機械翻訳の問題として学習データの対訳文不足がある．この問題への対策として単言語データを用いたデータ拡張などが行われている．提案手法は日本語と英語の対訳文から英日対・日英対・日日対・英英対の対訳を作成する．そしてそれぞれを英日翻訳，日英翻訳，日本語言い換え，英語言い換えタスクとしてマルチタスク学習を行う．提案手法の特徴としてアーキテクチャの変更，単言語データを用意する必要がない．実験の結果，自動評価と人手評価でベースラインを上回った．

ニューラル機械翻訳（NMT）は統計的機械翻訳（SMT）と比較して高い精度を示した[1]．しかし，NMTが高い性能を示すには大量の対訳文が必要である．この問題への対策として，単言語データを利用したデータ拡張が行われている．Sennrichら[2]はターゲット言語側の単言語データをソース言語に翻訳し疑似的な対訳を作成した．しかし，この手法ではターゲット言語の単言語データを必要とする．そこで，対訳文のみを利用したデータ拡張として，言い換えの利用[3]やBidirectionalTraining[4]，同一対の学習[5]などの手法が提案されている．本研究では翻訳と言い換えのマルチタスク学習を提案する．日英翻訳の一般的な学習では日本語から英語への翻訳のみ学習する．提案手法では，日本語と英語の対訳文から英日対・日英対・日日対・英英対を作成する．そしてそれぞれを英日翻訳．日英翻訳・日本語言い換え・英語言い換えタスクとしてマルチタスク学習する．特徴としてアーキテクチャの変更が必要なく，既存の対訳文のみを利用する．また，外部データを利用したデータ拡張と組み合わせることもできる．実験の結果，自動評価と人手評価ではベースラインを上回った．