AI翻訳(機械翻訳)

 

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■AI翻訳とは

コンピューターを介して自然言語処理を行い、ある言語を別の言語に変換することを「機械翻訳」といい、英語の「Machine Translation」 を略して「MT」とも呼びます。
近年、この機械翻訳にも、人間の脳のニューラルネットワークを模してAI学習を行うニューラル機械翻訳(Neural Machine Translation、NMT)が出現することにより、その翻訳精度が飛躍的に向上しました。深層学習を行うこの「NMT」モデルの機械翻訳を「AI翻訳」と呼びます。

 

■機械翻訳の歴史

日本での機械翻訳の研究は1980年代より始まります。コンピュータが出現して以来、人間を介さない翻訳の実現は夢でした。この夢は果てることなく現在にまで連綿と引き継がれています。現在の「NMT」に至るまで、いくつかの方式の機械翻訳が研究されてきました。

 
ルールベース機械翻訳(Rule Based Machine Translation、RBMT、または RMT)
登録したルールに基づいて構文を解釈して翻訳する方法。古い機械翻訳の手法と言われ、現在ではあまり使用されていませんが、コーパス(過去の翻訳資産)がなくてもある程度翻訳することができる、訳抜けがないというメリットがあります。
統計的機械翻訳(Statistical Base Machine Translation、SBMT、または SMT)
大量の対訳データ(通常「コーパス」と呼びます)を登録し統計的手法により訳文を生成する方法です。ルールや辞書の開発の必要がなく、原文と訳文の両方の言語の性質に縛られにくいため、多言語化が容易だとされています。
ニューラル機械翻訳(Neural Machine Translation、NMT)
2016年11月にGoogleが発表したNMTを採用したGoogle翻訳は、機械翻訳の品質が格段に向上したことで、各界に大きな衝撃を与えました。NMTでは人間が言葉を理解するのと同じような構造で訳文を出力するといわれ、エンジンによってはTOEIC 900点以上の訳文も生成可能といわれています。

日本語では機械翻訳の使用は難しいとされてきましたが、今後はどれだけ早く取り入れることができるかがビジネス成功のカギを握っていると言えます。
 

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十印の機械翻訳への取り組み

十印は日本で開発が始まった1980年代前半から機械翻訳に取り組んできました。機械翻訳の第一人者である長尾真教授(元京都大学総長)の依頼により、Mu-プロジェクトに参画し、言語研究を主とする部署を創設、翻訳システムメーカー様へ辞書を提供してまいりました。

当時の十印の機械翻訳への取り組みは、一般社団法人日本翻訳連盟での記事に詳しく紹介されています。

21世紀に入ってからも、お客様への機械翻訳導入と翻訳サービス提供を目的にアジア太平洋機械翻訳協も理事として参加し、機械翻訳の普及に努めています。


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