Airbnbでの機械翻訳のユーザー体験事
例─シンプルな翻訳品質基準の必要性
A user-experience case of machine translation use in Airbnb – the necessity of a simple translation quality
standard

山本秋桜舎代表

ゆうじ

筑波大学を経てシカゴ大学修士号。企業向けに、大規模翻訳・文書管理／作成、日本語作文、英語の講習やコンサルを行う。近著に『IT 時代の実務日本語スタイルブック──書きやすく、読みやすい電子文書の作文技法』（2012、
ベレ出版）。
https://cosmoshouse.com/（連絡用フォームから）

1 はじめにストの設備や場所などに依存する。

筆者はこれまで文書での機械翻訳の活用に関わってきロンドンの四都を取材旅行した。ローマ、ローマ近郊のた。昨今は特に機械翻訳の活用が様々な場面に広まって街のティヴォリ、ヴェネツィア、ロンドンの 4 箇所でいることを実感する。だがそれと同時に、翻訳品質を改ゲストとして Airbnb を使用した。Airbnb を使うのは、善するために、シンプルな翻訳品質基準は、翻訳のエン今回の旅が初めだった。Airbnb を使うこと自体が旅のドユーザー、翻訳者、翻訳会社、翻訳依頼者など翻訳に目的ではなかったが、オンラインを通じて行う共有経済関わるすべての人にとって重要性を増しつつある。ウェの一つの形として関心があった。

筆者は 2018 年 8 月にローマ、ヴェネツィア、パリ、

ブサイトや海外の町中では、依然として奇妙な日本語を当初、ホストとのやり取りは挨拶ぐらいで済むのでは見ることが多い。また英語や他の言語についても似た状ないかと漠然と考えていた。だが、ゲストとホストのコ況だろう。これらの少なくとも一部は機械翻訳によるもミュニケーションは単なる挨拶ではなく、必須であるこのであろう。機械翻訳の品質が上がり、ポストエディッとにすぐに気づいた。チェックインの方法は物件によりトも広まった今必要なのは、機械翻訳と人間翻訳のどち様々であるし、ホストがゲストを直接出迎える場合は、らかにしか使えない翻訳品質基準ではなく、両方に使えホストの都合も確認しておく必要がある。24 時間フロるものである。

ントが開いているホテルではないから、到着時間はホス

本稿では、Airbnb を例に、ユーザーの立場から見たトと相談しながら決める。到着が遅れる場合や場所が分機械翻訳の活用とポストエディットについて論考する。

からない場合はホストに直接尋ねる必要がある。到着する場所や時間を間違えると、異国の地で重い荷物を抱え2 Airbnb ゲストとして機械翻訳を使う

たまま途方に暮れることになる。Airbnb の担当者がいAirbnb は、民家を宿泊の場として提供するサービス

筆者は、英語とフランス語を使ううえでは困ることはである。同種のサービスは他にもあり、まとめて「民ない。だが、ティヴォリの宿を予約した時には、ホスト泊」とも呼ばれる。宿泊者「ゲスト」を泊める側の「ホが当然のようにイタリア語でメッセージを送ってきたのスト」は素人であり、友人の家に泊まるのにも似ている。

でやや驚いた。

ホテルと同じ行き届いたサービスが受けられるわけでは

Airbnb のシステムには機械翻訳（Google 翻訳）がない。訪れる現地の人の暮らしを疑似体験する、画一的組み込まれており、メッセージはその場で必要な言語になホテルでは得られない経験ができる。場合によっては翻訳できる（次頁図）。

ホテルよりもコスト面で有利なこともあるが、価格はホ310

ちいちサポートしてくれるわけではない。

様々な国からのゲストが様々な国のホストを訪れるわ

いた。

械翻

では

Airbnb のシステムには機械翻訳（Google 翻訳）が組み込まれており、メッセージはその場で必要な言語に翻訳できる（下図）。

機械

また今回タイのバンコクに立ち寄った。タイ語は固有の文字を使うため、写真撮影による文字認識の機械翻訳を試す絶好の機会であった。だが残念ながらタイで使うはずの SIM カードを預け荷物のほうに入れてしまい、であ取り出すことができなかったので、実際には試すことがも呼できなかった
今回の旅で、結論から言えば、音声翻訳が必要な場面

人で行き様々な国からのゲストが様々な国のホストを訪れるわけだ
けだから、使用する言語の壁を乗り越える必要があるのはそう多くはなかった。筆者はスマートフォンを常に手地のから、使用する言語の壁を乗り越える必要があるのは当然は当然である。こちらからは英語で返信しても、ホスト元に置いており、海外用の SIM カードで必要ならすぐれなである。こちらからは英語で返信しても、ホストは機械翻訳は機械翻訳して読むことができる。翻訳結果に不安があして読むことができる。翻訳結果に不安があるならあらかに通信できる状態にあった。それにもかかわらず音声翻面でに依じめこちらで Google 翻訳したイタリア語のメッセージをるならあらかじめこちらで Google 翻訳したイタリア訳は使わなかった。
音声翻訳が実際に使われるには、以下のような条件がロンをほとんど話せないホストともスムーズにやり取りがでストともスムーズにやり取りができ、宿泊後のお礼まで機ティき、宿泊後のお礼まで機械翻訳を使って伝えた。筆者は械翻訳を使って伝えた。
筆者は商業翻訳に 20 年ばかり機械

1．コミュニケーションが明らかに必要であることして翻訳を活用してきたが、機械翻訳の有用性を新たな形で実
商業翻訳に 20 年ばかり機械翻訳を活用してきたが、機

2．音声翻訳を行うための時間的、精神的余裕がある初め感することとなった。
械翻訳の有用性を新たな形で実感することとなった。

揃う必要があることたが、ヴェネツィアのホストは、英語でメッセージを送ってき
ヴェネツィアのホストは、英語でメッセージを送って3．音声翻訳を行うための機器およびソフト、通信手心がた。彼はひと通り英語を話せたが、細かいコミュニケーショきた。彼はひと通り英語を話せたが、細かいコミュニケー段（オンライン型の場合）が揃っていること

ションとなると Google 翻訳での音声翻訳（つまり音相手と直接やり取りできるなら、音声翻訳を使わなく声で入力する、通訳に近い形の翻訳）を活用できる画面ても、ボディー ランゲージや不完全な外国語でも用事ンとなると Google 翻訳での音声翻訳（つまり音声で入力すはなる、通訳に近い形の翻訳）を活用できる画面が数回あった。

ュニローマとイギリスのホストたちは、英語でのコミュニケすぐあるが数回あった。
ーションに問題はなかったので機械翻訳を使う場面はなかが足りることも多々ある。

った。ローマとイギリスのホストたちは、英語でのコミュニ
今回試してみたのはイタリア語と英語、フランス語の新宿で一度、中国の観光客が、店の閉店時間を尋ねるケーションに問題はなかったので機械翻訳を使う場面はために音声翻訳を使っている場面に出くわしたことがあなかった。今回試してみたのはイタリア語と英語、フラる。ただこのような活用はまだ比較的まれであるのかもンス語のみであり、日本語との間の機械翻訳の有効性をしれない。音声翻訳用の単体で完結する専用機器も注目確認することはしなかった。宿泊に必要な情報のやり取されているようだが、より一般的に使われるようになるり程度のコミュニケーションであれば、日本語との機械ためには、音声翻訳全体の使い勝手のさらなる向上が必翻訳でも問題なく翻訳できるであろう。

要なのかもしれない。

〔2〕とはいえ、Airbnb で機械翻訳が必ずしも広く使われストに聞いたところ、5 年間ホストをしてきたが大半は3 日本での民泊

アメリカ人かイタリア語話者で、機械翻訳を使ったこと日本人は、Airbnb のようなシステムは敬遠するようはほとんどなかったと聞いた。Airbnb でどのように機である。外国語でのコミュニケーションに不安があると械翻訳が使われているか統計があれば興味深い。

いうだけではない。友人の家であればともかく、見知らているわけでもないらしい。後でイタリア在住の別のホAirbnb は、必要最小限のコミュニケーションだけで、ぬ他人の家に泊まる、あるいは泊めるということに抵抗ほとんど言葉を交わさずに宿泊することもできる。だが、があるためであろう。事実、統計上は日本での日本人知り合いのない旅人が現地人と接触を持つためのよい接Airbnb 利用者は 7% である。とはいえ外国からのゲス点である。ゲストが望み、時間が許せば、ホストとあれ

トに限って言えば、2018 年２月の Airbnb 利用宿泊

これ話をすることも可能である。今回の旅では時間的余客は 580 万人を突破したとのことで、Airbnb はすで裕がなかったが、音声翻訳を活用して自分の知らない言に日本でも大いに活用されているようである。

語での会話を楽しむのもまた興味深い。

2020 年の東京オリンピック開催時には、さらに多YEAR BOOK 2O18 311

4

機械翻訳技術の向上

語のメッセージを送ってもよい。このようにして、英語送ってもよい。このようにして、英語をほとんど話せないホ

数の海外からの訪問客が Airbnb や同様の仕組みを活用ディットと、翻訳品質を犠牲にしてコストと速度を優先して日本に滞在するであろう。民泊では、ゲストとホスした概訳を行うライトエディットの 2 種がある。言いトどちらの立場であっても、機械翻訳を使ったコミュニ

換えれば、フルエディットは少なくとも可レベルを目指ケーションに対して、食わず嫌いをするかどうかが大きし、ライトエディットでは劣レベルを目指すことになる。

な違いを生む。

ライトエディットは可能であることを認めながらも、機械翻訳、音声翻訳の普及には、啓蒙活動に加えて、フルエディットの有効性に疑念を抱く人もいる。しかし実際の活用法をさらに研究・検討しなければ、せっかく実際の総合的な難易度からすると、翻訳業務としてはラのハードウェア、ソフトウェア、サービスが有効に活かイトエディットのほうが難しい。フルエディットでは、せない。そのためには、翻訳品質についても検討が必要

作業とコストのバランスなどを考慮せず全力でポストエになる。

ディットすればいい。問題点があればすべて直すだけである。

4 シンプルな翻訳品質基準の必要性

トでは、想定より手間がかかってしまうことも多い。こ機械翻訳の活用が広まる中で、人間翻訳まで含めたうれが今、多くの翻訳会社、翻訳発注企業、そしてポストえでの翻訳品質の議論もまた必要である。
文（センテンス）単位でのシンプルな翻訳品質のレベルとして以下の四つを考えた。

しかし、十分なコストがかけられないライトエディッエディターが悩んでいる点であろう。
誤訳の有無は、翻訳品質で重要な問題である。しかし機械翻訳に誤訳があるかどうかを簡単に見分ける方法はなく、人間がチェックをするしかない。そもそも機械的

優 ：読者を把握し、文脈をすべて踏まえた、適切な翻訳。に誤訳を見つける方法があるなら、その方法はすでに機械翻訳に含まれているはずである。ポストエディットは、

可 ：不自然な点はあるが実用可能な翻訳。

現時点での機械翻訳の制限を人間が補填する手法なのだ

劣 ：概訳（後述）。小さな誤訳を含む。

から、問題のしわ寄せが人間に来て、機械翻訳の尻拭い

不可：重大な誤訳、訳抜けなど。

をすることになる。見合うコストが支払われていない労働を翻訳者に強いると、ポストエディットの案件はやり案件によっては、優レベルは不要なため、除外することもありうる。
Airbnb でのゲストとホストのやり取りではそれほど高い翻訳品質は必要ではない。実際的な意思疎通ができ手がいなくなってしまう。
この問題に解決策がないわけではない。後述のように用語データを活用すれば、先の見えないポストエディット作業を半自動化できる。

れば目的は十分に果たせる。このような、精度や品質が会話に近いメッセージのような一過性のコミュニケー

5 今後の機械翻訳ションでは概訳でも十分である。

今後、機械翻訳はどのようになっていくのか。定型的重視されない翻訳を「概訳」と呼ぶことにする。会話やしかし概訳では不十分な場合がある。たとえば高価なな文章では、機械が確実に人間を置き換えるであろう。

商品やサービスの説明で翻訳品質が不十分であれば信用原理的にはビッグデータを活用することにより、一定を低下させる。海外の空港や美術館、博物館などの公共の法則さえ見出すことさえできれば、ほとんどどのよう設備で日本語の案内がおかしいことはよくある。素人、な翻訳でも機械翻訳できるはずではある。場合によってあるいは非日本語話者が翻訳したとみられる、こなれなは人間よりも文脈をうまく捉えたかのように見える結果い日本語である。このような場合は、可レベルではなく、を機械翻訳が出すこともある。だがこれはまだ現時点でより自然な優レベルの翻訳が求められるはずである。

は例外的と言える。日本語に訳す場合や日本語から訳す機械翻訳の結果を改善するポストエディットには、大別して人間翻訳と同等以上の品質を実現するフルエ

312

場合では、前後の文脈が微妙すぎて機械翻訳では対応できないケースも多々ある。

下手くそな日本語原文でもニューラル機械翻訳なら対て作成することで、簡単に作成でき、またデータ構造を応できるようになったことは事実である。だが、人間が標準化して再利用できる。AAMT は、許諾を得て、特作文の能力を鍛える必要性は依然としてある。その意味

許庁の用語データを UTX 用語集形式に変換して無償でで産業日本語研究会〈https://www.tech-jpn.jp/〉の公開した〈http://aamt.info/japanese/utx/jpo-utx.

ように日本語作文の品質を向上する取り組みは今後ともhtm〉。

重要である。
またニューラル機械翻訳では、用語の一貫性がない

本データに含まれる用語の例を示す【表 1】。

ことがポストエディットの手間を増やしている。ヤラク
ゼンのように用語を翻訳結果に反映させることができるサービスは有効である。さらに用語データは機械翻訳・このような用語データを活用することでポストエディットをより効率的に行うことができる。

人間翻訳を問わず、用語チェックにも使用できる。
中・大規模なプロジェクト、または繰り返される案件
では、用語データを用意するコストは十分に回収でき

今回、Airbnb で機械翻訳・音声翻訳をいちユーザーる。用語データは、AAMT が策定した UTX 用語集形として使ったのは非常に興味深い体験であった。機械翻式〈http://aamt.info/japanese/utx/〉の仕様に沿っ訳を活用できなければ、今後、日本のインバウンドは大きな機会損失が見込まれる。精度は向上したものの、ユー表1

分野（正確には意味素性）植物（通称、品種名、学名など）

特許庁 UTX 用語データの例

項目数5484

例
白いぼキュウ white spine
リcucumber
メラレウカ・ Melaleuca
アルテルフオ Alternifolia
リア
いらくさ科植 urticaceous plant物動物（通称、学名など）

3009

ヤブカ

striped mosquito

モンシロチョ Pieris rapaeウ

人（ 人名、職位など）

1284

企業・組織名4454

すくするには、多くの実践と啓蒙活動が必要と実感した。
またシンプルな翻訳品質基準と用語データを活用することで、ポストエディットに関する重大な問題を解決する糸口になるであろう。
これらの事柄は今に始まったことではなく、筆者がここ数年訴えてきていることではある。残念ながら翻訳および通訳業界・機械翻訳業界ではこのような事柄はまだ十分に理解・認識されておらず、もどかしさを感じる。
業界外部からの新しい風が必要なのかもしれない。

ユーグレナ

Euglena昌聰

Yoshiaki

参考文献

調香士

perfumer

Airstair.“2 月の Airbnb 利用宿泊客は 580 万人を突登壇者

presenter

日本醸造協会 Brewing Societyof Japan
猟友会

hunters’association

インド技術研 Indian Institute究所of Technology
その他

ザーの抵抗をなくし、即時機械翻訳・音声翻訳を使いや

44875 化学、医学、機械、工学、その他
専門用語

分類情報 64726 オキシジフタ oxydiphthalic
なし
ル酸二無水物 dianhydride
ガス不透性プ gas-impermeable
レート
plate

破物 件 数 は 約 62,000 件 に

1 物件あたりの受け入れでは大阪市が最多”. https://airstair.jp/
airbnb-japan-data/,（参照 2018-8-30）．
MINPAKU.Biz.“Airbnb（ エ ア ー ビ ー ア ン ド ビ ー）”．
https://min-paku.biz/list/airbnb,（参照 20188-30）．
AAMT.“UTX 1.20 仕様書”
．AAMT. http://www.aamt.
info/japanese/utx/utx1.20-specification-j.
pdf,（参照 2018-8-30）．

パッシェン曲 Paschen curve線

YEAR BOOK 2O18 313

機械翻訳技術の向上

4

6 まとめ

用語データを使うには、事前に用意する必要がある。