翻訳は、原文を読みながら訳文を入力する同時並行的な作業であるが、読み方と入力の進め方には個人差（スタイル）がある。近年、視線移動とキー入力の記録から翻訳者の行動の特徴が記述されてきた一方で、翻訳者の行動やスタイルの違いを「シミュレーションして再現する」枠組みは十分ではない。そこで本稿は、視線移動とキー入力を行動として選択できる生成モデルを構築し、実データから推定した感覚運動レベルの行動の傾向を組み込んだ。そのモデルを使い、行動の好みに関するパラメータを変えてシミュレーションを行った。その結果、翻訳開始直後に現れる読みパターンの違いが、実データに近い形で再現されることを示した。

翻訳は、原文理解と訳文入力が同時並行で進む複雑な認知活動である。近年、CRITTTranslationProcessResearchDatabase（TPR-DB）[2]に代表される翻訳プロセスデータベースの整備により、視線移動とキー入力を同期させた翻訳者の行動ログが大量に蓄積されてきた。これらのデータは、翻訳者の認知負荷を分析するだけでなく、作業方略の個人差や翻訳スタイルを定量的に捉える手がかりを与える。典型的な翻訳スタイルの例として、図1のようなHead-starterとContext-plannerという2つのタイプ[3]がある。Head-starterとは、原文を読むのとほぼ同時に訳文の産出を行うスタイルである（図1上）。一方、Context-plannerは、まず文脈を読んだうえで訳出を始めるスタイルである（図1下）。既存研究の多くでは、このようなスタイルや行動パターンの分類・記述が観測データの特徴量にもとづき体系的に行われてきたが、翻訳者の行動をシミHead-starter、下：Context-planner）。X軸は時間（ミリ秒）、Y軸は原文の単語。点はfixation、線はsaccade、黒文字は訳文の入力、赤文字は削除を表す。ュレーションして、スタイルの違いを再現・検証できるモデルはまだ少ない。それに関連して近年では、能動的推論[1]を翻訳者の認知プロセスの説明に導入しようとする試みが進んでいる。能動的推論は、知覚と行動選択を同一のベイズ推論として扱い、生物は観測と予測の不一致（驚き）を低減するように行動を選択するという一般理論を与える。翻訳研究では、感覚運動・認知・情動などの階層をモデル化し、翻訳中の行動を選ぶエージェントとして翻訳者を捉える提案などがなされてきた[4,5]。Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).条件①常にFlow（F）行動を好む。条件②好みが時間に応じてOrientation（O）→Hesitation（H）→Flow（F）へと変化する。3シミュレーションの結果3.1可視化した行動の比較条件①（Flow固定）でのシミュレーションの一例を可視化したものが図3上部である。視線（青い点と線）は原文をほぼ直線的に移動し、訳文の入力（黒文字）も比較的早い時間から同時に行われている。この条件では、上位層がFlow行動を好むため、文脈の先読みをせずに、読み進めながら並行的に訳文を入力する行動が選択されやすくなっている。このような行動パターンは、実データのHead-starterスタイル（図1上）と類似している。これに対して、条件②（O→H→F）の例が図3下部のグラフである。視線は、まず比較的素早く後半部分まで移動した後で、前半部分に戻る。その後、原文を再度順に読み進めつつも、訳文入力が進んでいる。この条件では、開始直後は上位層で文脈を把握する行動が支持され、その後徐々にFlow的な行動へと移っている。このような「先に読む→入力する」という時間構造が生成され、Context-plannerの特徴（図1下）と整合的な行動パターンが得られた。3.2量的な比較3.1節では、条件の違いによってHead-starterとContext-planner的な2つのスタイルが現れることを視覚的に確認したが、ここではその差を視線パターンの比率で量的に比較する。具体的には、「翻訳開始から訳語『その結果』の次の語を入力するまで」に含まれるfixationを、3種類の視線パターン（L:Linear/R:Re-fixation/S:Scattered）に分類[9]し、各タイプの比率を計算する。Lは視線がほぼ一直線に進む動き、Rは同じあたりを繰り返し注視する動き、Sは読む流れがまとまらない不規則な動きである。ここでnL、nR、nSをそれぞれ視線パターンの出現回数、n_fix=nL+nR+nSをfixationの総数とすると、比率pL、pR、pSはpL=nL/n_fix、pR=nR/n_fix、pS=nS/n_fixで与えられる。比較の方法として、図1で用いたTPR-DBの2セッション（Head-starterとContext-planner）を観測iアノテーションのアルゴリズム上、1回のみのfixationはSと判定される[9]。基本的には同じ形式のグラフだが、X軸は離散ステップ（合計30）。上が条件①（Flow固定）、下が条件②（O→H→F）の一例。値とし、各条件のシミュレーション1000試行分から同じ区間のfixationを取り出して得たpL、pR、pSの分布と比較した。まず観測値を見ると（表1）、Head-starterでは当該区間のfixationが1回のみでタイプはSであったi。一方、Context-plannerではfixationが33回観測され、最も多いのはLであった（pL=0.49）。入力開始までにLが一定割合を占めており、図1に見られた「先に文脈を読む」という特徴と一致する。次に、これらの観測値をモデルの生成分布に位置付けて比較した（表2）。観測値（Obs.）はいずれも分布の95%区間に収まり、少なくとも外れ値とみなされるほど極端な値はなかった。Head-starterはn_fix=1のため極端な値になるが、特にpL=0は分布の主要なモードと一致し（約67パーセンタイル）、条件①シミュレーションが「最初にLがほとんど生じない」挙動を取りやすいことがわかる。一方、org/licenses/by/4.0/).Context-plannerのpLはモデルの分布の中ほど（約61パーセンタイル）に位置し、pSは上位、pRは下位に寄っていた。したがって、Context-plannerの最初の読み部分に見られる「Lが相対的に多い」という傾向を、条件②シミュレーションの生成分布の範囲内として説明できる。ただしpRが分布の下位であることから、このモデルはRを多めに生成している。Stylen_fixnLnRnSpLpRpSHead-10010.00.01.0starterContext-33165120.490.150.36planner分布と観測値の比較。Med.はシミュレーションの中央値、95%PIは[2.5%,97.5%]の予測区間、Obs.Pct.は観測値の百分位。95%Obs.Cond.StyleStatObs.Med.PIpct.Head-[0.00,①(Flow)pL0.000.0066.7%starter1.00]Head-[0.00,①(Flow)pR0.000.629.2%starter1.00]Head-[0.00,①(Flow)pS1.000.20100%starter1.00]Context-[0.00,②pL0.490.4260.7%(O→H→F)planner0.79]Context-[0.10,②pR0.150.377.7%(O→H→F)planner0.77]Context-[0.00,②pS0.360.2087.7%(O→H→F)planner0.48]さらに図4では、主要な差が現れるpLについて、各条件の分布をヒストグラムとして可視化し、観測値を破線で重ねた。条件①ではpLが0近くに集中しやすい一方、条件②では0.3〜0.6付近に山があり、条件間で「最初の読み進め量」が大きく変わることがわかる。またシミュレーションにばらつきはあるものの、その傾向がHead-starterやContext-plannerなどの実際の翻訳プロセスデータとも整合している。以上より、能動的推論モデルのシミュレーションで、先読みと入力開始タイミングの差という主要な行動の違いが再現される可能性がある。また、視線パターンの比率という簡易的な指標でもその傾向が確認できた。定条件とHead-starter、下がO→H→F条件とContext-planner。4おわりに本稿では、翻訳プロセスにおける視線移動とキー入力をシミュレーションする能動的推論モデルを構築し、行動の事前分布を操作して、翻訳スタイルの違いを再現する可能性を提示した。また、実際の翻訳プロセスデータ由来の確率分布をモデルに組み込むことで、データに根ざしたシミュレーションが可能となることを示した。ただし、本稿の結果は1文・少数例にもとづく予備的検証にとどまるため、翻訳セッション全体や多数の文、他言語への一般化は今後の課題である。加えて、現状は手動で設定しているパラメータの一部を実データから推定する方法の整備や、訳文の完成などの目標をモデルに明示的に組み込むことも必要である。さらに、量的評価を拡充し、翻訳スタイル差の説明に必要な要因をより厳密に同定していきたい。org/licenses/by/4.0/).