低資源言語の機械翻訳モデル構築における課題として，十分な量の対訳データの確保が挙げられる．さらに，対象ドメインが限定されている文の翻訳などの場合，対訳データだけでなく原言語側の単言語データを確保することさえも困難な場合がある．本研究では，対象ドメインの原言語側の単言語データが少量しかない状況下で，学習データ量不足の課題を解決するための大規模言語モデル（LLM）を活用した多様で高品質な合成データ生成手法を提案する．提案手法の効果を確認するために，タイ語から日本語へのニュース翻訳の実験を行った．提案手法で合成したデータを用いてLLMをファインチューニングしたニュース機械翻訳器は，タイ語から日本語へのニュース翻訳タスクにおいて従来手法を上回る性能を達成し，BLEU値を19.9ポイント改善した．

近年，大規模言語モデル（LLM）は汎用的なタスクで人間に近い性能を達成するなど大きな注目を集めている[1][2]．LLMの性能を高めている大きな要因の一つは大量の学習データであり，英語以外の低資源言語を対象としたタスクについては依然課題が残る[3]．汎用的なLLMを一つのタスクに特化する方法として，対象のタスクのデータで事前学習済みのLLMを学習するファインチューニングがある[4][5]．翻訳タスクへのファインチューニングにおいては原言語と目的言語の対訳データが必要であり，低資源言語において十分な量の対訳データ収集は課題である．学習データ不足の対処の１つにデータ拡張があり，対訳データの拡張として，ピボット翻訳を用いた手法[6][7]や逆翻訳を用いた手法[8]がある．ピボット翻訳は原言語側のデータを用意し英語など高資源言語の中間言語（ピボット）への翻訳を介して目的言語へ翻訳する手法であり，逆翻訳は目的言語側のデータを用意し原言語へ翻訳する手法である．両手法は，ともに，十分な量の単言語データがあることが前提となっている．ニュース翻訳など特定のドメインの翻訳精度向上には，いかに対象とするドメインに近い対訳データでファインチューニングできるかが鍵となる．例えば，「特定の報道機関のスタイルで書かれたタイの固有名詞を数多く含むタイ語のニュース」の機械翻訳器の構築には，「タイ語のニュース」ドメインの対訳データでは十分でなく，より詳細な限定化が必要となる．このように，ドメインを限定すればするほど対象ドメインの単言語データすらも収集することが難しくなる．本研究では，低資源言語の機械翻訳タスクにおいて，対象とするドメインの対訳データと単言語データ双方の不足に対処するため，LLMを用いて少量の原言語側の単言語データから大量の合成対訳データを生成する手法を提案する．本稿における貢献は以下のとおりである．•LLMを用いて対象ドメインの多様な原言語データを生成し，かつ，生成した原言語データを日本語に翻訳するための，新しいプロンプト設計と生成フローを提案した．•タイ語から日本語へのニュース機械翻訳実験により，提案手法による翻訳性能の向上を確認した．