機械翻訳と産業日本語
Machine Translation and Technical Japanese

大阪大学名誉教授

成田一

英日対照構造論・機械翻訳・言語教育／習得論専攻。大阪大学功績賞受賞。著書『パソコン翻訳の世界』（講談社現代新書）、『日本人に相応しい英語教育』（松柏社）、編著『こうすれば使える機械翻訳』（バベルプレス）、『英語リフレッシュ講座』（大阪大学出版会）、共著『名詞』「現代の英文法 6」（研究社）、『私のおすすめパソコンソフト』（岩波書店）、『英語教育徹底リフレッシュ』（開拓社）ほか。論文・新聞（読売、朝日、日経など）・専門誌連載記事多数。英語教育総合学会会長。情報通信技術研究交流会運営委員。に向上した 4。
実用にかなり近づいた良質な規則型の翻訳

1 はじめにソフトを凌駕したと言える。

「人間翻訳と自動翻訳」『Japio YEAR BOOK 2020』

本稿では、こうした高度な翻訳能力を持つ現在の機械で指摘したように、ここ数年の機械翻訳 の翻訳レベル

翻訳においては、『特許 writing マニュアル「産業日本の向上が著しい。80 年代後半からの文法規則をコアと語」』などのようなものは必要なくなっている現状を日する「規則型の翻訳ソフト」と 90 年代からの用例（対英語の言語特性にも言及して解説し、最後に音声翻訳／訳データ）ベースの「統計型の翻訳」 ソフトがあったが、通訳機の実用状況にも言及する。

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この頃はいずれも実用レベルの入り口に達していなかった。2000 年頃からは「ニューラルネット翻訳」（AI 翻訳）3 が研究されてきたが、2010 年頃から統計翻訳に

2 産業日本語は時代遅れ

AI 機能を複合する方式が採用され、1917 年頃からは『翻訳の観点から日本語を再考する』「第七回産業日深層学習（Deep Learning）により翻訳能力が飛躍的

本 語 を 考 え る ― 機 械 翻 訳 の 視 点 か ら 」（WEB 誌『Professional Translator』2021／04／07） に お
いて、小室誠一氏（バベル翻訳専門職大学院）は、

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従来「機械翻訳」と呼ばれてきたが、「自動翻訳」と呼ばれるようになって久しい。したがって、「自動翻訳」という用語を用いた方が良いのかもしれないが、学会でのテーマに「機械翻訳」が使われることが多く、本稿の引用シンポジウムも「第七回 産業日本語を考える―機械翻訳の視点から」『音声翻訳の社会展開の経過と機械翻訳の最前線に関して』であり、Japio YEAR BOOK の寄稿のジャンルも「機械翻訳技術の向上」なので、敢えて「機械翻訳」を使う。

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大量の単語やフレーズごとの対訳データを解析し、その統計結果から適した訳し方を割り出す仕組み。

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近年、「統計翻訳」に「ニューラルネット翻訳」を加えた複合方式が提案されている。ニューラルネット翻訳では、単語の意味だけでなく接頭辞や語幹、単語の位置なども考慮し、自然な文の流れを分析して翻訳する。複合方式では地の文の部分はニューラルネット翻訳によって翻訳し、専門用語部分は統計翻訳によって翻訳する。Google 翻訳ではこの複合方式を英中翻訳に採用したが、日英翻訳の訳質の向上は複合方式化に起因すると思われる。

「世界的に見ると日本語はかなり異質の言語であり、欧米言語間の機械翻訳に比べて出力結果の品質は劣り、十分に活用されていると言えません。その原因の一つが、日本語ライティングのスキル不足 5 と言えるかもしれません。日本語原稿が適切でなければ、当然、正しい訳文が出力されません。」（下線筆者）と述べている。

「日本語はかなり異質の言語であり、」「日本語原稿が適切でなければ、当然、正しい訳文が出力されません。」

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中堅大学の上位生の英日／日英翻訳能力を超えるレベルに達し、専門用語は翻訳者も及ばない。高校や大学では学生が翻訳ソフトで訳文を用意していることを前提にした授業が増えている。

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文章（作成）力の不足ということ。

というのはその通りなのだが、「欧米言語間の機械翻訳（英語運用力獲得の妨げになっていると長らく非難されに比べて出力結果の品質は劣り…その原因の一つが、日てきた）「文法訳読」中心のかつての日本の英語教育が本語ライティングのスキル不足と言えるかもしれませ

根本的に間違っていたのでもなければ、日本人が皆外国ん。」というのはミスリーディングだ。

語音痴なわけでもないのである。「英語が話せない」のもリアルタイムで異質な文法操作を脳内で実行すること欧米言語間の機械翻訳に比べて訳質が低いのは「（英が難しいためだ。欧州人は母語と同じ文法操作を脳内で語やフランス語、ドイツ語など）欧米諸語 と日本語は実行するので、運用もスムーズなのだ。また、韓国人の世界の言語の中でも文法も語彙も最も異質な言語であ俳優や歌手は日本語を流暢に話すが、これは両言語の文る」ことが原因だ。従来の規則型（ルールベース）の機法が 9 割 5 分同じ文法装置を持ち、漢字を背景とした7（特に文法装置の違械翻訳は「翻訳対象言語間の距離」

語彙が共通なためだ 10。日本人も韓国語ならば短期間でい）が訳質に直接関係する。欧州諸語は文法や語彙が共運用できるようになる。このことは筆者がかなり前から通なものが多く、翻訳システムの構築がさほど困難では読売新聞 11 や朝日新聞 12 のコラムや多くの雑誌でも指摘ない。逆に、両言語が異質であればあるほど、両者を結している。

6ぶ規則が複雑かつ多様で、システムの構築に膨大な知識

これは外国語習得でも同じだ 。欧州連合 EU 諸国では者のライティングのスキル不足があって読みにくいマ

中高生や大学生は母語以外に 2 言語を話せるし読み書ニュアルが多数あったことは確かだが、それ以降は製品

これは欧州諸語が統語操作の同じ文法装置やきできる 。

説明などを読みやすく書くのはプロのライターになって（音韻変化はあるが）語彙が共通なものが多いことが原いる。それにライターでなくとも、文章を書くスキルは因だ。一方、日本人は長年苦闘しても英語が習得できな個人差が極めて大きく、機械翻訳の訳質が低い原因の一いが、それは英語が日本語と違いすぎるためのであって、つに特に取り上げるのは実態を反映していない。

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北米は英語とフランス語、中南米はスペイン語とポルトガル語が公用語として使われているので、欧米諸語＝欧州諸語として記載する。
英語からの言語的な距離を測ると欧州諸語は 1 だが、日本語や韓国語は 6 とされる。

8 「日本の英語教育」が期待される成果を生まなかったのには言語的な理由がある。第一の理由は、外国語の習得には「言語的な距離」ないし「言語差」が決定的に影響するということだ。国際英検 TOEFL の成績は、北欧諸語が毎年トップを占める。これは英語と文法が近く転用可能なためだ。一方、英語とかけ離れた日中韓語は下位に低迷してきた。一方、日本語能力検定は、韓国が断トツ一位で、漢字を使う台湾、中国がこれに次ぐ。近似言語に比べ異質な言語は習得期間が 6 ～ 9 倍になる。日本人が英語習得に苦しむのは言語差に起因するのだ。英語教育のあり方以前の問題だ。第二の理由は、特に口頭運用に関わるが、英語には数や時制の一致計算や無限移動操作を含む文法処理が含まれ、その脳内処理がハンディになる。人間の思考は脳の「作業記憶」における活動だが、リアルタイムの処理の時間と容量に制約がある。
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EU の言語教育政策の指針 CEFR（ヨーロッパ共通参照枠）に母語と 2 外国語の習得が規定されている。その基盤をなすのが「複言語主義」。これは、言語を文化と一体化したものと捉え、個人が複数の言語の学習を通して多様な文化体験を持つことを目標とする。実際は、英語が第一でフランス語ないしドイツ語やスペイン語など職業機会に有利な言語が選ばれる。

小室氏はご自身の認識から機械翻訳のための「産業日13について下記のように論じている。
本語」―――――――――――――「産業日本語」のコンセプトで特徴的なのが、ライティングのプロセスに焦点をあてていることで、単純に、読10 輸出入貿易への依存度が国内総生産の 80% を悠に超える
韓国では、高校だけでなく最近は中学でも外国語を二つ履修することが義務付けられている。第一外国語はもちろん英語だが、第二外国語には日本語か中国語もしくは欧州語を選択する。反日教育が行われていた時期も、母語を活用できて習得しやすい日本語を選ぶ学生が圧倒的に多い。
11『英語教育の現代的課題』「論点」（読売新聞）1997.11.29－日英語の言語差が世界で最も離れているので、習得が難しいことを指摘。
12『英語の社内公用語－思考及ばず、情報格差も』「私の視点」（朝日新聞）2010.9.18 －特に、WH 語の（節境界を越える）移動操作（WH-Movement）が、その操作を欠く日本語の母語話者にとって会話などリアルタイムでの運用上の難点であることを世界でも初めて指摘。
13「産業日本語」：Japio（一般財団法人日本特許情報機構）による造語で、「産業・技術情報を人に理解しやすく、かつ、コンピュータ（機械）にも処理しやすく表現するための日本語」と定義されている。

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機械翻訳技術の向上

90 年代初期頃までなら理工学部出身の製品開発技術と労力を要するのである。

みやすい日本語文章を書くだけではなく、目的によって集するという作業は思考と時間の浪費だ。現在の深層学どのように処理していくかを、概略次の通り規定してい習機能を備えた高度なニューラル翻訳を利用する際に、る（下線筆者）。

そういう前編集的な作業を介在させるのは、宝の持ち腐れにも等しい。高機能なニューラル翻訳はそういう作業「試みる日本語」：メモ的な文章で、思考のツールとしての日本語。

が必要な代物ではないのだ。人間は翻訳しやすいかどうかを考えながら文章を書く必要はない。ほかの人にも分「伝える日本語」：読み手が効率よく間違いなく読み取れるようにする日本語。

かる「明快な文章」を書くように心がければ、それで良い。それが文章を書く際の普通の思考プロセスだ。

「訳せる日本語」：外国語へ直訳できる日本語、焦点を文レベルに絞る。

翻訳方向：従来のルールベースの翻訳では、翻訳方向に「機械が訳せる日本語」：容易な後編集を伴って正しくよる品質の格差が大きい。英日翻訳は中堅大学の平均学機械翻訳できる日本語。

生に匹敵し 8 割台の翻訳率だが、日英翻訳は 6 割台に留まる。（2000 年以降の）統計翻訳を AI 深層学習機

このマニュアル通りに原稿を作成していれば、翻訳会能でサポートする（2017 年頃からの）ニューラル翻社や翻訳者が受け取った原稿を「訳せる日本語」に修正

訳では、英日は中堅大学の上位学生を越え 9 割台の翻する必要はないのですが、日英翻訳業務でこの修正作業訳率だが、日英でも 8 割台に迫るようになった。

が多かれ少なかれ発生するのが実情とし、具体的に『特許 writing マニュアル「産業日本語」』に挙げられている 7 つのルール 14 を示す。どれも基本的な事項で、少なくともこれらのルールに従って作成すれば読みやすい

3 日本語は構造保持言語ではない
産業日本語研究会シンポジウム『サイバースペースにおける産業日本語』（2021 ／ 03 ／ 05）の中のパネ文書、翻訳できる文書になるはずです。
―――――――――――――

ル討論において、「日本語は文脈依存的で省略が多く、筆者は「産業日本語」というのは、歴史的な使命を終英語への翻訳においてそれを補う必要があり、機械翻訳えたのではないかと考えている。現在の機械翻訳はGoogle 翻訳など「ニューラル翻訳」15の登場によってにはそれが難しい」との発言があった。
筆者はそれに対して次のような趣旨の指摘をした。

格段の進歩を遂げ、もはや機械翻訳のための前編集と言語的には、英語は「文の基本的な主要成分を全てあいった根気のいる不自然な作業を人間が時間を割いて行らわさなければならない」構造保持言語であるため、繰う必要がない段階にきている。もちろん、原文と訳文をり返される名詞を削除せずその痕跡として代名詞を残す

対照して訳の「抜け落ちや間違い」がないかを確認したのに対し、日本語は非構造保持言語のため、文脈的に分り自然な表現に改めるといった（後編集）作業は必要だ

かっている場合には繰り返される名詞を削除し痕跡の代が、機械翻訳し易いように原文を意識的に書くとか前編名詞を残さない。それは既知の文成分を省略しないと日本語らしい表現ではなくなるためだ。「明快な文章にす

14 1．短文にする～短くシンプルな文にする。2．省略しない～隠れている要素がないか注意する。3．理解しやすい構成にする～文の構造に注意する。4．横並びの要素の表現を揃える～対等にならべ意味に注意する。5．読点を工夫する～係り受けや文の構造を明らかにする。6．簡潔にする～シンプルな表現にする。7．言い換える～誰にでも伝わる表現にする。
15「ニューラル翻訳」は膨大な統計データベースと AI 深層学
習により訳質は飛躍的に向上したものの、ルールベースの機械翻訳と違い、それぞれの訳文を生むアルゴリズムは見えないものとなっているので、どういうところで誤訳や訳抜けが起こるか分からないのが難点だ。

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る」以外に、機械翻訳の訳質改善に向けての編集方針としては、「日英翻訳では（英訳文で必要な成分である）日本語の省略成分を補う」という位で良い。それ以上に、すべて「短文にする」などの編集は煩わしく、文章構成の思考力を阻害する恐れもある。かつては翻訳困難だった「幾つか文を内部に含む多重な複文」でも今は機械翻訳できるのだ。

4 Translation Memory を使う翻訳が多ければ、その音連鎖がどの語かを決定することが難マニュアルなどの業務翻訳では、『SDL TRADOS（トくは「ある程度までなら文脈からも」適切な語意選択がラドス）』というソフトが使われる。これは、（たとえば、できる。）さらに、「日本語の音声認識と英語の音声認識」

コンピューターなど短期間で新版の出る）製品のマニュの違いについても、「英語では母音 18 の数が多いだけでアルなどにおいて、旧版の訳文を再利用できるように、なく、強い強勢のない音節ではほとんどの短母音が曖昧

日本語と英語の対訳をデータベース化しておく翻訳支援な中舌母音［ə］に変化するなど、弱音節における音韻ツールだ。マニュアルの翻訳では新旧版でほとんど同じ変化が激しくどれもほぼ同じ音に聞こえるため、音声認文章が大多数のため、業務ではこのツールを使用するこ識は英語の方が難しいのだ」とも指摘した。

しい 17 ということ。ただし、「分野限定によって」もしとが必須である。旧バージョンと比較および解析し、「どの程度の改訂率があるのか」を数値（ワード数や文字数）で確認することができ、一度翻訳した訳文を、次のバー

6 通訳アプリと通訳機
音声認識と翻訳さらにその音声出力ができる「通訳機が 可 能 だ。 旧 バ ー ジ ョ ン の 翻 訳 時 に、Translation

能」が充実した機器やアプリもここ数年で急激に増えてMemory（対訳データ）が残る。

いる。スマホにダウンロードする無料の旅⾏会話アプリ

TRADOS を使用して解析作業を行う場合、厳密には、「ボイストラ」 （情報通信研究機構 NICT）は、訳した対訳データ内の文節と翻訳対象データ内の文節とのマッい言葉をスマホに吹き込むと、（京都府にある NICT の）チングをする。特にコンピューターなど数年で新版の出スーパーコンピューターに送信され、瞬時に翻訳されてる工業製品のマニュアルの説明文は 8 ～ 9 割が旧版と訳文が画面に送られ音声も流れる。この間 1 秒に満た同じなので、日付などの変数部分を入れ替えて、新旧版ないが、5G が使える地域だと、その短い間もなく瞬時で差異の見られる文章や語句だけを抽出して自動翻訳というかほぼリアルタイムで会話が成⽴する。

し、 訳 文 を 仕 上 げ る。 ほ と ん ど の 翻 訳 会 社 に おいてTranslation Memory が業務で使われている。

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自動通訳機ポケトーク（74 言語対応：通訳 19,800円／通訳＋カメラ翻訳 29,800 円：2017 年 12 月発売）
やチータトーク（32 言語対応：11,000 円：2019 年

5 日英語の音声翻訳の現状
AC-Net8 月発売）などを使えば、英語だけではなく多様な言語で日常的な会話だけでなく実務のやりとりもできる。病のシンポジウム『音声翻訳の社会展開の経院や電鉄、家電店、百貨店など外国⼈の患者や客の多い過と機械翻訳の最前線に関して』（2021／03／22）

職場でも本格的に導⼊されてきているが、外国に行く日

では、音声翻訳のプロセスについて説明があった。「語本人もこれを購入ないし空港で借用して、旅先での宿泊彙認識」について、英語が日本語より認識レベルが高くや買い物、観光に使うことが増えている。なお、ホテルなるという報告があったが、理由の考察がなかったので、や駅の大画面の掲示板に載せる複数の言語での表示は、そうなるのは、（表意文字の言語である）日本語には漢基本的に人手による複数の翻訳を掲載するものだ。拡声

字を支えとした同音異義語が極めて多いのに対し、（表器での自動翻訳も同じ。したがって、本質的に自動翻訳16

音文字の言語である）英語には同音異義語があまりないことが大きな原因であると指摘した。（同じ音連鎖の語16“高度な情報通信”の英訳 Advanced Tele-Communications（AC）を名前に冠した AC-Net は、関西地区の情報通信分
野の産官学の研究者・技術者交流の場として、1990 年 9月に発足。多方面にわたる最新の研究動向・技術動向をテーマに数多くの講演会を開催。筆者も長年運営委員を務め、機械翻訳などをテーマとするシンポジウムを企画・司会している。

17「こうしん」は「更新、口唇、交信、行進、後進、高進、功臣、…」など多数の漢語に対応する。
18 日本語は 5 母音で、「ア」が一つなのに対し「ア」に近い音が英語は［ʌ］［æ］［ɑ］［ə］などに分かれ、さらに二重音や三重音もあるなど、20 前後の母音があるとされる。
19 Google 翻訳や「VoiceTra」（2010 年製品化は 2017 年頃に、Neural Network の導入によって、翻訳品質は格段に向上した。
「VoiceTra」は基本的に会話場面の発話を対訳用例としているが、数十万例を超える用例を扱うため、広範囲な文に対応する。

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4

機械翻訳技術の向上

ジョンアップ時に利用して、「訳文の統一」を図ることと言える代物ではない。

★★★
自動翻訳については、著書 20 のほか日経新聞 21 や各種雑誌で記事を書いているが、日本の機械翻訳創成期とも言える 80 年代後半から 90 年代中庸まで日本電子工業振興協会「機械翻訳システム調査専門委員会」の学術委員を務め、機械翻訳開発企業（シャープ、日本 IBM、NEC、リコー、凸版印刷ほか）や ATR 自動翻訳電話研究所などの研究機関から 21 回助成金を受けた。翻訳ソ
フトのスマホ導入に際しては、TBS ラジオの実況インタビューも受けている。

参考文献『こうすれば使える機械翻訳』（成田一編著）バベルプレ
ス 1994.4『パソコン翻訳の世界』（成田一）講談社 1997.10「機械翻訳はどこまで人間に迫れるか」（成田一編著）（『AIJAPAN』）白夜書房 2000.1「特別講座：機械翻訳ことはじめ」（成田一）（『翻訳辞典2002』）アルク 2001.11「特許文の現代化と機械翻訳」（成田一）（『Japio 創立20 周年記念誌）（財）日本特許情報機構 2005.10「 機 械 翻 訳 の 歴 史 と 今 後 の 展 望 」（ 成 田 一 ）（『JapioYEAR BOOK 2007』）（財）日本特許情報機構
2007.11「翻訳ソフトあれこれ」（成田一）（『私のおすすめパソコンソフト』）岩波書店 2002.8『英語リフレッシュ講座』（成田一編著）大阪大学出版会
2008.4「日本語編集の視座」（成田一）（『Japio YEAR BOOK2008』）（財）日本特許情報機構 2008.11

20『こうすれば使える機械翻訳』（編著）バベルプス 1994.4、『パソコン翻訳の世界』（単著）講談社 1997.10
21『「自動翻訳」膨らむ夢』「時論自論」（日本経済新聞）1992.10274

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