英語の機械翻訳とは？得意領域や利用時の注意点を徹底解説！
機械翻訳を活用することで、自社で行う翻訳のスピードを早め、コスト削減も実現可能です。しかしながら、正しく利用しなければ、訳文の品質担保ができないなどのデメリットがあるため、機械翻訳の特徴を正しく理解した上で導入検討する必要があります。
そこで本記事では、英語の機械翻訳の特徴、得意領域、利用時の注意点について詳しく解説します。翻訳の業務効率化が実現できるようになりますので、是非とも最後までお読みください。
英語の機械翻訳とは？
英語の機械翻訳とは、コンピュータを用いて英語のテキストを他の言語に自動的に翻訳する技術を指します。
この技術は、人工知能（AI）や自然言語処理（NLP）の進化により、近年急速に発展しています。機械翻訳は、特に大量のテキストを短時間で翻訳する必要がある場合や、コストを抑えたい場合に非常に有効です。
機械翻訳の歴史
機械翻訳の歴史は、1950年代に遡ります。当時、冷戦時代の情報戦の一環として、アメリカとソ連が競って機械翻訳技術の開発に取り組みました。
最初の実用的な機械翻訳システムは、1954年にIBMとジョージタウン大学が共同で開発した「ジョージタウン実験」で、ロシア語から英語への翻訳を行いました。この実験は、わずか60の文を翻訳するものでしたが、機械翻訳の可能性を示す重要な一歩となりました。
その後、1970年代から1980年代にかけて、ルールベース機械翻訳（RBMT）が主流となりました。RBMTは、言語の文法規則や辞書を用いて翻訳を行う方法で、特定の分野や用途に特化したシステムが多く開発されました。しかし、RBMTは開発に多大な労力と時間を要するため、汎用性に欠けるという課題がありました。
1990年代に入ると、統計的機械翻訳（SMT）が登場しました。SMTは、大量の翻訳データを基に統計的手法を用いて翻訳を行うもので、RBMTに比べて柔軟性が高く、開発コストも低減されました。
そして、2010年代に入ると、ニューラル機械翻訳（NMT）が登場し、機械翻訳の精度と自然さが飛躍的に向上しました。NMTは、人工知能（AI）とディープラーニング技術を活用し、文脈を理解した上で翻訳を行うため、従来の手法に比べてより自然な訳文を生成することが可能です。
機械翻訳と自動翻訳の違い
自動翻訳は、機械翻訳を含む広範な概念であり、翻訳プロセスを自動化するためのあらゆる技術を指します。
自動翻訳には、機械翻訳だけでなく、翻訳メモリや用語管理ツールなども含まれます。これらのツールは、翻訳者が過去に翻訳したテキストを再利用することで、翻訳の一貫性と効率を向上させる役割を果たします。
機械翻訳の得意領域
ここでは、機械翻訳の得意領域について解説します。
その1: スピード
機械翻訳の大きな利点の一つは、その翻訳スピードです。
従来の人間による翻訳では、専門知識や文脈理解が求められるため、時間がかかることが多いです。しかし、機械翻訳は高度なアルゴリズムと膨大なデータベースを活用することで、瞬時に大量のテキストを翻訳することが可能です。
ただし、スピードが速いからといって、必ずしも品質が高いわけではありません。機械翻訳の結果をそのまま使用するのではなく、必要に応じて人間の手による確認や修正を行うことが推奨されます。
その2: コスト
コスト削減が図れる点も強みの1つです。
従来の人間による翻訳サービスは、専門知識やスキルを持つ翻訳者に依頼するため、費用が高額になることが一般的です。しかし、機械翻訳を利用することで、これらのコストを大幅に削減することが可能です。
さらに、機械翻訳は初期投資が必要な場合もありますが、長期的にはコストパフォーマンスが高いです。
ただし、機械翻訳のコスト削減効果を最大限に引き出すためには、適切なツールの選定と運用が重要です。無料の翻訳ツールも多く存在しますが、ビジネス用途には有料の高性能なツールを検討することをおすすめします。
その3: 対応言語数
機械翻訳は、対応言語数の多さも強みの1つです。
多くの機械翻訳ツールは、数十から数百の言語に対応しており、これによりグローバルなコミュニケーションが容易になります。例えば、Google翻訳やDeepLなどの主要な機械翻訳サービスは、英語、日本語、中国語、スペイン語、フランス語など、主要な言語はもちろん、マイナーな言語にも対応しています。
この広範な対応言語数は、企業が多言語市場に進出する際に非常に有用です。例えば、製品の説明書やウェブサイトのコンテンツを複数の言語に翻訳する必要がある場合、機械翻訳を利用することで迅速かつ効率的に対応できます。
機械翻訳の不得意領域
機械翻訳は多くの利点を持つ一方で、不得意な領域も存在します。ここでは、特に注意すべきポイントをいくつか挙げてみましょう。
その1: 訳文の正確性
機械翻訳の大きな課題の一つは、訳文の正確性です。
機械翻訳は大量のデータを基に学習し、翻訳を行いますが、その結果として生成される訳文は必ずしも正確であるとは限りません。
さらに、機械翻訳は文化的な背景や微妙なニュアンスを理解することができません。これにより、翻訳された文章が元の意味を正確に伝えられない場合があります。特に、感情や意図を含む文章では、この問題が顕著に現れます。
その2: 背景知識や業界理解
機械翻訳は、特定の文脈や専門的な知識を必要とする文章に対しては、その限界が顕著に現れます。
例えば、医療、法律、技術などの専門分野では、専門用語や業界特有の表現が頻繁に使用されます。これらの分野では、単なる言葉の置き換えだけではなく、背景知識や業界の理解が求められるため、機械翻訳だけでは正確な訳文を生成することが難しいのです。
また、文化的なニュアンスや慣習も翻訳の質に大きく影響します。例えば、英語のジョークや慣用句は、そのまま日本語に翻訳すると意味が通じないことが多いです。このような場合、機械翻訳は原文の意味を正確に伝えることができず、誤解を招く可能性があります。
機械翻訳の種類
機械翻訳にはいくつかの種類があり、それぞれ異なる技術とアプローチを用いています。ここでは、代表的な3つの機械翻訳の種類について解説します。
ルールベース機械翻訳（RBMT）
ルールベース機械翻訳（RBMT）は、翻訳の初期段階から利用されてきた伝統的な手法です。
RBMTでは、言語学者や専門家が作成した文法規則や辞書を基に、原文をターゲット言語に変換します。RBMTの特徴は、文法や構文のルールに厳密に従うため、文法的に正しい訳文が得られる点です。
RBMTの利点としては、特定の専門分野や業界に特化した辞書やルールを追加することで、専門用語や業界特有の表現に対応できることが挙げられます。また、ルールが明確であるため、訳文の品質を予測しやすいというメリットもあります。
統計的機械翻訳（SMT）
統計的機械翻訳（SMT）は、過去の翻訳データを基にして翻訳を行う手法です。
SMTでは、大量の双方向の翻訳データを収集し、それを統計的に分析することで、最も適切な訳文を生成します。SMTの大きな特徴は、ルールベースの翻訳とは異なり、言語の文法や構造に依存せず、データに基づいて翻訳を行う点です。
SMTの利点としては、特定の分野や専門用語に対して高い精度を発揮することが挙げられます。
例えば、医療や法律などの専門分野では、過去の翻訳データが豊富に存在するため、SMTを用いることで高品質な翻訳が期待できます。また、SMTは新しい言語ペアにも比較的容易に対応できるため、多言語対応が求められる場面でも有効です。
ニューラル機械翻訳（NMT）
ニューラル機械翻訳（NMT）は、近年急速に進化している機械翻訳技術の一つです。
NMTは、ニューラルネットワークを利用して翻訳を行う方法であり、従来のRBMTやSMTとは異なるアプローチを取っています。
NMTの最大の特徴は、その高い翻訳精度です。ニューラルネットワークは大量のデータを学習し、文脈を理解する能力を持つため、より自然で流暢な訳文を生成することが可能です。
また、NMTは自己学習能力を持っており、新しいデータを取り込むことで翻訳精度を向上させることができます。これにより、特定の業界や専門分野に特化した翻訳モデルを作成することも可能です。
機械翻訳の問題点と利用時の注意点
機械翻訳は非常に便利なツールですが、利用する際にはいくつかの問題点と注意点があります。
原文のミスに気づかない
機械翻訳を利用する際の大きな問題点の一つは、原文に含まれるミスに気づかないことです。
人間の翻訳者であれば、文脈や意味を理解しながら翻訳を行うため、原文に誤字脱字や文法の誤りがあった場合でも、それを修正しながら正確な訳文を作成することができます。しかし、機械翻訳は原文をそのまま解析して翻訳を行うため、原文に誤りがあると、そのまま誤った訳文が生成される可能性が高いです。
したがって、機械翻訳を利用する際には、原文の品質を事前に確認し、誤りを修正しておくことが重要です。特に重要な文書や公式な文書の場合は、機械翻訳の結果を人間の翻訳者がチェックし、必要に応じて修正を加えることで、より正確で信頼性の高い訳文を得ることができます。
対象国の文化を理解した文章作成はできない
機械翻訳は、文法や語彙の変換において非常に優れた性能を発揮しますが、対象国の文化を理解した文章作成には限界があります。
文化的なニュアンスや背景知識を反映させることが難しいため、機械翻訳だけに頼ると、誤解を招く表現や不適切な言い回しが生じる可能性があります。
そのため、機械翻訳を利用する際には、翻訳後の文章をネイティブスピーカーや専門家にチェックしてもらうことが重要です。
機械翻訳に関するよくある質問
Q:機械翻訳とは？
Answer）機械翻訳とは、コンピュータを用いてテキストを一つの言語から他の言語に自動的に翻訳する技術を指します。
Q:機械翻訳と自動翻訳の違いは？
Answer）自動翻訳は、機械翻訳を含む広範な概念であり、翻訳プロセスを自動化するためのあらゆる技術を指します。
Q:機械翻訳の種類は？
Answer）代表的な機械翻訳手法として、ルールベース機械翻訳（RBMT）、統計的機械翻訳（SMT）、ニューラル機械翻訳（NMT）などが存在します。
まとめ
機械翻訳の得意領域としては、スピード、コスト、対応言語数が挙げられますが、不得意領域としては訳文の正確性や背景知識、業界理解が不足する点が挙げられます。機械翻訳を効果的に活用するためには、その特性を正しく理解し、適切な場面で利用することが重要です。翻訳の業務効率化を目指す企業や個人にとって、機械翻訳は非常に有用なツールとなります。是非とも本記事の内容を参考に、機械翻訳の導入を検討してみてください。
この記事の監修者
日本大学法学部卒業、広告代理店で12年間働いている間、SEOと出会い、SEO草創期からSEO研究を始める。SEOを独学で研究し100以上のサイトで実験と検証を繰り返しました。そのノウハウを元に起業し現在、11期目。営業、SEOコンサル、WEB解析（Googleアナリティクス個人認定資格GAIQ保持）コーディング、サイト制作となんでもこなす。会社としては今まで2000以上のサイトのSEO対策を手掛けてきました。
