「機械翻訳と共に進む道」欧州／アジア言語 技術文書翻訳サービス会社のコラム
2025年6月24日（火）8：30
私が翻訳業界にはいった20年前から言われていました。
20年後に無くなる職業ランキング。
いよいよ実現されるかもしれませんね。
もう英語や外国語をは勉強しなくて良い時代がきそうです。
ですが、
日本の英語教育は変わってきています。
文部科学省が「今後の英語教育の改善・充実方策について」を発表しています。
次期学習指導要領の改訂は2020年度、小学校の英語が変わりました。
小学校3～4年生で外国語活動。
小学校5～6年生で英語が正式教科。
外国語活動が導入され、「聞く」「話す」をたくさん体験したのち、
5〜6年生の発達段階にふさわしい形で、文字の「読み・書き」に進むことになります。
20年後に無くなる翻訳行為。
言語の問題は、機械に任せれば良いのでは？
なぜ勉強するのでしょうか。
そうですね。
答えは、コミュニケーションは人が行なうからです。
数百万、数千万、数億尾仕事の交渉現場で、自動翻訳機械を片手にしていたら果たして外国人は信用してくれるでしょうか。
細かいニュアンスは人が訳すべきです。
国際会議もまだ同時通訳者がいます。
国際会議で誤訳したら・・・、恐ろしいですね。
いやいや。
会話の話で、技術系文書は機械翻訳で十分でしょって。
そうですね。
いずれ十分になる可能性はあります。
捉え方によってはすでに十分だとも言えます。
人々が望むレベルに達するには果たして何年後でしょうか。
機械翻訳は1950年代から研究が始まっています。
このころから、翻訳・通訳サービスは不要になると毎年言われ続けてきました。
今は、2025年夏。
機械翻訳より読みやすく、理解しやすい優れた翻訳をすれば良いと考えます。
機械翻訳が優れていっても、それを上回る分かりやすく、
読みやすい文章を表現すれば良いのです。
または、機械翻訳と人間翻訳のハイブリット作業をすれば良いでしょう。
翻訳行為をせず、原文は参考資料として、
英語のテクニカルライティングという技術を使用したり、
画像加工や画面遷移を綺麗に見せて分かりやすく、読みやすい
技術文書／取扱説明書を1から表現しても良いのかもしれません。
動画マニュアル、動画での製品紹介も、まだまだ改善の余地はあると考えます。
電化製品やコンピュータ製品を買って読む説明書、
読みますか？
分かりやすいですか？
満足していますか？
製品全ての機能を効果的に使えていますか？
サポートセンターに問い合わせたことは1度も無いでしょうか？
そもそも技術系文書である取扱説明書、ユーザーガイドそのものに問題があるのかもしれません。
これは別の機会に書くことにしましょう。
機械翻訳は、作業効率化を実現させる便利な道具として利用すべきです。
上手に使えれば翻訳できる分量が増え、作業期間も短縮され、
翻訳の仕事は増えると考えます。
翻訳業界の市場規模が大きくなると言えます。
機械翻訳に全てを依存すべきではありません。
機械翻訳が進化したら、翻訳サービスも進化すべきですね。
翻訳者のみなさんには是非頑張って欲しいです。
きれいな日本語や英語を書ける技術があります。
翻訳者のみなさんと共に業界を良くすべく前に進みます。
以下は、参考までに自動翻訳の理論、考え方を書きます。
機械翻訳は大きく2つの手法があります。
1つはニューラル翻訳。もう1つは統計翻訳。
Google翻訳では、この2つを利用し研究開発が進められてきた歴史があります。
□統計翻訳は
大量の対訳データを用意し、よく使われているものを抽出するものです。
つまり、大量の対訳データの質が悪ければ、ひどい翻訳結果になります。
□ニューラル翻訳は
人工知能で活用されているニューラルネットワークの考え方を利用したものです。
ニューラルネットワークは、
人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。
ニューラルネットワークは、
人間の脳のしくみ（ニューロン(*1)間のあらゆる相互接続）から着想を得たもので、
脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです。
(*1)ニューロン
神経細胞のこと。脳には数多くの神経細胞が存在しており、
その結びつきにより情報が伝達されたり、記憶が定着する。
神経細胞は細胞体、軸索、樹状突起からなっている。
□ニューラルネットワークの種類
何種類かあるそうですが、自動翻訳に関係しそうなものは以下の2つでしょう。
1.畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
画像認識処理でよく利用される深層学習モデルというものですが、
自然言語処理にも利用されているモデルです。
画像認識処理では、Facebook の写真の自動タギング、
自然言語処理ではGoogle 翻訳のアップグレードでも話題になりました。
2.再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
RNNは、時系列データを扱うことができるニューラルネットワークです。
リカレントニューラルネット、フィードバックニューラルネットとも言われます。
文脈を考慮することのできるニューラルネットワークのモデルなので、
機械翻訳や音声認識に使われます。
近年翻訳の精度が劇的に向上したGoogle翻訳に採用されています。
ニューラル翻訳も統計翻訳も解析する基になる対訳データ量が多いほど
翻訳品質が高いことは共通しています。
ニューラルネットワークの方がより人間の脳に近い処理ができるのです。
以前話題になった囲碁の機械「AlpahGO」もニューラルネットワークが使われています。
□ChatGPTの翻訳
仕組みは「ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）」の一種です。
具体的には、Transformer というアーキテクチャをベースにした大規模言語モデル（LLM）が使われています。
従来の翻訳手法（例：ルールベースや統計ベース）言語ごとの文法ルールや単語の出現頻度に依存していました。
ニューラル機械翻訳（NMT）
ディープラーニング（深層学習）を用いて、文章全体の意味をベクトル（数値的な表現）に変換し、
そこから自然な訳文を生成します。Google 翻訳やDeepLもNMTです。
ChatGPTは翻訳専用に設計されているわけではありませんが、非常に大量の多言語データを学習しているため、
翻訳機能も強力です。文脈理解・意図把握・表現の自然さなどを総合的に判断して翻訳するため、
特に「意訳」「意味に即した翻訳」が得意です。
ご参考までに、ChatGPTはニューラル翻訳エンジンでありながら、従来の翻訳ツールとは異なり、
文章の意図や背景知識を考慮できる点が特長です。
ビジネス用途や専門翻訳で使う場合も工夫次第で非常に高精度な訳出が可能です。
【英語で一言】
「久しぶりで腕が鈍っている」 It’s been a while, so I’ve lost my ability.
lose abilityは「能力を失う、できなくなる」すなわち「腕が鈍る」です。
【語彙を増やそう】
役得 やくとく side benefit(サイド ベネフィット)
その役目についているので得られる特別な利益。
この仕事は役得が多い。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝↓当社のご案内↓＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
当社は、設立から9期目を迎えております。
本社登記は千代田区、実務は千葉県流山市にて独立し運営しております。
技術翻訳サービス会社です。
■ご提供可能なサービス 当社ができること
マニュアルや取扱説明書、製品カタログ、販促資料、販促用動画の翻訳
AI翻訳の正誤チェック ポストエディット
ネイティブスピーカーによる文法チェック
■翻訳業務に携わる方々にお聞きしたいこと
今の翻訳内容には満足されていますでしょうか
どのような翻訳内容になったらよいとお考えでしょうか
現状のままで悩みを改善し望みは叶いますでしょうか
■当社が役に立っているお客様からのご要望
数行から対応してほしい。
欧州地域言語、東西アジア地域言語に対応してほしい。
コンピュータ、電気電子、機械、基礎科学、プラント、化学、金属、医学など専門知識のある翻訳者を登用してほしい。
原文の誤記、文法の誤りを指摘してほしい。
既存の外注先である翻訳会社の担当者に不満があるため円滑なやりとりを希望したい。
私の個人経営会社となります。
私が即断即決できる為、契約から納品後まで柔軟かつ融通の利いた対応を重視される企業や担当者の方々とは、
長いお付き合いをさせていただいております。
気楽に依頼していただけるように心がけております。
行動指針：日本から世界へ、世界から日本へ商品・サービスを提供する方々を応援します
メールでのご連絡はこちらをクリックしてください
担当者名：川崎
当社WEBサイトの問い合わせフォームは、ここをクリックしてください
または、お気軽に電話してください(^_^)
03-6869-1917
※「費用感を教えて！？」「納期どれくらい！？」
「翻訳じゃないけど編集や操作マニュアルやパーツリスト作れる？」など、
リサーチ段階での質問、相談もOKです。お気軽にご連絡ください 🙂
※対面でのお打ち合わせは、問題なく対応しております。
対応言語：英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語（南米/欧州）、
オランダ語、ポルトガル語（南米/欧州）、ポーランド語、ヒンディー語、アラビア語、アムハラ語、
中国語（簡体字/繁体字）、ベトナム語、タイ語、タガログ語など
対応ファイル形式：Text、HTML、XML、RST、XLIFF
Adobe社 Illustrator、Photoshop、InDesign、FrameMaker
Microsoft社 Word、Excel、PowerPoint
