第 5 回 - JTFジャーナル

2017
翻訳の未来を考える
巻頭特集
Google NMT Shock
03/04
#288
翻訳者登録制度説明会
－ISO17100 規格に基づく資格登録制度の開始－
【大阪開催】2017 年4 月17 日（月）
【東京開催】2017 年5 月31 日（水）
ごあんない
2015 年に翻訳サービスに関する要求事項を規定した国際規格として ISO17100 規格が発行されました。
これに伴い、
日本規格協会では、一般社団法人日本翻訳連盟及び特定非営利活動法人日本知的財産翻訳協会をはじめとした業界団体、
並びに関係者の皆様の協力のもと、ISO17100 規格に基づく翻訳者の資格登録制度創設の準備を進めて参りました。
「翻訳者資格登録制度」とは、＂ISO17100 に基づいて専門的力量を有する翻訳者を評価し登録する資格制度＂で
あり、翻訳サービスの＂質＂にさらなる信頼性を付与する仕組みとして機能することが期待されています。
今般、
「翻訳者資格登録制度」の開始（本年 4 月 1 日）を記念して、説明会を開催します。多くの皆様の参加をお待ち
しております。
プログラム（予定）
l 翻訳者登録制度の開始とこれからの翻訳業界
一般社団法人日本翻訳連盟会長／株式会社翻訳センター代表取締役社長
東郁男氏
l 特許翻訳業界の現状と求められる専門性について
特定非営利活動法人日本知的財産翻訳協会常務理事・事務局長浜口宗武氏
l ISO17100 規格（翻訳サービスの要求事項）に基づく認証状況
株式会社川村インターナショナル取締役
森口功造氏
l 翻訳者資格登録の要件、申請手続きについて
一般財団法人日本規格協会翻訳者評価登録センター
開催・申込要領
【開催日時】
大阪：2017年4月17日（月）13：30－16：10
東京：2017年5月31日（水）13：30－16：10
【共
催】
一般財団法人日本規格協会／一般社団法人日本翻訳
連盟／特定非営利活動法人日本知的財産翻訳協会
【会
場】
大阪：大阪市中央公会堂
大集会室
定員800名
東京：品川区立総合区民会館
（きゅりあん）8F大ホール
定員1000名
【参加費】無料
【申込方法】
日本規格協会ホームページ（www.jsa.or.jp/jrca/
index.html）掲載の参加申込書に必要事項を記入の上
2017年3月31日までにお申し込みください。
（大阪市北区中之島1-1-27）
（品川区東大井5-18-1）
翻訳者評価登録センター
〒108-0073 東京都港区三田 3-13-12 三田 MT ビル
TEL: 03-4231-8590 / FAX: 03-4231-8685
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#288 2017
03/04
c o n t e n t s
6
翻訳業界カレンダー
巻頭特集：Google NMT Shock
8
10
12
14
Google NMT Shock
ニューラル機械翻訳とは何か？ ● 永田昌明
Google 製機械翻訳導入ソリューション ● 中山雄貴
ニューラル機械翻訳と特許翻訳 ● 梶木正紀
連載記事
16
18
20
続・翻訳者のための作戦会議室第 5 回翻訳者にとって一番大事なこと ● 井口耕二
メディカル翻訳最前線第 5 回医薬翻訳者のための疫学研究と統計学基礎 ● 小泉志保
いまさらながらの・・・CAT ツール★超基本第 5 回翻訳支援ツールの環境の変化 ● 加藤じゅんこ
22 帽子屋の辞典十夜第 5 回「日本語と英語の“大辞典”」● 高橋聡
24 『何でも教えてキカク』第 5 回翻訳者登録制度はじまる！● 田嶌奈々
26 翻訳品質のランチボックス第 5 回 TAUS DQF のエラー分類 ● 西野竜太郎
28 翻訳者のための Word 再入門第 5 回編集作業の自動化 ● 新田順也
30 機械翻訳の近未来第 5 回ニューラル機械翻訳（NMT）● 本間奨
32 翻訳と私第 4 回ことばの森の片隅に ● 星野靖子
34 翻訳テクノロジーを学ぶ第 5 回 ∼ニューラルネット機械翻訳∼ ● 山田優
36
翻訳業界インデックス
表紙撮影：世良武史
一般社団法人日本翻訳連盟
〒 104-0031
日本翻訳ジャーナル
東京都中央区京橋 3-9-2 宝国ビル 7F
2017 年 3 月／4 月号 #288
TEL 03-6228-6607 FAX 03-6228-6604
発行人 ● 東郁男
（会長）
編集人 ● 河野弘毅
[email protected] http://www.jtf.jp/
無断転用禁止 ©2017 Japan Translation Federation
#288 2017 03/04
5
翻訳業界カレンダー
イベント名
3 11
2017
JAITS 関西支部
第 44 回例会
医療通訳検定試験について（重野）
「Handbook of Translation Studies 日本語翻訳プロジェクト・経過報告
（仮）」
NLP2017 筑波
言語処理学会第 23 回年次大会。初日と最終日はチュートリアル。
18
23
JTF 関西セミナー
よくみる和文英訳の落とし穴∼より読みやすい英訳のために∼
広島にて開催
JTF 翻訳セミナー
翻訳界に、Game Changer『使える自動翻訳』が、降臨！
31
JTF 翻訳支援ツール説明会
共通テーマ：
「クラウドを活用したコミュニティ翻訳」
第一部：
「大学向けオープンソースソフトウェアの翻訳に適用する
共通翻訳メモリの開発と実践」
第二部：
「Transifex を利用したコミュニティ翻訳
∼オンライン翻訳ツールを活用した翻訳ワークフローの自動化∼」
1
TAC 東京お花見会
5:00 pm - 7:00 pm、代々木
8-9
IJET-28 コロンバス
28th International Japanese-English Translation Conference
(IJET-28)
15
JAITS 関東支部
第 43 回関東支部例会
13-17
4
内容
calendar
17
「手話通訳研究の現状と課題」研究発表に続いて音声言語間通訳研究
者とのディスカッションあり。
「翻訳者登録制度の開始とこれからの翻訳業界」
（東郁男氏）
JSA翻訳者登録制度説明会基調講演：
「特許翻訳業界の現状と求められる専門性について」
（浜口宗武氏）
（大阪会場）
「ISO17100 規格に基づく認証状況」
（森口功造氏）
JTF 関西セミナー
23
NIPTA 第 24 回知的財産翻
訳検定（和文英訳）
25-26
5 22
26
31
TAUS Executive Forum
Tokyo 2017
JTF 翻訳品質セミナー
JTF 翻訳品質セミナー
1
7
7 22
日本通訳翻訳学会
（JAITS）
会場：筑波大学筑波キャン
パス春日エリア
言語処理学会
（ANLP）
ベンジャミン・トンプキンス
日本翻訳連盟（JTF）
関西委員会
隅田英一郎
日本翻訳連盟（JTF）
翻訳セミナー企画運
営委員会
第一部常盤祐司（法政大学）
第二部出口大輔（名古屋大学）
日本翻訳連盟（JTF）
翻訳支援ツール委員
会
（日本翻訳者協会理事長）
（情報通信研究機構 (NICT) フェ
ロー、先進的音声翻訳研究開
発推進センター副センター長、
JTF 理事）
日本翻訳者協会（JAT）
東京地区活動委員会
（TAC）
Place: The Ohio State
University, Columbus,
Ohio, USA
日本翻訳者協会
（JAT）
白澤麻弓（筑波技術大学）
日本通訳翻訳学会
（JAITS）
翻訳・通訳業界セミナー“グローバル・コミュニケーションのパートナー”
東郁男（JTF 会長、株式会社
翻訳センター代表取締役社長）
日本翻訳連盟（JTF）
関西委員会
【1 級】(1) 知財法務実務、(2) 電気・電子、(3) 機械、(4）化学、(5) バイオテ
クノロジー／記述式。１級合格候補者には面接試験有。
（プロレベル）
【2 級】技術選択なし／記述式。
（準プロレベル）
（入門レベル）
【3 級】技術選択なし／記述 + 選択式問題。
受付期間：
2017 年 2 月 13 日 ( 月 )10:00
∼ 4 月 14 日 ( 金 )17:00
日本知的財産翻訳協
会（NIPTA）
翻訳業界のヴィジョンと技術革新をテーマとする国際フォーラム。
2010 年の初開催以来、今年で 7 回目の開催。
＊定員になり次第締切ります。
会場：青山のオラクル本社
発表：Jaap van der Meer
（TAUS 代表）他多数
TAUS
「誰も教えてくれない翻訳チェック ~ 翻訳者にとっての翻訳チェックを考
える ~」
（齊藤氏）
「文書作成における接続詞の役割 ~ 接続詞を使うと文書は論理的になる
（石黒氏）
のか ~」
齊藤貴昭（JTF 理事）
石黒圭（国立国語研究所
「翻訳しやすい日本語原稿の書き方 ( 仮 )」
中村哲三（テクニカルコ
ミュニケーター協会理事、人材
育成部会、tcworld TCTrainNet
Certified Trainer）
日本翻訳連盟（JTF）
翻訳品質委員会
品川区立総合区民会館
日本規格協会（JSA）
日本翻訳連盟（JTF）
日本知的財産翻訳協
会（NIPTA）
「翻訳者登録制度の開始とこれからの翻訳業界」
（東郁男氏）
JSA翻訳者登録制度説明会基調講演：
「特許翻訳業界の現状と求められる専門性について」
（浜口宗武氏）
（東京会場）
「ISO17100 規格に基づく認証状況」
（森口功造氏）
MT Summit XVI 発表募集
9 月に開催される MT Summit では、MT による個人翻訳者および翻訳会
JTF 定時社員総会
総会、基調講演、懇親会
第 67 回 JTF ほんやく検定
申し込み期間：2017 年 4 月 20 日（木）∼ 2017 年 7 月 17 日（月）17:30 まで
科目：1. 基礎レベル 5 級
2. 基礎レベル 4 級
3. 実用レベル英日翻訳
4. 実用レベル日英翻訳
締切
重野亜久里（きょうと多文
化共生センター）
HTS日本語翻訳プロジェクト
メンバー
日本規格協会（JSA）
日本翻訳連盟（JTF）
日本知的財産翻訳協
会（NIPTA）
「翻訳者資格登録の要件、申請手続きについて」
（翻訳者評価登録センター）
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主催
大阪中之島中央公会堂
大集会室
【申込み期限：2017年3月31日】
「翻訳者資格登録の要件、申請手続きについて」
（翻訳者評価登録センター）
19
講師等
社の業務支援に関する発表を募集。
日本翻訳連盟（JTF）
翻訳品質委員会
教授）
きゅりあん
【申込み期限：2017年3月31日】
＊定員になり次第締切ります。
連絡先：山田優（関西大
学）
基調講演：中岩浩巳
（AAMT 会長、JTF 監事）
※併願可能です。
※実用レベルは、
「政経・社会」
「科学技術」
「金融・証券」
「医
学・薬学」
「情報処理」
「特許」
の 6 分野の中から 1 分野を選
択します。
IAMT（機械翻訳国際連盟）
アジア太平洋機械翻訳協会
（AAMT）
名古屋大学大学院情報科
学研究科
日本翻訳連盟（JTF）
日本翻訳連盟（JTF）
ほんやく検定委員会
注意：この記事に掲載した情報は各団体がウェブサイトなどで公開している情報をもとに JTFジャーナル編集部が編集執筆しています。内容には正確を期していますが、万一誤りや不適切な内容がございましたら日本翻訳連盟事務局までお知らせください。
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#288 2017 03/04
ライト兄弟が人類初の動力付き有人飛行に成功
したのは 1903 年 12 月 17 日だったが、その事実と
重要性はしばらく世間から認められなかった。世間
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c
o
の冷たい反応に業を煮やしたライト兄弟がル・マン
で観衆を前に公開フライトを行ったのは 5 年近く
後の 1908 年 8 月 8 日。このデモフライトはわずか 1
分 45 秒の短いものだったが、航空先進国フランス
の技術者たちがライト兄弟の発明の意味と価値を
理解するには十分な内容だった。欧州をはじめ世
界の航空技術はその日以降、飛躍的に進歩し、6 年
後の 1914 年に開戦した第一次世界大戦では各種の
T
M
軍用機が各国で開発されることになる。
あるできごとが歴史の転回点だったとわかるの
は後世からその時代を振り返ったときのことで、そ
の転回点に居合わせた当事者には、それが転換点
N
le
かどうか判断できないものだろう。
巻頭特集
g
o
o
G
h
S
今回のアップデートは、過去10年の開発の歴史を振り返っても、
それを大きく上回る飛躍的な前進だと自負しています。
— Google 翻訳チーム *1
2016 年 11 月に、グーグルがニューラル機械翻訳を市場に投入した。
グーグルのニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation）は、その頭
文字をとって Google NMT、またはさらに短く GNMT と呼ばれる。ライト
兄弟の歴史が教えるように、転回点にさしかかるまではゆっくり時間が
流れていたのに、転回点をすぎると時間の流れが急に加速される。もしも
GNMT の登場が歴史の転換点であるとすれば、これまで重厚長大産業の時
間感覚で仕事してきた翻訳業界が、いきなり IT 産業のスピード感にさらさ
れることになる。
もうひとつ指摘したいのは、GNMT がいわゆる「破壊的イノベーション」
であるか否かを決めるのは、翻訳のユーザー（すなわち全人類）であって
既存の翻訳者や翻訳会社ではない、ということだ。
既存の翻訳業界は、当然ながら技術革新前の世界の常識にもとづいて
仕事をしてきたし、その常識に基づいて各自の仕事のやり方や価値観を構
成している。その視点から機械翻訳を評価しようとすると、いきおいネガ
ティブな意見が多くなる。
もちろん翻訳品質を判断する基準は各自の中にあるので、機械翻訳の品
質を批判するのは個人の自由だが、翻訳業界の存立基盤である市場を支配
しているのは翻訳の顧客（すなわち普通の人たち）だということを忘れて
はならないだろう。当面は、翻訳業界は普通の人たちが GNMT にどういう
判定を下すのか、固唾を呑んで謙虚に見守っていく必要があるだろう。
8
#288 2017 03/04
巻頭特集
oog
G
この特集号を読むためのガイド
GNMT は具体的にどんな翻訳を出力
井口耕二さん『続・翻訳者のための作戦
し、その翻訳にはどのような特徴がある
会議室』第 5 回「翻訳者にとって一番大事
今月号の JTF ジャーナルでは、GNMT と
でしょうか？これについては、本間奨さ
なこと」は、GNMT の登場とその先に予想
共存する近未来の翻訳業界を考える上で
ん機械翻訳の近未来』第 5 回「ニューラ
される今後の技術進歩を見据えて、翻訳
参考になる記事をそろえました。
」をお読みください。
ル機械翻訳（NMT ）
者がこれからどう歩んでいくのか、その
GNMT を従来手法の機械翻訳（特に SMT）
行方を、機械翻訳活用の流れに乗る道、機
永田昌明さんの特集記事『ニューラル
と比較した結果と、パブリックサービスで
械にできないことをしていく道、廃業に
機械翻訳とは何か？』では、GNMT に関し
ある GNMT を企業で利用するときの注意
いたる道の三つがあるとした上で、機械
て翻訳業界人の視点から最も知りたいポ
点が記載されています。
にできないことをしていく道を歩くため
イントを自然言語処理研究の第一人者に
には具体的に何をどうすべきなのか論じ
答えていただきました。この記事を最初
切り口を変えて、人文科学の視点から
にじっくり読むことで、正確な技術知識に
NMT という技術の特徴を論じたのが山田
ています。
基づいてその先の思考を展開できるよう
優さん『翻訳テクノロジーを学ぶ』第 5 回
になり、誤解に基づいて誤った判断をす
「∼ニューラルネット機械翻訳∼」です。
GNMT への対応を真剣に考える岐路に来
る危険が減ると思います。
T
M
le N
翻訳会社は翻訳者とは違う意味で
著者らが無償で公開している教育サイト
ていると言えるでしょう。同業各社のな
*2
にアクセスす
『翻訳テクノロジーを学ぶ』
かでいち早く、顧客に提案できる GNMT
れば、周辺領域までの基礎知識を習得で
導入ソリューションの提供を開始した
きます。*3
㈱ヒューマンサイエンスには、特集記事
『Google 製機械翻訳導入ソリューション』
ここまでが Google NMT あるいは NMT
についての解説記事になります。これを
を寄稿していただきました（著者は中山
雄貴さん）
。
受けて、翻訳業界（人）としてどのように
対処していくのかを考えるヒントになる
のが、以下の 3 本の記事です。
また、翻訳会社が自社内の翻訳現場に
NMT を導入するにあたってのストラテ
ジーを提案するのが、㈱ MK 翻訳事務所の
梶木正紀さん執筆の特集記事『ニューラ
ル機械翻訳と特許翻訳』です。示唆に富む
その提言は、これから NMT の導入に取り
組む翻訳会社各社にとってきっと参考に
なるものと思います。
*1 Google Japan Blog 2016 年 11 月 16 日
https://japan.googleblog.com/2016/11/google.html
*2 http://www.apple-eye.com//ttedu/
*3 2017 年 3 月 2 日の時点では、このサイトにはニューラル機械翻訳に関
する解説はまだ掲載されていません。
#288 2017 03/04
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ルタイムの翻訳サービスを実現したこと
です。Google は、2016 年 3 月に統計翻訳
ニューラル機械翻訳とは
何か？
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
からニューラル翻訳への移行を決断し、
2016 年 9 月に中英翻訳で Google NMT を
リリースしました。この思い切った経営判
断と開発のスピード感は、多くの研究者
にとっても驚きでした。
Q2. 従来手法の機械翻訳（フレーズベー
スや文法ベース）と比べたときのニュー
永田昌明
ラル機械翻訳（NMT）の特徴は何ですか？
従来の統計的機械翻訳（SMT, Statistical
いま話題のニューラル機械翻訳（NMT,
Machine Translation）に比べ、NMT により
Neural Machine Translation）について JTF
劇的に改善されたのは流暢性（fluency, 訳
ジャーナル編集長の河野弘毅さんの質問
文の文法的な正しさ）です。非母語話者よ
に答える形で解説します。
り流暢という意味で人間並みと言ってよ
いです。一方、NMT は忠実度（adequacy,
Q1. Google NMT 以前にも複数の会社が
原文と訳文の意味的等価性）に問題が
NMT エンジンを提供していました。
あります。SMT は、coverage（入力文の
Google のエンジンと他社のエンジンはど
各単語が一度ずつ翻訳されること）を
こが違うのでしょうか？
保証する仕組みを持っていましたが、
NMT ではこの実現が難しく、重複（over-
永田昌明
Nagata Masaaki
1987 年京都大学大学院工学研究科修
士課程修了。同年、日本電信電話株式
会社入社。現在、コミュニケーション科
学研究所主幹研究員 ( 上席特別研究
員 )。工学博士。自然言語処理の研究に
従事。電子情報通信学会、情報処理学
会、人工知能学会、言語処理学会、ACL
各会員。
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#288 2017 03/04
誰が最初かは難しいですが、現時点
generation）や抜け（under-generation）が
で少なくとも Baidu, Google, Microsoft,
生じます。また NMT は計算量の観点から
SYSTRAN, WIPO が NMT による翻訳サー
語彙数を 5 万語程度に制限する必要があ
ビスを Web 上で公開しています。2014 年
り、未知語の扱いに工夫が必要です。
秋に Google の sequence-to-sequence モ
NMT の大きな特徴の一つは、その仕組
デルや Montreal 大の attentional-based
みの単純さです。SMT の代表的なフリー
encoder-decoder モデルの論文が公表さ
ソフトウェアである moses が約 10 万行な
れてからわずか 2 年で Stanford, Harvard,
のに対し、Open NMT は約 4 千行です。こ
Edinburgh, CMU, Huawei, IBM, 精華大 , 京
れは大学院生が数か月で実装できる規模
大 , 奈良先端大 , 東大 , NICT, NTT など世界
であり、翻訳エンジンはコモディティ化
中の研究機関が NMT を研究するようにな
しつつあると言えます。一方、計算量は大
りました。
幅に増え、約 500 万文の対訳データから
Google NMTは、ACLや EMNLPなどの自
翻訳モデルを学習するのに、moses なら 1
然言語処理の国際会議で最先端（SOTA ）
日、OpenNMT では GPU を使っても 1 週間
として知られている常識的なアルゴリ
かかります。
ズムを使っており、ほぼ同等のアルゴリ
ズムを実装したフリーソフトウェアは、
日本の翻訳コミュニティにとっては、語
順の違いに頑健なことが NMT の大きな特
Harvard 大の Open NMT や Edinburgh の
徴です。SMT は語順の違いに敏感であり、
NEMATUS など多数存在します。
日本語と英語のように語順が大きく異
Google NMTの功績は、Tensor Processing
なる言語対では、構文解析を利用した事
Unit と呼ばれる行列計算専用のハード
前並べ替えなどの前処理が必要でした。
ウェア（GPU 相当）や低精度演算（8-bit ）
NMT により日本語独自のノウハウが不要
を駆使して、大規模な対訳データから多
になったことは、特に海外からの参集障
層（8 層）のネットワークを学習し、リア
壁を下げ、研究・ビジネス両面で大きな変
巻頭特集
oog
G
化をもたらすと思います。
なので、誤りの分析がある程度可能でし
Q5. 従来手法の機械翻訳は、NMT が普及
一方、SMT/NMT ともに文を翻訳単位と
た。NMT は完全なブラックボックスであ
したら滅びていくのでしょうか？あるい
するので、日英翻訳における日本語のゼ
り、翻訳誤りの原因を特定するのは非常
は、ジェットエンジンが開発されてもプロ
ロ代名詞や英語の冠詞、英日翻訳におけ
に困難です。ここで元の質問に戻ると、訳
ペラエンジンがなくならなかったように
る敬語など、翻訳元言語の文の表層には
文が流暢になる原因も間違う原因も実は
棲み分けしていくのでしょうか？
明示されず、文脈に依存して翻訳先言語
よく分からないが答えになります。
フィルムカメラとデジタルカメラの関
の表現が決まる問題については未解決の
ままです。文脈や状況に応じた翻訳が今
Q4. フレーズベースの統計機械翻訳で
後の研究課題になります。
は学習のもとになる対訳コーパスの量の
ルカメラは画質を中心にいろいろと不満
多さが重要だと教えられてきましたが、
な点がありましたが、何枚でも撮れると
Q3. なぜ Google の NMT はこれほど流暢
NMT でもコーパスをたくさん集めること
いうお手軽さは捨てられず、フィルムカ
な訳文を出力できるのですか？
は従来手法のときと同じくらい重要です
メラでできたことを取り戻そうと進化し
か？
SMT は、最大 7 単語程度の句（連続す
係に似ている気がします。初期のデジタ
ました。一眼レフの時代になって、ようや
くカメラ本来の進化が始まったように思
る単語列）を連結して文を生成し、最大 5
非常に重要です。Google NMT に関する
単語程度の単語列の出現確率の大小で句
Google のテクニカルレポートによれば、
います。
NMT は生まれてからまだ 3 年です。人
のつながりの良し悪しを判断するので、
Google の翻訳サービスで使っている対訳
間並みの流暢さは手に入れましたが、今
継ぎ接ぎによる不自然さが避けられませ
データは、two to three decimal orders of
は語彙数や coverageなど SMT から失った
ん。NMT は、文頭から単語を一つずつ生
magnitudes bigger than the WMT corpora
ものを取り戻そうとしている段階です。こ
成するので表現の幅が大きく、かつ、無
for a given language pair とあります。機
の過程で SMT の技術は、例えば単語対応
限長の単語列の確率をモデル化できるリ
械翻訳に関する国際会議 WMT の shared
等の学習データを作成するための前処理
カレントニューラルネットワーク（RNN,
task で使用されている対訳データは英独
のような形で NMT の中に残り、その先で
Recurrent Neural Network ）を使うので、
翻訳で約 500 万文ですから、Google は 1
文脈処理のような機械翻訳の本来の進化
流暢な文を生成できるのだと思います。
億文以上使っているということでしょう。
が始まるのではないかと思います。
NMT は、1000 次元程度の実数ベクトル
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一方、NMT は、ドメインを限定すれば比
を内部表現とし、原文から訳文への変換
較的小規模な対訳データでも流暢な翻訳
を一つの確率モデル（非線形連続な関数）
を生成できます。2016 年 9 月頃に筆者が
で表現し、対訳データから直接的に学習
OpenNMT の前身である seq2seq-attn を
（End-to-end 最適化）することも重要なポ
使って行った実験では、新聞記事を含む
イントです。NMTの内部には記号は存在せ
約 150 万文の日英対訳データから作った
ず、単語や文は意味的に似たものが近くに
NMT は当時の Google 翻訳（事前並べ替え
配置されるベクトルに変換されます。従っ
型 SMT）の精度を上回っていました。工夫
て対訳データに共起する例がなくても意
次第で Googleとは違う翻訳サービスを提
味的に似た単語が翻訳結果に出現する可
供することは可能だと思います。
能性があります。また文ベクトルを言語に
最後に NMT の利点、欠点、今後の課題
を表にまとめておきます。
利点
欠点
課題
流暢さ、言語非依存（語順）
、
多言語対応、簡単さ
語彙数、カバレッジ、計算量、
ブラックボックス
文脈対応
依存しない意味表現とみなせば、複数の
言語対の対訳データから一つのモデルを
学習することが可能であり、GoogleNMT
は日英翻訳と韓英翻訳が一つのモデルに
なっているようです。さらに Zero-shot 翻
訳（対訳が存在しない言語間の翻訳）が可
参考文献
能と主張している人もいます。
[Wu et al., 2016] Google s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human
and Machine Translatio, arXiv preprint arXiv:1609.08144, https://arxiv.org/abs/1609.08144
[Johnson et al., 2016] Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot
Translation, arXiv preprint arXiv:1611.04558, https://arxiv.org/abs/1611.04558
[Lewis-Kraus, 2016] The Great A.I. Awakening, The New York Times Magazine, Dec.14, 2016,
https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html
[Klein et al., 2017] OpenNMT: Open-Source Toolkit for Neural Machine Translation, arXiv preprint
arXiv:1701.02810, https://arxiv.org/pdf/1701.02810.pdf
SMT では、翻訳モデル（翻訳元と翻訳先
の意味的等価性）と言語モデル（翻訳先言
語の文法的な正しさ）は独立であると仮
定し、別々にモデルを学習します。また内
部表現はフレーズテーブルなどの単語列
#288 2017 03/04
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意味としては正しく訳されていますが、
用語集やスタイルガイドに準拠している
Google 製機械翻訳
導入ソリューション
株式会社ヒューマンサイエンス
エンジニア／リードテクニカルレビューア
かどうかを確認する必要があります。
たとえば、用語集で deployment の訳を
「配備」で統一している場合、
「展開」は「配
備」に修正する必要があります。
スタイルに関しては、全角文字と半角
文字の間のスペースの有無（
「API」と「の」
の間）
、丸括弧を全角にするか半角にする
か、といった点をスタイルガイドに従って
修正する必要があります。
中山雄貴
また、参照先のセクションタイトルが
実際に「アプリケーションプログラミング
2016 年 11 月中旬に Google Neural Machine
インターフェイス（API）を使用した展開」
Translation（GNMT ）が日本語に対応しま
であるかどうかを確認および修正する必
した。英日、日英の両方の言語ペアにおい
要があります。
て、それまでの Google 翻訳と比べて翻訳
精度が大幅に向上しています。弊社では
医療機器（英日）
直ちに GNMT の調査を開始。問題点とそ
原文：Anions. An anion is a negatively
の解決策を検討し、同月末に GNMT 導入
charged ion.
ソリューションの提供を開始しました。弊
訳文：アニオン。陰イオンは負に荷電した
社コンサルタントとエンジニアがお客様
イオンである。
のご要望をお聞きしながら、GNMT を社
内で活用したいお客様向けに導入・カス
用語集への準拠が問題になります。こ
タマイズサービスをご提供しております。
の短い文の中で、Anionの訳が「アニオン」
GNMTを利用した実案件において、34%の
と「陰イオン」の間で揺れています。これ
コスト削減および 25% の期間短縮を実現
を用語集に従って統一する必要がありま
しています。
す。
「である」調が、文書の他の部分と合っ
ているかどうかの確認および修正も必要
実務翻訳における
実例と問題点
中山雄貴
N a k a y a m a Ta k e y o s h i
株式会社ヒューマンサイエンスエン
ジニア／リードテクニカルレビューア。
翻訳祭、TAUS、LocWorld 等で発表多
です。
機械取扱説明書（日英）
実務翻訳では一定以上の品質が求めら
原文：据付、運転、保守点検の前に「安全
れますが、IT、医療、機械それぞれのジャ
上のご注意」をよくお読みになり、正しく
ンルにおいて、GNMTの実例と問題点を示
お使いください。
します。GNMT の訳は本記事執筆時点の
訳文：Please read“Safety precautions”
ものになります。
carefully before installation, operation,
maintenance and inspection, and use it
IT マニュアル（英日）
correctly.
原文：For more information on APIs,
please refer to the“Deployment using
参照先のタイトル「安全上のご注意」の
数。英日翻訳のバイリンガルチェックと
Application Programming Interfaces
訳が実際に“Safety Precautions ”である
機械翻訳システムの開発・導入を担当。
(APIs)”section.
かどうかを確認する必要があります。用
エンドユーザ、顧客、翻訳者、翻訳ベン
ダーの全員が満足できる翻訳を常に目
指している。
訳文：API の詳細については、
「アプリケー
語集やスタイルガイドへの準拠について
ションプログラミングインターフェイス
も確認が必要です。
（API）を使用した展開」を参照してくださ
い。
12
#288 2017 03/04
IT、医療、機械の翻訳ジャンルを問わ
巻頭特集
oog
G
お客様が使用するアプリケーションは
トを行い、必要な時間を計測します。MT
問いません。マイクロソフト社の Officeや、
を使用しない場合と比較して、コストとス
SDL Trados Studio、memoQ、Memsource
ケジュールがどのように変わるかを報告
も意味としては正しく訳されていますが、
などの翻訳ツールにも対応します。また、
します。
原文が長文になるに従って誤訳、訳抜け、
お客様独自のアプリケーションや環境に
ず、用語集、スタイルガイド、参照先の確
認が必要です。
また、ここで取り上げた例文は、いずれ
訳語の繰り返しといった問題が出てきま
応じてソリューションをカスタマイズする
す。そのため、訳文の意味が正しいかどう
ことも可能です。
上記の問題点は大きく 2 種類に分けら
れます。機械的に解決できるものと人手
し、実装します。ご要望に応じて、ファイ
ル形式、用語集、スタイルガイドへの対応
サービスメニュー
お客様が求める翻訳品質に応じて、以
下のメニューからお選びいただけます。
による解決が必要なものです。用語集と
スタイルガイドへの準拠については機械
サービスメニュー
2
コンサル＋GNMT導入＋用語集／スタイル対応
文体の統一、訳文の意味の確認について
3
コンサル＋GNMT導入＋ポストエディット
は、ある程度の自動化は可能なものの、人
4
コンサル＋GNMT導入＋用語集／スタイル対応＋ポストエディット
フェーズ 3：運用
運用を開始します。ご要望に応じて、ポ
ストエディットサービスを提供します。ま
手によるポストエディットが必要です。弊
組み合わせて、それぞれの問題点を解決
翻訳手順書を提供します。また、ポストエ
トガイドを提供します。
コンサル＋GNMT導入
社のソリューションでは、機械と人手を
処理を実装します。このフェーズでは MT
ディットが必要な場合はポストエディッ
1
的に対応できます。一方、参照先の確認や
フェーズ 2：プロセス設計・実装
お客様に適した翻訳プロセスを設計
かを人間が確認および修正する「ポスト
エディット」も必要になります。
T
M
le N
ソリューションの導入プロセス
た、翻訳品質を定期的に計測して報告し
ます。
4 つのフェーズから成ります。
します。
ソリューションの構成
セキュリティについて
フェーズ 0：ご提案
システム
お客様の環境に、利用されるアプリ
お客様の翻訳業務フロー、ファイル形
GNMT はクラウド上で動作しますが、お
式、用語集、スタイルガイドへの準拠な
客様のネットワークとクラウドとの間の
ど、お客様のご要望をヒアリングし、お客
通信と、クラウド上のデータはすべて暗
ケーションに応じた「MT コネクタ」を設
様が求めている翻訳を明確にします。そ
号化されます。また、一般に、Google 翻訳
置します。クラウドには「MT ラッパー」を
の上で、導入フェーズ 1 ∼ 3 の内容とスケ
サービスをウェブから利用すると、翻訳
設置します。MTコネクタは MTラッパーと
ジュールをご提案します。
文書が Google社の別の目的に流用される
やりとりし、MT ラッパーが GNMT とやり
とりして、GNMT の訳文に用語集やスタイ
おそれがありますが、本ソリューションで
翻訳する文書が流用されることは一切あ
ルを適用します。その後、お客様が求める
フェーズ 1：GNMT 評価
お客様の文書を GNMT で翻訳し、その
りません。機密性が高い文書を翻訳する
翻訳品質に応じて、お客様または弊社が
出力とお客様が望む翻訳品質との間の差
場合でも安心してご利用いただけます。
ポストエディットを行います。
分を明確にします。また、ポストエディッ
最後に
GNMT の日本語対応によって、日本での
機械翻訳が一気に普及することを期待し
ます。英語から日本語だけでなく、日本語
（その他、お客様固有の環境にも
対応いたします）
から英語、そして多言語への機械翻訳を
MTコネクタ
MTラッパー
GNMT
広めることで、日本の製品やサービスの
世界販売を後押ししたいと強く思います。
本ソリューションにご興味をお持ちの方
は、http://www.science.co.jp/localization/
お客様のパソコン
service/mt.html または hsweb_inquiry@
science.co.jp までお問い合わせください。
ソリューションのシステム構成図
#288 2017 03/04
13
k
c
Sho
あれば、最低限の下訳には使える可能性
が見えてきたと判断し、検証とトライア
ニューラル機械翻訳と
特許翻訳
株式会社 MK 翻訳事務所
代表取締役
ルを実施してみました。
特許翻訳とニューラル機械翻訳
特許翻訳の現場では翻訳以上に、校正
が重要になってきます。技術的な知識や
法律の知識に照らし合わせて適切な表現
を検討したり、お客様ごとの要望に合わせ
たスタイルへ変更を加えたり、クレームや
梶木正紀
特許に関連する用語や造語へ細心の注意
を払って翻訳するなど、いかに校正で時間
ニューラル機械翻訳以前の
弊社の取り組み
をかけられるか、常々気にかけています。
「原文に忠実に翻訳する」ことを求めら
弊社では、低コストで高品質な翻訳を
れる特許翻訳に NMT を用いると手間が
お届けできるように、テクノロジー、コ
減り、作業効率は格段に上がってきまし
ラボレーション、オートメーション、イノ
た。以前の MT であれば下訳レベルでの
ベーションを経営の柱にしています。そ
ポストエディット（PE）も多かったのです
の中で、IT システムの積極的な活用に取
が、NMT では、書き換える手間は着実に減
り組んでいます。
「人によるばらつき」を
りました。特許に特有の技術的な表現や
防ぎながら納期の短縮とコストダウンを
用語、造語に関しては、お客様にご用意い
両立するため、クラウド型翻訳システム
ただく過去案件や用語集を元にマクロや
（Memsource や SmartCAT 等）を導入し、
プログラムを用意すれば、更なるオート
同時に人の手による翻訳にも力を注いで
メーション化も期待できます。今後、NMT
きました。
の性能が上がっていけば、翻訳自体に割
Memsource
しょうし、現在課題になっている点も、や
くコストや時間はより一層削減できるで
SmartCAT
がて人工知能が解決するでしょう。NMT
を上手く活用することで、校正に当てら
どちらのシステムもクラウド型であり、
機械翻訳（以下、MT ）を設定可能です。
れる時間が増え、納品物の品質向上にも
役立っていくと見込んでいます。
両者とも日本語のホームページを用意す
梶木正紀
Masa Kajiki
株式会社 MK翻訳事務所の創業代表者。
Oxford Brookes University（UK）卒。
2015 年、グランフロント大阪に移転。関
西セミナー（主催：JTF）
、近畿弁理士会
特許翻訳研究班、IJET 宮崎、同シアトル
（主催：JAT ）等セミナー講師多数。毎
るなど日本市場を非常に意識したマーケ
ただ、PE がなければ十分な特許翻訳は
ティングを行っています。特に後者は、利
できないので、ビジネス文書として使え
用だけなら無料です（執筆の時点で、試験
る特許明細書にできるかどうかや、特許
使用のみ）
。どちらのシステムも我々の経
ごとに適切なクレームに翻訳できるかど
営方針に合致しました。
うか、お客様ごとの要求スタイルに合わ
せた校正ができるかどうかは、人の手に
MT をサービスへ組み込むことを数年
かかっています。NMT の精度が上がるの
間にわたって検討していました（調べて
であれば、それに合わせて携わる人間の
みましたが、MT に関するセミナーに初め
翻訳力、PE の品質も高めていかなければ、
て参加したのが 2012 年です）が、従来の
いい翻訳にはなりません。NMT と人の手
MT では下訳レベルにも達しておらず、と
による PE と、どちらの品質も高めていっ
ブログ：http://mktranslationfirmcom.
ても使い物にはなりませんでした。しか
て、早くて高品質な特許翻訳をご提供し
blogspot.jp/
し、ニューラル機械翻訳（以下、NMT）で
ていきたいと思っています。
日が日曜日。大好きな日は、お正月。
HP：https://www.mktrans.biz/
14
#288 2017 03/04
巻頭特集
oog
G
実際に弊社では、さらに NMT の精度が
積極的に NMT の導入に踏み切り、付随
翻訳業界であって欲しいとも思うので、
上がっていくと判断し、見切り発車的に
する PE が発生する状況を作っています。
まだまだ手間がかかる MT も積極的に取
サービスを提案しています。NMT とクラ
新しい時代へ向けた環境を会社の方から
り入れていこうと思っています。
ウド型翻訳システムに、人の手による PE
用意することで、社内の翻訳スタッフを
を組み合わせた「ハイブリッド翻訳」です。
有能なポストエディターへ育てて行く素
NMTだけで翻訳を完成させるのではなく、
地も生まれますし、若手が PE に励む姿を
最後は PE でお客様の求める商品に仕上げ
見て、ポストエディターに転向しないベテ
なくてはならないと確信しています。
ランスタッフも鼓舞される、そういう雰囲
気が作り出せるとも思っています。
実はトライアルをさせていただいたあ
これからの特許翻訳は、
人と機械とを融合する
ハイブリッド型へ
お客様のビジネス拡大をお手伝いしつ
つ、安くて質の高い特許翻訳を提供して
る会社の担当者様からフィードバックを
NMT そのものは今のところ、時間短縮
いくには、NMT を上手に取り入れていく
頂戴したのですが、NMT の「癖」を見抜い
には思ったほど貢献していないですし、
ことと、優秀なポストエディターを育成し
て、NMT が理解しやすいように原文を書
現状で半額にしてしまうと赤字になって
ていくことが肝になります。ただ翻訳する
き換えれば更に NMT の精度が上がるこ
しまう状況です（ただし時間短縮に関し
だけでは特許として使えませんし、時間
とが分かりました。ビデオゲームと同様、
「攻略法」が存在します。PE 以外にもこう
いった部分で人間の存在価値があります。
ては実践を重ねることで解決できるだろ
をかけて翻訳してしまうと、お客様のビ
うと楽観視しています）が、やがて高く置
ジネスチャンスを潰してしまいます。
いた目標を達成すると確信しています。
そうすることで「これからの翻訳会社」と
NMT の時代だからこそ、
人の手（PE）が重要になる
国際的なビジネス展開のスピードは加
速する一方であり、翻訳の世界でも「ス
ピードと品質」を求められるようになって
きました。精度の高い NMT が可能になれ
T
M
le N
NMT は、翻訳作業における 1 つのツー
しての価値が生まれ、お客様に新たな興
ルでしかありません。今後もテクノロ
味を持っていただけるとも思っています。
ジー、コラボレーション、オートメーショ
ン、イノベーションを通して、最高の特許
イノベーションは
同業者から生まれるのではない。
他業種から生まれるのだ
ば、より一層の納期短縮やコストダウン
私は普段、スポーツジムやフィットネ
を求められるでしょう。翻訳会社が不要
スの場でガーミン社（Garmin）のライフ
なケースも出てくるかもしれません。
ログ機能がついた腕時計を使用していま
翻訳を目指していく所存です。
す。しかし、ガーミンは元々時計の会社で
ただ、精度を求められるビジネス文書、
はなく、GPS 機器のメーカーです。NMT を
使える特許翻訳は NMT だけでは賄えませ
提供しているグーグルは、サーチエンジ
ん。NMT を通じて出てきた訳文を、人の手
ンの会社であり、翻訳の会社ではありま
で PE する工程が不可欠です。
せん。
PE を専門とするポストエディターとい
NMT というイノベーションも、翻訳業
う仕事はまだ確立できていませんが、今
界ではないところから生まれています。
後、翻訳業界で求められる仕事だろうと
いつ、どこからイノベーションがもたらさ
考えています。若いうちに転向するか、ポ
れるか分かりません。また、そのイノベー
ストエディターになることを視野に入れ
ションが使い物になるかも分かりません
た訓練だけでも積んでおいたほうがいい
が、小さい翻訳会社だからこそ、他業種か
でしょう。
らもたらされるイノベーションを、積極的
に取り入れて行きたいと考えています。
今から準備しておけば、5 年後、ポスト
エディターの第一人者としてのステータ
大手翻訳会社が本格的に取り入れる
スを得られるかもしれません。パーソナ
には時間がかかりますし、大手の動きを
ルブランディングもできるぞ、というの
待って追従すると、小さな企業は特色を
が私の主張です。
出すことができません。多様性に富んだ
#288 2017 03/04
15
k
c
Sho
続・翻訳者のための
作戦会議室
第5回
機械にできないことを
していく道
機械にできる部分が機械に侵食
されていくのは避けられないし、
機械にできる範囲が広がっていく
こともまちがいないだろう。ウェ
ブ記事を人工知能に作らせる試み
も始まっており、そういう原稿は、
原文作成と並行して訳文も生成さ
れる形になっていくはずだ。
でも、すべて機械でできるよう
になるわけではない。少なくとも
我々が生きているあいだにはなら
翻訳者にとって
一番大事なこと
井口耕二
技術・実務翻訳者、翻訳フォーラム共同主宰
前号の JTF ジャーナルで特集さ
れた JTF 翻訳祭に参加し、さまざま
ないだろう。つまり、機械にできな
いことが残り、そこで仕事を続け
薄利多売するといったことも可能
ていく翻訳者が残る。人数がどの
だからだ。翻訳祭でも、機械翻訳で
くらいになるのかはわからないが、
安価に翻訳を提供できるようにな
私は、それほど少なくないはずだ
れば市場規模が拡大するといった
と思っている。そして、そういうひ
話が「いまさら聞けない機械翻訳
とりになれば、翻訳者として生き
の基礎∼その方式から有効な利用
残ることができる。
法まで∼」などで出ているが、翻訳
この道を歩くにあたり、具体的にな
会社であれば、そこに商機を見い
にをどうすべきなのかは後述する。
だすことができる。
な人と話をしたりもしながら、改
だが、個人にとってビジネスに
めて、いま、翻訳者にとって一番大
なるかというと疑問だと思う。会
事なことはなんだろうと考えた。
おりしも、Google 翻訳が進化し、
廃業にいたる道
社と同じ土俵で同じ戦い方をした
機械にできないことまでできる
のでは、普通、個人にうまみはない
ようにならなければ、今後、翻訳を
訳文がかなり自然になったと話題
からだ。少なくとも職人的な働き
生業とするのはだんだんと難しく
になっている。たしかに、原文と訳
方をするかぎり個人は処理量に限
なるだろう。
文で内容が等しいか否かは別とし
りがあるわけで、薄利多売とは相
進化したとずいぶんもてはやさ
て、それなりに読める文章が出力さ
性が悪い。言い換えれば、付加価値
れていても、原文と訳文で内容が
れるようになったと感じる。内容が
による勝負を狙うべきなのだ。だ
等しいか否かという翻訳の要諦に
なんとなくわかればいいという需
が、機械翻訳という、ある意味、だ
おいて、機械翻訳はまだまだ不十
要は、今後、ユーザー自身が機械翻
れにでも使える技術を使って付加
分であり、人間による翻訳の需要
訳を使って対応するようになってい
価値の高いサービスを生みだすの
が一気になくなることは考えられ
くのだろう。その流れに乗り、機械
は難しい。少なくとも私には不可
ない。だが、
「機械翻訳をポストエ
翻訳＋ポストエディットで安くサー
能に思えるほどに難しい。
ディットする形であれば安く翻訳
ビスを提供する翻訳会社が増える
であろうことも想像に難くない。
結局、翻訳会社が展開する機械
を提供できる」をうたい文句にビ
翻訳活用ビジネスの「作業部分」
ジネスを展開するところが増えれ
そのなかで我々翻訳者はどう歩
を請けおうのが基本になってしま
ば、そのような需要との境界部分
んでいくのか。道は、大きく三つに分
うだろう。これが付加価値の下が
を中心に料金引き下げの圧力が高
かれていると思う。機械翻訳活用の
る方向であり、つまりは料金も下
まることになるはずだ。
流れに乗る道、機械にできないこと
がる方向であることは、翻訳メモ
そのうたい文句が正しいか否か
をしていく道、廃業にいたる道、だ。
リーの登場・普及をふり返らなくて
は重要でない。
「ウチなら技術を活
もすぐにわかるはずだ。
用して他社より安く提供できます。
機械翻訳活用の流れに乗る道
16
場するだろう。会社なら、仕組みを
うまく作り、顧客が求めるものを
この仕事は、また、翻訳のコア部
分を手放してオペレーターとなる
だから買ってください」と言えさ
えすればいいからだ。
機械翻訳の活用は翻訳会社のビ
に等しい。それがわかった上で歩
翻訳メモリー普及の歴史とその
ジネスとしてありうるし、実際、そ
むという選択はあるが、それはも
影響を考えれば、機械翻訳につい
ちらに進むところが少なからず登
う、翻訳者の道ではないと思う。
てこういう話になるであろうこと
#288 2017 03/04
は想像に難くないはずだ。
プラーニング、統計、ルール、使え
からこのあたりの情報が見えにくく
なるというのが理由のひとつだ。
つまり、いまでも安すぎて暮ら
るものは何でも使う最先端の『音
せないと言われることが増えてい
声・言語』処理技術」の講師をされ
訳文についても、さまざまな表
る料金がさらに下がっていくこと
た隅田氏との立ち話を紹介しよう。
現がありうるわけで、そのなかか
になるわけだ。だんだんと機械に
「機械翻訳もずいぶん進化して
ら、原著者の意図が一番よく実現
侵食される境界領域で、この先、10
ますから、上手に使っていただけ
できるものを選ばなければならな
年、20 年、30 年と翻訳業を続けて
れば」
い。そして、これができれば、訳文
いくのは難しく、廃業にいたる可
「うーん……私はテキストの向こ
言語の表現手法をすみずみまで
能性が高いのではないだろうか。
うにいる人を見て翻訳していて、
使うことになる。さまざまな表現
機械にできないこととは？
それと方向性の違うツールはノイ
手法は、いずれもなにがしかの意
ズが増えるので使いたくないんで
図を実現するのに必要だから使わ
すよね」
れ、発展し、残っているのだから。
機械翻訳は、世の中に登場した
「ああ、それなら仕方ありません
ところが、実際の訳文は、ター
ころからスピードは人間を大きく
ね。いまのマシンはテキストしか
ゲット言語で使われている表現の
上回っているし、スタミナは無尽蔵
見ていませんから」
ごく一部しか使われていないもの
である。それが、ディープラーニン
グなど、さまざまな技術革新によっ
て進化しつつあるわけだ。脅威に
が多い。つまり、原文に比べてかな
翻訳者にとって一番大事なこと
りやせてしまっているのだ。
翻訳時にやせがちなのが、テン
結局、原文を通じて書き手の意
スとアスペクト。
『翻訳のレッス
図まで到達し、その意図が訳文読
ン』で高橋さきのさんが解説して
制約はなくなっていない。
「見るの
者に伝わる訳文を書くことが求め
いるあたりだ。さらに、その先に、
が字面だけ」という制約だ。
られるわけだ。これは、もともと翻
伝え方としての表現の選択があ
対して人間なら、原文の書き手
訳という仕事が存在する理由でも
る。つい先日行われた翻訳フォー
や訳文の読み手がなにをどう考え
あり、ある意味、当然と言えば当然
ラム・レッスンシリーズ第 4 弾「訳
るのかまで思いをはせることがで
の結論である。
出のバリエーションづくり∼訳例
感じる人がいるのもうなずける。
だが、機械翻訳が抱える最大の
きる。前号の翻訳祭特集で概要が
「翻訳」者なのだから、翻訳の力
紹介されている翻訳フォーラムの
が一番大事であるのは、外部条件が
セッション、
「翻訳とはなにか∼足
どう変わろうと変わらない。一番大
元を見直そう∼」で訴えたのもこの
事なことが変わったら、それはもう、
部分だ。
「原文を読んでいる人と、
翻訳者と呼ぶべきでないだろう。
訳文を読んでいる人で、思い浮か
なお、原著者の意図さえ実現でき
カード・ワークショップ」で取りあ
げたのがこの部分である。
翻訳者にとっては「自分の頭」
こそが最重要のツールであり、す
べての基本である。基盤からこの
ツールをしっかり鍛えていくしか、
べる『絵』が同じになるようにすべ
ればどういう訳文を書いてもいい
翻訳者として生き残れる道はな
き」
、
「原文の『書き手の頭の中が見
と言いたいわけではない。翻訳なの
い。なにをどう勉強すべきなのか
える』ような訳文を書かなければな
だから、あくまで「書かれているこ
については、我々の翻訳フォーラ
らない」とはそういうことなのだ。
と」しか訳文には書けない。ただし、
ム（fhonyaku.jp）など、さまざまな
翻訳フォーラム 4 人の共著『翻
この「書かれていること」には暗示
情報源を上手に活用してほしい。
訳のレッスン』
（講談社）で事前調
的に書かれていることも含まれる。
査の重要性を訴えているが、これ
『翻訳のレッスン』でも、
「さまざ
も、原著者や読者がなにをどう考
まな表現がありうるなかで著者が
えるのか、推測する精度を高める
最終的にその表現を選んだのはな
には、まず、彼らが知っているはず
ぜかを考えなければならない」と
の前提知識を調査で確認しなけれ
いう話をしているが、これも、暗示
ばならないから大事なのだ。
的に書かれていることを把握する
「人工知能も、すぐ、そのくらいで
方法のひとつである。
井口耕二
Inokuchi Koji
翻訳言語は英日・日英。一番の専門はエネルギー・環境
だが、IT 系など工学系を幅広くカバーする。最近はノン
きるようになるんじゃないの？」と
原著者の頭の中を見る場合、前
思う人もいるだろう。私も、いつか
後の文になにがどう書かれている
そうなるかもしれないとは思って
のかや、訳出中の文が段落内のどう
いる。人間の脳の働きをマシンで
いう位置にあってどういう役割を果
じこもるインターネット』
（早川書房）がある。また、著書
完全にシミュレーションできる日
たしているのかなども大事な情報
に『実務翻訳を仕事にする』
（宝島社新書）、本連載担当
が来ればそうなるのは明らかだか
となる。
「翻訳メモリーも使わない
らだ。だが、いまのマシンはそのは
方がいい」と私はよく言うのだが、
るか手前にいる。翻訳祭の「ディー
ユーザーインターフェースの問題
フィクション書籍の翻訳が中心で、主な訳書に『スティー
ブ・ジョブズ I・II 』
（講談社）、
『スティーブ・ジョブズ驚異
のプレゼン』
『リーン・スタートアップ』
（日経 BP 社）
、
『閉
4 人の共著による『プロフェッショナル 4 人が教える翻
訳のレッスン』
（講談社）がある。
ブログ：Buckeye the Translator
http://buckeye.way-nifty.com/
#288 2017 03/04
17
研究」
（2002 年 6 月 17 日、文部科学
省・厚生労働省「疫学研究に関す
メディカル翻訳
最前線
る倫理指針」
）であるとされていま
す。つまり、
「対象は一人の人間で
はなく集団であるが、集団の特徴
（集団の定義、年齢、学年、性別）や
どの時点を調査対象とするかを明
確に規定した上で事象の頻度や分
布を調べる必要がある」
（日本疫学
会編「疫学」
）ため、統計学的手法
を用いて、①母集団（研究対象とし
ている個体の全体集合）から標本
抽出し、②治療や曝露（薬物やウイ
第5回
医薬翻訳者のための
疫学研究と統計学基礎
ルス、タバコ等の因子にさらされ
ること）の影響の推定（点推定、区
間推定）
、③解析による交絡要因の
調整等を行うのです。
（図 1）
小泉志保
医薬翻訳者
講義では、前記下線部の用語「頻
度」で用いられる指標の解釈につ
いて活発に意見が交わされまし
た。この「頻度」を表す指標につい
突然ですが、クイズです。
者の北島孝一先生にご講義いただ
正しい意味で「率」が使われてい
きました。ここではその内容を抜
る言葉は次のうちどれでしょうか。
① 打率 ② 有病率 ③ 離婚率
てお話します。
正しい「率」の定義とは？
粋してご紹介します。
1）
統計学は医薬翻訳者にとって
解答は後ほどお話しますが、こ
切っても切り離せない分野であり、
頻度を表す指標
疫学研究では頻度を表す指標と
のように疫学研究とは一見何の関
特に論文や治験関連文書に必ず出
して「罹患率」や「有病率」等が用
係もなさそうな打率といった単語
てくる「統計手法」部分は医薬翻訳
いられます。
「罹患率」は観察期間
も医薬翻訳者にとっては注意が必
者泣かせの箇所です。なぜこの統
中にある特定の疾病を新たに発症
要です。
計学が疫学研究に必要なのでしょ
する率、
「有病率」は、ある一時点に
うか。
おいて特定の疾病を有する者の割
合を指します。
（図 2）
2016 年 12 月、株式会社アスカ
コーポレーションの講座「アスカ
アカデミー」で、
「翻訳者のための
疫学基礎」と題し、疫学研究と統計
学の基礎知識を内科医で医薬翻訳
疫学研究のための統計学
の役割
この「有病率」ですが、
「有病率」
ではなく、
「有病割合」が正しい表
記です。なぜでしょうか。
疫学研究とは？
疫学研究の定義として、
「明確
に特定された人間集団の中で出現
する健康に関する様々な事象の
、③割合（proportion ）
②率（rate ）
頻度及び分布並びにそれらに影響
が挙げられます。①「比」の代表的
を与える要因を明らかにする科学
な例は男女比の性比で、異なるも
罹患率（／年） =
有病率 =
図 1：母集団
（population）
からの標本（sample）
をデータ
（data）
にする 2）
18
#288 2017 03/04
頻度を表す指標として、
①比
（ratio）
、
図2
観察期間内の新規疾病発生数
観察対象集団の各人の観察期間の合計（人年）
ある時点で特定の疾病を有する者
ある時点での対象者の人数
の同士の比であり、分子、分母は互
この「P 値」と「信頼区間」は、そ
いに相手を含みません。②「率」は
れぞれ「仮説検定」と「区間推定」
、
時間的変化［例：時速（30 km/hr）
という統計学的解析方法から得ら
］に用いられ、
離婚率（5 分に 1 組）
れた値であり、薬の有効性を統計
事象が発生する早さを表します。
学的に評価するために用いられま
分母の単位は時間です。③「割合」
す。
母平均
は「打率」
（打席数中のヒット数）な
ど、一部の全体に対する比を指し
ます。分子は分母に含まれ、分子と
仮説検定
仮説検定とは、まず命題の反対
分母は同じ単位です。以上のこと
の仮説である「帰無仮説」を設定
から、冒頭のクイズの答えである
し、帰無仮説が正しいとした場合
正しい「率」は③の「離婚率」にな
の統計量の分布から観察された現
ります。
「打率」
「有病率」のように、
象が起こる確率（P 値）を求め、P
「率」とあっても実際は「割合」を意
値が有意水準（5% または 1% ）未
味する単語が日本語、英語ともに
満の場合、帰無仮説のもとで偶然
日常的に混同して使用されている
起こったとは考えにくいと評価し、
ことを翻訳者は留意しておく必要
帰無仮説を棄却、対立仮説を採択
があります。
する統計手法です。仮説検定のみ
疫学研究デザインの分類
られず情報不足であるため、区間
図 3：標本平均のばらつきと信頼区間のイメージ 2）
信頼度 95 ％では、20 回に 1 回の割合で母平均の値は
信頼区間からはずれることになる。
の場合、有意か否かの結果しか得
推定の表記が推奨されています。
主な疫学研究デザインには、
「観
察研究」と「介入研究」がありま
合等、P 値の判定のみではわからな
区間推定
す。
「観察研究」には「コホート研
区間推定は母集団の値が一定の
」と「症例対照
究（cohort study ）
確率で含まれる範囲を推定するこ
」が含ま
研究（case-control study）
とであり、統計量の分布のばらつ
れます。
「コホート研究」は、前向
き具合がわかります。
き（prospective）で曝露・非曝露群
を設定、将来の疾病発生を観察し、
」
（同
「相対危険（relative risk: RR ）
い情報も得られます。
最後に
講義では他にも興味深いお話
があり、すべてお伝えすることが
母平均の区間推定
ランダムに無限回サンプリング
できず残念ですが、以上が主なト
ピックです。医薬翻訳者にとって、
」
）
意語：
「リスク比（risk ratio: RR）
を繰り返すと標本平均は母平均
で評価するのに対し、
「症例対照研
（母集団の平均値）を中心に正規
識を深めることがさらなる翻訳力
究」は後ろ向き（retrospective）で
分布し（中心極限定理）
、その 95 ％
の向上につながるのは言うまでも
ありません。
症例・対照群を設定、過去の曝露の
は母平均± 1.96SE（標準誤差）に
有無を調査し、
「オッズ比（odds
入ります。母平均は任意の標本平
ratio: OR ）」で評価します。
「介入
均（点推定値）に対し 95 ％の確率
研究」で代表的な試験は「ランダ
でその上下 1.96SE の範囲にあると
ム化比較対照試験（randomized
いえ、この間隔のことを「信頼区間
controlled trial: RCT ）」で、システ
」といい
（confidence interval: CI ）
マティックレビューまたはメタア
ます。信頼区間の信頼度には 95%
ナリシスに次ぐエビデンスレベル
または 99%が用いられます。
（図 3）
このような疫学研究や統計学の知
1）
『宇宙怪人しまりす医療統計を学ぶ』佐藤俊哉著
2）滋賀大学・中川雅央氏のサイトより
監修：医師・医薬翻訳者北島孝一先生
の高い研究手法と見なされていま
す。
信頼区間からわかること
この信頼区間から読み取れるの
治療の効果を統計学的に
評価する
は、仮説検定との対応で、95% 信頼
仮説検定と区間推定
準 5% で有意差があり、またぐ場合
区間が、差の検定では 0、比の検定
では 1 をまたがない場合、有意水
医学論文では、相対危険やオッ
には有意差がないことです。その
ズ比と並んで「P 値」と「信頼区間」
他、有意差ありでもあまり効果が
も記載されます（例：オッズ比 2.63、
ない場合や有意差なしでも実際に
95% CI 1.89 ∼ 3.66、P<0.001）
。
効果がある可能性もうかがえる場
小泉志保
Koizumi Shiho
神戸市外国語大学外国語学部国際関係学科卒業。アス
カコーポレーションでのチェック業務を経て、2013 年よ
りフリーランスの医薬翻訳者となる。治験関連文書のほ
か、文献等を手がける。
#288 2017 03/04
19
に伴い、オンプレミス版が登場し
ました。社内サーバー等に翻訳メ
CA
モリ・用語集を置き、共有すること
T
ができるようになりました。ただ
いまさらながらの・・・
CATツール★超基本
社内サーバー版は初期費用がかか
る、サーバーを管理するための人
員が必要になる、といった面があ
り、手軽に導入するのは難しい環
境です。
2010 年頃から、通信速度の安定
化・高速化に伴い、クラウドベース
のツールが世の中に広がっていき
ました。翻訳支援ツールもクラウ
加藤じゅんこ
Memsource Marketing Manager
第5回
翻訳支援ツールの環境の変化
ド型のものが登場していきました。
既存のツールのクラウド版もでき
ました。クラウドベースのツール
では、提供者がサーバーの管理・
メンテナンスといった面倒な作業
を行います。購入はサブスクリプ
ション制となっており、必要に応
じてアカウントの増減も可能です。
初期投資が不要なこと、手軽な運
翻訳支援ツールについて語らせ
て頂いている本連載ですが、第 5
広がっていきました。
用が可能なことがメリットです。
オンプレミス版の導入が難しかっ
回目の今回は、翻訳支援ツールの
なぜ画期的であったかといえ
環境について、お伝えしたいと思
ば、そのときまでは翻訳は、いわ
あれば手軽に導入することが可能
います。そのうえでまず欠かせな
ば使い捨てだったからです。人の
となります。
た組織においても、クラウド型で
いのは、翻訳支援ツールの「歴史」
記憶に頼ったり、個々人で記録し
現在、デスクトップ型からクラ
です。
ておくことはあったとしても、過
ウド型への移行が起こり始めて
何かを考えるうえで、そのまえ
去の翻訳を再利用するシステムと
いる状況です。もちろん翻訳プロ
の経過、つまり歴史を考えること
はいえませんでした。繰り返し箇
ジェクトの条件によってその他の
は、正しい選択をするうえで非常
所でさえ、効率的に翻訳すること
タイプも引き続き利用されていく
に大切なポイントです。現在の状
はできませんでした。Translator s
と思われますが、業界団体でも今
況は、過去にあった問題を解決す
Workbench の登場によって、過去
後クラウド型のシェアは増えてい
るため、あるいは過去におこった
の翻訳データを蓄積し、再利用す
くことが予想されています。
社会的、技術的な変化を反映して
ることが可能となりました。これ
起こっています。過去の流れをみ
により、翻訳の表現の統一・翻訳時
ていけば、どの選択をすれば過去
間の短縮といった効率化が進んで
の経験をいかせるのかが見えてき
いきます。
デスクトップ型と
クラウド型の違い
また同時に、翻訳メモリを使っ
では次に、クラウド型ではどう
しまうと、同じ間違いを犯してしま
て効率化された分を翻訳料金に
いったことが可能になるのか、機
う結果につながりかねません。そ
も反映させる、という考え方も広
能面をみていきます。わかりやす
ういった意味も含めて、まずは、翻
がっていきました。本連載第 3 回で
くお伝えするため、デスクトップ
訳支援ツールの歴史を簡単に振り
ご紹介した「課金率（マッチ率）
」で
型とクラウド型にしぼり、大きな
返ってみましょう。
す。以降 TRADOS と翻訳メモリの
ポイントについてのみ、ご説明し
利用は、主に IT 業界を中心として
ます。それは、
「言語資産の共有化」
広がっていきました。
です。
ます。逆に過去の流れを無視して
翻訳支援ツールの歴史
20
援ツール」というソフトウェアが
その後、技術の変遷と共に、翻訳
翻訳のプロジェクトでは、別々
1990 年代半ば、翻訳業界にとっ
環境は変化していきました。当初
の場所にいる人が、別々の時間帯
て画期的な製品がリリースされ
はローカル PC 上で使用するだけの
に進める、といったことがよく発
‘s
ました。TRADOS 社の Translator
デスクトップ型のみでしたが、イ
生します。大きなプロジェクトに
Workbench です。その後、
「翻訳支
ンターネットテクノロジーの発達
なるほど、関わる人の数も増えま
#288 2017 03/04
す。そうした中で、全員が同じ翻訳
うと、土日であろうと、メールを受
きません。厳格なセキュリティと
メモリ・用語集を利用できるか、プ
け取った瞬間に校正作業をスター
作業の効率性は、相反することが
ロジェクトの管理者が進捗状況を
トさせることができます。各作業
多々あります。どのオプションを
きちんと把握できるか、タイムロ
者間でプロジェクト管理者からの
採用するかはユーザーごとの方針
スなく次のワークフローにつなげ
指示を待つという時間のロスがな
によります。ただ理論上、クラウド
ていけるか、という点は、非常に重
くなります。
要であり、品質・時間・効率のすべ
てに直結します。
デスクトップ型のツールのフ
型ではデスクトップ型と比較し、
より厳重なセキュリティ管理が可
セキュリティについて
能となります。
さいごに
ローを、わかりやすくご説明する
上記のようにデスクトップ型の
と、下記のような形になります。
プラットフォームと比較すると、
各自が独自の環境をもっていま
圧倒的に有利な点がある反面、ク
す。プロジェクト管理者（コーディ
ラウド型のツールというと、一般
機能について大まかな違いを述べ
ネータ）と翻訳者は、原稿や翻訳
的にセキュリティ面が懸念される
ました。他にも、クラウド型だから
メモリ・用語集、あるいはそれらが
場合もあります。
こそ可能となる機能はあります。
パッケージ化されたものをメール
新しいテクノロジーが疑問視さ
デスクトップ型とクラウド型の
プラットフォームの変化により、
などの手段で個別にやりとりしま
れるのは世の常です。実際、複数の
翻訳支援ツールの役割そのものに
す。プロジェクト管理者は、翻訳メ
アカウントでサーバーを共有する
も変化が起こっている、といえる
モリ・用語集を個別に受け取り、合
というクラウドのイメージは、あま
かと思います。
体・管理していく必要があります。
り良い印象を与えません。
今後も、機械翻訳エンジンとの
ですが、そういったイメージと
効率的な連携を含め、クラウド型
は逆に、しっかりとした対策が取
翻訳支援ツールは、翻訳支援ツー
られている環境であれば、むしろ
ルという枠内にとどまらず、さら
クラウド型のほうが厳重なセキュ
に発展していくことでしょう。
リティ対策・管理が可能となりま
す。
デスクトップ型では、各作業者
クラウド型のツールでは、下記
に送られたリソースがその後どう
のようなイメージとなります。同
なるか、追跡することができませ
じプロジェクトに関わる全員が同
ん。悪意がなくとも、たとえばケ
じ言語リソースを共有することが
アレスミスにより、リソースが他
できます。各自が必要に応じてリ
所へ誤送信される可能性もありま
ソースにアクセスし、更新してい
す。クラウド型の場合には、ダウ
きます。更新された翻訳メモリ・
ンロードの禁止・IP アドレス制限・
用語集は全員がほぼリアルタイム
ログの記録など、様々なセキュリ
で共有することができます。プロ
ティ管理が可能です。言語リソー
ジェクト管理者はプロジェクトの
スと同様、アクセスに関しても、管
現在の進捗状況を把握することが
理者が一元管理を行うことができ
できます。
る環境です。
ただ、セキュリティを厳しくす
ると、今度は不便な面がでてきま
す。たとえば翻訳者が元原稿のダ
ウンロードをすることができなく
なると、翻訳中に元のファイル形
式で原稿のレイアウトが確認で
さらに、ワークフローの自動化
も可能となります。例えば翻訳者
加藤じゅんこ
Kato Junko
メムソース日本窓口・Marketing Manager (Japan)
https://www.memsource.com/ja/blog/
早稲田大学大学院文学研究科西洋史専修修了。翻訳会
社に 10 年間勤務。導入・業務フロー改善・サポートツー
が翻訳作業を終えたタイミング
ル開発といった様々な角度から翻訳支援ツールに携わ
で、次のワークフローの作業者で
る。2015 年 8 月より Memsource Certified Trainer とし
ある校正者に自動でメールを送信
する、といったことが可能です。理
論的には、校正者は真夜中であろ
てコンサルティングサービス実施、2016 年 2 月より現
職。地元さいたまにて、
「もう一度英語をやる」大人向け
英文法講座ものんびり楽しく開催中。
古い建物とお酒好き。
#288 2017 03/04
21
この初版全 10 巻（プラス、当時刊
行中だった「補遺」の 2 巻目まで）
が並んでいました。私にとって、英
帽子屋の辞典十夜
語学習の原初風景のひとつです。
しかし、補遺がすべて出そろっ
た頃には̶なにしろ、第 1 巻の刊
行から 100 年以上が経っていま
高橋聡
す̶もう本体の見直しが必要に
なっており、1983 年に改訂が始ま
IT・技術翻訳者、JTF理事
ります。この作業は電子的に進め
られ、1989 年に第 2 版が全 20 巻で
刊行されました。基本的な編集方
針は変わらず、項目数は 60 万語を
超えています。また、初版と同じ
く、1993 ∼ 1997 年にかけて全 3 巻
第5回
「日本語と英語の“大辞典”」
の補遺も出ました。
さて、私たち翻訳者にとって問
題なのは、これを電子的にどう使
えるかどうかです。ありがたいこ
とに、CD-ROM 版が出ています。第
2 版の全 20 巻と補遺 3 巻の内容に
この連載も、なかばに差しかか
の刊行は 1928 年。実に 45 年もか
加え、書籍版の完成以降に増えた
りました。これまでは 1 つの辞書
かった、文字どおりの一大事業で
新しい単語も約 7,000 語追加され
（のいろいろなバージョン）を取り
した。主幹の Murray も、完成の 13
ました。
上げてきましたが、中間地点であ
収録語数は 40 万語以上。語義
辞書を紹介します。切り口となる
はすべて歴史的な配列、つまり古
キーワードは「大辞典」です。
い語義から並べられており、可能
英語世界で大辞典といえば、
Oxford English Dictionary、通称
なかぎり最古の初出例を載せると
いう方針が貫かれています。した
、というのはだいぶ知られ
「OED 」
がって、英語学習者に適さないの
ています。では日本語（国語）の大
はもちろんのこと、英語圏の人に
辞典は、となると、これが意外なほ
とっても日常的に使う辞書ではな
ど知られていません。正解は『日
いようです。
初版刊行時は、A New English
英語ネイティブでさえ日常的
『広辞苑』や『大辞林』は、日常的に
Dictionary on Historical Principles;
に使う辞書ではない、と書きまし
見れば十分に大きいのですが、実
Founded Mainly on the Materials
たが、翻訳者としてはやはり、こ
本国語大辞典』
、通称「日国」です。
は中辞典に分類されます。
Collected by The Philological
こぞというときの拠り所になり
Society とかなり長々しいタイト
ます。たとえば、hotbed のよう
OED は、1857 年に編纂が始まり
ルが付けられていました。今に続
な単語のイメージがプラス寄り
ましたが、本格的に進み始めるの
く The Oxford English Dictionary
かマイナス寄りか（fig. A place
は、ほぼ 20 年後に英語学者 James
というタイトルは、刊行中にも非
that favours the rapid growth or
A. H. Murray が主幹となってから
公式に使われていましたが、1933
development of any condition,
のことです。Murray と OED 編纂を
年の再版から正式に使われ始めて
esp. of something evil.）、といった
めぐる経緯は、
『博士と狂人世界最
います。
情報は、OED も含めて複数の辞書
（サイモ
高の辞書 OED の誕生秘話』
その後、1972 ∼ 1986 年にかけ
ン・ウィンチェスター著、鈴木主税
て「補遺」全 4 巻が出て、第 1 版は
一方、意外なほど新語にも強い
訳、早川書房）でおもしろく読むこ
最終的に 10 巻 + 補遺 4 巻として完
ことが、実際に使ってみてわかり
とができます。
1884 年に分冊の第 1 巻が刊行
されますが、最終巻となる第 10 巻
22
年前にこの世を去っています。
る今回は、すこし違う観点で 2 つの
#288 2017 03/04
に載っていれば安心です。
成しました。ちなみに、私には個人
ました。たとえば、hacktivism な
的に教えを受けていた英語の恩師
どはかなり新しい単語で、
『リー
がいたのですが、恩師の自宅には、
ダーズ 3 』にさえ載っていません
が、Draft entry March 2006 という
語辞典』と言い、全 4 冊で約 20 万
ど各種辞典のほか、
『日本大百科全
ラベル付きで載っていました。版
項目が収録されていました。その
書（ニッポニカ）
』や『改訂新版世
元である Oxford University Press
編纂に当たったのが、国語学者の
界大百科事典』などの百科事典、さ
（OUP ）は、言うまでもなく第 2 版
上田万年（かずとし）と松井簡治で
らには「東洋文庫」や「日本古典文
の完成後にも次の辞書の編纂を続
した。そして、簡治から子の驥（き）
学全集」
、
「週刊エコノミスト」など
けています。Draft entry と書かれ
と、孫の栄一（しげかず）と続く親
のコンテンツまで閲覧できるので、
た項目は、その編纂作業中に採集
子三代が収集した用例カードが、
うまく使えればむしろお得かもし
された単語・用例であり、第 3 版に
収録される候補です。
「日国」のベースになったのだそう
です。とんでもない辞書一家です
れません。
1 巻本の「小学館国語大辞典」
ただし、この CD-ROM 版、対応
よね。話題になった『舟を編む』に
は、同等と思われる「国語大辞
OSが Windows Vistaまたは Max OS
出てくる国語学者さん、あれが三
典（新装版）
」というのが、以前は
X 10.5 までとすこし古くなってい
代も続いた家を想像してみてくだ
Microsoft のリファレンスソフト
るせいか、PC 環境によってはイン
さい。この辺の事情は、
『日本人の
ウェア「Bookshelf 2.0」に収録され
ストールがうまくいかないケース
知らない日本一の国語辞典』
（松井
ていました。
もあるようです。価格は 30,000 円
栄一、小学館新書）に詳しく書かれ
前後と、内容を考えればたいへん
ています。
お手頃なのですが、購入はちょっ
と冒険かもしれません。
書籍版の「日国」は、初版（1972
∼ 76 年刊行）が全 20 巻で 45 万項
「精選」はこの数年で、電子辞書
端末にだいぶ収録されるように
なっています（過去の機種では、セ
イコーインスツルの DF-X10001、
オンライン版もあり（http://www.
目・75 万用例を収録。現行の第二
現行の機種ではカシオの XD-
oed.com/ ）
、こちらには最新の単語
版（2000 ∼ 02 年刊行）は全 14 巻
G20000 など）。また、ジャストシス
も常に追加されています（たとえ
（本巻 13、別巻 1）で 50 万項目・100
テムの ATOK 連携辞書としても出
ば、2016 年 12 月には Brexit、YouTuber
万用例を収録と、まさに英語圏の
ているほか、最近では iOS 用のアプ
などが追加）
。利用料金が 3 か月で
OED に匹敵する大辞典と言えま
リ（http://apple.co/2ivYfgj ）も登
56 ポンド、年間で 215 ポンドと、か
す。内容的にも、語義を歴史的に並
場して話題になりました。
なりの金額ですが。
べたうえで、古典から近現代文学ま
翻訳者が日本語を大切にしなけ
ところで、最近の電子辞書端末
での資料から広く用例を収録。方
ればならないことは、言うまでも
には、Oxford Dictionary of English
言や語源などの情報も詳しく載っ
ありません。しっかりした拠り所と
（ODE）というコンテンツがよく収
ており、単なる辞典を超えた国語
して、
「日国」も「精選」も頼もしい
研究の集大成になっています。
存在です。
録されています。OED と ODE で頭
字語もややこしいのですが、ODE
初版完成後の 1981 年には、25 万
のほうは、OED をベースにするの
項目に絞った「小学館国語大辞典」
ではなく、コーパスデータを使っ
という 1 巻本が刊行され、第 2 版の
て現代的に新しく編集された、
後には 3 巻本の『精選版日本国語
まったく別の辞書です。歴史的な
大辞典』
（以下、
「精選」
）が出まし
資料性を重視した OED と違って、
た。
「精選」は、30 万項目・約 30 万
あくまでも現代英語のための辞書
用例を収録しているほか、
「日国」
であり、語義の配置も歴史主義で
にない新項目が約 1,500 項目・約
はありません。
5,000 用例追加されています。特殊
Oxford には無料のオンライン版
な語義や用例、語源などの情報が
もあり（https://en.oxforddictionaries.
割愛されているだけなので、通常
com/）、内容としてはこちらが ODE
は「精選」で十分な感じです。
ベースです。また、こちらにも
Brexit や YouTuber といった新語は
「日国」については、市販されて
追加されているので、よほどのこ
いる電子データがありません。電
高橋聡
Ta k a h a s h i A k i r a
とがないかぎり、オンライン版に
子的に利用できるのは、オンライ
CG 以前の特撮と帽子をこよなく愛する実務翻訳者。翻
ついては、こちらの無料コンテン
ン版だけで、
「ジャパンナレッジ」
訳学校講師。学習塾講師と雑多翻訳の二足のわらじ生
ツで十分でしょう。
（http://japanknowledge.com/）に
収録されています。月額 1,620 円、
『日本国語大辞典』
（日国）には、
年額 16,200 円と、こちらもけっし
もとになった大辞典があります。
て安くはありませんが、
「日国」だ
1915（大正 4）年から 1918（大正 7）
けでなく『ランダムハウス英和大
年にかけて刊行された『大日本国
辞典』や『COBUILD 英英辞典』な
活を約 10 年、ローカライズ系翻訳会社の社内翻訳者生
活を約 8 年経たのち、2007 年にフリーランスに。現在は
IT・テクニカル文書全般の翻訳を手がけつつ、翻訳学校
や各種 SNS の翻訳者コミュニティに出没。最近は、翻訳
者が使う辞書環境の研究が個人的なテーマになってい
る。
ブログ「禿頭帽子屋の独語妄言」
http://baldhatter.txt-nifty.com/
#288 2017 03/04
23
あります。
『何でも
教えて
キカク』
また、翻訳者の立場から見ると、
複数の TSP に対して何度も同じ証
明書等を提出しなければならず、
やはりその負担は大きいものでし
た。
これらの課題を解決すべく検討
されたのがこの制度です。ただし、
ISO 17100 という枠に縛られず、翻
訳者志望者、企業内翻訳者など幅
広い層を巻き込むことで、翻訳業
第5回
界全体が活性化されるような制度
田嶌奈々
JTF/ISO規格検討会翻訳プロジェクトリーダー
株式会社翻訳センター品質管理推進部部長
翻訳者登録制度
はじまる！
2016 年 11 月に開催された翻訳
祭において、翻訳サービスの国際
にしていきたいと考えています。
ちなみに、翻訳者の力量と資格は
どのように評価するのでしょうか。
塚本：2015 年に発行された ISO
17100 のうち、
「3.1.3 翻訳者の専
、
門的力量」
、
「3.1.4 翻訳者の資格」
「3.1.8 必要な力量の定期的な保守
及び更新の記録」を拠り所とした
まず、新制度は誰を対象に何を行
制度になっています。翻訳に関わ
うものですか。
る既存の検定の取得状況、大学卒
規格 ISO 17100 に関連した翻訳者
業資格、専業専門家としての翻訳
向けの新制度を開始する旨、一般
塚本：フリーランスの翻訳者、企
経験を、合格証、卒業証書、翻訳会
財団法人日本規格協会が公表しま
業内翻訳者、翻訳者志望者など、あ
社からの発注証明書など様々な
した。その制度の概要を担当者に
らゆる個人の翻訳者を対象とした
エビデンスを翻訳者に提出して頂
伺いました。
制度で、翻訳者の力量と資格・実績
き、それらを総合的に判断します。
回答してくださったのは、日本
に対して証明を与える制度です。
規格協会、翻訳者評価登録セン
言語方向は英語⇔日本語が対象で
つまり、ISO 17100 の要求事項を満
ター、専門職の塚本裕昭様です。
す。
たす翻訳者であることを客観的に
示して頂ける制度、と理解してよ
なお、翻訳サービスの国際規格
ISO 17100 に関する詳細は過去の
この制度の立上げの目的やきっか
記事をご覧ください。
けを教えて頂けますか。
ろしいでしょうか。
塚本：はい、その通りです。
日本規格協会は、1945 年に設立
された、日本を代表する総合的標
日本規格協会は、
1945 年に設立
塚本：皆さんご承知のとおり、2015
年に ISO 17100 が発行されました。
これまで力量や資格の点で ISO
17100 の要求事項を満たしている
この規格は、翻訳サービス提供者
翻訳者であっても、それを客観的
（いわゆる TSP ）を対象に、翻訳プ
規格の普及ならびに啓発を図り、
化機関です。
工業標準化および規格
に示す手段がありませんでした
準化機関です。
工業標準化および
された、
日本を代表する総合的標準
技術の向上、生産の能率化に貢献
の普及ならびに啓発を図り、
技術の
ロセスを規定した規格であるにも
が、それを解決したいというのが、
することを目的としています。
向上、
生産の能率化に貢献することま
関わらず、翻訳者の力量と資格に
この制度の立上げの一番の目的で
た、近年はサービス標準化事業へ
を目的としています。
また、近年は
関する要求事項も盛り込まれてい
す。
の取組みも進めています。詳しく
サービス標準化事業への取組みも
ます。
現状では、認証を取得しようと
では、ISO 17100 に適合した案件を
or.jp/ を参照ください。
を参照くだ
ト http://www.jsa.or.jp/
する TSP が、自身の登録翻訳者が
担当しない翻訳者には関係のない
さい。
これらの要求事項を満たすことを
制度ということになりますか。
はウェブサ詳しくはウェブサイ
イト https://www.jsa.
進めています。
証明しなければならず、TSP から負
24
#288 2017 03/04
担が大きいとの声があがっていま
塚本：いいえ、必ずしもそういうわ
した。複数の TSP に登録のある翻
けではありません。例えば、
「力量
訳者の実績を、特定の TSP が単独
はあるものの、惜しくも実績の面
で証明することが困難なケースも
で要求事項を満たさない方」
、
「実
翻訳者登録制度の概要とメリット
＜制度の概要＞
▶対象者：英語⇔日本語の翻訳者
▶制度の内容：翻訳者の専門的力量と資格を評価し、登録する制度
▶開始予定：2017 年 4 月
▶認証機関：日本規格協会
▶協力団体：日本翻訳連盟、日本知的財産翻訳協会
＜翻訳者のメリット＞
翻訳者は、自身の力量と資格・実績を第三者に客観的に実証してもらうことができる。
また、希望に応じて登録情報を公開することで、新たな TSP との取引、クライアントとの直接取引の機
会を得ることができる。
＜ TSP のメリット＞
社内で行っている翻訳者の評価（特に ISO 17100 の要求事項を満たすかの評価）にかかる負担を軽減
することができる。
＜クライアントのメリット＞
公開情報を閲覧することで、TSP を介さず、優秀な翻訳者を直接発掘することができる。
績はあるけれども検定試験合格の
のための準備委員会に参加して頂
承知しました。業界の皆様に引き
要件を満たしていない方」など、異
き、翻訳業界の意見を尊重しなが
続き詳細な情報を提供していき
なるいくつかの条件の翻訳者を、
ら制度の設計をしてきました。
名称を区別した上で登録します。
たいと思いますので、説明会後に
もお話をお伺いできればと思いま
これにより、翻訳会社あるいはク
この制度に関する詳細、実際の申
す。本日はありがとうございまし
ライアントが案件に応じて、翻訳
請・登録手続き、費用について、い
た。
者にアプローチすることが可能に
つ、どのように情報が公開される
なります。翻訳者にとっても、翻訳
のでしょうか。
JTF ジャーナルからのお知らせ
会社だけでなく、クライアントと
翻訳者登録制度の説明会は
直接取引する機会を得ることにつ
塚本：この記事を掲載したジャー
ながります。
ナルが発行されるまでには日本規
4/17 に大阪、
5/31に東京で開催
格協会のホームページで概要を公
されます。詳しくは本誌 3 ペー
開する予定です。また 2017 年 4 月
ジをご覧ください。
この制度はいつから開始されます
か。
∼ 5 月に東京・大阪で無料の説明会
を開催します。詳細は日本規格協
塚本：2017 年 4 月から登録が開始
会のホームページでご案内します
できるよう準備を進めているとこ
ので奮ってご参加ください。日本
ろです。
翻訳連盟の会員の方々にはメーリ
ングリストで適宜ご案内を送付さ
この制度の立上げに当たって、翻
訳業界団体は何らかの形で関与し
ているのでしょうか。
塚本：はい。翻訳業界全体にメリッ
トのある制度とすることが重要で
あると考えておりますので、一般
社団法人日本翻訳連盟（JTF）様や
特定非営利活動法人日本知的財産
翻訳協会（NIPTA）様に立上げ準備
せて頂きます。
田嶌奈々
Ta j i m a N a n a
兵庫県出身。神戸市外国語大学イスパニア語学科を卒
業後、貿易会社での勤務を経て、（株）翻訳センターに
入社。メディカル分野のチェッカーとして約 10 年間の経
験を積んだ後、2012 年以降は社内の品質管理責任者と
して全社的な仕組みづくりを担う一方で、日本翻訳連盟
の会員企業の一員として ISO の国際標準化活動（特に
翻訳サービスに関する国際規格 ISO17100 の策定）に携
わっている。
#288 2017 03/04
25
DQF-MQM の
エラー分類
DQF-MQM のエラー分類一覧を
表 1 に示します。上位レベルには 8
つの項目があります。これらを順
に説明します。
翻訳品質の
ランチボックス
西野竜太郎
翻訳者／コンサルタント
第5回
1. 正確さ
訳文が原文の内容を正確に反映し
ているか。原文と訳文の比較で判
断
2. 流暢さ
訳文に句読点や文法などの誤りが
ないか。訳文のみで判断
3. 用語
TAUS DQF のエラー分類
訳文で指定の用語を使用している
か、用語は統一されているか
4. スタイル
前回の第 4 回では TAUS DQF の
Quality Metrics）のエラー分類と統
訳文で指定のスタイルを使用して
評価方法を紹介しました。この評
合されました。そのため統合後の
いるか、スタイルは統一されてい
価の流れを再度簡単に説明しま
新しいエラー分類は「DQF-MQM」
るか
す。
と表記することにします。この統
まず、評価者は「コンテンツ・プ
ロファイリング」を実施します。す
く国際的に利用される可能性があ
るとユーザー・インターフェイスや
ります。
5. デザイン
テキストの長さや文字切れなど、
（言語面ではなく）デザイン面で問
マーケティング資料など、コンテ
DQF-MQM の使い方は一般的な
ンツの種類に合った評価手法がい
エラーベース評価と同じです。つ
くつか推奨されます。推奨項目に
まり、原文と訳文を 1 セットずつ見
6. ロケール慣習
は、例えば「エラーベース評価」や
比べ、エラーが見つかれば適宜分
住所や日付などの形式はターゲッ
「ユーザビリティー評価」がありま
類しつつ重大度に応じて点数を付
ト地域において適切か
す。続いて、推奨項目の中から何を
けます。最終的に、合計点数があ
使うか評価者が選択し、評価を実
らかじめ設定しておいた値を超え
施するというのが流れです。
DQF においてエラーベース評価
題はないか
7. 事実性
たら不合格などの判定を下す、と
現実や実際とは一致しない内容が
いった使い方です。
訳文に書かれていないか
は数ある評価手法の 1 つという位
ただし DQF-MQM のエラー分類
置づけです。しかしエラーベース
には「上位レベル」とそれをさらに
評価は実務で簡便に利用できるた
細分化した「詳細レベル」がありま
め、TAUS は開発と改善に力を入れ
す。通常の評価では上位レベルだ
8. その他
紙幅の都合で、詳細レベル項目
ています。そこで今回は DQF のエ
けを使い、時間をかけて細かく評
の説明は省略します。必要な場合
ラーベース評価で用いられる「エ
価したい場合は詳細レベルまで見
は弊社の資料（注 1）をご覧ください。
ラー分類」について紹介します。
るといった運用も可能です。
また DQF-MQM エラー分類の最新
DQF のエラー分類と
使い方
26
合を受けて、DQF-MQM は今後広
また一般的にエラーベース評価
情報については TAUS のウェブサ
を使う際は、第 2 回で紹介したよ
イト（https://www.taus.net/）を参
うな批判（
「木を見て森を見ず」
、
照してください。
）がある点や、エ
「one-size-fits-all」
以前 DQF には独自のエラー分類
ラーベース評価は唯一の翻訳品質
がありました。しかし 2015 年に、次回
評価手法ではない点に留意してお
紹介する MQM（Multidimensional
くべきでしょう。
#288 2017 03/04
上位レベル
詳細レベル
1. 正確さ（Accuracy）
付け足し（Addition）
抜け（Omission）
誤訳（Mistranslation）
訳出過剰（Over-translation）
・中立（Neutral）
翻訳者が関知しない原文変更な
ど、エラーとして扱わない問題の
記録に使う項目
訳出不足（Under-translation）
2. 流暢さ（Fluency）
3. 用語（Terminology）
4. スタイル（Style）
5. デザイン（Design）
6. ロケール慣習（Locale
convention）
7. 事実性（Verity）
8. その他（Other）
未翻訳（Untranslated）
TM完全マッチの誤り（Improper exact TM match）
句読点（Punctuation）
スペル（Spelling）
文法（Grammar）
文法上のレジスター（Grammatical register）
不統一（Inconsistency）
リンク／相互参照（Link/cross-reference）
文字エンコーディング（Character encoding）
用語集違反（Inconsistent with termbase）
用語不統一（Inconsistent use of terminology）
おかしな表記（Awkward）
社内スタイル（Company style）
スタイル不統一（Inconsistent style）
社外スタイル（Third-party style）
非慣用表現（Unidiomatic）
長さ（Length）
一部フォーマット（Local formatting）
マークアップ（Markup）
非表示テキスト（Missing text）
文字切れ／はみ出し（Truncation/text expansion）
住所形式（Address format）
日付形式（Date format）
通貨形式（Currency format）
度量衡形式（Measurement format）
ショートカットキー（Shortcut key）
電話番号形式（Telephone format）
文化特有表現（Culture-specific reference）
・称賛（Kudos）
期待以上の成果をほめるのに使う
項目
前記の重大度のうち、独特なの
は「中立」と「称賛」でしょう。一
般的にエラー評価は減点主義です
が、中立の場合は 0 点ですし、称賛
の場合は逆に加点されます。中立
や称賛も使うことで、より公正な
評価を実施できる可能性が高まる
でしょう。
DQF-MQM の課題
前述のように DQF-MQM は 2015
年に開発されました。新しいので
まだ実績が少ないというのが現状
です。運用ノウハウは蓄積されて
いませんし、日本語訳を評価する
際にうまく分類項目に入らないエ
ラーが見つかるかもしれません。
例えば、日本語訳で発生しがちな
同音異義語の誤り（対象、対照、対
表 1：DQF-MQM エラー分類（注 2）
称など）はどの項目に分類するの
が適切なのでしょうか。日本語が
関わりそうな部分は日本国内で議
DQF-MQM の重大度
続いて DQF-MQM の「重大度」
を紹介します。評価中にエラーが
・深刻（Critical）
論を深める必要があるでしょう。
健康や安全への影響、法律違反、損
害の発生、企業評価への影響につ
次回は「MQM」を紹介します。
ながり得るエラー
見つかったら、この重大度に応じ
て点数を付けます。しかし DQF-
・重度（Major）
MQM ではデフォルトの点数はあ
ユーザーの混乱や誤解を招いた
りません。そのため評価者自身で
り、正しい利用を妨げたりし得る
決める必要があります。例えば「深
エラー
「重度」は 5 点、
「軽度」
刻」は 10 点、
は 1 点といった具合です。
・軽度（Minor）
ユーザーの混乱や誤解は招かない
が、コンテンツの魅力を低下させ
西野竜太郎
得るエラー
Nishino Ryutaro
合同会社グローバリゼーションデザイン研究所代表社
員。TAUS Representative、JTF 翻訳品質委員も務める。
情報システム学修士（専門職）。著書『アプリケーション
をつくる英語』で第 4 回ブクログ大賞（電子書籍部門）
注 1：URL は http://globalization.co.jp/resource/taus-dqf/dqf-error-typology/（2017-01-23 参照）
注 2：英語原文の URL は https://www.taus.net/evaluate/qt21-project#harmonized-error-typology
（2017-01-23 参照）
を受賞。雑誌記事に「Learning localization in context」
（MultiLingual 誌 2013 年 12 月号）など。趣味はジャズ
鑑賞とアニメ鑑賞。
#288 2017 03/04
27
W
翻訳者のための
再
Word
入門
新田順也
ブログ「みんなのワードマクロ」管理人
第5回
編集作業の自動化
DO
C
第 4 回の記事「編集作業の効率
文字列や図などを検索対象に指定
できます。
2-2. 書式による検索
文字書式（文字色、太字、フォン
トサイズなど）や段落書式（中央揃
えなど）で検索ができます。
3. 置換を用いた編集作業例
前記の検索方法を用いて編集し
ます。置換機能により文字列の修
正や削除が容易に行えます。検索
することで確実に文字列を選択で
きるので、修正漏れが減ります。
3-1. 空の段落を削除する
特殊文字を用いて段落記号を検
索します。
［検索と置換］ダイアロ
グボックスを起動し、以下のよう
に［あいまい検索（日）
］をオフにす
ると特殊文字を使用できるように
なります。
（画面 2）
化」では、目の前の編集対象（修正
箇所）を素速く正確に選択する方
DOC
［検索する文字列］欄にカーソル
法を紹介しました。今回の記事で
を置き［特殊文字］ドロップダウン
は、文書中の編集対象を見つけ出
リストから「段落記号」を選択する
し修正する方法を紹介します。
と、
［検索する文字列］欄に「^p」が
入力されます。
「^p」をキーボード
1. ダイアログボックスの
で入力してもかまいません。
活用
［検索と置換］ダイアログボック
スを編集作業に用います。Word
2007 以前のバージョンでは、[Ctrl]
+ [F] のショートカットキーで起動
画面 1：検索と置換ダイアログボックス 1
します。Word 2010 以降では、この
ダイアログボックスは「高度な検
索」と呼ばれており、ショートカッ
トキーで起動できません。そのた
め、
［ホーム］タブの右端にある［編
集］グループの［検索］ドロップダ
ウンリストの［高度な検索］をク
リックしてダイアログボックスを
表示します。
（画面 1）
2. 便利な検索方法
2-1. 特殊文字による検索
特殊文字を用いると、編集記号
（改行、タブ、段区切り、スペースな
画面 2：検索と置換ダイアログボックス 2
28
#288 2017 03/04
ど）や、任意の数字・英文字などの
空の段落を削除するために、以
下のように入力します。
空の段落（改行が 2 回続く箇所）
次に［置換後の文字列］欄にカー
［すべ
を 1 回の改行に置換します。
ソルを置き、
［書式］ボタンから［蛍
て置換］ボタンを繰り返しクリッ
光ペン］を選択します。これで置換
クすると、空段落がなくなります。
条件の設定完了です。
3-2. 改行記号直前のスペース
を削除する
以下のような改行記号直前のス
ペースも削除できます。
ヒント：特殊文字の「全角または
半角の空白」を使います。
3-4. 水を H2O に変換する
画面 3：フォント書式の設定
最後に、クリップボードを利用
した置換を紹介します。たとえば、
書類中の「水」という文字を「H2O」
に修正するときに使います。
まず、修正後の文字列である
置換方法については、以下のブ
ログ記事をご覧ください。
http://www.wordvbalab.com/
word/5030/
「H2O」を選択しておなじみのショー
トカットキー（[Ctrl] + [C]）でコピー
してクリップボードに保存します。
次に、
［置換後の文字列］欄に「^c」
と入力します。この「^c」を特殊文
3-3. 太文字を蛍光ペンで着色
太文字を検索して蛍光ペンで
字リストから選択する場合には、
画面 4：フォントの太字設定
以下のようにします。
着色します。以下のように文字列
4. まとめ
は入力せずに書式だけを設定しま
す。この場合、
［あいまい検索（日）
］
今回の記事では、
［検索と置換］
はオンでもオフでもかまいませ
ん。この置換では、太文字の条件で
ダイアログボックスを用いた編集
検索した文字列に現在選択されて
方法を紹介しました。不要な文字
いる色の蛍光ペンで着色します。
列の削除や誤記の修正などのヒン
トになったら幸いです。
1 つ 1 つ確認しながら置換をす
るとよいと思います。
次回は、この［検索と置換］ダイ
アログボックスをさらに使いこな
すコツを紹介します。
上記の設定のため、まずダイア
ログボックスの［置換］タブをク
リックして、
［検索する文字列］欄
新田順也
にカーソルを置き、以下のように
［フォント］を選択します。
（画面 3）
クリップボードには、上記のよ
うな書式を含む文字列のほかに、
表示されるダイアログボックス
図や表も入れられます。また、段落
において、
［太字］を選択し［OK］ボ
書式やスタイルを含む文字列もク
タンで閉じます。
（画面 4）
リップボードに入れられます。
Nitta Junya
特許翻訳者、Word アドイン開発者、Word のセミナー講
師。エンジニアリング会社、特許事務所を経て独立。ブ
ログで数百の Word マクロを公開。翻訳をする傍ら、翻
訳会社、マニュアル制作会社、電機メーカー、特許事務
所等々のクライアントに Word のカスタマイズや Word
マクロ活用のコンサルティングを実施。2011 年から毎
年 Microsoft MVP を Word 部門で受賞。代表ソフトは、
Word で動く翻訳チェックソフト「色 de チェック」。
■ブログ「みんなのワードマクロ」
http://www.wordvbalab.com/
#288 2017 03/04
29
【Google SMT】
非縮合環は、例えば接続されてい
ます連結基、単結合またはスピロ
結合を介し。
【語順変換 SMT（みんなの自動翻
】
訳 JPO ＋ NICT）
非縮合環は、連結基、単結合または
機械翻訳の近未来
本間奨
日本特許翻訳株式会社　代表取締役
スピロ連結を介して例えば接続さ
れている。
【Google NMT 】
融着していないリングが接続され
ている。結合基、単結合またはスピ
ロ結合を介して結合している。
【Microsoft Tranlator（NMT）】
融着のリングは、例えば連鎖群、単
第5回
ニューラル機械翻訳（NMT）
結合またはスピロリンケージを介
して接続されます。
読みやすさでは、ルールベース
機械翻訳 < Google SMT < 語順変換
SMT = Google NMT = Microsoft Translator
の順で、Google や Microsoft の主
1 ニューラル機械翻訳
（NMT）
パブリックなニューラル機械翻訳
張通り、ニューラル機械翻訳は語
（NMT）と従来用いられてきたルー
順変換 SMT 同様大変読みやすく
ルベース機械翻訳、統計的機械翻
なっています。ただし、この例で言
米 Google は 9 月 27 日（現地時
訳（SMT）や語順変換 SMT の間でど
えば、Google NMT はピリオドの省
間）
、ディープラーニング技術を活
のような違いがあるか評価結果を
略文字（e.g.）の対応ができていな
用した新しい翻訳システム「Google
まとめました。
Neural Machine Translation（GNMT）」
を公表しました。
（2016 年 11 月 11
日現在では、英日、中英、など英語
を介するいくつかの言語対のみ
2 サンプルによるあたり
評価
変換 SMT の訳語は適切ですが、
Google、Microsoft の NMT はいず
れも誤訳となっており、これらの
NMT に対応）Google SMT はこれま
詳細な精度比較を行う前に、サ
で 2 回に分けて説明したように、語
ンプル文を用いて訳語の傾向や読
学習していないようです。さらに
順の異なる言語間では、訳語の統
みやすさといった大まかな特徴を
Microsoft Translatorでは否定語 Un
計的な揺らぎの問題と読みやすさ
見てみましょう。原文は米国特許
の処理ができていないため反対の
という観点で課題がありましたが、（化学）を用いました。対応日本特
Google NMT はバイリンガルであ
Wikipedia やニュースサイトからの
パブリックな NMT では専門用語は
意味になっています。
許公報文を正解訳としました。
る人間の評価者の助けを借りて、
【原文】US 9368761 B2
サンプリングされた文章に測定し、
Unfused rings are connected e.g.
いくつかの主要な言語ペアで 55 ％
via a linkage group, a single bond
∼ 85 ％変換エラーを低減し大幅に
or a spiro-linkage.
精度向上したとのことです。また、【US 対応日本特許公報＝正解】
3 BLEU と RIBES による
評価
あたり評価は、特定の文に対す
る特定の不具合を確認するもの
ですが、翻訳システム間の精度の
マイクロソフトも 11 月 24 日に公式
非縮合環は、例えば、連結基、単結
傾向を把握するため、非常に多く
ブログで、Micorsoft Translator に
合、またはスピロ連結を介して結
の文について Google NMT とその
ニューラルネットワーク技術を導
合している。
ほかの機械翻訳システムの相違を
入した結果「SMT に比べて大幅に
精度向上しており、より自然な翻
訳が実現できる」と述べています。
今回の記事では、特許翻訳とい
う分野に限定した場合、これらの
30
いこと、また Unfused rings、spiro-
linkage のような専門用語は語順
#288 2017 03/04
【ルールベース機械翻訳】
（市販特
許用翻訳ソフト）
BLEU と RIBES を用いた定量評価を
行いました。図 1 と図 2 は 2 で用い
融合されていない輪は接続され
たような様々な外国公報の請求項
る、例えば、連鎖群、単結合あるい
や詳細な説明から抜粋した文（長
はスピロ・リンケージによって。
文も短文も混在）を原文とし対応
日本特許または人手翻訳を正解と
することが最も重要で、何物も付
して、Google NMT（2016 年 11 月
け加えてはならないと同時に原文
11 日以降の Google 翻訳）とルール
の表記を変更したり、抜け・漏れが
ベース翻訳（市販特許用翻訳ソフ
あることは許されません。同時に、
ト）
、Google SMT（2016 年 11 月 11
読んで理解しやすいことが求めら
日以前の Google 翻訳）
、語順変換
れています。BLEU や RIBES といっ
SMT（みんなの自動翻訳 JPO+NICT
た文全体を評価する場合、低頻度
コーパス）
、語順変換 SMT に特許専
で発生する訳抜けや誤訳について
用の前処理と後処理を加えたハイ
はあまり厳しくないようです。特
ブリッドシステムについて、合計
許の発明特定事項に、化合物表記
567 文から BLEU 及び RIBES を算出
などの低頻度の重要語が含まれる
したものです。
場合の問題点については SMT に関
して前号で指摘しましたが、NMT
図 1、図 2 とも翻訳システムの
でも同様です。
評価値の傾向は同一で、ルール
翻訳システムとして、Google 翻
ベース機械翻訳 < Google SMT <
訳などのパブリックサービスを企
Google NMT < 語順変換 SMT < 語
業用として用いる場合、次の 2 つ
順変換 SMT+ 前処理＋後処理の順
のポイントが重要です。
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
語順変換語順変換SMT
SMT（NICT）＋前処理
＋後処理
図 1：翻訳システムの BLEU 比較縦軸は、Google SMT を 1 とした BLEU の相対値
1.15
1.10
1.05
1.00
0.95
0.90
0.85
ルールベース Google
機械翻訳
SMT
Google
NMT
ルールベース Google
機械翻訳
SMT
Google
NMT
語順変換語順変換SMT
SMT（NICT）＋前処理
＋後処理
図 2：翻訳システムの RIBES 比較縦軸は、Google SMT を 1 とした RIBES の相対値
になっています。この傾向は 2 でみ
たあたり評価の結果を裏付けてい
ます。また Google の公表通り従来
a. データの利用制限、セキュリティ
Google 翻訳や Microsoft Translator、
複雑なシーケンスで翻訳システム
を構成します。
の Google SMT に対して、Google
みんなの自動翻訳といったパブ
NMT の精度は大幅に向上していま
リックサービスの利用規約は、各
多くの領域をカバーする Google
す。ただし、特許という限られた分
サービス提供者がデータに対す
翻訳のようなパブリックなサービ
野では、JPO+NICT コーパスを用い
る権利を主張し、データセキュリ
スではこのような前処理や後処理
た語順変換 SMT のほうが評価値が
ティ（入力データを利用されるこ
を加える必要はなく、NMT が現状
高く、さらに前処理＋後処理によ
とがある）
、翻訳結果を蓄積して再
では最適と思われます。一方、セ
り評価値が増加していることがわ
利用できないなどの制限から、ほ
キュリティと正確性を要する特許
かります。BLEU と RIBES の双方を
とんどの企業で受け入れがたいも
翻訳などの特定用途には、できる
詳細にみると、Google NMT と語
のです。有料 API を使うことでデー
だけ多くの特許文の訓練データに
順変換 SMT の差は RIBES で小さく
タセキュリティは改善されますが、
よる語順変換 SMTまたは NMTに専
なっており、Google NMT の語順を
オンザフライ以外は使えないよう
用の前処理、後処理を加えた翻訳
含めたポテンシャルの高さを裏付
です。
システムが必要になります。
けているといえるかもしれません。
4 まとめ
統計的機械翻訳 SMT は、訓練
b. 正確性の向上
特許では 1 文が 5K バイトを超え
ることも珍しくはありませんが、
Google NMT API では 1 文が 2K バ
データからフレーズテーブルお
イトを超えると未訳になるため、
よび言語モデルを生成し、デコー
前処理で短文化することが必須で
ダーを構成して、入力文をデコー
す。みんなの自動翻訳では 1K バイ
ド、リランキング処理により翻訳
トを超える文でも同様のことが起
文を得ます。入力文を単語または
こります。このような翻訳エンジ
フレーズで置き換えを行っている
ンの制限事項や、特定のフレーズ
と言えます。NMT でも訓練データ
の訳抜けや誤訳は、原文の置き換
をもとにモデルをトレーニングす
えを行うことで回避可能です。そ
ることは SMT 同様ですが、入力文
のためには非常に多くの文を用い
から数学処理のみで翻訳文を生成
たチューニングが必要です。この
します。そのため、エンジンの機能
チューニングは、コンピューター
として指定部分のみ指定訳にする
を用いて実施することになります。
ことができません。
従って、個別専用システムでは、前
特許翻訳では原文を正確に翻訳
処理＋ SMT/NMT+ 後処理のような
本間奨
Honma Susumu
富士電機株式会社で感光ドラムの研究開発を行った後、
富士ゼロックス株式会社で、有機感光体の開発・生産に
携わり、2000 年から特許情報検索システム DocuPat の
事業立ち上げ・推進をおこない、その後日本発明資料に
て語順変換統計的機械翻訳エンジンを用いた英日・中日
翻訳システム MT Plusを開発、特許庁中国実案抄録翻訳
事業に採用され、現在 100 万件以上 J-PlatPat で利用さ
れている。
2015 年 2 月に日本特許翻訳株式会社を設立、昨年 9 月
から大手企業中心に外国公報の多言語高精度機械翻訳
サービスを提供している。最近は、pdf やワードの科学
技術文献をレイアウト通りに翻訳するドキュメント翻訳
サービスを開始した。
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翻訳と私
翻訳を取りまく環境は様変わりしていきます。ときには戸惑うこともある
でしょう。でも、
「翻訳と私」
という関係は変わらないのではないでしょうか。
どんなに環境が変わろうとも、自分の軸がしっかりと根づいていたら、日々
変わっていく風景にも心を惑わされることはないかもしれません。初心に
返ったり、立ち止まったり、未来に思いを馳せたり、「翻訳のこと」、一緒
に考えてみませんか？　「なぜ翻訳をするようになったのか」　今を見据え
ると、きっと未来が見えてきます。翻訳と皆さんのこと、教えてください。
コラムオーナー矢能
千秋
換える工程は、翻訳そのもの。もっ
と言葉にかかわる仕事がしたい
という気持ちが高まりました。そ
の後翻訳部門に異動し、通信機器
第4回
メーカーで翻訳コーディネートと
ローカライズ業務を経験し、2005
年に退職しました。
本のなかへ
ことばの森の片隅に
現在はエンターテインメントや
星野靖子
翻訳者
IT 分野の産業翻訳と、出版翻訳を
行っています。出版翻訳を始めた
動機は本を読むこと、作ることが
好きだから。会社員時代に印刷物
英語翻訳を専業にして 11 年にな
帰国したばかり。外国生活を経て、
編集の経験を積み、フリーになっ
ります。振り返ってみると、いくつ
言葉や文化への興味が高まってい
てから書籍の校正や編集協力の仕
ものよき出会いがありました。
たものの、言語学という学問があ
事をするうち、今度は翻訳者とし
森の入り口
ることすら知らない頃です。
（言
て本作りに携わりたいと思うよう
葉ってなんだか深い。面白そう！）
になったのです。2009 年に出版社
先生のお話から途方もなく広がる
これをお読みの皆さんには、「ことばの森」が垣間見えたようで
2015 年に逝去された言語、文化人
した。その森を探ってみたいとい
南米ボリビアの歴史を翻訳するこ
類学者の西江雅之先生をご存じの
う思いは、私の進路にも影響を与
とになりました。
方もいらっしゃるでしょうか。数
え、西江先生の講義をはじめ、言語
南米は、旅行したこともあり、私
十の言語を話す天才学者である
や地域を学べる大学へと進むに至
にとって親近感のある地域です。
と同時に、世界中で土地の人と交
りました。
流を重ねた、独創的で飾り気のな
い先生です。私は大学時代に先生
の講義を受け、言葉と人、文化を
広い視点でとらえた興味深いお話
とはいえ専門知識はなく、ゼロか
らのスタートでした。著者は、ボ
翻訳者への道
大学を卒業後広告会社に就職、
リビア研究の第一人者。ボリビア
を単独で扱った歴史書は少なく、
古代から現代までの政治・経済・民
の数々に心酔しました。先生との
その後いくつかの企業に勤めまし
族・文化を詳しく扱った通史書は、
出会いは、高校生の時。NHK ETV8
た。この 11 年間の会社員生活が、
世界でも本書以外ほとんど出てい
『シリーズ授業西江雅之“言語の
産業翻訳者になる道筋を作ってく
ません。希少であるがゆえ、翻訳中
森を探ってみる”∼母校：早稲田
れたと思います。仕事で英語を使
の調べ物は容易ではありませんで
高等学院∼』
（1988 年 11 月 30 日放
う場面が多く、実務の語句や表現
した。南米アメリカやヨーロッパ
送）です。番組で母校の教壇に立っ
を身につけていきました。英語圏
全域の歴史書からボリビア史関連
た先生は、後輩の高校生に向け、こ
のベンダーとの取引で、業務上必
の記述を探したり、国内外の論文
う語りかけました。
要に迫られて職場近くの通訳翻訳
にあたったりして、史実や用語、数
学校に通ったこともありました。
値の確認を繰り返しました。
世界には 4000 から 8000 の言語
32
の公募でトライアルに合格し、ケ
ンブリッジ世界各国史シリーズの、
があるといわれるが数を定義でき
また、ローカライズ現場で技術
『ボリビア
こうして 2011 年 7 月、
ないのはなぜか。色が 2 つしかな
者とユーザーの言葉を橋渡しする
の歴史』
（創土社）が刊行されまし
い言語を話す人が色彩豊かな造形
仕事にはやりがいを感じました。
た。光栄にも、初の訳書は日本初の
文化を持つのはなぜか―。当時私
日本語間でも、専門家向け文章の
ボリビア通史書となりました。訳
は 1 年間のアメリカ交換留学から
意味をかみ砕いて一般的な表現に
し終えた原稿を出版社に手渡した
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のは、2011 年 3 月 11 日。打ち合わ
ン）の共訳時もそうでした。料理、
いうコラムがあります。土台のな
せ中に東日本大震災を体験し、そ
科学、ゲームなど、原書で紹介され
いまま何本もの木を生やすので
の意味でも忘れられない仕事にな
たギークな世界を知るため、本や
はなく、1 本の太い幹を土や根か
りました。
映像資料だけに頼らず、本文中の
ら育て、しっかりと枝葉を繁らせ
実験やアクティビティを実際に体
る―。学校で学んだ英語や言語文
験していきました。著者イチ押し
化、会社で覚えた産業英語、勉強会
のオンラインゲームをお試し中、
で知った近代日本黎明期の翻訳文
画面をのぞきこんだ息子に「お母
学。これまで出会ったあらゆる言
さん、それ仕事？」と怪しまれつつ
葉は、一見ばらばらのようでも、す
（も、もちろん仕事です！）
。ちょっ
ぴり脱線もしましたが、楽しく原書
に親しんだ分、アメリカのギーク
初めての訳書
『ボリビアの歴史』
（創土社）
べて同じ森の中。1 本の幹になりつ
つあると、今は感じられます。
日々訳に悩み、調べ物をする中
なお母さんたちの愛する世界によ
で、迷子になりかけることもあり
り近づけた気がします。子育て中
ます。そんなときは目を閉じて、こ
の親も趣味を大切に、子供と一緒
とばの森の情景を思い浮かべま
に楽しもう、という本書のテーマ
す。その広い森の片隅にいる幸せ
には訳出中も共感していましたが、
をかみしめながら、今日も私の木
高校で世界史を学んだ時、教科
刊行後は、読んだ方から同様の声
を大切に育てています。
書にない地域の歴史を学べたら面
が寄せられました。子育て中の友
白いだろうな、と空想したのを覚
人知人、ネットのブログ等で「私の
えています。大国の陰に隠れた地
ための本みたい」
「救われた」
「ギー
域が主役になると、世界や歴史は
クな子育てをしよう」の声が続々
どう見えるだろう―。ケンブリッ
と。文化の違いを越え、著者の熱い
ジ世界各国史シリーズは国、地域
思いが届いたと実感できました。
別の歴史を 1 冊にまとめたもので、
これまで日本であまり知られてい
原書を通じて知識や視野が広が
なかった国や地域も多数紹介され
り、読む人と共感し合える。出版翻
ています。かつて高校生の私が思
訳は魅力の尽きない仕事だと思い
い描いた世界が形になったような
ます。今後もいろいろな本と出会
このシリーズに、翻訳者として携
い、訳していきたいです。
わっていることに喜びを感じます。
歴史書の翻訳には苦労もありま
すが、著者の歴史観を通じて、過去
朝のウォーキングコース。
最近は「ポケモン GO」をお供に。
翻訳の木を育てる
から現在の時間の流れを体験でき
SNS でたくさんの仲間と出会っ
る点が魅力です。翻訳の際に心が
たことは、心の支えになっていま
けているのは、先入観を持たない
す。時にはセミナーにも足を運び、
こと。大航海時代が、見方を変えれ
翻訳者同士の学びや情報交換に刺
ばヨーロッパ諸国の植民地獲得競
激を受けています。数年前に翻訳
争であるように、史実の解釈は歴
フォーラムの勉強会に参加するよ
史家によって様々です。訳出前に
うになって以来、日ごろの訳し方
一般書や専門書など各種資料で背
も変わってきました。作業を始め
景知識を得た後は、一度資料を閉
ると、勉強会でディスカッション
じ、真っ白な状態で原書に向き合
したみんなの声がよみがえってき
うようにしています。
ます。思わずハッと手を止め、もう
一度原文を読み直すことも。翻訳
よく調べること、素直な気持ち
は孤独な作業ですが、仲間と学び
で原書に向き合うこと。歴史書に
合う時間があるおかげで、より広
限らず、翻訳に大切なことかもし
い視野で仕事に取り組めるように
れません。堀越英美さんの企画
なったと思います。
『ギークマム――21 世紀のママと
家族のための実験、工作、冒険アイ
『翻訳のレッスン』
（講談社）に
デア』
（2013 年、オライリー・ジャパ
高橋さきのさんの「翻訳の木」と
星野靖子
H o s h i n o Ya s u k o
4 歳まで東京、その後広島で育つ。東京外国語大学卒業
（ヒンディー語専攻）。広告会社等で編集、マーケティン
グリサーチ、広報宣伝、翻訳、ローカライズなどの業務
を経験後、2006 年に独立。人文科学、IT、ビジネス、エ
ンターテインメント分野を中心に出版および産業翻訳を
手がける。訳書『ボリビアの歴史』
（創土社）
、
『パフォー
マンス向上のためのデザイン設計』
（オライリー・ジャパ
ン）他。趣味は野山の散策、フィギュアスケート観戦。
Twitter：@hosshiee
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は、
「eat rice from the same rice
TM
st- g
Po ditin
e
PE
ine on
ch lati
Ma rans
T
MT
じ釜の飯を食った」を【訳例 1】で
cooker 」のように逐語的に字面の
i on
l at
ns ry
Tra emo
M
文字や単語（≒シニフィアン≒形
式）を置き換えているのに対して、
【訳例 2・3】では、言葉が伝える意
翻訳テクノロジーを学ぶ
第 5 回
~ ニューラルネット
機械翻訳 ~
味や頭の中に浮かぶイメージ（≒
シニフィエ≒意味）を目標言語で
言い換えているといえます。直感
的に私達が感じる人間翻訳者の翻
訳プロセスの説明として、それな
りの説得力があります。
形式主義
意味やメッセージを理解し、そ
山田優
関西大学外国語学部／外国語教育学研究科准教授
れを目標言語で言い換えることが
翻訳であったとしても、形式（文
法）が無意味であるわけではあり
ません。チョムスキーの有名な文
章、
「Colorless green ideas sleep
furiously」は、直訳すれば「無色の
どの訳文が一番良いのかではな
緑色のアイデアは激しく眠る」と
の第 5 回も前回に引き続き、機械
く、
【訳例】すべてが原文の翻訳に
なり、まったく意味をなさない文
翻訳についてです。今回はニュー
なりうる共通の意味（メッセージ）
章です。しかし、文法的には正し
ラルネットワーク機械翻訳（NMT）
を共有している点に着目します。
いのです（チョムスキーは、これに
を取り上げます。機械翻訳と人間
翻訳とは、翻訳者、翻訳の目的、文
よって言語の形式と意味を分離で
翻訳との違いや共通点、NMT の可
脈によって変わってくるものです。
きたわけです）
。この「文法性」を、
能性について考えます。尚、機械翻
これらの訳例を踏まえて、人間翻
人間が（少なくとも英語に堪能な
連載「翻訳テクノロジーを学ぶ」
訳の基本的仕組みについては、
『翻
訳と機械翻訳の違いを考えてみま
人は）認識できることも大切です。
訳テクノロジーを学ぶ』ビデオ教
しょう。
いずれにしても、言語には「意味
（メッセージ）
」と「形式」の 2 つあ
材（http://www.apple-eye.com/
ttedu）の「機械翻訳編」をご覧くだ
さい。
翻訳の等価性
突然ですが、日英翻訳をしてみ
ましょう。下記の［原文］に対して
人間翻訳と機械翻訳の違い
人間翻訳と機械翻訳は何が違う
のでしょうか。翻訳結果が違うと
う慣用句の英訳です。
［原文］
私たちは同じ釜の飯を食った。
【訳例 1】
We used to eat rice from the same rice
cooker.
【訳例 2】
We used to live under the same roof.
【訳例 3】
We are good friends.
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機械翻訳の言語認識
いうのも 1 つですが、結果が異なる
では機械翻訳は言語の形式と意
からには、そのプロセスが違うと
味の両方を理解できるのでしょう
考えるのが妥当です。
か。機械翻訳にルールベースや統
3 つの訳文を用意してみました。同
じ釜の飯を食った仲である、とい
るのがお分かりでしょう。
計ベースがあるのはご存知かと思
メッセージと形式
います。ルールベースは、文法規則
を機械にプログラミングして覚え
翻訳のプロセスを端的に言い表
させます。統計ベースは対訳コー
した言語学者ローマン・ヤコブソ
パスを活用して訳語の確率を計算
ンは、記号論の立場から、翻訳と
します。これらのエンジンはその
は「記号」を置き換えるのではなく
仕組こそ全く異なりますが、言語
「メッセージ」を言い換えるものだ
の 2 つの側面でいうところの「形
と説明しました。これは、言語学者
式」しか扱っていません。文章の
の父ソシュール風に言えば、シニ
「意味（メッセージ）
」を解釈してい
フィアンではなくシニフィエを置
ないのです。これが決定的に人間
き換えるものだと換言できます。
と異なる点です。
先の例で言えば、
［原文］の「同
ニューラルネット機械翻訳
これに対して、ニューラルネッ
ト機械翻訳（MNT）には、人間の脳
の原理として、言語の形式だけで
最初の文で「おじいさん」は初出
なく意味を扱える可能性が出てき
であり新情報なので、主語のマー
たことは、大きな進歩と言えるで
カーとして「が」が付随されます
しょう。
の仕組を模倣した技術が取り入れ
られていて、原理的には言葉の「意
味」を理解できる可能性が出てき
たのです。
（おじいさんが）
。次の文では同単
語は既知の情報（旧情報）となるの
リカレントニューラルネット
分節を越えた翻訳処理という話
で、
「は」へと格下げされます（お
じいさんは）
。文の結束性が高ま
り、読み易くなっているのですが、
人間の脳内は、多数のニューロ
が出ましたので、最後にリカレン
ンがシナプスで結びついた網の目
トニューラルネット（RNN）と今後
作動記憶容量の制約を大きく受け
状のネットワークを形成していま
期待される翻訳精度向上の可能性
ているがゆえに、このような文脈
す。この神経回路には入力、中間処
について述べておきます。
を考慮した情報構造（主題 - 題述構
そもそも人間の言語処理が脳内の
理、出力を行うニューロンが存在
リカレントニューラルネット
造）が生じます。換言すれば、人の
し、それぞれが階層化され（入力
ワークとは、下図注 1 のように入力
脳内では 1 番目の文の情報が一時
層、隠れ層、出力層）
、これを 1 つの
→中間層→出力のタスクにおいて
的に保持されていて、2 番目の文の
ユニットとしていくつものユニッ
内部ループを持ち、情報を保持す
処理にそれが影響を与えているわ
トがさらに階層化されています。
ることができるネットワークです。
けです。こういった処理こそが、リ
各階層のニューロンには、抽象化
時系列的に 2 番目に入力されたタ
カレントニューラルネットワーク
された「特徴（量）
」が蓄積されま
スクに対して 1 番目の影響（重み）
に期待されることなのです。
す。処理のノードが階層化されて
を逆伝播（バックプロパゲーショ
人間翻訳者が、文と文のつなが
いるので深層学習と呼ばれます。
ン）できる仕組みです。人間が思考
りや、文脈、文の流れの良さを判
これにより原理的には、例えば
を行う時も、前に行った処理を保
断するために何度も訳文を読み直
「ベンツ」という入力があった時に
持していて、次の処理に影響を与
してみて感覚的に行うことが、人
「高級」
「自動車」
「ドイツ」のような
えているのと同じです。
間の作動記憶を模倣しているリカ
特徴に分解され上位階層のニュー
レントニューラルネット（例えば
ロンに記録することがでます。
「ベ
Long Short term memory network
ンツ」とは「ドイツの高級自動車で
など）でも、上手く処理できるかも
ある」というように、その「意味」を
しれないというわけです。
無論、現状のシステムでは個々
理解するのに近い処理ができるの
の文（sentence ）を単独にしか処
です。
理していないので、文脈の配慮は
先の例の「同じ釜の飯…」のメッ
セージでは、その文の意味の特徴
施されていませんが、NMT（RNN）
を分類・解釈し、
「親しい関係に
では原理的には上のような処理が
あった」というレベルで似た特徴
可能であるということを強調して
量を有するメッセージを持つ訳文
おきます。
【訳例 2・3】を出力できるようにな
るかもしれないということになり
具体的には、人間が文章（テクス
ます。これは、入力（原文）と出力
ト）を理解・生成する時の、文と文
（訳文）しかなかった統計ベースの
の結束性や情報構造の例が挙げら
機械学習とは異なります。
とは言え、現時点での NMT は、
れます。例えば次の文章をみてみ
ます。
既存のコーパスに基づいた形式
的判定を行っているだけなので、
あるところにおじいさんがいまし
メッセージの解釈もさることなが
た。
ら、分節（セグメント）を越えた処
おじいさんは山へ芝刈りに行きま
理なども行えません。しかし NMT
した。
山田優
Ya m a d a M a s a r u
立教大学大学院異文化コミュニケーション研究科博士
後期課程修了。博士（異文化コミュニケーション学／
【注】
1. http://qiita.com/KojiOhki/items/89cd7b69a8a6239d67ca
【参考文献】
[1] 藤田篤・山田優・
（2017）
「翻訳の品質と効率：実社会におけるニーズと工学的可能性
翻訳テクノロジーを学ぶ」. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集 .
翻訳通訳学）。関西大学外国語学部／外国語教育学研
究科准教授。日本通訳翻訳学会（JAITS）理事。社内通
訳者・実務翻訳者を経て、最近は翻訳通訳研究に没頭す
る。研究の関心は、翻訳テクノロジー論（MTPE など）、
翻訳プロセス研究（TPR ）、翻訳通訳教育論（TILT、TI
Literacy）など。
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INDEX
翻訳業界
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サン・フレアアカデミーは、
品質をもっとも大切に考え、
翻訳会社サン・フレアが母体の翻訳スクール。
科学的に正確な、そして、
お客様の望む翻訳を提供し続けてきました。
創業 45 年、50 以上の言語とあらゆる産業分野
業界の黎明期とも言える 1963 年より、翻訳・ド
に対応する翻訳サービスで 1000 社以上の顧客
キュメントに関わり、その時々のお客さまのお求
医学翻訳教室「アンセクレツォ」の開講
常にお客様のベストパートナーでありつづける
から高い評価を得ているサン・フレアにおいて、
めに合わせて、十印は変化し、成長してきました。
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登録型派遣サイト「WW スタッフィング」の
その約 8 割が、サン・フレアアカデミーから
これからもお求めに応じて変化し続けます。チャ
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〒160-0004 東京都新宿区四谷 4-7 新宿ヒロセビル 2 階
〒141-0031 東京都品川区西五反田 7-25-5 オーク五反田ビル
TEL 03-6675-3965 FAX 03-6675-3968
TEL 03-5759-4353 FAX 03-5759-4376
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翻訳者、翻訳会社を対象とする広告や特集記事
Next Issue
に関連する広告を随時募集しています。詳しくは
JTF 事務局までお問い合わせください。
次号
予告
JTF 事務局： TEL 03-6228-6607
E-mail [email protected]
#289 2017
05/06
2017 年 5 月 12 日発行予定
※発行日や内容は変更になる可能性があります。
巻頭特集「翻訳者登録制度」
（仮題）
JIS 規格などの開発と普及を行っている一般財団法人日本規格協会（JSA）は、
専門的力量を有する翻訳者を第三者の立場から評価・登録する資格制度を 2017 年 4 月 1 日より開始します。
次号では、翻訳者としての力量を客観的に評価するものさしがない不都合を長らく指摘されてきた翻訳者評価の現状を
大きく変える可能性があるこの新制度を特集します。
ある技術革新のものがたり
ライト兄弟が人類最初の動力付き飛行に成功したのは 1903 年のことで
すが、飛行機の基本原理は 1799 年にはすでに英国のジョージ・ケーリーに
よって着想されており、ケーリーは 1804 年に現在の飛行機と同じ形の模
型グライダーを製作しています。ケーリーによる模型グライダーの製作か
らライト兄弟による動力付き飛行の成功まで 100 年近くかかったのは、二
つの課題を解決する必要があったためです。
第一の課題はエンジンの開発でした。19 世紀の主要な動力源である蒸
気機関は、その初期には飛行機のエンジンとして重すぎたため、様々な方
式のエンジンが試されました。1868 年の航空展覧会には、蒸気、火薬、ガ
ス、石油を用いたエンジンの模型が出品されたそうです。ライト兄弟も、軽
量なエンジンの開発を、打診した先のすべてのメーカーからことわられ、
兄ウィルバーが自社工場でプロペラとともに自製しています。
第二の課題は鋭敏な身体感覚を要求される操縦と安定保持の実現でし
た。飛行機がない時代には操縦士の役割とその重要性がよく認知されてお
らず、リリエンタールという偉大な例外を除けば航空の先駆者で操縦に正
面から取り組んだ先人はほぼ皆無でした。しかしライト兄弟は操縦の重要
性を十分に理解しており、動力付き飛行に先立って約千回のグライダー飛
日本翻訳ジャーナル
2017 年 3 月／4 月号 #288
発行 ● 2017 年 3 月 10 日
発行人 ● 東郁男
（会長）
編集人 ● 河野弘毅
発行所 ● 一般社団法人日本翻訳連盟
〒 104-0031 東京都中央区京橋 3-9-2 宝国ビル 7F
TEL 03-6228-6607 FAX 03-6228-6604
[email protected] http://www.jtf.jp/
企画・編集 ● 広報委員会
行を行なって、ピッチ、ロール、ヨーの三軸すべてについて安定を保持しな
がら操縦する技能を体得していました。
Google ニューラル機械翻訳（GNMT）は画期的な MT エンジンですが、革
命はエンジンだけでは成就できません。では何が足りないのか？飛行機開
発に着手した 1899 年のライト兄弟には、足りないものが見えていました。
翻訳革命を実現する未来の“ライト兄弟”にも、GNMT に足りないものが
きっと見えていることでしょう。
編集長
表紙撮影 ● 世良武史
デザイン ● 中村ヒロユキ
（Charlie's HOUSE）
印刷 ● 株式会社プリントパック
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#288 2017 03/04
河野弘毅
Kawano Hiroki
参考文献：佐貫亦男『不安定からの発想』講談社学術文庫
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通学科／通信科講座、
ワンデーセミナーなど
多彩なプログラムをご用意。
「翻訳実務検定TQE」
を運営し、
「
翻訳者の育成に力を入れています。
未来の翻訳者が集う場所
お問い合わせ
☎03-6675-3965
受付時間 / 平日 10:00～20:00 土曜日 10:00～17:00
詳しくはウェブサイトで
サンフレアアカデミー
検索
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2017年度
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JTF 翻訳品質セミナー
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全3 回
在する翻訳において、成果物の質を高めたい方を対象としています。
品質は捉えどころのないものだと言われますが、だからこそ、品質を見る確かな目と深い知識を持つ必要があり
※2017年より日本翻訳連盟の「標準スタイルガイド検討委員会」は「翻訳品質委員会」に名称を変更し、同委員会が企画担当する
「JTFスタイルガイドセミナー」も「JTF翻訳品質セミナー」に変わりました。
日程
2017 年 5 月 22 日（月）
、5 月 26 日（金）
会場
明治薬科大学剛堂会館　東京都千代田区紀尾井町 3-27　TEL：03-3234-7362
定員
各回 150 名
参加費
03/04
ます。本セミナーで新しいノウハウや考え方を学び、実務に役立ててください。
#288 2017
本セミナーは、翻訳の品質を真剣に考え、その向上に実践的に取り組む方のための講座です。特に、日本語が介
各回 JTF 会員 3,600 円　JTF 非会員 5,100 円　学生 2,600 円　［いずれも税込価格］　希望する回のみの申し込みが可能です。
5 月22 日（月）
5 月 26 日（金）
第1回
第3回
10：00～12：00
10：00～12：00
誰も教えてくれない翻訳チェック
論理的で翻訳しやすい日本語を書く
翻訳者にとっての翻訳チェックを考える
講師：中村哲三
講師：齊藤貴昭
（JTF 理事／個人翻訳者／翻訳コーディネーター）
（テクニカルコミュニケーター協会理事人材育成
部会、tcworld TCTrainNet Certified Trainer）
翻訳者のみなさんは、どのように自分の翻訳
なぜ日本語表現が翻訳しにくくなるのか、どう
翻訳物に対して実施すべきチェック項目とはど
るのかを把握し、それを説明できる力を身につ
チェックの内容を決めていますか？　完成した
のようなものでしょうか？　検出力を高めるに
は？　論理的な根拠とともに、わかりやすく紹介します。
表現すれば論理的で翻訳しやすい日本語にな
けましょう。そうすることで、日本文から英文
など多言語への翻訳もスムーズになります。
※本セミナーは、2016年第26回翻訳祭で、希望者が会場に入りきれないほど大人気
だった同タイトルのセッションのアンコール企画です。内容は翻訳祭のときとほぼ
同じです。
頒布価格第2回
13：30～15：30
文書作成における接続詞の役割
講師：石黒
圭（国立国語研究所教授）
540 円（税込）
ぜったい
参加してね！
接続詞を使うと文書は論理的になるのか
接続詞は、読み手に内容をわかりやすく、か
つ論理的に伝えるのに欠かせない道具です
が、接続詞を使えば使うほど内容がわかりや
すくなるわけでも、文書が論理的になるわけ
でもありません。ビジネス文書作成における
接続詞の使用の「勘どころ」を学びましょう。
JTFスタイルガイド公式キャラクター
美寿島（みすしま）先生
一般社団法人日本翻訳連盟（JTF）事務局　TEL：03－6228－6607　FAX：03－6228－6604　〒104-0031 東京都中央区京橋3-9-2 宝国ビル7F　E-mail: [email protected]　http://www.jtf.jp
ご記入いただいた個人情報は、本セミナーおよびその他翻訳情報の提供目的にのみ使用し、第三者への提供・預託は行いません。
なお、ご提供いただいた個人情報のお問い合わせ、または、開示・訂正・削除のご請求は上記事務局までご連絡をお願いいたします。
一般社団法人日本翻訳連盟
〒 104-0031 東京都中央区京橋 3-9-2 宝国ビル 7F TEL 03-6228-6607 FAX 03-6228-6604 [email protected] http://www.jtf.jp/
日本翻訳ジャーナル
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2017 年 3 月 10 日発行
1. JTFのトップページにアクセス　http://www.jtf.jp/
一般社団法人日本翻訳連盟
お申し込み方法
「JTF翻訳品質委員会」のウェブページからお申し込みください。