AI翻訳（機械翻訳）とは？仕組み・特徴・注意点をわかりやすく解説！

2022-09-06 2022-09-06

「AI翻訳とはよく聞くけど、どういうものなのかわからない」と疑問を抱えている方もいるでしょう。AI翻訳とは具体的になにか、ズバリ知りたいですよね。

そこでこの記事では、AI翻訳とはなにか詳しく解説します。また、AI翻訳の仕組みや特徴、注意点もわかりやすく解説します。AI翻訳とはなにかを知りたい方はぜひ参考にしてください。

1 AI翻訳（機械翻訳）とは？
2 AI翻訳（機械翻訳）の仕組み
3 近年のAI翻訳（機械翻訳）の特徴
4 AI翻訳の注意点
5 AI翻訳（機械翻訳）の選び方
6 AI翻訳（機械翻訳）おすすめは「SYSTRAN（シストラン）」
7 まとめ：AI翻訳（機械翻訳）の導入で業務効率が大幅アップ

AI翻訳（機械翻訳）とは？

AI翻訳とは人間が記録した日本語や英語などの言語をAI翻訳サービス上に入力し、それをAIが自動的に別の言語に翻訳することです。

例えば、AI翻訳によって自動で日本語を英語に変換したり、日本語を中国語に変換したりするということです。近年、人間の脳神経細胞活動をモデルとした人工ニューロンを採用し、AIが学習するニューラルネットワーク型自動翻訳が開発されました。

AI翻訳（機械翻訳）の仕組み

AI翻訳の仕組みは以下の3つです。

ルールベース型（直訳タイプ）
統計ベース型（意訳タイプ）
ニューラルネットワーク型

ルールベース型（直訳タイプ）

ルールベース型は基本的な文法のルールをもとに、過去に翻訳した文を記憶した用語辞書や単語辞書を比較しながら翻訳するシステムです。ルールベース型の翻訳精度を高めるため、アルゴリズムづくりや辞書づくりが重要です。

同じ単語でも文法上のどの用法で使われるかによって意味が大きく異なり、それに応じた辞書を作成することで、翻訳の精度を高められます。ただし、文法どおりに訳されることは少なく、口語にはほとんど対応できません。ルールベース型のメリットとデメリットを紹介します。

ルールベース型のメリットは以下のとおりです。

データの少ない言語の翻訳に強い
あまり使われない単語に強い
文語に強い

ルールベース型のデメリットは以下のとおりです。

意味は通るが不自然な翻訳になる
慣用句的な用法などに弱い
別の意味に翻訳することがある

統計ベース型（意訳タイプ）

統計ベース型とは単語や文の構造に基づき、原文の語句を全体の意味に重点をおいて翻訳するシステムのことです。データベースをもとに、ルールや文法、判断基準の最適値を「学習」という工程を経て自動的に翻訳の精度を高めます。

学習を終えた統計ベースモデルを「学習済みモデル」といいます。統計ベース型のメリットとデメリットを紹介します。

統計ベース型のメリットは以下のとおりです。

人間並の自然な翻訳ができる
文章のニュアンスを踏まえた翻訳ができる
口語・文語を翻訳できる

統計ベース型のデメリットは以下のとおりです。

データの少ない言語の翻訳に弱い
珍しい用法や語句に弱い
単語を無視して翻訳されることがある

ニューラルネットワーク型

ニューラルネットワーク型は、ルールベース型と統計ベース型のあとに開発された最新のAI翻訳システムです。人間の脳神経細胞活動をモデルとしたニューラルネットワークを採用することで、翻訳に必要な情報を学習しながら精度を高めるシステムです。

なおGoogle翻訳は、ニューラルネットワーク型のAI翻訳の代表格です。近年のコンピュータ処理能力の向上により、ニューラルネットワーク型のディープラーニング機能が進歩しています。その結果、翻訳精度が飛躍的に向上しました。

ディープラーニングとは、脳の神経回路をモデルとしたニューラルネットワークを積み重ねることにより、学習能力を高める機械学習のことです。

近年のAI翻訳（機械翻訳）の特徴

近年のAI翻訳の特徴は以下の3つです。

翻訳の精度が向上
学習機能
専門用語に対応

それぞれ詳しく解説します。

翻訳の精度が向上

近年のAI翻訳では文書の前後の内容を汲みとって、日常生活で使われる言語に近い翻訳ができるほど精度が向上しています。今までのAI翻訳では、翻訳エンジンに読み込ませると不自然な訳となる誤訳が頻繁に起きていました。

近年のAI翻訳は自然な形で翻訳するため、企業で使用する資料や議事録などにも対応できます。翻訳の自然さが向上したので、今までのAI翻訳と近年のAI翻訳との大きな違いと言えるでしょう。

学習機能

近年のAI翻訳には学習機能が搭載されています。今までのAI翻訳では、人間が手動でデータベースに入力する方法でAIを育てていました。近年のAI翻訳はデータベースに積み上がった翻訳データをもとにAIが学習します。そのため、人間の翻訳に近い自然な翻訳が実現しています。

専門用語に対応

近年のAI翻訳は医薬業界や建築業界、食品業界などさまざまな専門用語に対応しています。今までのAI翻訳では専門用語の翻訳ができませんでした。見慣れない単語は意味のわからないまま翻訳されていました。

しかし、最新のAI翻訳はこれら専門・業界用語の翻訳が可能です。さらに、分野ごとにAI翻訳を学習させることで、より精度の高い翻訳ができます。

AI翻訳が専門用語の翻訳に対応することで、社内で専門用語の翻訳家を育成・確保するためのコストが不要になりました。また、わからない単語を調べる必要がなくなり、ビジネスシーンに適した精度の高い翻訳が実現できます。

グローバル企業にとって、分野をまたいだ専門用語に対応した最新のAI翻訳は大きな魅力になるでしょう。

AI翻訳の注意点

AI翻訳の注意点は以下のとおりです。

情報漏えい
翻訳精度を上げるにはコツがいる
AIを学習させる必要がある

情報漏えい

AI翻訳には個人向けAI翻訳と法人向けAI翻訳があります。翻訳エンジンは翻訳の精度向上のため、翻訳データを二次利用しています。個人向けのAI翻訳の場合は二次利用の制限ができないため、アップロードした情報が漏れてしまう可能性があります。

また、AI翻訳に秘密情報をアップロードした場合には、削除の申請ができないシステムもあるので注意してください。そのため、個人向けのAI翻訳は、企業が利用するには適していません。一方、法人向けのAI翻訳はセキュリティ面が担保されています。

なぜなら、法人向けのAI翻訳サービス会社は、専用のサーバー上で翻訳ができるシステムを提供しているからです。また、自社オフィス環境のみでシステムが稼働するAI翻訳サービスを選択すれば、情報漏えいのリスクはさらに低くなると言えるでしょう。

これらの理由から企業の秘密情報などを含むデータを翻訳する場合には、セキュリティが高い法人向けAI翻訳サービスを利用するほうが安心です。

翻訳精度を上げるにはコツがいる

AI翻訳の使い方を間違えると翻訳精度が落ちます。例えば、メールのやり取りなどで相手が読みやすいように文と文の間に「改行」を入れますが、AI翻訳は「改行」を1つの文として翻訳するため、不自然な翻訳をしたり、意味の通らない翻訳をしたりします。

翻訳精度を上げるためには、翻訳の前作業として文章の「改行」を取り除く必要があるのです。また、「改行」以外にも主語が不明確な文章、複数の意味をつないだ長文、文法が正しくない文章も翻訳の精度が落ちるので注意してください。

AIを学習させる必要がある

翻訳精度を上げるためには、AI翻訳に任せきりにするのではなく、AIが正しい情報を学習できるよう環境を整える必要があります。例えば、専門性の高い社内文書や会議資料などを翻訳する場合は、より専門的な社内用語や業界用語でも翻訳できるように辞書を整えたり、言い回しを変えることで精度の高い翻訳ができます。

AIを学習させる作業は手間がかかります。AIを学習させる作業に手間がかかると長期的に利用者側の負担が増えるため、導入の段階で求める翻訳精度と学習させる作業時間がつりあっているか事前に調べておきましょう。