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機械翻訳とは

What is Machine Translation?

ここ数年で、機械翻訳の精度は飛躍的進歩を遂げており、得にこれ迄のルールベース機械翻訳からディープラーニング手法によるニューラル機械翻訳(NMT:ニューラル・マシン・トランスレーション)いわゆるAI自動機械翻訳に移行してからは精度が格段に向上しています。かつて人間の手による翻訳によって数時間を要した原稿を数秒間で仕上げてしまうテクノロジーの進化は翻訳という作業や考え方を根本から変革していくものになりつつあります。

機械翻訳って?

機械翻訳とは、ある言語を別の言語に翻訳する変換を、AIを利用して全て自動的に行うことです。その翻訳を実現する仕組みあるいはシステムはさまざまで、ここ40年で大きく変遷してきています。

まず、1970年代後半には「ルールベース機械翻訳」という仕組みが一般的だったのに対し、90年代以降は「統計的機械翻訳」が主流となり、そしてその統計的機械翻訳がさらに進化した形として2016年に登場し、今世間の話題になっているのが、Google翻訳等に代表されるニューラルネットワークを用いた 「ニューラル機械翻訳」です。

これら3つの型式それぞれに翻訳システムとしての特徴があります。

1. ルールベース機械翻訳 【Rule-Based Machine Translation (RMT)】
文法規則に比重を置いた機械翻訳です。単語やフレーズや文法ごとに、訳出ルールをコンピューターに登録し、そのルールに従って翻訳していく仕組みです。基本的には、単語や文法などの意味を一つ一つ登録していく作業が必要とされます。
難点は、ルールに当てはまらない表現は正確な訳出が出来ません。
2. 統計的機械翻訳 【Statistical Machine Translation (SMT)】
辞書/用語集(コーパス)を解析し、統計、確率を基にした機械翻訳です。これは一定ルールに固定されるのではなく、コーパスとして収集した大量の対訳データの中から統計/確率結果として最も適した訳出を割り出していく仕組みです。この手法の方が、ルールベース機械翻訳に比して、より人間の言語処理能力に近い形であるのが特徴です。つまりちょうど統計的機械翻訳システムが膨大な対訳データから適訳を割り出していく仕組みのように、人間もある一つの固定されたルールではなく、豊富な経験から状況に応じて言語処理をしているからです。この仕組みによって必然的に、精度も高まりました。
難点としては、まず第一に、コーパスの充実、要するに大量の対訳データが精度向上のためには必須であるということ (データにない訳出はできないため)と、もう一つは、その対訳データの解析力の幅にも限界があるということです。言い換えれば、対訳データとして一度に正確に処理できる言語量あるいは領域が狭いので、例えば、単文ではなく、復文や複雑で長い文構造になると語と語のつながり等、解析力の範囲を超えてしまい、正確な訳出が不能になってしまうことです。
3. ニューラル機械翻訳 【Neural Machine Translation (NMT)】
多層的「ニューラルネットワーク」いわゆる 「ディープラーニング」と呼ばれる人口知能(AI)に自動学習させる翻訳です。ディープラーニングの考えのもととなっているニューラルネットワークは、人間の脳神経回路を真似することによってデータを分類しようというアイデアに基づくアルゴリズムのことです。この点で、統計的機械翻訳の仕組みをさらに進化させたものであり、例えば、統計的機械翻訳では語句単位での対訳データ解析とも言えますが(文の各部分をひとつひとつ訳出していく)、ニューラル機械翻訳では、復文も含めた文全体単位でのより多層的な解析を実現しています。(翻訳システムは、まず文全体の構造や形を認識し、それによって文のコンテキストおよび各部位を理解し訳出していく) そして最後に、出来上がったセンテンスを正しい文法に則って調整し並べ替えることも行います。これによって既存の機械翻訳と比較し、翻訳エラーが55~85%減少したとも検証されている上に、より流暢な翻訳が可能となり、人間による翻訳に近づいた、より自然な翻訳結果が表示されるようになっています。しかもニューラルネットワークシステムの特性として、時間の経過とともに自分を改良し、長く使えば使うほどより自然な翻訳ができるようになります。

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