セッション参加報告

言語処理学会テーマセッション『文理・産学を越えた翻訳関連研究』開催報告
山田 優

藤田 篤

影浦 峡

関西大学

情報通信研究機構

東京大学

1. は じ め に大学のコース、 職業訓練校の教育者
発表すべてが、きれいに分けられるわけではないが、2016 年 3 月 の 言 語 処 理 学 会 第 22 回 年 次 大 会

このように図式化することで、プレイヤーの守備範囲(NLP2016＠東北大学)1では、『文理・産学を越えた翻と関係が把握できる。以下では、セッションでの発表

訳関連研究』と題したテーマセッションが開催された。

内容を図１の範疇 a、b、c に位置づけつつ、2 者間ご

本稿では、同セッションの提案者として、その時の模とのインタラクション（すなわち三角形の各辺）に着様を振り返りながら、自然言語処理（NLP）と翻訳研目して、研究課題、連携の可能性、拓かれた問いとそ究（TS）を取り巻く状況をまとめ、今後の研究と活動れに対する議論を詳述する。の方向性を提示する。
図 1：各プレイヤーの関係図

テーマセッションの目的は、自然言語処理研究者だ
けでなく、翻訳者や翻訳ツールの開発者、翻訳研究者が文理・産学の垣根を越えてニーズとシーズを共有することであった。各分野のプレイヤーに属する技術、資産、人材、問題意識は、他分野プレイヤーにとって新たなニーズやシーズとなりうる。同セッションを通して異なる分野のプレイヤーが交流し共同研究や有機的な連携が促進されることを期待した。
上記年次大会ウェブサイトのセッション E5、E6、E7 にあるように、本テーマセッションでは合計 12 の発表があった。これらは以下の３つに大別できる（図１も参照されたい）。
a)

自然言語処理・翻訳研究

2. テ ク ノ ロ ジ ー の 創 出 と 運 用 : 工 学 的 な
産学連携

NLP を中心とした情報処理・分析の研究、翻訳研究、 機械翻訳（MT）や関連技術の進展に

b)c)

まず図１三角形の右辺に着目する。ここには、a)自関与する研究者

然言語処理／翻訳研究と b）翻訳産業の連携がある。

翻訳産業

平たく言えば、アカデミアと産業、いわゆる産学連携翻訳会社（LSP）、翻訳者などの実務者である。

翻訳者の養成・育成a)自然言語処理／翻訳研究は、言語処理や翻訳に関する基礎研究を行うので、その技術は，少なくとも理1

http://www.anlp.jp/nlp2016/

屈の上では翻訳産業で応用できるはずである。また少足のいく MT 訳が得られるまで、原文を試行錯誤にプし技術研究の範囲を広げて考えるならば、業務管理やリエディットさせて、その工程を記録し、修正履歴の翻訳準備（前処理等）への応用も考えられる。翻訳研

分析を通じてプリエディットの全体像と有用性を見出

究は、人間と機械のインタラクションやその文脈（社すことを試みている。

会的構造）を研究対象とする。つまり、a) 自然言語処

人間翻訳者の振舞いは、作業モード（例えば入力メ

理・翻訳研究にとっては、b) 翻訳産業は、技術の出口ソッド）により異なる。Carl ら[2]は、キーボード入力であり研究題材の場の一つでもある。これに対して、による人手翻訳（HT from scratch）、ポストエディッb) 翻訳産業は、翻訳を実践する現場であり、彼らにとト（PEMT）、音声認識入力（dictation）の 3 つのモって、a) 自然言語処理・翻訳研究はキモになる道具・ードを比較し、作業効率の観点から、音声認識入力で資料となりうる。の翻訳が PEMT に迫ることが示唆された。この他にも、産業側からの発表として、河野[4]は、MT を始めとPE における人間の負荷の指標として作業中の平均ポする技術革新をいかに活用していくのかが要になるとーズ時間が有用である（相関が高い）ことが示された主張した。例えば、翻訳メモリ（TM）を使った作業[5]。この指標を、逆に MT 品質の測定に応用できるののうち、70%以上のセグメントでは MT 訳を下訳としではないかという意見も交わされた。て利用しているという実情がある。ただし、業界内で発表が示すように、a) 自然言語処理・翻訳研究とは MT を活用して得られた効率性向上とその報酬に関b) 翻訳産業の連携は拡大しているが、まだまだ発展のして翻訳会社側とプロ翻訳者の間で十分な相互理解が余地がある。今後は翻訳産業界とアカデミアの更なるなされておらず、翻訳者の間では MT に対する否定的連携に期待したい。実データを用いて実世界の問題を意見も少なくない。MT はまさに破壊的イノベーショ解決するというスタイルの連携は、アカデミアにとっンであり、これからの時代の新しい顧客や価値観をもても、（若い）研究者を呼びこむ意味で有益である。またらすものであるから、いま乗り越えなければならなた、翻訳産業界のテクノロジーの高度化に伴い、SEい壁も高い。一方で、ポストエディット（翻訳後編集、あるいは社内開発のために理系人材の活用が活発化すPE）を含めて、MT 結果を人間（の翻訳者）が利用することも予想される。

るものとみなす限り、人間支援という視点を重視したシステム開発も必要である。アカデミアにはこのような視点での研究開発が期待される。

3. 翻 訳 産 業 が 求 め る 人 材 と 翻 訳 者 の 育 成 :文系人材の市場プロ翻訳者の多くが MT に否定的な意見を持つ状況において、プロの翻訳者ではない人向けの CAT ツー

次に左辺の b) 翻訳産業と c) 実務翻訳者の養成・育ルを提案するのがヤラクゼン[7]である。主にポストエ成の関係を見る。上述したように a) 自然言語処理・ディットに最適化した MT とユーザインタフェースを翻訳研究を前提としたテクノロジーの発展により、そ開発し、漠然とした「翻訳品質」よりも「ユーザー満の進化に対応すべく、b) 翻訳業界で求められるスキル、足度」を重視したツールの開発に務める。すでに１万能力、人材も変化している。

人以上のユーザーを抱える同サービスは翻訳コーパスも蓄積しており、研究者との連携も期待される。

MT を始めとする技術の展開は、翻訳産業の現場だ
けでなく、翻訳教育およびその背景にある、翻訳者に宮田ら[6]は、プリエディット（翻訳前編集）、すな求められる力とは何かという理論的な問題にまで影響

わち MT による翻訳を前提としたオーサリング支援をを与えている。とりわけ、大学院レベルでの翻訳教育検討している。この研究では、起点言語の話者に、満はあまりなされておらず、翻訳産業との結びつきもあまり強くない日本の大学では、翻訳教育カリキュラム

現時点では、教員不足の問題、特に現状では b) 翻全体の設計と同時にその中に翻訳関連技術をどう位置

訳業界の実務翻訳者が c) 大学教育現場で教える人材づけるかについても検討しなくてはならない状況に置になるためのコンピテンシーの整理、という問題が未かれている。これは、翻訳関連技術も考慮した見通し解決である。欧米では両者が固く結びついている。日のよいカリキュラムを構成する観点からチャンスでも本でも同じような連携の実現が急がれる。

あるが、一方で、翻訳実務を考慮した基本的な翻訳教本セッションでは、業界の現場と教育についての問

育実践がそれほど進んでいない状況でそうしたカリキ

題が確認できたが、実際に b) 翻訳産業と c) 実務翻訳

ュラムが仮に作られたとしても砂上の楼閣になりかね者養成が連携した発表はなかった。このことは、実践ない危険性が存在しているということでもある。

レベルで両者の連携があまり進んでいないという大きまた、翻訳者として生計を立てていくのは、理系のな問題を示している。

SE 等が翻訳産業で働くのとは異なり、様々な意味でハードルが高い。そもそも職人芸的な要素が強い仕事であるのに加え、近年多様化が進む業務形態への対応

4. 翻 訳 教 育 に お け る テ ク ノ ロ ジ ー の 活 用 :
文 理 融 合 •教 育 工 学 的 ア プ ロ ー チも求められる。例えば、PEMT への対応を考えた場合、そのための訓練をどのように教育カリキュラムに折り3 節の状況を想定して、最後に三角形の下辺である込むべきかは白紙の状態である。それ以前に、PEMTa) 自然言語処理研究・翻訳研究と c) 実務翻訳者養成で生計を立てることができるという見通しを作ることの関係を見る。今回のテーマセッションでは、翻訳者が、まず翻訳業界に求められているとも言える。の養成と翻訳関連技術、翻訳者に求められる力の関係

教育側はこうした業界の実情をふまえた人材育成にをめぐる共同研究に関する発表も行われた。

迫られている。近年の ISO の翻訳サービス規格（ISO影浦ら[3]は、産業翻訳のプロセスで標準的に採用さ17100）の発行を契機に、国内でも専門職教育に対すれており、ISO17100 でも前提とされているプロジェる必要性の意識が高まっている。立教大学を中心に「翻クト型翻訳のプロセスをエミュレートしつつ、翻訳の訳通訳教育研究会」が立ち上がり、専門職訓練を意図力を総合的に高めるための翻訳教育／学習システムした学科・コースもようやく開設しつつある。また、「みんなの翻訳実習」の背景と理念を紹介した。そこ

翻訳教育実践を統合的にサポートするシステムの開発

では、翻訳者の力として、狭義の「翻訳力」とプロジと利用を目的とするプロジェクトなども進められていェクト管理やプロジェクト参加者間のコミュニケーシる。

ョンも含めた「翻訳者力」を区別し、システムが「メカリキュラムの作成に際しては、すでに大学での翻タ言語」の修得を通した翻訳プロセスに対する反省的訳者養成が社会に浸透している国・地域における取り認識を促す「足場」を提供することで、翻訳力と翻訳組みが参考になる。例えば、モントレー国際大学（現、者力を同時に涵養する見通しが示された。

ミドルベリー国際大学）における翻訳訓練プログラム

上述の「みんなの翻訳実習」では、欧州の翻訳教育

では、これまでは語学力とドメイン知識が中心であっプログラムを通して開発された校閲カテゴリたが、現在はそれらに加えて翻訳管理能力や TM など（MeLLANGE）をベースに、新たに英日・日英翻訳のツールなどのトレーニングが必須となっている。まへの適用を想定した校閲カテゴリが設計された。豊島

た翻訳産業界では、ローカリゼーション翻訳管理（マら[8]は、実際の翻訳教育現場において校閲カテゴリをネージメント能力）に特化したプログラムの修了生に用いるための方法論的検討を行った。翻訳の学習者が対するニーズが高まっているという。

作成した英日翻訳における校閲箇所のアノテーション

および校閲カテゴリ分類を通じて、校閲カテゴリを一言及しながら俯瞰した。翻訳産業がテクノロジーの高貫して付与すること、ひいては校閲カテゴリが教育者度化とともに高効率化を目指す上で、文理・産学の連と学習者の間の意思疎通のための「メタ言語」として携が今後も重要であることが再確認できた。

利用しうることが示された。豊島らの調査をふまえ、本論考でプレイヤー別に整理して見えたこととして、山本ら[10]は、翻訳の初学者（学部学生）を対象とし特筆すべきは、b) 翻訳産業と c) 実務者養成の連携、た翻訳演習講義において校閲カテゴリを用いた添削をすなわち翻訳教育における産学の連携が、実際にはか繰り返し実施し、学習者の習熟状況の変化を分析した。

なり少ないということである。一方、文理・産学の共その結果、校閲カテゴリを用いることによって反省的同研究自体は実施されてきていること、「教育」分野にな認識が促進され、用語集に従うことや直訳調の翻訳おいても文理が連携した活動は存在することが参加者を避けるべきであることは効果的に習得できたこと、間で共有された。

一方で、原文の内容を正しく理解して過不足なく適切

今後、例えば「深層学習によって取って代わられるに目標言語に移す（誤訳をしない）ことや想定される業務もあるのか」という議論や課題も出てくると予想

レジスタに合わせて訳すことなどは短期間では習得でされる中で、翻訳教育における産学連携は急務と思わきないことが明らかにされた。これらは、翻訳実務段れる。

階での OJT や問題改善においても有用な知見と言え

6. 今 後 の 我 々 の 活 動 予 定る。
翻訳者を取り巻く環境や翻訳者に求められる要件の変化にいち早く対応すべく、山田ら[9]は、大学・大学

我々は、今回の言語処理学会テーマセッションのよ院における翻訳テクノロジーに関する教育を促進するうな企画を、今後も継続的に実施したいと考えている。

ためのオンライン教材「翻訳テクノロジー」を開発しまずは、2016 年 9 月に日本通訳翻訳学会（JAITS）ている。本発表では、機械翻訳（MT）、MT 後編集（PE）、第 17 回年次大会（＠同志社大学）で本活動の近況と翻訳メモリ（TM）を題材として取り上げ、動画およ今後の課題について発表する。2017 年 3 月に筑波大びクイズ形式の確認問題からなる e ラーニング教材を学で開催予定の言語処理学会第 23 回年次大会でも 2提供していることが紹介された。山田らは、実際の講度目のテーマセッションを開催したい。2017 年の秋に義においてこの教材を用いるとともに、翻訳テクノロは名古屋で MT Summit が開催されるので、ここでもジーに関する学習者の意識についても調査した。そしワークショップなどを行って、産学の連携強化等を図て、MT を単体で用いる際の期待値の低さに対して、りたい。

欧州で標準的な翻訳フローになりつつある PE を学ぶ

いずれにしても、状況としては海外先行、日本後発ことにより、道具としての MT の可能性に気づく者もであるので、世界の最先端での新規性を求めるよりは多いことを明らかにした。

国内の意識向上がねらいである。

5. 研 究 発 表 と 討 論 を 通 じ て 拓 か れ た 問 い 、暫定的な解の案

謝辞
同テーマセッションの提案者である武田珂代子先生・立見み

以上、言語処理学会第 22 回年次大会のテーマセッ

どり先生（立教大学）にも、本稿の内容を確認いただいた。

ション『文理・産学を越えた翻訳関連研究』の模様を、各プレイヤー間の連携と問題・可能性について整理・参考文献[1] M. Carl, I. Lacruz, M. Yamada, and A. Aizawa.
Measuring the translation process. 言語処理学会第22 回年次大会, 発表論文集, pp. 957–960, 2016.
[2] M. Carl, I. Lacruz, M. Yamada, and A. Aizawa.
Comparing spoken and written translation with
post-editing in the ENJA15 English → Japanesetranslation corpus. 言語処理学会第 22 回年次大会発
表論文集, pp. 1209–1212, 2016.
[3] 影浦峡, M. Thomas, A. Hartley, 内山将夫. みんなの翻訳実習における「足場」と翻訳力・翻訳者力〜みんなの翻訳第 6 報〜. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集, pp. 857–860, 2016.
[4] 河野弘毅. 機械翻訳ビジネスの成功要件あるいは MT で金持ちになる方法. 言語処理学会第 22 回年次大会発表
論文集, pp. 965–968, 2016.
[5] I. Lacruz, M. Carl, M. Yamada, and A. Aizawa. Pause
metrics and machine translation utility. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集, pp. 1213–1216, 2016.
[6] 宮田玲, 藤田篤, 内山将夫, 隅田英一郎. 機械翻訳向け前編集の事例収集と類型化. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集, pp. 869–872, 2016.
[7] 坂西優. 非翻訳者向け CAT ツール「ヤラクゼン」の仕組
みと課題. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集,
pp. 961–964, 2016.
[8] 豊島知穂, 田辺希久子, 藤田篤, 影浦峡. 翻訳教育での利用を意識した翻訳エラー分類体系の再構築. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集, pp. 861–864, 2016.
[9] 山田優, 立見みどり, 武田珂代子. 「翻訳テクノロジーを学ぶ」: 教材オンライン化の現状と展望. 言語処理学会
第 22 回年次大会発表論文集, pp. 953–956, 2016.
[10] 山本真佑花, 田辺希久子, 藤田篤. 翻訳学習者の学習過程におけるエラーの傾向の変化. 言語処理学会第 22 回
年次大会発表論文集, pp. 865–868, 2016.