言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

機械と人間との協働 LSP perspective～学習型機械翻訳から翻訳プラットフォーム～
梶木正紀
株式会社ＭＫ翻訳事務所

1 はじめに弊社は、特許出願明細書等を専門に翻訳する特許翻訳会社である。２０１６年１１月からニューラル機械翻訳（以下、ＮＭＴ）を翻訳業務に導入し、ＮＭＴに基づくサービス、
Hybrid Translation （以下、ＨＴ）の発売を開始した。社
内検証の結果、ＨＴを使うと生産性が約２０％高まることが確認された。２０１７年は、同サービスの広告活動に力を注いだ。販売まではこぎつけることができたものの、２０１８年１月に、ＨＴを断念することに至った。その改良として、プリエディットの活用と、学習型機械翻訳（以下、ＡＭＴ）の導入と、を検討している。最後に、翻訳プラットフォーム（以下、ＴＰ）を介した人間と機械との協働の将来性についても述べる。

2 弊社の機械（ＮＭＴ、ＭＴＰＥ）との協働例
２０１６年１１月に、ニューラル機械翻訳（以下、ＮＭＴ）と、トランスレーション・メモリと、クラウド翻訳システムとを組み合わせた Hybrid Translation（ＨＴ）の販売を開始した[１]。
２０１７年は、ＨＴの検証を行いつつ、販売を行った。その間、日本翻訳連盟に対して機械翻訳に関する記事を執筆した[３]。同年７月には、大阪で開催された京都国際翻訳通訳フォーラム（通称：翻訳ｃａｆｅ、会場：関西大学）にてパネリストとして機械翻訳に関する私見を述べた。また、２０１
７年９月には、名古屋で機械翻訳サミット（主催：アジア太平洋機械翻訳協会、会場：名古屋大学）が開催され、弊社の機械翻訳に対する取り組み及び今後の展望に関してプレゼンテーションを行った[２]。このような広報活動を行いつつ、ＨＴの改良に努めた。受注できたクライアントからはＨＴに対するネガティブな反応はなかった。機械翻訳と人間翻訳の差が大きいというようなコメントもなかった。２０１７
年中は、広報活動には力を注いだものの、積極的に営業活動することはなかった。２０１８年１月、ＨＴの継続を断念することになった。以下に、積極的に営業活動を行わなかった理由、ＨＴを断念した理由を記す。

ＭＴを使用するセグメントでは、用語を制御できない。結果、ポストエディット（ＰＥ）が大量に必要である。生産性を２０％ほど上昇させるのであれば、音声入力ソフトや翻訳マクロ等既存のテクノロジーを使用しても実現できる。その方が既存のソフトを使用できる。

3.2.

HT 断念理由２：データのセキュリティ問題

簡単に商用利用できるＮＭＴでは、他社のサーバにデータが転送されてしまう。弊社の場合、知的財産権を有するテキスト、例えば、特許明細書を翻訳することが主業務であるため、データのセキュリティには万全を期す必要がある。
第三者のサーバにデータが転送されてしまうことは問題がある。解決策として、自社サーバを構築するという手がある。
しかし、そもそも大規模なインフラを導入しなければサービスを提供できないのであれば、最初から音声入力ソフト等のような既存のソフトウエアを使った方が導入コストは少なくて済むし、導入スピードも速い。

3.3.

ＨＴ断念理由３：採算に合わないＨＴを人間翻訳から差別化して販売を強化するために、クライアントに対して、人間翻訳よりも低価格を提案する予定であった。しかし、ＰＥする量が多いため関与する人件費を思ったよりも削減できない。そのため、低価格では採算が合わない。それでは、値下げを行わないという選択肢もあるが、それでは人間翻訳と差別化ができない。クライアン
トの声を聞いたところ、機械翻訳という近未来的なテクノロジーに魅力を感じているわけではなく、ただ単に価格が安いことが魅力であるようだ。低価格サービスであるＨＴを販売するよりドイツ語等、高単価の他のサービスの販売を強化した方がビジネスとして意味があると感じた。

3.4.

ＨＴ断念理由４：ＡＭＴの商用利用の可能性

以前から関心を抱いていたＡＭＴだが、そろそろＣＡＴツールに搭載したＡＭＴを商用利用できるめどがたった。このシス
テムでは、大規模なサーバ構築の必要もなく、サブスクリプシ

3 ＨＴの断念

ョンを支払って即時利用でき、生産性の向上も２０％以上期待

3.1.

できそうなため、ＨＴからＡＭＴに移行するべきだと判断した。

ＨＴ断念理由１：業務効率の問題

ＨＴを行っても、生産性は２０％程度しか上がらない。Ｎ― 750 ―

Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

4

6 ＡＭＴの検証

ＨＴの改良案（ＰＥＭＴＰＥ）
現実的ではないかもしれないが、ＨＴの改良案を提示する。

価格の問題はあるが、とにかくＡＭＴを検証してみた感想をＰＥの量を減らすために、プリエディット（ＰＲＥ）を行うことであ述べる。２０１７年１２月に利用が可能になり、現在（予稿執筆る。ＰＲＥは、すでに複数の著者がその効果を立証している[4]。

時点）まで１ヶ月弱しかなかった。したがって、検証すべき点はＰＲＥを行って、原文から重文、複文を単文に書き換える。こう多い。ＡＭＴでは、エディット（編集）作業ではなくあくまでも翻すればＮＭＴの出力結果は飛躍的に向上すると思われる。つ

訳を行う。ＮＭＴによる翻訳の提案と、タームベース（以下、ＴまりＰＲＥ後、ＮＭＴを 利用する。その後、ＰＥを 行う（ Post-Ｂ）、トランスレーションメモリ（以下、ＴＭ）のデータと、学習機

edit/Machine Translation/Post-edit（ＰＥＭＴＰＥ））。この方法

能とに助けられながら、人間がイニシアチブを取って翻訳を行を活用する場合、原文執筆者は、可能な限りＰＲＥと物理的にうという印象が強い。ＮＭＴにより提案された用語を機械に学も精神的にも近い方が望ましい。なぜならＰＲＥの作業を極力習させながら１セグメントずつ翻訳を進める。こうすることによっ減らさないと作業が増えるだけだからである。原稿執筆者は、て用語のバラツキを抑えることができる。ただし、翻訳速度がＰＲＥの作業内容を良く理解する必要がある。理想的には、Ｐ格段と早くなったような印象はない。むしろレスポンスは遅い。

ＲＥ自体が不要になることである。したがって、原文執筆者は、用語を学習させ、フレーズを記憶させれば、あたかもＴＢやＴ最初から単文で原稿を書くことに努めるべきである。どちらにＭを活用するかのごとく翻訳作業を行うことが可能である。なしてもＰＲＥという工程が１つ増えるため、生産効率は下がるとお、ＡＭＴでは、学習機能があるため、クライアント等に提出す思われる。これでは、そこまでしてＨＴを維持する理由は見つる目的以外では、ＴＢやＴＭの使用は必須ではない。価格のからない。価格は、人間翻訳と変わらないか、又はそれ以上に問題さえ解決できればＨＴに対する解決策として活用可能だなると思われる。なお、この方法では、人間対機械の仕事量のと思われる。

比率は、人間：機械＝５０：５０程度になると思われるため、人間と機械との協働という意味では、理想に近づくかもしれない。
欠点として、ＰＥＭＴＰＥを行えば、ＮＭＴの出力精度は上がると思われる。ただしＰＲＥという工程が増えたため、翻訳時間は【表１】各種翻訳スタイルの速度及び料金
翻訳スタイル以前と同じか、又はそれ以上必要である可能性がある。ただし、

翻訳速

翻訳料度

金１００１００

利点

課題

下訳をＮＭＴが行っているのであれば、人件費の削減にはつながるだろう。つまり、価格を下げることは可能かもしれない。

人間による翻訳

セキュリティ

速度、人件

ただし特許明細書等知的財産権を有するテキストを翻訳側が費、誤訳、抜け一方的にＰＲＥ（書き換え）をする場合は、細心の注意を払う必等

要がある。
ＭＴＰＥ

１２０８０

人件費削減

ＰＥが多い

ＰＥＭＴＰＥ

８０９０

ＰＥ作業減

工程増

ＡＭＴ

１３０１１０

スピードアップ

導入コスト

5 ＨＴの改良案（ＡＭＴの活用）
ＨＴに代わる手段として、ＡＭＴを検討する。ＡＭＴは、筆者のメールボックスを調べたところ、少なくとも２０１５年１１月には開発企業に対して問い合せのメールを送信していることから、この時期にはすでにＣＡＴツールに搭載されているようである。
現在まで導入できなかった理由は、ＡＭＴでは、日本語の取り扱いがなかったのである。現在（予稿執筆時点で）、限定的ではあるが、日本語を介する翻訳もＡＭＴが利用可能になった。
ＡＭＴが搭載されたツールを利用するメリットは、大規模なシステム導入の必要がない点、サブスクリプションさえ支払えば、専用サーバを即構築でき、ＡＭＴが使える点、ＮＭＴと違って用語の制御（学習）が可能である点、ＰＥの量が減ると思われる点である。現在（予稿執筆時点で）、ＡＭＴが搭載されたＣＡ
Ｔツールは、数社から販売されている。そのうちの１つの導入を、現在、検証中である。欠点としては、現時点では、エンタープライズ版のＡＭＴが非常に高額なことである。

＊翻訳速度、翻訳料金は、人間による翻訳を基準（１００）とする。
＊翻訳テキストは、特許明細書のような複雑な構文のテキストを前提とする。
＊翻訳環境として、トランスレーション・メモリ、タームベースを使用する。
＊上記数値は、株式会社ＭＫ翻訳事務所の社内検証に基づく概算である。

7 今後の人間と機械との協働
最近の傾向として、ＣＡＴツールに代わって翻訳プラットフォーム（以下、ＴＰ）が台頭している。ベンチャーキャピタ
ルもこれらのＴＰ開発会社に対して巨額な投資を行っている。[5]。ＴＰには機械翻訳や人工知能が搭載されている。
このＴＰには、全世界から数千人の翻訳者が登録することができる。全世界の翻訳者や校正者が２４時間、３６５日作業をオンラインで行う。ＴＰとこれまでのＣＡＴツールとの違― 751 ―Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

いは、前者は、 エンドユーザであるメーカー向けに開発販売されるのに対して、後者は、翻訳会社や翻訳者向けに開発販売されてきたことである。翻訳業界というのは世界的に規模は小さい。矢野経済研究所の２０１７年の調査によれば、２０１７年度の翻訳業界の売上規模は、約２６００億円である。[6]。これ程の小さな業界であったので、ベンチャーキャピタルも投資の対象にはしてこなかった。これに挑んだのがＴＰを製造開発するスタートアップ企業である。これらのスタートアップ企業がクライアントとして対象にしているのは、例えば、１社だけで年間売上が数兆円ある自動車メーカーである[7]。これらの市場であれば、ベンチャーキャピタルも投資対象と捉える。 今後、人間と機械の共同作業は、単なるＣＡＴツールを介してではなく、翻訳プラットフォームを介して、大量のテキストを機械と協働して大勢の人間が短時間で翻訳する形式を取ると思われる。

参考文献[1] MK Translation Firm, (2017), News on “HybridTranslation” (press release), 15 January[2] Masa Kajiki (2017), Neural Machine Translation andPatent Translation from LPS Perspective, The 7thWorkshop

onPatentandScientificLiteratureTranslation (PSLT 2017), 22 September[3] Masa Kajiki (2017), ニューラル機械翻訳と特許翻訳,
JTF Journal #288, 4 March[4] Human Science (2017), 【ノウハウ】機械翻訳しやすい
原文に！プリエディットによる品質向上, 機械翻訳ブログ,
26 December[5] Lance Ng (2017), 2017 in Language Industry Startup
Funding,

Slator.com,

https://slator.com/ma-and-funding/2017-language-industry-startup-funding/,

11January[6] 株式会社矢野経済研究所（２０１７）、（プレスリリース）語学ビジネス市場に関する調査を実施（２０１７）、
https://www.yano.co.jp/press/download.php/001720 、 4August[7] トヨタ自動車株式会社（２０１７）、業績ハイライト、
http://www.toyota.co.jp/jpn/investors/financial/highlight.html― 752 ―

Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.