2021 で行われた

ムが human ref よりも高精度を達成しており、現時点

制限翻訳タスクはこのうちの一貫性の問題に注目したでも人間の翻訳に匹敵するような精度であることがわものであり、実用的にも重要なタスクとなっている。

かる。

今後も特定の現象に絞ったようなタスク設計が重要と考えており、引き続きデータの収集や評価指標の定義

2.3 日英マルチモーダル翻訳タスクなどを行なっていく予定である。

Flicker30k の英日翻訳タスクには 2 チーム、日英翻WAT は今後も継続して開催予定であるが、来年度の訳タスクには 1 チームが参加した。訓練データのサイ

開催予定は未定である（11 月末辺りに決定予定）。まズが増加したことと、新たな翻訳技術が提案されたこ

55

た WAT では翻訳評価にかかる費用等のためのスポン

Computational Linguistics: System Demonstrations.

サーを募集しているため、興味のある方はご連絡いた

Association for Computational Linguistics, Santa

だければ幸いである。

Fe, New Mexico, pp. 86–88.
[7] Chen, G., Chen, Y., Wang, Y., Li, V.O.K., 2020.
Lexical-Constraint-Aware Neural Machine

参考文献[1] Nakazawa, T., Nakayama, H., Ding, C., Dabre,Translation via Data Augmentation, in: ProceedingsR., Higashiyama, S., Mino, H., Goto, I., Pa Pa, W.,of the Twenty-Ninth International Joint Conference

Kunchukuttan, A., Parida, S., Bojar, O., Chu, C.,

on Artificial Intelligence. Presented at theEriguchi, A., Abe, K., Oda, Y., Kurohashi, S., 2021.

Twenty-Ninth International Joint Conference on

Overview of the 8th Workshop on Asian Translation,

Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim

in: Proceedings of the 8th Workshop on AsianInternational Conference on Artificial Intelligence

Translation (WAT2021). Association for{IJCAI-PRICAI-20}, International Joint

Computational Linguistics, Online, pp. 1–45.

Conferences on Artificial Intelligence Organization,[2] Kishore Papineni, Salim Roukos, ToddWard,

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andWeiJing Zhu. 2002. Bleu: a method forhttps://doi.org/10.24963/ijcai.

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2020/496

Proceedings of ACL, pages 311–318.
[3] Hideki Isozaki, Tsutomu Hirao, Kevin Duh,
Katsuhito Sudoh, and Hajime Tsukada. 2010.
Automatic evaluation of translation quality for
distant language pairs. In Proceedings of the 2010
Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, pages 944–952.
[4] Rafael E. Banchs, Luis F. D’Haro, andHaizhou Li. 2015. Adequacy-fluency metrics:
Evaluating mt in the continuous space model
framework. IEEE/ACM Trans. Audio, Speech andLang. Proc., 23(3):472–482, March.
[5] Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghazvininejad,M., Mohamed, A., Levy, O., Stoyanov, V.,
Zettlemoyer, L., 2019. BART: Denoising
Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural
Language Generation, Translation, andComprehension. arXiv:1910.13461 [cs, stat].
[6] Federmann, C., 2018. Appraise Evaluation
Framework for Machine Translation, in:Proceedings of the 27th International Conference on

56

編集後記

編集後記
内山 将夫
AAMT 編集委員会
本号は AAMT 創立 30 周年記念特集号です。皆様ご存じのように、ここ数年で NMT による機械翻訳が広「未知フレーズに対する説明文」の生成は、新規性が高く、今後の発展性も期待できると思いました。

く社会で実用されるようになりました。ここで改めて、

また、
AAMT 創立 30 周年を記念して、
過去の AAMT

機械翻訳とはどういうものか、どのように活用してい長尾賞受賞者のなかから、凸版印刷株式会社様、株式

くべきかを皆様と考えていきたいと思っています。

会社バオバブ様、八楽株式会社様、株式会社みらい翻巻頭言では、高橋聡様より、「『機械翻訳』を訳した訳様に現在のご様子をご寄稿いただきました。いずれ翻訳者が考えていること」をご寄稿いただきました。

の方々も益々ご活躍されていることがお分かりかと思

ご提言いただいたいます。
現在 AAMT では「MT 利用ガイドライン」を策定中



機械翻訳研究者と翻訳者との協力態勢



ソリューションの活用に関するガイドライン

ですが、山田優様には、「MT 利用ガイドラインの必要

個人翻訳者が機械翻訳を正しく評価できる場性」をご寄稿いただきました。MT は、現在、広く社はいずれも重要なものですので、今後、AAMT 策定の会的に使われていますが、それに伴う各種の問題も顕「MT 利用ガイドライン」等で、取り組んでいきたいと

在化している状況ですので、MT 利用のガイドライン

思います。

は正に必要です。本ガイドラインは 2022 年５月末の第 16 回 AAMT 長 尾 賞 受 賞 者 の Team

完成を目指しています。

Tohoku-AIP-NTT at WMT-2020 様からは、複数ト

影浦峡様には、「人間の翻訳と機械の翻訳（５）：翻ラックで事実上の一位を獲得した、WMT-2020 ニュー

訳者のコンピテンスとは何か」をご寄稿いただきましス翻訳タスクに参加した機械翻訳システムについてごた。学生（翻訳授業の履修経験有）とプロの翻訳者を寄稿いただきました。NMT の高精度化について、大対象とした、翻訳作業時の情報探索（調査）行動の量

変参考になると思います。同じく AAMT 長尾賞受賞

的・質的な分析の紹介など、MT の研究者にも示唆がの Mantra 株式会社様からは、「マンガ機械翻訳への招ある内容と思いました。

待」をご寄稿い ただきまし た。ご紹介いた だいた

石岡英子様には、「【JTF40 周年特別企画】2021 年「Mantra Engine」は、機械翻訳を含むマンガ翻訳に度第 1 回 JTF 関西セミナー：機械翻訳とは何か？ ど

係るあらゆる作業をツール内で完結できるものです。

こから来て、どこへいくのか？」のイベント報告をごこのように、ワークフローにしっかりと組み込まれた

寄稿いただきました。本号にもご寄稿いただいている

機械翻訳エンジンは、マンガ以外への機械翻訳の利用

高橋様と中澤様によるご講演・パネルディスカッショにも大きな示唆となると思います。

ンが大変興味深いです。

第 8 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞は、AAMT 長尾賞

出内将夫様には、「AAMT 招待講演
『語学教育と MT』とのダブル受賞の石渡祥之佑様から、「Translation

機械翻訳の問題～第二言語教育の立場から～」のイベand Description Methods for Multilingual Text

ント報告をご寄稿いただきました。本講演では、トム・Understanding」をご寄稿いただきました。ご提案のガリー様から、「MT と言語教育の問題」をご紹介して

Editor’s note
Masao Utiyama
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/

いただいています。MT の精度がどんどん良くなっていく現状で、言語教育と MT との関係について、大変参考になりました。
中澤敏明様には「第 8 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2021）開催報告」をご寄稿いただきました。
WAT2021 では 18 の言語を対象とした 14 の sharedtask が行われ、世界中から 26 のチームが参加しました。入力文とともに出力文で必ず使わなければならな
い訳語のリストが与えられる「日英・英日制限翻訳タスク」では、「人間の翻訳に匹敵するような精度」が達成されています。
AAMT 創立 30 周年の今年は、機械翻訳がこれから大いに使われていく初動の年になると思います。今後、10 年・20 年先に、機械翻訳がどのように世の中に広まるかが楽しみです。

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AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 75】 2021年12月15日】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
仲山裕子 山田優 石川弘美 早川威士
【 表 紙 デ ザ イン 】 泉谷東十郎
【
題
字
】 長尾真
【 事 務 局 】 石川弘美
【 印 刷 所 】 株式会社 プリントパック
【
【

発 行 日
発
行

Asia-Paciﬁc Association for Machine Translation (AAMT)
c/o National Institute of Information and Communications Technology
3-5 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0289, Japan

隅田英一郎