IT翻訳者Blog

翻訳、英語、ローカリゼーション、インターナショナリゼーションなどについて書いています。

翻訳の業界団体である日本翻訳連盟(JTF)の理事を任期満了で6月8日に退任しました。
2017年に就任したので、ちょうど5年間でした。

振り返ってみると、(自分で言うのもあれですが)いくつか仕事ができたように思います。

▼個人会員の年会費の半額化
個人会員の年会費は2019年まで2万円でした。個人翻訳者であれば年間売上が数百万円程度の人が多いでしょう。法人会員に比べて年商に対する負担額が大きすぎるということで、個人理事4人(高橋聡、齊藤貴昭、井口富美子の各氏と私)で共同提案し、2020年から年会費1万円が実現しました。
提案時に法人理事は反対するどころか、むしろ積極的に賛成してくれて、代わりに法人会員の年会費を1万円値上げすることで決着しました。個人と法人(翻訳会社)は対立しているのではと思われがちですが、実はかなり話を聞いてくれます。

▼翻訳品質評価ガイドラインの策定
当時JTFでは日本語スタイルガイドを出していたのですが、さらにスタイルも含めた翻訳品質全体を扱おうということで、「翻訳品質評価ガイドライン」の策定を2016年から始めました。
2017年に翻訳品質委員会の委員長だった田中千鶴香氏が急逝されたので、私が委員長を引き継いで2018年に完成しました(PDF)。
翻訳品質評価のISO規格はずっと議論されているものの、立ち消えたりキャンセルされたりしています(記事)。ようやくもうすぐ出来上がるようですが、話を聞く限り、基本的な考え方はJTFのガイドラインと大きくは違わない印象です。JTFのを理解しておけば、ISO規格が出来上がってもそれほど違和感なく受け入れられるのではと思います。

▼ほんやく検定合格者に対するトライアル優遇措置
ほんやく検定に合格したら、翻訳会社のトライアルを免除または軽減してもらえる仕組みを2019年に提案しました(詳細記事)。
直後にコロナが流行し始め、それに伴って在宅でできる翻訳者になりたい人が増える一方で、怪しげな翻訳講座も登場しました。トライアルは実務経験が要求されることが多く、実務経験がないまたは浅い人だと受験すらできません。そんな状況の中、翻訳者になるきちんとしたルートを1つ示せたのは良かったのではと感じています。

他にも、翻訳学校受講生はJTFセミナーなどで割引が受けられるようにしたりとか、JTFジャーナルをウェブに移行したりとか、思い出すといろいろとやったような気がします。


理事になると上記のように業界を変える提案もできるので、強い気持ちがある人は挑戦してもよいでしょう。JTF理事になるステップは面倒ですが、こうです:
 1. JTF会員になる
 2. 現任理事からの推薦状が必要なので、集会などに参加して理事とつながりを作る
 3. 立候補呼びかけが2年に1回あるので、推薦状をもらって立候補する


ところで今回私が理事を継続せずに任期満了で退任するのは、やはり実務翻訳から遠ざかりつつあるのが一番大きな理由です。
今後は自社でやっているプログラミング英語教育関係(プログラミング英語検定など)や出版関連の仕事に力を入れたいなと思っているところです。
このエントリーをはてなブックマークに追加

機械翻訳(MT)の発展で、そのうち語学(英語)学習は不要になるのではとの意見がある。しかしすぐには不要にはならないだろう。仮に語彙的や文法的に問題ない「ネイティブ・レベル」の訳文がMTで出力できるようになったとしてもだ。以下に理由を述べる。

日本語ネイティブであれば、恐らく十代後半にもなればネイティブ・レベルの日本語が話せたり書けたりする。ところが、多くの人が学校を卒業して社会人になってからも日本語を勉強する。「敬語の使い方」や「ビジネスメールの書き方」といった日本語だ。ネイティブであっても、文脈や状況によって言葉遣いを変える必要があるからだ。

仮に文法的に完璧であっても、ある言語表現がある状況下で妥当であるとは限らない。たまに企業を装い、冒頭が「こんにちは!」で始まるスパムメールを見る。恐らく英語か何かで書かれたものが日本語で機械翻訳されたのだろう。これを見て即座にスパムだと感じるのは、単語や文法が間違っているからではない。日本のビジネス慣習では「こんにちは!」などとメールを書き始めないからだ。その場の状況(あるいはTPO)に合致しない言葉遣いだから怪しいと感じるのだ。

最近のMTの発展により、確かに(表面的な)言語表現自体は完璧な訳文が出力される。しかし上記のように、それがTPOに合致しているか確認するためには、社会レベルの視点が必要になる。例えば自分と相手との人間関係を考えた上で、適切な言語表現であるかどうかを判断する力だ。残念ながら、現在のMTはそういった状況まで考慮した上で作られているわけではない(※1)。仮に考慮するようになったとしても、言葉が使われる状況は千差万別なので、限定的にしか扱えないのではないか。

MTのおかげで語彙面や文法面ではネイティブ並みであっても、この社会レベルで言葉遣いを判断する力に欠ける場合、「英語が書けるくせに失礼な奴だ」のように相手に思われる恐れがある。従来であれば「ノンネイティブのようだから、言葉遣いが失礼でも仕方ない」で済ませてくれたかもしれない。しかし下手に表面的にだけうまいと、それも通用しなくなる。

まとめると、MT発展のおかげで確かに語学学習のある側面(例:頻出構文を覚える)は軽減されたり不要になったりするだろう。しかし別の側面(例:TPOに合った表現か判断)の学習はむしろ重要度が増すはずだ。例えば海外旅行で簡単な意思疎通をするような場面では、MTで十分かもしれない。しかし人間関係が重要となるビジネスなどで外国語を使いたい人であれば、MTの登場で語学学習が不要になることはないだろう。その場その場の状況に合わせた言葉遣いを判断できる力が必要であり、今のMTの仕組みではそこまで対応できないからだ。


---------------
※1 例えば、昨年逝去された長尾真氏は2018年のJTFのインタビュー記事で、現在のMTが文脈や状況を利用できていない点について次のように触れている。この記事は非常に面白いので、機械翻訳に興味のある方には一読をお勧めしたい。
今のディープラーニングでやる機械学習のクオリティをもうひとつ超えるためには、たとえば今対話しているこの状況に関する情報が欠けている面があるからだめなんじゃないかという気がしてまして、それをどういうふうに表現してディープラーニングをかけるときに使えるようにするかという問題ですね。
「JTF Journal #294」p.11より(PDF版リンク
このエントリーをはてなブックマークに追加

機械翻訳の自動評価をウェブ上でできる「シンプルMTスコア」を移転しました。

新しいURLはこちらです:
https://nishinos.com/mtscore/





機能自体は同じですが、アプリケーションの構成を(勉強がてら)変更してみました。
自然言語処理関係はPythonが強いため、今まで同じくPythonが動くウェブフレームワーク(Django)を使っていました。
今回、処理するサーバーはGoogle Cloud FunctionsでWeb API化し、それに対してWordPressからリクエストして結果を表示する形としました。
今更ながらいわゆるFaaSを初めてCloud Functionsで試してみたのですが、ちょっとしたサーバー側処理を作るのが非常に楽ですね。
このエントリーをはてなブックマークに追加

↑このページのトップヘ