2023年の大きなニュースのひとつに、あらゆる業界を騒がせている ChatGPT を代表とする生成 AI があります。事実、最近はお客様からも質問されるようになりました。
特に翻訳については、DeepL のような精度の高い機械翻訳の台頭もまだここ最近にもかかわらず、さらに ChatGPT の登場です。今後いったいどうなるのか、考えてみたいと思います。
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ChatGPT を代表とする生成AI が翻訳する世界
ご存じの通り、ChatGPT は翻訳だけができるわけでありません。翻訳をはじめとした言語サービスは将来どうなるのかを ChatGPT に質問してみました。(ChatGPT 4を使用)
ChatGPT の回答は以下のようなものでした。
いかがでしょうか。
まず前提として、ChatGPT の答えをそのまま受け止める必要はありません。なぜなら ChatGPT は、過去のデータを参照して回答を作るからです。「この先どうなりそうか」という問いに対して過去のデータを参照して予測することは非常に重要ですが、未来は時にそれだけではない可能性があるからです。
一方で、ChatGPT の回答には一定の説得力があるのも間違いありません。例えば、大昔には、翻訳依頼のあった Eメールの翻訳などは現在では、DeepL などを使えばお客様側で簡単に行うことができます。ChatGPT の回答にあるように「日常生活などの基礎的なコミュニケーションなら機械で十分」と考えている方がほとんどではないかと思いますし、また事実そうなっていくのではないでしょう。
変化する翻訳ニーズや専門性
日常生活で使えるようになったからと言ってビジネスの現場すべてで使えるかどうかは別の話です。
そこで気になるのは、専門的な分野や先進的な分野など、よりビジネスに近い部分のコミュニケーションがどうなるかということです。これも合わせて ChatGPT に聞いてみました。
このように、ChatGPT 曰く、現時点では完全に置き換えられることはないという結論のようです。また翻訳や通訳だけではなくプログラミングやエンジニアリングについても応用可能であるはずなので、ChatGPT を使って DeepL のようなシステムを開発することもできるのではないかという素朴な疑問をぶつけてみました。
なるほど、やはりプログラミングやエンジニアリングという側面であっても、AI だけではまだ限界があるという回答です。人間が必要とされる「要件定義」や「クリエイティビティ」などはまだまだ AI には及ばないということです。
ちょっと意地悪ですが、さらに質問を重ねてみました。
謙虚・・・というか人間の存在意義を示してくれるような回答でした。
翻訳に関してもプログラミング/エンジニアリングに関してもですが、やはり「人間がいなければならない」という回答を返してくるわけです。そしてそれをどう捉えるかは私たち次第ではないかと思います。
「上手に」使い分ける人や企業が得をする
ここまで見てきたように「AI だけの未来」というよりは、まだ現時点では「AI +人間の未来」のほうが現実的のようです。
これはある意味で分かり切っていた結論ですが、大切なのは「上手に」使い分けることです。
Translation Memory が全盛の時代には「何でもかんでも TM に取り込めばいい」という発想をする企業がありました。
そうすることでマッチ率が高まり、翻訳コストは下がるからです。ところが TM の重要な要素のひとつである「一貫性のある品質」を見落とし、あるいは無視してしまいました。
TM の中にある文章を「そのまま使用することができる」のは便利な機能ですが、どんなドキュメントでも必ずしもその文章が「そのまま使える」訳ではありません。原文がマッチしているからそれをそのまま使えると考えるのはいささか乱暴ですし、事実、いずれかの工程で文章を修正することも多くありました。
つまりこの時点で TM の利便性を失っているわけです。
コスト重視の中で、明らかに文脈(コンテンツ)に即していない文章を取り込むことでリーダビリティを失うということは往々にして起きています。
企業戦略上、コスト重視は致し方ないという点もあるかもしれませんが、今回の機械翻訳や生成AI はより大規模で広範囲に(翻訳やローカライズの知識や経験がない企業にも)影響を与えているからこそ、前述のように「コストも下がるし、翻訳できているから問題ない」という流れになるのではないかと思います。
「何でもかんでも DeepL や ChatGPT で翻訳できる」という発想は、残念ながらそこに一抹の不安を抱かざるを得ないのです。
ChatGPT や DeepL の特性を理解して使用できる企業こそが、その恩恵に預かるのではないかと思います。
生成 AI や DeepL の上手な使い方
MT+PE として使用/活用する
弊社でもご相談が増えておりますが、一番はやはりこれではないかと思います。機械翻訳をした文章をそのまま使うリスクを考慮すると、結局全部チェックしなければならず、しかしながらそのリソースを割くことができないお客様は、チェックやポストエディットを弊社に依頼するという流れです。
これはお客様の言葉を借りると
「仮に 機械翻訳の 99パーセントが正しかったとしても、残り1%にミスがあるなら全部チェックしないといけない」
ということです。
※内部資料ならまだしも(ダメですが)、外部に公開するドキュメントであれば上記は絶対に許されることはではありません。
大量のドキュメントの処理や意味を捉えるために活用する
一昔前は、マニュアルの翻訳といえば SDL TRADOS を代表とする翻訳支援ツールをメインに展開していましたが、現在はマニュアルそのものの翻訳ニーズが減少していること、Web やマーケティング資料の翻訳などが増えていることもあり、大量のドキュメントを高速で処理するというケースが少ないのですが、それでも一定の需要があります。
そういった際には、DeepL のような機械翻訳は有効に活用できます。
また一方で、「ひとまずどんな意味なのかを知りたい」という点にフォーカスすると、これらも機械翻訳や生成AI で意味を捉えることは可能です。
このように、それぞれのケースに応じて使用するかどうかを決めるべきなのです。通り一遍に何でもかんでも機械翻訳をしてしまうと、後になってそれなりのリスクがあるという事を自覚しておく必要はありそうです。
「正しい使い方」はありませんが、「上手な使い方」はあります。
そういった点において翻訳会社の持つノウハウや知見は役に立つのではないかと思いますので是非お気軽にご相談ください。
トライベクトル株式会社 代表取締役。会社経営 19年目。翻訳・ローカライズ業界24年。翻訳・ローカライズ実績年間10,000件以上。
現在は BtoB (特に IT 企業)専門のマーケティングサポート(動画や導入事例などのコンテンツ制作全般)と言語サービス(翻訳、オンライン通訳、英会話、e-learning 講座等)を行っています。