金融市場翻訳に特化したLLMに対するLLM-as-a-Judgeベース蒸留学習

金融市場レポートは,為替・金利・株式など多様な資産クラスの動向や見通しを高頻度で報告する実務文書であり,専門用語・略語や市場参加者特有の言い回し,機関投資家向けの文体といったドメイン固有の特徴を持つ.したがって,単なる文単位の意味対応だけでなく,レポート全体で一貫した用語選択と自然な市場コメントとしての表現が求められる.近年の機械翻訳や大規模言語モデル（LLM）の性能向上にもかかわらず,金融市場レポートでは用語の不自然さや不統一が残り,人手による修正が依然として不可欠である.本研究の貢献・新規性は以下の通りである．•高頻度更新かつ厳格な文体制約を持つ金融市場レポートを対象とした点．•LLM-as-a-JudgeとLLMベース・ポストエディットを組み合わせ，高品質な合成対訳を自動構築し，金融特化LLMを蒸留した点．•翻訳品質の平均値だけでなく分散（安定性）にも着目し，Judgeベース評価と統計的検定で効果を分析した点．