【機械翻訳】英語から日本語に翻訳するためのコツ

情報技術の発展により、現代では世界中からあらゆる情報が流れ込んできます。その多くが英語で書かれていることから、それらを理解しなければならない場合も多いでしょう。

機械翻訳はここで大きな役割を果たします。英語から日本語への翻訳が必要な場合、機械翻訳は手早くかつ効率的にそれを可能にします。しかし、その一方で、機械翻訳が生み出す結果が常に完璧であるとは限らないことも事実です。英訳よりはマシですが、和訳も困難な場合が多くあります。

この記事では、それらの挑戦にどのように対処し、英語から日本語への機械翻訳を成功させるための4つのコツを提供します。これらのコツを理解し、実践することで、機械翻訳の結果をより良くすることが可能となります。

文章の構造を理解する

英語と日本語の間には基本的な文法構造の違いがあります。英語の文は主語-動詞-目的語（SVO）の順で構成されていますが、日本語は主語-目的語-動詞（SOV）の順です。この違いは、機械翻訳がヨーロッパの言語の翻訳は得意なのに対して、和訳・英訳の精度が酷くなってしまう理由となっています。

たとえば、「I love sushi」という英語の文を考えてみましょう。この文はSVOの順になっており、「I」が主語、「love」が動詞、「sushi」が目的語です。同じ意味を持つ日本語の文は「私は寿司が好きです」で、これは「私は」が主語、「寿司が」が目的語、「好きです」が動詞になります。このように、言語間で文の構造が異なるため、単語単位の直訳ではなく、全体の文脈を理解し、適切な文構造に変換することが求められます。

更に、「The girl who was wearing a blue dress picked up the puppy that the boy had abandoned in the park」（青いドレスを着た少女が、男の子が公園で見捨てた子犬を拾った）という文を考えてみます。この文は主語、動詞、目的語の基本的な順序に従っていますが、複数の節（「who was wearing a blue dress」、「that the boy had abandoned in the park」）を含んでいます。

このような文を日本語に翻訳する際、英語と日本語の文の順序の違いはより明確になります。日本語の翻訳は「男の子が公園で見捨てた子犬を、青いドレスを着た少女が拾った」となります。ここで、それぞれの節は英語の文から日本語の文へ移行する際に大きく移動し、全体の文の構造も大きく変わります。

機械翻訳システムはこの構造変換を自動的に行いますが、その精度は常に保証されるわけではありません。特に長い文や複雑な文では、文の主旨を正しく把握しきれず、不自然な翻訳結果を出すこともあります。それゆえに、翻訳結果の確認や修正が必要となる場面も多く見られます。

このように、英語から日本語への翻訳においては、文の構造の違いを理解し、その違いが翻訳結果に及ぼす影響を認識することが重要となります。

具体的な対処法

複雑な文を機械翻訳する際の方法はいくつかありますが、手間をかけずに良い結果を得るためには以下のようなステップを行うと良いでしょう。

1. 文の分割: 複雑な長文は、可能であれば、より短くて単純な文に分割することから始めます。これにより、各部分が独立した文として翻訳され、全体の理解が容易になります。

例えば、「The girl who was wearing a blue dress picked up the puppy that the boy had abandoned in the park」は次のように分割することができます。

文1: “The girl was wearing a blue dress.” 文2: “The boy had abandoned the puppy in the park.” 文3: “The girl picked up the puppy.”

2. 短文の翻訳: 分割した文をそれぞれ個別に翻訳します。これは、一度に翻訳する情報量を減らし、機械翻訳システムがより正確な結果を出力する可能性が高まります。

3. 結果の確認: 機械翻訳の結果を確認します。全体の文脈や、元の文の意図を念頭に置いた上で、それぞれの文の翻訳結果が理にかなっているか、自然に読めるかを評価します。

4. 必要なら修正: 不自然な部分や、誤訳と思われる部分があれば修正します。ここでは、機械翻訳が英語と日本語の文法的な違いを適切に扱っていない場合に特に注意が必要です。

ただし、このやり方は、長い文を見つけた際に、その文章を逐一翻訳する必要があり、非常に手間がかかります。また、和訳するのにある程度の英語の知識が必要です。（しかも、これはAIをほとんど利用しておらず、通訳が訳しているのとあまり変わらない…）逆に言えば、和訳した本が和訳だと書かれていなくても和訳だと理解できるのは、このような長文を直接、機械的に訳しているからとも言えます。

日本語は省略が多い！

日本語のコミュニケーションでは、主語や目的語を省略することが一般的です。これは文脈から意味が明確に理解できるためです。しかし、この特性は英語から日本語への翻訳において、困難な場面を生む可能性があります。

英語は文脈によって主語が省略されることは少なく、主語や動詞、目的語などの情報が具体的に書かれることが一般的です。一方、日本語では文脈や前後の情報により、主語を省略することが多く見られます。例えば、「店に行った。買い物をした。」という日本語のフレーズでは、第二文の主語が省略されていますが、第一文から「私」が主語であることが自明です。

機械翻訳では、これらの省略された部分を適切に補う必要があります。しかし、機械翻訳ツールは、省略された主語を自動的に補完するのが難しいため、意図しない翻訳結果を出力することがあります。

敬語の使用

日本語は非常に敬意の表現が豊富な言語で、敬語はその一部です。敬語は、主に相手を尊重したり、社会的な立場や関係を示したりするために使われます。これらの表現は、ビジネスの状況や公式な会話など、特定の状況では非常に重要となります。

しかし、これらの細かいニュアンスは、機械翻訳にとって非常に難しいです。敬語の使い方は、文脈や会話の参加者の関係性によって大きく変わるため、翻訳する際には注意が必要ですが、そんな細かいことを機械翻訳ができるわけがありません。

例えば、英語では”you”という単語は一般的に全ての人に対して使われますが、日本語では「あなた」、「君」、「お前」など、相手との関係によって使う言葉が変わります。さらに、「お疲れ様です」や「ご苦労さまです」など、特定の状況でしか使われない表現もあります。

そのため、機械翻訳を利用する際には、敬語が適切に使われているか確認することが重要です。翻訳結果が不適切な敬語を使用していたり、敬語を全く使用していなかった場合、それは機械翻訳の限界を示す一例となるでしょう。

これらの課題を克服するためには、機械翻訳の結果を人間がチェックし、必要に応じて修正することが最善の方法です。

ニュアンスと調子

日本語は、その表現の豊かさとニュアンスにより、英語から日本語への翻訳を複雑なものにします。特定の言葉やフレーズのニュアンスは、状況、トーン、さらには話者と聞き手の関係によって大きく変化します。

例えば、英語の “You” は、状況により、日本語で「あなた」「君」「お前」など、さまざまに訳されます。これらの語はすべて “You” を意味しますが、厳格さや親密さによって訳し方が異なります。こうした微妙な違いは、英語から日本語への機械翻訳にとって大きな課題となります。

例えば、”I’m home.” を日本語に翻訳する場合、一般的には「私は家にいる」などと訳されます。しかし、これは直訳であり、日本語の感情やニュアンスを捉えていません。実際には、家族に帰宅を知らせる際に使うフレーズとして、「ただいま」がより自然で適切な表現になります。

これらの例からわかるように、機械翻訳だけではなく、人間の判断が必要となる場面が多々あります。機械翻訳が終わった後で、翻訳された文章が自然であるか、そして元の文の意味を正確に表しているかを確認することが重要です。

まとめ

機械翻訳の技術は確実に進歩していますが、依然として人間の理解と判断に取って代わるものではありません。特に、英語から日本語への翻訳では、文法の構造、言葉の省略、敬語の使用、そして表現の豊かさという、これらの特有の要素が翻訳の精度と品質に大きく影響します。みなさんがこの知識を役立たせることを願っています。