英語は苦手なのに、仕事で英語を使うシーンが増えてきたというビジネスパーソンはいませんか。あるいは英語を勉強したいと思っていても、勉強時間を十分に確保することができなかったり、モチベーションが上がらなくてつい後回しにしてしまった…という人も。

そうした英語に苦手意識を感じている方におすすめしたいのが、オンラインの翻訳サービス。近頃ではAI(人工知能)を応用させた、翻訳精度が高いサービスが多くリリースされており、「AI翻訳」をビジネスシーンで活用する人が増えてきています。AI翻訳を使って、苦手な英語を使わないといけない仕事をスムーズに終わらせたり、普段の情報収集を英語でできるようになれば、仕事効率は一気にあがるというわけです。

「英語学習」というと、英語のフレーズや単語を習得することをイメージしがちですが、英語を学習する上で大事なことは、背景知識や文化的な背景を理解すること。例えば、株についての英文記事なら、株の基礎について知っておく必要がありますよね。アメリカ文化についての記事であれば、アメリカの歴史やトレンドをおさえておくだけでも、英文の理解度は上がります。そもそも書いてあることが理解できないと、英語ができても話の内容をしっかりと把握することはできません。

では、AI翻訳にはもともとの文章に書かれている内容の背景知識を理解し、適切な表現や単語に訳す能力はあるのでしょうか。

データの豊富さが肝。AI翻訳の仕組み

画像: データの豊富さが肝。AI翻訳の仕組み

AI翻訳の基本となる仕組みは、統計的機械翻訳と呼ばれるシステムを応用したもの。数多くの対訳データから、最適な翻訳を導き出します。この翻訳手法の概念は1990年代に誕生しました。

2010年代のAIの台頭により、ディープニュートラルネットと呼ばれる、より細かい単語の意味や語幹の位置を把握しながら翻訳する仕組みが登場。

この仕組みを維持するためにも、多くの単語や英文の膨大なデータが必要になります。Googleといった世界的なIT企業では、手に入るデータの量も尋常なものではありません。このような「データ」がAI翻訳を支えているのです。

参考:Google翻訳の精度はなぜ上がった?翻訳者は不要になる?専門家に聞いてみた

http://gotcha.alc.co.jp/entry/20161220-it-translation

AI翻訳はいったいどこまでのレベルを備えている?

画像: AI翻訳はいったいどこまでのレベルを備えている?

では、AI翻訳は、どのくらいの英語レベルを擁しているのでしょうか。

ビジネス系の英文を読解するのに最適なAI翻訳サービス2つをピックアップし、具体的なシーンを想定しながらそれぞれのAI翻訳の内容読解能力と単語変換能力を見ていきましょう。

〜英語で書かれたレポートを参考にできるようになりたい〜

Bさんは外資系コンサルティング会社に勤めています。仕事で英語の資料を読む機会が増えてきており、英語学習の必要性に迫られています。しかし、通常業務が多忙すぎるがあまりに、英語を勉強する時間がないことが悩みの種です。そこで精度が上がっていると噂のGoogle翻訳を用いながら、資料の理解をすることにしました。

そこで大手コンサルティング企業のマッキンゼー社の過去のメディアレポートを見ることにしたBさん。

Video games was the fastest-growing consumer category in 2014, with a 14.0 percent increase. It has also been the only category to grow successively faster during each of the past five years propelled by growth in online and mobile games, which now account for the majority of consumer spending on video games.

Google翻訳:ビデオゲームは、2014年に最も急成長を遂げる消費者カテゴリーであり、14.0%の増加となった。 過去5年間で、ビデオゲームの消費者支出の大半を占めるオンラインゲームやモバイルゲームの成長により、順次成長する唯一のカテゴリーでもあります。

出典:Global Media Report 2015 - McKinsey, p.10

数年前まで「Google翻訳は誤訳が多いし、翻訳も曖昧であまり使えない…」といわれていました。しかしこの翻訳は英語の意味をしっかりと把握し、適切な日本語表現に訳していることが和訳の文章からもよくわかりますね。

〜スナップチャットの最新情報や海外の若者がどのように使うかを知りたい〜

Aさんは化粧品会社のマーケッター。1年ほど前から高校生・大学生向けの化粧品の担当をしています。日頃から海外の最新の化粧品動向やSNSマーケティングに関する情報を得たいと思っていますが、英語力が追いつかず、いつも仕方なく日本語になっているサイトで終わらせています。

ある日、Snapchatに関する英文記事を、Googleで発見。内容がとても充実しているようだったので、どうしても正確に知りたいと思い、TOEIC900点レベルの英作文ができると話題になった翻訳サービス「みらい翻訳」を使って確認してみることにしました。

①ビジネス用語に強い?スナップチャットの株価急落の記事

“The company reported revenue for the third quarter that missed Wall Street expectations and also posted a larger-than-expected loss, as well as high costs. In the aftermath, its stock plunged about 20 percent in after-hours trading but recovered slightly.”

みらい翻訳:同社は、ウォール街の期待を逸した第3四半期の売上高を報告し、損失は予想より大きく、コストも高かった。その後、時間外取引で株価は20%急落したが、わずかに回復した。

出典:Snapchat User Growth Disappoints in Another Down Quarter

https://www.nytimes.com/2017/11/07/technology/snap-earnings.html

こちらはSnapchatのユーザー数の減少と株に関することを述べた記事です。最初の一文は日本語があやふやなところがありますが、「第3四半期」や「時間外取引」といった、語彙力と知識を要するビジネス用語はきちんと日本語に変換されており、ビジネス系の英文に強いことが伺えます。

②英語独特の表現が鍵。大学におけるスナップチャットの使い方

“We are excited to use Snapchat to connect daily with current and prospective students, to feature stories from a student perspective,” Brennen said. “We want to help students get the most out of their college experience, and Snapchat is a great way to share the wide array of opportunities available at the University in a fun and convenient way.”

みらい翻訳:ブレネン氏は、 「スナップチャットを利用して、現在と将来の学生と毎日接続し、学生の視点から物語を特集することを楽しみにしている」 と述べた。「学生たちは大学の経験を最大限に活用したいと考えており、スナップチャットは大規模で便利な方法で、大学で利用できる幅広い機会を共有する素晴らしい方法です。

出典:'Different from the My Campus story': New Penn State Snapchat account attracts over 3,000 followers

http://www.collegian.psu.edu/news/campus/article_ee8102d0-b90b-11e7-bd1e-87a697ed9464.html

この翻訳は原文の大まかな内容はわかりますが、直訳をしたら意味が微妙にズレてしまう単語があります。それは”current and prospective students”の部分。翻訳ツールでは「現在と将来の学生」と訳されており、日本語で普段使うような表現ではありません。これらを日本語らしく直すと、「在校生と受験生」になります。英語独特の表現を日本語に翻訳する力を今後いかにつけていくかは、AI翻訳ツールの今後の大きな課題といえそうですね。

人間の作業効率を上げるための、AIとの「共存」

画像: 人間の作業効率を上げるための、AIとの「共存」

このように現在のAI翻訳は、言葉を正確に理解し、適切な表現に翻訳するという点では、まだまだ弱点があるのが事実です。その大きな原因として、データの蓄積がまだまだ不十分なことが挙げられます。

日本で多くの人が検索し、英語の情報が日本語の記事になっているビジネス系の海外ニュースは、比較的適切な和訳になってきていることが上記の事例からもわかります。

しかし、日本ではあまり検索されない、たとえば海外の大学のローカルニュースなどは、翻訳ツールを使うと、ちぐはぐな日本語になってしまいがち。海外の大学で何が起こったのかというニュースは日本語に翻訳するシーンが少なく、データが不十分なために翻訳も曖昧なものになってしまいやすいのです。

では、翻訳ツールをより正確に活用するために、私たちはどうすればよいのでしょうか?

そこでキーワードとなってくるのが「共存」。AIが翻訳した文章の文化的な要素や背景知識を、ユーザーが補充していくことです。

AI翻訳は、その情報のインプット量が増えるほどに翻訳の精度はちがいなく上がっていきます。まだまだ正確ではないため、そのまま使うのは不安ですが、このように違いの不足している部分を補う「共存」という形を取ることで、私たちの作業効率は上がることが期待できます。

そしてユーザーも翻訳のインプット量を増やしていくことで、実践的な英語力を身につけていくことができるのではないでしょうか。

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