近年，機械翻訳の精度は大幅に向上しており，機械翻訳の利用が広まっている．しかし，利用者の年齢によっては，機械翻訳によって出力された文章の語彙の難易度が高く出力文の意味を適切に理解するのが困難な場合がある．そこで，本研究では単語の難しさを語彙の獲得年齢(AgeofAcquisition)[1]と定義し，修正すべき単語を指定した翻訳文の平易化手法を提案する．実験を通して，提案手法が文章の意味を保持したまま平易化を行うことができることを示す．また，本手法を反復的に利用することでより平易化が可能であることを示す．

近年，ニューラル機械翻訳技術の発展により多くの人々が機械翻訳を利用できるようになってきた．しかし，現在用いられている機械翻訳には出力される翻訳文の難易度を制御する仕組みが存在していない．そのため，利用者の年齢層に合わせた翻訳を生成することができず，特に子供が利用した際，翻訳文の意味を適切に理解できない可能性がある．翻訳文の意味を適切に理解できない要因の一つとして，難易度の高い単語が使用されていることがある．単語の難しさを示す指標として語彙の獲得年齢(AgeofAcquisition,以下AoA)がある．AoAに従って単語をより平易なものに置換することで，翻訳文を年齢に適した難易度に平易化することが可能である．しかし，単純に単語を置き換えるだけでは，翻訳文の意味を損なう恐れがある．また，単語以外の修正ができず，文全体の平易化に繋がらない可能性がある．そこで，本研究では原言語文と機械翻訳の出力に対し大規模言語モデル(LLM)を用いて翻訳文中のAoAの高い語を反復的に指定する平易化を行う手法を提案する．図1に本研究の概要図を示す．LLMを利用することにより，指定した単語だけでなく，周囲の単語も文脈に応じて置き換えることができ，文意を保持した平易化が可能となる．また，翻訳文内に修正すべき単語が複数存在した場合や出力された平易文に再びAoAの高い単語が含まれていた場合，反復的に適用することで全ての単語を平易化できる．また，本手法はAoAを用いて単語の難易度を決定するため，子供のための翻訳器や非母語話者の言語学習支援など教育目的への応用が可能であると考えられる．Simple-English-Wikipediaをもとに作成したデータセットのでの実験を通じて，MUSS[2]を利用した平易化手法や語彙を制限した生成手法に比べ高い翻訳性能を維持したまま平易化を達成した．