本論文では，自然言語処理システムの実社会応用の具体例として，筆者が行った2020東京オリンピック参加者名簿の翻訳支援の経験を報告する．実社会応用では，「ことば」が社会的存在であることを考慮したシステム設計・運用が重要となる．オリンピック参加者名簿の翻訳とは，国際オリンピック委員会(InternationalOlympicCommittee,IOC)から提供される名簿に含まれる，ほぼすべての参加者の氏名（アルファベット表記）に，カタカナ表記の訳を付与することである\footnote{氏名を漢字で表記する国・地域の参加者を除く．具体的には，日本，中国，韓国，香港，台湾．}．このタスクは，技術的にはトランスリタレーション(transliteration)の問題とみなされる．しかしながら，客観的な正解は存在しないため，システムが出力すべきものは，システムの利用者，あるいは，社会が納得するカタカナ訳となる．この点については，次章以降で詳しく議論する．本論文では，まず，第2章で，オリンピック参加者名簿翻訳というタスクを説明し，人名翻訳の本質について議論する．第3章では，翻訳支援に使用したシステム\textbf{綴2021}と，実際の翻訳支援作業の経過を示す．続く第4章と第5章では，綴2021とそれを支えるシステム\textbf{袷2019}の技術的詳細を示す．これらのシステムは，準備段階で作成したシステム\cite{Yasue2016a,Yasue2016b,Sato2017}に，改良を加えたものである．第6章では，システムの翻訳結果が実際にどの程度採用されたかを示すとともに，これらの一連の経験を通して得られた知見をまとめる．最後の第7章では関連研究について述べる．本研究の新規性は，オリンピック参加者名簿の翻訳という現実のタスクを実行するためのシステムを設計・実装し，そのタスクをどの程度うまく遂行したかを翻訳結果の採用率という形で示した点にある．なお，本論文では，姓と名の組を表す用語として「氏名」を，姓または名を表す用語として「名前」を用い，「氏名」と「名前」を総称する用語として「人名」を用いる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%