【解説】プロが教えるDeepL、Google翻訳「使い倒し術」

DeepLを始めて使ったとき、その日本語訳の滑らかさに驚きました。以来、DeepLに頼りっぱなしです。

しかし、自力で読むのが難しい長めの文章に限って、DeepLがちゃんと訳してくれません。最近気になっていたこの問題の解決策を、自動翻訳に詳しい関西大学の山田先生にたずねました。

記事作成にあたり、さまざまな文章をDeepLやGoogle翻訳で訳して見たのですが、数ヶ月前よりも翻訳の精度が上っているように感じました。自動翻訳はかなりのスピードで進化しているようです。

記事内で触れられている翻訳ソフトの限界(翻訳漏れなど)はまさに感じます。少なくとも現時点では、「校正用ツール」として使うのが最適であって、日本語も英語もある程度出来る人向けだろうという認識です。以前のコメントでも書きましたが、個人的に取り入れているDeepL活用法と同様の手法も紹介されていました。

(以下再掲)
https://newspicks.com/news/5488592?ref=user_1400096
私も最近長い英語の文章を書く時には、DeepLを活用した以下の手法が結構役立つと感じています。

1. まずは自分でゼロから英語で文章を書く
2. DeepL(翻訳ソフト)を使って日本語に訳す
3. 日本語の表現がおかしくなっている箇所を見つけて、英語・日本語共に修正する。（⇒ここでおかしな英語になっているかもしれない箇所をピックアップ出来る）
4. 翻訳された日本語を今度は英語に翻訳し直す（⇒ここで出来上がる英語は元の英語とは単語・表現が異なっている部分が発生するので、より適切なorかっこ良さそうな表現を選ぶ）
5. 時間があるなら2～4を繰り返す

ポイントは効率的フィードバックを受けることですが、この手法ならお金も時間もかかりません。ある程度自分で英語を書ける人向けですが。

翻訳の一部は確実に人手からAIに取って代わられることだと思います。ここでは英語について議論がなされていますが、フランスに出張した際、英語が話せないUBERドライバーとフランス語が話せない自分を取り持ってくれたのはスマホの自動翻訳機能でした。

でも、スムースなコミュニケーションのためには翻訳は単なる道具であって、やはり自分の英語能力やコミュニケーションが重要であると考えます。

例えば、面倒なことを頼むとき
Thank you for your kind support in advance.
などと英語に入れたりします(どれくらい効果があるかわかりませんが)。
これは日本語に翻訳したところで日本語にそういう言い回しの文化がないので理解できないし、逆に日本語で作った依頼文から上記のような表現は自動生成してくれないことになります。

何人かが指摘されている通り、AIに翻訳してもらいやすい言語構造を意識した文章の書き方は今後必要になっていくでしょう。これまでOCRが読み取りやすい文字、speech2textが聞き取りやすい話し方についても同じような議論がなされてきました。

長い文章を読みたい時には機械翻訳に助けてもらうことがあります。DeepLはそれこそ毎日使ってますが、記事で指摘の翻訳抜けは割と頻発しますので改行必須です。専門用語は段々とマシにはなってきてますね。Google翻訳よりはかなり良い。
アナリストリポートなどの改行の多い文書は一度、IEやchromeの検索窓に放り込むと改行消えるのでそこから自動翻訳に放り込んでいます。
英語の読み書き不要とは思いませんし、メールもたくさん書きますが、それ以上に仕事を早く進めて多くの良いアウトプットを出すことが重要です。

個人的には厳密な翻訳よりも「意訳」が大事だとおもっているので、正確に伝わる為に単語や文章を追加します。原文に真面目にこだわりすぎると本来の趣旨を見失う可能性があると思っています。
僕は思いついた表現やDeepLで出てきた文章をグーグル検索してみて実際にどういう場面でに使われてれいるかチェックして判断することもあります。

私はあまり使いませんが、英語⇔中国語の自動翻訳もかなりレベルが高いと聞いています。

中国では、アイフライテック（科大訊飛）などによる音声認識技術の開発も進んでいます。私の日本人の友人も、先生が授業でしゃべる中国語を録音し、帰ってアプリで文字起こしして再確認しているそうです。

この音声認識技術と自動翻訳技術を組み合わせた翻訳機なども販売されています。ドラえもんのひみつ道具「ほんやくこんにゃく」レベルに達するのも時間の問題でしょうか。

NP でDeepLの紹介があって以来使っています。
これを知っただけで、終身会員になっても元が取れたと思いました。

英語でメールを書く機会が多いので、DeepL様様です。もちろん、変換された英文はチェックしないと、特に主語を間違っていることが多いですからね。

時々　自分ではこんな英語の表現はしないなー、と思う表現が出てきます。その時はここで書かれているように、その英語を今度はGoogle翻訳で日本語に翻訳して見たりします。

機械翻訳でとても助かるのは、長い契約文書を読む時。大半のところは、一般的な条件で、本当に読みたいところは一部なので、翻訳でその部分を探し、そこだけは英語で読みます。

また監査法人からの英語のメールはなぜか多くくるし、長くて、真剣に読んだら内容がなくてガッカリすることが多かったですが、コピペで内容がすぐにわかるようになって、ストレスが減りました。

仕事が楽になりました

たしかに、deeplは論文翻訳させると相対的にキレイに出てくる。一方でGoogleも専門分野の用語の精度が向上している気がする。
例えば計量経済学でよく出てくる、Instrumental variableを、前者は器用変数と出すものの、後者は操作変数と。ただし、前者は、前者は前後の文章の繋がり感が本当に精度が高いと思う。
どんどん独学しやすい環境ができつつ。有り難い

研究者から見た自動翻訳ツール。たしかに「自動翻訳を使っている」と書くことで運用していくというのはツールと共存するという時代にいい方法！
翻訳についての評価は、自分も概ね同じ。個々は正確で、個々の言語ごとに習慣があり、そこを埋めるところに弱い。主語抜け、逆説などの使い方、正確な語彙選択など。正式な「固い」文章ほど、元の文章も固いゆえに翻訳の固さが気にならずに精度が上がりやすい。一方、文脈が多いものほど弱く、会話文とかが一番苦手ではないかと思う。
文脈や暗黙の前提があるということは、翻訳をしないと分からないことがある。例えば良く知られる例では「サラリーマン」は英語ではない言葉。正確性が必要な時はオーバーコミュニケーションとか相互確認が重要。