日英間や日中間のような，文法構造の大きく異なる言語間における特許文書を対象とした統計的機械翻訳の精度は，利用可能な特許対訳コーパスのデータ量の増加に加え，構文解析にもとづく単語並べ替え技術(Isozaki,Sudoh,Tsukada,andDuh2010b;deGispert,Iglesias,andByrne2015)の進展によって大きく向上した(Goto,Utiyama,Sumita,andKurohashi2015)．しかし特許明細書中の請求項文は，特に重要性が高いにもかかわらず，明細書中の他の文と比較しても依然として翻訳が困難である．特許請求項文は，以下の2つの特徴を持つサブ言語(Buchmann,Warwick,andShann1984;Luckhardt1991)と考えることができる．1つ目の特徴は，非常に長い単一文で構成されることであり，2つ目の特徴は，対象言語に依存しない部品のセットから構成されるということである．特許請求項翻訳の困難さは，まさにこれらの2つの特徴に根差している．1つ目の特徴である特許請求項文の長さによって，事前並べ替え等で用いられる構文解析器が解析誤りを生じる可能性が高くなり，ひいては事前並べ替えの精度が下がる．2つ目の特徴であるサブ言語に特有の文構造は，特許明細書の他の部分で学習された統計的機械翻訳を用いるだけでは正確にとらえることができない．本稿では，特許請求項文に対する統計的機械翻訳の精度を向上させるための手法について述べる．なお以降の説明では，特許請求項を構成する要素を「構造部品」と呼ぶ．我々は，前述の特許請求項文の特徴に起因する問題を解決するためのモジュールを追加した統計的機械翻訳の枠組みを構築した．サブ言語に特有の文構造に基づく我々の手法は2つの狙いがある．(1)事前並べ替えおよび統計的機械翻訳処理を，入力文全体にではなく，文の構造部品を単位として実行する．この構成により事前並べ替えおよび機械翻訳への入力を実質的に短縮し，結果として翻訳精度を向上させる．(2)特許請求項文の文構造を明示的に捉えた上で翻訳を行うことにより構造的に自然な訳文を生成できるようにする．具体的には，言語非依存の構造部品を得るための同期文脈自由文法規則および正規表現を人手で構築し，これら構造部品を非終端記号とした同期文脈自由文法を用いることによって，原文の文構造を訳文の文構造に反映させる．我々は，英日・日英・中日・日中の4言語対の翻訳について上記提案手法を適用し，その効果を定量的に評価した．提案手法を事前並べ替えと併用した場合に，英日・日英・中日・日中の4言語方向すべての翻訳実験において翻訳品質がRIBES値(Isozaki,Hirao,Duh,Sudoh,andTsukada2010a)で25ポイント以上向上した．これに加えて，英日・日英翻訳ではBLEU値が5ポイント程度，中日・日中翻訳では1.5ポイント程度向上した．英中日3言語の請求項文構造を記述するための共通の構造部品は5種類のみであり，これら構造部品を単位として記述した英日・日英・中日・日中の4言語方向の同期文脈自由文法の規則はそれぞれ10個以内である．非常に少ない数で，この翻訳精度改善を実現することができた．