Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
においてはインターネット申込受付に対応した。

（結論）委員会の意見としては特に問題なしとする。

## [一般競爭入札（1者応札）]

③ 契約件名：「任免関係質疑応答集」等の購入

契約相手方：株式会社ドリームブレイン

契約金額：1,623,542円

契約日：平成30年10月31日

担当部局：___

委員の意見・質問	担当部局の回答・説明
• 本件書籍は一般にも販売されているものなのか。	• 一般にも販売されているが、書籍については定価での販売が主流となっており、入札を行っても応札業者が少ないのが現状である。

（結論）委員会の意見としては特に問題なしとする。

## 2 「平成30年度人事院調達改善計画」の自己評価結果

事務局から第20回契約監視委員会で承された「平成30年度人事院調達改善計画」の達成状況に関する自己評価結果 $ ^{※} $ について説明し、了承された。

（※）人事院ホームページ「平成30年度調達改善計画の自己評価結果」に掲載

以上
# 平成30年度における温室効果ガス等の排出の削減に配慮した 契約の締結実績の概要

人事院

国等における温室効果ガス等の排出の削減に配慮した契約の推進に関する法律（平成19年法律第56号。以下「環境配慮契約法」という。）第8条第1項の規定に基づき、平成30年度における温室効果ガス等の排出の削減に配慮した契約の締結実績の概要を取りまとめたので、公表する。

## 1 平成30年度の経緯

「環境配慮契約法」及び「国及び独立行政法人等における温室効果ガス等の排出の削減に配慮した契約の推進に関する基本方針」（平成30年2月9日変更閣議決定。以下「基本方針」という。）に基づき、可能なものから温室効果ガス等の排出の削減に配慮した契約（以下「環境配慮契約」という。）を締結した。

## 2 環境配慮契約の締結状況

基本方針で環境配慮契約の具体的な方法が定められている（1）電気の調達、（2）自動車の購入及び賃貸借、（3）船舶の調達、（4）省エネルギー改修事業（ESCO事業）、（5）建築物の設計、（6）産業廃棄物の処理に係る契約のうち、（1）電気の調達2件、（2）自動車1台の購入に係る契約について、環境配慮契約を締結した。

なお、(3)船舶の調達、(4)省エネルギー改修事業(ESCO 事業)、(5)建築物の設計、(6)産業廃棄物の処理に係る契約に係る契約については、該当する案件がなかった。
# グローバルコミュニケーション計画の推進 -多言語音声翻訳技術の研究開発及び社会実証 (I. 多言語音声翻訳技術の研究開発)

# Promotion of Global Communications Plan: Research, Development, and Social Demonstration of Multilingual Speech Translation Technology 災害時における多言語音声翻訳システムの高度化のための研究開発 Research and Development of Enhanced Multilingual and Multipurpose Speech Translation Systems

代表研究責任者 三村 義祐 パナソニック株式会社

研究開発期間 平成27年度～令和元年度

## 【Abstract】

In order to eliminate "language barrier" and realize free and global communication, the purpose of this research and development and social demonstration is to develop a multilingual speech translation platform that can be commonly used by companies providing translation services and to implement it in the real world.

This document describes the R & D system, the objectives and significance of R & D issues, the results of R & D, the state of implementation of measures to achieve policy goals, plans to achieve policy goals, and the results of research papers, patents, and other activities related to R & D projects commissioned by the Ministry of Internal Affairs and Communications "Research and Development for Advancement of Multilingual Speech Translation System in Disaster".

## 1 研究開発体制

○ 代表研究責任者

三村 義祐（パナソニック株式会社）

研究分担者

青野 裕司（日本電信電話株式会社）

隅田英一郎（国立研究開発法人 情報通信研究機構）

井上 幸則（パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社）

服部元 (株式会社 KDDI 総合研究所)

栄藤 稔 (株式会社みらい翻訳)

○ 総合ビジネスプロデューサー 近藤 修申（株式会社日本総合研究所）

○ ビジネスプロデューサー

吉川 智延（パナソニック株式会社）

森 岳至（日本電信電話株式会社）

松澤 一砂（国立研究開発法人 情報通信研究機構）

菊地 裕介（パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社）

阿部 博則（株式会社 KDDI 総合研究所）

古谷 利昭（株式会社みらい翻訳）
☐ 研究開発期間 平成 27 年度～令和元年度

研究開発予算 総額 5,198 百万円

(内訳) ※単位：百万円

平成27年度	平成28年度	平成29年度	平成30度	令和元年度(補正)
1,266	1,147	1,293	695	796

## 2 研究開発課題の目的および意義

本研究開発及び社会実証を開始した平成27年度から現在に至るまで、日本を訪れる外国人は増加の一途を迎ってきた。訪日外国人と日本人の間には「言葉の壁」が立ちはだかっており、コミュニケーション不足による様々な問題や機会の損失が多数存在している。

このような社会的背景のなか、都市のインフラとして多言語サポート整備の必要性が急速に高まっている。特に災害が発生した時や病気になった時などでも、日本語を話すことができない外国人の安心・安全を確保するためには意思疎通が不可欠であるが、多国籍の訪日外国人へ通訳・翻訳サービスを人手で提供するのには限界がある。

そこで、本研究開発及び社会実証では、「言葉の壁」をなくし、自由でグローバルなコミュニケーションを実現するため、多言語音声翻訳技術を高度化し、かつ翻訳サービスを提供する企業等が共通して利用可能な多言語音声翻訳プラットフォームを構築し、実社会に実装することを目的とする。

本研究開発及び社会実証を通じて、多言語音声翻訳技術を用いた翻訳サービスが病院、ショッピングセンター、観光地、公共交通機関等の生活拠点に導入され、日本語を理解できない外国人でも日本国内で「言葉の壁」を感じることなく、我が国の生活で必要なサービスを利用できるようになるため、後述する各研究開発課題に取組む意義があるものと考える。

## 3 研究開発成果（アウトプット）

### 3.1 雑音抑圧技術

#### 3.1.1 音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術

利用シーンとして多様な騒音が存在する場面を想定し、音声認識システムに対して S/N 比 = 0 dB の雑音環境下でも S/N 比 = 20 dB の場合と同等の音声認識精度を得て、例として以下の内容が実現可能な雑音抑圧技術を開発する。

・交差点で道案内ができる。チケット売り場で販売ができる。

・鉄道、バスの中で会話ができる。

・タクシーの車内で走行中の会話ができる。

・道路に面した販売店で会話ができる。

・百貨店の売り場で会話ができる。

本研究課題では、音声入力デバイスに内蔵した複数のマイクにより発話者の音声を指向性集音することで雑音下での認識精度を改善する技術を開発し、最終目標であるS/N比=0dBの雑音環境下でも無指向性マイクを使用した場合のS/N比=20dBと同等の音声認識率を実現した。
また利用者の音声自体を抑圧せずに、十分な雑音抑圧を達成するために、発話・騒音を識別して方向を推定する音源方向推定技術、及び発話者の位置と周囲の騒音の方向・音量に基づき、指向性の向きと範囲をパラメータ変更により制御する適応型ビームフォーマ技術を開発し、本研究で試作した音声入力デバイスに実装した。

開発した適応型ビームフォーマ技術を実装した音声入力デバイスを、各種様々な音響環境にて、その雑音抑圧性能の効果検証を実施した。雑音レベルは50～80dBsplA程度である。雑音抑圧技術を導入しない状態では、観光地のショッピング等の雑音が良好な環境でしか利用できなかったが、本研究で開発した雑音抑圧技術を導入することで、公共機関や繁華街の街角などの使用シーンが拡大することが可能になった。

騒音レベル [dBsplA]

さらに、高付加価値市場でのビジネス化を検討するため、事業部と継続的なヒアリングを実施した。高雑音下でかつセキュリティが必要とされる市場と、高信頼性が要求される市場に一定のニーズがあることがわかったので、ユースケース（警察車両内、建築現場）を想定した専用音声入力デバイス（堅牢PCタイプ、ヘルメットタイプ）を試作した。現在、事業部とともにお客様へのヒアリングと実証を通じて、事業化を検討中である。

高付加価値市場でのビジネス化検討

#### 3.1.2 多様な環境における雑音抑圧最適化技術

従来、専門家が数名で取組み、一つの機器に対して延べ150～300人時以上必要としていた雑音抑圧技術を適応するためのコストを、複数の利用シーン（例：病院、ショッピングセンター、観光地、公共交通機関等）に対して、それぞれ75人時以内で完了する雑音抑圧最適化技術を実現する。

多様な環境下における効率的な機能配備／パラメータセット抽出手法である「多様な環境における
雑音抑圧最適化技術」の研究開発を進め、雑音抑圧 DB の構築、最適化アルゴリズムの検討、API の検討を行い、多言語音声翻訳プラットフォームサービスに適用可能な雑音抑圧最適化システムを実装し、雑音抑圧最適化技術を確立した。

利用環境に応じた雑音抑圧パラメータの推奨設定値を雑音抑圧の知見DBにもとづき抽出

本システムを用いた実証実験により、作業者の端末から屋外の様々な実証現場で雑音抑圧最適化作業を実施できることを確認し、実証実験で実施した最適化作業より得られたデータから、従来150人時以上必要であった雑音抑圧技術の適応作業コストを75人時以下に削減できることを確認した。

### 3.2 翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技術）

初期の翻訳率が70%の場合で、10%改善して80%とすることを目指す。

研究開発した翻訳自動学習の要素技術、ニューラル自動翻訳(NMT)技術、世界最大の話し言葉コーパスに基づいて、GCP10 言語（日本語、英語、中国語、韓国語、タイ語、ベトナム語、インドネシア語、ミャンマー語、スペイン語、フランス語）・4分野（医療、防災、ショッピング、観光）で翻訳率約80%（誤訳率約20%）を達成した。

2020 年に予定されていた東京オリンピック・パラリンピック競技大会に十分間に合うタイミングで技術移転し、移転先の各社が製品・サービスを実現した。医療に特化したタブレットのアプリ、鉄道に特化したアプリ、自治体に特化したアプリなど多様性も実現している。また、ハードウェアによる音声翻訳専用器も複数出ており、数十万台売り上げたものもある。

翻訳自動学習の要素技術については、以下の成果を達成した。

自動翻訳結果の文(発話)単位の信頼度を高い精度で推定する技術を実現した。この技術は、具体的には、言語の流暢さや語単位の翻訳の良さ、文全体の翻訳の良さなどを示す統計量から総合的に信頼度を推定するものである。ベンチマーク用データにおいては、信頼度を推定せずにすべての翻訳文を出力する場合の翻訳精度79%に対して、推定した信頼度の上位80%に出力を絞ることで翻訳精度を90%まで高めることができた。

複数逆翻訳法を提案し、有効性を確認した。逆翻訳法は、目的言語の単言語コーパスを原言語に逆翻訳して疑似対訳文を生成、その疑似対訳文で翻訳器を訓練する方法である。これに対して、複数の疑似原文をサンプリングによって生成することにより、疑似対訳文の多様性を増加させ、翻訳精度が向上することを確認した。

統計翻訳(SMT)と NMT を組み合わせる各種手法を提案し、世界的翻訳コンペで優秀な成績をあげた。1 つ目の手法は両者の出力(各々複数の出力)から最適な訳文を選択するものであり、
WMT（注釈：機械翻訳に関する著名な国際ワークショップ。2006 年以来毎年開催）の 2018 年のニュース記事翻訳タスクにおける 4 つの翻訳方向においてトップの成績を達成した。2 つ目の手法は、学習済みのモデルを用いて単言語データから翻訳文対を生成し、それに基づいて新たなモデルを学習することで SMT と NMT の双方を交互に改良するものである。この手法は、WMT2019 の教師なし翻訳タスクにおいてトップの成績を達成した。

実行速度が速くメモリも大量に消費せず実用性の高いGCP10言語の高精度な自動翻訳・高精度な音声認識・自然性の高い音声合成の各エンジンをバイナリで技術移転した。また、一部、必要性が認められる場合には、ソースコードも提供している。

本課題の成果であるソフトウェアは今後も改良可能な優れたものであり、また、音声や翻訳のデータは古びることなく、永遠に有効な資産と言える。ここまではいわゆる逐次通訳を実現したところであるが、これらの成果を土台に同時通訳の研究が可能になる発展性のある成果である。またデータに関してはその価値が高いことから GCP10 言語に加えてフィリピン語やブラジルポルトガル語への拡張も進行している。また、中国語の台湾方言も需要が大きいことを鑑み対応した。

研究開発マネジメント上の特筆すべき点として、自動翻訳アルゴリズムにおいて SMT から NMT へのパラダイムシフトに平成 28 年度に速やかに対応した。まず、VoiceTra の日英双方向を換装し、その後 NMT に必須な GPGPU を大量に導入して、遅滞なく GCP10 言語を NMT 化し、前記のように多言語音声翻訳を実用化した。

### 3.3 特殊文字認識技術

ア）文字認識技術（画像処理、文字位置検出、特殊フォント文字認識）

レストランにおいてメニューの文字が認識できる、買い物では店先看板の文字を認識できる、フロアガイドの文字を認識できる及び食品成分表の文字を認識できる、観光においては、案内板の文字を認識できる、交通等の場面においては案内板の文字を認識できる、行き先案内の電光掲示板の文字を認識できる。

イ）言語処理による補正技術

ア）において想定される各場面において、言語処理による補正を行うことにより、文字認識率（対象文字に対する正解文字の割合）90％以上を目標とする。

訪日外国人の日本国内における円滑なコミュニケーションを実現すべく、携帯端末で撮影したメニューや看板などの特殊文字に対し、翻訳を目的として高い精度で文字認識を実現する文字認識技術の開発を行った。

文字認識精度向上のため、撮影した画像内の各種ノイズを除去する画像補正技術として、輝度差補正二値化技術、特徴量抽出手法による画像処理技術の開発、および、両処理を複合的に組み合わせるアルゴリズムを開発し、総合的な文字認識精度向上を実現した。

また、従来の文字認識技術とは異なる技術開発による認識精度のブレークスルーを実現するため、DNN(Deep Neural Network)の一種である CNN による文字認識技術、および、CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）による文字認識技術開発を行った。特に CRNN においては、特殊フォントに対応した学習用画像生成システムを開発し、同画像を用いた学習を行うことで同フォントに対応した文字認識エンジンを開発した。最終的に CRNN による文字認識エンジンを適用することとし、同エンジンによる文字認識率については、目標の 90% に対し、横書き文字列、縦書き文字列共に約 98% の認識精度を確認し、目標を達成した。
一方、従来の文字認識における文字誤検出による認識精度低下の防止、およびCRNNにおいては複数行文字列に対応するため、DNNの一種であるSSD (Single Shot Multibox Detector)およびEAST(An Efficient and Accurate Scene Text Detector)による文字検出技術の開発を行い、下記の頑健性評価結果より、約80%の検出率を実現した。

言語処理における補正技術では n-gram、WFST を用いた自然言語処理を用いて文字認識結果における日本語らしさを評価し、誤認識を訂正する誤り訂正システムを開発、同システムによる認識結果の補正により総合的な精度向上を確認した。

上記の各開発エンジンに対し、最終的には CRNN と EAST による文字認識、文字検出エンジンを選択し、同エンジンによる撮影画像に対する文字列検出と文字認識を実現するデモアプリ、および評価ツールを開発した。同評価ツールを用い、上記の文字認識精度評価とは異なる評価セットである、メニュー、看板、フロアガイド等の画像を任意に収集した評価セットを用いた頑健性評価を実施し、文字検出率として約 80%、文字認識率として約 95% を確認した。また、同時に他社比較評価を実施し、本開発エンジンの優位性を確認した。

上記の各開発・評価においては、下図に示す通り、複数の開発を並走して実施し、その結果を統合させること、実証実験を含む評価結果を随時開発にフィードバックすることで、各開発の効率化を実現し、最終的な目標である商用化にすべて集約することができた。

以上の開発・評価結果をもって、上記の開発した文字検出エンジンと文字認識エンジンを、社会実装を目的に情景内文字認識ライブラリーとして商用化開発し、2020/1に報道発表、2020/3に商用化を実現した。

### 3.4 位置情報を活用した翻訳精度向上技術

タクシー等において日本語を理解できない乗客と運転手の会話のうち、行き先の聞き取り、料金収受など輸送サービスに必須な会話について、言い直しを2回まで許容した場合において、話者の用務達成率80%を目標とし、経路周辺の観光スポットの案内等付随的な会話については、同等の条件下で用務達成率60%を目標とする。

なお、用務達成率の評価にあたっては、現状の多言語音声翻訳技術のみを使用した場合と、今回研究開発を実施する「位置情報を活用した翻訳精度向上技術」を組み合わせて使用した場合について、用
務達成率、ユーザエクスペリエンス、運用コストなども含めて多面的に比較評価を行うこと。

実証に向けて、位置情報に基づく地域の翻訳辞書(スポット辞書)の切り替えが可能な音声翻訳システムを構築し、社会実装を想定した環境に実装した。タクシー内端末から、発話音声と位置情報を同時にサーバに送信し、位置情報に応じて該当する翻訳サーバ(辞書設定が異なるサーバ)に切り替えることを可能とした。

当該システムを活用したタクシーでの音声翻訳対話の実証実験の対話ログを用いて、用務達成状況を確認する分析を行った。3つの会話の内容（目的地設定、目的地関連情報、目的地外情報）に分類して会話の用務達成率の評価を実施した。その結果、言い直しを2回まで許容した場合において、目的地設定が100%(目標80%)、目的地関連情報が93.5%(目標60%)、目的地外情報が83.7%(目標60%)となり、いずれも用務達成率は目標値を達成した。なお、スポット辞書がない場合については該当単語を含む対話ログを用務未達成として算出し、用務達成率が11%程度下がりスポット辞書の効果を確認した。

スポット辞書の構築・登録については、現状と比較すると人手の作業が必要であり、追加の運用コストとなる。コスト増を最小限にするため、自動翻訳機能や自動パラメータ設定機能を含む辞書登録を支援するツールを開発した。辞書構築に関わる作業時間短縮の評価実験を行い、当該ツールを使用しない場合と比較して、作業時間を1/3に短縮できる見込みを得られた。

### 3.5 多言語音声翻訳プラットフォームの開発

実際の社会で利用可能であり、かつ翻訳サービスを提供する企業が共通して利用可能な多言語音声翻訳プラットフォームを構築する。※基本計画書上の到達目標がないため、事業全体のアウトプット目標を記載

平成30年12月20日に多言語音声翻訳APIサービス（以下、「APIサービス」という。）として事業を開始し、API仕様を公開した。

API サービスでは以下の技術とのインターフェースを有する。

・音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術

・多様な環境における雑音抑圧最適化技術

· 特殊文字認識技術

・位置情報を活用した翻訳精度向上技術

また翻訳自動学習技術の成果を活用した多言語音声翻訳技術（以下、「音声翻訳エンジン等」という。）を活用している。

平成31年4月26日に音声翻訳エンジン等のライセンス事業に関する契約を締結し、音声翻訳エンジン等のソフトウェアメンテナンスおよびソフトウェアライセンス提供の事業を加え、多言語音声翻訳プラットフォームの提供を開始した。

行政機関の業務で多言語音声翻訳技術の活用を視野に、政府機関における多言語自動翻訳システム導入のための参照技術要件集（以下、「参照技術要件集」という。）を取りまとめた。参照技術要件集は言語バリアフリー関係府省連絡会議の第5回（令和2年3月18日～24日）において公表された。

令和2年4月1日には、多言語音声翻訳プラットフォームの活用を促進するため、研究開発成果を活用し運用コストの削減、音声翻訳エンジン等の共用利用時のアクセス制御により低価格で利用可能なAPIサービスのプランを開始した。

多言語音声翻訳プラットフォームの利用者の開発およびサービス立ち上げの支援として、概念実証 (以
下、「PoC」という）で利用可能なアプリケーション（以下、「アプリキット」という。）、およびソフトウェア開発キット（以下、「SDK」という）を試作した。今後この試作を活用し、アプリキット、SDKをAPIサービスで提供していくこととする。

## 4 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた取組みの実施状況

まず、研究開発課題ごとに達成すべき指標を掲げ、年次計画を作成して進めてきた。

研究開発技術の実用化に向けた集大成として、「分野横断実証」を実施した。これは、中部地域（岐阜市及び中部国際空港）を舞台として、社会実証5分野が密接に連携・融合し、すべての研究開発技術を岐阜市内一円に投入し、実際の業務等で長期間利用してもらい、技術の実用性を確認する狙いで開催したものである。これにより、各研究開発技術の実用性を総合的に評価し、加えて、社会実装に必要となる諸要件（ソリューション方式、人的サポートや補完ツールとの組み合わせ要件、導入研修、等）を抽出するに至り、社会実装に向けた総仕上げをおこなった。

各研究開発技術が基本計画書に定める到達目標以上の成果を産み出し、さらに、それら技術とのインターフェースを有する「多言語音声翻訳 API サービス」を平成 30 年 12 月 20 日に立ち上げ、事業を開始したことで、アウトカム目標の実現に向けた盤石な土台を築いた。さらに、平成 31 年 4 月 26 日に音声翻訳エンジン等のライセンス事業に関する契約を締結し、音声翻訳エンジン等のソフトウェアメンテナンスおよびソフトウェアライセンス提供の事業を加え、多言語音声翻訳プラットフォームの提供を開始した。

これにより、コンソーシアム外の企業が本プラットフォームを用いて多言語音声翻訳サービスを展開することが可能となり、ひいては多言語音声翻訳サービスやデバイスメーカーが幅広く参入するための礎を築いた。

また、個々の技術単体についても、その技術特性を活用して社会実装に至ったものがある。研究開発技術ごとの社会実装状況について述べる。

## a）雑音抑圧技術 ア）音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術

ヘルメット音声入力デバイスや高堅牢型ノート PC 用アプリなどの高付加価値市場対応 POC を用いて事業部門への提案と事業化の可能性検討を実施中。

## a）雑音抑圧技術 イ）多様な環境における雑音抑圧最適化技術

雑音抑圧最適化技術に関し、PFサービスとしての社会実装を検討中。

## b) 翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技術）

基盤技術である音声翻訳エンジンに加え社会実装に向けた関連技術を開発し、サーバソフト、音声認識、音声合成、機械翻訳、モデルをパッケージで提供開始した。開発した技術の利用を希望する企業に円滑に技術移転するためライセンス事業を民間企業（(株)みらい翻訳）と契約した。

## c）特殊文字認識技術

本技術を用い、「情景内文字認識 SDK」を 2020 年 3 月より発売開始した。
## d) 位置情報を活用した翻訳精度向上技術

位置情報を活用した翻訳精度向上技術について、ベンチャー企業に事業移管する方向で協議し、社会実装を検討中。

さらに、当初の目標を超えて、新たに生み出した成果について述べる。

<社会実証をトリガーとする社会実装へのアプローチ>

まず、5分野の社会実証を通じて、特に鉄道、タクシー、医療の3分野については早期より実用性及びニーズが具体的に認められたため、事業期間中の社会実装に取組んだ。具体的には、鉄道分野における「駅コンシェル」、タクシー分野においては「鳥取県版多言語音声翻訳システム『TOTTORA』」、医療分野では、医療機関向けオンプレミスでの事業展開（クラウドベースは2020年に提供予定）などである。

＜行政機関の利用で求められるクラウドサービスのセキュリティ確保＞

政府全体でクラウドサービス全体に係る政府調達に関して安全性評価制度等に関する検討が進められており、これらの検討結果に応じてプラットフォームのセキュリティ対応を進めている。また、地方公共団体での多言語翻訳システム導入に向けたガイドライン類の策定も進められており、これについても対応を進めている。

くグローバルコミュニケーション開発推進協議会における積極的な情報発信>

200 社超が参加するグローバルコミュニケーション開発推進協議会において、情報発信に積極的に取り組むと同時に、会員企業との活発なコミュニケーションを通じて、多言語音声翻訳技術の普及促進に取り組んだ。結果、会員企業から多数の多言語音声翻訳サービスが創出されるなど、業界全体の活性化につながった。

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

本研究開発全体のアウトカム目標として、すでに多言語音声翻訳プラットフォームを商用展開し、様々な企業がこれを用いたサービス展開を可能としている。今後は、訪日外国人対応に留まることなく、行政機関における在留外国人対応や外国語文書を扱う業務での多言語自動翻訳技術の活用を狙うなど、市場開拓を進めていく。また、より利用しやすいプランの導入（2020年4月）など、サービス面の向上にも引き続き取り組んでいく。

予想される波及効果として、多言語音声翻訳技術の活用は当初想定していた病院、ショッピングセンター、観光地、公共交通機関だけでなく、2019年4月から施行された改正入管法により、省庁および地方自治体では、アジア圏からの技能実習生等の増加が見込まれ、それに伴い、さまざまな言語に対応できる環境整備や対応に迫られているというように、行政機関においても多言語音声翻訳技術の活用が見込まれる状況になってきている。このような活用に対応するため、引き続き以下の取組を行う。

1. 活用現場で求められる言語拡張

2. 行政機関の利用で求められるクラウドサービスのセキュリティ確保
1 については、多言語音声翻訳エンジンの言語拡張 $ ^{※1} $ を進め、実用化された言語を多言語音声翻訳プラットフォームで提供していく。

2 については、政府全体でクラウドサービス全体に係る政府調達に関して安全性評価制度等に関する検討が進められており、これらの検討結果に応じてプラットフォームのセキュリティ対応を進める。また、地方公共団体での多言語翻訳システム導入に向けたガイドライン類の策定も進められており、これについても対応を進める。

また NICT の多言語自動翻訳技術の更なる高度化の成果についても、多言語音声翻訳プラットフォーム事業として API サービスでの活用およびライセンスでの提供を行っていく。

個々の技術単体についても、アウトカム目標の達成に向けた今後の計画について述べる。

## a）雑音抑圧技術 ア）音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術

令和 2 年度にプロトタイプのアップデート、およびお客様ヒアリングや実証実験を実施し、その結果を踏まえて令和 3 年度に実用化に向けた開発を行う。令和 4 年度には事業化判断を実施予定。

## a）雑音抑圧技術 イ）多様な環境における雑音抑圧最適化技術

令和2年度に効果性検証、技術動向比較調査を実施し、令和3年度には事業性判断を実施、令和4年度以降はサービス化に向けた仕様検討、体制構築、サービス化開発推進を実施予定。

## b) 翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技術）

すでに社会実装済みのため、今後は、提供する音声翻訳モデルの多言語化・多分野化、GCP協議会の活動を通じた多言語音声翻訳技術の社会展開、展示会等への出展による多言語音声翻訳技術の普及促進、グローバルコミュニケーション計画2025における本件成果の活用など、更なる普及展開に向けた活動を進める予定。

## c) 特殊文字認識技術

すでに社会実装済みのため、今後は様々な分野での使用を想定して、商用化したモバイル SDK を改善し、お客様ごとに案件対応を実施予定。

## d）位置情報を活用した翻訳精度向上技術

令和2年度にライセンス提供候補企業との協議を実施し、令和3年度には事業性判断をおこない、令和4年度以降はサービス向け開発開始を実施予定。

なお、波及効果については、以下のような例を想定しており、その実現に向けて今後も取り組む。

・雑音抑圧技術による、雑音下における会議での議事録作成やWEB会議での音質明瞭化など音声認識や通話などへの幅広い展開

- 翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技術）を採用した多言語音声翻訳技術による、技能実習生対策の充実や2025年の大阪・関西万博で活用可能な同時通訳システムの出現

特殊文字認識技術による、製造・物流・小売店分野における梱包印字チェックや消費期限などの商品情報の即時データ化、放送分野における動画テロップデータ化による動画アーカイブ化など、各
・位置情報を活用した翻訳精度向上技術による、対話型の多言語案内ロボット向けなど、音声認識用の多言語辞書作成への活用

## 種業務改善・効率化の実現
## 6 査読付き誌上発表論文リスト

[1] Lemao Liu, Atsushi Fujita, Masao Utiyama, Andrew Finch, and Eiichiro Sumita, "Translation Quality Estimation Using Only Bilingual Corpora", IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.25, Issue 9, pp1762-1772 (2017/06/15)

[2]今村賢治、隅田英一郎、“コーパス結合モデルと素性空間拡張に基づく統計翻訳のドメイン適応”、自然言語処理 24 巻(2017)4 号 pp.597-618（2017 年 9 月 15 日）

[3]宮田玲、藤田篤、“機械翻訳向けプリエディットの有効性と多様性の調査”、通訳翻訳研究への招待 No.18(2017) pp.53-72（2017年12月19日）

[4]Kehai Chen, Rui Wang, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita, and Tiejun Zhao, "Neural Machine Translation with Sentence-level Topic Context", IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.27, Issue 12, pp1970-1984 (2019/08/23)

[5]今村賢治、藤田篤、隅田英一郎、“サンプリング生成に基づく複数逆翻訳を用いたニューラル機械翻訳”、人工知能学会論文誌 35 巻 3 号（2020 年 5 月 1 日（予定））

[6]Benjamin Marie and Atsushi Fujita, "Iterative Training of Unsupervised Neural and Statistical Machine Translation Systems", ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, Vol.19, Issue 3, (2020/06/01 (in press))

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

[1]Kohei Hayashida, “Noise Reduction and Evaluation of Speech Recognition Performance by the Adaptive Beamformer with Four Microphone for Wearable Speech Translation Device”, 2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (Nagoya, JAPAN) (2017/10/26):

[2]川瀬智子、岡本学、福富隆朗、高橋大和、増田竜太、大竹孝幸、“Self-Adjustable Speech Enhancement and Recognition System”、2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) pp514-515、(2019年1月13日):

[3]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "Multi-domain Adaptation for Statistical Machine Translation Based on Feature Augmentation", Association for Machine Translation in the Americas (AMTA 2016) (Austin, USA) (2016/10/29)

[4]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "NICT-2 Translation System for WAT2016: Applying Domain Adaptation to Phrase-based Statistical Machine Translation", The Third Workshop on Asian Translation (WAT2016) (Osaka, Japan) (2016/12/12)

[5]Rei Miyata and Atsushi Fujita, "Dissecting Human Pre-Editing toward Better Use of Off-the-Shelf Machine Translation Systems", Proceedings of the 20th Annual Conference of the European Association for Machine Translation (EAMT2017), pp.54–59 (2017/05/30)

[6]Rui Wang, Masao Utiyama, Lemao Liu, Kehai Chen, and Eiichiro Sumita, "Instance Weighting for Neural Machine Translation Domain Adaptation", Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2017), pp.1482–1488 (2017/09/10)

[7]Kehai Chen, Rui Wang, Masao Utiyama, Lemao Liu, Akihiro Tamura, Eiichiro Sumita, and Tiejun Zhao, "Neural Machine Translation with Source Dependency Representation", Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2017), pp.2846–2852 (2017/09/11)
[21] Xiaolin Wang, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "Online Sentence Segmentation for Simultaneous Interpretation using Multi-Shifted Recurrent Neural Network", Proceedings of Machine Translation Summit XVII (MT Summit 2019), Vol.1: Research Track, pp.1-11 (2019/08/21)

[22]Aizhan Imankulova, Raj Dabre, Atsushi Fujita, and Kenji Imamura, "Exploiting Out-of-Domain Parallel Data through Multilingual Transfer Learning for Low-Resource Neural Machine Translation", Proceedings of Machine Translation Summit XVII (MT Summit 2019), Vol.1: Research Track, pp.128-139 (2019/08/22)

[23]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "Recycling a Pre-trained BERT Encoder for Neural Machine Translation", Proceedings of the 3rd Workshop on Neural Generation and Translation (WNGT2019), pp.23-31 (2019/11/04)

[24]Kehai Chen, Rui Wang, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "Recurrent Positional Embedding for Neural Machine Translation", Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp.1361-1367 (2019/11/05)

[25] Raj Dabre, Atsushi Fujita, and Chenhui Chu, "Exploiting Multilingualism through Multistage Fine-Tuning for Low-Resource Neural Machine Translation", Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp.1410-1416 (2019/11/05)

[26]Haiyue Song, Raj Dabre, Atsushi Fujita, and Sadao Kurohashi, "Coursera Corpus Mining and Multistage Fine-Tuning for Improving Lectures Translation", Proceedings of the 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), (2020/05/13 (forthcoming))

[27] Keiji Yasuda, Panikos Heracleous, Akio Ishikawa, Masayuki Hashimoto, Kazunori Matsumoto and Fumiaki Sugaya, Building a Location Dependent Dictionary for Speech Translation Systems, Proc. of CICLing2017, April, 2017.

[28] Kohichi Takai, Gen Hattori, Keiji Yasuda, Panikos Heracleous, Akio Ishikawa, Kazunori Matsumoto and Fumiaki Sugaya, “Automatic Method to Build a Dictionary for Class-based Translation Systems”, International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing2018) (2018年3月)

[29] 石川 彰夫、松本 一則、高井 公一、安田 圭志、服部 元、“Twitter を用いた地域性の強いスポットの抽出”、DEIM Forum 2019（佐世保市）（2019 年 3 月）

[30] Kohichi Takai, Gen Hattori, Keiji Yasuda, Panikos Heracleous, and Akio Ishikawa, “AN AUTOMATIC METHOD FOR BUILDING A DICTIONARY FOR CLASSBASED SPEECH RECOGNITION SYSTEMS”, International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing2019) (2019年4月7日)

## 8 その他の誌上発表リスト

[1] 今村賢治、隅田英一郎、“コーパス結合モデルと素性空間拡張に基づく統計翻訳のドメイン適応”、Japio YEAR BOOK 2016（2016年11月11日）

[2] 今村賢治、隅田英一郎、“ニューラル機械翻訳における複数モデルの利用”、JAPIO YEAR BOOK 2018、
## 9 口頭発表リスト

[1]星見昌克、“音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術”、グルーバルコミュニケーション開発推進協議会 共通 PF ワーキンググループ（東京）（2016 年 5 月 12 日）

[2]星見昌克、“多言語音声翻訳システムの研究開発および社会実装に向けた取り組み”、一般社団法人情報通信技術委員会（TTC）（東京）（2016年6月23日）

[3]林孝行、“Solution Japan 2016 での展示”、パナソニックシステムネットワークス社主催（東京、大阪など全8ヶ所）（2016年7月7日～9月8日で巡回展示）

[4]林孝行、“CES2017 での展示”、Consumer Technology Association 主催（米国、ネバダ州ラスベガス）(2017 年 1 月 5 日～1 月 8 日)

[5]角張勲、“音声入力デバイスにおける雑音抑圧のための集音技術”、グルーバルコミュニケーション開発推進協議会 共通 PF ワーキンググループ（東京）（2017 年 5 月 16 日）

[6]西川剛樹、“雑音抑圧技術の研究開発”、グルーバルコミュニケーション開発推進協議会 共通 PF ワーキンググループ（東京）（2018 年 6 月 15 日）

[7]西川剛樹、“平成30年度の研究開発内容について”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通PFワーキンググループ（東京）（2019年5月17日）

[8]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、“雑音抑圧処理パラメータの自動調整に関する一検討”、2016 電子情報通信学会総合大会（福岡）（2016 年 3 月 16 日）

[9]福富隆朗、“多様な環境における雑音抑圧最適化技術”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2016 年 5 月 12 日）

[10]鷲崎誠司、“共通PF検討ワーキンググループ活動状況と今後の進め方”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 実用化促進部会（東京）（2016年6月21日）

[11]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、“遺伝的アルゴリズムを用いたアレイ雑音抑圧のパラメータ自動調整”、2017電子情報通信学会総合大会（愛知）（2017年3月24日）

[12]岡本学、“多様な環境における雑音抑圧最適化技術”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2017年5月16日）

[13]大竹孝幸、“共通 PF 検討ワーキンググループ 活動状況と今後の進め方”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 実用化促進部会（東京）（2017 年 6 月 29 日）

[14]岡本学、“多様な環境における雑音抑圧最適化技術”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2018年6月15日）

[15]青野裕司、“多様な環境における雑音抑圧最適化技術”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会共通プラットフォーム検討WG（東京）（2019年5月17日）

[16]内山将夫、隅田英一郎、“機械翻訳のドメイン適応とカスタマイズの事例”、言語処理学会第22回年次大会（仙台）（2016年3月9日）

[17]今村賢治、隅田英一郎、“素性空間拡張とコーパス結合を併用した統計翻訳のマルチドメイン適応”、言語処理学会第22回年次大会（仙台）（2016年3月8日）

[18]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（仙台）（2016年3月10日）

[19]Liu Lemao、藤田篤、隅田英一郎、河井恒、内元清貴、“翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技
術)”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2016 年 5 月 12 日）

[20]山内真樹、藤原菜々美、内山将夫、隅田英一郎、“自動コーパス生成とフィードバックによる少量コーパスからの統計機械翻訳”、人工知能学会全国大会（福岡）（2016年6月7日）

[21]藤原菜々美、今出昌宏、山内真樹、内山将夫、隅田英一郎、“自動コーパス生成とユーザフィードバックによる機械翻訳”、言語処理学会第23回年次大会（つくば）（2017年3月15日）

[22]今村賢治、隅田英一郎、“疑似原文生成によるニューラル機械翻訳への単言語コーパスの導入”、言語処理学会第23回年次大会（つくば）（2017年3月16日）

[23]藤田篤、隅田英一郎、“評価値・機械翻訳修正訳付き日英中韓対訳コーパスの構築”、言語処理学会第23回年次大会（つくば）（2017年3月16日）

[24]隅田英一郎、河井恒、内山将夫、藤田篤、山内真樹、今村賢治、富士秀、水上悦雄、“翻訳自動学習技術（自動翻訳チューニング技術）”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会共通プラットフォーム検討WG（東京）（2017年5月16日）

[25]藤田篤、“多言語音声翻訳技術の社会実装：プロジェクトの全体像と NICT における取組み”、日本通訳翻訳学会第 18 回年次大会（名古屋）（2017 年 9 月 9 日）

[26]長瀬友樹、“医療機関における多言語音声翻訳機の臨床試験について”、日本通訳翻訳学会第18回年次大会（名古屋）（2017年9月9日）

[27]今村賢治、隅田英一郎、“双方向リランキングとアンサンブルを併用したニューラル機械翻訳における複数モデルの利用法”、第233回自然言語処理研究会（宮古島、沖縄）（2017年10月24日）

[28]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "Ensemble and Reranking: Using Multiple Models in the NICT-2 Neural Machine Translation System at WAT2017", The 4th Workshop on Asian Translation (WAT2017) (Taipei, Taiwan) (2017/11/27)

[29]長瀬友樹、“報告：医療機関における多言語音声翻訳機の実証試験について”、第2回国際臨床医学会学術集会（東京）（2017年12月2日）

[30]今村賢治、藤田篤、隅田英一郎、“単言語コーパスと逆翻訳を用いたエンコーダー・デコーダーの訓練法”、言語処理学会第24回年次大会（岡山）（平成30年3月13日）

[31]今村賢治、隅田英一郎、“グローバルコミュニケーション計画のための多言語パラレルコーパス”、言語処理学会第24回年次大会（岡山）（2018年3月14日）

[32]マリバンジャマン、藤田篤、“統計的機械翻訳とニューラル機械翻訳の混合 n ベストリランキング”、言語处理学会第 24 回年次大会（岡山）（2018 年 3 月 14 日）

[33]水上悦雄、榎本成悟、テオリンアクセルエリック、加藤宏明、河井恒、“多言語音声コーパスの人－機械品質検査手法”、言語処理学会第24回年次大会（岡山）（2018年3月14日）

[34]隅田英一郎、“AI翻訳技術のいまと東京五輪への展望”、日本記者クラブ記者会見（東京）（2018年4月3日）

[35]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "NICT Self-Training Approach to Neural Machine Translation at NMT-2018", Proceedings of the 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation (WNMT 2018), pp.110-115 (2018/07/20)

[36]長瀬友樹、“A Clinical Trial of AI-based Multilingual Speech-to-Speech Translation System in the Medical Field”、第7回織田記念国際シンポジウム（東京）（2018年10月19日）

[37]Rui Wang, Benjamin Marie, Masao Utiyama, Atsushi Fujita, and Eiichiro Sumita, "NICT"s