人間翻訳というオプションもあります

２０１９年からは、機械翻訳がメインのサービスになります。人間翻訳は、オプションとして承ります。

MT Quality Estimation

MT Quality Estimation is now running in our system!

機械翻訳のパイロットプログラムに参加します！

未公開のプログラムのため、ご報告は、秋ごろに！

リモートワーク導入時に検討したポイント８つ

リモートワークを導入するときこれらを検討しました。

1. テクノロジー面、オンラインチャット、クラウド共有システム、
2. 法律面、就業規則
3. 勤怠管理面
4. 人事面、誰でも在宅を許さない。基本、できる人のみ。
5. セキュリティー面、外付けHDDの貸与。この中のデータの所有権は、会社が有する。
6. 性格面、あいつと仕事をしたくない、チームで仕事をするより一人で仕事をするほうが効率的だという考え方をする人、通勤が面倒だという人は、在宅は無理です。
7. その他、左遷的な意味合いが含まれる場合があります。できれば週１回とか、月１回とか集まれること
8. 在宅勤務導入前と後との生産性の差異の評価

就業規則は必ず書き換えないと在宅は認められません。我が社は、数年前から完全在宅制度導入を検討していたので、就業規則にも在宅を認める文言を入れています（社労士の先生にそのようにしていただきました）。

リモートワーク導入に関する助成金もあります。ただし残念ながら我が社の場合、この助成金には魅力を感じませんでした。PCの購入費が認められないからです。PCは、汎用的に使用できるので、特定の仕事だけをするためのものではないというのが社会保険庁の考えです。多くの助成金や補助金でもPCは経費に認められない場合が多いです。それとレンタルオフィスのような就業場所の賃料も経費には認められません。オフィスを廃止してスタッフが集まれる場所としてレンタルオフィスは最適だと思うのですが、認められません。これらが認められると便利な助成金だと思います。

一番重要なのは、「在宅勤務導入前と後との生産性の差異の評価」だと考えています。導入したからには、生産性、利益率等が上昇した、人件費、残業時間が減少した等導入後に数値がよくならないと在宅勤務導入の意味はありません。

パート１：https://youtu.be/3iA-hEbrcBM
パート２：https://youtu.be/-g-SDVztgSM
パート３：https://youtu.be/ZEVp52SVCyg

２０１８年後半から２０１９年までの機械翻訳の利用に関してちょっと述べてみました。

サムネイル写真なんとかならんかなー。

お盆の時期ですが、我が社はカレンダ通りに営業しています。コーヒーを飲みながら語ってみました。

【内容】

• 機械翻訳のアダプテーションは必要でしょうか？
• 人工知能は翻訳のワークフローに役立つでしょうか？
• CATツールの使い方は？生産性を高めるには？についてちょっと簡単に話しました。

最近のランチはオートミールです。

最近、ランチは、オートミールを食べています。ルクアさんの地下でオートミールのキャンペーンをやっていたので一袋買いました。おまけで袋をもらいました。ランチは、オートミールを大さじ５杯入れて、中華スープの元を入れて、クリームチーズを１かけら入れて、１分半、チンします。するとできあがります。オプションでオイルサーディンとかの缶詰も食べます。

いつもランチは５分ぐらいで終わります。後は、コーヒーを飲んでネットで面白そうな記事を読みます。

オートミールも食べ過ぎてはだめでしょうが、基本、お腹がもたれません。血糖値がそれほど上がらないので、昼から眠くなったりしません。仕事がはかどります。昼から眠くなると非効率ですよね。

お試し下さい。

マスコミが伝えない著作権法改正～ビッグデータ活用の際は著作権者の許諾は不要に

日本、改正著作権法が成立

（1）著作物の市場に悪影響を及ぼさない範囲であれば、ビッグデータを活用したサービス等のために許諾なく著作物を利用できるようになる（第30条の4、第47条の4、第47条の5等関係）

（2）学校等の授業や予習・復習用に教師が他人の著作物を用いて作成した教材を、許諾なしにネットワークを通じて生徒の端末に送信できるようになる（第35条等関係）

（3）障害者の情報アクセス機会の充実に係る権利制限規定の整備（第37条関係）

（4）アーカイブの利活用促進に関する権利制限規定の整備等（第31条、第47条、第67条等関係）

なお、改正著作権法は、2019年1月1日から施行される。

＜参照元＞https://jipsti.jst.go.jp/johokanri/sti_updates/?id=10569

機械翻訳をカスタマイズするのであれば、特に、（１）を注目するべきではないでしょうか。ビッグデータを活用したサービス等＝深層学習（deep learning）のためには、著作権者に対して許諾を得る必要なく、著作物を利用できるようになります（著作権侵害ではなくなります）。ですので自社で機械翻訳をカスタマイズする際、いちいち著作権者に許可を得る必要はなくなります。

僕は、先日、集まりがあったときにこの法改正を始めて知りました。機械翻訳を開発／研究なさっている方々の間（勿論、法曹関係者の間も）では、当然ご存知のようでした（知らなかった僕が少数派だったかもしれません）。

日本政府のビッグデータの活用の邪魔になる法律を改正したのでしょう。恐らく、他の先進国も同様のことが言えると思います。

なお人工知能が作曲した曲の著作権は誰が有すのか？という疑問が、以前、よくネットに載っていましたが、著作権はあくまで人間が有する権利であって、人工知能やロボットやアルゴリズムが有する権利ではないというのが正しい理解だそうです。なるほど。

メールボックスの整理をすればすっきりしました。

これまでは、プライベートのメールも会社のメールボックスに転送していました。その転送を廃止しました。様々な広告メールを会社のメールには届かないようにすると会社のメールボックスに届くメールの数は半減したような気がします。これがかなりスッキリしました。

機械翻訳のカスタマイズ、アダプテーション？CLOUD AUTOML

CLOUD AUTOML

これを使えば、機械翻訳を自社でカスタマイズできるそうです。こういう時代なんですね。しっかり勉強したいと思います。

20180808 追記

ちょっと考えが甘かったです。自社でカスタマイズするなら１００万センテンス分のデータが必要のようです。１００万だと規模にもよりますが創業して2～3年ぐらいの翻訳会社でもデータを集めることができないかもしれません。個人翻訳者さんの場合、それだけのデータを収集することは不可能でしょう。

こちらでしゃべってみました。

そんなに簡単にカスタマイズできるはずないですねー。

残業ゼロを目指すには？

神様が突然現れてその日から残業ゼロになることはありえない。