機械翻訳の精度は十分？メリット・デメリットを人間と比較

機械翻訳（MT）とは？基礎知識を押さえよう

機械翻訳とは？

機械翻訳とは、人の手を介さずにコンピュータが自動で異なる言語へ翻訳を行う技術のこと。「Machine Translation」の略で「MT」とも呼ばれます。
Webブラウザやスマートフォンアプリなどで誰もが機械翻訳を簡単に使えるようになり、日常生活でも利用シーンが急速に増えました。代表的な機械翻訳サービスとして、2017年にサービスを開始したドイツのDeepLや、Googleが2006年からサービスを開始しているGoogle翻訳などが挙げられます。
機械翻訳が普及したことで、多くの人が簡単に世界中の情報を集めやすくなり、異なる言語を話す人とのコミュニケーションもとりやすくなりました。翻訳サービスが以前から使われているビジネスや学問、研究などの分野でも、機械翻訳の活用は進んでいます。

機械翻訳の種類

ルールベース機械翻訳（RBMT）

ルールベース機械翻訳（Rule-Based Machine Translation）とは、文法ルールや構文解析、辞書データなどをもとにコンピュータが翻訳を実行する手法です。機械翻訳の歴史はこのルールベースから始まりました。ルールにもとづいて処理されるため、意訳を必要としない分野での翻訳に適しており、翻訳結果に一貫性が見られる特徴があります。
一方で、ルールとして認識できないものは不自然な訳文が生成される点がデメリット。ルールで定義されていない表現に弱いため、柔軟な訳や翻訳精度にも限界があり、ルールやデータの登録・更新に人の手間がかかるため、現在ではあまり使われていません。

統計的機械翻訳（SMT）

統計的機械翻訳（Statistical Machine Translation）とは、対訳コーパスをもとにコンピュータが統計的に解析し、翻訳を行う手法です。
対訳コーパスとは、原文と訳文のペアを大量に集めたデータのこと。コンピュータはこのデータから単語やフレーズの対応関係を学習し、統計的に解析したうえで頻度の高いパターンをもとに訳文を生成します。
すでにある大量のデータを使うためルールや定義などの設定が不要で、確率にもとづいて自然な訳文を生成するのが主な特徴。一方で、学習データが不足すると翻訳精度が低下しやすいという弱点があります。

ニューラル機械翻訳（NMT）

ニューラル機械翻訳は人工知能の一種であるニューラルネットワークを用いた翻訳方法で、現在主流の方式となっています。
文章全体の意味や流れを理解したうえで翻訳を行うため、自然で読みやすい翻訳が可能。人間の脳の働きを模した「深層学習（ディープラーニング）」を使って文の前後の文脈を把握しながら訳語を選んでいくため、従来の方式よりも文脈に沿った柔軟な翻訳ができます。
ただし、見た目には自然な訳文であってもよく読むと意味が間違っている「流暢な誤訳」が起きる点がデメリットです。

機械翻訳と似た言葉

自動翻訳

自動翻訳とは翻訳処理を自動的に行う仕組みを指しますが、人の手を介さずコンピュータが翻訳を行う点で機械翻訳と大きな違いはありません。
自動翻訳の活用例として、自動音声翻訳やリアルタイム字幕、Webページ・チャットのテキストを即座に翻訳する機能などが挙げられます。いずれも利用者がリアルタイムで内容を理解できることを重視した使い方です。
「自動翻訳」という言葉は、翻訳技術そのものよりもユーザーが体験する利便性や即時性に焦点を当てた呼び方といえます。

AI翻訳

AI翻訳とは人工知能（AI）技術を用いて翻訳する手法であり、機械翻訳と本質的に大きな違いはありません。機械翻訳の中でも特に人工知能の技術を使った進化型の翻訳を指す言葉です。
一般的に機械翻訳は総称として扱われており、ルールベース翻訳や統計的翻訳、ニューラル機械翻訳もすべて含みます。一方、AI翻訳という言葉は主にニューラル機械翻訳などの人工知能技術を使った先進的な方式を指す言葉です。
「機械翻訳」という言葉が全体の枠組みを示すのに対して、「AI翻訳」は一つの手法を意味していると捉えるのがよいでしょう。

まとめ

機械翻訳は、個人でも企業でも活用が広がっています。リアルタイム性が求められる場面や多少不自然な訳文でも支障がない場合、機密情報を含まない翻訳などにおいては機械翻訳が有効です。
人による翻訳は時間こそかかるものの、文脈を汲み取り自然な表現の訳文を安定した品質で提供できます。専門知識が必要な文書への対応や、文化的な背景への配慮も可能です。
翻訳の精度を確保するという点では人による翻訳の方が優れているため、用途に応じて機械翻訳と人による翻訳を使い分けましょう。