# 学会記事
## 翻訳と機械翻訳：年次大会のテーマセッションを通じての知見

\author{
藤田篤 $\dagger \cdot$ 山田優 $\dagger \dagger \cdot$ 影浦峡
}

本稿では, 我々が本学会第 22 回年次大会（2016 年 3 月開催）から第 26 回年次大会（2020 年 3 月開催）まで 5 回にわたって企画したテーマセッション（表 1）を振り返り, 現時点までに得られた知見について述べる。一部の詳細については, 過去の報告 (山田，藤田，影浦 2016; 藤田, 山田 2017; 影浦 2017; 藤田, 山田, 影浦 2019) や最近の解説 (影浦 2019,2020a, 2020b) も併せて参照されたい.

## 1 企画の動機

2015 年 7 月に開催された日本通訳翻訳学会関西支部の例会における藤田と山田の邂逅がきっかけであった。この例会のテーマは大学における翻訳教育であり，翻訳研究（翻訳という行為の理論化，その実践，教育方法を扱う）を専門とする山田のホームグラウンドである。藤田の専門は自然言語処理 (NLP) であるが, 翻訳教育の研究を手がける修士学生の研究指導（外部副査）に必要な情報収集のため，偶然この例会に参加していた。背景を異にする 2 名の「一緒に何かやってみよう」という立ち話から，本企画に繋がる議論が始まった。

当時，NLPの各タスクにおける深層学習の導入が活発化していた。機械翻訳 (MT) については, 注意機構 (Bahdanau, Cho, and Bengio 2015)の導入によってニューラル MT (NMT) の翻訳品質が大幅に向上しつつあった。一方，実務翻訳においては，翻訳支援ツール上に搭載される形で，単言語テキストデータからの用語抽出，対訳テキストデータからの対訳辞書構築，対訳テキストデータに基づく二言語コンコーダンサなどの NLP 技術が利用されていた．MT の利用に関しても，少なくとも欧州言語間の翻訳においては句に基づく統計的 MT (PBSMT) による翻訳を人間が後編集 (post-edit)する手法が実践されており，その運用基準がある程度定着していた（後に国際標準規格 ISO 18587 (ISO/TC27 2017)として策定)。しかしながら，日本国内の翻訳産業および翻訳教育現場の主題材である日本語と他言語の間の翻訳においては，MTの利用に関する議論は活発にはなされておらず, べスト・プラクティスも蓄積・共有されていなかった。

翻訳とは，MTが対象としてきた「起点言語の文字列を目標言語の文字列に変換する」とい

表 1 テーマセッションのタイトルと発表件数

う記号処理ではなく，起点言語文書が担う役割を果たす目標言語文書を産出する操作である。 Bar-Hillel (1951) が指摘したように，MTのみで高品質な翻訳を保証することは原理的に不可能である。ただし，人間と計算機の協働を前提にすれば，既存の技術に見られるように， NLP 技術（より一般に情報処理技術）の導入によって作業の効率化，ヒューマンエラーの回避，発想の支援などが期待できる。そこで，翻訳の実務者を呼び込み，技術的なシーズを紹介しつつ， MT を含めた技術に対する潜在的なニーズを顕在化することを目標として掲げ，そのような場の実現方法として本学会年次大会のテーマセッション (TS) を利用することを決めた。そして，翻訳教育および NLP 技術に加えて翻訳論にも造詣が深く, 2010 年 3 月の情報処理学会第 72 回全国大会における『誰が，何を，いつ，どこで，なぜ，どうやって翻訳するか？』の企画経験を有する影浦を加えた 3 名で TS の企画を始めた.

## 2 文理の垣根・産学の垣根を取り払う試み

「文理融合」,「産学連携」などの表現で学際的な研究が推奨されてはいるものの, 背景を異にする者たちが互いの成果を享受できるようになるには時間がかかる（不可能かもしれない）それでもあえてこれらをキーワードに掲げ，第 1 回の TS『文理・産学を越えた翻訳関連研究』を企画した. この回には，(a) 学術研究に携わる方々に加え, (b) 翻訳産業におけるコーディネー 夕や翻訳者などの実務者, (c) 大学や職業訓練校において翻訳者の養成に携わる方々も参加し, それぞれの立場での経験や成果が共有された。我々は, これらの発表をふまえて各 2 群間の課題を次のように整理した (山田他 2016; 藤田, 山田 2017). 図 1 も参照されたい.

(a) と (b): 技術の創出と実運用実務翻訳への応用に関する工学的な産学連携は拡大しているが，定型的な技術の適用と MT の利用が主であり，発展の余地がある.

(a) と (c): 技術の教育応用文理融合・教育工学的アプローチ. 教育の方法論としてのメ夕言語や翻訳演習プラットフォームの開発，それらの実運用と分析・評価が行われている.

(b) と (c): 翻訳産業が求める人材の育成技術の展開は, 翻訳者に求められる力とは何かという理論的な問題にまで影響を与えている。大学院レベルでの翻訳者養成コースの設置が

図 1 第 1 回のテーマセッションを通じて見られた 3 つの群とそれらの間の関係

遅れている日本では，翻訳教育カリキュラム全体の設計，翻訳関連技術の位置付けに関する検討が不可欠である．特に，翻訳者が大学院等の教育現場で教える人材になるためのコンピテンスの整理が喫緊の課題である.

## 3 議論の前提の涵養

同じ言葉で同じ概念を指すことは，議論をする上での大前提である．第 1 回の TSでは用語の理解をめぐる䶡䶣が複数観察されたが，技術応用の観点，とりわけMT による翻訳効率の改善等を考える上で，担保されるべき翻訳品質についての合意形成は不可欠である。そこで，『翻訳の質と効率』と題した第 2 回の TS を企画した，我々からは，翻訳品質，金銭的コスト，時間的コストの 3 指標と「最低限満たすべき品質」という話題を提起した (藤田, 山田 2017). 実務翻訳にかかわる方々からは，現場における翻訳品質保証 (Quality Assurance) のフレームワークや自動化手法に関する情報が提供された。影浦 (2017) は「翻訳とは何か」を事例を交えて説明し, それに照らして「MT は翻訳ではなくX文Y 訳である」ことを指摘した。第 3 回以降の TS はこれらの発表内容の理解を前提として企画したが，はたしてこの前提は正しかっただろうか？

## 4 実務翻訳へのフォーカス

第 3 回，第 4 回の TS は，実務翻訳における実践的な NLP 技術（図 1 の (a)と (b)）に焦点を当てつつも，引き続き多様な報告を募った。しかしながら，これらの 2 回で紹介された技術・方法は，人間と機械の一方が主導権を握るもの (Hutchins and Somers 1992) に留まっていた.

人間の翻訳を機械的に支援する立場 (Machine-Aided Human Translation; MAHT): 1 節で挙げた技術, オーサリングツール，翻訳支援ツール，ワークフローマネジメントなど.

MT を人間が活用する立場 (Human-Aided Machine Translation; HAMT)：MT 後編集, その自動化，MT 結果を見ながらの前編集 (pre-edit)など.

第 3 回の TS は, 発表件数, 聴講者数が少なく, 総合討論の時間も設けられなかったため, 実務翻訳における前提や概念の共有が困難であった。そこで第 4 回の TSでは，まず我々から，議論の足場として，実務翻訳に関連する用語とその説明，基本的なワークフローを整理して共有した (藤田他 2019). 続く一般発表および約 1 時間半の総合討論では, その足場が適宜参照され, 多角的な議論がなされた. ここでは, 有用さの基準, 翻訳産業の内部構造について述べる.

我々は，所与の技術の有用さの基準（あるいは信頼の条件）として，(a) 翻訳者の知識を補うこと，（b) 翻訳者の意思決定を支援すること，の２点を挙げた (藤田他 2019). 現存の MAHT の技術がこれらの基準を満たす一方, HAMT の技術は上記の基準を満たさない. 主導権を握る MTは, 平均的な翻訳品質が高いとしても，X文Y 訳としての品質すら $100 \%$ は保証できないため，実際には「人がどこまでMTにおもねるか」が問われている，例えばMT 後編集は，MTの後始末に人間の労力を費やしているともみなせる．MT 前編集への関心も高まっているが，起点言語の言語運用能力に強く依存する点, MT サービスが（予告なく）更新されるごとにノウハウが失われる点が懸念されている.

翻訳産業の内部に目を向けると，ハイエンドの翻訳者は少数であり，分厚い中間層と無数の無法地帯が存在する．なぜ少数しか戦力になれないのか？第 1 回の TS 以来確認されている， (b) 翻訳産業と (c) 翻訳者教育の間の連携は進んでおらず，翻訳者が担っている専門性・コンピテンスがいまだ継承可能な形式に整理されていない状況が続いているためである．MT 結果がそのまま納品される事態も生じており，翻訳に対する無理解が曼延すると，産業のみならず翻訳という営みが崩壊する。実際に，MT 結果をそのまま用いることで社会問題が生じている。いくつかの官公庁のウェブサイトにおける翻訳過誤は，行政に対する不信を招き，MTに関する学術研究の価值を毀損した. 2019 年 10 月に浜松市が発した誤訳の避難勧告は, 危うく人命を犠牲にするところであった。

## 5 あらためて, 翻訳とは何か?

人命にかかわる翻訳過誤の問題は, 日本翻訳連盟主催の第 29 回翻訳祭（2019 年 10 月開催） においても度々取り上げられ，MTの使用に警鐘が鳴らされた．しかしながら，翻訳祭の参加者の多くは翻訳者であり，MTがX文 Y 訳としての翻訳品質すらも保証できないことはすでに認知されていた，むしろ，翻訳者以外の方々（MTの開発者や研究者を含む）の翻訳リテラシ， MT リテラシの涵養こそが喫緊の課題である。そこで，第 5 回の TSでは，影浦 (2017) が提示した『翻訳とは何か？何ではないか？』という根源的な問いに立ち返った.

オンライン開催となったこの回の TS では, 翻訳品質の定義や評価基準, MT の実務応用に

おけるリスク管理，MT の理論的限界，翻訳が扱う要素・情報に関する発表がなされた（一部はオンライン発表を辞退)，総合討論では，TS の提案者を中心に，発表を振り返りつつ話題を提起し，現状の理解をまとめた。ここでは， 2 点紹介しておく．まず，前回に引き続き MT 前編集に関する発表があったことをふまえ，前編集+MT+後編集という 3 段階の HAMT ワークフローがより有機的な協働となるための要件について議論し， 3 段階のそれぞれを独立に実施するのではなく，相互の特性を理解した上での役割分担の必要性が共有された．前編集は MT による訳を直接は制御できないため最低限に留める一方，後編集（=MT の後始末）は要求仕様を満たすまで行う必要がある．MTが何をどこまで担保すべきか，という問いが残されたが， MTには「翻訳」ができない以上，X 文Y 訳を極めることを目指すのが現実的かもしれない．

その後，翻訳について語る言葉の重要性について議論がなされた。一般に，翻訳を産出する工程には，翻訳のクライアント，コーデイネータ，（複数の）翻訳者，校閲者などの複数のアクターが関わる． 3 節で述べたとおり，技術導入に関する議論の前提として，共通の言葉を持ち, それに基づくコミュニケーションを実現することが不可欠である．翻訳品質を語る言葉は実務者らの取り組みも含めて形式化が進んでおり，単一の文を語る言葉として形態論や統語論の用語は広く用いられている。しかしながら，実務翻訳の工程，文書としての品質，分野ごとの規範などについて語るための実用に耐える言葉を我々はまだ有していない.

## 6 総括

これまで 5 回にわたって TSを開催し，日本通訳翻訳学会においても一般発表や特別企画を実施してきた。これまでの成果・知見・課題は次のように集約される。
- TSに継続参加してくださっている万々の間では, 翻訳そのものへの共通理解が進み, 翻訳とは何か？MT が果たしている役割は何か？が明確に言葉にできるようになってきた。しかしながら，その共有範囲は十分には広がっていない。
- 問題を共有して議論するには，それについて語る言葉が不可欠である。言葉そのものの設計とその言葉を用いた産学連携, 翻訳技能の伝達・継承の仕組みを作る必要がある.
- 技術の実用化の課題として, MTが何をどこまで保証するかという問いが残されている. それに基づいてユーザが留意すべき点やべスト・プラクティスを整理するとともに，一般ユーザの翻訳リテラシ・MT リテラシを涵養するためのアウトリーチも必要である.

元々はどちらかというと翻訳工程の効率化の観点で「何かやってみよう」と始めた企画だったが，TSの企画・実施を経て，翻訳品質を担保するための基盤としての『翻訳を語る言葉（メ夕言語)』の必要性に気づき, 我々は現在, それらの設計と運用基盤の実現に取り組んでいる (影浦 2020b). これまでの TS の総括をふまえ，今後も翻訳を取り巻く諸問題に真摰に向き合い，メ夕言語の構築を通じて背景の異なる方々とのコミュニケーションを実現し，翻訳技能の伝承，よ

り効率的な多言語情報伝達の実現に貢献したいと考えている。そのような活動の場として，今後も本学会年次大会の TS を活用させていただく予定である.

## 謝 辞

我々の企画を採択してくださった言語処理学会第 $22 \sim 26$ 回年次大会の各プログラム委員会に感謝する。また，テーマセッションの企画・運営にご尽力くたさっった立見みどり氏，武田珂代子氏，河野弘毅氏，西野竜太郎氏，新田順也氏，ならびにテーマセッションでご発表くださった皆様にも，改めて謝意を表する，我々は， 6 節で述べた知見や課題を遅くとも第 2 回の TS の開催後（3 節）には共有していたが，それらを現時点までに広く共有できていない原因の一端は，文章にまとめる機会を逸していたことにある。そのような機会を与えてくださった本誌編集委員会に感謝する。本稿で報告した内容の一部は，科研費基盤研究 (A)『翻訳知のアーカイヴ化を利用した協調・学習促進型翻訳支援プラットフォームの構築』（課題番号：25240051, 代表：影浦峡）ならびに科研費基盤研究 (S)『翻訳規範とコンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデルと統合環境の構築』（課題番号：19H05660，代表：影浦峡）の支援を受けた.

## 参考文献

Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2015). "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate." In Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR).

Bar-Hillel, Y. (1951). "The Present State of Research on Mechanical Translation." American Documentation, 2 (4), pp. 229-237.

藤田篤, 山田優 (2017). 翻訳の品質と効率: 実社会におけるニーズと工学的実現可能性. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 915-918.

藤田篤, 山田優, 影浦峡 (2019). 産業翻訳に役立つ自然言語処理技術についての議論の足場. 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, pp. 914-917.

Hutchins, W. J. and Somers, H. L. (1992). An Introduction to Machine Translation. Academic Press.

ISO/TC27 (2017). "ISO 18587:2017 Translation Services: Post-editing of Machine Translation Output: Requirements.".

影浦峡 (2017). 改めて, 翻訳とは何か：Google NMT が使える時代に. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 931-934.

影浦峡 (2019). 人間の翻訳と機械の翻訳（1）：翻訳者は何を翻訳しているか？AAMT Journal,

71, pp. 14-19.

影浦峡 $(2020 a)$ ．人間の翻訳と機械の翻訳（2）：文書とはどのようなものか？ AAMT Journal, 72, pp. 7-11.

影浦峡 (2020b). 翻訳プロセス・モデルの構築を目指す研究. AAMT Journal, 72, pp. 25-28.

山田優, 藤田篤, 影浦峡 (2016). 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. AAMT Journal, 63, pp. 36-40.

## 略歴

藤田篤：2005 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士 (工学)。2014 年より NICT 先進的音声翻訳研究開発推進センター 主任研究員. 主に言い換え表現の生成と認識, 機械翻訳の研究に従事.

山田優：関西大学外国語学部／外国語教育学研究科教授．立教大学大学院異文化コミュニケーション研究科博士（異文化コミュニケーション学／翻訳通訳学)。社内通訳者, 産業翻訳者を経て, 現在は翻訳研究者として研究に没頭する。研究の関心は翻訳テクノロジー論, 翻訳プロセス研究 (TPR), 翻訳の外国語教育への応用 (TILT) など.

影浦峡: 東京大学・大学院教育学研究科. 学術博士 (マンチェスター大学).

専門語彙論, 翻訳論, 知識と記号に関心を持つ。著書に The Dynamics of Terminology (John Benjamins: 2002), The Quantitative Analysis of the Dynamics and Structure of Terminology (John Benjamins: 2012)など. Terminology 誌の編集委員長を務める．知識と社会の関係にも関心を持ち, 最近では, 同意を得ないデータを使い被曝の影響を矮小化したいわゆる宮崎・早野論文の倫理的・科学的問題を指摘したレターも発表している .