機械翻訳と人工知能との協同

機械翻訳が翻訳結果を出力する。人工知能は、その出力結果を評価して、ポストエディタにスコアを表示する。ポストエディタは、スコアに応じて、ポスエディットの強弱を決める。

ポスエディットがずいぶん楽になったような気がします。

どのように人工知能を翻訳に利用できるか？

人工知能は、機械翻訳の精度を事前に評価することができる。このことにより実現できることは、以下のようなことだ。

• ポストエディットに要する時間が事前に理解できる。＞問い合わせ時、完成予定日を正確に割り出せる。
• 見積もり時、評価が高い案件には、ディスカウントを付与できる。評価が低い案件は、定価のまま。
• 同時期に受注し、同条件で受注して、ポストエディットを担当するスタッフが限られる場合、どの案件を受注すべきか判断できる（当然、評価が高い案件）。
• これまではトランスレーションメモリのデータと１００％一致するセグメントに対して、ディスカウントを付与してきたが、今後は、人工知能が高く評価したセグメントに対しても、ディスカウントを付与できる。

＊ディスカウントに関しては、正規料金をお支払いいただいている場合のみ適応されます。ご了承下さい。

人工知能が翻訳してくれるわけではない（してくれたらいいけど）。人工知能を組み合わせたこれらのことを２０１９年にはサービスとして提供して差別化したい。

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。

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。

翻訳と人工知能とについて専門家にちょっと聞いてきました

グランフロント大阪の人工知能の開発会社の方とちょっと２０分ほどナレッジサロンで話しました。やはり翻訳会社は、同じようなことを考えているようでした。人工知能の利用方法に関しても知らなかったことを聞かせていただきました。機械翻訳と人工知能とを組み合わせれば面白いことができそうでした。コラボレーションは、異業種と行うべきですね。

＃２６シンギュラリティサロンに参加しました。

今回は、ゲームＡＩについてのお話でした。

講師は、三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー）氏。

ちなみに僕はゲームを全くしないので、ゲームには関心はありませんでした。しかしＡＩには興味がありますので参加しました。ゲームを知らない人も非常に楽しめる興味深いお話が満載でした。

ゲーム業界では、大学院等でゲーム理論を研究する＞ゲーム会社に就職するという道があるそうです。翻訳業界も、同じような道が切り開けばいいなと思います。

一番印象に残っている発言は、「もはやゲームは人間単体では作れない（ＡＩが必要）」でした。翻訳も同じことが言える日が来るのも近いと感じました。

Networking with AI related people 20170731

The long road to January 2019 has begun.

Today, I went to a special table in the knowledge salon to see if they can “introduce me to people who are in the field of AI and machine translation”.

I was told: “Please give us some time and we will get back to you”.

Thank you!

Can AI be useful for translation, or useful in project management?

Regarding machine translation, we’ll need to decide which machine translation to use and select internal server (not necessarily in-house server), write up a manual for post editing, and decide on the workflow…

Some people say that patent translation is suitable for machine translation because there are a lot of patterns and set phrases, while others say there are not many patterns or set phrases. I’m in the latter position. I think only about 3% in one specification is set phrases. Many clients will say that set phrases do not need to be translated anyway…

Machine translation will most likely be a standard technology in the industry in a few years. This may happen next year, or the year after next.

プロ野球で「チャレンジ」導入決まる。

２０１８年１１月１３日のスポニチに以下の記事が掲載されていました。

「プロ野球で来季から「チャレンジ制度」が導入されることが１２日、分かった。大リーグ同様のシステムで、これまでは審判員が必要と判断した場合にのみ行われていたリプレー検証を、異議がある際に監督側からの要求が可能になる。リクエストの回数なども盛り込んだ「日本版チャレンジ」は、１３日の実行委員会で正式に決定し、発表される。」

プロ野球もビデオ判定を以前より活用するみたいですね。実は、この導入の発端の原因になった可能性のある日本シリーズの際どいプレーを僕はテレビで観ていました。最初アウトが宣告されましたが、走者は「自分の方が早かった。タッチはされていない」ことをすぐアピールしていました。

そのうち審判は必要なくなるかもしれません。打者、野手、投手、捕手のユニフォームやスパイクやグラブやミットや、ベース、マウンド等にセンサーを付ければ、アウトセーフの判定は勿論、ストライク、アウトの判定も自動的に可能でしょう。投手の顔の表情、汗の量、心拍数等を計測すれば、故意に死球を投げようとしているのかどうかも判定可能になるでしょう。グランドにも、外野ポールにセンサーを付けて、ボールにもセンサーを埋め込んでおけば、ホームランかファールかの判定も自動化できるでしょう。

こうなれば審判は不要です。試合前のメンバー表交換は、今では、審判の立会の元、両監督が手で行っています。メンバーは端末で入力すれば交換「式」は不要になります。これまで立ち会ってきた審判も人間の必要はありません。どうしても第三者を立ち会わせたいのであればアイボかヤフーさんのロボット（名前忘れました！）にでもすれば済みます。

僕は、際どいプレーの後、監督が審判に詰め寄って抗議するシーンが大嫌いなので、自動判定は大賛成です。それに自動化してもらってもプロ野球の面白さは変わらないと思っています。

人工知能にできないこと～紙芝居～

１１月９日、ナレッジサロンで開催された木曜サロン「エレベーターピッチが必要な時代－紙芝居師から 　“一言で伝わるプレゼンテーション”のヒントをみつけよう－（講師：ふじいはじめ氏）」に出席しました。

紙芝居の上映に関しては、まだ人工知能ではできないそうです。将来的には、観客の体温とか、顔の表情とかをセンサーで検知して、検知した値に従って、紙芝居の内容を変更するということは可能になるかもしれないらしいですが。

プレゼンテーションに関して、興味を持ったのは、紙芝居は、子供の顔の表情等に合わせて内容を変える。子供は興味を失うとその場から立ち去るのでけっこうシビアな現場である、ということです。

この世には、人工知能に取って代わられる仕事と、そうでもない仕事との２つのタイプがあることが分かりました。人類の敵は、機械だけではなく、人類自体（感情とか興味とか関心とか）も敵の一種のようです。

今度、僕がプレゼンテーションをするときは、紙芝居スタイルでやってみようかと思います。

第25回シンギュラリティサロン～「航空管制×シンギュラリティ」に参加しました。

本日は、グランフロント大阪で開催された第25回シンギュラリティサロンに参加しました。いつもは、ナレッジサロンで開催されますが、今回は、カンファレンスルームタワーBで開催されました。

講師の方は、伊藤恵理氏（国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所　電子航法研究所 航空交通管制領域 主幹研究員）でした。テーマは、「航空管制×シンギュラリティ」。

航空管制って始めて聞いた言葉だったかもしれません。

冒頭でお話がありましたが、「いま、この瞬間にも、世界の空には約6,000機を超える航空機が飛行しています。一機あたり150～200人が搭乗していると仮定すると、常時100万人を超える人が空を飛んでいる試算になり、まさに天空の巨大都市。」。これはすごい！と思いました。

飛行機は、「後１００年経過したいと物体は空を飛ばない」と言われた翌日、ライト兄弟が飛行機を飛ばしました。それ以降、これといった利用価値がなかったが、郵便という商用利用をきっかけに飛行機の認知度が高まったそうです。機械翻訳も人々の役に立つ商用利用が見つかれば、今以上に認知されるのではないかと思います。オリンピックのような大きなイベントで利用価値が高まれば素晴らしいと思います。

翻訳業界では、翻訳者が仕事を失うのではないか？と噂されていますが、本日のお話（航行管制の自動化）をお聞きしたところ、自律航行管制が実現すれば、航空業界では、パイロットよりも管制官の方が先に仕事を失ってしまうのではないかと思いました。翻訳業界で言うと、翻訳者よりもプロジェクトマネージャーが先に仕事を失ってしまいそうです。翻訳という作業よりも、プロジェクトマネジメントというタスクの方が自動化がし易いのではないか？というのが僕の印象です。

自律航行管制では、機械と人間とが異なる判断を下したとき、どちらを優先するかに関するルールは、各社異なるそうです。ある会社は、機械の判断を信じる。他の会社は、人間の判断を信じる。そういうルール作りも必要でしょうね。

Autonomous Project Management（自律プロジェクトマネジメント）の到来も遠くないと思われます。  

非常に面白い内容のお話でした。

伊藤氏のTED Kyotoでの講演
Air Traffic Management: Eri Itoh at TEDxKyoto 2012

学校での人工知能

学校の教員の間では将来の人工知能の利用に関するセミナーや勉強会に出席して、子供たちが将来どのように生きればよいかを研究しているらしい。

メーカーでもどのように人工知能を業務に活用すればよいか研究が進んでいる。

それに比べて、翻訳業界では人工知能の活用についてそれほど活発な意見がない（実際あると思うが表面に出てない？）。機械翻訳すら否定される場合もあるし・・・。

人工知能＋機械翻訳が業界のスタンダードになるのは時間の問題だと思う。のんびりしてられない。

人工知能関係の方をご紹介下さい

２０１９年１月までの長い道のりが始まった。

本日、ナレッジサロンの特設テーブルにて「人工知能及び機械翻訳関係の方をご紹介いただけないか」という相談を行った。

「少々お時間下さい」とのことでした。

どうぞよろしくお願いいたします。

人工知能に関しては、翻訳に活用できるのだろうか？それともプロジェクトマネジメントに活用できるだろうか？

機械翻訳に関しては、どの機械翻訳を使用するかを決定して、社内サーバーを選定して（社内サーバーでなくてもいいかもしれません）、それからポストエディットのマニュアルを書いて、ワークフローを決めて・・・。

特許翻訳は、パターンや定型句が多いので機械翻訳に向いていると言う人もいれば、それほどパターンや定型句は多くないという人もいる。僕は後者の立場である。定型句って１つの明細書の中の３％ぐらいではないかな？それに定型句は翻訳しなくて結構ですというクライアントも多いので・・・。

機械翻訳は、数年内に、業界のスタンダードになるだろう。来年かもしれないし、再来年かもしれない。