No.80 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

June 2024

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

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.80
目 次
巻頭言
機械翻訳普及初期にAAMT会長に私が指名されたことに感謝して

隅田 英一郎3

法令外国語訳における機械翻訳の活用

惣木 詩織

5

通訳者と機械翻訳の幸せな共存の時代

鶴田 知佳子9

MT時代の翻訳者教育：世界と日本の現状

阪本 章子

14

内山 将夫

20

AAMT 2023, Tokyo

出内 将夫

28

第7回自動翻訳シンポジウム 参加報告

東山 翔平

35

ポストエディット国際規格（ISO18587）取得に関して

鈴木 宗久

41

特許機械翻訳

張 孝飛

43

編集後記

森口 功造

45

Eiichiro Sumuta

3

Utilizing Machine Translation in Translating Laws and Regulations into Forein Languages

Shiori Soki

5

An era of happy coexistence between interpreters and machine translation

Chikako Tsuruta

9Translator education in the era of machine translation: National and global development

Akiko Sakamoto

14

Masao Utiyama

20

AAMT 2023, Tokyo --- Exploring the Present and Future of Machine Translation

Masao Ideuchi

28

Report on the 7th Symposium on Automated Translation

Shohei Higashiyama

35

Regarding acquisition of ISO18587, Post-editing international standard

Munehisa Suzuki

41

Patent Machine Translation

Zhang Xiaofei

43

Editor's Note

Kozo Moriguchi

45

解説記事

温故知新
温故知新4
イベント報告法人会員ＰＲC O N T E N T S
Foreword
In appreciation of my appointment as President of AAMT at the beginning of the spread of machine translation
Commentary

Learning from the past
Learning from the past 4
Event Report

Corporate PR

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

巻頭言

機械翻訳普及初期に AAMT 会長に私が指名されたことに感謝して
隅田 英一郎（国研）情報通信研究機構

1. はじめに

AAMT を任意団体から一般社団法人に移行したこ

一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）とは手前味噌ですが特筆に値すると思います。一般社

は、研究開発者と利用者の双方の会員で構成され、そ団法人は法律に則り厳格に団体の運営がなされますこのミッションは円滑なグローバルコミュニケーションとから、団体の信頼度を大いに高めることができます。

が実現できるよう機械翻訳の普及・発展に努めること

私は、機械翻訳の研究以外、何も知らない会長でしたです。

が、理事の方々の協力を得ながら移行に必要な手続き

私、隅田は、2018 年に AAMT の会長を拝命し、3 期を調べ、登記や会計の専門家と相談し、2020 年に手続6 年間の任期を終え 2024 年の総会で退任いたします。

きを完了できました。在任中の事業や新体制で発展の皆様から頂戴したご支援に感謝しかございません。

基盤を築けたと思っており、誇らしい成果の一つです。

2. 在任期間の振り返り

恐ろしかったコロナ禍は忘れることができません。

就任時に、私は「日本語と英語との対では、残念な世界を襲った行動規制が AAMT も直撃しました。しがら、ルールベース翻訳、統計翻訳は広くは普及しま

かし、逆に、この間に進んだリモート化の波に上手くせんでした。日本語と英語との対は人間にも翻訳が難乗ることができ、年次大会のリモート開催、更に、リしい言語対ですから、機械にとっては尚更難しい。機

モートのセミナーの創設など AAMT を大きく変容さ

械翻訳の精度は当時不十分で広く導入するには時期尚せることができました。イベントへの参加人数の増加

早でしたが、誤訳をプロの翻訳者が正す仕事（ポストや AAMT からの情報発信の頻度を増やすことに繋

エディット）が多数行われました。当時のポストエがっており今後が更に楽しみです。

ディットは効率が悪く、翻訳者と翻訳会社にとってト

紙媒体のジャーナルを電子化できたことも大きいでラウマとなりました。翻訳精度は、研究者の努力で上す。表紙に AAMT 創設者の長尾真先生から「機械翻昇し続けましたが機械翻訳に対する否定的な意見を払訳」と揮毫していただきました。また、任期の中頃に拭するには至らず、その改善率も鈍り天井に近づきつ

創立 30 周年があたり、その際に過去のジャーナルをつあるように思われました。2016 年に登場したニュー電子化し公開したこともよかったと思います。現編集

ラル翻訳は、天井かと思われていた翻訳精度を軽やか

委員長発案のシリーズ記事「温故知新」にも繋がってに越え、今までの機械翻訳と 180 度異なる福音をもたいます。

らしています。
」と書いていました。

MT は便利ですが、MT 出力は誤訳を含む可能性が在任の 6 年間に、健全なポストエディット事業を営あります。AAMT では MT を安全に使っていただくこんでいる翻訳会社が増えてきたこと、若手を中心にポとを目的として、翻訳者、翻訳会社、クライアントのストエディットに対するポジティブな認識をもつ翻訳ためのユーザーガイドをまとめ無料でダウンロードで者が増えてきたこと等、翻訳業界内で意識改革が進んきるようにしました。また、ユーザーガイドは全利用でいます。多少の揺り戻しはあるでしょうが、ポスト者が全ページを読む必要はありません。MT ユーザー

エディットは急速に広がり定着すると思います。

ガイドを読む前にクイックガイド を見ていただけれ

In appreciation of my appointment as President of AAMT at the beginning of the spread of machine translation.
Eiichiro SUMITA
National Institute of Information and Communications Technology (NICT)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.80

ば、一人一人が読むべき箇所がわかるように設計され事業を立ち上げるでしょう。微力ながら私は、新体制ています。

がこれらを達成するために必要な支援を約束します。

5. ステークホルダーへの感謝

AAMT は、国際機械翻訳協会（英: International
Association for Machine Translation）の下部組織で、会員の皆様の AAMT に対する関心・支持・支援がアジア太平洋を担当しています。IAMT の会長は下部

AAMT の事業を持続可能なものにしています。また、組織の持ち回りで、ＭＴに関する国際会議ＭＴ

在任期間中に法人会員数が約 2.5 倍に伸びたことも

Summit を主催することとなっています。2023 年はAAMT への励ましと嬉しく思っております。

AAMT の担当で 9 月に 25 カ国からの参加者をマカ

また、それぞれ本業が多忙である中、無報酬で専門

オに集め第 19 回ＭＴ Summit を開催しました。

的能力を惜しみなく AAMT の事業に提供いただいた

3. 達成感理事及び監事がいらっしゃらなければ、この 6 年間の

私は会長自らアイデアを出すこと、そして、役員の事業はなしえなかったは火を見るより明らかです。

アイデアを聴くこと、役員の力を借りることで多くの一人では絶対できないことを団体の一人として実現

成果を出せたと思います。国際会議オンライン参加のさせていただいたことに、ステークホルダーの皆様に

学生支援、AAMT 若手翻訳研究会は若手理事の発案では深い感謝の念を覚えています。

す。標準化のため国際規格 ISO 18587 の供給者適合宣

新体制に対しても引き続き宜しくお願いいたします。

言支援ガイドラインは翻訳会社からの理事の発案です。
地味な仕事も多くすべての貢献を一つ一つ詳らかには

6. おわりに退任の決定に際しては正直迷うところがありました。

できませんが、在任期間中の成果を誇りに思います。

新規に事業を起こすことは大変ですが、やり残したこ

理事会の構成は大きくは変わらず、強力なメンバー

とも多数あり実現したときの達成感を考えると「継続を次の会長に引き継げることは望外の喜びです。

もあり」と思いました。一方で同一人が更に 6 年間併

4. 後任への期待

せて 12 年間続けるデメリットもよぎりました。

実は、この原稿は、生成 AI に「退任のメッセージ」

退任を決定した後は実は清々しさを感じております。

のフレームを聞き、各項目の詳細化のヒントを求め、新会長の下での AAMT が更に発展するのを少し離れ

生成 AI と対話しながら２時間ほどで書き上げました。

た縁側で好々爺然として眺めさせていただくことの幸

これは文章を書くという知的作業の効率化の例になっせに気づきしました。また、肩の荷を下ろせたので私ていると思います。

自身も新たな道の開拓にも挑戦できます。

2023 年の生成 AI の登場を境に人間と機械の関係が関係者の皆様には、AAMT とそのミッションへ継続

変わりました。勿論、機械翻訳も大きく影響は受けて的なご支持・ご 支援をお願 いし ます。私の 退任がいます。今は、世界中で様々な試みがなされ生成 AI の

AAMT の成長と進歩を加速すると信じています。

本質を見定めている最中であり、方向感ははっきりしませんが、『鏡の国のアリス』の赤の女王の言葉「Now,
here, you see, it takes all the running you can do, tokeep in the same place. If you want to get somewhere
else, you must run at least twice as fast as that!」通りに、AAMT も自己変革が必要です。
新会長のリーダーシップの下で AAMT は、自動翻訳の利活用を強力に推進するために、矢継ぎ早に新規

4

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

解説記事

法令外国語訳における機械翻訳の活用
惣木

詩織

法務省大臣官房司法法制部

1. はじめに

2. 法令外国語訳業務について

法務省は、「内外の法令及び法務に関する資料の整備

法務省では、これまで、関係府省庁等と協力し、法及び編さん」に関する事務を所掌しており、大臣官房令の翻訳を進めるとともに、専用のホームページであ司法法制部の法令外国語訳係において、日本法令の外る 「 日 本 法 令 外 国 語 訳 デ ー タ ベ ー ス シ ス テ ム 」 *1

国語訳の推進に関する事務を行っている。

（Japanese Law Translation Database System、以下日本法令の外国語訳を整備して国際発信することは、 「JLT」という。
）でこれを公開し、法令外国語訳の整
我が国に対する国際理解の促進に資するとともに、国際商取引を円滑化し、日本企業の海外進出や海外からの対日投資等の促進を図るためのインフラ整備として重要な取組であり、その加速化が各所から求められているところである。

備・発信に努めてきた。
英訳法令が本公開に至るまでの基本的な流れは、下図のとおりである。
すなわち、まず、法令所管府省庁等が、法令の英訳
原案を作成して法務省に提出する。次に、法務省にお今般、法務省では、法令外国語訳整備等の取組を加いて、当該原案をネイティブアドバイザー*2 及び専門速させるため、AI を活用した法令の翻訳システム（以家*3 が検査した後、これらの検査における指摘事項を下、「法令翻訳システム」という。
）を開発・導入した。

コーディネーター＊4 が反映させる。これらの工程で修

本稿では、法令翻訳システムの導入に至る経緯及び正された英訳法令について、法令所管府省庁等の最終現時点での導入による効果を紹介する。
なお、本稿中、意見にわたる部分は筆者の私見であり、「外国語訳」及び「翻訳」は、英語訳を指す。

確認を経て、法務省が JLT に本公開している。
また、法令外国語訳においては、同一法令内で繰り返し使用され、又は、複数の法令にまたがって使用さ

Utilizing Machine Translation in Translating Laws and Regulations into Foreign Languages
Shiori SOKI
Judicial System Department of the Minister's Secretariat in the Ministry of Justice, Japan
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.80

れている用語や言い回し等に対して統一的な訳語があ

海外からの対日投資及び日本企業の海外進出の促進

てられていないと、無用な誤解が生じるおそれがある。

等の観点からは、常に最新の法令に対応した英訳法令

そこで、法務省では、前述した英訳原案の品質検査を提供することが望ましく、法令外国語訳のユーザー

以外にも、「法令用語日英標準対訳辞書」*5 や「法令翻からも、最新の法令改正にも対応した英訳法令の迅速訳の手引き」*6 といった翻訳作業における統一的指針

な公開*7 が求められている。

（翻訳ルール）の作成・改訂を行っており、高品質な翻しかし、前記 2 のとおり、英訳法令が JLT に公開さ訳の作成、維持及び提供が可能となるよう日々努めてれるまでには多くの工程があり、これまでは、法令のいる。

公布から英訳の公開までに平均約 2 年半もの期間を要していた。中でも、法令所管府省庁等における英訳原3. 法令翻訳システムの開発・導入案の作成に約 2 年を要しており、その期間短縮は喫緊の課題であった。そこで、この課題を解決する方策と法令翻訳システムは、法令所管府省庁等による法令

して、法務省では、平成 31 年頃から、英訳原案作成のの英訳原案作成の工程で、各府省庁等の原案作成担当

工程における AI 翻訳の活用について検討を開始した。

者が活用するものとして、法令の英訳に特化した独自

この AI 翻訳の活用の可否を判断するに当たっては、の新規システムであり、令和５年４月、法務省におい英文としての品質を担保できるかという観点以外に、て、その開発に着手し、同年 12 月の同省内での試行導「法令文」の英訳に対応できるかを検討する必要があっ入を経て、令和６年４月、政府全体に本格導入した。

た。すなわち、日本語の法令文は、括弧書き表現が多日本語及び英語に対応しており、テキスト翻訳及びい上、長文で修飾関係が複雑なものや、主語が省略さドキュメント翻訳（ファイル翻訳）の機能に加え、翻れるものがあるなど、一般的な文章と比べて特殊性を

訳結果を編集するポストエディット機能を有している。

有することから、こうした日本語の法令文を AI 翻訳

シ ス テム の開 発に 当た っ ては 、 東芝 デジ タル ソ

でどの程度正確に英訳できるかを確認することが不可

リューションズ株式会社に業務を委託し、JLT に公開欠だったのである。

されている英訳データを国立研究開発法人情報通信研

平成 31 年度（令和元年度）に、AI 翻訳エンジンを究機構（NICT）が開発したニューラル翻訳エンジンに用いて実際の法令を翻訳し、その精度について効果検

追加学習させたほか、翻訳品質改善を実現するプログ証を行った際には、日本語の構造が複雑な場合に不正ラム（以下、「翻訳品質改善プログラム」という。）を確な翻訳となることが確認されたことから、英訳原案

搭載し、「法令用語日英標準対訳辞書」や「法令翻訳の作成の工程において、AI 翻訳をどのように活用できる手引き」に準拠した翻訳結果が得られるよう調整を実かを引き続き検討することとして、当面の間、AI 翻訳施した。

の導入を見送った。

なお、ここでいう「翻訳品質改善」とは、単なる英

しかし、その後の AI 技術の進展により AI 翻訳エン文としての品質だけでなく、翻訳ルールへの準拠性を

ジンの性能が大きく改善され、令和３年度に同様の検高めることをも含んでいる。

証を実施した際には、文法上の誤りや不正確な訳が前回の検証時よりも大幅に減少するなど、英文としての

3.1 システム導入の経緯

品質の担保については、飛躍的に向上していることが法令翻訳システム導入の目的は、法令の翻訳作業を確認された。

効率化し、法令の公布からその英訳を JLT に公開する

一方、令和３年度の検証においても、AI 翻訳エンジまでの期間を短縮させることにある。

ンを用いた翻訳文は、法令文の翻訳ルールには準拠し

6

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

たものとなっていなかった。具体的には、化する一因となっていた。

①条・項・号の英訳表記及び文末処理

そこで、このような英訳原案作成作業の実態を踏ま②漢数字から算用数字への変換

え、法令翻訳システムの開発を進めるに際しては、高③shall 等の禁止語句の訳出

品質な翻訳結果を容易に得られるようにするだけでな④定義語・定型表現への対応

く、得られた翻訳結果に対して法令所管府省庁等の担⑤不要な語句の湧き出し及び訳漏れの防止

当者が行う確認・修正作業等も含めて、必要な機能搭⑥訳語の統一及び一貫性載の可否等を検討した。

等の課題が挙げられるが、これらの課題に対しては、

まず、翻訳の品質改善については、前記 3.1 の課題

AI 翻訳エンジンに翻訳品質改善を実現するプログラ①から⑥までに対応する翻訳品質改善プログラムを実ムを実装することで対応可能と考えられた。

装することとし、翻訳エンジンへの追加学習、用語集

そこで、こうした検証結果を踏まえ、令和４年度に、の登録、正規表現置換等の翻訳エンジンの設定を行っより効率的かつ効果的な AI 学習の強化方法及び効果た*9。

的なプログラムについての調査研究*8 を実施した。

課題①を例にとると、法令翻訳においては、「条」・その結果、AI 翻訳エンジンに翻訳品質改善を実現す「項」
・「号」の英訳表記について、それぞれ「Article」
・るプログラムを併用することで、翻訳の品質が向上す「paragraph」
・「item」と英訳するルールがあることかることが確認できたほか、英訳法令原案の作成工程にら、翻訳後の英文がこのルールに従って出力されるよAI 翻訳を活用することで、同工程に要する期間等を短

うに前処理と後処理を組み合わせて、英訳法令として縮できるとの調査結果が得られた。

の正確性を担保することとした。具体的には、翻訳前

このような経緯を経て、法務省では、法令の英訳にの日本語原文の状態で条・項・号と本文を分離し、条・特化した独自の AI 翻訳システム（法令翻訳システム）

項・号は翻訳不要句として処理（前処理）してから、を開発・導入することを決定した。

翻訳エンジンで本文を翻訳し、最後に条・項・号を英語に変換する（後処理）という動作を行うというもの

3.2 システムの開発である。

法令翻訳システムの開発に当たっては、東芝デジタ

翻訳品質改善プログラムの実装に当たっては、実装

ルソリューションズ株式会社と共に、翻訳品質の改善

による翻訳品質の低下を招かないように、追加学習にだけでなく、英訳原案作成に従事する職員の業務効率用いる対訳コーパスの選定、登録する用語の選定、正化のための方策についても検討を重ねた。

規表現の適用可否等について慎重に判断する必要がこれまで、英訳原案の具体的な作成方法は各府省庁あった。その判断に当たっては、前処理後、機械翻訳

等に委ねられており、多くの場合、英訳作業が外部業

後、後処理後の各段階の翻訳結果を確認し、どの段階者に委託されていた。しかし、英訳原案の作成を外注

で翻訳結果に変化があり、どのようなプログラムが有する場合、まず調達手続自体に一定の期間を要する上、用か（あるいは悪影響を与えているか）を慎重に検討

委託業者による英訳作業にも相応の期間が必要となる。

しながら、適切な翻訳結果が得られるまで繰り返し確

また、英訳原案の作成を外注した場合であっても、委認を行った。その結果、法令翻訳システムにおいては、託業者が納品した英訳原案については、委託元である

法令の正確で自然な AI 翻訳が実現し、システムリリー

法令所管府省庁等の職員が、法務省への提出前に内容

スの時点で、BLEU スコア 54.89 をマークした。

確認及び必要に応じた修正等を行っており、これらのなお、現実の法令英訳作業では、多くの場合、翻訳作業に時間を要することも、英訳原案作成期間が長期対象となる法令が新規法令であるか、改正法令である

7

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

かなどによって翻訳対象となる原文の量に大きな差異

法に分かりにくい点はなく、使用感に特段の問題はながあり、それに応じて英訳原案作成方法も異なると考い旨の感想が寄せられた。

えられる。

さらに、AI 翻訳の品質についても、ネイティブアド

この点、法令翻訳システムには複数の翻訳機能があバイザー及びコーディネーターから、改正法令の翻訳るため、例えば、①翻訳する文量が多い新規翻訳の場については一定の質が担保されている旨の評価が示さ

合にはドキュメント翻訳を使用する、②翻訳を要するれた一方、新規法令の翻訳については、改正法令の翻のは一部の改正条文のみで翻訳する文量が少ない場合

訳に比べて指摘すべき点が多く、改善の余地があるとにはテキスト翻訳を使用するなどの使い分けが可能での意見もあったが、これは翻訳エンジンへの追加学習あり、法令翻訳システムを利用する職員の様々なニーの有無＊10 により差異が生じたものと考えられる。
このズに応えたものになっている。

点に関し、法令翻訳システムでは、翻訳品質の人手評

また、各府省庁等の原案作成担当者の業務効率化に

価（半年に１回以上）及び対訳コーパスの整備・追加

関しては、英訳原案を AI 翻訳によって作成する場合

学習・定義ファイルの更新（年に１回程度）を実施しも、外注の場合と同様、法令所管府省庁等において、て翻訳品質向上を継続して図ることとしており、今後得られた翻訳結果につき確認及び修正作業を実施するの追加学習等によって、新規法令の翻訳品質の改善がことが想定される。そこで、法令翻訳システムでは、期待できる。

ドキュメント翻訳機能やテキスト翻訳機能に加えて、

4. おわりに訳出した英文の検証・修正等を同じシステム上で直接行うことができるよう、ポストエディット機能を搭載することとした。

法令翻訳システムの導入により、英訳原案の数が増加し、公開法令数も増加することが見込まれる。法務

3.3 法務省内における試行導入

省としては、翻訳原案作成に要する期間を大幅に短縮

令和 5 年 12 月から令和 6 年 3 月にかけて、法務省することで、法令公布後１年以内に英訳法令を本公開

内で法令翻訳システムの試行導入を行った。その結果、することを目指している。

外注に代えて法令翻訳システムを使用して英訳原案をこれを実現する前提として、法令翻訳システムが使作成した法令は、翻訳実施を決定してから僅か数週間

いやすく、かつ、期待どおりの翻訳結果を出力できるで英訳原案が提出されるなど、英訳原案作成に要するものとなり、多くの府省庁等の担当者に活用してもら

期間が大幅に短縮された。

う必要がある。

英訳法令を JLT に本公開するまでには、英訳原案の

このうち、翻訳結果の精度に関しては、前記 3.3 の提出後も、ネイティブアドバイザーや専門家による英とおり、法令翻訳システムの運用開始後も引き続き翻訳原案の品質検査等の工程があるため、なお一定の期

訳品質向上を図っていくが、その際には JLT に新たに間を要するものの、法令の公布から JLT への本公開ま公開された英訳データが AI の追加学習データとなるでにこれまで平均して２年半もの期間を要していたこ

ため、公開法令数の増加は、より多くの追加学習を可とを鑑みれば、めざましい成果であると言える。

能とし、更なる品質の向上にもつながる。

また、英訳原案作成に当たっては、法令翻訳システ

また、システムの使いやすさに関しても、各府省庁

ムのドキュメント翻訳機能及びテキスト翻訳機能が多等の担当者から法令翻訳システムを利用した感想及び数活用されているが、実際に英訳原案作成作業を行っ意見を聴取するなど、利用者の声に耳を傾けるとともた職員からは、これら 2 つの機能のいずれも、操作方に必要な対応を図り、技術の面とユーザビリティの面

8

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80の両面からシステム自体を育てていきたい。
法令外国語訳が質的・量的に充実し、その利用場面が拡大することで、日本法令に対する信頼性の向上・理解の促進につながる。法務省としては、引き続き、関係府省庁等と連携しつつ、経済活動の国際化等を支える上で重要な日本法令を、迅速かつ正確に国際発信できるよう、AI 翻訳を積極的に活用して精度の高い英訳法令を提供し、取組を一層加速していきたい。

注・参考文献法令外国語訳推進キャラクター：YAKU（訳）［1］https://www.japaneselawtranslation.go.jp/［2］英語を母国語かつ母語とする者で、日本法及び英米法の素養がある者。
［3］日本法令外国語訳推進会議の構成員。学者・弁護士・外国法事務弁護士から構成される。
［4］日本語を母国語かつ母語とする者で、日本法及び英語の素養がある者。
［5］https://www.japaneselawtranslation.go.jp/ja/
dicts/download［6］https://www.japaneselawtranslation.go.jp/ja/
infos/guidelines［7］既に英訳公開されている法令について、日本法の改正に応じて英訳も更新することが求められる。
［8］https://www.moj.go.jp/content/001391732.pdf［9］具体的には、①②④⑤については、正規表現置換
等の翻訳エンジンの設定、③については追加学習、⑥については用語集の登録により対応を実施した。
［10］翻訳対象法令の対訳を翻訳エンジンが学習しているかどうかを指す。法令翻訳システムの AI 学習に
は JLT に公開されている英訳データを用いており、既に JLT に英訳が公開されている法令について改正対応を行う場合であれば、改正前の英訳データを翻訳エンジンが学習していることから、学習用の英訳データが存在しない新規翻訳法令と比較すると、適切な翻訳結果が得られる傾向にある。

9

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

解説記事

通訳者と機械翻訳の幸せな共存の時代
鶴田知佳子
東京外国語大学

1. はじめにえず XXX はカタカナにして「音訳」しておこうとか、日本語から英語あるいは他の外国語への翻訳だったら、「通訳者」の本質とは、何であろうか。筆者は常々、日本語の発音でとりあえず言ってみる。要するに、「過通訳業とは「高度知識集約型情報処理サービス業」だ

去の膨大な知識と経験、そして当日までの下準備」でと称している。サービス業、というのは、顧客（クラ補っている。図式化するとこうなる。

イアント）が「先方とのコミュニケーションが確かに
→

訳出

→

成立した」と思ってくれることが良い通訳者の条件で

音声認識

音声出力

あるからで、「良い」コミュニケーションが「過不足な

聴取

意味理解

表現力

く成立した」と思ってもらえれば。それは立派に通訳抜けがないか

知識が正確か

聞き取りやすいか

業を果たしたことになる。
ただし、人間が情報を得るのは、言語によるコミュ
ニケーションだけではなくて、非言語コミュニケー「AI 翻訳」はこの「高度知識集約型情報処理サービス」にどこまで迫れるだろうか。

ションの果たしている役割も大きいので、訳出の際、それを適切に読み取って表現できるかも重要な要素だ。

2．魔法の道具が現実に音声を聴いて自分も音声で訳出する通訳の場合には、声のトーンから相手の発言内容にひそむ熱意や自信・

もし仮に上にあげたような通訳者の持つ能力を AI

確信の有無などを判断することも多い。話し手が実際

翻訳がすべて肩代わりできるようになれば、これはドにその場にいる場合にはなおさらのことだ。私たち通ラえもんの「ほんやくこんにゃく」が実現したような訳者は、対面で通訳が出来る場合、例えば国際会議でものである。ドラえもんの道具で、手に入ったらいい

あっても発言者が同じ会場にいるような場合には、常と思うのは何か、と学生に聞くと決まって出てくるのに話者の姿が見える場所にいることを要請するのは、が「どこでもドア」「タケコプター」、そして「ほんやそのためだ。

くこんにゃく」である。
「どこでもドア」はまだ難しそそして通訳としての準備は「語られる内容の事前理

うだが、筆者が運営委員を拝命している総務省の多言解」が最も重要である。言語はすべからく「語彙と文語翻訳プロジェクトの目標が「2025 年大阪万博で AI法」で構成されているから、使用される語彙に専門用

同時通訳を実現」であり、少なくとも政府は期限を区語が含まれる可能性があれば、語彙を事前に可能な限切って何らかの結果を出そうとしている。ちなみに大り詰め込む。ただ、どんなに準備していても、実際の阪万博のもう一つの目玉が、「空飛ぶくるま」であるか

現場では、話者が発音して音として聞こえるけど、なら、「ほんやくこんにゃく」「タケコプター」に近づこんの単語かわからない、という事態もありうる。そのうとするモノたちが生まれつつある、ということまで場合は、文法知識から補うこともある。あるいは、そは言えそうである。

うか、この「XXX を持って」と言っているのでとりあ
An era of happy coexistence between interpreters and machine translation
Chikako Tsuruta
Tokyo University of Foreign Studies
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.80

3．変革を迫られる通訳者「機械を扱う苦労をしてまでやりたくない」と廃業した人もいる。

さて、では人間は（特に通訳者は）どうしたらよい

4．リモート会議がもたらした劇的変化のだろう。
そもそも、通訳を専門職として専業で行っている人
はどうやって、生計をたてていけるのか。仕事を奪わ

リモート会議の「進化」ぶりはすさまじく、2022 年

れて路頭に迷うことはないのだろうか。

に筆者が体験した国際会議は、ハブといわれる拠点に路頭に迷うということでいえば、コロナ渦のときに通訳者と技術者だけ集まり、発話者は国内外からリは確かにそうなりかねない人が出現した。専業の通訳

モートで参加、聴衆なし（全員リモート視聴）、という者で、仕事の予定がすべてキャンセル、要するに対面ものがあった。海外で開催される国際会議に、通訳者の仕事の場合には入国制限がされて外国からの話者がが自宅からリモートで同時通訳をするケース、セミ

来ないとなれば、国際会議は全て中止。会議通訳を生

ナーやシンポジウムの通訳をハブ、あるいは自宅から業としている場合にはまったく仕事がない。国から雇行うケースも珍しくなくなった。通訳者の中には、自用調整助成金をもらう申請をして、受給した人も少な

宅に同時通訳ブースなみのリモート通訳設備をすっかからずいる。放送通訳の場合にも、通訳ブースの中にり揃えた人もいる。そこまでいかなくても、リモート通訳者のあいだを仕切るパーティションがとられるな

会議の方式になれれば往復の時間がかからず、自宅かどの対策が講じられ、さらに局にこないで担当する番

ら、服装も気にせずに参加ができる、かえってこれは組を自宅でみて通訳音声を音声ファイルで送る「リ楽でかつ時間効率がよい。ギリギリまで他のことが出

モート」準備は自宅で行い送出するときに局にくる「半来る。と、大いに歓迎という通訳者も出現した。

リモート」なる働き方も出現した。また、ＮＨＫ中継

ちなみに、お金がすべてとはいわないが、通訳者はの広島と長崎の平和記念式典も、かつては現地の放送

どうやって収入を得ているのか。高い収入をえるには局に出向いて同時通訳を行っていたが、コロナ禍以後

どうすればよいのか。この点にふれよう。一日は誰にはＮＨＫの判断で放送回線を工夫して東京・渋谷の局

とっても平等に 24 時間、それ以上はない。とすれば、内ブースで中継画面を見ながら行うことになった。余

時間あたりの単価が高い仕事をする、それもなるべく談だが暑い季節に出向かずに冷房のきいた放送局にい多くの仕事をすることで、収入をあげることができる。

られるというのはかえって助かった面もある。

当然のことながら一日あたり入れられる通訳件数には

このようにして、「必要に迫られるとリモートで自ずと限度がある。しかも準備に時間をかけられないも会議はできる」ということが一挙に浸透した。通と、通訳の質が下がる。そのあとは仕事がこないかも

訳現場でも、大学の授業でも。国の内外を問わず。

しれない。かつては物理的に移動の時間も必要だった。

コロナ禍に売れっ子になったイスラエルの歴史 学

筆者の場合、コロナ前だが、最高で一日あたり 5 件者ユヴァル・ノア・ハラリ氏も、筆者が通訳したテ

仕事をいれていた事がある。これは放送通訳を組み合レビ番組のインタビューで、「リモートで授業をしわせれば可能な場合であるが、「今朝、家であなたの声ようというのは以前から言われていてもまった くをテレビで聞いて、昼は仕事で一緒になって、夜うち実現しなかったのが、必要に迫られて一挙に実現しに帰ったらまたあなたの声を違う番組で聞いたわよ」

た」と評した。では、全部の通訳者がリモートに対などということもあったが、これは肉体的にも、また応出来るようになったのか。残念ながらそうはいか

仕事の需要量から言っても毎日できることではない。

ず、まだ通訳の仕事を辞めるには早い人の場合でも筆者が人から聞いた最高は、コロナ前にもかかわらず

11

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

一日 7 件。この通訳者は、仕事をとることにも熱心でている場合がある。筆者の知人にもいるが、小規模な

某経済誌にセミナーやシンポジウムの広告が出ると、自宅兼オフィスを登録して税理士と事務作業を担当す

通訳エージェントに電話してこの仕事はお宅で受注しる人を雇っている例もある。あるいは、大々的に業務ていますか、通訳者が決まっていなかったら、やりたを行っていて都心に事務所を持っているだけでなく、いですが」と売り込みをしていたそうである。

大阪と名古屋にも事務所を開設したという例もある。

通訳エージェントの話が出たところで、フリーラン

この通訳者の場合には自宅でリモート通訳をすること

ス通訳者がどのくらいの通訳エージェントに登録しても多いそうだ。一般社団法人、日本翻訳連盟が企業おいて、どのように仕事を受注するかにふれよう。いわよび個人に対する翻訳・通訳業界調査を集計して作成

ゆる A クラスの会議通訳者といわれる専門的な内容のしている「翻訳通訳白書」によると、調査対象となっ国際会議の同時通訳ができるランクの通訳者は、複数た 136 社で売り上げ規模が少ない通訳会社が圧倒的にの通訳エージェント、大抵の場合は 5 社から 10 社程多いのは、このような個人で通訳者が運営している会

度に登録していて、そのうち多く仕事を得ている先が社がかなりの数あるからだろう。一方で、日本で最初

3 社くらいというのが一般的である。大きな仕事の受に通訳者集団を設立していまでも政府官公庁には強み

注はエージェント間の入札で決まるので、登録したのある大手 S 社のように、専業で働く通訳者を抱えてエージェント様が頑張ってくださるのを待つことにな

多くの売り上げをあげている会社もある。

る。ときどきあるケースであるが、一定の日付にこう5．技術革新は通訳者の味方にいう仕事があるので仮で予定してもらえませんか、という依頼が一度に複数からくる場合もある。
当然だが仕事は同時刻には一件しか受けられないの

さて、話を戻して機械翻訳、あるいは AI ツールので、先に「確定です」と言ってくれた方を優先して受活用はどんな影響を通訳者におよぼしているだろうか。

けるのだが、その決定が遅いとこちらもどちらの通訳
エージェントに「仮の予定お受けします」と言っていまず、通訳者の仕事にいくときの持ち物に変化が及

いのかわからない。しかし例えば首脳会談の記者会見んだ。自宅で重装備機械を活用してリモート通訳をしの場合、直前に会見日時が変更になることは珍しいこている人の場合には、その同じ環境を外部でも作ろうとではないので、エージェントにとっても早くから確とする。昨今、タブレット型を二台持ち込む例もめず

定、とは言いにくい場合も多い。一方で、コロナ禍をらしくない。当日、資料が出たときに通信環境によっ

経て通訳者の「拘束時間」にも変化がみられる。かつてはセキュリティがきびしく個人パソコンがつなげなて会議の通訳は一日仕事であったので、エージェント

いことがある。企業の決算発表など資料が直前にならと通訳者との契約も「半日拘束」「一日拘束」が多かっ

ないと出ない場合には、現場でつなげてデータを貰ったが、「2 時間拘束」、つまり 2 時間分の料金で契約して、機械翻訳にかけてとりあえずの訳をみることがでます（ただしリモートで）、というエージェントも現れ

きる。

ている。
もうひとつ、通訳者の働き方として、フリーランス

この「とりあえずの訳をみることができる」、という経験が長くなると、知人の紹介によって通訳エージェのがいちばん多い使い方であるが、これは極めて便利

ントを介さないで仕事を請け負えるようになってくる。

で、機械翻訳は通訳者にとって大変有能な「助手」で固定客が多くあって、かなりの仕事の件数が見込めるある、と言える。音声認識の点でも、シンガポールでという場合には、通訳者自身がエージェントを兼務し毎年 6 月はじめにおこなわれるシャングリラ・ダイア

12

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

ローグで、となりの中国語ブースが、まずいろいろなということはないのかもしれない。しかし、語り手の訛りのある英語を音声認識できる機械にかけて字幕で感情の部分はどうか。顔しかみえていないリモートの

英語表示させてからそれを見て中国語に同時通訳して通訳の場合でも、皮肉だ、冗談だという「文字からだいるという利用の仕方をみた。しかし、いちばん、効けでは分からない部分」を訳出する声に出して、話者力を発揮するのが訳出の部分、あるいはその準備の部とシンクロするようなしゃべり方ができるだろうか。

分である。筆者のまわりの人たちは、これで「とりあまた現時点で筆者が AI 同時通訳くんにまだ優るとえずの訳」ができるので、口を揃えて「準備の時間が半分になった」という。

思っているのが「立ち上がり」と俗にいう文章の話し始めの部分だ。現在の AI 翻訳の発展は本当に素晴ら

さあ、そうなるとどうなるか。
「通訳の仕事を奪うか

しく、センテンス単位でなく、チャンク（意味のあるもしれない」と思われていた機械翻訳の恩恵によって、文節などの区切り）単位の訳出ができるようにはなっ

一日あたりの稼働件数を増やすことができる、というているが、どうしても、現在の AI 同時通訳くんではことが実際に起きている。リモート技術のおかげで、長い場合だと話者が話し始めてから 10 秒くらい、訳

夜中に働くことをいとわなかったら、日本時間の深夜、し始めまでかかっている。まだまだ、今のところは人

海外で行われている国際会議や、あるいは日本企業が間の同時通訳者が活躍する余地がありそうだ。

海外で行っている案件などを自宅で（！）同時通訳す

ただ、内容によっては、大体のことがわかればよいることが可能になった。筆者の知っている例だが、一という必要性であったり、多言語に同時に通訳する必週間の海外出張のあと、自宅にもどらずに空港から直要があったり、議事録も同時に音声を書き起こして作接会議場に直行、一日同時通訳を行ったあと、自宅に成したいなどという場合には、AI は大変便利である。

戻ってまたある企業の社内会議という人がいた。

現状ではまだ、政府の省庁で会議に速記者も同席しているように、人手で行うことが多いものも、これから

6．終わりには機械に移っていくと思われることを考えると、分野
によっては次第に AI が占める割合が増えていくと考

こうなると、最新のテクノロジーは、まずは使いこえられる。

なさないとおいていかれてしまう。道具は使ってこそしかし、かつては人間の通訳の仕事を丸ごと奪う、効力を発揮する。その上で、機械翻訳を扱う通訳者にと警戒されていた AI たちが、通訳者の準備期間を短求められていることは、「機械が出してくれたこの訳で縮させ、働く効率を高め、通訳の精度を高めることに本当に正しいのかどうか」それを見分けられる能力が貢献してくれる「相棒」のような存在であることが認あるということだ。機械の出してくる訳は、アルゴリ

知されつつあることは確かだ。もちろん、生身の通訳

ズムとデータにもとづくもので、いま鋭意研究が進め者たる人間の側も努力が必要で、今後も「高度知識集

られて専門分野、たとえば製薬や金融といった分野に

約型情報処理サービス業」の看板に恥じないような、

特化したものも出来ている。

コミュニケーションの専門家といえるスキルを不断に言語の基本である「語彙と文法」の「語彙」は専門

磨き、同時に最新テクノロジーへの知識をアップデー

的であればむしろ忘れない、検索が瞬時にできる、しトし続けることによって、通訳者は「相棒」との幸せ

かも多言語に一度に翻訳できる、字幕でも出すことがな共存関係を維持できるのではないだろうか。

できるという AI に軍配があがるかもしれない。
「文法」の部分でも分野に特化した AI は修飾関係を間違える

13

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

解説記事

MT 時代の翻訳者教育：世界と日本の現状
阪本章子
関西大学

1. はじめに

学協働で制定にあたった。つまり、フレームワークが定める能力を備える翻訳者は、大学・翻訳業界の双方

精度の高い機械翻訳（MT）が普及し、機械翻訳出力のポストエディット（MTPE）が翻訳プロセスとしてが理想とする翻訳者像のコンセンサス（または、シニ
カルに言うと妥協点）と言える。

定着しつつある。それに伴い、翻訳者は従来の翻訳能

EMT 能 力 フ レ ー ム ワ ー ク で は 「 コ ン ピ テ ン ス

力に加え、翻訳以外の能力も求められるようになって(competence) 」をスキル・知識・能力のすべてを抱合きた。しかし、翻訳者はいったいどのような能力を身する大きな枠組みで定義している。本稿では、同フレーに付けるべきなのか、具体的な答えを提示することはムワークの用語として「コンピテンス」を使い、一般難しい。本稿では、この問いに答えるための足掛かり的な意味では日本語として馴染みやすい「能力」といのひとつとして、欧州で 2009 年から導入されている

う用語も使うこととする。EMT 能力フレームワーク「欧州翻訳修士コンピテンスフレームワークの 2022 年改訂版では、コンピテンスを５つのカテゴ(European Master’s of Translation Competence

リー（言語と文化／翻訳／テクノロジー／翻訳者適正

Framework、以下『EMT 能力フレームワーク』) と／翻訳サービス関連）にわたる 36 個の項目で規定しその変遷、特に 2017 年の第２改訂版と 2022 年の第 3ている。なお、大学院の翻訳者教育を受けるために必改訂版 (EMT Expert Group, 2022) の改訂点に焦点

要な外国語の言語能力としては、CEFR（セファール、を当てて紹介する。これにより、欧州の翻訳業界でどCommon European Framework of Reference：ヨーのような人材が求められており、教育界がどのように

ロッパ言語共通参照枠）で最低でも C1 レベル（英検対応しているのかを理解すると同時に、この５年間でで１級相当）を獲得していることを最低必要条件とし求められる人材にどのような変化があったのかを推測ている。

する。また日本との事情の違いを考察し、新たな課題や取り組みの可能性を提示する。

EU 加盟国内で翻訳学の修士課程コースを提供する
大学院は、EMT が５年ごとに実施する審査に合格す
ると、高品質の翻訳者教育を行っていると認められた

2. EMT 能力フレームワークとは大学院のグループ『EMT ネットワーク』への加入が認められる。加盟審査は、カリキュラムの種類と質、教EMT 能力フレームワークは、急速に変化が進む翻員のプロファイル、大学院の研究力など、厳しい内容

訳業界で活躍できる翻訳者を大学の修士課程から社会になっている。加盟大学院は、EMT 能力フレームワーに送り出すことを目的に、欧州連合（EU）の欧州委員クが定める 36 項目の翻訳者能力を学生に授けるため会 で 翻 訳 業 務 を 担 当 す る 翻 訳 総 局 （ Directorate-の教育を継続的に提供することが求められるが、そのGeneral for Translation: DGT）が 2009 年に制定した見返りとして、高度な翻訳者教育を行っている高等教

翻訳者教育のための枠組みだ。翻訳業界の代表者らと育機関であるというお墨付きをもらうことになる。

大学の翻訳研究者らからなるプロジェクトチームが産Translator education in the era of machine translation: National and global development
Akiko Sakamoto
Kansai 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.80

3. フレームワークに見る時代の変化能力を持つべきだ、という意味だ。ニューラル機械翻訳（NMT）が発展し、人手翻訳から MTPE への移行

技術環境や経済環境の急速な変化にともない、翻訳が進んでいるが、すべてのプロジェクトで MTPE のほ者に求められる能力も変化している。これらの変化をうが人手翻訳よりスピードが速いとは限らない

反映するために EMT 能力フレームワークには制定以(Terribile, 2023)。人手のほうが効率的であるはずのプ

降、2017 年と 2022 年に改訂が加えられた。改訂内容

ロジェクトを MTPE で遂行することを求められ、フラは領域ごとに翻訳学の研究者と翻訳業界の代表者からストレーションをためることになった経験を持つ翻訳なる５つのワーキンググループが提案し、話し合いを者もいるだろう。そのような状況を避けるためにも翻経て、最終的には全体で承認された。

訳者側もツール（例えば MT）の品質評価を批判的に

本稿では、EMT 能力フレームワークの 36 項目のう行い、そのツールを翻訳プロセスに組み込む価値があち、MT に関連する改訂項目を６項目取り上げて紹介

るかどうかを判断する能力を持つ必要がある。そのたする。以下では、原文（英語）を筆者が日本語に翻訳めの具体的な教育内容としては、翻訳の効率化したものを提示する。各項目は「Students know how(productivity gain) の測定方法やそれにまつわるコ

to…（EMT ネットワーク加盟大学院を修了した）学生

ンセプト（PE エフォート、エディットディスタンス、

は～の方法を知っている」という文言で始まるが、本

エラーカテゴリー）などがあるだろう。ただし EMT 能

稿ではその「～」の部分のみを提示する。
「大学院の翻力フレームワークは翻訳者が備えるべきコンピテンス

訳修士を修了した学生は～の方法を知っているべき」を定めるものであり、具体的にどのようなカリキュラと読みかえていただきたい。

ムを提供するか、つまりどんなトピックやコンセプト
についてどのように教えるか、また授業における理論

3.1 テクノロジー関連コンピテンス

第 15 項と実践のバランスなどは、大学院側に一任されている（旧）多種にわたるビジネス用ソフトを含む最も適切ことを言い添えておく。

な IT ソフトウェアを使い、さらに新しいツールや IT
3.2 テクノロジー関連コンピテンス

リソースに迅速に適応する。

（旧）第 18 項（新）多種にわたるビジネス用ソフトを含む最も適切第 18・19 項

MT の基礎と MT が翻訳のワークフ

ローに与える影響について熟知 (master) する。

な IT ソフトウェアを使い、さらに新しいツールや IT

第 19 項

リソースに関して仕事での重要度と自分の仕事に与える影響について批判的に (critically) 評価したうえで、翻訳のワークフローにおける MT システ

ムの妥当性を評価し、妥当であれば適切な MT システ
ムを導入する。

迅速に適応する。

（新）第 18 項

MT の基礎と MT が翻訳のワークフ

ローに与える影響について理解 (understand) し、適

2022 年の新版では、「新しいツールや IT リソース切であれば MT を翻訳ワークフローに組み込む。

に関して、仕事での重要度と自分の仕事に与える影響

第 19 項について批判的に (critically) 評価したうえで」とい翻 訳 ・ 言 語 デ ー タ (translation andlanguage data) の重要性と価値を認識し、データリテう文言が追加された。特に注目したいのが「批判的にラシーを持っていることを証明する (demonstrate) 。

評価する」という部分だ。翻訳者は顧客や翻訳会社から使用するよう求められたツールを無条件に受け入れ

2017 年版の第 18、19 項の内容は 2022 年では第 18

るのではなく、それが自分の仕事にとって有益である

項にまとめられ、
新しい第 19 項に「データリテラシー」

かを自分で評価したうえで使用するかどうかを決める

15

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80という概念が導入されている。また新たに「言語デー

3.4 翻訳関連コンピテンス 第 13 項

タ」という用語も使用され、翻訳はテクストであると（旧）MT 出力の質向上のために起点マテリアルを適同時にデータである、という考え方が示されている。

切な方法でプリエディットする。

翻訳メモリーに代表されるバイリンガルコーパスは（新）翻訳ツールでテクストを処理できるよう原文のMT 構築の大切な資源だが、著作権はだれにあるか、内容を編集する。

MT 学習データの対価はどうあるべきか、だれが保管すべきかなど、翻訳データの取り扱いは翻訳業界でもEMT 能力フレームワークでは、MT の使用にまつわ

グレーゾーンが多い（阪本 & 山田, 2019）。これからるコンピテンスは翻訳関連コンピテンスの一部としての翻訳者、そして翻訳にかかわる者（例えば翻訳会社

扱われている。第 13 項の変更で興味深いのは「プリエのプロジェクトマネジャー）は、この言語データの取ディット」という言葉が改訂後は使われていないこと

り扱いについての決断 (decision making) を迫られだ。統計的機械翻訳（SMT）時代は、プリエディット

る機会がたくさんあるはずだ。このような背景のもと、専用の書き換えルールの構築が模索された。しかしそデータリテラシーが翻訳コンピテンスの重要な一部だの後、NMT の性能向上にともない、必ずしも従来のプと、改訂版では新たに提議されている。

リエディットルールでは MT 出力の精度が向上すると翻訳者がデータリテラシーを持つことの重要性につは 限 ら な い こ と が 分 か っ て き た (Marzouk &いては、例えば Krüger (2023) が、MT リテラシーと、Hansen-Schirra, 2019; Miyata & Fujita, 2021) 。MT

より一般的なデータリテラシーの共通点を特定し、のためだけのプリエディットという工程が、これから

データリテラシー教育の一環として MT リテラシーをのワークフローに必ずしもフィットしなくなってきた

教えることの重要性を主張している。現場でのデータのだ。改訂版では、MT 用に特別に作成されたプリエ

リテラシーに欠ける業務・経営判断が翻訳業界全体のディットルールを使って原文を書き換えるという狭義

ダメージにつながることもあるかもしれない。例えば、のスキルを求めるのではなく、ツールをつかって翻訳

翻訳メモリーに代表されるバイリンガルコーパスはを行うために有効なテクストの前処理という、より広MT 学習の大切な資源だが、それを作成する翻訳者に義のスキルを必要能力に定めている。MT が発達する

対して学習データとしての追加の対価を支払うといっ

につれ、これまでうまく機能していたワークフローがた例は、学習データ用に翻訳を依頼する場合を除いて、機能しなくなるという状況は、これからも出てくるだ

あまり聞かれない。 MTPE の普及で翻訳対価が低下

ろう。技術の発達に合わせてワークプロセスも恒常的する一方、そのリユース（MT の学習）に対する対価

かつスピーディーにアップデートすることが求められも受けられないのであれば、翻訳という仕事の社会的・ており、それを包括的に説明する表現に改訂版が変更

経済的ステータスが下がり、有能な人材が翻訳業界をされたと言える。

去る、または新しい人材が入って来ないという問題につながりかねない。そして優秀な翻訳者が減れば高質

3.5 翻訳関連コンピテンス 第 14 項

な MT 学習用データも減るという悪循環に発展するリ（旧）適切なポストエディットレベルとテクニックをスクがある (Moorkens & Rocchi, 2020)。このような使い、質と生産性の設定目標に合わせ、MT 出力をポ

リスクを避けるためにも、改定後の第 19 項が示すよ

ストエディットする。また、データ所有とデータセキュ

うに、データリテラシーを翻訳者、そしてそれ以外のリティの重要性を認識する。

ステークホルダーが持つことは極めて重要だ。

（新）スタイルガイドと用語集を使ってポストエ
ディットをし、MT を利用した翻訳プロジェクト (MT-16

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

enhanced translation projects) の質の水準 (quality

MTPE にはフル／ライトという２つのレベルがある

standards) を保つ。

という前提で MTPE サービスが提供されることが多い。しかし、このようなレベルの設定が実際の現場でEMT 能力フレームワークではポストエディットがはうまく機能しないことが近年報告されている (Rico

翻訳能力の一部として扱われているが、改訂版第 14 項

Pérez, 2024) 。その要因としては、翻訳会社によってには興味深い改訂内容がいくつか見られる。ひとつ目

レベルの実施方法が異なり共通のガイドラインがない、は、旧版の「データ所有とデータセキュリティの重要あっても具体性に欠けるため翻訳者によってその理解性を認識する」という部分が削除され、「翻訳・言語デーが異なる、クライアントにレベルの意味が理解されにタの重要性と価値」「データリテラシー」という概念のくい、そもそも翻訳の質の定義（たとえば “Good

もと、新たなテクノロジー関連コンピテンスとして第enough translation”）があいまいである、など、その19 項が提示されたことだ（これは前述のとおり）。

問題点は広くて深い (Rico Pérez, 2024) 。この状況をふたつ目は、改訂版に表れた「MT を利用した翻訳打開するために、翻訳業界では２段階のレベル付けにプロジェクト」という表現だ。ポストエディットを行頼らない、よりよい MTPE ガイドラインを新たに作ろうのは「MTPE プロジェクト」のなかではなく「MTうという試みも見られる (Gene & Guerrero, 2022) 。

を利用した翻訳プロジェクト」のなかだというわけだ。

EMT 能力フレームワークの改訂では、フル／ライト

微妙な表現の違いだが、大切なメッセージが読み取れ

ポストエディットの概念と決別し、それぞれのプロる。昨今、翻訳ツールの機能が向上・複雑化し、MT のジェクトの質の目標水準に最終的なプロダクトの質を利用方法も必ずしもポストエディットの中だけにとど合わせること、そしてその水準は２段階のカテゴリー

まらなくなった。たとえば、主要な CAT ツールでは、ではなくプロジェクトごとに定義する、という発想の翻訳メモリーの一致文のなかの用語の修正候補を MT転換を促していると理解できる。

から取るという利用方法がある。 MT をつかった翻訳、
イコール MTPE、という図式がもはや通用しなくなっ3.6 翻訳サービス関連コンピテンス

第 30 項ている。

（旧）（納期、翻訳料金、労働条件、情報へのアクセ

三つ目に、旧版の「質と生産性の設定目標に合わせ」ス、契約内容、権利、責任範囲、言語サービスの仕様、という表現から「生産性 (productivity)」という言葉が入札仕様などについて）顧客と交渉 (negotiate) する。

な く な り 「 質 の 水 準 を 保 つ (to maintain quality（新）（情報、契約、権利、責任範囲、納期、翻訳料

standard)」に変更された点が目を引く。翻訳産業では金、労働条件、情報へのアクセス、契約内容、権利、

MTPE による翻訳の生産性向上とコスト削減が重要

責任範囲、言語サービスの仕様、入札仕様について交視され、ISO18587 も MTPE の利点をそのように定義

渉し、フィードバックを提供するなど）［プロジェクト

している (ISO, 2017)。ところが、セクション 3.1 での］すべてのステージで顧客とやり取り (interact) すも述べたように、実際には必ずしも MTPE の生産性がる。

人手翻訳を上回るとは限らない (Terribile, 2023) 。この改訂には、MTPE は人手翻訳より速い、という短絡

翻訳サービス提供能力のひとつに顧客との交渉能力的な考えを払拭しようという意図がうかがわれる。

があげられているが、新たに追加されたのが「フィー最後に注目したいのが、旧版の「ポストエディット

ドバックを提供する」という文言だ。顧客との交渉はレベル」という言葉が新版では削除されている点だ。

提示された条件についてプロジェクト開始前に交渉す

ISO18587 (ISO, 2017) も 定 義 し て い る よ う に 、るだけでなく、プロジェクト終了後も翻訳者側から

17

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

フィードバックを出すことは翻訳サービス全般はもち

発目標（SDGs）を実現するためのビジネス理論である

ろん、MTPE プロジェクトには特に重要だろう。MT

トリプルボトムラインを参考に、翻訳のオートメーのファインチューニングやプロジェクト設計（プロション化（MT はその中心的存在）を持続的に行うにジェクトにおける MT 使用の妥当性の判断や妥当な支は翻訳のステークホルダーが利益のみを求めるのでは

払いレート設定など）に必要な情報だからだ。翻訳者

なく、人・環境・パフォーマンスの３つの側面に責任が翻訳プロジェクトの設計に能動的にかかわれるようを負うべきだという「翻訳テクノロジーのトリプルボになるためには、フィードバックを出す能力が必要でトムライン」を提唱している。このように EMT 能力あり、それが翻訳者の職業人としての立場を強くする

フレームワークでは、翻訳サービスを言語テクスト作（英語圏での翻訳者教育でよく言われる成行為という狭い視野ではなく、翻訳を行うことにと'empowerment'）という考えがこの改訂からうかがわもなう広義の社会的・経済的活動ととらえ、翻訳者をれる。

その営みにおける責任ある一員と位置付けているのが理解できる。

3.7 翻訳サービス関連コンピテンス

第 36 項（旧第35 項）

4. 日本との違いと今後の展望（旧）言語サービスとそのポリシーを分析し、批判的に評価し、改善のための戦略を提案する
以上、本稿では EMT 能力フレームワークの 2017 年（新）言語サービスとそのポリシーを分析し、批判的の第２版と 2022 年の第３版の改訂点の背後にある意に評価し、自らの社会的かつ経済的責任の一環として図を読み解くことで、欧州の翻訳業界でどのような翻改善のための戦略を提案する。

訳者が求められており、教育界がどのような翻訳者教

この項目は MT だけでなく、翻訳者と仕事の発注者

育を行おうとしているのかを考察した。改訂版からは、との関係全般について制定されている。翻訳者は翻訳

昨今の翻訳サービスの変化や、翻訳研究者の研究成果

発注者が求める翻訳サービスのやり方や方針にただ従や理念が見て取れるのではないだろうか。では、日本

うのではなく、自らそれを批判的に分析・判断し、改での状況はどうだろう。日本と欧州を比べた場合、２善策があると思えばその提案ができる能力を持つべきつの大きな相違点があると筆者は考える。

だ、という内容だが、改訂版ではさらに、そうするこ

まず「翻訳者教育」についての考え方だ。多言語主義とが「自らの社会的かつ経済的責任の一環」だと位置のもと加盟国で話される 24 言語の平等精神を掲げる

付けている。

EU と、ほぼ単一言語国家の日本では、言語政策や言翻訳学では昨今、翻訳サービスの社会的責任 (social

語教育政策がまったく異なる。また日本には民間の翻responsibility) に関する研究が進んでいる。MT や AI

訳学校が存在し（欧州にはそのような学校はない）、大

技術が高度化かつ複雑化するなか、それを使う企業や学は職業訓練ではなく学問の場所だ、という観念が教翻訳者側の責任も多様化している。その責任の範囲は育側にまだ根強い、というのが、英国（2021 年に EMT

翻訳の質の担保にとどまらず、自然環境（例えば MT

ネットワークを離脱したが）と日本の両国で翻訳者教エンジンを走らせることで起こる環境負荷）や人的環

育にかかわってきた筆者の感想だ。そのためか、日本

境（例えば翻訳業界で働く者の労働環境や労働市場のには EMT 能力フレームワークのような全国共通の指持続性）も含めるべきだ、との考え方が広がっている。

標は存在せず、各大学・大学院が独自に翻訳プログラ

一例として Moorkens et al. (2024) は、持続可能な開ムを設定している。

18

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

editing guidelines: A suggested template for language
professionals. Translating and the Computer 44, 39–48.
https://doi.org/10.7202/002966ar

次に、翻訳会社側のニーズだ。大学または大学院卒の学生がすぐに翻訳者として働けることは、能力的に見てどの国でも少ないかもしれないが、欧州では翻訳

ISO. (2017). International Standard ISO18587

課程の卒業生がまずプロジェクトマネージャーとして翻訳会社に就職し、将来的に翻訳者になることを目指Translation services—Post-editing of machinetranslation output—Requirements.

すケースは多い。一方日本では、新卒者の教育には時https://www.iso.org/standard/62970.html

間とコストがかかるため、プロジェクトマネジメント

Krüger, R. (2023). Some reflections on the interface
between machine translation literacy and data literacy.

の経験のある人材を中途採用し、翻訳関連業務やテク

Journal of Data Mining & Digital Humanities, Special
Issue, Towards Robotic Translation? [Online].

ノロジー関連知識は OJT で教える、という方法が主流だ (阪本 & 山田, 2019)。そのため、業界側が大学

https://doi.org/https://doi.org/10.46298/jdmdh.9045（院）側に翻訳のキャリア教育を期待しておらず、産学Marzouk, S., & Hansen-Schirra, S. (2019). Evaluationof the impact of controlled language on neural machinetranslation compared to other MT architectures.
Machine Translation, 33(1–2), 179–203.
https://doi.org/10.1007/s10590-019-09233-wの協働が進まない要因となっているのかもしれない。
しかし、翻訳研究の成果を大学（院）の教育内容に反映させることで、科学的エビデンスにもとづいた翻訳関連知識とコンピテンスを持つ人材を育て、そのよう

Miyata, R., & Fujita, A. (2021). Understanding preediting for black-box neural machine translation. EACL

な人材を産業界に送り込むことで、長期的・間接的な展望になるかもしれないが、翻訳産業の健全で建設的

2021 - 16th Conference of the European Chapter of the
Association for Computational Linguistics, Proceedingsof the Conference, 1539–1550.

な発展に寄与できるのではないだろうか。
欧州のやり方が正解だとは必ずしも言えないし、外https://doi.org/10.18653/v1/2021.eacl-main.132

国の例に日本が倣うべきというのが本稿の主旨ではな

Moorkens, J., Castilho, S., Gaspari, F., Toral, A., &Popović, M. (2024). Proposal for a triple bottom line fortranslation automation and sustainability. The Journalof Specialised Translation, 41, 2–25.
https://doi.org/10.26034/cm.jostrans.2024.4706

い。しかし、EMT のような産学協働の取り組みがあることを知り、そのようなメリットを日本で検討・模索
する際の参考にしていただければ幸いである。

Moorkens, J., & Rocchi, M. (2020). Ethics in thetranslation industry. In K. Koskinen & N. K. Pokorn(Eds.), The Routledge Handbook of Translation andEthics (pp. 320–337). Routledge.
https://doi.org/10.4324/9781003127970-24

謝辞：本稿は、AAMT 2023, Tokyo 年次大会での発表
内容に、EMT Tools and Technology Working Group 代
表を務めるダブリンシティ大学准教授 Joss Moorkens
氏から提供を受けた情報を加えて執筆した。この場を借Rico Pérez, C. (2024). Re-thinking machine translation
post-editing guidelines. Journal of Specialised
Translation, 41, 26–47.
https://doi.org/10.26034/cm.jostrans.2024.4696

りて Joss Moorkens 氏に謝辞を申し上げたい。

参考文献

Terribile, S. (2023). Is post-editing really faster thanhuman translation? Translation Spaces, online first, 1–
29. https://doi.org/10.1075/ts.22044.ter

EMT Expert Group. (2022). European Master’s inTranslation Competence Framework 2022.
https://commission.europa.eu/news/updated-version-emtcompetence-framework-now-available-2022-10-21_en

阪本章子 & 山田優. (2019). 翻訳業界におけるテクノロ
ジー使用の現状：現場の声から フォーカスグループ報告書. https://doi.org/10.32286/0002001218

Gene, V., & Guerrero, L. (2022). A study towards a
standardized typology of machine translation post-

19

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

温故知新

温故知新 4内山将夫
AAMT
AAMT では、AAMT 創立３０周年記念事業として、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナル（AAMT の前身である JAMT（日本機械翻訳協会）の会誌）を PDF 化して公開しています。
https：//www.aamt.info/act/journal/
公開されているジャーナルは次の通りです。
⚫

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

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

AAMT ジャーナル「機械翻訳」No.71,2019 年 12 月～（当初より PDF 版を公開）「温故知新」シリーズでは、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナルの記事を紹介します。
過去のジャーナル記事を読むと、当時の MT の事情が分かるとともに、現在も解決していない課題が残っていることが分かるなど、これからの MT 発展に役立つものが多く見られます。
本号では、1992 年 8 月の JAMT ジャーナルと 1992 年 11 月号の AAMT ジャーナルから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。
効率化がどのように行われているのか、機械翻訳の品【1992 年 8 月 JAMT ジャーナル No.7 より】質の管理改善をどうしているのか、文書処理あるいは文書管理システムの一環として機械翻訳がどのようにとられているのかを調査することを目的としてきた。
ここでは、まだ問題を明らかにする為の予備調査の段階で、初めは機械翻訳システムの開発会社・・この調査結果は、あとで杉村氏(松下電器)から報告がある、また機械翻訳のユーザで主に実際にシステムを使うのは翻訳会社が多いことから翻訳会社が中心になっている

機械翻訳は単独で成り立っているわけでなく、ユーが、他にもソフトウェアハウスとか製造業のドキュメ

ザが欲している製品としての翻訳、あるいはドキュメ

ント部などを対象とした。この調査について我々が機ントを作成しているという中で、機械翻訳システムそ械翻訳システムを開発する時に(5～10 年前になるが)のものを評価するだけでなく、むしろその機械翻訳シ

機械翻訳システムというものは翻訳者をサポートする

ステムについて一体何が求められているのかを、我々ようなシステムであると考えていた。そこで機械翻訳は早めに知っておく必要があるということで昨年 12システムが作られれば必ず翻訳者が自分の仕事を楽に

月から予備調査として行った結果が本日報告する内容するためシステムを使うであろうと。ところが現実にである。まず翻訳過程における種々の問題、ユーザがユーザ調査をしてみると翻訳者が、機械翻訳システム

抱えている問題を抽出するため、翻訳過程の電子化、を使っているところは皆無に近かった。特にそれを商Learning from the past 4
Masao Utiyama
AAMTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

業ベースで使おうとする世界では殆ど翻訳者は機械翻ば必ずペイすると信じていると言っていた。このソフ訳に関与していない。それは何故かということも、こトウェアハウスではネットワークで誰でも端末で計算の環境評価 WG では考えてみたいと思う。つまり機械機をアクセスすることができる。こういう環境に機械翻訳というものは今までにない、新しいドキュメント

翻訳を置くと今まであまり英語を使わなかった社内のを処理するような枠組みを提供しつつあるのではない

技術者がどんどん英語論文の翻訳、あるいは自分でマか、今までどちらかというと技に近かった翻訳というニュアルを翻訳する作業に従事するようになったとい作業をむしろエンジニアリングとして捉える、あるいうことで、機械翻訳のあるネットワーク環境というのは機械翻訳を導入することによって文章を工学的に捉が導入側が気付かないような効果を生み出すのではな

えるような動きを模索しているのではないかという印

いかという感想を持った。製造業では製品に対してマ象を持った。ユーザにおける機械翻訳システム導入のニュアルを整理しなければならないのがドキュメント

動機、導入後どうなったかにも興味がある。翻訳会社部の大きな役割になってくる。この製造業は通信関係

は総じて翻訳コストを低減させたい、1 ページ A4 版の会社で交換機を扱っている。交換機は例えば需要がで 4・5 千円するものを例えば 1-2 千円で提供できれある場合、顧客によって少しずつ仕様が違ってくる訳

ばずっと翻訳の世界は広がる。実際やってみると工程で、それに対して夫々マニュアルが必要となり、多量管理も含めて 1/2～1/3 に下がっていくという報告がの翻訳作業が関わってくる。それをうまく管理してやある。また機械翻訳システムを導入するということは、らないとドキュメントを作り管理するコストが膨大に

飛行機・船などのマニュアルに例えるとその製品が稼

なりこのことが問題になっている。それに対して機械働するまでにその翻訳を終わらなければならない訳で翻訳を導入し、これらのドキュメントを電子化し製品

大量翻訳の迅速化を行いたいということで実際にユーの動きとドキュメントの動きそれに対する翻訳結果をザサイドではそういう世界の、分野別のユーザ辞書を統合して管理していこうという動きが社内で起こり、強化して大量・大規模翻訳に繋がりをつけ効果を上げそのためのプロジェクトが推進中であるという。このつつあると聞いている。このような動機で導入し、最作業をしていく上で、仕様種毎の翻訳のスタイル等を初翻訳者を使って、機械翻訳システムで大量に処理す自分達でコントロールしたいという気持ちが出てきて、ることをどの会社でも考えた。ところが実際にはポス

ユーザによる機械翻訳システムのカスタマイズができ

トエディティングの作業で殆ど翻訳者に使われず、むないものかと、色々な試みをしているそうである。機

しろ翻訳者ではない、英語を知っている人が新しい職

械翻訳システムを用いた翻訳過程については極めて一業として機械翻訳技術者の役割を果たすようになって般的である。まず入力は、翻訳会社も含めて英日が圧きている。多分どの翻訳会社でもこの機械翻訳を使う

倒的に多く 2 対 1 位の割合であるという。殆ど OCR

翻訳者の育成が急務になっているのではないかと思わでの入力でフロッピーでの入力は僅かだそうだ。フれる。ソフトウェアハウスではこれも翻訳会社と需要

ロッピー入力の場合は、プリエディット一入力の修正は殆ど変わらないがソフトの説明書の日本語化がかな

一チェッカーによるチェックー入カー出カー修正を行

り大きな需要を占めている。実際に翻訳作業をそれ程う。そのまま製品にする場合と、粗翻訳にしてネイティ

していないため、翻訳結果のリライトを外注していた。

ブチェックを受けるものとがある。各会社でヒヤリンとすると結局機械翻訳システムを導入した場合、コスグした結果、A4100 ページにかかる時問は以下の通り

トがかえって高くなるという問題が発生してしまうとである。
5-10/h～プリエディット機械翻訳入力～5/h ポいう。結局、機械翻訳を使った翻訳ということでそれ

ストエディット 10～20/h 各社によりばらつきがあるに通じた専任者を養成しなければならない、そうすれが、これは制作工程の違いから生じるものと思われる。

21

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

機械翻訳が完全な製品を出力することは、まだ不可能

ないのではという意見もあった。以下、翻訳システム

であることはいうまでもない。出来るだけコストを安を翻訳工程全般のコストダウンという視点から見直しくするために計算機を用いて支援するのが機械翻訳シてみよう。最初に翻訳文書の入力工程では OCR など

ステムであるといえる。これから機械翻訳システムのを用いて紙上の文書を入力する手法と、フロッピー等

環境について評価していく上でまずテクニカルライ

により文書を電子的な形態で受け取る手法が用いられティングと制限語、分野別文章スタイルとの関係、文ている。詳細な傾向はまだつかめていないが、電子的章の構造と標準化、それをサポートする機械翻訳、単な形態で DTP の電子情報を一気に受け取るケースもに文の翻訳だけでなく文章の論理構造を調べていくこ

かなりあるようだ。この場合、DTP の図形、表等の情とも必要と思ってる。また、より快適な機械翻訳の環報を上手に扱えることが、入力コストを低減する意味

境としてユーザインターフェイスもこれからの評価ので重要なファクターになる。今後、文書の電子化が加キーワードにしていきたい。ユーザの機械翻訳を使用速されることを想定すると、種々の DTP 文書を楽にして得たノウハウを蓄積し、出来ればそれらを機械翻取り込める機能は必須になるだろう。次に前編集では、

訳システム側が利用していくような機構はないか辞書

入力文のスペルチェックや未登録語の処理を行い、更作成の苦労からの解放についても考えていかなければに、一部では長文分割、省略語の補充などを行ってる。

ならないと思う。最後に機械翻訳技術の確立というこ

長文分割や主語・品詞の指定については、入力文のパとで、機械翻訳システムに伴うプリ・ポストエディティ

ターンを制限してやることでその工数の緩和が期待でング技術の質的な向上のため機械翻訳技術者の育成がきる。今後制限言語を推進する際に、ユーザサイドか必要と思っているが、「機械翻訳技術者」というとイ

ら、どのような制限が可能なのか、例文等を元に現場メージが固いので、よいネーミングがないか考えていの意見を聴いていかなければならないと思う。なお、

きたいと思っている。

制限言語の導入については、機械翻訳の運用部署と依頼部署が同一社内ならば可能性があるが、一般顧客にたいして、制限言語を強要することは難しいとの意見がある。これは一考に値するだろう。後編集について
は、前編集よりこれに力を入れているユーザが圧倒的に多かった。ただ、徹底的にリライトすると採算が合わないので、あくまでコストとの兼ね合いでポストエ
ディットが行われている。ポストエディットは、最終

開発サイドから、昨年実施した調査の結果を踏まえ的な翻訳品質を決定するため、ここに力点が置かれるて報告したいと思う。まず、システム導入の動機であのではないかと思うが、翻訳者は機械翻訳の出力の訂るが、マニュアル類の翻訳が中心である。当然のこと

正作業を嫌う傾向が強い。ネイティブ、ないしは、ネながら、機械翻訳を用いて翻訳全体のコストを低減し、イティブと同等の能力を持つテクニカルライターの養効果的にこれを使いたいという動機で購入している成が重要になるだろう。システムを実際に運用する場

ケースが多い。翻訳量については、調査した対象がま合、オペレータ、システム管理者(辞書管理者を含む)、

ださほど多い訳ではないが、月当たり 500 から 3000

ターゲットランゲージのネイティブリライター等を置

ページの翻訳をこなしている。どの程度の量をこなせく部署が殆どである。但し、プリエディットに力を入ばペイするかについては、種々意見があり、例えば月れ、ポストエディットは一切行わないところも 1 ケ所

最低 1 万ページ翻訳を行わないと機械翻訳ではペイしあった。ユーザのシステムチューンアップについてだ

22

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

が、辞書の改良は全てのユーザが実施している。文法

ニュアルが新時代を迎えたという認識をもっている。

の改良は、1）何もしないか、2)メーカに依頼する、3)

マニュアルの作り方は、日本市場向けと、海外市場向システムの翻訳上の癖を逆利用して暫定的に対処する、けの二つがあり、企画し、設計し、書き起こしレベル4)特殊な記号を利用する、などがあった。機械翻訳シから行っていくものがある。この場合、時間もお金もステムの翻訳性能を早期にユーザの所望のレベルへ立掛るマニュアルになる。日本向けでは、英日の翻訳をち挙げるには、今後文法規則をユーザ自身で改良でき機械でなく、人手でやっていくことで、絵や表等もまる機能の開発が極めて重要である。以上、今後の方向

た同様である。翻訳は翻訳、版下作成は版下作成といっをまとめると、1)DTP 等文書処理系と翻訳処理系の親た具合に一つのマニュアルをめぐって、生産を分業体

密な関係の実現、2)ハードのダウンサイジング化に伴制で行うので、スムーズにいかないことが沢山がある。

う機器の小型化低価格化、3)ユーザがインハウスで編

特に版下作成は、まだテキストと絵や表をディスプ集可能な分野別文法の開発等広い意味での学習機能のレー用に編集しながら、紙と鋏と糊で貼っていく世界

充実などが求められるだろう。また、翻訳精度向上のであり人手によるマニュァル制作は、こういった問題

ため熟語・慣用句・専門用語、コーパスの充実、など

がついてくる。そこで最後に私達は、マーケットが機

翻訳支援機能も順次向上させて行くべきだろう。

械翻訳を利用したマニュアル作成を最も望んでいるものではないかと考え、取り組んでみた。先程、杉村氏からも DTP との対応という話が出たが、私どもがやっている機械翻訳フローは次のようになっている。今は、
英日、つまり英語マニュアルの和文化の仕事だけをしているが、近い将来恐らく、今年中には日→英、英語
マニュアルの生産を開始したいと思っている。従って、今は英語版の話をするが、DTP で作られたドキュメン
トについてであるが、私どもの顧客は、殆ど本国がアメリカで、従来のやり方はあちらの印刷所からあがっ

翻訳業界においては、翻訳だけでは付加価値はあまてきた紙のダイヤルが送られてきて、それが日本の支り高いとはいえないというのが現状である。マニュア社や支店に届いたものから行う。ところが、DTP ド

ルつまり紙で伝えられる情報全てを盛り込んだような

キュメントとなると DTP が作られてそのフオーマッ

ものをターゲットにしている。我々が機械翻訳システ

トに対して航空便で送られ、そこからマニュアル制作

ムを利用した形でマニュアル生産をする前にまず時代ができる。この時間の違いは長くて一カ月位。つまりの変化があったと思う。一つはマニュアルを巡る考え

日本市場に、ある製品を出そうとする場合、紙のマニュ方、昔は取り扱い説明書といわれた時期があり製品のアルから始めると DTP ドキュメントが始まるのが最

オマケというように地位が低かった。今は製品を販売

初一カ月の回収値に下がり新製品の開発という観点かする補助的手段、というよりマニュアルを中心に製品

らいえば、磁気化されたドキュメントから始めるのがを売っていくというように考え方が変化してきている。

日本市場に製品を投入する時、既にそこから差がついもう一つは製品のライフサイクルが非常に短くなっててくるといえる。

いる、日本でも外国の製品でも同じで特にコンピュー

その DTP ドキュメントから機械翻訳に掛けるプロ

タ、半導体等。例えば一年間で二回バージョンが変わグラムを説明すると、まず翻訳操作が読める形のファるとか、短期間に新製品が出てくるということで、マ23

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

イルに直し、テキストを機械翻訳に掛ける。各種製品

が訳してきたものについては、触らずに済むような、にもよるがこの作業は簡単に終わる。

目印がついているような形になっていると、非常にあ従ってマニュアル作製では、全体の中で機械翻訳がりがたいと思う。現在はリライターにもパソコンを関わっている部分は時間としては非常に小さい。機械使って貰っているが、将来的には、生産ネットワーク

翻訳で避けられた日本語は記号がついた形で出力されの面を考え社内でも端末上に何か仕掛けを作りたいとる。それで一般のリライトをして更に日本語の DTP思っている。これは是非、メーカ側にユーザ辞書にコースに入り、版下を作っていく。

フィットする訳文については、文書の識別ができるよマーケットが多分望んでいるであろうものには、

うな仕掛けをして戴きたいと思っている。

色々な背景があるが「十印」という会社が機械翻訳を

機械翻訳のマニュアル生産については、繰り返しに導入し大量生産を始めた動機について話してみたい。

なるが前処理は DTP から機械翻訳が可読な形に直す

まず環境の変化、つまり翻訳だけで運営していくとす作で、これは我々が開発したソフトウエアを使っていると利益が落ちてくる。競争も激しくなっている。こる。機械翻訳が関わる部分が小さいことを前に述べた

ういう状況の中でどうしたら翻訳を中心とした高付加が、では、何が問題かというと次のリライトである。

なものを作れるか。やはりマニュアルだと考えている。

人手翻訳が出来る人は機械翻訳を必要としない。とこしかも今のマニュアルに要求されている、納期、品質、ろが、産業翻訳全体が今翻訳会社に望んでいるのはま

コスト面は人手翻訳だけでは解決できないと確信してた別で納期の解決・品質面での安定・コストダウンのいる。また「十印」では機械翻訳の文法や辞書の開発

確証等である。翻訳者の中には機械を利用すればもっに約 10 年かけた。それだけのスタッフがいたというと生産性が上がると考えている人達も出てきている。

ことである。これらの経験は、メーカ提供のものをそその背景としては、機械が訳したものはある程度使えのまま使っているわけでなく、我々自身がユーザ辞書る。従ってゼロから翻訳するよりは、多少コストダウ

構築、メーカに依頼し、こういう領域の英文を扱うのンできる筈だという考えからきていると思う。我々もで、例えば文法を訂正して欲しいというように 3 年位

同じ考え方をしているのであるが、ここに関るリライ

かけて調査しマニュアル英文にでてこない表現が見え

ター達は、いわゆる「翻訳者」と概念が違う。つまりてきたし、マニュアルだったら日本語としてこう訳し「機械翻訳のアウトプットを処理出来る」翻訳者なのでて欲しいという文法の注入をして戴いた。おそらく、ある。通常の翻訳者より多少低い単価で仕事をしていこの 4 つの要因により機械翻訳を利用してマニュアル

るが、生産性からいえば後者がもっと増える可能性はを作るようになった。

ある訳で、この種のリライター育成が今大きな問題と商業上、対顧客との関係で日本語マニュアルを作るなっている。

場合、いくつかの条件がある。1 つは大量であること、

問題点の 1 つとして、大量処理するといいつつ、機2 つ目は継続的受注であること・・辞書を作るため継械翻訳でマニュアルを作っていく業務に携わっている

続することにより、双方にメリットがある。DTP で作

人はまだまだ少ない。もう 1 つの問題はリライターのられている版下での受注、用語集の集計、実際の制作

品質＝マニュアルの品質そのものであると思う。この工程の中ではリライトの部分で、触ってはいけない用

ためリライターのスキルアップ、専門領域知識と相語についてはユーザ辞書に既に登録してあるものには、

侯っていくものであるが、我々の機械翻訳業務に関しその前後に記号が付いている。出来得るならば、ワーては、人間が介在する部分についてはリライターのこ

クステーションを中心にリライターが端末機の前で待こだけにして、他の部分は自動化していきたい。そし機し、機械翻訳が訳してきた日本文の中にユーザ辞書てマニュアルというものに付加価値をつけ、その中で

24

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

コストダウンしていきたい。今ネックとなっているリて使っています.現在 9 人の作業者がおりますが、私共ライターは、おそらく新しい職業で、産業界に望まれが機械翻訳を押し進めるためにどのようにしたらマている職業だと思う。正常運転の困難は 24 時間体制

シーンが生きるかを考え、仕事を 3 つのレベルに分けが取れないことである。システム評価 WG・環境評価ています。単純に機械翻訳だけと、エディット付きのWG の調査結果によれば、ユーザの点から言っても翻訳(意味が分かる程度)と、通常の翻訳です。とにかく様々な問題があるが、現時点では機械翻訳を利用せざ

翻訳業務が発生した場合にはなんでもかんでも翻訳機るを得ない状況にある。この利用せざるを得ないといを使うということにしていきますと、一部にそんなこうことは、産業翻訳を行っていく以上、機械翻訳は避とはしない方が良い文章も出てきます。例えば、契約けられないという意味である。そして、産業界が望ん書のようなものです。実際に翻訳機を使っていて苦しでいるものに翻訳会社やマニュアル会社が対処していいなと感じるのは現状の翻訳システムの流れに翻訳機

かなければ、恐らく生き残れないと思うし、今後成長がぴたりとはまるのでなく、新しい翻訳の流れを作らしていく翻訳会社やマニュァル会社は生産性という概なくてはならないという点です。というのはどういう念を強く意識した会社であると思う。

ことかと申しますと、翻訳機を使わない場合は依頼がきたら原稿をコピーするだけで済みますが、翻訳機を【1992 年 11 月 AAMT ジャーナル No.1 より】使う場合はまず最初に日本語のワープロのセクションに入力を依頼し、それから翻訳者が機械で翻訳する。

日本語の制限と翻訳

英語の場合は、英語の OCR に読ませてその結果をス
ペルチェックし、翻訳者に渡すという作業が出てきま

IBS 社長桜井恵三

す。ですから、ある程度流れを決めてしまうと、その流れに乗せないと非常にスケジュールを進めにくいと

私共は現在機械翻訳システムを使って翻訳処理をしいう欠点があります。逆にその仕組みが動くと非常にていますが、一番大切なポイントというのは、いかに快適なわけです。つまり、機械翻訳だけというのは、機械翻訳をセットしてそこに人間を置いておくかとい

現実的には翻訳者が何もしなくてもマシーンが金を稼うことです。ということは、いかに仕事を継続的に並ぐという理屈です。今一つ大きなプロジェクトとして、

べるかということです。またできれば、人間は多けれ東京ガスのマレーシアのガスプロジェクトのトレーニ

ば多い方がいいし、マシーンも多ければ多い方がいい。

ングマニュアルを日本語から英語に翻訳する仕事を請

それが一番のキーになると思います。私共は機械翻訳

負っています。日本語でワープロ入力をしまして、そを始めてから 5 年経ちますが本格的な「機械翻訳シス

れを英語に翻訳しています。その翻訳は翻訳機の端末テム」になったのはわずか 1 年半前です。最初の 3 年

上でやっています。その翻訳機の端末は各翻訳者に 1

半は、システムはあるが時々使うのみという形態でし

台ずつ、翻訳ワークベンチとして使っており、英訳のた。しかし、1 年半前からは完全に翻訳のプロセスを段階まですべてその端末上で行っています。その結果

すべて機械翻訳でやってしまうという形態に変えましを英語のネイティブのリライターにチェックしてもらた。現状では翻訳機が 5 台、X 端末機が 5 台、合計 10い、その後マッキントッシュで編集します。何が快適

台の翻訳端末があります。それをサポートする或いはかといいますと、一つはグループでやるというチーム

その後処理をするためにパソコンの LAN があり、そワークの考え方が出てくることです。仮に大きな翻訳

こに 30 台のパソコンと 4 台の編集用の機械がありまをプロジェクトとしてやった場合にそこに関わるメン

す。パソコンの LAN の中の 1 台は英語の OCR とし

バーが全員外部の翻訳者だった場合、各自の家にいま

25

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

す。せっかく知的レベルの高い人達が集まっているにセスをどこかでカットしなければなりません。しかし、も関わらず、結局その知識をシェアすることができま

ブリエディットに手間をかけてポストエディットを楽せん。その知識をシェアするために翻訳会社が用語集にするケースもあるし、その逆もあるので、翻訳プロを作成して皆に配布しているのですが、実際翻訳会社

セスの各作業の間に線を引くことができません。そうがどのくらい機能しているかというと非常に心もとな

なると、各個人の仕事量を平等に測るのが大変難しいい状態です。しかしそれが今のような機械翻訳の仕組わけです。ですから得手不得手はあるものの、ワーク

みを使いますと、ユーザ辞書を共有する方式がとれま

ベンチ方式にして一人の作業者に翻訳工程のすべてをす。仮に 3 人ぐらいの翻訳者が翻訳をスタートします

任せることで、仕事の評価の簡便化を図ることにしたと誰かが辞書に用語を入れてそれを皆で使うことが可のです。結果から見てもこれは大変に良かったと思っ

能なのです。過去に私共が用語集を作成して翻訳者のています。3 年前には 2 台だった翻訳端末をそれ以後方々に配布していたときは、その後のメンテナンス(作

10 台に増やしたのも、その効率を高く評価したからで業途中で発生する用語の追加供給)が非常に大変でしす。ワークベンチ方式にしてよかったことはこれ以外た。が、翻訳機の場合はその辞書さえアサインしてもにもいくつかあります。一つは電子辞書です。翻訳とらえば、誰かが登録したものもすぐ用語の統一が可能

は辞書との戦いで、年中辞書の問題を山ほど抱えていです。また、これは機械翻訳の効用とは言うべきではるのですが、翻訳機はそれ自体が辞書を持っているわ

ないかもしれませんが、翻訳者たちがワークベンチ方けですから、その検索機能をぜひ活用すべきなのです。

式でチームを組んで翻訳をしていますと、用語統一に

つまり一人がワークベンチとして使えば翻訳機を電子関するもの以外の作業の疑問点についても相互のコ辞書としても使えます。それから、もう一つの利点はミュニケーションが良くなります。それからもう一つ、ワープロ機能です。
普通の 32 ビットのパソコンのワー訳文が翻訳機の画面上で見られると、翻訳をお互いにプロ機能と比べてみると、ワークステーションのワー

チェック、コンサルテーション、アドバイスがしやす

プロ機能の方が、リプレイスやサーチなどにおいて何くなります。翻訳者というのは英語の職人ともいうべ

十倍も早い。以上のように、翻訳機をワークベンチとき人達ですから、チェックされる或いはチェックするして使った場合には、翻訳機が提供してくれる良さとのが嫌なものなのです。しかし、翻訳機を介することチームワークが作る良さ、この二点が快適な翻訳環境

で、お互いが相手の翻訳力を覗くという感覚が薄れて、を生むということになります。では、マシーンのコスヒントやアドバイスを与えやすくなるのです。実は、トはどうか。今 1 端末 280 万円ぐらいですから、月々

このような機械翻訳をワークベンチとして使うことにのリース代は 5 万 4、5 千円でしょうか。これですと、よる効用に気付いたのは、ほんの 1 年ほど前です。以

翻訳端末を一人占有にしても、始めて 1 か月の人でも前は翻訳機にかけてそれをパソコンにファイルとして5 万円ぐらいは節約できるのではないかと思います。

取り出し、そのファイルを修正するというスタンダー

それから翻訳者の採用の面ですが、実際に翻訳機を操

ドな使い方をしていました。なぜワークベンチ的な使作しているのは翻訳経験のない人がほとんどです。つい方に変えたかと申しますと、翻訳プロセスの中にはまり、採用の基準は英語力のある人、英語の読解力の翻訳以外にプリエディット、ポストエディット、リラある人ということで、あとは翻訳が好きな人、コンイトという作業があるのですが、翻訳機 1 台をこう

ピュータを触るのが好きな人を対象にしています。幸やって使おうとすると、どうしても専業体制になっていにも、就職情報誌に募集広告を出しますと、30 名か

しまいます。つまり、A 君はプリエディット、B 君はら 70 名ぐらい応募がありまして、その中で 6,7 名のポストエディットというように翻訳のトータルなプロ該当者が現れます。翻訳機を使った翻訳ということで

26

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

募集をしても、昨年もそうでしたが意外と応募がある

私共の会社ではまだその段階までは至っていません。

ので助かっています。以前は翻訳経験者を対象として英語がきたら、OCR で読んで英語のネイティブにいて、そういう人を採用するのは大変でしたが、現在チェックしてもらうだけです。本来ならば、そこにリは職人的な人よりもサラリーマン的な感覚で応募されライトといいますか、翻訳機にあったように英語を書る人が多いので、フリーの翻訳者に比べると残業をたき換えると良いと思います。そうすれば、さらに一段くさんやるといった意欲には欠けるかもしれませんが、と翻訳のレペル、精度が高くなるはずです。すべての一般の会社のルールに従って非常に協力的であるとい

英語が完壁かというと、そうでない英語もたくさんあえます。あとは、外注で翻訳を依頼していたときに比るわけです。我々が上手な日本語を書くことが難しい

べて、大きなプロジェクトをしている途中で退職希望

ように、上手な英語を書けない人もいるはずですから。

者が出ても、ユーザ辞書さえある程度でき上がってい機械翻訳の導入については最初は不安なこともたくさ

れば欠員を補いやすいという利点もあります。先程、んありましたが、全体的な翻訳のシステムからいって、翻訳機の使い方、日本語の書き方についてお話しまし

結果的には良かった点が多いと思います。一つつけ加たが、みんなで少しずつ協力していっています。特に

えさせていただくとすれば、私共の翻訳のセクション

日英翻訳の場合ですが、翻訳機を使うならばなるべく

は、以前の翻訳形態あるいは他のセクションと比べる

良い日本語を入れて良い結果を出すことが基本的な考と、作業者の定着率がいいように感じられます。これえ方だと思います。つまり、日本語を書き換える。日はもしかすると、機械翻訳は技術を身につけてもそれ

本語が簡潔明瞭に書けていればほぼ、ネイティブがリを生かす場が限られているからかもしれません。しかライトできるまでの英文にはなると思います。ならな

し私は、「これはおもしろい仕事だ。この仕事は将来夢いというのはやはり、最初の日本語が複雑だからなんのある仕事だ」と思っていますので、それが作業者にです。「日本語をこう書けば英語はこうなる」という、通じているのだと考えたいのです。機械翻訳の普及にA4 で 10 枚ぐらいのマニュァルを作って社内で配布し関しては、実際にその機械の前に座っている人達が「こています。通常の翻訳の場合は翻訳のノウハウが全部

れは将来性がある」と実感できるようになれば、機械

個人の頭の中に入ってしまうのですが機械翻訳の場合翻訳というのも本物になるのではないかと思います。

はそういう面で英文が出しやすくなります。非常に客観的に、つまり英語の力のあるなしにかかわらず、「こ
うするとこういう翻訳ができますよ」というように具体的に教授出来るので、翻訳のプロセスが教えやすいわけです。翻訳は膨大な知識を要求しますから、どうやってみんながその知識を入手するかということが大切だと思います。翻訳の効率化の一番のキーは、要求される膨大な知識をいかにシェアするかということです。それには先程言ったようにユーザ辞書を利用することです。そして、もう一つつけ加えるならば、良い英語を出すためのノウハウ、これも翻訳機の場合は意外と簡単にシェア出来ます。日英翻訳の場合には日本語を書き換えても良いということを話しましたが、英日翻訳の場合にも同様な傾向があると思います。ただ、27

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

イベント報告AAMT 2023, Tokyo～機械翻訳の今と未来を探る～
出内将夫

情報通信研究機構

1. はじめに2023 年 11 月 29 日に開催された AAMT 2023, Tokyoのイベント報告をします。オンラインと会場のハイブ
リッド開催で、招待講演 2 件、公募セッション 5 件、MT Summit 2023 参加報告、パネルディスカッションのほか、企業展示コーナー、ランチョンセミナーが行
われ、非常に盛況でした（図 1）。講演/発表資料はhttps://aamt.info/aamttokyo2023/handout-20231129/

図 1: 招待講演時の会場の様子

からアクセスできますので、ぜひこれらの資料をご参照ください。

扱う能力や多言語性能が向上し、米国の司法や医師の国家試験合格レベルの知識を獲得したといわれている。

2. 招待講演CoT(Chain of Thought)という思考過程付きの質問回
答データセットを用いた追加訓練により、LLM の回答

招待講演として、2 件の講演がありました。

能力が向上することが報告され、文脈を訓練すること◎LLM をめぐる諸課題の大切さが注目された。ChatGPT で可能なことは、要黒橋 禎夫氏（国立情報学研究所 所長／京都大学 特定

約、言い換え、機械翻訳(MT)のほか、アイデア出しや教授）

ブレストの対話相手、就職面接や問診練習などのロー◎音声翻訳研究の現状と今後

ルプレイング、プログラミングの支援など、多岐に渡中村 哲氏（奈良先端科学技術大学院大学 教授）

る。当初 LLM が不得意と言われていた数値計算、根

下記のまとめは、講演資料と発表内容より、報告者が拠提示、最新情報取得なども、プログラム作成機能や主観的にまとめたものであることにご注意ください。

検索機能などと連携することで、最近は可能になってきている。

◎「LLM をめぐる諸課題」：黒橋 禎夫氏

LLM に対する懸念として、研究開発が一部の組織のChatGPT が昨年 OpenAI 社から公開され、大規模寡占状態になっていること、強い・大きなモデルの学

言語モデル(LLM)が注目を集めている。近年のニュー

習コーパス・データが公開されておらずブラックボッ

ラル自然言語処理では 1,000 を超える次元のベクトルクスであること、事実に反する出力を生成する問題

で語を表現することにより、膨大な意味空間を扱えるようになった。2023 年に公開された GPT-4 は 2 兆個相当のパラメータで構成されているといわれ、画像を(Hallucination)やバイアス等の存在、日本語の理解・生成能力は英語に劣ることなどが挙げられている。
GPT における日本語の内部表現を確認してみると、英単語は単語全体が 1 token となることが多いのに対し、

AAMT 2023, Tokyo --- Exploring the Present and Future of Machine Translation --Masao Ideuchi
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.80

日本語は漢字 1 文字が byte 単位に複数 token に分割

より、入力波形に対してビームサーチを行い、確定的されており、日本語が言語として適切に扱われているな部分のみを出力した。音声合成結果を音声認識してとは言い難い。そこで LLM-jp(LLM 勉強会)という公評価した結果、テキストの評価と比べ精度が低下し、開グループを立ち上げ、様々な有志や組織の協力を得音声合成にも課題があることが分かった。

ながら、英語と 日本語を同 量に調整して学 習した

音 声 翻 訳 評 価 用 の 同 時 通 訳 (SI: Simultaneous

LLM-jp-13B を公開した。LLM-jp-13B について、日Interpretation)コーパス構築の研究も行っている。構

本語の様々な質問に回答可能なことや、簡易な中国語築したコーパスは NAIST-SIC として公開しており、の質問内容を正しく解釈し日本語で回答なことが分IWSLT2021 の発表で詳細を説明した。また、2022 年

かっている。2024 年には、国立情報学研究所に LLMにアライメントを自動で付けたコーパスを一部公開し研究開発センター（仮称）を立ち上げ、生成 AI モデル

た。コーパスの内訳は、英語から日本語が一番多く、の透明性・信頼性の確保に向けた研究開発を行う予定

日本語から英語が一部ある。通訳者のレベルでコーパである。今後、マルチモーダルへの展開や Robotics へ

スがランク分けされており、比較評価ができるようにの適用、学術やビジネスにおけるデータ駆動を知識駆なっている。構築したコーパスを用いてシステムの性動に昇華させることを目指している。

能を上げていきたいが、IWSLT の評価では参照訳として逐次翻訳ではない文単位の翻訳結果を用いており、構築した SI コーパスを用いて訓練しても精度が向上◎「音声翻訳研究の現状と今後」：中村 哲氏
音声翻訳に関する研究について、特に IWSLT におしない問題がある。

ける Shared Task のシステムについて説明する。音声

他の課題として、原言語の音声における意図、強調

翻訳では遅延を少なくするために文末を待たずに順送表現などがテキスト化で失われ、目的言語の発話に伝りの翻訳を行う。特に英日翻訳においては、語順並び

わらない問題がある。原言語音声と対象言語音声のペ替えを考慮する必要があるため、文単位の MT とは異アデータがあれば学習可能であるが、パラレルデータなる逐次機械翻訳(Incremental MT)用の MT が必要が無いと実現できないのも問題である。そこで、テキとなる。これまで音声認識と MT と音声合成をカススト化の際に、強調構文を用いて表現する研究を進め

ケード接続し、MT では入力される原文の語に対して、ている。また、今後 LLM をどう活用するかも大きな

出力タイミングを遅らせて訳文を生成する研究が行わ

テーマになる。音声翻訳研究は、残された課題も多くれてきた。
2022 年に IWSLT に提出したシステムでは、

面白い研究分野だと考えている。

逐次音声認識、逐次機械翻訳、逐次音声合成のシステ

3. 公募セッション/ MT summit 2023 参加

ムを接続していた。それぞれの段階での誤りが積み重報告なるほか、逐次音声合成で遅延が大きく発生していた。
2023 年に IWSLT に提出したシステムでは、多言語の事前訓練モデルが登場したため、原言語の音声から対

公募セッション発表は次の 5 件でした。

象言語のテキストを直接生成する逐次音声翻訳を、逐◎ChatGPT はメディカル翻訳にどう使えるか

次音声合成に繋いだシステムを構築した。結果、精度

ローズ 三浦氏（エッジ・トランスレーション代表）が向上し、遅延も改善した。逐次音声翻訳には◎翻訳者からみた機械翻訳の現況と効果的な利用

HuBERT と mBART50 を用い、部分列出力にも対応

吉川 潔氏（特許翻訳者）

できる形式でファインチューニングを実施した。出力タイミング調整では、Local Agreement という手法に

29

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80◎出版翻訳における機械翻訳の活用 「- Podman イン・MT は長文を苦手としており、近年では発表者が触れアクション」での事例

る 90%の原文に追従可能になってきたが、まだ誤りを

織 学氏・燃脇 綾子氏（レッドハット株式会社）

含む文が見られる。また、主語が省略された分詞構文◎辞書データベースに基く大規模合成コーパスの生成

では、主語を誤ってしまう誤訳が多い。一方で MT を

春遍 雀來氏（株式会社日中韓辭典研究所 代表取締役）

用いて新語が調査できることが増えている。入力文の◎ChatGPT の技術を用いた固有表現抽出の手法

前編集が必要になることもあるが、辞書に未記載の用高木 創志氏（株式会社川村インターナショナル イン

語の訳や、訳しづらい語句の適訳が入手できる。ただターン）

し、MT では意味が異なる語を同一視する誤訳、複数

また、MT summit 2023 参加報告がありました。

の名詞や形容詞が連なる語句の一部訳抜け、数量表現◎「MT summit 2023 参加報告」の誤訳などが見られるため、過信は禁物である。今後

田中 英輝氏（AAMT 理事／国立研究開発法人情報通MT を活用することで、翻訳の担い手が変わることも

信研究機構 研究統括）ある。実際に、二つの特許事務所から、MT を利用し紙幅の関係から一部の発表について次にまとめます。

て和文英訳を内製化するという話があった。新たなMT の利用者による誤訳調査も期待しつつ、自身でも◎「ChatGPT はメディカル翻訳にどう使えるか」：

誤訳調査を継続し、結果を関係者に提供していきたい。

ローズ 三浦氏
ChatGPT は頻繁に更新されているため、発表時点◎「出版翻訳における機械翻訳の活用 -「Podman イの見解を説明する。翻訳者視点から見ると、メディカ

ン・アクション」での事例」：織 学氏・燃脇 綾子氏

ル翻訳においては MT の方が ChatGPT より翻訳精度

オープンソースソフトウェアである Podman のマが高い。しかし ChatGPT は対話型であるため、質問・

ニュアル日本語翻訳版書籍を、4 ヵ月という短い期間

修正・カスタム等が可能である。ChatGPT を味方につで出版した際の事例を、エンジニアと翻訳者それぞれけることで AI 時代のイニシアティブを取れると考えの立場から紹介 する。今回 マニュアルを出 版したる。メディカル翻訳においては、専門分野に頻出する

Podman は、コンテナエンジンの一つで、Docker と互単語の対訳集生成、難しい用語の解説文生成、用語集

換性がある別実装であり、セキュリティが強化されてを指定した翻訳文生成、スタイルガイドを指定した翻いる特徴を持つ。ユーザーから日本語ドキュメントが訳文生成、誤解されやすい 2 語の説明文生成が可能で少ないという声があったため、英語版書籍でああることを確認できた。ChatGPT はメディカル翻訳る”Podman in Action”の日本語版書籍を出版した。翻に役立つが、翻訳者が持つ語学力や専門知識は依然と訳作業にはエンジニアや翻訳者など有志 11 名が参画して必要である。また実務上で ChatGPT を使用するした。Podman は製品の開発ペースが早いので、翻訳際は、セキュリティや機密保持の考慮が必要である。

版書籍では内容を最新バージョンに更新しての出版となった。エンジニアの立場からは、原文の読解速度向◎「翻訳者からみた機械翻訳の現況と効果的な利用」：

上や初期の訳文の導出に MT は有用であったが、出版

吉川 潔氏

品質にするために、ほとんどの文に人手の修正が必要

MT の改善に役立つと考え、
MT の誤訳を取り上げ、だった。翻訳者の立場からは、エンジニアや編集者と紹介する。試訳に用いた MT は、Google、Microsoft、のレビューから学びつつ、言語のスペシャリストとし

NICT、DeepL の 4 つである。それぞれ日々更新されて実行できることを考えて関係者との協力関係や信頼ているため、発表時点の状況について説明する。従来関係を確立することが大事だと再認識した。

30

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80◎「ChatGPT の技術を用いた固有表現抽出の手法」：

られたものの、すべてにおいて圧倒的なシステムは無高木 創志氏かった。別の発表では、GPT-3.5 のプロンプトで用語の固有表現抽出について説明した上で、ChatGPT を

対訳を指定した翻訳指示をすることで、複数分野で用語用いた固有表現抽出手法を説明する。固有表現抽出の正解率が向上したという報告があった。さらに別の発表

目的や応用としては、辞書や一覧の作成、人気の観光では、プロンプトとして翻訳結果への修正命令を与えて地や人名を抽出するといったテキストマイニング、個個別ドメインに特化させる実験の報告があった。翻訳精人情報マスキングなどが挙げられる。商用 MT エンジ

度の大きな改善は見られなかったものの、修正事項が可ンの運用においては、学習データに社名等が含まれて読性の高いプロンプトという形で蓄積できる点は有用

いた場合に、入力した原文に含まれない社名等が訳文と感じた。山田先生からは翻訳目的を LLM のプロンプに出現することがあるため、学習データに含まれる固トで指定する方式の提案があり、慣用句や特定地域で有有表現のマスキングに役立つ。実験では人手でアノ名な例示表現について文化的・地域的な背景を考慮してテーション済の日英約 100 文ずつを用い、gpt-4 に意訳した翻訳例の紹介があった。

Few-shot のプロンプトを与えた場合と、
gpt-3.5-turbo

紹介した発表を含む MT summit 2023 の予稿集は、を Fine-tuning した場合を評価した。
gpt-3.5-turbo のhttps://aclanthology.org/events/mtsummit-2023/

gpt-4 双方で偽陰性 0 件となり、十分な精度であるこらダウンロードできる。また、次回の MT summit はとを確認できた。今後、固有表現をマスクした MT の2025 年にジュネーブで開催される予定である。

か

追加学習モデル作成や、MT 結果の精度確認、汎用 MT

4. パネルディスカッション

モデルの出力に対する固有表現マスキングとの比較を行う予定である。

パネルディスカッションでは「通訳・翻訳の現実、◎「MT summit 2023 参加報告」：田中 英輝氏

技術と変革」をテーマに、通訳・翻訳・技術の観点か

AAMT 主催で開催した MT summit 2023 について、らの発表の後、議論が行われました。パネリストとし開催と参加の報告をする。中国マカオで 9 月 4 日からて 3 名から以下の発表がありました。

8 日にかけてワークショップと本会議を、現地とオン◎通訳の現場から：

ラインのハイブリッド形式で開催し、25 か国から 169

鶴田 知佳子氏（東京外国語大学 名誉教授）名が参加した。招待講演では、LLM を用いた翻訳は、◎MT 時代の翻訳者教育・世界と日本の現状

多言語翻訳、対話的な翻訳、文書単位の翻訳、受け付

阪本 章子氏（関西大学 教授）

ける文のスタイルの多様さで優れている一方、課題と◎生成 AI 時代の機械翻訳：現状と未来して、学習データが不明であるため評価が困難なこと、

中澤 敏明氏（東京大学 特任研究員）

計算コストが大きいこと、専門用語や低資源言語の翻訳が苦手なことが指摘された。MT summit 2023 での◎「通訳の現場から」：鶴田 知佳子氏

発表から、LLM と従来の MT の翻訳結果を比較した

通訳者の視点から、コロナ禍での通訳現場変容、技研究例を紹介する。

術の進歩がもたらす今後の見通し、会議通訳・放送通

まず、
単純な比較を行った例として、特許分野で LLM

訳の現場でおきていること、通訳翻訳研究への影響にと従来の MT の結果を BLEU で比較した研究発表を紹ついて述べる。

介する。中英・英中での Google 翻訳と GPT-4 の比較で

コロナ禍において通訳業務に影響が大きかったこと

は、出力が英語の場合に GPT-4 の結果が良い傾向が見は、移動の制限である。従来現場で行ってきた通訳者

31

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80の仕事が、急速にリモート化し、ハブでの通訳やリモー活用した上での Translation Studies を考えていくこ

トワークというスタイルが増えた。また、アニメのトーとになるのではないだろうか。

クイベントでは、通訳者が通訳した音声を自動認識して同時字幕配信する、という今までにない形態の仕事◎「MT 時代の翻訳者教育・世界と日本の現状」：阪本を経験し、通訳と翻訳の接近を感じた。

章子氏

技術の進歩については、近年 AI 通訳がアルゴリズ

MT 時代の翻訳者をどのように教育するか、という

ム向上やデータ蓄積により精度向上していると実感し問題について、ヨーロッパの翻訳者教育を参考としてている。しかし、従来通訳者が行ってきた、限られた紹介する。欧州委員会が翻訳修士課程に求める要件と時間内で最大限の意味ある情報を伝達すること、そのして作成した「欧州翻訳修士 2022 年技能フレームワー

ために話者の普段の言動や国の習慣を把握し真意を捉ク」には、翻訳者が備えておくべき能力が挙げられてえるために文脈を補うことを、AI 通訳がどこまでできいる。その内容は、言語と文化、翻訳、テクノロジー、るか考える必要がある。通訳教育の現場には技術が浸適性・人間関係、サービス提供の 5 分野に分かれてい透してきており、通訳グランプリの開催や同時通訳のる。言語と文化では、CEFR C1(=英検 1 級以上)を求

勉強がインターネット上で可能となっている。

めており、後者 4 分野で大学院の翻訳コースで教える

会議通訳・放送通訳の現場でも技術が活用され始めべき 36 項目のリストが挙げられている。このフレーており、ある会議の通訳ブースでは、中国語チームがムワークに加入したい大学は、加入申請を行い、審査

AI 技術で英語音声の文字起こしを行い、その結果を参を定期的に受ける必要がある。2009 年にフレームワー

照しながら通訳を行っていた。また、かつては鞄が壊

クの初版が作成されて以降、2017 年と 2022 年に改訂れるほど大量の紙の資料を運んでいたが、現在は iPadが行われ、テクノロジーが発達しても変わらず必要と一つで足り、会議原稿の下訳作成に MT を活用する人なる「人間の知識とスキル」に焦点が当てられている。

もいる状況になった。放送 翻訳では NHK World-

記載内容は翻訳業界と大学関係者の協議で決められる

Japan で AI 技術が試行され始めている。災害発生時ため、今後必要とされる人材像が、このフレームワーの同時通訳放送や総合テレビ放送のリアルタイム英語

クから読み取れる。2017 年から 2022 年の更新部分に字幕作成で AI 翻訳が使われているほか、英語字幕か着目して説明する。

らの外国語字幕作成で AI 翻訳が使われ、必要に応じテクノロジー分野に関しては、「新しいツールを速やて人手修正が行われている。音声読み上げも技術検討

かに導入」という記述が、「新しいツールが自分の仕事段階にある。

に与える影響を批判的に考えた上で、速やかに導入」

通訳教育では、従来通訳者が行ってきた原言語の音に変わった。また、「MT を適所に使うこと」という記声入力から対象言語の音声出力という作業の一部にお述が「作成した翻訳がデータとして価値が高いことをいて、技術の助けが借りられることを考慮する必要が認識し、データリテラシーを身に着けること」に変わっある。技術を活用できる環境では、積極的に活用すべた。翻訳分野に関しては、ツールを使う際の「前編集」

きだと考えるが、技術の出力に誤りが含まれることもが単なる「編集」に変わったほか、「適切なポストエ

あるため、適宜修正する能力が必要となる。AI によっディットレベルを使う」という表現が「スタイルガイて通訳の仕事が減る、という考え方もあるが、AI の活

ドと用語集を用いて」となり、ポストエディットにつ用によって仕事の品質を高められることも事実である。

いてフルとライトの区別がなくなったようにも受け取

通訳と翻訳の接近は現場においてもみられ、研究やれる。サービス提供分野に関して、クライアントとの教育にも影響していくと考えられる。今後、AI 技術を「交渉」が「インタラクション」に変わり、翻訳者が32

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

フィードバック を受けるだ けでなく、翻訳 会社にが翻訳業界でも言えるため、最新の技術を理解し使い

フィードバックを出すことも必要なスキルの一つとこなすことで、できることが広がる点に目を向けるこなった。また、2022 年の記述に「社会的・経済的責任とが重要である。また、すべての場合において最高品を自ら負うべき」という記載が加わった。

質の翻訳が求められるわけではなく、”Better than
Nothing”の考え方が受け入れられる場合もある。

これらの差分に着目すると、欧州の大学は、自律的にスキルを売り込むことができ、データの価値を理解

ニューラル MT(NMT)と LLM の違いを説明する。

しており、自ら最善のワークフローを批判的に考えら

NMT は原言語文を受け取るエンコーダーと目的言語れる、という人材を育成したいと考えているようだ。

を生成するデコーダーで構成されるのに対し、LLM は一方、日本では欧州と異なり、大学間で共通の枠組み

デコーダーのみである。学習データとして NMT が対が無く、大学は学術的訓練に重点を置いている。また、訳コーパスを用いるのに対し LLM は単言語コーパス

翻訳会社のスタッフは中途採用が多く、翻訳業界は大を用いる。
LLM が学習に用いるデータやパラメータ数学に期待していない印象を受ける。日本では翻訳学校

は一般的に NMT と比べ 2 桁以上大きく、GPT-3 のがある点も欧州とは異なる。日本でも、産業界・教育

1,750 億パラメータは人間の脳神経細胞数に匹敵する。

界・翻訳者団体などの協調が進めば良いと考えており、ある論文では、
LLM によって生成された翻訳文の特徴

本日の話が参考となれば幸いである。

として、MT の翻訳文と比較して直訳が少ないことが指摘されている。これは対訳文を学習していないため◎「生成 AI 時代の機械翻訳：現状と未来」：中澤 敏明氏と思われ、イディオムの翻訳を得意とする一方、直訳技術の観点について説明する。MT はルールベース、が必要となるケースで、悪影響が懸念されている。別

統計、ニューラルと技術が変遷し、現在は人間の翻訳の論文では、18 言語で GPT の出力と MT の出力を評と遜色ない訳を出力できる事例もある。しかしまだ完価している。言語によっては英語への翻訳精度が MT

璧とはいえず、プロの翻訳者や通訳者は、言語だけでより良いが、日本語においては MT の方が良く、英語なく文化の隔たりも埋める役割を果たしている。生成ではない言語への翻訳では MT の方が良い傾向が見らAI の登場は、翻訳業界への潜在的な影響は深く、翻訳れた。年々MT の精度は向上するため、翻訳者は自分者や通訳者の方々にとっては、課題でもあり好機でもの得意分野を確立しておくことが望ましい。

ある。この先、重要になるのは AI との競争ではなく協力であると考える。翻訳者は、生成 AI から提供さ◎ディスカッション

れる翻訳候補・言語的文脈・文化的注釈などを参考に、

石岡氏：
MT 使うなら仕事の醍醐味が無い、もう辞めたいと

翻訳者自らの専門知識を活かして、正確性とニュアンスを確保する最良のオプションを選択できる。

いう翻訳者の声があるが、どう引き止めたら良いか。

ここまでの説明に用いた 4 枚の資料は、シナリオと阪本氏：

挿絵を ChatGPT で作成したものである。挿絵をよく翻訳者の待遇を改善すると良い。

見ると言語や国旗のアイコンなど、おかしな点が散見

石岡氏：
生成 AI 等により、今後翻訳者の仕事は無くなるか。

される。資料のみでプレゼンの良し悪しは決まらないが、一見まともなレベルの資料がすぐに作れる状況に中澤氏：なった。ChatGPT を単純に使用することや、使い方をちょっとした用途なら MT で十分になるが、大事な教えることがビジネスになる、という考えもあるだろ

会議の翻訳、文化背景を考慮しなければいけない翻訳

うが、近い将来誰でもできるようになる。同様なことなど、翻訳者・通訳者の仕事は残ると考えている。

33

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

会場：

る程度の能力を獲得する必要がある。

中澤先生が紹介された論文は入手可能でしょうか。

中澤氏：

中澤氏：

私も論文を読む機会は多いが、情報分野では中国や資料に引用元を記載してある。

インドなど、ネイティブでない著者が多い。近年は査読基準が変わってきており、英語が多少読みにくくて会場：

も、内容が伝われば良い、という考え方が主流である。

ヨーロッパではポストエディットが主流と聞いたが、MT はどう認識されているか。

石岡氏：
生成 AI は文章の内容を理解しているのか。

阪本氏：
ヨーロッパ言語間の MT 品質は、日本語に比べて高中澤氏：

く、MT が受け入れられやすい。日本はその状況を追それは誰にも分からない。人間が文章の内容を理解いかけていると考えられる。ポストエディットを嫌ができていない場合もあるので、それと同じだと思う。

る人もいるが、その理由は仕事の待遇や環境面に起因することも多いと思われる。

石岡氏：
翻訳だけでなく、様々な分野で生成 AI が使えるよ石岡氏：
クライアント企業から、MT を使うと早いので安くうになってきている。技術をうまく使いこなすことで、できるだろう、というコメントをいただくことがある。

時間の使い方や、働き方を変えていける。

早く納品することは、本来料金は高くなることであり、

5. おわりに

誤った認識だということを広めたい。

会場：

昨年に引き続き、会場とオンラインのハイブリッド

特許や論文について、著者自身が AI を使って翻訳開催となりました。会場とオンラインを合わせた人数

先言語の文章を直接書く時代が来るか。

はコロナ禍前を上回り、新技術にも注目が集まった大阪本氏：

変盛況な年次大会となりました。今後の年次大会にも外国語で内容的・言語的に素晴らしい論文を書くこ

ご期待ください。

とは難しい。ChatGPT で英文チェックをした経験はあるが、自分の言葉でなくなるという印象を持った。
ChatGPT はある程度良い仕事をしてくれるが、満足度を決めるのは自分自身なので、そのために高い言語能力が必要と考える。
鶴田氏：
ChatGPT があれば語学学習は必要ない、という意
見も出てくると思われる。しかし、通訳・翻訳した結果の判断基準を持っていないと、結果が妥当かどうかの判断が難しい。通訳・翻訳に関わらず、8 割はできても最後の 2 割が難しいと言われている。
自分なりに、あるいは顧客が満足できるかを判断するためにも、あ34

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

イベント報告第 7 回自動翻訳シンポジウム 参加報告東山 翔平
国立研究開発法人情報通信研究機構

1. はじめにの学習では、出力と正解を比較し、間違いの大きさを表す損失に基づいて重みを更新していく。NN におい

2024 年 2 月 22 日、「第 7 回 自動翻訳シンポジウムて、単語は単語埋め込み（分散表現）と呼ばれる実数『生成 AI と AI 翻訳 ～教育での活用～』」が品川イン

値のベクトルで表される。単語ベクトルは、乱数で初ターシティホールにて開催され、定員 400 名が満席と期値を決め、データから言語モデルの学習を行うと、なるなど盛況であった。研究者による自動翻訳最新技

単語の意味を反映するようになる。

術動向の講演と、教育現場で自動翻訳を活用する教育

ニューラル機械翻訳は、RNN のエンコーダ（符号化者による講演が行われた。23 企業・団体による自動翻器）とデコーダ（複号器）からなるエンコーダデコー

訳製品・サービス等に関する展示では、昨年同様に出ダモデルで実現された。「これ は ペン です」のよう展者と参加者の間で活発な交流が行われた。

な日本語文を入れると、文全体を表す数値ベクトルを

本稿では、基調講演含む講演 4 件と質疑応答の内容を紹介し、最後にまとめを述べる。

計算した上で、「this is a pen」のような英語文を単語ごとに出力するように訓練することで、（日英の）翻訳
モデルが学習される。このモデルの欠点は、入力文を

2. 基調講演「LLM と AI 翻訳：大規模言語
モデルを用いた機械翻訳の今後について」

固定長ベクトルで表現するため、長い文に対する表現能力や翻訳精度が低い点である。これを解決するため、注意機構付きエンコーダデコーダモデルが提案された。

日本電信電話株式会社（NTT）コミュニケーション

注意機構は、出力単語生成時に入力文の特定の単語に

科学基礎研究所 上席特別研究員 永田昌明氏による基注目する仕組みで、文脈を考慮した単語ベクトルを生調講演を紹介する。同講演は、大規模言語モデルに至成できるようになり、長い文の翻訳精度が向上した。

るまでの技術的発展と、大規模言語モデルと従来の注意機構の導入によりニューラル翻訳の誤りが半減し、ニューラル機械翻訳との違いについての解説、そして2016 年に Google が GNMT をリリースするなど、機今後の機械翻訳についての提言という内容であった。

械翻訳サービスが実用化された。

ニューラルネットワーク（NN）は、生物の神経細胞

RNN は、1 ステップで 1 単語しか処理できず、並列をまねたとも言われる仕組みを持ち、入力信号に重み化が難しい欠点があった。そこで、1 ステップで入力をかけて足し合わせ、閾値を超えたら次のユニットに

文の全単語を処理できるよう、注意機構を主とする構

伝達する処理を繰り返すことで知的な出力をする。言造の NN として考案されたのが Transformer である。

語モデルは、「これ」→「は」→「ペン」→「です」のTransformer で並列化可能になったことで、大規模なように、一つ一つの単語に注目しながら次の単語を予データで学習できるようになり、翻訳含む自然言語処

測していく確率モデルである。時間状態を持つことば

理（加えて音声や画像など他分野）の各種タスクで高を扱うため、当 初は再帰ニ ューラルネット ワーク

速・高精度になった。さらに、Transformer 以降、事（Recurrent Neural Network, RNN）が使われた。NN

前訓練済みモデルの利用が盛んになった。事前訓練とReport on the 7th Symposium on Automated Translation
Shohei Higashiyama
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.80

は、大量のデータを使ってモデルに処理対象の特徴表

言語でコントロールできることなどを理由にユーザに現を学習させることである。事前訓練の中心的な研究支持されていると考えられるが、機械翻訳においても、として、次単語予測タスク（＝言語モデリング）でデユーザの意図・使い方に応じた動作が可能になるよう

コーダモデルを事前訓練した GPT（OpenAI）、単語穴

な指示チューニングが重要になる。今後の機械翻訳研

埋めタスク等でエンコーダモデル事前訓練した BERT

究の方向性としては、翻訳に適した指示チューニング

（Google）、タスク接頭辞付きの text-to-text 形式で表用 デ ー タ の 作 成 や 、 ALMA （ Advanced Language

された様々なタスクでエンコーダデコーダモデルを事

Model-based translator）の例のように 10B 前後の小前訓練した T5（Google）がある。これらの事前訓練モ型の大規模言語モデルを使って、「翻訳アシスタント」

デルは、さらに解きたい問題の少量データでファインの作成を目指すと良い。特定目的で高機能な小型軽量

チューン（微調整）することで高精度になり、自然言

モデルの作成は、日本の皆さんが得意なのではないか。

語処理の様々なタスクで従来のモデルの精度を上回り、

3. 講演 1「AI 翻訳と大学教育：探求・研究・

一部タスクでは人間並みとされる精度も達成した。
OpenAI による大規模言語モデルとして、GPT（パ発信の視点から」

ラメタ数 0.117B）、GPT-2（1.54B）、GPT-3（175B）と、巨大なモデルが開発され、これらはスケーリング

立命館大学 薬学部 准教授 近藤雪絵氏による講演測に従った性能向上を示してきた。特に GPT-3 では、を紹介する。

推論時のプロンプトに少数の訓練事例を含める文脈内

同大学では、2008 年度以降、「プロジェクト発信型

学習（In-Context Learning）によって、未知タスクが英語プログラム」（Project-based English Program，高い精度で解けることがわかった。ChatGPT 含め、現PEP）を 4 学部に導入しており、その中で、おそらく在主流の大規模言語モデルでは、自然言語の指示とそ

日本で初めて大学の授業に機械翻訳を導入した。

の応答の対でプロンプトを与えて、指示に応じた出力

PEP は、正課の PBL（Project Based Learning）／

をするようにモデルをファインチューンする「指示探求型英語授業であり、BYOD と ICT を活用しながチューニング（Instruction Tuning）」、モデルの応答がら、学生が興味・関心に基づいたプロジェクトを立ち有用かつ安全なものになるように調整する「人間の好上げ、成果を英語で発信する。PEP の特徴の一つは、みとのアラインメント（Alignment）」といった工夫が

AI・機械翻訳などのテクノロジーと共に学ぶ点であり、取り入れられている。こうした大規模言語モデルは、時代に対応して絶えず変わり続けるプログラムとなっ訓練データに少量しか含まれない言語で違和感のないている。テクノロジーを活用しても、自分が「誇り」応答ができ、翻訳もできるなど、多言語性の特徴を示を持てるプロジェクトを実施し、「自信」をもって発信す。また、翻訳精度については、代表的なベンチマー

することを趣旨としている。PEP では、発信力・英語

ク（Conference of Machine Translation，ＷＭＴ）に運用能力に関して、Web や文献を調べる「リサーチ」、

おいて、ChatGPT（GPT4）は最高精度のニューラル

情報を資料や動画にまとめる「オーサリング」、他の学

翻訳モデルと概ね同等の精度を示している。

習者や英語教員・専門教員らと交流する「コラボレー
ション」、成果を表現・発信する「アウトプット」の 4

ただし、大規模言語モデルは、パラメタ数が多く、速度が遅く、作成・運用が大変である。ビジネスでは技能の向上を目指している。

GPU 1 枚でオンプレミスな運用が可能であることが実際の授業でのアウトプットの活動として、扱う重要であり、ニューラル翻訳としばらく共存すると思テーマは変わりながらもディベートは 10 年以上続けわれる。ChatGPT は、「何でもできる」ことや、自然ている。コロナ禍で、ニュース動画スタイルでのグルー

36

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

プディスカッションを試みた事例もあった。3 年生の日本のグローバル化の現実として、訪日外国人の 8

必修授業「Junior Project 1」では、国際学会をイメー

割は非英語圏出身である。また、日本語指導が必要なジした大規模会場でポスター発表を行いながら、自立

外国籍の児童生徒は、ポルトガル語話者（約 25%）や走行型 AI ロボット「temi」を介して海外の学生と交中国語話者（約 21%）が多く、英語話者は約 4%に過流し、メタバース上でのポスター発表も実施した。学ぎない。その中での英語学習の必修化は、いびつな状

生の成果は、PEP YouTube Channel や学生による成況となっている。英語学習を行うことがおかしいわけ

果発信サイトで公開している。

ではないが、小学校で英語や外国語を学ぶ意義を考え

機械翻訳を英語学習に使う点について、学生への授ておく必要がある。

業では、「英語力アップのために使う」、「算出した英文

小学校では 2020 年から英語教育が必修化となり、は自分のものにする」「誇りをもって発信する」など、、

NICT が多言語音声翻訳技術の社会実装を目指すとし機械翻訳を味方にするように伝えている。PEP のプロた時期とも重なっていた。そうした状況の中、博報財

ジェクトの中では、資料を読むなどの「情報処理」、情団（当時）の研究助成事業による助成を受け、「機械翻

報伝達や人間関係作り・交渉などの「コミュニケーショ

訳を介しての外国語と国語の横断的学習に関する研究」

ン」、各種媒体で成果・作品を発信する「自己表現」のを行い、二つの授業実践を実施した。

活動があり、そうした様々な活動の中で機械翻訳を活授業実践 1 では、神奈川県内公立小学校の第 6 学年用する場面がある。適切・正確な翻訳を得るために、児童を対象に、携帯型翻訳機ポケトークを教材として機械翻訳の Pre エディットや Post エディット、生成用い、自由試行や課題を通じて日本語と外国語を往還系 AI のプロンプトの調整なども必要になる。AI・機する授業を行った。流行りことばが翻訳されない（「映械翻訳を、情報処理や足りない力を補うだけのツールえる」→「Bael」、「草生えるｗｗｗ」→「the grassとして使うのではなく、それらと協同して生産的に活

grows.」）発見などから、児童から「誰でもわかること

用しながら、発信力と英語力のアップに繋げ、「自信」

ばで話さないといけない」「略さずに意味が伝わることと「誇り」が持てる自分だけのもの（own）を追求す

ばを使うと良い」といった感想が挙がった。こうしたることが重要である。

観点が取り入れられた児童作成の「機械翻訳マニュアル」は、やさしい日本語マニュアルとも類似していた。

4. 講演 2「AI 翻訳と小学校教育：外国語教育

このように、機械翻訳を用いた活動を通じて、母語をと国語教育の連携」

客観視する学びができ、他者意識を持ったコミュニ
ケーションの在り方を学ぶといった教育効果が得られ厚木市立鳶尾小学校 総括教諭 成田潤也氏による講ると期待できる。
授業実践 2 では、神奈川県内公立小学校の第 6 学年

演を紹介する。
外国語教育における AI・機械翻訳の利用は、算数・数児童を対象に、修学旅行先の日光東照宮にて、グルー

学教育における電卓の利用と同様に、否定されるべきでプで担当した事物について、外国人観光客にポケトーはないという立場を取っている。また、ICT でできるこクを用いて解説する活動を実践した。児童から、「外国とがわからない人には、人間にしかできないことも分か

人が怖く感じた」一方、「失敗しても受け入れてくれるり得ない。子どもから、機械翻訳によって「外国語（英など外国人の優しさ・温かさを感じた」ことや、「ポケ語）を勉強する必要はなくなるんじゃないですか？」とトークを使って話すことができた」という達成感についう疑問も挙がる。教員は技術について理解を深めておいての感想が挙がった。また、外国語の学習は必要なき、子どもたちを納得させる解を出さないといけない。

いかという問いに対しては、「必要」と答えた児童が大37

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

多数であり、「英語の勉強や練習にポケトークを活用でンクを通じて各分野の対訳を集め、分野ごとの専門モきる」という意見もあった。このように、機械翻訳をデルを構築している。

取り入れた交流活動を行うと、その後の外国語学習の法令分野の事例として、法務省が AI 翻訳を試行運

意欲を高め得る。つまり、従来の学習プロセス（外国用しており、2024 年 4 月から全省庁で運用開始する

語学習→交流活動）とは全く逆の学習プロセスが成立予定である。法令の対訳データから構築したモデルをし得るということである。

使って日本法令の英訳を作成し、日本法令外国語訳

以上の授業実践を通じて、次のように総括する。①

データベースシステム（JLT）において、形式チェッ

外国語教育の教育的意義は、言語の俯瞰視や人権意識

ク後と品質検査後の 2 段階で公開することで、スピーの獲得、人間関係形成である。②小学校外国語教育のディーな英語法令の閲覧が可能になる予定である。

指導内容は、外国語話者とつながる体験を重視すべき金融分野では、金融専門用語に強い金融庁モデルが運である。③外国語教育と国語教育の間の影響は、相互用されている。日本企業の IR 情報の英文開示は限定的に補完し合い、より豊かなことばの学びになる。

な状況であり、英文開示が不十分な企業について、海外機械翻訳を前提とした小学校外国語教育は、「英語を

投資家はディスカウントした評価をしたり、投資対象か教えて終わり」ではない。機械翻訳は、日本の小学校ら除外したりしているとの調査結果がある。迅速な英文に在籍する外国語話者に、母語を使用して交流する機IR 情報の開示を広げるため、東京都は金融庁モデルの活会を与え、日本語による授業からの学習を容易にする用を推進しており、2022 年から 2023 年にかけて顕著になど、支援（ツール）としての役割も果たす。必要な利用が増加しているなど、強い期待がある。

支援の選択を当然の権利として誰もが認めるような、

インドでは、22 の公用語が話されている。英語・イ

機械翻訳が「眼鏡」になる社会の実現には、小学校段

ン ド 公 用 語 間 の 高 精 度 な 翻 訳 モ デ ル と し て 、 IIT

階からの豊かな言語の学びの体験と、機械翻訳を適切

Madras，AI4Bharat の研究者らや NICT の研究者をに使いこなすための学びの体験が必要不可欠である。

含むメンバーにより IndicTrans2 が開発された。
NICTの「みんなの自動翻訳」でも IndicTrans2 と接続し、

5. 講演 3「AI による翻訳/通訳は深く広く

英語をピボット言語として介して、日本語とインド公普及する」

用語間の多言語翻訳が可能になっている。
AI 翻訳・通訳は、生成 AI の長所を移植することで、今後更に高度になると期待できる。AI 翻訳と比較する

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）フェと、生成 AI はモデルサイズの大きさに起因する開発・

ロー 隅田英一郎氏による講演を紹介する。
総務省・NICT のプロジェクト成果として、AI 同時運用コストを中心とした短所があり、「何でも出来る」

通訳のシステムができている。同時通訳システムの応点が長所である。翻訳に取り込めそうな生成 AI の良用例として、ストリーミングビデオの低遅延自動吹替い点として、①OCR の誤認識を回避した翻訳、②言いえを行ったデモ動画を紹介する。ご覧いただいたよう

淀みを削除した翻訳、③口語の翻訳、④省略を補完しに、動画の原音声が日本語に吹き替えられ、内容がすた翻訳などが挙げられ、現在の AI 翻訳では誤訳となぐに理解できる。

るが、近未来には正しい翻訳ができるようになると考NICT が注力している点は、翻訳精度を高くするこえられる。

とである。万能包丁がすべての食材に対して切れ味が日本人の英語使用状況については、ほとんど英語を使良いわけではないように、一般的な翻訳モデルであらわない人が 9 割、ビジネス等で使用する人が 9%、プロ

ゆる分野で高精度に翻訳できるわけではない。翻訳バの翻訳者・通訳者が 1%とされている。9 割の人には逆翻38

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

訳を使いながら AI 翻訳を活用いただき、9%の人には AI

成田氏：「日本語が十分じゃないと英語を学んではい翻訳を取り込んだ語学教育を実施し、1%のプロについてけないなら、未来永劫勉強できないことになる。英語も機械翻訳ポストエディット（PE）で活用いただける。

をマスターすることを目指すわけではなく、日本語のプロの翻訳者・通訳者は機械翻訳に否定的な意見を持た学びを邪魔するものにはならない。指導者の狙い次第れていることが多いが、NICT が実施した 277 人の翻訳だが、多言語の気づきや母語の俯瞰視など、英語を通者による 7,200 万語の英日フル PE の案件では、「作業効して日本語をブラッシュアップする機会になる。
」

率が改善した」との回答が 83%、
「今後も PE の仕事を受

質問者：「新しいデバイスを使うと新しい形の小学生

注したい」との回答が 93%となり、PE について肯定的が生まれることになるのか、現場の実感はあるか。
」

な意見が多く見られた。

成田氏：「今の小学生は、YouTube から良くも悪く

英語は世界語となっているが、母語人口では特別でもいろんな知識を吸収するなど、我々の時代とは違うはない。AI 翻訳の多言語対応が進むと、英語を学ばな価値観で、全く別の人間だと思う。我々が「学びとはくても意思疎通が可能になり、AI 翻訳が常在することこうだ」と規定するのはおこがましい。新しいものにで世界語は消失すると予想される。こうして AI 翻訳・

蓋をするのではなく、適切に学べるように我々がガイ

通訳は速やかに不可逆的に普及していくと考えている。

ドすべき。
」
近藤氏：
「毎年新しい小学生が生まれている。自分が6. 質疑応答

習った方法を子どもに当てはめるのは難しい。
」
隅田氏：「道具を作っている人間の意見として、良い

以下、各講演での質疑応答の内容を紹介する。

道具が増えると、どんどん使うことで能力が拡張される。たとえば英語を読んでソフトウェア開発できる人⚫

永田氏の基調講演に関する質問が増える。（機械翻訳を使いながら英語を学ぶことに）

質問者：「LLM は長い文に対する翻訳精度が良いが、マイナスになる要素はないと考える。
」

小さいモデルにした場合でも良いとこ取りのようなこ⚫

とができるのか。
」

3 名の講演に関する質問 (2)永田氏：「10B くらいのモデルで（175B の）GPT-3

質問者：（近藤氏の講演について）「機械翻訳を使うと同じくらいの翻訳精度を達成したという論文があり、と、自分の言葉として喋っていない感じがするというその論文では単言語コーパスで訓練してから高品質な懸念があると思う。学生に対して、どうやって自分の1 万文の対訳コーパスで訓 練している。今までの言葉にすると伝えているか。
」

ニューラル翻訳では 100 万～1000 万文の対訳コーパ

近藤氏：「なぜ発信をするのか学生に説明するときは、スが必要だったが、（1 万文で良いのであれば）低資源

鏡を使わないと 自分が見え ないように、発 信して言語の翻訳に使える可能性がある。長い文脈への対応

フィードバックを得ないと自分のことは見えないこと、についても、これからみんなで検討すれば道は開ける

そしてそれを繰り返す中で自分のものになっていくとと思う。
」

いうことを伝えている。ただ、答えがないような難しい問題だと思う。
」⚫

3 名の講演に関する質問 (1)⚫

質問者：「小学校への英語教育導入に対し、日本語が十分じゃないのに英語を学ぶことへの批判的な意見が3 名の講演に関する質問 (3)質問者：（成田氏の講演について）「機械翻訳の良いあるが、どう思われるか。
」

使い方をされていると思う。その先、子供が将来にわ

39

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

たって英語を使いたいというとき、どのような指導を

言語対応の拡大は、以前から解決が望まれてきた課題されているか。
」

とも合致しており、「大規模言語モデルの長所を小型軽成田氏：「まず、英語に限定していなくて、その先に量の翻訳モデルで実現する」方向性による今後の進展

別の言語で花開いても良い。他の言語も取り入れていが期待される。

る。生涯にわたる学習については、コミュニケーショ
ンをし、その言語で生活している人がいるとわかれば学習意欲に繋がると思う。自分自身が 30 年以上英語学習をしているのは楽しいからで、楽しさの方を伝えたい。
」

7. おわりに
最後に、報告者による講演内容のまとめと所感を述べる。
NTT 永田氏からは、大規模言語モデルの技術的基礎と、小型軽量の大規模言語モデルを利用するという今後有望な機械翻訳研究の方向性について講演いただいた。立命館大学近藤氏からは、最先端の ICT 技術を活用する探求・発信型英語授業の中で、学生自身の英語力・発信力の向上のために AI 翻訳を活用している状況について講演いただいた。厚木市立鳶尾小学校成田氏からは、AI 翻訳を取り入れた小学校外国語学習の授業実践と、そこから期待できる国語と多言語の相互的な学びの効果について講演いただいた。NICT 隅田氏
からは、分野特化の専門翻訳モデルや多言語対応の展
開状況の紹介と、それらを踏まえた今後の AI 翻訳・通訳の普及の展望について講演いただいた。
今回のシンポジウムでは、教育における自動翻訳の活用状況を紹介いただく中で、利用リテラシーを備える必要性は前提としながらも、自動翻訳が人間の能力を向上・拡張するための道具として有用である点に焦点が当てられたと感じる。今回、自動翻訳に対する利用者視点での課題・要望が明確に挙げられたわけではなかったが、大規模言語モデルの驚異的な発展・普及に伴って、自動翻訳の更なる高度化への期待が大きい状況となっているようにも思われる。特に、ユーザの目的に応じた柔軟な使い方や、低資源言語も含めた多40

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

法人会員 PR

ポストエディット国際規格（ISO18587）取得に関して
鈴木 宗久
フィデル・テクノロジーズ株式会社

1. ISO18587 の現状

得に至るまでの経緯をご紹介し、今後それらの認証取得を目指す方々の助力となりましたら嬉しく思います。

昨今、大規模なマニュアルのローカライズ案件では
従来のような人による翻訳が少なくなり、それに代

2. 取得の背景と申請

わって機械翻訳（MT）＋ポストエディット（PE）の手法が一般化しつつあります。翻訳会社から見ても、ISO18587 の取得は、LSP として MTPE を実施す

もはや MT だけでも内容理解には十分ではないかと思る上で、迅速な納期と一貫した品質保証のワークフ

えてしまいますが、社内向けはともかく顧客向けであローの構築が可能であることを示し、お客様への信頼

れば、やはり人の目を通さないと正確さ、的確さに疑の証として機能します。そして未認証の同業他社への問が残り、MT のみで仕上げるのは大きなリスクです。

優位性・差別化という側面もあります。

人による PE は文字通り「誤訳・訳抜けのチェック」

取得には、インドでも日本同様、自国内に認証機関と同時に、責任ある企業としてのリスクヘッジであり、が存在しません。そのため弊社ではオーストリアの認

仮に 99.99%の正確性を保証する MT で翻訳し、校正証機関である Austrian Standards に認証申請し、例を ChatGPT などの LLM で行ったとしても、人的確

えば監査の実施などもオーストリアとリモートにて行認という工程は今後も大きな意味を持ち続けると考えいました。日本国内においても同機関から ISO 認証をます。

取得している企業もあるようですので、同様に取得がMTPE が言語サービスプロバイダー（LSP）におけ

可能ではないかと思われます。

る一般的な業務となることに伴い、そのワークフロー

弊社は ISO17100 と同時申請したため、個別に手続の国際規格として 2017 年に ISO18587 が制定されまきするよりも審査に要する時間や手間、コストを大きしたが、日本国内にはそれを認証する機関が存在しまく削減できました。また先立って取得していたせん。そのため AAMT は会員企業に向け、その要件をISO9001 と ISO27001 により、手順書など文書作成の満たす基準を自社内にて制定し企業自らの責任においノウハウや文書フォーマットの流用を図り、取得までて「供給者適合宣言」するためのガイドラインを制定の工程を簡素化できました。

[1]しており、多くの国内 LSP は自社ウェブサイトでその宣言をしています。

TEP （ Translation （ 翻 訳 ）、 Editing （ 編 集 ）、Proofreading（校正）を意味する標準的な翻訳プロセ

弊社は東京に本社を置く LSP ですが、インドのマスの総称）と MTPE では、プロジェクトの計画策定、

ハーラーシュトラ州にプロダクションセンター（現地

リソース選択、実作業、チェックそして納品まで、ワー法人）を設けています。その現地法人は 2022 年 6 月

クフローに大きな違いはなく、既に ISO17100 を取得にインドで初めて LSP としてインド国立証券取引所

している LSP は同じフレームワークをそのまま流用（NSE）に上場[2]、更に同年 8 月には ISO17100 およ

し、いくつかの追加要件を修正、加筆するだけで済まび ISO18587 を同時取得[3]しました。本稿ではその取Regarding acquisition of ISO18587, Post-editing international standard
Munehisa Suzuki
Fidel Technologies KKThis 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.80

せることができ、ISO18587 の取得には大きなハード

設的な助言などにより二度目には無事、認証を取得でルは無いものと思われます。

きました。ISO17100 を取得されておられる LSP はト

言い換えますと ISO18587 と ISO17100 の違いは、

ライしてみるのも宜しいかと思います。

PE 作業者が MT 出力の傾向や特性を鑑みて正しく修

蛇足にはなりますが、ISO17100 は国（認証機関）

正できる能力や、それらの経験を蓄積・共有する仕組ごとに独自の基準を設けていることが後になって分か

みなど、リソースに依存する部分が多くを占めていまりました。日本では日本規格協会[5]により分野と言語す。詳しくは前述の AAMT のガイドライン[1]や ISO

方向ごとの審査ですが、このような認証は私が把握し規格文書[4]などでご確認ください。

ている限り日本だけであり、他国では単に「翻訳」や「ローカリゼーション」の括りで取得可能です。ISO 本

3. 取得時の課題

部（スイス・ジュネーブ）のサイト[4]も確認しましたが、日本規格協会のような細分化した定義はされてお弊社において ISO18587 および ISO17100 の取得にらず、これはどうやら日本独自のようです。

際しての課題は、必要な規格項目を社内の品質管理シ

細分化されたカテゴリー分けがどのような効果につ

ステムに組み込み、更に規格に準拠するために工程をながるのかは分かりかねますが、海外の認証機関であ刷新し、社内のシステムや社員が使用する作業工程指れば全言語、全項目が一度の手間で取得できます。

示書に追加することでした。

最後になりますが、入札要件や海外企業・政府とのまた、取引条件、案件仕様書、契約書、会計文書な

お取引条件として ISO18587 取得企業の参加が必要、どの取り扱いも規格に基づいて改定する必要もありま

あるいは有利になるような業務への対応の際には、ぜした。もちろんそれらに伴って社員へのトレーニング

ひ弊社にお声がけいただけましたら幸いです。

も実施し、マネージメントによる社内監査も定期的に行っています。

参照：[1] ISO 18587 供給者適合宣言支援ガイドライン

ISO18587 においては先述したような MTPE を理( https://aamt.info/ISO/ )解するリソースの開拓、あるいは既存のリソースへの[2] Fidel Softech IPO receives good investor

教育が必要となりました。

response - Fidel Softech News and Blogs

外部機関による監査は 2 年に一度あり、こちらも申請( https://www.fidelsoftech.com/news-and-時と同様、インド国外とリモートで行われます。認証機

blogs/fidel-softech-ipo-receives-good-investor-

関の監査担当者は案件をランダムに指定し監査しますが、書類が正しく準備されていれば問題はありません。

response )[3] Fidel Softech Receives Coveted ISO
Certification for Translation Services - Fidel

日本国内には認証機関がないため日本語での申請は今は不可能ですが、ISO17100 の認証資料を英語に置Softech News and Blogs

き換えられれば、それを元に ISO18587 を海外の認証( https://www.fidelsoftech.com/news-andblogs/fidel-received-coveted-iso-certification-for-

機関に申請することが十分に可能と思われます。また、translation )海外のクライアントからの受注が多い LSP は認証を

[4] ISO 18587:2017 - Translation services — Post-

取得していることによってさらなる優位性を得られる

editing of machine translation output —チャンスになるのではないかと思われます。

Requirements

弊社においては当初一度目の審査では理解不足があ( https://www.iso.org/standard/62970.html )[5] 日本規格協会

り不適合となってしまいましたが、認証機関からの建( https://www.jsa.or.jp/ )42

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

法人会員 PR

特許機械翻訳
知識産権出版社（中国）―張孝飛

1. 知識産権出版社（IPPH）について

地表示又は原産地名称及び不正競争の防止であり、その基本的な目的は、加盟国の工業財産権が他のすべて

1980 年に設立された知識産権出版社（中国）（略称の同盟国においても保護されることを保証することでIPPH）は、中国国家知識産権局（CNIPA）に直接に管ある。2023 年まで、全同盟国数は 180 となり、中、理されている中国の特許文献の法定出版社であり、「中

日、韓、米、ヨーロッパ諸国はパリ条約の主要な加盟

国百佳図書出版単位」である。近年、IPPH は知的財国である。パリ条約に基づき、例えば、中国で公表さ産権全産業チェーンにおけるサービス業界のリーダー

れた特許は、日、韓、米、欧でも同様な保護を受けるを目指して、サービス業務を積極的に開拓したり、主ことになる。それを実現するために、各加盟国の間に催者として「中国知識産権年次会議」（CIPAC）を開催

特許の詳細を参考し合う必要があり、数多くの異言語したりしている。主な業務とサービスは、図書出版、で書かれた書誌の内容を理解しなければならない。

知的財産権データベース、特許/商標データサービス、
特許データの機器翻訳サービス、知的財産権検索コン

一方、特許の数は膨大で、現在まで、中、日、韓、米、
ヨーロッパ諸国の特許の数量は、以下の通りである：

サルティングサービス、人手翻訳サービスなどが含まれている。
各サービス業務のうち、「中知慧訳」機械翻訳システ

中國：約 53,000,000 件
日本：約 27,000,000 件

ムは IPPH が自主開発した次世代人工知能特許文献機

アメリカ：約 20,000,000 件

械翻訳システムである。「中知慧訳」は現在、中、英、

ヨーロッパ諸国：約 8,200,000 件

日、韓、独、仏、露、西、ポルトガル、アラビア語の

韓国：約 7,500,000 件

10 言語間の双方向翻訳を実現している。特に、中日互
訳の精度は 95%を、中英互訳の精度は 90%を超えていこのような数多くの特許を人手で翻訳すると、コスる。
「中知慧訳」は翻訳の精度が高く、速度が速い核心

トが高くにも関わらず、効率も低い。それに対し、機技術を持っており、翻訳速度は秒ごとに 10000 字レベ

械翻訳を利用する場合、コストは大幅に削減し、効率ルに達している。

も高められる。
「中知慧訳」は全世界の特許データに基づき、ニュー2. 特許機械翻訳を使う理由

ラルネットワーク機械翻訳技術を核心技術とし、テンプレート、統計、ルールベース、実例など、多種の機「 工 業 所 有 権 の 保 護 に 関 す る パ リ 条 約 」（ Paris

械翻訳方法を統合して多対策の翻訳エンジンを採用しConvention on the Protection of Industrial Property）ている。特許分野における専門用語、構文及び意味選

は、1883 年 3 月 20 日にパリで締結され、1884 年 7択などの特徴に対し、「中知慧訳」は翻訳データベース

月 7 日に発効した。パリ条約は工業所有権の保護のたの配置と構築を常に最適化することによって、高精度めの同盟を形成するもので、その保護対象は特許、実の訳文を提供している。

用新案、意匠、商標、サービス・マーク、商号、原産
Patent Machine Translation
Intellectual Property Publish House CO., Ltd, China
Zhang Xiaofei
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.80

高精度の訳文を支えるために、「中知慧訳」は翻訳

同時に、IPPH では米国特許の中訳、日本特許の中データベースに対して最も重要な部分とする全面的か訳も行われており、2024 年中に関連作業を完成させる

つ豊富な特許バイリンガルコーパスを持っている。
「中

見込みである。これにより、中国語ネイティブによる知慧訳」の特許バイリンガルコーパスは、中-英、中-日、

米国および日本の特許情報の照会、閲覧、及び利用な

中-独、中-露、中-韓などの幅広い分野をカバーしていども更に促進されるであろう。

るだけでなく、各言語のバイリンガルコーパスの量は4. 終わりに

更に億級に達している。また、コーパスを構築する各プロセスにおいて、機械処理の上に、人手による校正

言語による隔たりを打ち破ることは、国家間の特許と処理も行われ、各言語のコーパスの精度を 98%以上

情報交換を強化するための必須条件である。IPPH はにさせるように品質を厳しくコントロールしている。

システマチック・インテリジェント・グローバル化・

更に、「中知慧訳」は特許の請求項、長文、難文、及市場志向型の品質の高い知的財産権分野における言語

び特殊な文面形式などに対し、それぞれ特別処理と最類サービスの提供に力を入れている。また、効率的で適化を行い、訳文を国家に規定される特許文献の翻訳

低コストな言語ソリューションを提供し、世界各国の基準に満たされている。そのため、特許業者だけでな創造力と収益性の向上を常に支援している。更に、良く、異なる職業や分野の人々の使用ニーズにも対応す

好なビジネス環境を構築するように、同業者とともにることができる。

人工知能分野の価値を模索し続けている。

3. 特許データの翻訳
IPPH では、既に中国特許の既往データの英訳及び日訳の作業が完成しており、訳文データは XML に保存されている。高精度な訳文によって、英語ネイティ
ブおよび日本語ネイティブの中国特許情報の照会、閲覧、及び利用などはより容易にされている。

44

AAMT Journal 『機械翻訳』No.80

編集後記

編集後記
森口

功造

AAMT 編集委員会
AAMT では、ポストエディット（PE）の国際標準
ISO 18587 の供給者自己適合宣言のガイドライン文書

いる翻訳者像と、翻訳者教育の在り方についてご報告をいただきました。

を公開しています。LLM の登場により、PE は MT の第 4 回目となる温故知新では、1992 年 8 月の出力を修正する作業に限定されなくなったため、Non-

AAMT ジ ャ ー ナ ル と 1992 年 11 月 号 の AAMT

human translation を後編集する作業と再定義する必ジャーナルからの記事を紹介しております。環境評価

要があります。ご承知の通り、ISO 18587 が発行され

WG の発表では、当初翻訳者の作業効率を上げるためた 2017 年とは外部環境が大きく変わっており、本規に開発したシステムを、社内のネットワーク環境に誰格も改訂が実施されることが見込まれております。PE

でも使えるように機械翻訳システムを構築したところ、作業のプロセスについての共通認識を拡げるためにも、

今まであまり英語を使わなかった社内の技術者がどん

今後の動向に注目をしたいと思います。

どん英語論文の翻訳、あるいは自分でマニュアルを翻巻頭言では、退任を迎える当協会の隅田英一郎会長
から「機械翻訳普及初期に AAMT 会長に私が指名さ訳する作業に従事するようになったという当時の調査結果が述べられています。

れたことに感謝して」という題でご寄稿をいただきま

出内将夫様からは、「AAMT 2023, Tokyo ～機械した。在任中の協会内での活動の振り返りと、未来へ

翻訳の今と未来を探る～」と題しまして、招待講演

向けた期待を綴っていただきました。

の内容を含めて、年次大会での発表内容についてご

惣木詩織様からは「法令外国語訳における機械翻訳寄稿をいただきました。二年続けてハイブリッド開の活用」という題で、法務省が法令翻訳システムの導催となった年次大会ですが、参加人数はコロナ前を入に至った経緯と現時点での導入による効果について大きく上回り、盛況であったことをご報告いただき

ご寄稿いただきました。システムの活用により、今後ました。

は英訳原案の数が増加し、公開法令数も増加すること

東山翔平様からは、「第 7 回自動翻訳シンポジウムが見込まれるとご報告をいただいています。

参加報告」と題しまして、招待講演者の発表内容や、

鶴田知佳子様からは、「通訳者と機械翻訳の幸せな共存

活発な質疑応答のやり取りなどについてご寄稿いただの時代」と題して、リモート通訳や、機械翻訳、AI な

きました。この中で、「自動翻訳が人間の能力を向上・

どの最新技術との共存についてご寄稿をいただきまし

拡張するための道具として有用である点に焦点が当てた。共存により、稼働件数の増加や、通訳業務の準備られたと感じる。」とのご所感を述べられております。

時間の短縮の効果があることなどについてご報告をい法人会員の PR 記事として、フィデル・テクノロジー

ただきました。

ズ株式会社様からは、「ポストエディット国際規格

阪本章子様からは、「MT 時代の翻訳者教育：世界と（ISO18587）取得に関して」という題で、知識産権出日本の現状」と題して、ご寄稿いただきました。欧州版社様からは「特許機械翻訳」という題で、それぞれの EMT フレームワークの変遷と改正点の背景を読みご寄稿をいただきました。

解いていただきながら、欧州の翻訳業界に求められて
Editor’s note
Kozo Moriguchi
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.80

AAMT では、引き続き法人会員の PR 記事を募集しておりますので、ご希望の会員様は、AAMT からの募
集メールに記載されている連絡先までご連絡ください。

「温故知新」に掲載されていた、思いがけない自動翻訳の利活用は、自動翻訳シンポジウムのご報告をいた
だいた東山様のご所感に共通するところがあります。
新しい技術を積極的に普及させることにより、開発者や、導入の旗振り役が気付かないような想定外の活用方法を生み出す力を、今も昔も人間は持っているのだと感じています。
今後も AAMT は、機械翻訳の普及につながる活動と、技術の発展に貢献していきたいと思います。

46

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 80】 2024年６月15日】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
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