No.79 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

December 2023

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.79
目 次
巻頭言
MT Summit 2023リポート

田中 英輝

3

医薬品開発業務を迅速化するための機械翻訳の協調的開発と運用

早川 威士、齋藤 敦

5Multimodal Neural Machine Translation based on Image-Text Semantic Correspondence

Yuting Zhao

10

影浦 峡

22

ポストエディットの真実

隅田 英一郎

37

温故知新3

後藤 功雄

41

MT Summit 2023

本多 純礼

49

MT Summit 2023 参加報告書

平岡 裕資

51

長尾賞

長尾賞学生奨励賞

タスクに応じてトークン分割を最適化する試みと現状
解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（8）：翻訳者がしていること・MTにできること
立命館大学の正課英語授業へのニューラル機械翻訳導入について
AAMTセミナー
温故知新

イベント報告AAMT Machine Translation Summit 2023 参加報告
Participation Report on MT Summit 2023

第10回特許・技術文書翻訳ワークショップ (PSLT 2023) 開催報告
第10回アジア翻訳ワークショップ（WAT2023）開催報告
法人会員ＰＲ
ChatGPTを翻訳業務に活かすには

平岡 達也

坂場 大道、木村 修平、近藤 雪絵

橋本 簡美
山下 優樹

綱川 隆司、須藤 克仁、後藤 功雄
中澤 敏明

16

30

50
52
54
56

中山 雄貴

59

Foreword
Report on MT Summit 2023

Hideki Tanaka

3

AAMT Nagao Award
Cooperative Development and Introduction of Machine Translation Technology to Accelerate

Takeshi Hayakawa / Atsushi Saito

5

AAMT Nagao Student Award
Multimodal Neural Machine Translation based on Image-Text Semantic Correspondence

Yuting Zhao

10

Commentary
What translators do and what MT can do

Kyo Kageura

22

編集後記

出内 将夫

61

C O N T E N T S

Process of Drug Development

Task-Oriented Tokenization

Introduction of Neural Machine Translation into Regular English Classes at Ritsumeikan University
AAMT Seminar

Tatsuya Hiraoka

SAKABA Hiromichi, KIMURA Syuhei,
KONDO Yukie

16

30

Truth of Postedit

Eiichiro SUMITA

37

Learning from the past
Learning from the past 3

Isao Goto

41

MT Summit 2023

Sumire Honda

49

MT Summit 2023 Participation Report

Yusuke Hiraoka

51

Event Report

Participation Report: AAMT Machine Translation Summit 2023
Participation Report on MT Summit 2023

Report of The 10th Workshop on Patent and Scientiﬁc Literature Translation (PSLT 2023)
Report of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT2022)
Corporate PR
How to make use of ChatGPT for translation work
Editor's Note

Hiromi Hashimoto
Yuki Yamashita

50
52

Takashi Tsunakawa, Katsuhito Sudoh, 54
Isao Goto

Toshiaki Nakazawa

56

Takeyoshi Nakayama

59

Masao Ideuchi

61

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

巻頭言MT Summit 2023 開催報告
田中 英輝
情報通信研究機構

1. はじめに究発表などで熱心に議論された。なお、今回の IAMTAward of Honor は機械翻訳システムの研究開発に長2023 年 9 月に AAMT（一般社団法人アジア太平洋
機械翻訳協会）
主催による第 19 回機械翻訳サミット、年にわたり貢献された Huawei Noah's Ark Lab.のQun Liu 博士に贈られた。

MT Summit 2023、が開催された。報告者は本サミッ

表 1 上位 5 カ国の参加人数

トの準備から終了まで携わる機会を得たため、本稿で

日本

中国*

マカオ

米

独

は主催者から見た情報を交えて概要を報告する。

65

28

14

10

7

会議の概要は以下の通りである。
⚫

場所：中国マカオ、Studio City ホテル⚫

期間：9 月 4 日、5 日、ワークショップ 4 件、
9 月 6 日から 8 日、本会議⚫

形式：現地と遠隔のハイブリッド⚫

参加人数：169 名、うち現地参加者 110 名程度⚫

参加国：25 カ国（表 1 参照）⚫

スポンサー：16 社（表 2 参照）⚫

招待講演：基調講演 1 件、招待講演 2 件、招待

*マカオ、香港を除く

表 2 スポンサー国別内訳
日本

中国

米

独

伊

8

3

3

1

1

セッション 2 件（1 件はパネル）⚫

研究発表：リサーチトラック 33 件、ユーザーズ
トラック 21 件
現地開催のみだった 2019 年（ダブリン）の参加者

290 名に比べると、今回はその 6 割程度に留まった。
要因はいろいろあると思われるが、表１から分かるように開催地の中国からの参加が予想に反して少なかったことが一因である。中国の大学からマカオへの出張

2. 基調・招待講演概要

手続きの煩雑さ、大学の新学期との重なりなどが原因として推察されるが、だれもが参加しやすい開催地、

以下では興味深かった 2 件の講演の概要を記す。

時期の選択は今後の課題である。

基調講演：Toward better neural and big model-

一方、論文数、招待講演の数などは例年通りの規模であり、機械翻訳そのものへの関心は従来以上に大きかった。特に、今年に入って大規模言語モデルの翻訳への応用に高い関心が集まり、招待講演、パネル、研based machine translation, Min Zhan (Harbin
Institute of Tech.)
統計翻訳、
ニューラル翻訳と大規模言語モデル（LLM）の翻訳の最大の違いは、LLM の学習には対訳コーパスがReport on MT Summit 2023
Hideki Tanaka
National Institute of Information and Communications Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

不要で単言語の巨大なコーパスを使う点にある。LLM は人間の意を汲んだ学習などを挙げていた。

英語の要約など様々な自然言語処理のタスクで高い性能

招待講演：How to progress beyond human quality?
Ondřej Bojar (Charels Univ.)を達成し世間の注目を集めているが、驚くのは単言語データで学習しているにもかかわらず翻訳精度が高い点

機械翻訳が人と同じレベルに達したと語られることがである。実際には、例えば LLaMA の学習データには多あるが、これは、一部の言語対の文単位の翻訳の場合に過言語テキストからなる Wikipedia が含まれる。しかし全ぎない。例えばチェコ語から英語への翻訳の場合、同じ意

学習データの 4.5%に過ぎず、かつ翻訳の形で学習された

味の語順を変えたチェコ語を正しく英訳できない事例な

わけではない。なぜ高精度に翻訳できるのか。その謎のどを挙げ、問題は枚挙にいとまがないことを示した。しか解明に向けて世界中で研究が進められている。講演ではし LLM の出現もあり翻訳性能が人間に近づきつつあるの明らかになった利点として、は事実で、ここで Bojar 氏が問題視しているのが基調講演

1.

文脈の高い理解力の Zhan 氏と同じく自動評価である。特に、LLM を使っ

2.

対話的に翻訳可能

た翻訳では学習データが不明な場合が大半で、評価データ

3.

翻訳できるスタイルの多様性が未学習であることが保証できない状況になっている。講4.

文書単位の高い翻訳能力

演ではこの問題を含め、新しい自動評価手法の研究を紹介

5.

多言語対応

した。最後に最近の LLM ブームについて、従来型翻訳シ

また、課題としてステムの研究が終わったような論調になりがちだが、

6.

自動評価が困難

LLM の翻訳にも低資源言語翻訳の性能が悪いなど多くの

7.

ドメイン固有の専門知識不足、転移学習が困難

問題がある。また研究の多様性は極めて重要で、従来型の8.

大きな計算コスト

機械翻訳研究を放棄すべきではなく、むしろ、機械翻訳研

9.

低資源言語の翻訳性能の低さ

究者は LLM を批判的に研究し、”Help ChatGPT fallを挙げていた。利点 2 は、翻訳開始時に訳語を指定

slowly and gracefully”であるべきだと結んだ。

できることや、出力された翻訳の時制などを再度指3. おわりに示によって変更できることを指す。利点 3 は多様な文体の入力受け付けることを意味する。ただし「ことわざ」などの翻訳では、翻訳に加えてその意味の本稿では紙数の関係で一部の招待講演のみを紹介し解説が加わってしまう過剰翻訳の問題を生ずること

たが、興味深い研究が多数報告された。これらについもある。課題 6. は翻訳精度が高すぎて従来の手法でては後日 ACL Anthology で公開される予定の予稿集は十分評価できなくなっている問題を指す。課題 7

をぜひ参照されたい。会議の最終日には EAMT（ヨーと 9 は関連しており、ファインチューニングなどでロッパ機会翻訳 協会）の関 係者から、次回の MT

ある程度所望のタスクに対応できるが、その他のタSummit 2025 はスイスのジュネーブで開催されるこスクの性能が大きく損なわれる破滅的忘却が発生すとが発表された。衝撃的に出現し、今回の話題をさらっることを指す。講演では課題に対して研究チームでた LLM を使った翻訳システムが今後どのように進化進めている自動評価、転移学習、計算量削減などのしていくか、次回の会議が今から楽しみである。最後

研究紹介があった。翻訳以外もこなす LLM の研究に、MT Summit 2023 の開催にご尽力いただいた、各にはいわゆる人工知能一般の課題が山積しており、委員会メンバー、査読委員、学生ボランティア、そし

今後取り組むべきテーマ例として、多モダリティ機て多大なご支援を賜ったスポンサー各位に感謝して本械翻訳、信頼できる言語処理、説明可能な言語処理、稿を終わりたい。

4

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

第 18 回 AAMT 長尾賞受賞記念

医薬品開発業務を迅速化するための機械翻訳の協調的開発と運用
早川 威士
株式会社アスカコーポレーション

齋藤 敦
中外製薬株式会社
信頼性保証企画部 翻訳マネジメントグループ

1. 医薬品開発業務への機械翻訳 (MT) 導入

翻訳品質を改善するためのドメイン(医薬品開発)に特化した MT の開発、(2) 過不足なく適切な PE を実施

人工知能（AI）技術はすでに様々な形態で実用化され、いまや産業の発展を強力に推進しうるツールとするための品質水準の設定、の 2 つの手法を取り入れた。

なっている。ただし、AI は出力に対して確実性や正確性が約束されるものではなく、導入した効果の測定がまた本稿では、実証研究後の実業務において翻訳の難しいという課題がある。AI の有効活用には、期待す迅速化が達成されているかを追跡調査した結果についることや目的を明確にし、導入効果を可視化できるよても併せて報告する。

うな枠組みが必要である。

2. ドメイン特化型 MT の開発および評価
医薬品業界はグローバル化が進展した産業であり、多言語コミュニケーション手段として翻訳が重要な役

本研究の対象となっている医薬品開発業務は極めて割を持つ。翻訳には高い知識水準が要求される一方で専門性が高い領域であることから、非特異的なコーパ

時間短縮も課題となっており、機械翻訳 (MT) 技術にスで学習させた MT (汎用 MT) は本業務の用途に適さは、翻訳品質の安定化と翻訳作業の迅速化の双方が求ないと考えられる。そこで、転移学習の一手法である

められている。
しかしながら、現在までの MT 技術は、

domain adaptation を用いて、ドメイン特化型の MT

医薬品関連文書に求められる高いレベルの翻訳品質にを構築し本研究の MTPE に使用するものとした。

追いついておらず、直ちに人手の翻訳を MT に置換できるわけではない。そのため、人によるポストエディッ

学習データは著者の企業が保有する日本語と英語がト(PE)を行うことを前提とした最適な MTPE 手法をペアになった業務用文書約 24 万文を使用し、基盤 MT

設計・開発する必要があり、MT の有用性は PE の品として採用した「みんなの自動翻訳＠TexTra® (国立研

質と作業スピードを加味して評価すべきと考えられる。

究 開 発 法 人 情 報 通 信 研 究 機 構 ) 」 に 対 し domain
adaptation を実施した。

我々は本研究において、MT を用いた翻訳モデルを最適化することにより、MT 技術が翻訳品質の安定化

上記で構築した MT (カスタマイズ MT) が実際にと迅速化の双方にいかに貢献するかを検討した。具体PE の品質および作業スピードの改善に寄与するかを的には、人手翻訳による翻訳プロセスから、MTPE に評価するため、カスタマイズ MT と汎用 MT を用いた

移行することで、翻訳に要する期間がどれだけ短縮で英語から日本語の翻訳出力に対してそれぞれ PE を実

きるかを比較した。翻訳モデルの最適化としては、(1)

施し、編集時間と編集率を記録して比較した。編集時

Cooperative Development and Introduction of Machine Translation Technology to Accelerate Process of Drug
Development
Takeshi Hayakawa1, Atsushi Saito2
1. Research & Development, ASCA Corporation 2.Translation Management Group, Business Strategy &Compliance Dept. Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

間は 1 文ごとに PE に要した時間(秒)を計測し、平均

図 1. カスタマイズ MT と汎用 MT の比較値を算出した。
編集率は PE 前訳文と PE 後訳文のレー
ベンシュタイン距離を正規化した値とした。また一般
的な評価指標として、BLEU および TER (translation
error ratio) を算出した。以上の指標の統計学的検定には paired Student’s t-test を用いた。さらに、医薬品開発業務における専門用語や固有の表現がどの程度正確に再現されているかを評価するため、これらの表
現の正答率 (固有表現一致率) を比較した。いずれの評価も医薬品開発業務に関連するテキストより n=220
文を用いた。

PE の評価の詳細を図 1 に示す。まず BLEU スコアの平均値はカスタマイズ MT が約 47 を超える高値となり、汎用 MT と比べ精度の改善が示された (47.19
vs 30.02; p<0.01*)。TER も同様にカスタマイズ MT が
汎用 MT より優れていた (22% vs 33%; p<0.01*)。

3. PE 品質水準の設定

編集率ではカスタマイズ MT が汎用 MT に対して優れており、統計学的有意差を示した (22% vs 37%,p<0.01*)。編集時間についても、有意にカスタマイズ

PE の作業時間を短縮し、MTPE による翻訳モデル

MT が優れていた (206.58 秒 vs 261.89 秒, p<0.01*)。

を最適化するために、PE の品質水準を設定し事前にポストエディターに周知した。これにより、ユーザー

固有表現の一致率については、43 ポイントの差でカが期待する翻訳品質を上回る過剰な編集／重要性の低

ス タ マ イ ズ MT が 汎 用 MT を 上 回 り 、 domain

い編集にかかる作業時間、および編集作業の判断にか

adaptation の効果を裏付ける結果となった(63 ポイン

かる時間を短縮することを意図した。すなわち、ここト vs 20 ポイント)。

で定義した品質水準は、品質に関する要件であるとともに PE の効率性を高める効果を期待したものである

これらの結果から、概ねカスタマイズ MT の方が優といえる。

れた翻訳結果を出力していると考えられ、実際の PE
品質水準の内容は、(1) 要求事項と (2) 非要求事項

作業においても編集率が減少しており、PE の労力を軽減していることが示された。

をリストアップすることで構成され、PE でやるべきこととやらなくてよいことを明示化している。要求事
項は、
「正確性」
「ユーザビリティ」、「リーダビリティ」、
および「申し送り」の 4 項目から構成され、業務利用のための翻訳文書として比較的重要な項目として絞り*

統計学的有意差を示す。

6

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

込んだ。一方で、非要求事項には表現の好みや一貫性

1 回目の比較では、人手翻訳に対し、MTPE ではなど、一般に翻訳品質の構成要素ではあるものの使途48％の時間短縮効果を確認することができた(図 3、を考慮すると比較的優先度の低い事項を挙げている。

226 時間 vs 106 時間)。しかしながら、品質水準の達

図 2 に品質水準の項目の一例を示す。

成度では、4 項目いずれもエラーが発生しており、中でも「正確性」においては MTPE の方がエラー数が多4. MTPE と人手翻訳の実証的研究

い結果となった(図 4、19 件 vs 26 件)。このため 2 回目の実験では、エラー数を削減して品質水準をより高前章までで記述した翻訳モデルの妥当性を確認する

度に達成することも考慮することとした。

ため、実証的研究として人手翻訳によるプロセスと
MTPE とで、翻訳に要する時間がどれだけ異なるかを

2 回目の比較では、1 回目に引き続き、人手翻訳に対して MTPE で 43％の時間短縮効果を確認した(図 3、比較した。

191 時間 vs 101 時間)。なお、翻訳作業の実時間につ本研究では、構築した翻訳モデルを医薬品開発の実

いても、1 回目から短縮された。品質水準の達成度に務に適用させるため、薬事規制に基づいて実施される

ついては、
「正確性」
「リーダビリティ」では 1 回目に臨床試験に実際に使用した「治験実施計画書」を対象比べてエラー数が減少するとともに、人手翻訳に比べ文書として選択した。また、異なる 2 つの治験実施計て MTPE のエラー数が少ない結果となった。
「申し送

画書の翻訳を 2 回に分けて行い、MTPE の時間短縮効

り」では 1 回目に比べてエラー数は減少したが、人手果に再現性があるかを確認するものとした。時間短縮

翻訳より MTPE の方が多い結果となった。また「ユー効果の目標は、人手翻訳に対し、MTPE で 30%以上のザビリティ」ではエラー数は増加したが、MTPE の方

時間短縮がみられることとした。同時に品質水準の達が少なかった（図 4）。2 回めでエラー数を抑制できた

成度について、要求事項４項目に対するエラー数をカ

背景としては、1 回目の作業を踏まえた改善としてポウントして評価した。1 回目の結果で人手翻訳より

ストエディターへのフィードバックや作業指示書の更MTPE の方がエラー数が多い場合、翻訳および PE 担新などの対策の効果が大きいと考えられ、PE の品質

当者に対してフィードバックを実施し、2 回目でのエ改善にはコミュニケーションの改善が有効である可能

ラー抑制効果を確認した。

性が示唆された。

図 2 . 品質水準の項目の一例

7

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

図 3. 人手翻訳と MTPE の治験実施計画書の翻訳に要MTPE を導入して業務を遂行した 2021 年 1 月～
2023 年 5 月と、未導入期である 2020 年以前の翻訳業した時間の比較

務について、業務開始から終了までの日数と翻訳した
文書のボリューム (単語数) のデータを収集し、単位
量 (3,000 単語) あたりの翻訳期間を算出して比較した。

その結果、未導入期 (2020 年以前) では単位量の翻訳に 2.26 日を要していたのが、導入後は 2021 年～
2023 年のいずれの年も 1.0 日を下回り、顕著な改善を
図 4. 人手翻訳と MTPE のエラー数の比較結果（1 回

認めた。このことから、MTPE の導入を機に翻訳処理

目及び 2 回目）

スピードは大きく改善され、またその効果が維持されており、早期の納品に貢献していることが伺える。また、導入直後の 2021 年から改善効果は明確に現れており、これは実証研究の実施を含め、準備と検証を十分に行ってから導入した効果が現れた結果と考えられ
る

図 5. MTPE プロセスの導入による翻訳期間の短縮効果

5. MTPE プロセス導入後の効果
6. まとめこれらの実証研究の結果を踏まえて、我々はカスタ
マイズ MT＋PE の翻訳プロセスを治験実施計画書の翻訳において導入することに決定した。実験的環境に本研究では、人手翻訳と比べて品質を落とすことな

おいて MTPE は翻訳プロセスの迅速化に貢献したが、く、さらなる翻訳スピードを追求することを目的とし現実の業務においては PE の人的資源の問題やスケて、科学的手法とエビデンスに基づく MT の導入モデ

ジュールの競合など多様な制約が存在する。そこでルの構築を試みた。この導入モデルはカスタマイズ

我々は、MTPE の導入後に実証研究で検討した翻訳プMT の開発・評価と品質水準の設定という 2 つの要素

ロセスの迅速化が達成できているかを追跡調査した。

により構成された。カスタマイズ MT の開発にあたっ

8

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79ては、MT の品質を測る指標 (BLEU、TER および編
集率) と PE 作業時間を計測することで、MT の精度改善を確認した。また品質水準は不必要に高い品質目標を立てるのではなく、水準を明示的に文書化することにより、合理的な品質を効率よく達成することを主眼にデザインした。これらのモデルの効果を検証する
ために、2 回にわたって実際の翻訳プロセスによる比較を行い、時間短縮効果を確認できた。また、実業務への導入後もこの時間短縮効果は顕著に現れ、一貫して維持できている。

標題からも明らかなように、我々の取り組みは単に
新しい技術やシステムを開発したのではなく、その導入と運用を実証研究ベースで行い、定量的評価に基づいて翻訳業務の効率を改善したものである。また、研究体制として MT サービスを提供する企業とユーザー企業が協調的に取り組み、成果を示すことができたという点でも意義は大きく、今後の企業への MT 導入にあたってモデルケースとなることを期待している。

9

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

第 10 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

Multimodal Neural Machine Translation
based on Image-Text Semantic Correspondence
Yuting Zhao
Kyushu University

1. Introduction

2. Background

Multimodal neural machine translation (MNMT)

The study of the potential for improving translation

extends

byquality using images was pioneered by [Elliott et al.,exploiting an auxiliary source modality, specifically2015]. Subsequent studies have integrated image

images, to translate source sentences paired withinformation using a single global visual feature vector

images into a target language.

extracted by convolutional neural networks (CNNs).

theconventional

text-to-text

NMT

The main motivation behind this is that the

For example, some models use the global visual featuretranslation is expected to be more accurate than textual

in the following ways: initializing the encoder/decodertranslation because there are numerous situations in

hidden states [Calixto and Liu, 2017]; performing

which textual context alone is insufficient for correctelement-wisetranslation such as for ambiguous

words andembeddings [Caglayan et al., 2017a]; impacting thegrammatical gender. Therefore, many studies havetext encoder by learning an image representation

focused on incorporating image to aid the interpretation

jointly [Helcl et al., 2018]. In addition, some models useof language for improving translation performance.

the global visual feature to interact between themultiplication

withtargetword

In this work, two methods are proposed to cope withsources through a latent variable [Calixto et al., 2019],

this significant challenge of MNMT task, which is how

a shared space [Zhou et al., 2018], or a universal

to enhance the translation of the text by leveraging

representation [Zhang et al., 2020]. Although they aim

their semantic correspondence to the images effectively.

to combine text and image sources to generate a good

One is named region-attentive MNMT and the other istranslation, the effect of the image cannot be fully

named word-region alignment-guided MNMT (WRA-

exerted because the single global visual features of an

guided MNMT). The region-attentive MNMT aims toentire image are complex.

generate target words by attending to specific semantic
image regions with an additional region-dependent
attention mechanism. The WRA-guided MNMT aims
to guide textual features to interact with semanticallycorresponding

regional

visualfeaturesbyincorporating an auxiliary facility WRA as a bridge.
This work shows that two proposed methods achievesignificant improvement for translation performance
benefit from better visual information utilization.

To effectively utilize an image, other studies
represent image information with a sequence ofequally sized grid local visual feature vectors extracted

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

by CNN. These grid features are used to preserve thedetection with an additional region-dependent

spatial correspondence with the input image. For

attention mechanism for fully exploiting semantic

example, a joint representation is generated byimage region features upon NMT architectures,combining visual and textual representations [Fukui etwhich is called region-attentive multimodal neuralal., 2016], compute a multimodal context vector using

machine translation (RA-NMT).

amultimodalor filteredmechanism

In RA-NMT, it is possible to focus on different[Caglayan et al., 2016b], and focus on textual andparts of the source sentence and different object-visualdifferent

level regions of the image at the same time. The

strategies on attention mechanisms [Calixto et al.,main motivation behind this is that I expect the2017]. As these equally sized grid-based local visual

proposed method to take advantage of useful visualfeatures do not convey specific semantics, the role ofinformation by attending to specific regions of thevisual features is dispensable in translation.

image to assist in translating source words.

annotations

attention

independently

byTo overcome the above difficulties, current studies

Technically, rather than equally sized grid local

attempt to represent an image using multiple object-visual features, I present that semantic imagelevel2020].

region features containing object attributes andFurthermore, some recent works tried to explore therelationships are essential to MNMT. Furthermore,correlations within visual and textual modalities

inspired by previous studies on the investigation of[Zhao et al., 2022a, Zhao et al., 2022b]. Thus far, thethe attention mechanism for multi-source learning,

challenge in the MNMT task is how to enhance theI introduce that a region-dependent attention

translation of the text by leveraging their semantic

mechanism is a promising way to make MNMT

correspondence to the images.

attend to the salient regions of an image. Therefore,

regionalfeatures

[Zhao

et

al.,

In this paper, two methods of MNMT based on

insteadofutilizingregionalfeaturestoimage-text semantic correspondence are introduced.

initialize/contextualize language representations, I

Both are experimented on the Multi30k dataset withpropose integrating semantic image regions intotranslation tasks of English to German/French. The

MNMT with two modality-dependent attention

dataset contained 29k train set, 1,014 valid set, andmechanisms, one for text and the other for the

1k test set. Each image was paired with its English

semantic image regions, which is significantly

descriptions as well as translations of German anddifferent from the previous studies.

French. All the experiments are evaluated by two

In this study, I implemented and verified themetrics: Bleu [Papineni et al., 2002] and Meteor

proposed method on the RNN-based architecture[Denkowski and Lavie, 2014].

and the Transformer-based architecture, which arecalled the region-attentive multimodal RNN (RA-

3. Region-Attentive MNMT (RA-NMT)

RNN) method and region-attentive multimodal[Zhao et al., 2020, Zhao et al., 2022b]transformer (RA-TRANS)

method,respectively.

Experimental results on different language pairs of
Figure 1 shows the overview of RA-NMT. In thisthe Multi30k dataset show that my proposed method

proposed method, I attempt to combine object

achieves better performance over baselines.

11

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

The experimental results are shown in Table 1 forII.

RA-RNN and Table 2 for RA-TRANS.

Results within Transformer-Based Models

Table 2 presents the experimental results of theTransformer-based architectures, showing that the
proposed RA-TRANS outperforms the baselines onboth the En→De and En→Fr tasks. It is worth notingthat my RA-TRANS results are significantly better
than not only the text-only TRANS baseline but also
the GA-TRANS baseline with a p-value of < 0.05 on
both tasks. This demonstrates that the proposed
method is universal, which can result in consistentimprovements in performance on different NMT
architectures. Thus, the effectiveness and generality ofthe proposed method can be confirmed.

4. WRA-Guided MNMT
[Zhao et al., 2022a]
An overview of WRA-Guided MNMT is shown in
Figure 2. This study proposes a novel facility named
word-regionalignment

(WRA)

that

explicitly

correlates source words with image regions as anadditional input in the proposed MNMT model.

I.

Results within RNN-Based Models

Table 1 presents the experimental results of RNNbased architectures, showing that the proposed RARNN achieves better performance than both thetext-only RNN baseline and the GA-RNN baseline in
all translation tasks.
In particular, the results of the RA-RNN are
significantly better than those of the text-only RNN

Unlike existing MNMT models, I design the WRA as

baseline with a p-value of < 0.05 on both language

an intermediate component to bridge multimodal

pairs. This illustrates that integrating semantic

inputs. Specifically, as visual concepts can summarize

image

promotethe semantics of image regions, I utilize these visualtranslation performance, and my proposed method

concepts as a medium to pre-process the semantic

can make better use of visual information.

relevance between source words and image regions.

regionvisualfeaturescan12

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

In terms of architecture, I propose a novel

W2R strategy.
•

integration strategy word-to-region (W2R) thatleverages the WRA, facilitating the interaction

MNMTW2R(sa): the proposed MNMT model
incorporating soft WRA to guide W2R stage.

•

between semantically relevant textual and visual

MNMTW2R(ha): the proposed MNMT modelfeatures. Under the integration strategy W2R, theincorporating hard WRA to guide W2R stage.

pre-processed WRA is leveraged as a bridge to link

The experimental results are shown in Table 3 for

textual and visual inputs, acting as an auxiliary cue
to

guide

textualfeaturestointeract

En→De and Table 4 for En→Fr.

with

As shown in Table 3, compared with the text-to-

semantically relevant regional visual features.

text NMT and the MNMTR baselines, the proposed

Additionally, two modality-dependent attention

MNMTW2R(sa) and MNMTW2R(ha) models yieldedmechanisms are utilized to generate textual andsignificantly improved translation results.

visual contexts for decoding target words. By
advancing the correlation between textual andvisual modalities by integrating WRA, the textual
and visual context can provide semantically relevant
information to generate accurate translations.
Overall, the main contributions are as follows: 1)
I proposed WRA, an intermediate component as anadditional input to bridge multimodal inputs basedon semantic relevance. 2) I proposed a novel
integration strategy W2R of the MNMT model thatleverages the WRA to guide the model to translate
certain source words into target words while
attending to semantically relevant image regions. 3)

The key difference between the MNMTW2R and

I implemented my proposal on both RNN-based and

MNMTR was the integration of WRA. It was verified

Transformer-based

Experimentsthat integrating the WRA enabled better use of thevalidated the consistent efficacy of the proposed

visual features; therefore, the performance wasmethod and revealed that it significantly improved

better than that of the model without the WRA.

architectures.

baselines based on different evaluation metrics.

I think that the significant improvements could be

In my experiments, I split two branches based on

attributed to two aspects of the proposed model: (1) The

RNN-based and Transformer-based architectures.

WRA bridges vision and language well. (2) Integrating

Each branch includes the following types of models

WRA-guided textual features with visual features canfor comparison.

promote visual feature utilization.

••

On the other hand, as shown in Table 4, the results

NMT: the text-to-text NMT model, wherein only
the textual sentences were used.

of the En→Fr task also showed a consistent trend with

MNMTR: the MNMT model using regional visual

the results of the En→De task. Thus, the generality offeatures, without integrating WRA to process

the proposed framework was established.

13

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

redundant visual information use, such as some nonvisual words. As data sparsity issues are still alimitation of the MNMT task and the data collection
is expensive, I think that exploiting how toeffectively

integrate

retrievalandrerankingpipelines for MNT or exploring the unsupervised
way using the pseudo dataset are more promising forthe next research step.

Acknowledgement
5. Conclusions and Future Directions

Thanks to all the reviewers and organizers from the
AAMT community. Thanks to my supervisor Prof.

This thesis presents two effective solutions to the

Komachi Mamoru and collaborators Dr. Chenhui

difficulties faced by the MNMT task: (1) The region-

Chu and Dr. Tomoyuki Kajiwara for their advice andattentive MNMT aims to generate target words bycomments to support me finish this work during myattending to specific semantic image regions with an

Ph.D. I also want to thank my master's thesis

additional region-dependent attention mechanism.

committee members: Professor Toru Yamaguchi and(2) The WRA-guided MNMT aims to guide textual

Professor Yasufumi Takama and my doctoral thesisfeatures to interact with semantically relevant

committee members: Professors Yasufumi Takama,

regional

Takashi Ninomiya, and Eri Shimokawara. Thanks

visualfeaturesbyincorporatinganauxiliary facility WRA as a bridge.

to their insightful advice and comments.

Both these two methods have been implemented

Referenceon two mainstream architectures of NMT: the RNN
and the Transformer. Extensive experiments on
English→German and English→French translation[Elliott et al., 2015] Elliott, D., Frank, S., and Hasler,

tasks using the Multi30k dataset have been

E. Multi-language image description with neuralconducted to verify the effectiveness of the proposedsequence models. CoRR, abs/1510.04709.

methods. Consistent results on different language
pairs and different architectures show that the[Calixto and Liu, 2017] Calixto, I. and Liu, Q.

proposedsignificant

Incorporating global visual features into attention-

improvement over baselines, which can demonstrate

based neural machine translation. In EMNLP 2017,that both proposed methods can achieve better

pages 992–1003.

methods

canachievetranslation performance because of their better
image information use.

[Caglayan et al., 2017a] Caglayan, O., Aransa, W.,

In the future, I recommend considering parsing

Bardet, A., García-Martínez, M., Bougares, F.,

word attributes in the sentence structure to avoid

Barrault, L., Masana, M., Herranz, L.,van de Weijer,

14

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

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15

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

第 10 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

タスクに応じてトークン分割を最適化する試みと現状
平岡達也
富士通株式会社

1. はじめに
本稿では，第 10 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞を受賞した博士論文 “Task-Oriented Word Segmentation”[1] について解説する．本稿に含まれる図及び実験結
果は，すべて当該の博士論文および博士論文公聴会の発表資料より引用し和訳したものである．
近年の自然言語処理においては一般的に，入力となるテキストを文字や単語，サブワードなどの細かい単位に区切ってから，ニューラルネットワークなどのモ

図 1 従来の不可逆的なトークン分割（上）と，提案手法によるトークン分割の最適化（下）．

デルに入力する．例えば「外国人参政権」というテキ
ストは，「外国人／参政権」のように区切ってからモデ

そこで本研究では，後段タスクの情報を用いてタスク

ルに入力する．このように，テキストを細かい単位に最適なトークン分割を獲得するために，後段で用いる（トークン）に区切る処理をトークン分割と呼ぶ．

モデル（後段モデル）と，トークン分割器の同時学習の高性能な自然言語処理を実現するためには，トーク手法を提案する（図 1 下）
．本手法では，ユニグラム言語

ン分割を適切に行うことが望ましい．しかしながら，モデルを用いたトークン分割器をベースとして，後段タ

自然言語処理のモデルにとって，どのようなトークン

スクに応じてトークン分割を調整できるような新たな機分割が適切であるかは明らかではない．例えば解きた構を組み込む．文書分類や機械翻訳のタスクでの実験をいタスクによっては，「外国／人参／政権」のように人通して，提案手法が性能の向上に寄与するだけではなく，間にとっては不適切に感じられるトークン分割が，モ

自然言語処理のモデルに適切なトークン分割についての

デルにとって最適かもしれない．

示唆が得られることを紹介する．

単純な発想として，トークン分割をタスクに応じて最適化するアイディアが思いつくが，従来のトークン

2. 提案手法 OpTok のコアアイディア

分割の手法では実現することができない．これは，トー

本研究では，タスクに応じてトークン分割を最適化

クン分割が一般的に，自然言語処理における前処理とする手法である OpTok (Optimizing Tokenization) をして，後段のタスクから独立して処理される[2]ことに提案する．OpTok には，文書分類に用途が限定された起因する（図 1 上）
．例えば機械翻訳のタスクを解きた

初期の手法[3]と，様々なタスクに利用可能な発展版[4]い場合は，使用するモデルのアーキテクチャや，翻訳があるが，本稿では機械翻訳のタスクにも応用可能な

元・翻訳先の言語などのタスク特有の情報を用いずに，

後者を簡単に紹介する．詳細な手法の説明については，

トークン分割を決定する．こうした前処理としての博士論文を構成する国際会議論文を参照されたい．

トークン分割は不可逆的な処理であるため，後段タス

本手法のコアアイディアは，後段モデルの学習におクの情報を用いて後から修正することはできない．

ける損失値が下がるように，トークン分割器のパラメータを調整する工夫にある．提案手法はユニグラム

Task-Oriented Tokenization
Tatsuya Hiraoka
Fujitsu Limited
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

図 2 本研究で提案する手法の概要

言語モデルを用いたトークン分割器を初期状態として，値を計算する．図 2 の例は，「外国人/参政/権」，「外国

後段モデルの性能が向上する（学習時の損失値が下が人/参/政権」，「外国/人参/政権」の 3-Best のトークン分る）ようなトークンの出現確率が向上するように，ユ割を後段モデルに入力したときの損失値（例えば正解

ニグラム言語モデルのパラメータを更新する．

ラベルの予測の誤差）が，それぞれ順に 0.22，0.69，
0.91 であった場合である．提案手法では，これらの損ユニグラム言語モデルを用いたトークン分割

失値に対して，入力となったトークン分割の確率にユニグラム言語モデルでは，あるテキスト𝑠から得らよって重みづけ和を計算し，全体の損失値として取りれるトークン分割𝑠′の確率を，トークン分割に含まれ扱う．誤差逆伝搬によって全体の損失値を下げるようるトークンの出現確率の積𝑝(𝑠 ′ ) = ∏𝑤∈𝑠 ′ 𝑝(𝑤; 𝜃) で表に更新を行うと，最も低い損失値 0.22 に掛け合わせ

す．ここで𝑝(𝑤; 𝜃)は，ユニグラム言語モデルのパラ

た「外国人/参政/権」の確率を向上させたいという力がメータ𝜃のもとで計算されるトークン𝑤の確率を表す．

働く．このとき，トークン分割器を構成するユニグラ

例えば「外国/人参/政権」というトークン分割の確率は，

ム言語モデルをニューラルネットワークによって構築𝑝(外国; 𝜃) × 𝑝(人参; 𝜃) × 𝑝(政権; 𝜃)として計算する．

しておくことで，𝑝(外国人; 𝜃)などのトークン分割をユニグラム言語モデルを用いたトークン分割器による構成するトークンの確率が向上するように更新される．

分割処理では，与えられた𝑠について，最も確率が高く

このように誤差逆伝搬によってトークン分割器を更なるようなトークン分割𝑠 ′ を出力する．

新するとき，後段モデルのパラメータも同時に学習す

このとき，「外国/人参/政権」ではなく「外国人/参政ることができる．すなわち，通常のニューラルネット/権」というトークン分割を優先的に使用したい場合は，ワークの学習と同様に，全体の損失値の最小化を目指

𝑝(外国人; 𝜃)や𝑝(参政; 𝜃)，𝑝(権; 𝜃)の値を向上させる

して学習を行うことで，後段モデルとトークン分割器必要がある．提案手法では，後段タスクにおける損失を同時に最適化できる設計となっている．

値が下がるように，どのトークン分割を利用するべき本手法は，後段モデルの出力から何らかの損失値がか，そのためにどのトークンの確率を向上させるか（あ計算できれば，どのようなタスクであっても適用する

るいは低下させるか）を自動的に判断する．

ことが可能である．例えば機械翻訳のタスクに利用するのであれば，ソース側の言語の入力に用いるエン提案手法によるトークン分割の最適化

コーダーと，ターゲット側の言語の出力に用いるデ本手法では，後段タスクにおける損失値が下がるよ

コーダーに対して，それぞれ本手法を適用すればよい．

うなトークン分割を探索するために，実際にある時点

究極的には，トークン分割器を学習するだけであれば，でのユニグラム言語モデル𝜃を用いていくつかの分割

後段モデルの出力に対して何らかの評価値が数値で得（ここでは N-best 分割）を後段モデルに入力し，損失られれば良いため，本手法の応用範囲は広い．

17

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

タスク
日
本
語

英
語

ラベル数

ユニグラム言語モデル

サブワード正則化

提案手法

SNS 感情分類

3

85.89

86.51

87.27

ジャンル予測

21

46.82

47.86

50.79

レート予測

5

51.95

52.30

53.37

SNS 感情分類

2

75.98

77.31

78.63

ジャンル予測

24

70.17

71.19

71.83

レート予測

5

66.42

67.53

67.90

表 1 文書分類のタスクの各データセットのラベル数と，実験結果（F1 値）．

3. 文書分類のタスクでの性能向上と実験の設定と結果獲得されたトークン分割の観察

文書分類を解くための後段モデルとして，BiLSTM

トークン分割の最適化の効果を検証するために，文を用いた単純な文書分類器[9]を用いた．比較手法とし

書分類のタスクで実験を行った結果を紹介する．

て，一般的なユニグラム単語モデルを用いたトークン
分割の手法を用いた．具体的には，SentencePiece [2]データセットのユニグラムモードを利用した．また，トークン分割

文書分類のタスクでの実験では，分かち書きを行わに関する学習のテクニックとして，サブワード正則化

ない表記体系を持つ言語として日本語のデータセットを用いた場合とも比較する．サブワード正則化は，後を用いた．また，分かち書きを行う言語として英語の段モデルの学習中にトークン分割をランダムにサンプ

データセットを用いた．それぞれの言語について，リングすることで，後段モデルをトークン分割の揺れ

SNS の感情分類，ジャンル予測，レート予測の 3 つのに対して頑健にする効果を持つ．提案手法は，トーク

文書分類のタスクを採用した．

ン分割器の同時学習を行う過程で，サブワード正則化

SNS の感情分類は Twitter（現 X）のツイートに感と似た効果が得られるため，サブワード正則化を用い

情ラベルを付与したデータセットを用いた[5][6]．

た手法をベースラインとすることが妥当である．

ジャンル予測とレート予測のタスクは，どちらもサブワード正則化は，上述のユニグラム言語モデル

イーコマースサイト（ネットショッピングのサイト）

によるトークン分割の手法に用いた．また，提案手法に投稿されたレビューのテキストを用いて作成した．

で用いるトークン分割の初期状態にも，上述のユニグ

ジャンル予測は，レビューのテキストを入力として，

ラム言語モデルによるトークン分割の結果を用いた．

レビューが投稿された商品のジャンルを予測するタス

文書分類のタスクで実施した実験の結果を表 1 にまクである．レート予測は，レビューのテキストを入力

とめた．実験の結果より，文書分類のタスクでの性能として，レビュー投稿時にユーザーが設定した商品の（F1 値）は，単純なユニグラム言語モデルによるトー評価のスコア（星）を予測するタスクである．日本語

クン分割を用いた場合よりも，サブワード正則化を用

では楽天データセット[7]，英語では Amazon データ

いた場合の方が高いことが分かった．さらに提案手法

セット[8]から，それぞれジャンル予測とレート予測のを加えることで，性能向上が得られることが分かった．

タスクの学習・検証・評価データを作成した．

また，得られた性能の向上幅は，分かち書きを行わな

各分類タスクで用いたラベルの数は，
表 1 に示した．

い英語よりも，日本語の方が大きいことが示唆された．

なお，本実験は著者が東工大の学生として実施したも最終的な後段のタスクでの性能が向上したという事のであり，現時点では楽天データセットの内容にアク実だけでは，性能向上にトークン分割の最適化が寄与

セスすることはできないことを念のため申し添える．

しているかどうかが分からない．そこで，提案手法に

18

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

手法

トークン分割ユニグラム言語モデル

香りは提案手法（ジャンル予測） 香り
提案手法（レート予測）

は

香りは

すき

だけど

、 痛

んだ

髪に

は全然

効果なし

。

すき

だけど

、 痛

んだ

髪

は全然

効果

。

すき

だけど

、 痛

んだ

髪に

は

効果なし

に

全然

なし

。

表 2 文書分類のタスクで獲得されたトークン分割の例

よってトークン分割のみを最適化した場合に，性能の結果より，各タスクで獲得したトークン分割は，初向上が得られることを示す．具体的には，後段モデル

期状態に比べてトークン数が増える（細かく分割されの BiLSTM に関するパラメータをすべて初期状態でる）ことが分かる．実際に，獲得されたトークン分割

固定し，トークン分割器のパラメータのみを更新したの長さは，ジャンル予測のタスクで 1.58 倍，レート予場合に，性能向上が得られるかを確かめる．この設定

測のタスクで 1.27 倍，初期状態のユニグラム言語モデ

で日本語の SNS 感情分析のタスクを学習し，検証デー

ルによるトークン分割より長くなっている．興味深い

タ上での性能と学習データでの損失値の推移を図 3 にことに，レート予測よりもジャンル予測を学習した場示した．結果より，トークン分割器の更新だけでも性合の方が長いトークン分割が得られるという傾向は，能の向上や損失の低下が得られていることから，提案

中国語や英語でも同様である．これは，文書分類にお手法によるトークン分割の最適化が，最終的な性能向けるラベルの数や，タスクを解くうえで重要になる上にも寄与していると考えられる．

トークンの頻度に起因すると考えられる．
実際に得られたトークン分割を見てみると，ジャンル予測に最適化された場合は，正解のラベルである「美容・コスメ．香水」に関連する「香り」や「髪」といったトークンが独立して出現するように分割されていることが分かる．一方でレート予測に最適化されたトークン分割では，否定の極性表現である「全然」といったトークンが独立して出現するように区切られている．
これらのトークンは，人間にとっても文書分類を解く
際の手がかりになると考えられ，今回の文書分類のタ

図 3 トークン分割のみを最適化した場合の損失値の低下と検証データでの性能向上の推移（10 エポックの学習）．
初期状態の値を 0 としたときの差を示す．

スクにおいても同様に，後段モデルの性能の向上に寄与していると考えられる．

獲得されたトークン分割
提案手法がタスクに応じて異なるトークン分割を獲得

4. 機械翻訳のタスクでの性能向上とできているのかを調べるために，日本語のジャンル予測獲得されたトークン分割の観察
文書分類のタスクで行った実験と同様に，機械翻訳とレート予測のデータセットを用いて，実際のトークンのタスクでも提案手法の評価を行う．

分割を確認する．ジャンル予測とレート予測は，どちらも同一のテキストから作成しているため，異なるタスク

データセットに対して異なるトークン分割を獲得できるかを調べられる．提案手法の初期状態であるユニグラム言語モデルに

IWSLT15 と WMT14 の対訳データセットを用いて，よるトークン分割と，それぞれのタスクを学習して獲得

3 言語対（ベトナム語・中国語・ドイツ語⇔英語）でしたトークン分割を表 2 にまとめた．

の実験を行う．いずれの言語対も，片側は英語である．

19

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

ソース側

サブワード正則化

提案手法

サブワード正則化

提案手法

ターゲット側

サブワード正則化

サブワード正則化

提案手法

提案手法

Vi→En

28.78

29.24

29.69

29.44

En→Vi

31.60

31.41

31.74

31.70

Zh→En

21.17

21.63

21.65

21.89

En→Zh

15.25

15.45

15.59

15.31

De→En

31.89

32.19

31.98

31.90

En→De

27.41

27.62

27.52

27.44

表 3 機械翻訳のタスクでの実験結果（BLEU 値）

実験の設定と結果
機械翻訳のアーキテクチャには，Transformer[10]

学習の前半

ソース側

ターゲット側

学習の後半

ターゲット側

ソース側を用いた．機械翻訳のタスクでは，ソース側とターゲッ

Vi→En

30.22

29.47

ト側の双方の言語にトークン分割を施す．そのため，

En→Vi

31.78

31.33

提案手法をどちらか片方の言語にだけ適用したり，双

Zh→En

21.99

21.82

En→Zh

15.54

14.88

方に適用したりといったバリエーションが考えられる．
本稿で紹介する実験では，双方の言語にサブワード正

表 4 学習の前後半でトークン分割を最適化する言語を切り替えた場合の実験結果

則化を用いた場合（ベースライン）と，片側のみに提案手法を用いた場合，双方に提案手法を用いた場合の獲得されたトークン分割

合計 4 種類の設定で実施し，結果を表 3 にまとめた．

機械翻訳のタスクで獲得された実際のトークン分割

実験結果より，提案手法を用いたトークン分割の同を確認する．英中翻訳の言語対において，ソース側と時最適化を導入することで，ベースラインに比べて性ターゲット側の英語側のみのトークン分割を最適化し能が向上することが分かった．また，提案手法をソーた時に獲得された分割の例を，表 5 に示した．

ス側とターゲット側の双方に適用するよりも，ター

分割の結果より，ソース側の英語のトークン分割をゲット側のみに適用する方が性能の向上に寄与しやす最適化する場合には， “have” の “e” や “hours” のいことが示唆された．これは，機械翻訳のタスクの学“s” のように，接尾辞に関する部分文字列が細かく区

習中に，ソース側のトークン分割が大きく変わり続け切られていることが分かる．一方でターゲット側のることで，学習が不安定になるためだと考えられる．

トークン分割の最適化では， “separated” の接尾辞のこの考察を踏まえて，学習の全体 100 エポックの更区切り方を調整する程度で，全体を通してテキストを新の中で，前半 50 エポックと後半 50 エポックのそれ

細かく分割するような傾向はみられなかった．

ぞれで，ソース側とターゲット側の片方のみのトーク

実際に，提案手法によって獲得されたトークン分割

ン分割を最適化する実験を行った（表 4）．結果より，の長さを見比べると（表 6），ソース側で獲得された学習の前半にソース側のみのトークン分割の最適化をトークン分割は一貫して 1.4 倍程度，初期状態のトー行い，後半でターゲット側を最適化することで，安定クン分割よりも長くなっている（細かく区切るようにした性能向上が得られることが分かった．よって，ソーなっている）ことが分かる．一方で，ターゲット側でス側・ターゲット側双方のトークン分割を同時に最適獲得されたトークン分割は，多くの場合で 1.0 倍以下，化して性能向上を得る場合は，2 段階での学習を設定

すなわち，ほとんどトークン分割の細かさが変わってすることが望ましいこと考えられる．

いないことが分かる．ソース側とターゲット側のトー

20

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

ソ
分ー
割ス
最側
適の
化み
タ
分ー
割ゲ
最ッ
適ト
化側
の
み

ソース側
ユニグラム言語モデル

Student

s

don

' t

have

提案手法

Student

s

do

'

t hav

e

long hour

ターゲット側

学生

在

校

不

长

。

ソース側

引力

与

其它

力

分

隔

ユニグラム言語モデル

Gra

vity separatedaway fromthe other force s

.

提案手法

Gra

vity separated away fromthe other force s

.

n

学习

时间

long hourssof learning.

of learning.

开来ターゲット側

表 5 機械翻訳のタスクで獲得されたトークン分割の例

ソース側がたいことに，本手法に関連した研究がいくつか生ま

提案手法

サブワード正則化

サブワード正則化

提案手法

Vi→En

1.53200.9993En→Vi

1.46500.9999Zh→En

1.51750.9994

En→Zh

1.3516

1.6613

ターゲット側れている[11][12]．著者も新しい研究に大きな刺激を受けており，今後もトークン分割の最適化という観点から，自然言語処理の発展に貢献していきたい．
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学習を用いた効率的なトークナイザとモデルの同時学習, 言語処理学会 第 29 回年次大会.
[12] 榎本大晟, 平澤寅庄, 金輝燦, 岡照晃, 小町守.
2023. ニューラル機械翻訳における単語分割器のドメイン適応. 言語処理学会第 29 回年次大会.

表 6 獲得されたトークン分割の長さの，初期状態のトークン分割の長さに対する割合

クン分割の長さの傾向は，様々な言語によって似通っているが，中国語がターゲット側にある場合のみ傾向が異なる．これはターゲット側の中国語において，一文字が持つ情報が多く，ソース側の英語とトークン分
割の粒度を揃えようとしためであると考えられる．このような，提案手法で得られたトークン分割の観察は，
自然言語処理において適切なトークン分割について議論する際に，重要な知見となりうる．

5. まとめと展望
本 稿 では ，著 者が 博士 論 文と し てま とめ た手 法
OpTok について，手法のアイディアと実験の結果を紹介した．本手法はトークン分割の最適化を目指した手法であるが，結果として得られた性能向上の幅は大きくなく，「最適」なトークン分割が得られているとは考えにくい．実際に，日本語の SNS 感情分類の性能が最大となるようなトークン分割を総当たりで調べてみると，95.47 という F1 値が得られる．現在得られている
87.27 という数値（表 1）と見比べると，最適化の余地が大いに残されていることが分かる．理想のトークン
分割との差をどれほど埋められるのか，どのように埋めるのかは，いまだ課題として残っている．大変あり

21

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（8）：翻訳者がしていること・MT にできること
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

すし、身体性や記号接地とこうした作業との関係ははっきりしませんので、MT の検証をしない理由にも、本連載では、これまでに翻訳の対象とその性格（第できないと判断する理由にもなりません。一方で MT

1 回・第 2 回）
、翻訳プロセス（第 3 回・第 6 回）、翻や LLM を開発している人にとってそれは自明でしょ

訳者のコンピテンス（第 5 回）
、社会的需要（第 7 回）、

うし、他方でプロの翻訳者の専門性を非専門家も有す

MT 研究と翻訳論の認識の違い（第 4 回）を扱ってきる身体性や記号接地の問題にされると困るでしょう。

ま し た 。 世 の 中 で は 、 い わ ゆ る MT だ け で な く
ChatGPT 等の LLM を用いた「翻訳」についてもそれ

2. 訳文を作る

な り に 議 論 が 出 て き ま した [1] 。 み ん な の 自 動 翻 訳@TexTra では、新エンジン翻訳 LM の試行が始まりまこのレベルの MT 評価として BLEU[6]、最近ではした[2]。これらを踏まえ、今回は、人間の翻訳を目安にCOMET[7]等がありますし、人間の評価も行われてい

MT/LLM の訳を評価してみます。重点は MT の評価

ますが[8]、ここでは少し広い視点から人間の翻訳を基

自体ではなく、評価を通して MT の位置付けを考える

準としていますし、また AAMT Journal の「温故知新」

こと、同時に評価そのものを反省的に考えることにあに触発されて、AAMT 例文評価研究会の翻訳困難例文ります。

を使います[9]。
「訳しにくさ」が、人間が把握できる（主これまで扱ってきた翻訳のプロセス [3]とコンピテンに言語学的な）文の性質から分類されているものです。

ス[4]、産業翻訳の評価[5]を踏まえ、翻訳者がやっている

文献[9]の付録から、「。
」で終わる 139 例を DeepL (DL)、

ことのうち、以下を考えます。

Google Translate (GT)、みんなの自動翻訳@TexTra 翻(1) （X 文 Y 訳レベルで）訳文を作る

訳 LM【日本語-英語】(TexTra)で訳してみました[10]。

(2)表現の位置付けを同定し適切に扱う全体にいずれのシステムもかなり意味が取れる訳文が(3)

用語の一貫性を維持する・確認する

できています。以下はうまくいかない例です。

(4)

記述の内容を理解し確認する【被害の受け身】「彼女は鳥に逃げられた。
」→ “She(5)

修正する

got away from the birds.” (DL), “She was run away

(6)

訳注を付けるby a bird.” (GT) 、 “She was run off by the bird.”(7)

翻訳について説明する(TexTra)。一方、「東京の人は地震に慣らされている」

翻訳では調査も重要ですが取り上げません。英日・日英を対象に、短めの単位を扱います。

はいずれも適切に訳されます。
【機能語の曖昧性】「勉強のために、目が悪くなった。
」

特に(4)から(7)は、MT には「身体性がない」「記号は GT のみ理由として訳せていました。また、「彼は倒接地されていない」のでできないと言われることもあれるまで仕事をした。」「彼は倒れるほど仕事をした。」

りますが、身体を有し記号接地されているとされる人で後者を比喩として訳したのは TexTra のみでした。

間でも（(1)-(7)すべてにわたり）できなかったりしま

いずれも優先的解釈は文のみで決まる例です。

What translators do and what MT can do
Kyo Kageura
Graduate School of Education, 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/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79【省略補完・照応関係認定】「妻には、遺産として自扱えるようになってきました。DL は比較的安定してい宅と土地を残す。息子には、現金を考えている。」で、ますが、GT や TexTra は少し不安定なようです（TexTra

第 2 文を訳せたのは TexTra のみ（“I am thinking ofでは翻訳不要記号を使うことで対応できますが）。とはいcash for my son.”）でした。
「この石の方が重いと思う

え、DL も使用と言及の区別を踏まえた訳の考慮は難し

が、あの石の方が重いと言われている。
」は DL が比較

い よ う で 、 例 え ば 、 “Mushroom is poisonous, but

対象を補填して“that stone is said to be heavier than“mushroom” is not.” を 「 キ ノ コ に は 毒 が あ る が 、that stone”と意味不明になりました。

“mushroom”には毒はない。
」としてしまいます。

【熟語・慣用句】「角の喫茶店で油を売っている。
」は国際条約の条文も、X 文 Y 訳としてはほぼ 100 点に

いずれも熟語として取れませんでした。
「これでは、元近い出力を出しますが、正訳のコピペは依然としてでも子もない。
」は DL と TexTra はそれなりに意味をきません。ChatGPT や Bard に正訳を使うようプロン

取った訳を出しました。なお TexTra では熟語を指定

プトを与えても、やはりできません[11]。翻訳としてはでき、そうすると多くの場合に上手く訳します。

いずれもできていないことになります[12]。

【意味カテゴリ判別】「放送局へ行くバスを教えてく

4. 用語の一貫性を維持する・確認する

ださい。
」等、文献[9]には連体修飾の事例として複数事例が挙げられています。連体修飾そのものはいずれも適切に訳されましたが、DL は「放送局」を場所を指す

用語登録なしで [13]以下の例を見てみます。

には不適切な“broadcaster”とすることがあります。

The Rome Statute created the ICC and Trust Fund for【事象の構成】「所長は 3 人だけでも合格して欲しい

Victims (TFV). It made the ICC the world's firstのだ。」この事例で文献[9]が指摘する曖昧性は所長がpermanent international criminal court so it could not

3 人なのか 3 人に合格してもらいたいのかですが、いonly address crimes that have happened but also seek

ずれも後者として取った上で、“The director wants

to deter further crimes. The Statute lists the crimes

only three of them to pass.” (DL) 、 “The director

under the ICC's jurisdiction and outlined the Court's

wants even just three people to pass the exam.” (GT)、processes, which aim to hold perpetrators accountable,“The director wants at least three people to pass.”

within a system that ensures fair trials.[14](TexTra)と訳しています。
「だけでも」の基本的意味を

第 1 文冒頭の“The Rome Statute”と第 3 文冒頭の維持しているのは TexTra のみ、そこでもニュアンス“The Statute”を、DL は「ローマ規程」「ICC 規程」、GTは落ちています。

は「ローマ法」「この規程」、TexTra は「ローマ規程」「ICC」
としており、うまく扱えていないことがわかります。

3. 表現の位置付けを同定し適切に扱う

ChatGPT と Bard では、それぞれ「ローマ規程」
「この
規程」
、
「ローマ規程」「規程」と訳しており、同じ規程を

文献[9]の「私の車の番号は「なにわ 53 へ 1000」で指していることが理解されているようです。

す。
」
を DL は“My car number is 1000 to Naniwa 53.”、

5. 記述の内容を理解し確認する

GT は“My car number is “1000 to Naniwa 53”.”と訳しており、「なにわ 53 へ 1000」が何なのかを把握し損ねています。TexTra は“My car number is “Naniwa

ここからはタスクの性質上、主に ChatGPT と Bard53-1000”.”で、表現の位置付けは理解していそうです。

を見ますが、
まずは MT 出力から。
“A set is a collection

いわゆる使用と言及の区別については、全体にだいぶof things.”[15]を、DL と TexTra は「集合とは物事の集

23

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

まりである。
」「集合とは、物事の集まりです。
」ときちても、要素が同一であるため等しいです。しかし、んと訳しますが、GT は「セットとは物事の集合です。
」{2,4,6,8}≠{2,4,6,7} です。

と、定義における言葉の配置を把握せずに訳しました。

「セット」は「集合」に、「ただし」は「しかし」に

ChatGPT と Bard に、「次の文を、事実確認をして必変更されています。
「{2, 4, 6, 8}={4, 2, 8, 6}は、」は修要に応じて情報を修正しながら訳してください」と指定

正されておらず、ChatGPT では「等しいです」というし、“The Three Mile Island accident began at 4 a.m. on

述語を入れたために主語の「{2, 4, 6, 8}={4, 2, 8, 6}」

March 28, 1978, and released radioactive gases andと齟齬をきたしています。原文の“they”が少し浮いてradioactive iodine into the environment.”[16]を訳させる

いることを反映してか、「要素」と異なる順序との関係と、いずれも「1978 年」とそのまま訳します。ただし、は明示化されていません。次に TexTra。

事前にスリーマイル島事故の年を尋ねたり、事後に確認

TexTra: 2 つの集合は、まったく同じ要素を含む場

したかどうかを尋ねると、正しく修正して訳出します。

合に等しい。したがって、{2,4,6,8}={4,2,8,6}である。
なぜなら、それらは異なる順序でリストされている

6. 修正する

が、要素は同一であるからである。しかし、{2,4,6,8}≠{2,4,6,7}である。

ここでは、次の文の MT 訳を ChatGPT と Bard を

Bard: 2 つの集合は、その要素が完全に一致する場合に等しい。したがって、{2, 4, 6, 8}と{4, 2, 8, 6}は使って修正してみました。
Two sets are equal if they contain exactly the same

等しい。なぜなら、それらは異なる順序でリストさ

elements. Thus {2,4,6,8}={4,2,8,6} because even

れているが、要素は同じであるからである。しかし、

though they are listed in a different order, the{2, 4, 6, 8}と{2, 4, 6, 7}は等しくない。

elements are identical; but {2,4,6,8}≠{2,4,6,7}.[17]ChatGPT: 2 つの集合は、まったく同じ要素を含む

DL 訳は訳抜けがあったため、GT と TexTra 訳を使場合に等しいものとされます。従って、{2,4,6,8} =い、原文が初等数学の教科書の一部であることを述べ、{4,2,8,6} です。なぜなら、これらは異なる順序でリ

英語と日本語訳を与えて、日本語訳の誤りや不自然さストされていますが、要素は同一だからです。しかを修正するよう求めました。まず GT 訳を使った場合。

し、{2,4,6,8} ≠ {2,4,6,7} です

GT: 2 つのセットは、まったく同じ要素が含まれて修正を要する重要な点、「それらは・・・が、要素は・・・」いる場合、等しいと見なされます。 したがって、は、いずれも修正されていません。Bard は等号と不等{2,4,6,8}={4,2,8,6} は、異なる順序でリストされて号を開いてしまっていますが、これは「数学の教科書

いるにもかかわらず、要素は同一であるためです。

として」と指定することで回避できました。

ただし、{2,4,6,8}≠{2,4,6,7}。

7. 訳注を付ける

Bard: 2 つの集合は、まったく同じ要素を含む場合、等しいとみなされます。したがって、{2, 4, 6, 8}={4,2, 8, 6}は、異なる順序でリストされているにもかか

特に出版翻訳では、訳注を付けることが頻繁に行わわらず、要素は同じであるためです。しかし、{2, 4,

れます[18]。ここでは、次の文を使いました。

6, 8}≠{2, 4, 6, 7} です。

渡島半島南部に位置し、函館市の北約 16km の距離

ChatGPT: 2 つの集合は、まったく同じ要素を含んにある。活火山の北海道駒ヶ岳とその火山活動にでいる場合、等しいとみなされます。そのため、よってできた大沼、小沼、蓴菜沼の湖沼からなる。[19]{2,4,6,8}={4,2,8,6} は、異なる順序に並べられてい

Bard と ChatGPT に、大沼国定公園の説明であるこ

24

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79と、観光客向けの文書であること、日本についてあまを取り上げます。Bard の訳文は以下の通り。

り知らない読者を想定することを述べ、英語にし、注

ローマ規程は、国際刑事裁判所（ICC）を設置したを付けるよう求めました。以下が出力です。

条約です。ICC は、世界で初めて常設された国際刑

Bard: 渡島半島 (Oshima Peninsula): A peninsula in

事裁判所で、過去に起こった犯罪を裁くだけでなく、

Hokkaido, Japan. / 函館市 (Hakodate City): A city in

将来の犯罪を防止することを目的としています。

Hokkaido, Japan. / 北 海 道 駒 ヶ 岳(Hokkaido

ローマ規程には、ICC の管轄権に属する犯罪が列挙

Komagadake): An active volcano in Hokkaido, Japan.

されており、公平な裁判を確保するシステムの中で、/ 大沼 (Onumama): The largest lake in Onumama

加害者を責任追及するための裁判所のプロセスが規National Park. / 小沼 (Konumama): A smaller lake in

定されています。

Onumama National Park. / 蓴菜沼 (Junsainumama):

説明を求めたやり取りの一部が以下です[22]。

A lake with a large number of water chestnuts.

Q: TFV が訳されていないのはどうしてですか？

ChatGPT: Oshima Peninsula ( 渡 島 半 島 ): The

A: TFV は、被害者信託基金の略です。被害者信託基金

southern part of Hokkaido, Japan's northernmost

は、国際刑事裁判所（ICC）の管轄犯罪の被害者を支援

island. /するための基金です。被害者が経済的支援や心理的支

Hakodate city ( 函 館 市 ): A city in

Hokkaido known for its historic attractions and

援を受けられるように、資金を提供しています。

beautiful bay. / Mount Komagatake (北海道駒ヶ小学生向けの説明では、TFV の役割を説明すると、岳): An active volcano in Hokkaido, part of the

内容が難しくなると考えました。そのため、TFV に

Onuma Quasi-National Park. / Onuma ( 大 沼 ),ついては触れずに、ICC の役割を中心に説明するこKonuma (小沼), Junsainuma (蓴菜沼): Names ofとにしました。

the lakes and ponds in the area, with “Onuma”

具体的には、次の点を考慮しました。

being the most prominent.

TFV は、ICC の付属機関であり、ICC の管轄犯罪のChatGPT の渡島半島と函館市、Bard の蓴菜沼（蓴

被害者を支援することが目的です。そのため、ICC

菜を誤解していますが）は多少の情報を含んでいます。

の説明の中で、TFV の役割も説明すると、ICC の役

ちなみに、ChatGPT も Bard も、大沼、小沼、蓴菜沼

割がわかりにくくなると考えました。

の説明を加えた入力にも、それらの訳注を付けます。

TFV の具体的な支援内容は、経済的支援や心理的支
援など、小学生には理解が難しい内容です。そのた

8. 翻訳について説明する

め、TFV の具体的な支援内容を説明すると、小学生には難しい説明になると考えました。

翻訳者は自らの翻訳を説明する必要があります。欧以上の理由から、TFV は訳さないことにしました

州共通翻訳学修士のコンピテンス枠組みは、コンピテ

Q: “seek to deter”の“seek to”を「目的としています」

ンスの一つに「翻訳における問題解決と選択を、適切としたのはどうしてですか？

なメタ言語を用いまた適切な理論的アプローチを適用

えて「目的としています」に決めましたか？

して分析し正当化する」ことを挙げています[20]。ここ

A: “seek to”は、“try to”や“aim to”などの意味を持つでは第 4 節で使った英文[21]をめぐるやりとりを紹介し表現です。日本語に訳すと、“～しようとする”や“～ます。この文章に対し、小学生を読者として想定し日を目的とする”などの表現が考えられます。

本語にするよう求めました。ChatGPT は理由を問う

小学生向けの説明では、“～しようとする”よりもとすぐに謝罪し修正しがちだったため、ここでは Bard“～を目的とする”の方が、よりわかりやすいと考え

25

他にどんな候補を考AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

ました。“～しようとする”は、具体的な行動をイメー

また、“ensure”の目的は、“公平な裁判を確保する”こ

ジさせる表現ですが、“～を目的とする”は、より抽とです。この目的を明確に伝えるためにも、「確保す

象的な表現であり、小学生でも理解しやすいと考える」という表現が適切であると判断しました。

ました。

なお、“ensure”を「～を確かめる」と訳した場合で具体的には、次の候補を考えて「目的としています」

も、意味は通じますが、小学生には少し難しい表現に決めました。

になると考えました。

•～しようとする

より易しい表現としては、次のようなものが考えら•～を目標とする

れます。

•

～をめざす

•

～を守る

•

～を意図する•～を守り切る「目的としています」は、これらの候補の中で、最も•～を絶対に守るわかりやすい表現であると判断しました。

これらの表現は、より具体的なイメージを喚起しや

また、“seek to deter”の目的は、“将来の犯罪を防止すいため、小学生でも理解しやすいかもしれません。

する”ことです。この目的を明確に伝えるためにも、

しかし、これらの表現は、“ensure”の意味を完全に「目的としています」という表現が適切であると判断は伝えることができません。そのため、“確保する”

しました。

という表現を採用することにしました。

なお、“seek to”を「～しようとする」と訳した場合

Q: TSV を訳さなかった点ではわかりやすさを優先でも、意味は通じますが、小学生には少し難しい表

して正確さを犠牲にしていますが、“ensure”の訳に現になると考えました。

ついては正確さを重視したのはどうしてですか？

Q: 小学生向け文書で“ensure”を「確保する」とした

A: TSV を訳さなかったのは、小学生向けの説明でのはどうしてですか？

は、内容が難しくなると考えたからです。そのため、

A: “ensure”は、“make sure”や“guarantee”などの意

TFV の役割を説明すると、ICC の役割がわかりにく味を持つ表現です。日本語に訳すと、“～を確かめる”

くなると考えました。

や“～を保証する”などの表現が考えられます。

一方で、“ensure”の訳については正確さを重視しまし“確保する”は、これらの候補の中で、最もわかりやた。これは、“ensure”の意味を誤って理解すると、ICC

すい表現であると判断しました。“～を確かめる”は、の役割を誤解する可能性があると考えたからです。

具体的な行動をイメージさせる表現ですが、“～を保

具体的には、次の点を考慮しました。

証する”は、より抽象的な表現であり、小学生でも理TSV は、ICC の付属機関であり、ICC の管轄犯罪の解しやすいと考えました。

被害者を支援することが目的です。そのため、ICC

具体的には、次の候補を考えて「確保する」に決めの説明の中で、TSV の役割も説明すると、ICC の役ました。

割がわかりにくくなると考えました。

•～を確かめる

TSV の具体的な支援内容は、経済的支援や心理的支•～を保証する援など、小学生には理解が難しい内容です。そのた

•

～を守る

め、TSV の具体的な支援内容を説明すると、小学生•～を実現するには難しい説明になると考えました。

「確保する」は、これらの候補の中で、最もわかりや“ensure”の意味を誤って理解すると、ICC の役割を誤すい表現であると判断しました。

解する可能性があります。そのため、“ensure”の意味

26

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

を正確に伝えることが重要であると判断しました。

て人間が比較的明確に認識しているものであると同時以上の理由から、TSV は訳さないことにしました。

に、MT や LLM の側でどうしてできていないか（あ一方で、“ensure”の訳については、正確さを重視す

るいはできているか：興味深いことに上で挙げたできることにしました。

ていない事象は学習の内的なメカニズムよりも学習の長くなりましたが、このやりとりには、「説明するこ枠組みの設定に関係していそうです）がそれなりの妥と」をめぐり、いくつか興味深い点が観察されます。

当性をもって把握できると思われるものです。

第一に、候補を列挙して性質を考慮し基準に照らしてこれに対して、2 節の一部、5 節、6 節、7 節の事例決定するという行為を作用因、目的因[23]、その両方かは、個別の例を前にして修正が必要なところを診断しら説明することが形式的にはなされていること（例え指摘できるけれどもそこで修正が必要であることを一ば“ensure”の訳語説明例）、第二に、でも説明になって般化されたかたちで述べにくい事象であること、事象いない場合があること（「最もわかりやすい」の一部なに対する MT や LLM の側の挙動に関する一般化されど）、第三に性質や評価基準が奇妙な場合があることた特徴を認識しにくいことの、いずれかあるいは両方（抽象的だから小学生にわかりやすい、「確かめる」がが関わっているため、「MT や LLM にはこれができな

具体的、等）、第四に説明が一貫していない場合がある

い」というかたちで明示しにくいものとなっています。

こと、第五に説明に誤りが含まれること（TSV は ICC

このことは、第 8 節の事例でやりとりに見られる極めの付属機関ではない）、第六に質問の問題は確認しないてあからさまな気持ち悪さとしても露呈しており、同こと（“ensure”を「確保する」としたのは「最もわか時に、この気持ちの悪さがまさに分析的な把握を（今りやすい」と判断したためでもあるはずだが、末尾近のところ）拒絶するものであるが故にもたらされるとくでは正確さのみが強調される）、などです。

いうことから、いっそう明らかになっていると思われ個人的には、Bard も ChatGPT も試す分には面白います（もちろん、これらについて、自らが知らないこのですが、このような応答をする人と一緒に働くのはとを認識していないまま説明をしようとするとか、問

少しストレスになるのではないかと思います。

に対して何を言えば答えが与えられることになるかを把握していないといった大きなところの指摘はできま

9. MT にできること・できないこと

すが、それを指摘することで問題の解決に向かうアプ
ローチを確定できるわけでもありません）。ここまでで、以上の観察は体系的なものではないため（以下で「体MT や LLM の挙動に対してしばしば擬人的な述語を系的」に関わる話もします）、MT や LLM の評価を厳用いていることに気付いた読者もいると思います。そ密にできるわけではありませんが、第 2 節から第 5 節

れは、こうした点と関係しています。

で扱った事例のいくつかは、現在の MT や LLM が苦プロンプトでこれらの事象への対応を一貫して促す

手とすることを示唆しています。例えば 2 節の熟語・ことは、個々の例に対する一般的な言明を人間の側で

慣用句、3 節の表現の位置づけ、4 節の用語の一貫性は構成できないこと（その手前でそもそも個々の例の範

苦手と判断できそうですし、逆に、文献[9]「翻訳困難囲が把握できているかどうかわからないのですが）[24]、

事例」のいくつかのカテゴリについては（例は挙げま

仮に一般的な言明を構成できたとしても 8 節のやりとせんでしたが）ほぼできるようです。

り事例を見るとシステムの挙動がそれに対応したもの

ここで、それなりにはっきりと苦手判定（やできてになる保証がないことから、難しそうです。

いる判定）が可能な事象のカテゴリは、翻訳とは何をこうした状況を鑑みると、以下のような課題に取りどのレベルで維持しなくてはいけない行為かをめぐっ組む必要があることがわかります。

27

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

(1)

謝辞

人間が翻訳を行い翻訳について説明をする際に、どのような手続きで何を行いどのような結果を出すとそもそも翻訳を行ったことになるのか、どのよう

本記事の一部は、科研研究費基盤(S)「翻訳規範とコンな手続きで何をすると説明を行ったことになるの

ピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデルと統かを、知識として対象化し把握すること。これは、合環境の構築」（19H05660）に関わっています。

人間の側が機械に歩み寄るためではなく、そもそも

注・参考文献

自動化において目標とされる翻訳（とその説明）を科学的に認識するためです。
(2)

明確にされた人間の認識・評価のカテゴリに機械の[1]

Robinson, N. R., Ogayo, P., Mortensen, D. R., and挙動を対応づけること。特に深層学習の登場にともNeubig, G. (2023) “ChatGPT MT: Competitive for

ない説明可能な AI（XAI）は重要な課題になっていhigh-ますが[25]、これまでの話を踏まえると、私たちは、

https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.07423

(but

not

low-)

resource

languages,”

翻訳をめぐる事象について何をすればそれをした[2]

https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/

ことになるのか、そしてそれについて何をすればそ[3]

影浦峡 (2020) 「人間の翻訳と機械の翻訳 (3) :翻訳

れを説明したことになるのか（より一般的にそもそプロセスは何から構成されるか?」 AAMT Journal

もある行為について何をすれば説明をしたことに

73: 34-39.; ISO (2015) ISO17100:2015 Translation

なるのか）がよくわかっていない状況にあるので、Services — Requirements for Translation Services.

入出力の関係をつなぐ機序の説明を超えて結果をGeneve: ISO.
[4]

人間と結ぶ部分で評価しその説明を扱う場合、問題

影浦峡 (2021) 「人間の翻訳と機械の翻訳(5) :翻訳者

は現在定義されたタスクを前提とした技術的なアのコンピテンスとは何か?」 AAMT Journal 75: 34-

プローチが扱う範囲を超えることになります[26]。

38.; ISO (2015) 前 掲 ; European Master’s inTranslation

これらの課題は、本連載第一回で最初に述べたことで(2022)

European

Master’sinTranslation Competence Framework.

した。本連載では、第一回の冒頭で紹介した研究プロジェ[5]

クト「翻訳規範とコンピテンスの可操作化を通した翻訳

日本翻訳連盟 (2018) 「JTF 翻訳品質評価ガイドラ

プロセス・モデルと統合環境の構築」（科学研究費基盤 S）

イン」 https://www.jtf.jp/pdf/jtf_translation_

で扱ってきた主に(1)に関する知見の一部を簡単に紹介

quality_guidelines_v1.pdf

し、それを踏まえて MT や LLM の挙動を検討した今回[6]

Papineni, K., Roukos, S., Ward, T. and Zhu, W-J.

で、振り出しに戻ったことになります。MT は文芸翻訳(2002) “Bleu: A method for automatic evaluation of

が苦手といった印象論に過ぎない言明や MT や LLM は

machine translation. ACL 2002, 311–318.
[7]

身体性に欠き記号接地できていないからできないといっRei, R., Stewart, C., Farinha, A. C. and Lavie, A.

た人間同士のうなずきあいの確認以上の意味をもたない(2020) COMET: A neural framework for MT

言明よりも多少は先に進むことができたのではないかと

evaluation. EMNLP 2020, 2685–2702.
[8]

は思いますが、本来の到達点ははるか先のようです。まFreitag, M., Foster, G., Grangier, D., Ratnakar, V.,

だ扱っていないことは色々ありますが、これでひとまずTan, Q. and Macherey, W. (2021) “Experts, errors,

連載を終わります。

and context: A large-scale study of humanevaluation for machine translation,” TACL 9:1460-1474.; Koeorwc, A. and Ryabchikov, A. (2022)“Picking out the best MT model: On the28

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

methodology of human evaluation,” AMTA 2022,[19] Wikipedia 「大沼国定公園」概要の第 1 文からよ

12-23.

みを削除したもの。https://ja.wikipedia.org/wiki/[9] 横山晶一・熊野明・望月泰行・植村昌俊・川越睦・

大沼国定公園時岡洋一・安藤進・田中穂積 (1994) 「翻訳困難例[20] European Master’s in Translation, 前掲[4].

文の収集と分類」 情報処理学会 自然言語処理研[21] 前掲[14].

究会報告 94 (47): 33-40.

[22] Bard では回答案を選べますがいずれも第一案で[10] DeepL(https://www.deepl.com/translator) とす。

Google Translate (https://translate.google.com/)[23] 日本翻訳連盟 (2018) 「JTF 翻訳品質評価ガイド

は 2023 年 9 月 10 日、みんなの自動翻訳@TexTraライン」 https://www.jtf.jp/pdf/jtf_translation_（[2]を参照）は 2023 年 9 月 23 日に実施。

quality_ guidelines_v1.pdf は「翻訳成果物が、関[11] ChatGPT: https://chat.openai.com/; Bard: https://

係者間で事前に合意した仕様を満たす程度」（p. 5）

bard.google.com/。文書としては人種差別撤廃条約と、目標側から定義しており、「そのためにどうしの第 6 条を不定期観測に使っています。
「猿真似」

たか」という説明が重要であることが伺えます。

（コピペ）が人間にしかできないことについては、

人間の行動については目的因的説明が受け入れら「山極壽一さん 総合地球環境学研究所所長〈インれているだけでなく、そうでないと説明にならな

タビュー〉 コロナ禍は人間らしさの源泉である

いことがあります。

「共鳴」を妨げる Part 1」（2022 年 5 月 10 日:
https://note.

aktio.co.jp/education/20220510[24] Miyata, R. and Fujita, A. (2021) “Understanding-

pre-editingforblack-box

neuralmachinetranslation,” EACL 2021, 1539-1550.で報告され1133.html）を参照。
[12] 「中学生向け」といった制限がある場合に正訳をているような作業を大規模にやることは有効かもそのまま使うかどうかといった決断は別の話です。

しれません。

[13] 用語の同定と訳語の確定も翻訳者（ターミノロジ[25] Danilevsky, M., Qian, K., Aharonov, R., Katsis,

ストも含む広義で捉えて）が行なっているタスク

Y., Kawas, B. and Sen, P. (2020) “A survey of the

ですが、ここでは扱いません。

state of explainable AI for natural language
processing,” AACL-IJCNLP 2020, 447-459.;[14] https://www.icc-cpi.int/get-involved/sdg16. 一 部

Gurrapu,略。

S.,

Kulkarni,A.,

Huang,

L.,[15] Hammack, R. (2018) Book of Proof, 3rd ed.

Lourentzou, I., Freeman, L. and Batarseh, F. A.

https://www.people.vcu.edu/~rhammack/BookO(2023) "Rationalization for explainable NLP: A

fProof/Main.pdf, p. 3.

survey," https://doi.org/10.48550/[16] Wikipedia “Three Mile Island accident”の項第 2

arXiv.2301.08912

文の主語“It”を“The Three Mile Island accident”[26] 機械の挙動を外部から理解するための説明ではなに 、 “1979” を “1978” に 置 き 換 え た も の 。

く、人間と機械が関与する作業の中で機械が人間

https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Mile_Islanに説明することを考えると、説得と説明の区別

d_accident（Dummett, M. (1978). Truth and Other Enigmas.

[17] Hammack, 前掲[15], p. 3.

Harvard University Press.）、注[23]でも述べた目[18] Pascal, B. Pensées. ［塩川徹也訳 (2015)『パンセ的論的説明の位置づけと構成方法なども考える必（中）』岩波文庫］の凡例には「訳注には大別して要が出てきます。ところでこれら、特に前者は、二つの種類がある。一つは、当該断章の本文批判

機械にとってだけでなく人間にとっても難しいこに関する情報であり、もう一つは断章の意味の理とで、それは大元では何をすれば説明したことに解を助ける情報と説明、つまり解釈に関わる注でなるのかが認識されていないことを反映しているある。
」（p. 11）とありますが、後者は一般には必ようです。

ずしも「解釈に関わる」わけではないでしょう。

29

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

解説記事

立命館大学の正課英語授業へのニューラル機械翻訳導入について
坂場 大道、木村 修平、近藤 雪絵
立命館大学

1. はじめに
本稿では、立命館大学で展開しているプロジェクト型英語教育にニューラル機械翻訳サービス「Mirai
Translator」を導入した背景および授業実践の変化について報告するとともに、学生アンケート調査に基づいた現段階での評価を報告する。

2. PEP について
図 1. PEP の全体像（生命科学部、薬学部の例）
本節では、立命館大学およびニューラル機械翻訳
サービスを導入した英語プログラムについての概要を述べる。

PEP は週 2 コマの授業で構成されている。1 つは読む・聞く・話す・書く・文法などの基本的な英語スキ
ルを磨く Skill Workshops で、こちらは外部教育機関

立命館大学 4 学部で展開する PEPとの連携で行われている。もう 1 つが Project で、こ立命館大学は関西の大規模私立大学の 1 つである。

ちらは Skill Workshops で培ったスキルを活かす表

本稿執筆時点で 16 学部、21 研究科を擁し、約 3 万

現・発信の場として位置づけられ、著者らを含む立命7000 人の学部生・大学院生が所属する。このうち、生館大学の教員が担当する。Project はプロジェクト型学

命科学部・薬学部・スポーツ健康科学部・総合心理学

習（Project-Based Learning）に基づく教授法を採用

部の 4 学部の正課必修英語授業となっているのが「プしており、近年では探究型学習とも呼ばれる1。

ロジェクト発信型英語プログラム」（Project-based

Project 授業は、学習者自身の興味・関心からリサー

English Program。以下、PEP と略す）であり、4 学部

チ対象を選択してプロジェクトを起ち上げ、授業を通の 1・2 年生あわせて 2000 名が履修している（図 1）。

じて発展させることで、進捗・成果を英語で発表することを基本スタイルとする。学年の進行とともに求められる発表形態のレベルやクオリティは高くなる。たとえばインフォーマルなエッセイからアカデミックな書式のペーパーへ、あるいはカジュアルな口頭発表か
ら学会のようなフォーマルなプレゼンテーションへ、のように変化する。

Introduction of Neural Machine Translation into Regular English Classes at Ritsumeikan University
SAKABA Hiromichi, KIMURA Syuhei, KONDO Yukie
Ritsumeikan University
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

R2030）と呼んでいる3。R2030 の中には教育や研究活

ICT をフル活用する英語プログラム
PEP は 2008 年度のプログラム開設当初から ICT 活

動の高度化および DX（デジタル・トランスフォーメー用をコアに据えてきたプログラムであり、特に Projectション）が含まれており、ICT を積極的に活用した教授業は事実上の BYOD（Bring Your Own Device）体

育手法の開発および実践を支援する学内競争予算施策

制を実施してきた。学生がほぼ全員ノート PC を開き「教育開発 DX ピッチ」が全学に向けて通知された4。

教室 Wi-Fi に接続しながらプロジェクトに取り組み発

選考の結果、3 組の採択が決定し、その中の 1 つに PEP

表する PEP の授業風景（図 2）は、従来の大学英語教が選ばれた。PEP は獲得した予算で 2022 年度秋学期

育の一般的なイメージとはかなり異なると思われる2。

から複数の先進的なサービスと契約し、その中の 1 つがニューラル機械翻訳サービスの「Mirai Translator」である。

Mirai Translator の選定「Mirai Translator」は、株式会社みらい翻訳が提供するニューラル機械翻訳サービスである 5 。同社はNTT ドコモの子会社として 2014 年に設立され、三菱商事やダイキン工業など主に B2B 分野において多数の導入実績を持つ。Mirai Translator は、Google 翻訳
図 2. PEP の授業風景（2018 年度）

や DeepL と同様にニューラルネットワーク技術に基づいており、その翻訳精度は、同社によると、和文英15 年以上にわたり教育 ICT 化を推進してきた PEP

訳で「TOEIC960 点の日本人ビジネスマンを超える」

にとってニューラル機械翻訳の導入は必然であったととされ、英文和訳では「TOEIC960 点の日本人ビジネ言える。そもそも PEP ではこれまで機械翻訳の使用

スマンと同等レベル」である6。

を明示的に禁止しておらず、むしろ著者らを含む一部

企業への大規模導入実績があること、契約やサポーの PEP 教員はニューラル機械翻訳や AI（人工知能）

ト、共同研究を日本語ベースで行えること7に加え、逆テクノロジーの合理的な教育利用の可能性を模索して翻訳を確認しやすいインターフェイスになっているこ

いた（山中, 2019）。

とが PEP による Mirai Translator 選定の理由となった。

3. Mirai Translator 導入の経緯

2022 年度秋学期から Mirai Translator を PEP の授業に導入するにあたり、PEP 授業を担当する教員間で

本節では、PEP4 学部に導入されたニューラル機械

アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）の発行する『MT翻訳サービス「Mirai Translator」について、その導入

ユーザーガイド』を Slack 上で共有した8。また、AAMTの経緯と機能について述べる。

理事の山田優・立教大学教授の監修のもと、ニューラル機械翻訳の仕組みと適正な使い方を解説した教員お教育開発 DX ピッチの開催

よび学生向けの動画教材を作成し、YouTube 上で一般

立命館大学は 2030 年にあるべき姿を学園ビジョン

公開した9。

として掲げ、そのビジョンの実現を推進する一連の取一連の PEP の取り組みは、2022 年 10 月に大学からり組みを「立命館大学チャレンジ・デザイン」（通称Mirai Translator 導入についてのプレスリリースが発表

31

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

され10、次いで 11 月に取材記事が公表された11ことで、た文を人間が修正するポストエディットの重要性であ

全国的に知られることとなった。かくして、おそらく日る。もちろん、機械翻訳しやすいように原文を修正す本の大学では史上初の試みとなるニューラル機械翻訳のるプレエディットによって、そもそも「発表」ではな

正課英語授業への導入が開始されたのである。

く「プレゼンテーション」という日本語を用いる方法もある。これらのプロセスは、より文脈に適した英語

4. NMT の導入で授業はどう変わったか？

の産出だけでなく、学生が自分の英語として発信する
自信にも寄与する（近藤 et al., 2023）。ここで取り上

本節では、ニューラル機械翻訳（Neural Machine

げたような日英間で生じやすい翻訳のズレを意識する

Translation：NMT）サービスである Mirai Translator

ことは、学生が自律して NMT を活用する意識の醸成を導入したことによる変化について PEP 授業を担当にも役立つと思われる。

する著者らの目線から報告する。
NMT 導入で授業はどう変わったか？：木村の場合
NMT 導入で授業はどう変わったか？：坂場の場合

機械翻訳の活用と言うと和文英訳のような産出タス

最も顕著な変化の一つは、英語の得意ではない学生

クに注目が集まりがちだ。確かに基本的な文法ミスやの発表に表れていた。NMT の積極的導入前は、学生がスペルミスを指摘する機会は劇的に減ったので、教師

発表テーマについて熱心に調べていても、文法エラー

は学生のプロジェクトの内容や方向性に関する助言やや語彙の選択ミスによって、プレゼンテーションの内

フィードバックにより多くのエフォートを振り分ける

容がうまく伝わらないこともあった。時間をかけて準ことができるようになったと実感している。

備した内容が伝わらないことが発表者にとって残念で

その一方で、受容タスクにも NMT は大きな効果があるのは言うまでもないが、聴衆としても要領を得なあると思われる。このことを示す顕著な変化の 1 つとい発表を聞き続けるのには辛抱を要する。NMT 導入

して、学生がプロジェクトの論拠や参考資料として収後は、こういう機会に出くわすことはほとんどなく集する英語の論文や新聞記事などのクオリティが急激なった。NMT の助けを借りることで、プレゼンテーに上がったことが挙げられる。NMT を導入する以前

ションに用いる英語の質を高めるなど、学生が自分のは、日本語のまとめサイトやニュースポータルサイト

英語力では追いつかないことを成し遂げることができなど信頼性やトラッキングに問題のあるソースを使わていた。こうした発表の成功経験を積むことは、英語

ないよう何度も繰り返し注意していた。しかしながら、に対する苦手意識の軽減にも寄与すると考えられる。

2022 年度秋学期に担当した 3 つの授業（1〜3 年生）

他方、NMT 導入後から頻繁に観察されるようにでは、学生たちが Mirai Translator を用いて信頼性のなった誤りもある。たとえば、発表日の振り返りとし高い論文や公的機関の英文ドキュメントを参考文献にて、“I made an announcement today.”のように日本語挙げてくる事例が急増した。

の「発表」に相当する部分に、announcement という

こうした NMT の活用は PEP のようなプロジェク

英語を用いる学生が急増した。日本語の「発表」といト型・探究型の授業だからこそ可能なのだという声もう語は presentation だけでなく、公式に何かを通知すあるだろう。そのことは否定しないが、英語は多くのる announcement のようなものも表せる。こうした日大学生が中学・高校と最低 6 年の歳月を費やして学ん

英間の語彙のズレによって、NMT の産出した英文ができた既修言語であること、2022 年度から高校の学習文脈に適さない訳になったと考えられる。この事例が指導要領に探究活動が加わったこと、そして全国の示しているのは NMT の問題ではなく、機械翻訳され

SELHi（Super English Language High Schools）や

32

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

SSH（Super Science High Schools）指定校においてしたと回答した。情報収集活動においては、NMT の利

PEP のような授業形態は決して珍しいものではない12用が顕著に増え、NMT を主に使用する学生が 33.8%

ことを考えると、大学英語教育が NMT を導入して新に上り、全て NMT の力で情報収集したと回答した学

たな教育モデルの可能性を模索しない理由はもはや無生も 11.4%存在した。一方、質疑応答やディスカッショ

いのではないだろうか。

ンは反対の傾向を示し、全てまたは主に NMT を活用したと回答した学生を合わせても 14.1%と割合が低く、5. アンケート調査について全てまたは主に自分の力を使ったと回答した学生を合わせると 49.3%であった。これらの結果から、学生は

2022 年度秋学期の英語授業を受講した 1 年生およ情報を受信する活動においては NMT を頼りにする傾び 2 年生を対象に、NMT の活用状況と NMT を活用

向があるが、自分のプロジェクトに関するプレゼン

して作成した英文への意識に関するアンケート調査をテーションやタームペーパーのように自らの意見や情実施した。実施時期は秋学期の終了時で、回答者数は報を発信する活動では、自分の力を併用する傾向が高1 年生 115 名、2 年生 126 名の合計 241 名であった。

まった。また、事前に準備することが難しい質疑応答

本アンケートにおいて、回答者はあるメディア（グラやディスカッションのような動的な活動でも、NMTフ）から自分が最も重要だと思う情報を抜き出し、自は一定の割合で使用されていることがわかった。

分の意見を添えて 2 文の英文でまとめるという課題を行った後に、質問に回答した。本節では、今回のアン

NMT を活用して作成した英文への意識

ケート結果を報告し、秋学期の開始時に行った近藤 et

NMT を活用した英文作成に対する意識を調査する

al.(2023)の調査結果と比較する。

ため「最終的にできた英文を気に入っていますか？」および「最終的にできた英文を自信をもって発信できますか？」の 2 問と回答の理由を尋ねた。理由の回答

NMT を何に活用したか
学期を通じて学生がどの活動で NMT を利用したかは任意で、自由記述形式であった。

を確認するため、4 つの項目（「プレゼンテーション」「タームペーパー」「英語情報収集」「質疑応答やディス

英文を気に入っているか

カッション」）における利用度を 5 段階で尋ねた。結果

NMT を活用して作成した英文に対して、「気に入ってを図 3 に示す。

いる」の回答は 32.4%、「やや気に入っている」は 39.4%
であり、ポジティブな意識をもった学生は合わせて71.8%であった。ネガティブに回答した学生は、「気に入っていない」0.4%、「あまり気に入っていない」4.1%
であり、合わせて 4.6%であった（表 1）。秋学期開始時の調査結果（近藤 et al., 2023）では、ポジティブな回答
が 66.9%、ネガティブな回答が 7.2%であり、秋学期終了
時には開始時に比べて NMT と活用した作成した英文を

図 3. どの活動にどれくらい NMT を活用しているか

気に入っている学生の割合がやや高まった。

「プレゼンテーション」と「タームペーパー」は似た傾向を示し、約半数が NMT と自分の力を同等に併用

33

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

表 1. 作成した英文を気に入っているか項目

あまり自信を持って発信できない26

10.8%

自信を持って発信できない

1

0.4%

選択数

選択割合

気に入っている78

32.4%

やや気に入っている

95

39.4%

どちらでもない57

23.7%

自信を持って発信できる主な理由として、学生たち

あまり気に入っていない

10

4.1%

は英文の正確さを挙げた。さらに、自分で英文に手を気に入っていない1

0.4%

加えたり、確認・修正を行ったことも主な理由として挙げられた。その次には、「わかりやすい／簡単／簡潔

気に入った理由として最も多かったものは、「わかり／伝わる」など英文の質の高さが続いた。一方、自信

やすい／簡潔／簡単」、「（翻訳が）うまくできた／意図をもって発信できない理由として最も多かったのはが反映された」など英文や翻訳の質の高さであり、「正「あっているかわからない」など英語の不確かさであり、

確／間違いがない」など英文の正確さがそれに続いた。

自分で英文に手を加えたり、確認・修正を行わなかっ

一方、気に入っていない理由として最も多かったもの

た点がそれに続いた。

は、「あっているかわからない」など翻訳結果の不確か
秋学期開始時と終了時の比較さであり、「自分で作った英文ではない/自分の手を加

秋学期に NMT を授業で取り入れた結果、NMT のえていない」など自分ではなく機械が英文を作成した

助けを得て作成 した英文を 気に入っている 割合は点がそれに続いた。

71.8%に上り、自信をもって発信できる割合も 66.0%という高い結果であった。特に、英文を気に入ってい自信をもって発信できるか
NMT を活用して作成した英文に対して、「自信をる学生の割合は、秋学期開始時と比べ約 5%上昇した。

もって発信できる」の回答は 21.6%、「やや自信をもっ高く評価する学生たちは、NMT によって得られる英て発信できる」の回答は 44.4%であり、ポジティブな文の質や正確性を重視していた。一方で、評価が低い

意識をもった学生は合わせて 66.0%であった。ネガ

学生は、自ら英文に手を加えなかったり、英文の正確

ティブに回答した学生は、「自信を持って発信できない」

性の確認が不十分であると感じていた。

0.4%、「あまり自信を持って発信できない」10.8%であ学生の発信力を向上させるためには、学生自身がそのり、合わせて 11.2%であった（表 2）。概ね学生は MT

英文を気に入り、自信を持って発信することが鍵となる。

を活用して作成した英文を、自信をもって発信できる

その実現のために、NMT の助けを単に利用するだけでと捉えていた。秋学期開始時の調査結果（近藤 et al.,はなく、真に活用すること、すなわちその英文を自ら手

2023）では、ポジティブな回答が 64.7%、ネガティブ

直して自分のものにすることが求められる。自分自身でな回答が 7.2%であり、秋学期全体での学生の英文への英文を確認するための方法として、
逆翻訳や Grammarly

自信に大きな変化はなかった。

を活用したと回答した学生もいた一方で、NMT による自分の習熟度を超えた単語の選択や自身の英語力不足を表 2. 作成した英文を自信をもって発信できるか

理由に自信が持てないと感じる学生もいた。発信力向上

項目

選択数

選択割合

のためには、授業で各自の習熟度に応じた英文の修正や自信をもって発信できる

52

21.6%

確認の方法を学び、独自の修正や確認の経験を重ねるこ

やや自信をもって発信できる

107

44.4%

とが重要であると考えられる。

どちらでもない

55

22.8%

34

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

6. おわりに

木村修平(2020)「BYOD 環境下でのプロジェクト型英語授業の要件に関する考察」『CIEC 春季カン
ファレンス論文集』11, pp.75–80.

本稿では、立命館大学のプロジェクト型英語教育においてニューラル機械翻訳サービス「Mirai Translator」を木村修平(2022)「プロジェクト発信型英語プログラム導入した背景と、授業実践の変化について論じた。

が見出す新たな４技能－次世代研究大学の基盤としての英語教育－」『大学教育と情報』176,

第一に、NMT の力を借りてプレゼンテーションに

pp.29–32.

用いる英語の質を高めることで、英語が得意ではない
学生も、自身のプロジェクトの内容を一定水準以上で

近藤雪絵, 木村修平, 坂場大道, 豊島知穂, 中南美穂,

発信できるようになった例が観察された。また、そう

山下美朋, 山中司(2023)「AI 機械翻訳の英語正した影響は和文英訳のような産出タスクだけでなく、課授業への大規模導入とその課題－英語発信

プロジェクトに用いる英語の論文や新聞記事の質の向力 向 上 の た めの 機 械 翻訳 活用 に む け て － 」

上など、受容タスクにも見られた。英語の授業を受講『CIEC 春季カンファレンス論文集』14, pp.41–

した学生に対するアンケート調査によると、学生は情44.

報を受信する活動においては NMT を頼りにする傾向

田中博, 武田菜々子, 廣松光一郎, 家長大輔(2021)「オがあるが、自らの意見や情報を発信する活動では、自ンラインによる国際科学教育の取組とその成分の力を併用する傾向が高まる。多くの学生は、NMT

果～Online Science Fair の開催～」『科学教育を活用して作成された英文を気に入っており、それら研究』 45(2), pp. 256–264. https://doi.org/

を自信を持って発信できていた。

10.14935/jssej.45.256

学生の発信力のさらなる向上には、習熟度に応じた

山中司(2019)「大学にもう英語教育はいらない : 自身

英文の修正や確認方法を学び、それらの経験を積み重の『否定』と『乗り越え』が求められる英語教ねることが重要であると考えられる。

育者へのささやかなる警鐘」『立命館大学人間科学研究所』38, pp.73–89.

7. 参考文献

http://hdl.handle.

net/10367/11541
山中司・木村修平・山下美朋・近藤雪絵(2021)『プロ

木村修平(2018)「BYOD 型大学英語プログラムが IT

ジェクト発信型英語プログラム: 自分軸を鍛え

スキルの自己評価に及ぼす影響―英語と IT をる「教えない」教育』北大路書房.

インフラとして捉える教育実践―」『コンピュー
タ＆エデュケーション』45, pp.127-132.
PEP に関する詳細は山中 et al.(2021)を参照。
PEP 授業における ICT の具体的な活用について、詳細は山中 et al.(2021, pp.148–178)および木村(2018;2020;2022)を参照。
3 R2030：https://www.ritsumei.ac.jp/features/
r2030/
4 教育開発 DX ピッチ：https://www.ritsumei.ac.jp/itl/2022DXpitch/
5 Mirai Translator：https://miraitranslator.com/
6 機械翻訳サービスの和文英訳がプロ翻訳者レベルに、英文和訳は TOEIC960 点レベルを達成：
https://miraitranslate.com/uploads/2019/04/MiraiTranslate_JaEn_pressrelease_20190417.pdf

2023 年 7 月 13 日、みらい翻訳社は PEP との共同研究の最初の成果を発表した。：
https://miraitranslate.com/news/1870/
8 MT ユーザーガイド：
https://aamt.info/act/MTuserguide
9 英語学習のパートナーとしての機械翻訳：
https://www.youtube.com/watch?v=YQDm8qLpIzc
10 大学の英語授業に AI 自動翻訳サービスを試験導入
学生・院生約 5,000 人を対象に、翻訳ツールを用いて新しい英語教育の可能性を検証（2022 年 10 月 3 日）：https://www.ritsumei.ac.jp/profile/pressrelease_detail/?id=719
7

1

2

35

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

年度から SSH 指定を受け続け、国内外の高校生を集めてサイエンスフェアを毎年開催し、英語と ICT を活用した探究型教育を実施している（田中 et al.,2021）。

11 大学の英語授業で AI 自動翻訳サービスを試験導入−

新しい英語教育の可能性とは（2022 年 11 月 28 日）：
https://www.ritsumei.ac.jp/news/detail/?id=2908
12立命館大学の附属校である立命館高等学校は 2002

36

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

解説記事

ポストエディットの真実
隅田 英一郎アジア太平洋機械翻訳協会会長(情報通信研究機構フェロー)

1. AAMT セミナーの紹介

じて、ポストエディットの特性も変化している。にもかかわらず、多数の人々は、かつて低精度であった時

アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）では、機械翻

代の機械翻訳とそれを対象にしたポストエディットの訳を活用するために有用な情報を広く発信する手段と経験に基づいて形成された負のイメージを引きずってして、2022 年度にオンライン・セミナーをはじめた。

いて、現在のポストエディットの実像を正確に認識し同年度実施した 3 回の講演が好評だったことを受け、ていなかった。

翌年度、企画・実行を強化するために人員を増強し実小職はこの状況を打開すべきと考え、そのための一施回数も増やす目的で、AAMT の理事会は委員会を新つの手段として 2022 年度に情報通信研究機構が実施設した。セミナーの第一回から内容が決まっている回

した 2 件の大規模なポストエディット案件を活用した。

までについての情報がサイト1に公開されている。

同案件に携わった翻訳者にアンケート調査への協力を

通算 4 回目のセミナーは、ポストエディット（機械翻訳の出力を検査して必要な修正を施し翻訳としてのお願いし、その集計結果をセミナーで発表した。本稿
で要点を記し所見を述べる。

完成度を上げることを目的に翻訳者が行う作業であり、MTPE と略記されることも多い）に関する関心が高3. 質問「今後もポストエディットの仕事を受まっている状況をとらえ、「ポストエディットの真実」

注したいと思いますか？」への回答というタイトルで小職が登壇した。
衝撃的なことに、この直接的な質問への回答は、

2. 「ポストエディットの真実」の背景

93％が「受注したい」であった。強い反対意見が深く浸透しているにもかかわらず、実際に体験した後は次セミナー当日、すなわち 2023 年 5 月 31 日の時点
で、ポストエデ ィットを敵 視する意見とポ ストエも受注するということだった。
次節から、アンケートの詳細を説明する。

ディットを支持する意見が拮抗しているようにみえた。
より正確には、強い反対意見が深く浸透している一方

4. 大規模なポストエディット案件①の概要

で、ポストエディットのメリットを認識している翻訳
会社や翻訳者は（目立つ形で発信することせずに粛々と）ポストエディットを実践していた。

本件は論文要約の英日 MTPE（図 1）で総語数は 7000
万強と大きく期間も１年弱と長期に亘るものである。

ポストエディットは、その名のとおり必然的に機械回答いただいた人数は 178 で、アンケートの回収率

翻訳の精度に強く依存することから、機械翻訳が AI にとしては約 64%であった。回答者の年齢の分布は、40よって高精度化しその活用が広がってきた 2ことに応代未満 9％、40 代 29％、50 代 29％、60 代 21％、70

1https://www.aamt.info/event/seminar
2翻訳会社の機械翻訳活用率は 2022 年度には、2017年度の 15.6％の約 3 倍に(日本翻訳連盟の翻訳白書)。
Truth of Postedit
Eiichiro SUMITA
AAMT President / NICT Fellow
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

代以上 12％であり、大きな偏りはない。

の訳文が下手なので直す手間が大きい」等いくつかの理由が挙げられることが多かった。

【語数】約 7,200 万

効率について実際を見てみよう。図 2 に示した円グ【分野】医療系（PubMed）と IT 系（arXiv）【文数】約 350 万文

ラフから分かる ように、実 際に大規模なポ ストエ【翻訳エンジン】汎用

ディットに参加しアンケートに答えた翻訳者の中で、【翻訳支援ツール】不使用「効率が悪くなった」としたのは少なかった(3％)。一方【基準】フル PE。原文は論文要約を文分割したテ「効率が良くなった」としたのは 8 割を越えた(83％)3。

キストであり、同一要約と分かる範囲で、文脈参照

流布している認識と真逆の認識を多数の翻訳者がし、訳語統一、論文スタイルの訳文を依頼。

もったことになる。今回は『汎用』の翻訳エンジンを【期間】2022 年 3 月～2023 年 2 月。

産業翻訳の異なる分野である医療や IT に適用した【翻訳者数】277

ケースであることを考慮すると、他分野のポストエ
ディット案件にも通底することが期待される（そして

図 1 論文要約の英日 MTPE

多分野に通底することが期待される）。

5. 質問「ポストエディットと通常の人手翻訳

集計からポストエディットの単位時間当たりの翻訳（ゼロから翻訳）で作業効率は変わります

語数が、ゼロから翻訳する場合の単位時間当たりの翻か？」への回答

訳語数に対して平均 1.5 倍4になったことがわかった。
一方で、100 人のオーダーで、多様なバックグラウ
ンドの翻訳者が作業して平均 1.5 倍だから、好ましい結果である。機械翻訳システムは、医療や IT などの分野に特化させると高精度化出来ることが分かっているので、『特化した』翻訳エンジンの訳文を対象にポスト
エディトに使えば 1.5 倍を超えるだろう。
長期に亘る案件であったことから MTPE は続けることによってどんどん効率が上がるということも分かった。
翻訳者は「機械翻訳のエラー発見になれた」「原文の理解が進み内容把握に時間がかからなくなった」「定訳等の調査方法に習熟し調査の時間が減った」等の理由を上位に

図 2 MTPE による作業効率の改善あげていた。少し試しただけでは分からないポストエ

指 導 的な 立場 にあ る翻 訳 者の 多 くは 「ポ スト エ

ディトの【深層】にある真実であろう。

ディットは翻訳を完成させるのに反って余計に時間がかかる。ゼロから翻訳した方が早く済む。
」という趣旨で頻繁に発信してきた。
「何処に誤りがあるかどうかわからないので全数 CHECK が必要である。
」「機械翻訳
この倍率 1.5 は様々な要素で変動しうる。対象となる分野が翻訳者の得意分野であるか否か、翻訳支援
ツールを利用するか否か、機械翻訳の訳文の質が高いかどうか等で変わるので、絶対値についての議論は控
える。

3

4

「今後もポストエディットの仕事を受注したいと思いますか？」の 93％が「受注したい」で「効率が良くなった」の 83％を越えた。
「効率が良くならなかっ
た」場合に「受注したい」という回答が過半であるので効率化以外のメリットの存在が示唆される（6 節参照）

38

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

6. 【ポストエディットを実務として体験した】
翻訳者の positive な感想

ディットをやりたいとさえ思った。自分はゼロからの翻訳よりも、ポストエディットや校正の方が向いているのかもしれない。

翻訳者の方々に自由書式で感想をいただいたので以・苦手（知識があまりない）な分野は時間・労力と下に引用する（下線は著者）。

もにかかってしまい大変だったが、それはそれで楽し「複数の翻訳会社からの案件で経験を積むにつれて、みながら作業できた。
」

ポストエディットの可能性を感じるようになりました。

「翻訳ツールの優秀さやその有用性を理解した。今後、

例えば、今回の案件では医薬分野の文献とのお話でし最初のドキュメント翻訳を、このような翻訳ツールをたが、実際には昆虫学や社会学など、私には門外漢の用いることによって、大幅に負担を下げることが可能ものも多く、これを一から翻訳するのは到底無理でしとなり、その分、科学的な見地からの訳文に仕上げるた。機械翻訳の土台があったからこそ、専門用語を調ことに注力できます。加えて、ケアレスミスも削減でべる手掛かりが得られたのだと思います。
」

きると考えます。
」「機械翻訳がまさかと思うような用語を使用している「長文になると係り受け訳の誤訳が頻繁にみられ、そ場合でも、調べてみると実際に使われているものだったの解読が逆に人手翻訳より時間がかかってしまった印

りすることもあり、正直なところ大変勉強になりました。
」

象がありました。その他では、タイピングの手間も省「レビュー作業と同じくらい勉強になります。他の翻略できるので、PE 作業は迅速に大量の翻訳が可能で訳者の翻訳から勉強しているのに近いものと感じておあると実感できました。
」

りました。翻訳の仕方はもちろん、スタイルガイドに「PE では、タイピングの時間を削減でき、知識が乏沿った表現を選ぶトレーニングにもなります。本案件

しい分野の専門用語の調査も大幅に削減できることがに従事している間、仕事をする日のうち、ほぼ毎朝 1多いと思います。その分、日本語の精査に時間がかけ～2 時間程度で本案件に取り組むと決めておりました。

られるメリットがあると思いました。
」
MTPE が効率を上げるという有用性は想定内だが、筋トレのように、毎日続けることで翻訳の「筋肉（力）」がつくような気がしておりました。
」

翻訳者が専門以外の分野に進出することを支援する「最初は自分に向いているか、知らない分野の訳文をツールとしての機械翻訳の有用性は新しい発見である。

チェックできるのか等、不安はありましたが、今ではポストエディット作業に大変やり甲斐を感じています。

7. 【ポストエディットを実務として体験した】
翻訳者の注文等というのも、沢山の訳文をチェックする中で、これまでに身につけた英文法の知識を大いに生かせ、リサー
チに時間はかかりますが未知の分野について知る機会

6 節の感想の他に、伝統的な見解もあったし、作業を多く得られるからです。これからも是非続けていき

方法の改善を求める注文や、ポストエディット普及策

たいです。
」

の提案もあった。

「ゼロから翻訳するよりも、機械翻訳を通して PE を

「機械翻訳の能力の高さに感嘆させられる箇所と、何する方が、圧倒的に効率が良いと感じました。人の翻でこんな単純なミスが発生するかと感じさせられる箇

訳スピードには限界があるので、データを蓄積して機所が混在していることに面白さを感じています。

械翻訳の精度を高めていくのが良いと思います。
」「ポストエディットでは、機械翻訳が直訳としては正「・毎日やっていても苦にならなかった。常に一定量

しく、訳抜け等を除けば基本的に直さなくでも意味がの作業が確保されるのであれば、毎日でもポストエ通じる場合が多いため、どこまで手を加えるべきなの

39

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

8. 大規模なポストエディット案件②の概要か？という点で迷うことが少なくありません。自分であればこう訳すけれども、この機械翻訳でも問題ない

案件①と並行して実施された案件②の概要は図 3という場合のさじ加減が難しいと感じています。
」「ポストエディットを多くやるにつれ、作業を行ううの通りである。単語数が若干多いが従事した翻訳者はえで押さえておくべきポイント、機械翻訳の得意な点

ほぼ同規模。主たる違いとしては、②の方が分野の分と弱点が少し分かったような気がしました。指示書に散が大きい点がある。アンケートで得られた結果は①

基づき自己流で行っているため、一度体系的にポストと大差なく、85％が「作業効率が良くなる」と回答し、エディットについて学んでみたいと思いました。
」

98％が「今後もポストエディットの仕事を受注したい」「今回のように「あくまでも原文に忠実な、過不足のと回答した。

ない直訳」を目指すのであれば、MTPE の方が断然早9. おわりに5

いと思います。ただし「読みやすさ」「ナチュラルさ」
を求められると、MT でも意味はとれるものの文章を書き直さなければならないことが多く、MT のメリッ

今回は、小職が知りうる限り初めての試みとして、2 件

トといえば自分で訳文を一からタイプしなくてよいこの大量（７～９千万語）のポストエディット実務に従事とぐらいかなと感じます。
」

していただいた「延べ 500 人を越えるプロの翻訳者」にアンケートへの回答をお願いし一定の回収率を得た。

「今回の案件のように非常に多くの人がかかわる場

今まで実施されたことがなかった大規模アンケート

合は難しいと思いますが、他の翻訳会社の案件での経によって、ポストエディット対する「今日まで喧伝さ験から、翻訳支援ソフトのプロジェクトを使用したほれてきた negative な見解」と異なる
「positive な意見」

うがポストエディットによる作業効率化をさらに実感が多数あったことは大きな収穫であった。

できるとも感じております。
」

実案件体験後のアンケートは、一人一人の思考に内【語数】（約 9,000 万語）

在しがちなバイアスを越える手段となるものであり、【分野】法令、医療、教育、経済、情報・通信・ネッ

また、ポストエディットに関する従前の意見・論考とトワーク等の多様なトピック。

180 度違う意見が多数あったということから、ポスト
エディットの有用性が否定しがたく確認された。これ【文数】 約 380 万文は多くのステークホルダーにとって新規な情報である。

【基準】 フル PE。原文に前後関係が無く文脈は

小職は、ステークホルダーが機械翻訳の訳文の質を利用できないが、法令や医療等の専門知識を要す

踏まえて、ポストエディットのゴールについて意識をるため可能な範囲で用語統一や分野に合わせた訳

合わせておくことがポストエディット案件の成功の要出を依頼。

であることも、今回のセミナーで言及した。また、単【期間】 2022 年 8 月～2023 年 3 月。

価の適切な設定も重要な課題であり、サステナブルな【翻訳者数】268

設定をステークホルダーが連携して追及することが求められるのだろう。

図 3 多分野の英日 MTPE

最後に、アンケートにお答えいただいた翻訳者様、アンケートを作成・配布・回収していただいた翻訳会社様に深く感謝する。

通訳・翻訳ジャーナル AUTUMN 2023 号、pp.3637 に同誌記者による報告が掲載されている。著者が異なるため本記事と補完的といえる。
540

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

温故知新

温故知新 3後藤 功雄
AAMT
AAMT では、AAMT 創立３０周年記念事業として、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナル（AAMT の前身である JAMT（日本機械翻訳協会）の会誌）を PDF 化して公開しています。
https：//www.aamt.info/act/journal/
公開されているジャーナルは次の通りです。
⚫

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

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

AAMT ジャーナル「機械翻訳」No.71,2019 年 12 月～（当初より PDF 版を公開）「温故知新」シリーズでは、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナルの記事を紹介します。
過去のジャーナル記事を読むと、当時の MT の事情が分かるとともに、現在も解決していない課題が残っていることが分かるなど、これからの MT 発展に役立つものが多く見られます。
本号では、1992 年 3 月と 1992 年 5 月号の JAMT ジャーナルから 2 つの記事を転載して紹介します。これ
らは、PDF から OCR で読み取ったテキストを修正したものです。画像等を含むオリジナルの原稿については、
上記サイトをぜひご覧ください。

【1992 年 3 月 JAMT ジャーナル No.5 より】の問題です。翻訳市場としては買い手はいいも

第 2 回 「機械翻訳ビジネスは儲かるか」のをなるべく安く、売手はなるべく高く売ろう

前号からのつづき……

だからという理由で安くてよいということにご出席： 柏原武利氏（株式会社スバルインターナショ

なるのか、逆に機械翻訳には諸々のメリット、とする訳ですが、こと翻訳については機械翻訳

ナル 代表取締役）

例えば均質性や用語の統一があるから高くし鎌田紳二氏（株式会社富士通ドキュメントていいという点ではどうですか。素翻訳とポスサービス 機械翻訳センター課長）

トエディット付きでは異なるとは思いますが。

富永勲氏（特殊法人日本科学技術情報セン
ター 主任情報員）
司会： 鳴海武史（ニューズレター編集委員 株式会社
十印 言語研究所）（以下敬称略）

鎌田： 価格は非常に単純だと思います。この 2 年、機械翻訳を売る商売をやってきたんですが、機械翻訳だから安くするのは一理あります。パソコン通信だと人手を全然かけないでやれば、かか司会： どうもありがとうございました。お立場がそれる原価というのは設備投資と営業経費だけでぞれ違う方から貴重なお話を聞けたと思いますから、本当に安いんです。今までは、私たちす。そこで、少し話を変えます。前から気にしはお客さんから文書フロッピーをもらってきていることなんですが、それは機械翻訳の料金て人手をかけて機械にかけていましたが、間接経費がかかりすぎてダメでした。スタンドア
Learning from the past 3
Isao Goto
AAMTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

ローンは高すぎるし、パソコンに載る機械翻訳

単価は下がらないんですよ。下手したら上がる

ソフトはせいぜい 20 万円ぐらいであるが、パんですよ。

ソコンのマニアクラスでないと自分では使い

柏原： 下手なやり方をしたら上がっちゃうんですよ。

こなせない。そういう色々な問題があって、司会： それは手翻訳と同時の品質を保証するレヴェ

マーケットリサーチもやって、結局、パソコン

ルということですか?

通信だったらいけるということで、リリースし

柏原： 結局、お客さまは「プロセスはどうでもいい。

てその通りだったんです。機械翻訳がナマのまとにかくいい成果を出してくれ」ということでまですと、勿論、プロの翻訳者と比べればひどすから。手翻訳と同じレヴェルになるプロセス

い品質ですよ。それでも皆さん、ガンガン使っを説明しますが、お客様のメリットとしてまずています。ずっと一年間見ていると、一度にユーザ辞書ができてくるので、お客様としても3 千円、5 千円使っているんです。最高記録は色々な翻訳会社に出していて、それこそバラバ

1 日で 16 万円使った人がいます。必要だから

ラな品質なので、自社のリライトの負担が増え使っているんです。お客さんから見れば機械でたのが緩和されるかなということですので、むやっているんだから電気代だけじゃないのとしろ上げてもいいという所もあります。ですか

言われてもしょうがない訳で、もっとトラ

ら MT の使い方として、エディットがきちん

フィックが上がれば値段は下げられます。

と必要なドキュメントと全く MT レベルのみ

柏原： それはあくまでニフティサーブを利用したの手放れのいい翻訳と分けて、その趣旨もお客

MT ということですね。それ以外は例えば後編

さんに理解いただいてやれば、それぞれでマー集をしたようなサービスというのはないのでケットがひろがると思います。やはりマーケッ

すか。

トも使い方・目的も違うとおもいますね。

鎌田： もちろんあります。そちらの方も売り上げはか

富永： コスト設定に対する辞書のメリットというのなりあります。

は大きいですね。私ども特殊法人は会計検査を

柏原： 私どもは MT だけのサービスはほとんどない受ける法人ですが、指摘されることはアコギなんですね。あることは多少はあるんですが。そ商売をしてはならない、民間企業を圧迫してはの時点で言えば手放れもいいし、コストもかかならないということです。先ほどコストをらないので、お客さんにメリットを還元すべき30%程度ダウンさせたと申しましたが、そので、安くなると思います。ですから、とにかく30%のダウンを根拠もなく計算したかというデータでいただければあとは流すだけですかとそうではなく、きちんと説明できなければな

ら、まあ OCR だけの料金は別途ということにりません。30%の根拠は、人手でこれだけの仕はなりますが。それでも大量にかつ安く、ただ事をかけて、これだけの品質を得ました。同じ品質はそれだけおちますよ、というところをご品質を得るために MT ではこれだけの時間が納得いただけるお客様に対してだけです。それかかりましたということで、時間が大きなファ以外のお客様に対しては、別に機械翻訳を使っクターになります。時間短縮の説明には、50 万ていることがあっても単価を安く下げたりは語の翻訳辞書を使ってこの言葉は他の分野で今はしていません。

はこういう言い方をしてますよとザーッと見鎌田： それはうちも同じです。下げたくてもできないせる訳です。そうしますと文章上では、ある特んですよ。現に、機械を使ったからといっても定の分野の専門語をポンともってきて、その他

42

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79の専門語も同時に全部、下に見せる訳です。そ富永： はい、販売しています。30 万語収録となっての後は後編集を頼んでいる先で、最適の用語をいます。形式としては単純な日英対訳で、あと選択して下さいといって交渉します。

専門分野コードがはいっています。翻訳辞書と司会： 訳語候補としてですか。

は全く違った形になっています。

富永： 多訳語という形で出力します。従来ですとその鎌田： うちにも売り込みがありました。
（笑い）.1,200

方の頭にあるものや手近にあるブック形式の万円で買わないですかときました。実は買いた辞書から取り出したのが、その手間がはぶける

いんですよ。効果がありますから。

と説明します。ということで数千抄録の実験を柏原： だいぶ売れているんですか。

致しまして、どのくらい作業効率が向上するか、

富永： まあ、そんなにたくさんはありませんが、北は時間が減っていくかということで、だいたいこ

北海道、南は九州まで売れてはおります。

れくらいじゃないかという当たりの値段で割

柏原： それは開発のベンダーさんばっかりでなくてり出していくと、30%ダウンぐらいではないかですか。

と計算し、 「これでお引き受けいただけます

鎌田： 額が高いですからね。一般の人にはとても手がか」ということで、お引き受けいただいていま出せません。

すので（笑い）従来からの手翻訳会社さんが全

富永： 翻訳辞書として汎用的なデータを収録しなが部引受けていただいている上に、更に 2,3 社加ら、ご提供申し上げることも考えなければならわったという実績でありますので、まあ、それないんでなかろうかということで、今は、30 万ほどアコギなことはしていないと思います。

語から離れまして翻訳辞書の中から必要な

司会： ちょっと確認したいのですが、富永さんのとこ

データだけを抽出して、全く新しいフォーマッ

ろは、JOIS のデータベースを英文としてサートで提供する計画があります。
鎌田： おそらく MT のビジネスの中で、辞書が最終ビスしているだけで、飛び込みの仕事はしていないんですね。

的なターゲットになると思います。翻訳アルゴ

富永： 現在はしておりません。飛び込みの仕事は手翻

リズムは研究者が考えればいい訳ですが、研究訳です。

者がいくら頭をしぼっても、辞書はつくれませ

司会： 今は抄録ということですが、これは何かアクセんでしょう。ですから JICST さんの辞書も今スがあってから機械翻訳が始まるのですか。

後生き残るための武器になると思いますし、私

富永： 日本語の抄録がまず作られます。年間 60 万タ

どもも回線経由でやっており、不特定多数のおイトルで、これは JOIS で提供されていますが、客さんの指摘などから、辞書がどんどん良くその中の 22～23 万が日本で発行されている論なっていきます。
柏原： すごいですね。PC VAN と比べると優位性を文なのです。この部分を海外に提供するということで、60 万件の中から取り出して、JOIS 用

もっていますね。

データベース作りと同時並行で翻訳にかけて

鎌田： 多少変でも何でもいいから 10 分で送り返しています。ですから一方では日本語でサービスをもらうのをお客さんは選んでいるということし、一方では英語でサービスするために MT をだと思います。ますね。利用している人はみん

利用した作業をしているわけです。

な、品質が悪いのは知っているんです。でも、司会： 辞書を確か、売り切りの形でサービスされてま

レスポンスが早いから使っているのだと思いすよね。

ます。辞書を引くより早いんですよ。私は事業43

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

部を回って執筆指導もしますが、かなり優秀なし、逆に言うと、手翻訳者がダメなんで機械翻人も辞書引きながら英語を書いているんです

訳にすんなりとはいれます。お客さま自体が、よ。英語を書くのは結構苦しいです。ですから

まだ言葉を決めていない状態です。これを日本うちの機械を使うと、何か変な英語だけど、ス語にかえるかとか、カタカナのままでいくとか、ベルには間違いがないし、それに文節単位でみ

例えばバーチャルリアリティにしても「仮想現れば、自分で考えるよりもずっといい英語がで実」とか「人工現実」とか言っていますが、人ることもあるのです。機械だからと言って、バによっては「バーチャルリアリティ」と言ってカにできないですよ。そしてうまく、組み直しいますから、それはユーザさんによって使い分て文章を作っているんです。

けはするんですが、その手の話はいっぱいある

柏原： できる人ほど自分の時間をセーブしたいと要訳です。そういう問題を翻訳者に預けたら、い求を持っていますし、MT は彼らの希望をかな

つまでもラチの明かないことになってしまい

えていると思います。話は変わりますが、MTます。ですからそういう意味ではこれから、先では絶対成功事例を出さないといけないと思

端的な技術を開発していく人達には、MT は欠いますよ。うちのような規模の会社が MT にかせないし、武器になると思います。どこか 1

手を出しているとなると、気違い扱いされてい社でも MT を武器に成功してもらいたい。そますよ。だいたい機械翻訳に触って潰れる方がういうところがあれば僕らは協力してでも多いといわれていますよね。だけど MT で潰プッシュしなければと思いますね。

れたというのはだいぶ語弊があると思います。

富永： 成功させるためにもということですが、私なん魔物だとか道楽と言われるのが一般的ですよ。

か毎日毎日、前編集のテスト、後編集のテストでも何とか MT で、どこでもいいから成功事を眺めている訳ですが、言葉を辞書に追加する

例が、つまり儲けるということですが、欠かせのは第一義的に大切ですが、機械翻訳がどうしないと思います。MT が拓くべきマーケットとようもないそと言う前に日本語がどうしよう

いうのはこれまでの翻訳世界と全然違うとおもないと言う必要がありますね。ですから、ぜもいます。

ひこういう機械翻訳協会さんの設立を機に、そ鎌田： そうです。翻訳の業界と機械翻訳の業界は全く

ういう機関から、いかにテクニカルライティン

別物ですね。これはあきらかにデータベース産

グが大切か、日本語の書き方が大切かというこ業ですよ。ですから辞書に力を入れてあたりまとを PR してほしいということをつくづく思えです。

います。辞書を増やすこと、文法の構文解析な

柏原： それで、仕事上の MT の利用法にかかわりまどのソフトも大切ですが、それよりも正しい日

すけど、マルチメディア関係のマニュアル翻訳

本語の書き方がどれだけ不足しているかといを実際、MT でやっているんですよ。今の翻訳うことがために、今機械翻訳が中々上手くいか

業界の状況から言いますと、MT をツールとしないんじゃないかと思っています。しかし、元て使う業者以外にはできないんですよ。というをただせば、言葉の不足もありましたが、なにのは、言葉がこれまで存在しない用語が多いか

しろ機械翻訳は自動翻訳とのイメージが強すらなんです。今までの翻訳者にやらせるとダメ

ぎましたね。

なんですね。言葉も新しいし、お客さまの苦労

柏原： そうですね、あれでかなり悪いイメージとか制も大変です。新しい辞書作りが同時にできます

約を受けていますね。

44

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

富永： それででてくる英語は単語を並べているだけ

だけきれいな日本語を短く書いているのに何で、とんでもないとか。一つでも二つでも来知

故上手く行かないのだとのクレームもありま語でもあろうものなら、とんでもないというこすが、これはもう少し機械翻訳システムの開発とになる。やっぱり、その根底に大きく日本語者に頑張ってもらうしかありません。しかしよという問題があります。

く使っている人ほど本当に上手く文章を書い

柏原： それは重要な問題で、根元的に言葉の問題にています。

帰っていくと思います。私どもは今、英日しか司会： 日本では国語の時間に作文というのがありまやっていないのですが日英のニーズは高いとすが、作文を書く技術についてはきちんと教え

思うし、将来的にはターゲットとしたいのです

られていませんね。こう書きなさい、こう書く

が、私どものスタッフでは、日英からやる場合、と明確に伝わりますよというのはありません

日本語のプリエディットができないんです。そね。その点、多民族国家のアメリカでは大学にれから、英日においても最終的には日本語のポテクニカルライティングコースというものがストエディットがありますが、テクニカルライ

あって、一つの学問になっているそうです。万ティングの分野は翻訳と同じで日本では軽視人に伝わるような書き方の探求です。翻訳は元されてきました。だいたいその分野に予算とい原稿が悪いと、翻訳されたものはもっと悪いとうのをさいたというのはきいたことがないし、いうことになります。

テクニカルライターというのもほとんど育っ

柏原： コミュニケーションというのは日本というかていません。そういった意味で言うと言葉とい日本人は大事にしていないと思いますね。単一

うのは、非常に不当に軽く扱われている。英語

民族と多民族国家の違いがあっても、やはり、圏の分野ですら、特定のコンビュータメーカー

言葉をつくしていうとか、きちんということをのマニュアルを見てますと同じシリーズでもいやがる風土があって、その結果、コミュニ

ライターが違うと変わってしまうんです。向こケーションが悪くなっていると思います。で、うはライティングが早いし開発も早いため、調これを埋めることは容易でないにしても、機械整なしで書いてしまうケースがままあるよう

翻訳事業にたずさわる方々は同時にプロジェなんですね。機械翻訳で対応する場合、前のシクトを進める中でそういう問題も解決しなけ

リーズのデータが使えないケースがあります。

ればと思うんですね。

それを避けるため YHP さん、 IBM さんは先

鎌田： 富士通の事業部で、機械翻訳を使わなければいけ

進的に取り組んでいますね。ドキュメンテー

ない。使わなければ翻訳しないというプロジェク

ションのスタートの時点から文章の情報をき

トがありました。80 人のプロジェクトだったん

ちんと考えているわけです。機械翻訳を成功さですが、その人たちが作ったドキュメントをすべせる為には、きちんとしたきれいな標準的な文て機械にかけて、その結果をその人たちに全部送章を書くことから始めることが必要だと思いり返したんです。複文や重文ならばなるべく分解ます。特に日本はね。ですからシステムが読みしろというふうに機械翻訳の為のライティング

易いような書き方をするということです。

を教えたんです。その時のコストダウンは 36%

鎌田： それは非常に明るいと思います。なぜかというでした。ものを作る時から執筆を含めた QC をと、私のところでは延べにして 3 万人近い利やったことは効果がありました。少なくとも社内用者がいて、色々なクレームもあります。これでやった経験では、10 人中 8、9 人は正しい日本

45

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

語を書けます。で、今ではその事業部では機械でしています。それは人間の感性を無視している

翻訳し、その英語でアメリカ人に通じると思うまと思うんですよ。例えば使える動詞はこれだけ

で日本語を書きかえて、その日本語をベースにやです、といってもダメなんですね。アメリカとるんだとしています。

は異なり日本語のライティングスタンダード

富永： 私どもも同じようなことをやっておりまして、は難しいですよ。国語の先生だって、我々の日本語がいかに大切かという大論争の後、機械言っているようなことを聞いたら反発します

翻訳をもう少しおもちゃ的に使ってもらって、よ。

あなたの書いた日本語がどう訳されるかとい柏原： その点は文化のバックグラウンド抜きでは考うことが、試せるように端末を自由に使ってもえられませんよ。でもそういうことは文部省のらっています。さかんに面白半分に使っていま管轄だったら駄目だと思いますよ。やはり実践

すが、その結果がだいぶ貯まってまして、「こというか現実とかけ離れたところで議論してう書けば、こう出る。」というのが山ほどありいても駄目ですね。

ます。ひょっとしたら一冊の本にできるぐらい

鎌田： だから MT は一つの道具、これを使ったらあだと思います。正しく、わかりやすく、短くてなたに絶対メリットがありますよというよういい文章というものは、それぞれシステムにな言い方で、社内の若い人に使ってもらうしか

よってはちがうと思いますが、随分似たようなないんじゃないですか。機械翻訳を通して、あところがあると思います。ですから機械翻訳協るレベルの、それなりの英語がでるまで日本語会ができたのを機に、そういう日本語の書き方、を書き換えてもらう。ある事業部の数百人が機械翻訳向けの日本語の書き方というものを、やっていますが、これが成功したら、億円単位

データをとって集めて、なんとかしていただきのコストダウンになります。これは設計なんでたいものですね。

す。今時、設計といっても、海外と分担して設司会： 国際化を円滑に進めるという中に、日本人にし計することも多いのです。ある部分は日本で、かわからない文章を残しておいてそれが翻訳ある部分はアメリカでということですから、向されないものだから外国に「かくしている。かこうは英語で書いて、こちらは日本語でといっくしている。」と言われています。富士通さん

たら、設計変更があった時には会議ばっかりになどは、どういう局面であってもこれを英語になってしまいます。だから、日本語と英語が完直せといわれたら、直さなければならない状況

全にシンクロできるようにしなければならなにあると思います。将来必ず英語に直すといういのです。それのメリットは、翻訳コストどこのだったら機械翻訳にかけるためには、ある程

ろか、翻訳コストはメじゃないですね。最大の度の執筆基準があって、それに従って文章を書

メリットは設計の失敗がなくなることです。今いていくことが必要だと思います。その場合、まで日本語で書いても、日本人同士お互いわか

その執筆基準というのは自然でかつ十分記述らない設計書になっていたのが、設計者が機械力があるというのが条件となると思います。い翻訳を通すために日本語を分かりやすく書く

かにも機械に合わせたものというのはまずいことから、理解が早く正確になるわけです。

でしょうから。

柏原： そういう意味では鎌田さんのところは自社内にそ鎌田： 今まで、いろんな企業がライティングスタン

ういうニーズを抱えているのは優位性があります

ダードというものに取り組んで、ほとんど失敗ね。

46

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

鎌田： そうです。今、私は外に向いていないで内に向ムが目白押しに取り上げられ、その数は全部で 22 項

いています。内側で使いこなせないで、何でお目もある。その中で、電子翻訳という技術は実現時期

客さんのところへ提案に行けるんだ、というこ

順で 17 番目の位置として予測され、前後には「キャッとです。

シュレス/チェックレス社会一普及時期 1981 年」、「家
庭用ファクシミリの普及一同 1985 年」などが並んで（つづく）いる。脚注に＜デルフィ・メソッドによる調査＞と記【1992 年 5 月 JAMT ジャーナル No.6 より】してあるから、かのデルファイ法（Delphi technique）
を適用した専門家たちの反復アンケート調査であって、

サグラダ・ファミリアにも似て…

消して無責任な卜占のたぐいではない。

MT 誕生は 83 年と予言

予言は当った電子翻訳機（ただし、「学力は大学程度」との断り書

さて、時は流れる。全国紙の A 新聞がその一面トッ

きあり）一その試作時期は 1973 年（昭和 48 年）ころ、プに「自動翻訳いよいよ開始」という意味のばかでか

実用と普及の時期は 1983 年（同 58 年）ころ、と予測

い見出しをかかげて関係者の度肝を抜いたのは、1984

した記録がある。これは、日本電子工業振興協会が年 5 月 18 日付けの朝刊である。この日の朝は、とり1968 年（同 43 年）9 月に発表した「電子工業の長期

わけ天気がよく、文字どうりのさわやかな五月晴れ。

展望」というタイトルの調査書に掲載されているで一見したところ業界紙と見粉うばかりの紙面構成と記データである。

事内容は、当時生身のトランスレータであり翻訳会社

わかりやすく説明すると、いまからおよそ四半世紀経営者であったわたしにとって、まさに青天の震震前に、いわゆる電子翻訳（現在の一般呼称では、マシーだった。読めば読むほど、私の頭の中には、失業・倒ントランスレーション/機械翻訳/MT）というテクノケ

産・離散・物乞いなどといった絶望的なことばが声高

ロジーが、その時点から 3 年後に試作が始まり、15 年

く飛び交う。そして、その渦の真ん中で、何ともやり後にはすでにシステムの実用化が具現されて普及へのきれないひとつの決断が生まれた―これはいま、妻に一途をたどるだろう、と想定した事実を物語っている。

見せてはならない！

「学力は大学程度」とわざわざ断っているが、これはこうして、新聞はかばんの奥深くにかくされることなかなか意味深長だ。学力という表現の自体がおかしになる。その結果、幸か不幸か、彼女はこの記事の存な響きをもっているが、それはそれとして、「大学程度」

在はもちろん、主人のおぞましい狼狽ぶりをいまだにとは中学、高校とだんだんレベルが上がって最高級の知らない。

能力を有しているということなのか、それとも逆にせ

同年、夏から秋にかけては、業界紙（誌）や週刊誌

いぜい現今の大学生くらいの能力だから、とても満足がさらに追い打ちをかけ、翻訳における人間敗退説なすべきシロモノではない…と遠慮しているのか、そのいし不要説を強調する。いわく、「自動翻訳機の登場であたりが判断に苦しむ。

語学力の革命」「早くも英語屋の失業が始まった」「自動翻訳機をついに完成させた Y 社長の言葉の壁への挑ところで、この調査は電子翻訳のみを扱かったわけではなく、未来技術や未来システム全般について行わ戦」（いずれも特集記事の大見出し）など、など。

れたものだ。当然のことながら、エレクトロニクス 1

ともあれ、こうして電子（機械）翻訳機の実現予測

コンピュータを駆使する＜スマート＞な技術/システ

は、数字上はわずか 1 年の遅れで＜現実＞と符号する

47

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

ことになった。1984 年、その時点からもどって 16 年を課題にするのはよいが、少なくとも今の段階では無前の読みの正しさが立証され、コンピュータ応用技術意味である。どのように次元が異なるかについては措

としては日本における最初の発明品＜機械翻訳システ

くとして、かりに機械翻訳技術が次のターゲット年度

ム＞（厳密な意味での翻訳機の開発史から見れば、改である 2020 年に格段の進展をとげても、それは機械

良発明品）がここに誕生したのである。

ができることを成し得た、あるいは機械にしかできないことを達成した結果であって、人間の翻訳とは明か生まれた子供たちはいとしいが…

に一線を画しているであろう。
このような認識が一般の人たちにも植え付けられな第一子に続き、遅れてはならじとばかりに第二子、いと、機械翻訳に関する批判はいつまでたっても両極第三子…が雨後の竹の子のごとく誕生する。この現象

端にとどまってしまう。1984 年に私自身が体験したよは、MT 開発戦争において単純に先を越されたあせりうな錯覚（すなわち、機械による翻訳力は人間の言語もあったかもしれないが、第二子以下しばらくの間、活動能力と同じかそれ以上でなければ藪に馬鍬のたとその親たちがこの道では正統派（？）の電子機器メー

えに等しい、と誤解していること）は、この世界からカーであったことを考えると、その相次ぐ出産はやむ

迫放しなければならない。

をえぬ事情もしくは圧力、つまり国の指導や資金援助

現行システムのいわゆる＜欠陥＞については、これのからみがあってのことだろう。

を永久欠陥とは考えずに、＜未完成＞とみたらどうだ

さて、これで、めでたしめでたしの大団円となればろう。いま、わたしたちは終りの見えないきざはしをよかったのだが―。残念ながら、このストーリには＜登っており、その途中々々の位置を何度か有意の時期

実は……＞というおまけがつく。生まれた子供はすべに発表して世に問うことこそ義務と権利である、と自て、能力的に見てあちこちに欠陥があるばかりでなく、覚することだ。

生まれつきの疾病をたくさんもった病弱児てあったり、

シューベルトの未完成交響楽は、かれの死によってまた全体的にバランスが取れていないので、一筋縄であたかも完成したかの姿で終りを告げたが、機械翻訳

はとても面倒を見きれない性悪っ子だったのだ。

はおそらくガウディーのサグラダ・ファミリアのように、今後 100 年も 200 年もかけて継承構築すベき性質

このように書くと、機械翻訳開発におけるせっかくの結晶に対して、たいへん不遜かつ不塒な言を弄してのものにちがいない。

いるように見えるが、これはあくまでも起承転結の＜（（株）CSK 技術開発本部

転＞を述べている便法のひとつにすぎない。開発側はMT 開発部顧問 水上達郎）

もちろんのこと、わたしを含む使用者側も生まれでた
ものにいとしさを感じないはずはない。かわいいけれ
ど、どうしたらよいかというのが現実の思惑であろう。

最後のきざしははるかなる彼方
視点が誤っていると、結論も当然まちがう。機械翻訳の場合、いちばん重要な視点は、人間の翻訳と機械による翻訳とは次元が異なる、ということである。夢とか永遠の目標として描くならば、このふたつの一致

48

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告MT Summit 2023
Sumire Honda
University of Potsdam

1. Overview

several job postings, enhancing career development

This report summarises my online attendance atopportunities.

MTSummit2023, which was held in Macau SAR,

Even in the online format, participants were able to

China, from 4 to 8 September. The conference provided

use chat rooms to connect with other people and engage

a valuable platform for experts, researchers, andin meaningful discussions. For those attending theindustry professionals to share insights, exchange

conference onsite, there were also further social events

ideas and explore emerging trends in machine

to enhance the networking experience.

translation.

This

reportoutlinesmyonlineparticipation, networking opportunities and overalltakeaways from the conference.

4. Overall Takeaways from the Conference
Attending the conference gave me valuable insights
into the field of machine translation, particularly in

2. Online Participation

areas that are less familiar to me. For example,

Participating online was a great opportunity as it

evaluating the performance of industries can beallowed people from various locations to join. Whatchallenging due to the absence of standardized

made it even more special for me was the student

evaluation criteria in machine translation, making

scholarship I received for the online attendance fee,

direct comparisons difficult. Therefore, researchwhich eased the financial concerns that students often

focused on establishing evaluation methodologies

encounter at such events. Thanks to this support, I

currently holds significant importance.

presented our study Context-aware Neural Machine

Additionally, it's important to acknowledge that theTranslation for English-Japanese Business Scene

datasets used in real-world industrial settings may

Dialogues at Research Track on 8 September.

differ substantially from those typically employed in

The event used a combination of Whova and Zoom

academic research. For example, when working withfor the online platform. Whova was easy to use,

website data, there is a need to deal with HTML tags.

enabling the networking system and simplifying theThis underlines the necessity for tailored andparticipation process, while the integration with Zoom

customized approaches to effectively handle such

ensured a smooth conference experience for all

diverse datasets.

participants.

Furthermore, the constructive feedback I received
during the presentations is very helpful for my future

3. Networking Opportunities

work. The conference allowed me to identify aspects of

The conference featured both a research track and auser

track,

providingvaluable

networking

my research that I may have overlooked from adifferent perspective.

opportunities for attendees, which was very beneficial.
This set-up encouraged links between industry
professionals and researchers, fostering collaborationand knowledge sharing.
In addition, the conference provided a platform for
MT Summit 2023
本多純礼
ポツダム大学This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告AAMT Machine Translation Summit 2023 参加報告橋本 簡美
立教大学異文化コミュニケーション研究科修士課程

1. AAMT Machine Translation Summit
2023 の概要

ると考えられる。つまり、翻訳学習者は機械翻訳のエ
ラーを修正するより前の段階である、機械翻訳のエ
ラーを見つけるという段階で躓いている可能性が示唆

AAMT Machine Translation Summit 2023 は、9 月されている。

4 日から 9 月 8 日の 5 日間にわたり、中国のマカオでさらに興味深い点は、翻訳学習者はポストエディッ

開催された。基調講演、ワークショップ、ポスター発トを行った場合の方が人手翻訳を行った場合よりも、表などが行われ、オンサイトに加えてオフラインでの正確性エラーが多かったにもかかわらず、より自信が配信も行われた。本会議は、機械翻訳に関わりのあるあったということである。先述したように、翻訳学習

人たちの意見交換や知識共有を目指したものであった。

者はポストエディットをした際、機械翻訳のエラーを

本稿では、報告者が参加したセッションの発表内容に見過ごしている可能性がある。つまり翻訳学習者は、ついて報告する。

機械翻訳のアウトプットに発生したエラーに気付かず、
その品質を過大評価している可能性が考えられる。

2. User Track Session 3: New workflows
with MT/LLMs

機械翻訳の普及が広まるに伴い、ポストエディットの需要も増えており、翻訳学習者へのポストエディットの教育も進めていく必要があるだろう。Qian & Zhang

本セッションでは、機械翻訳や大規模言語モデルを(2023) の研究は、翻訳学習者がポストエディットを行う

用いた新しいワークフローについての発表が行われた。

際には、そもそも機械翻訳のエラーをスポットすること

中でも興味深かったのは、Qian & Zhang (2023)によが難しいのではないかということを示唆している。また、“The impact of machine translation on the

学習者はポストエディットをしている際に自身がエラー

translation quality of undergraduate translation

を見過ごしている可能性に気付いていないということもstudents” である。本研究では、翻訳学習者が 1 から考えられる。今後は、こうした問題点に対する具体的な

人手翻訳をした場合と、機械翻訳のアウトプットをポ

解決策を考える必要があるだろう。

る

ストエディットした場合の訳文のクオリティを比較している。結果として、ポストエディットの場合は人手

3. おわりに翻訳と比べて、正確性エラーが多く出現していることが分かった。またポストエディットで発生したエラー

以 上 が 、 報 告 者 が 参 加 し た AAMT Machineは人手翻訳の場合と比較して、エラー内容が均質的でTranslation Summit 2023 とその中で特に興味深かっあることも分かった。ポストエディットに正確性エた発表についての報告である。機械翻訳が急速に発展

ラーが多く、エラー内容がより均一であるということしていく中で、翻訳コミュニティに多様な情報が共有

は、ポストエディットの際に出現するエラーの多くは、されることは、さらなる機械翻訳の成長と翻訳研究の機械翻訳で出現したエラーがそのまま残ったものであ発展に繋がっていくだろう。

Participation Report: AAMT Machine Translation Summit 2023
Hiromi Hashimoto
Rikkyo University
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告MT Summit 2023 参加報告書
平岡 裕資
立教大学異文化コミュニケーション研究科博士後期課程在籍

1. はじめに

3. Dorothy Kenny 氏による Keynote speech

本稿では、2023 年 9 月 4 日から 9 月 8 日まで開催さ

9 月 7 日には Dorothy Kenny 氏による基調講演がれた MT Summit 2023 について報告する。MT Summit行われた。Kenny 教授は Dublin City University で翻は、民間および教育分野における機械翻訳（MT）の開発

訳研究に従事しており、機械翻訳関連では『Machine

者や研究者、機械翻訳のユーザー（翻訳者）など、多様Translation for Everyone: empowering users in the

な背景を持った人々が集う国際会議である。今回で第 19age of artificial intelligence（2022 年）』という書籍で回目となる本会議は中国・マカオで開催され、世界各国

言語教育や翻訳業界など機械翻訳が影響を与える分野

からおよそ 200 名の参加者が集まった。最初の二日間はにおいて重要な指針を示している。基調講演のタイト

ワークショップのみの開催となり、その後の三日間は招ル は 『 Translating machines: implications for

待講演、パネルディスカッション、個々の研究発表が行translation theory and practice』で、その内容は翻訳われた。日程や登壇者の情報はすべてイベントアプリ

学の理論を用いて機械翻訳の可能性と限界を説明する（Whova）上で参照でき、録画やスライドなども閲覧できものだった。例えば、機械翻訳はその仕組み上、context

たため非常に便利な仕組みであった。

よりも co-textual な情報を捉えることに長けている
ことや、機能主義的理論（Nord, 1995/2018）の観点か

2. Invited panel （ 山 田 優 氏 & Felix do
Carmo 氏主催）

ら Yamada (2023) に よ る プ ロ ン プ ト 例 を 用 い てChatGPT の可能性を説いた。このような翻訳学の理論を援用した説明は機械翻訳による翻訳の性質を適切

以降では印象的であったセッションについて述べる。
1 つ目は 9 月 6 日に行われた山田優氏と Felix do Carmoに解釈することができるため、非常に有効な手段であると感じた。

氏によるパネルディスカッションである。テーマは『 Artificial Intelligence and Translation: effects on

4. おわりに

theories, professional practices and education』であった。Chan Sin-wai 氏、阪本章子氏、Kirti Vashee 氏の 3

今回の MT Summit では他分野間の協働に前向きな名による発表が行われた後、発表者 3 名と司会 2 名で雰囲気を感じられた。特にユーザートラックでは開発

ディスカッションがなされた。トピックは機械翻訳の翻者からの質問が積極的になされていたのが印象的で訳品質から訳文の著作権など多種多様であったが、共通あった。自分自身も機械翻訳の知識が深まり、翻訳をした主張は他分野間および異なるステークホルダー間の多様な視点で考えられる良い機会となった。

協働が必要であるということであった。この考え自体は目新しいものではないものの、その重要性が再認識されたことには意味があるだろう。
MT Summit 2023 Participation Report
Yusuke Hiraoka
Rikkyo University Graduate School of Intercultural Communication PhD student
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告Participation Report on MT Summit 2023
Yuki Yamashita
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

1. Introduction

transfer, computational expense, and suboptimal
performanceinlow-resource

languages,asTo stay in touch with the latest developments inremaining issues. To overcome these limitations, hethe machine translation field, I attended MT

introduced recent advances such as candidate- andSummit 2023 online with student financial support

entity-aware neural evaluation metrics [1], test-timefrom AAMT. In this report, I take up some important

adaptationand interesting conference presentations.

consistency learning, and complementarity betweenbyuncertainty[2],

curriculum

prompting and tuning. He concluded that potential

2. Overview of MT Summit 2023

future directions of machine translation with big
models are multimodal translation over three or

The

19th

Machine Translation Summit (MTSummit 2023) was held in Macau on Sep 4-8, 2023,

more modalities and a core downstream task for big
model research.

in a hybrid style. This was a biennial international
conference, organized by AAMT this year, which

4. Invited Talk

brought together researchers, developers, and usersof machine translation. The conference overviewed

Prof. Tong Xiao from Northeastern University andstate-of-the-art technologies, major contemporary

NiuTrans gave a talk “Translation between Chinese

trends, and practical applications. There were 3

and Over 300 Other Languages: Methods and Systems”

keynotes, 7 invited talks, 4 workshops, 19 researchin the invited session on machine translation for Asian

track oral presentations, 22 user track oral

languages. He introduced the minor languages inpresentations, and 14 poster presentations.

China and referred to the differences in the amount ofbilingual data resources. He explained knowledge

3. Keynotetransfer from high-resource languages to low-resource
languages derived from similarities among Asian

There was a keynote talk “Toward Better Neurallanguages. Also, he described the model architecture,

and Big Model-based Machine Translation” by Prof.

specific text processing, and the improvement in

Min Zhang from Harbin Institute of Technology. He

translation quality. He also mentioned that large

listedunderstanding,language models are good few-shot multilingualinteractive translation capabilities, versatility intranslators for high-resource languages. On the othertext handling, superior document-level translation,

hand, they are not well-trained for low-resource

and multilingual capability, as advantages of big

languages, and the improvement through few-shotmodel-based machine translation. Also, he pointed

demonstrations or bilingual dictionaries is modest.

outstanding

contextual

out challenges in automated evaluation, lack ofdomain expertise and difficulty in knowledge
MT Summit 2023 参加報告
山下 優樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

5. Workshop

this kind of work on Asian languages is importantfor global universality and equality.

The 10th Workshop on Asian Translation (WAT2023) is an open machine translation evaluation

References

campaign focusing on Asian languages. There was a1.

Liu, X., Wang, Y., Wong, D. F., Zhan, R., Yu, L., &talk on task descriptions and participation reports.

Zhang, M. (2023, July). Revisiting CommonsenseTeam BITS-P introduced their work for multimodal

Reasoning in Machine Translation: Training,translation

using

Evaluation and Challenge. In Proceedings of the

diffusion models [3]. They used Stable Diffusion [4]61st Annual Meeting of the Association forto generate a synthetic image for each caption in theComputational Linguistics (Volume 1: Long

training set and doubled the size of the training set.

Papers) (pp. 15536-15550).

with

image

augmentation

2.

6. Oral Presentation

Zhan, R., Liu, X., Wong, D. F., Zhang, C., Chao,
L. S., & Zhang, M. (2023, July). Test-time
AdaptationforMachineTranslation

In the user track session on new workflows with

Evaluation by Uncertainty Minimization. In

machine translation and large language models,

Proceedings of the 61st Annual Meeting of thehuman-in-the-loop pipeline that guides LLMs to

Association for Computational Linguistics

produce(Volume 1: Long Papers) (pp. 807-820).

customized

outputswithrevision

instructions [5] is proposed. The pipeline initiates

3.

Dash, A. R., Gupta, H. R., Sharma, Y., & IQVIA,

by prompting the LLM to produce a draft

B. (2023). BITS-P at WAT 2023: Improving

translation, followed by the utilization of automatic

Indic Language Multimodal Translation by

retrieval or human feedback as supervision signals

Image Augmentation using Diffusion Models.

to enhance the LLM’s translation through in-

In Proceedings of the 10th Workshop on Asian

context

Translation, (pp. 41-45).

learning.

Revision

instructionisautomatically synthesized based on the optimal

4.

Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser,

edit path between the reference and generated

P., & Ommer, B. (2022). High-resolution imagetranslation.

synthesis with latent diffusion models. In
Proceedings of the IEEE/CVF conference on

7. Conclusion

computer vision and pattern recognition (pp.
10684-10695).

There were various kinds of topics including case

5.

Yang, X., Zhan, R., Wong, D. F., Wu, J., & Chao,studies and practical applications in industry as well

L. S. (2023). Human-in-the-loop Machineas research. For the recent trend, large language

Translation with Large Language Model. Inmodels have gained strong interest from many

Proceedings of Machine Translation Summit

researchers or engineers. The conference focused

XIX, Vol. 2: Users Track, (pp. 88–98).

mainly on Asian languages, and there were
contributions
languages

to

and

the
to

corpustranslationsof

low-resource
withculturalbackgrounds. Since machine translation technology
is currently studied mainly in European languages,

53

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告第 10 回特許・技術文書翻訳ワークショップ (PSLT 2023) 開催報告
綱川 隆司 1
1 静岡大学須藤 克仁 2

後藤 功雄 3

2 奈良先端科学技術大学院大学

1. 開催概要

3NHK

訳等による翻訳結果を提供しており、企業等に向けた
API を介したサービス提供も行っていることが紹介さ2023 年 9 月 5 日、中国・マカオにて開催された機れた。

械 翻 訳 サ ミ ッ ト (Machine Translation Summit)

招待講演 2 件目は中国の知的財産権出版社（IPPH;

2023 の併催ワークショップの一つとして、特許・技術

知识产权出版社）から YAN Jiang 氏による、IPPH 及

文 書 翻 訳 ワ ー ク シ ョ ッ プ (PSLT 2023; The 10th

びその特許機械翻訳サービスである“中知慧译”

Workshop on Patent and Scientific Literature(ZhongZhi HuiYi) のご紹介があった。IPPH は 2010

Translation) が開催された。本ワークショップは、ア

年に特許向け AI・機械翻訳サービスの提供を開始し、ジア太平洋機械翻訳協会(AAMT)、および一般財団法

2023 年には中国の知的財産情報を扱う最大のメディ人日本特許情報機構(Japio)による AAMT/Japio 特許

アグループとなっている。特許機械翻訳の課題である

翻訳研究会が中心となり 2005 年から隔年で開催して省略、長い文章、特許に特有のパターン、専門用語のおり今回で 10 回目を数える。前回 2021 年の第 9 回

一貫性等に対応する、ニューラル機械翻訳ベースの 10

ワークショップは新型コロナウイルス拡大の影響で完言語に対応した機械翻訳サービス“中知慧译”は、1 日

全オンライン形式での開催となったが、今回は機械翻に 10 万件の特許を翻訳しており、中国語と英語、日本

訳サミット本会議と同じく現地とオンラインのハイブ

語、ドイツ語等の特許翻訳において高い性能を示してリッド形式での開催となった。

いる。

本ワークショップでは特許庁、機械翻訳ユーザー、

3 件目の招待講演は澳門大学の Derek W. Wong 氏

および機械翻訳研究者のそれぞれの立場から 3 件の招による、彼らの研究グループにおけるニューラル機械

待講演をいただいた。現地にて 22〜23 名程度、オン翻訳の研究に関する下記の研究内容についてのご発表

ラインで 15 名程度の参加があり、質疑も活発であり

であった。
⚫

不確実性を考慮したカリキュラム学習⚫

文ベクトルのノルムによるカリキュラム学習⚫

自己適応学習⚫

分野適応のためのメタカリキュラム学習

招待講演 1 件目は日本特許庁の名和大輔氏から、特⚫

難易度に基づく機械翻訳評価

許情報ユーザーのための特許庁の情報サービスに関す⚫

分散を考慮した機械翻訳評価テストセット

るご講演をいただいた。特許庁では即時に正確な情報

ニューラル機械翻訳モデルの機械学習においては、を提供するため多様な情報提示を行っている。特許情

人間に対する効果的な学習方法を模したカリキュラム

報プラットフォーム (J-PlatPat) は特許庁が運営す学習の有効性が知られている。効果的なカリキュラム

る日本で最大の知的財産データ検索サービスであり、として、訓練データの難易度や不確実性を考慮した手

その中で海外特許および日本特許のニューラル機械翻法や、モデルが自己の学習を調整するアプローチにつ盛況であったと言える。

2. 招待講演

Report of The 10th Workshop on Patent and Scientific Literature Translation (PSLT 2023)
Takashi Tsunakawa, Katsuhito Sudoh, Isao Goto
Shizuoka University, Nara Institute of Science and Technology, Japan Broadcasting Corporation
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AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

いて、翻訳性能やその収束速度が評価、分析されてい一方で、一般講演については論文投稿がなく招待講る。また特定の分野に適応させるため、カリキュラム

演のみの短時間での開催になったことについては残念

学習の方法を学ぶメタカリキュラム学習を取り入れ、であり、今後の企画に向けた大きな課題である。ニュー

過学習を軽減し、長文に対してより優れた性能を示し

ラル機械翻訳の進展を上回る勢いで急速に活用が広がている。また、機械翻訳システムはテストセットにおる大規模言語モデルは、特許や技術文書の翻訳やそのいける正解訳との類似性を求めることで性能評価され活用の上でも重要な役割を果たすことがほぼ確実であているが、テストセット中の文の翻訳の難しさに応じり、応用事例も含めて幅広く技術的課題の解決に向けた評価や、テストセットを分散指標により選別するこた議論の場として本ワークショップをご活用いただくとでよりバラつきの多いものにし、翻訳システムの弁

べく、募集分野やワークショップ名の再検討を行った

別力を測る評価指標を提案している。

上で引き続き実施していきたいと考えている。

3. 所感
本会議前のワークショップとしては比較的多くの方にご参加いただけたこと、また特に現地会場での質疑が活発であり、プログラム編成時に想定していた総合
討論の時間をも活用して招待講演に対する質疑が続いたことはワークショップ提案者としては喜ばしい。招待講演が 1 件オンライン、1 件が録画放映であった点
はワークショップの盛り上がりの面で懸念していたが、ハイブリッド開催に対する参加者の慣れもあってか、
大きな障害にはならなかったと言える。

55

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

イベント報告第 10 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2023）開催報告
中澤 敏明
東京大学

1. はじめに実験により提案手法の有効性が示され、特に言い換えの手法に関しては文単位での言い換えよりも単語単

本稿では WAT2023[1]の開催報告を行う。アジア翻位の言い換えの方が精度が高くなる傾向にあることが訳ワークショップ（Workshop on Asian Translation,

わかった。これに関して会場にいた参加者から「単語WAT）はアジア言語を中心とした評価型機械翻訳ワー

単位の言い換えの方が精度がいいという結果は LSP

クショップであり、2014 年に第 1 回（WAT2014）を(Language Service Provider) にとっては朗報で、他開催して以降、毎年開催している。本稿の著者は初回のドメインでの効果も検証してほしい」とのコメント

からオーガナイザーの一人としてワークショップの運が出た。これはおそらく、単語単位での言い換えは営を行っている。2016 年の第 3 回（WAT2016）以降

LSP が独自に持っている辞書などを用いることで容は自然言語処理の国際会議との併設ワークショップと易に行うことができるため、提案手法が実用的にも期して開催しており、2023 年の第 10 回（WAT2023）は待できるからではないかと思われる。

中国のマカオで開催された MT-Summit 2023 の併設
ワークショップとして、2023 年 9 月 4 日にオンライ

3. 招待講演

ンと現地でのハイブリッド形式で開催された。参加者
は現地参加とオンラインと合わせて約 50 名程度で、現地参加が 2/3 ほどであった。

招待講演は Wikimedia Foundation の Principal
Software Engineer である Santhosh Thottingal 氏より “Machine Translation at Wikipedia” というタイ

2. 研究論文

トルで行われた。Wikipedia は 320 以上の言語で提供されており、記事の翻訳に機械翻訳を使用している。

WAT2023 では 1 件の研究論文を採択した。採択しさまざまな機械翻訳サービスを利用することができる

た 研 究 論 文 の タ イ ト ル は “Mitigating Domain

統合ツールにより最初の翻訳を提供し、編集者による

Mismatch in Machine Translation via Paraphrasing”

修正を経てから翻訳された記事が公開される。この方である。

法で現在までに約 160 万件の記事が翻訳されている。

本論文は入力文の言い換えと翻訳結果のリランキン

講演ではテキストのみの機械翻訳と人手による情報

グにより、訓練データとテストデータでのドメインミのキュレーションを組み合わせることで高品質なリッスマッチの影響を低減する方法を提案している。言いチテキスト翻訳 を提供する ことに焦点を当 てて、換えは単語レベルの言い換えと文レベルの言い換えをヒューマン・イン・ザ・ループの製品設計が紹介され用いている。提 案法は機械 翻訳モデルのフ ァインた。また翻訳品質と翻訳者に関する洞察と分析が共有

チューニングが不要であり、オンラインの翻訳サービされた。フリーでオープンソースのシステムから、セスなどのブラックボックスな機械翻訳に対しても適応

ルフホスト型のサービス、外部の有料 API まで、可能であるという特徴がある。

Wikipedia で採用している機械翻訳エンジンが紹介さReport of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT2022)
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

れ、これらを用いることで 198 の言語を翻訳している

残念ながら今年度は 2 チームの参加にとどまった。

と述べられた。

またどちらのチームもインドの言語のマルチモーダル

Thottingal 氏 の 講 演 で 用 い ら れ た ス ラ イ ド は

翻訳タスクに参加した。
表 1 に参加者のリストを示す。

WAT2023 のホームページ6でダウンロードすることができるので、興味のある方は是非ご覧いただきたい。

4. 翻訳タスク

Team ID

Organization

Country

ODIAGEN

Odia Generative AI

India

BITS-P

Birla Institute ofIndia

Technology and

WAT2023 では以下の Shared Task を設定した。

Science, Pilani

表 1：WAT2023 Shared Task 参加者リスト

・文書単位翻訳タスク:- ASPEC+ParaNatCom: 英 → 日 科学技術論文- BSD Corpus: 英  日 ビジネスシーン対話

評価の結果、3 つのタスク全てにおいて WAT2023- NICT-SAP: ヒ ンデ ィー /タイ /イ ン ドネ シア / マの精度は WAT2022 での精度よりも良くなっているこ

レー/ベトナム  英 非構造的文書と、テキストのみを用いる手法とマルチモーダルな情- 日中韓  英 構造的文書報を用いる手法との精度の差はほとんどないことなど

・マルチモーダル翻訳タスク:がわかった。

- Hindi Visual Genome: 英語 → ヒンディー語- Malayalam Visual Genome: 英語 → マラヤーラム語

5. まとめ- Bengali Visual Genome: 英語 → ベンガル語- Ambiguous MS COCO: 英  日

本稿では WAT2023 全体の概要を報告した。残念な- Video Guided Ambiguous Subtitling: 日 → 英

がら WAT2023 では論文の投稿数や翻訳タスクの参加- Khmer Speech Translation: クメール → 英/仏者は非常に少なかったが、ワークショップ当日の参加

・インド諸語翻訳タスク:

者はそれなりにあった。また招待講演、研究発表、翻- アッサム/ベンガル/グジャラート/ヒンディー/カンナ

訳タスクの結果それぞれで議論も活発に行われたこと

ダ/マラヤーラム/マラティ/ネパール/オリヤー/パンから、ワークショップとしては成功だったと言える。

ジャーブ/シンド/シンハラ/タミル/テルグ/サンタル/カシ

WAT は今後も継続して開催予定であるが、来年度のミール/マイティリー/サンスクリット/ウルドゥ  英

開催予定は未定である。来年度はより多くの参加者が・特許翻訳タスク:

集まるよう、工夫していきたいと思う。また WAT で- JPC3: 英中韓  日は翻訳評価にかかる費用等のためのスポンサーを募集

・制限翻訳タスク:しているため、興味のある方はご連絡いただければ幸- ASPEC: 英/中  日いである。

・対訳コーパスフィルタリングタスク:- JParaCrawl: 日  英・非反復翻訳タスク:- JIJI Corpus: 日 → 英

6 http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/WAT2023/index.

html#invited-talk.html

57

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

参考文献[1] Toshiaki Nakazawa, Kazutaka Kinugawa,
Hideya Mino, Isao Goto, Raj Dabre, Shohei
Higashiyama,

ShantipriyaParida,MakotoMorishita, Ondˇrej Bojar, Akiko Eriguchi, Yusuke
Oda, Chenhui Chu and Sadao Kurohashi. 2023.
Overview of the 10th workshop on Asian translation.
In Proceedings of the 10th Workshop on AsianTranslation (WAT2023), Macau SAR, China. MTSummit 2023.

58

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

法人会員 PR

ChatGPT を翻訳業務に活かすには
中山 雄貴
株式会社ヒューマンサイエンス

1. はじめに確認するためにも利用できます。プロンプト例：「翻訳
用のスタイルガイドを作成して」

ChatGPT の自然言語処理能力は高く、翻訳業務の用語集作成：文章内の重要な語句を抽出して用語集

さまざまな場面で活用できます。本記事では、を作成できます。従来の用語集作成ツールでは出現頻

ChatGPT のセキュリティについての留意事項と、プ

度や品詞などの情報から用語を抽出していましたが、ロジェクトマネージャー（PM）、翻訳者、レビューア

不必要な用語が多数抽出されることがよくありました。

の担当業務での活用方法を説明し、弊社の機械翻訳製

ChatGPT を使うと、重要と思われる用語のみを抽出品である MTrans for Office（エムトランス・フォー・できるため、より効率的に用語集を作成できます。プ

オフィス）と MTrans for Trados（エムトランス・

ロンプト例：「文章の中にある重要な語句を抽出して」

フォー・トラドス）について紹介します。

と入力し、改行してから対象の文章を入力します。
メール作成：例えばグローバルに販売する製品の取2. セキュリティについて

扱説明書を英語から多言語に翻訳する際に、日本語を使用しない翻訳者とのやりとりが必要になる場合があChatGPT をウェブブラウザから使う場合、デフォ

ります。一から英文メールを書くと時間がかかります

ルトでは入力したデータが ChatGPT のモデルの改善

が、ChatGPT を使えば、日本語で要点だけを書き、そに使用されるため、機密が保持されません。データのれをもとに英文メールを書き起こすことができます。

二次利用を回避するには、左下の「…」→「設定」→

プロンプト例：「次の内容の英語のメールを書いて」と「データ制御」→「チャット履歴とトレーニング」のス入力し、改行してから日本語で要点を入力します。

イッチをオフに してくださ い。詳細につい ては、
https://openai.com/blog/new-ways-to-manage-your-4. 翻訳者およびレビューアとしての活用法

data-in-chatgpt（英語）をご覧ください。
ChatGPT を API 経由で使う場合、データは二次利

機械翻訳：プロンプトに翻訳分野を指定し、既存の用されず、機密は保持されます。詳細については、

原文と訳文がある場合はそれを渡すことで、適切な用

https://openai.com/enterprise-privacy（英語）をご覧

語や表現を使って翻訳できます。従来の機械翻訳エンください。

ジンでは訳文をカスタマイズするためにモデルの事前
トレーニングが必要で、時間も費用もかかっていまし3. PM としての活用法

たが、ChatGPT ではプロンプトを変えるだけで済みます。プロンプト例：「医療機器の取扱説明書用の文章

翻訳スタイルガイド作成：翻訳者やレビューアが使用するスタイルガイドを生成できます。既にスタイル
ガイドがある場合は、記載内容に不足がないかどうか

を日本語に翻訳して」と入力し、改行してから翻訳対象の原文を入力します。
自動ポストエディット：ChatGPT や DeepL、
GoogleHow to make use of ChatGPT for translation work
Takeyoshi Nakayama
Human Science Co., Ltd.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79などの機械翻訳の訳文を書き換えることができます。

のプロンプトを同時に実行して、その出力を比較する

スタイルガイドに準拠するように表記を修正でき、文こともできます。Office ファイルの他に、スキャン書の用途に応じて表現をブラッシュアップすることもPDF や画像の OCR 翻訳にも対応しています。

できます。自動ポストエディットによって、人手のポMTrans for Trados は Trados Studio 用のプラグ

ストエディット作業を軽減できます。プロンプト例：

インです。インストール後にプロジェクトの設定で「次のルールに従って文章を書き換えて。
主語に You を「翻訳メモリと自動翻訳」に追加して使用します。機

使用しない。
」と入力し、改行してから書き換え対象の械翻訳と自動ポストエディットを、セグメント単位で英文を入力します。

実行することも、複数ファイルを対象に一括で実行す

校正：英文の誤りを検出して、単語の重複やスペルることもできます。

ミスなどを修正できます。プロンプト例：「文法上の誤両製品共通の機能として、機械翻訳エンジンではりを修正して」と入力し、改行してから校正対象の英ChatGPT、DeepL、Google、Microsoft の各 API と文を入力します。

連携しています。すべての機械翻訳エンジンにおいて

辞書：英和和英辞書、類語辞書、表現辞書として使

データは二次利用されないため、機密情報の翻訳に利用できます。英和和英辞書では、単語の意味だけでな用できます。自動ポストエディット機能が搭載されてく使用例を生成させることで一般的な辞書と比べてよ

おり、文字列置換、正規表現置換、ChatGPT を使っり理解が深まります。また、類語や別の表現を提案でて訳文を自動修正できます。また、用語集機能を使っきるため、訳文をブラッシュアップしたいときにも役て機械翻訳エンジンに対して製品名やサービス名など立ちます。プロンプト例：「＜英単語＞の類語と例文、の名詞の訳語を指定できるため、手作業による用語の日本語訳を教えて」「＜日本語の語句＞の別の表現と例

統一作業が不要になります。自動ポストエディットと文を教えて」

用語集により、人手のポストエディット作業を大幅に軽減できます。
（Mac/Web 版 MTrans for Office は

5. 機 械 翻 訳 ソ フ ト MTrans for Office とDeepL と Google のみに対応しており、一部機能が利MTrans for Trados が ChatGPT API と連携用できません。
）
MTrans for Office について詳しくは、

ヒューマンサイエンスでは ChatGPT を利用できる

https://www.science.co.jp/nmt/service/mtrans_office.

機械翻訳ソフト MTrans for Office（エムトランス・html をご覧ください。

フォー・オフィス）と MTrans for Trados（エムトラ

MTrans for Trados について詳しくは、
https://www.science.co.jp/nmt/service/nmt.html をンス・フォー・トラドス）を提供しています。
MTrans for Office は Windows/Mac/Web 版

ご覧ください。

Outlook、Word、Excel、PowerPoint 用のアドイン

両製品ともに 14 日間の無料トライアルをご利用いです。インストールすると各 Office 製品からワンク

ただけます。

リックで機械翻訳を実行できるようになります。

https://www.science.co.jp/localization/contact/index.

Windows 版では、複数の機械翻訳エンジンで同時

html までお気軽にお問い合わせください。

に翻訳して、それらの訳文を比較できます。
ChatGPT のプロンプトが多数用意されており、独自のプロンプトを追加することもできるため、翻訳業務のさまざまな場面で ChatGPT を活用できます。複数60

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

編集後記

編集後記
出内 将夫
AAMT 編集委員会
本稿執筆時点で、ChatGPT や Bard 等の LLM（大いただきました。

規模言語モデル）は、その有用性やインパクトの大き平岡達也様からは、「タスクに応じてトークン分割をさから、LLM 利活用を拡大する動きだけでなく、LLM

最適化する試みと現状」という題で、従来前処理とし利活用におけるリスクも取りざたされています。LLMて行われていたトークン分割を、文書分類や MT のよを構成する技術が MT で提唱され、MT 精度向上にような後段タスクに応じて最適化する技術についてご寄り MT 利用拡大が先行する形で MT ユーザーガイドが稿いただきました。また、特に MT におけるトークン

まとめられたように、LLM 利用拡大が先行する形で分割最適化について、ソース言語とターゲット言語のLLM 利用のルールが決められていくのでしょうか。

2 段階に分けてトークン分割の最適化を行うことで精巻頭言では、田中英輝様から「MT Summit 2023 開

度が向上したことや、言語による分割長の特徴につい催報告」をご寄稿いただきました。MT Summit 2023て興味深いご報告をいただきました。

の基調講演および招待講演では、LLM を用いた MT シ

影浦峡様からは、「人間の翻訳と機械の翻訳（8）：翻ステムの評価、分析、課題などについて最新の研究が訳者がしていること・MT にできること」をご寄稿い紹介されました。なぜ LLM に高精度な翻訳が可能なただきました。連載の締めくくりとして、訳文の生成のかの解明や、自動評価が難しくなってきている点、に関連した様々な作業が MT や LLM にできるかにつ

低資源言語翻訳の性能改善などについて、さらなる研いて評価いただき、現在の MT や LLM が苦手とする究が進められているとのことでした。

領域について示唆をいただきました。

早川威士様と齋藤敦様からは、「医薬品開発業務を迅

坂場大道様、木村修平様、近藤雪絵様からは、「立命

速化するための機械翻訳の協調的開発と運用」という館大学の正課英語授業へのニューラル機械翻訳導入に題で、医薬品開発業務においてドメイン特化型 MT のついて」をご寄稿いただきました。大学のプロジェク

開発と MTPE の導入の実証研究結果についてご寄稿

ト型英語教育において MT を導入した結果、学生のプ

いただきました。ドメイン特化型 MT の開発と MTPE

ロジェクト発表における英語の質の品質向上や、論拠の導入により合理的な品質を迅速に実現できた、とのとする情報源の質の向上が見られた、との報告をいた

報告をいただきました。

だきました。

Yuting Zhao 様 か ら は 、「 Multimodal Neural

隅田英一郎様からは、「ポストエディットの真実」をMachine Translation based on Image-Text Semantic

ご寄稿いただきました。2022 年度に実施した大規模な

Correspondence」という題で、画像情報付きの原文をポストエディット案件において、翻訳者に対して実施

翻訳する際に、画像の情報を加味し、より正確に翻訳したアンケート結果の分析から、作業効率を上げるだ

する MT 技術についてご寄稿いただきました。画像のけに留まらない有用性が示唆された、との興味深い報

特定領域を翻訳結果に反映する技術、画像の特定領域

告をいただきました。

と原文テキストのアライメントを取る技術の提案によ

第 3 回目となる温故知新では、
1992 年 3 月号と 1992

り、既存手法を上回る翻訳精度を達成したことを報告

年 5 月号からの記事を紹介しております。日英翻訳にEditor’s note
Masao Ideuchi
AAMT Editorial Board
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.79

おいて、MT 以前に、入力となる日本語の品質改善が文や、Wikipedia における MT 活用をテーマとした招必要、という話は、今後 LLM を利用する上でも同様

待講演の内容を紹介いただきました。また、設定したに重要となるように思えます。また、MT の誕生に関Shared Task と評価結果について報告いただきました。

する記事では、MT をサグラダ・ファミリアになぞら

法人会員の PR 記事として、株式会社ヒューマンサ

え「100 年 200 年かけて継承構築するもの」としておイエンス様から、「ChatGPT を翻訳業務に活かすには」りました。奇しくもサグラダ・ファミリア同様に、MTという題で、寄稿をいただきました。引き続き法人会も急速に完成に近づいているのかもしれません。

員の PR 記事を募集しておりますので、ご希望の会員

Sumire Honda 様からは、「MT Summit 2023」をご様は、AAMT からの募集メールに記載されている連絡

寄稿いただきました。MT Summit 2023 における、ご先までご連絡ください。

自身の発表のほか、オンライン参加のしやすさ、ネッ

11 月 29 日には、年次大会の「AAMT 2023, Tokyo

トワーキングの機会、産業分野での MT 研究を聴講す～機械翻訳の今と未来を探る～」が、現地とオンライることで得られた知見を紹介いただきました。

ンのハイブリッドで開催されます。みなさまと活発な橋本簡美様からは、「AAMT Machine Translation

情報交換ができることを楽しみにしています。

Summit 2023 参加報告」をご寄稿いただきました。翻訳学習者が人手翻訳した場合とポストエディットした
場合のエラーの比較から、翻訳学習者が MT の誤りを見抜けず、品質を過大評価してしまう可能性を指摘した論文を紹介いただきました。
平岡裕資様からは、「MT Summit 2023 参加報告書」
をご寄稿いただきました。Invited panel や Keynote
speech の内容を中心に、議題や発表の要旨を紹介いた
だきました。
Yuki Yamashita 様からは、「Participation Reporton MT Summit 2023」をご寄稿いただきました。
Keynote、Invited Talk のほか、Workshop (WAT2023)
や Oral Presentation の発表について、要旨を紹介いただきました。
綱川隆司様、須藤克仁様、後藤功雄様からは、「第 10
回特許・技術文書翻訳ワークショップ (PSLT 2023)
開催報告」をご寄稿いただきました。MT Summit 2023のワークショップの一つとして開催した PSLT 2023
について、招待講演の内容や、活発な質疑があったことを報告いただきました。
中澤敏明様からは、「第 10 回アジア翻訳ワーク
ショップ（WAT2023）開催報告」をご寄稿いただきました。入力文の言い換えと翻訳結果のリランキングによるドメインミスマッチの低減をテーマとした採択論62

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 79】 2023年11月29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
石川弘美 早川威士 出内将夫
【 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