専門家評価と相関分析に基づく大規模言語モデルによる法廷通訳の実現可能性の検証

外国人が日本で裁判を受ける際，その権利保障[1,2,3]は司法手続の公正性に不可欠であり，法廷通訳は重要な役割を担っている．しかし，日本の法廷通訳制度は，通訳人の人数不足，質の保証の不十分さという課題を抱えている．通訳人候補者数は近年減少しており[4]，国家資格や通訳内容を検証する制度も整備されていない[5,6]．その結果，実際に誤訳が判決に影響を与えたケース[7]や，誤訳による冤罪事件も発生している[8]．また，通訳結果を事後的に検証する「検証通訳[9]」も重要だが，専門家による人手検証には高いコストが伴う．近年は大規模言語モデル（LLM）の発展により機械翻訳の品質は向上しているが，逐語性や言語等価性を重視する法廷通訳にそのまま適用できるかは明らかではない．本研究は，LLMによる「法廷通訳」と「検証通訳」の実現可能性を検証することを目的とする．具体的には，法廷通訳に求められる言語等価性をLLMがどの程度維持できるか，またLLMが検証通訳としてプロの法廷通訳人による人手評価を再現できるかを検討する．そのために，法廷通訳経験者の知見に基づいて評価指標を改訂し，ベトナム語・中国語・英語の三言語について法廷通訳経験者による人手評価を行った．その結果，LLMは法廷通訳として一定水準で言語等価性を維持した翻訳文を生成できる可能性を示した一方で，法律用語や疑問文の訳出に課題が残り，また検証通訳としてはLLM-as-a-Judgeと人手評価との相関が低く，現段階では実用が困難であることが示唆された．