翻訳横丁の裏路地

We can do anything we want to do if we stick to it long enough.


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オンデマンド配信が始まりました > #JTF翻訳祭

本日(10月1日)より、第35回JTF翻訳祭のオンデマンド配信が始まりました。

今年は、「『気をつける』から脱却するケアレスミス対策と品質保証の考え方」というタイトルで、私も登壇していますので、ご興味のある方はご覧ください。

なお、この講演では以下の資料を配付しています。

  • 配布用_2026年JTF翻訳祭講演資料
  • 翻訳・翻訳チェックのための生成AIプロンプト実践設計
  • ChatGPTによるローカルLLM評価
  • LM_Studio導入ガイドブック
  • LM_Studio_Bionic_導入マニュアル
  • LM_Studio_Bionic_翻訳・翻訳チェック実践活用ガイド
  • Dify導入ガイドブック
  • JTF日本語標準スタイルガイド第4.0版.md
  • JTF日本語標準スタイルガイド第4.0版_直接利用プロンプト.txt

私の講演内容には興味ないという方も、配信が始まりましたら、どうぞ配布資料を持っていってくださいませ。

どれもこれも生成AIに関する資料ばかりですが、これらの資料を見て、自分の生成AIの使い方と比較してみて欲しいのです。そして、果たして自分は生成AIを正しく評価できているかを考えるきっかけにしていただけると嬉しいです。


【翻訳の日】この10年を振り返る

9月30日は「翻訳の日」です。
日常ではあまり深く考える機会がない「翻訳」について、この機会に、少し長い時間軸で翻訳という仕事を振り返ってみたいと思います。

10年前の2016年と、2026年の現在。わずか10年ですが、翻訳を取り巻く環境は大きく変わったと感じています。
翻訳界隈では、最近、生成AIに関する情報を頻繁に目にし耳にする機会が増えてきました。この流れは、実は、10年前から始まっていたことです。そこで、これまでの10年間を私の知る範囲で振り返ってみます。

ニューラル機械翻訳の登場

2016年当時、CATツールや翻訳メモリはすでに存在していました。2016年9月にGoogleが、Google Neural Machine Translationを発表し、11月にGoogle翻訳にNMTが導入され、それ以前の統計的MTの翻訳出力に比較して、飛躍的に質の高い出力がされるようになりました。翌2017年には、現在の生成AIにつながるTransformerが発表され、そして同年8月にDeepLが登場しました。

NMTの登場は、翻訳業界でも大きな話題になりました。(一社)日本翻訳連盟が発行している翻訳通訳白書(当時、翻訳白書)の2017年版には、「機械翻訳の普及という昨今のトレンドを考慮し、機械翻訳も調査対象に加えました」とあり、法人向け質問に「機械翻訳の活用状況」が初めて加わりました。この状況から見ても、NMTが翻訳業界に与えたインパクトの大きさがうかがえます。
「自社サービスですでに(機械翻訳を)活用している」が15.6%、「自社サービスで活用していないが(利用を)検討している」が35.5%という回答状況から、機械翻訳利用へシフトしつつある状況であったと想像できます。

生成AIの登場と業界への浸透

ChatGPTの登場は、2022年11月末です。最新(2024年版)の翻訳通訳白書によれば、「時々使用する」まで含めた機械翻訳の使用率は66.4%でした。なお、記載された情報では、機械翻訳と生成AIは明確に区別されておらず、すべて「機械翻訳」にまとめられているようですので、このデータからは生成AIの浸透度は判断できません。最新情報として参考になるかと2026年のEuropean Language Industry Surveyを参照しましたが、やはり「機械翻訳」と「生成AI」の区別は曖昧のようです。2024年版翻訳通訳白書の調査当時(2025年3~4月)は、企業がやっと生成AIを導入し始めていたタイミングだと思いますので、いま調査するとさらに高い数字になるだろうと想像します。

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いきさつ

あまり外に対して書くことではないのだか、個人的な都合(いきさつ)を書いてみようと思います。

JTF理事を2022年に退任した理由は、実は家庭の事情によるものでした。故郷でひとり暮らしをしていた80代半ばの母親が癌を患い、手術をしたもののすべては取りきれず、薬事療法を続けながら共存していくという状況にありました。簡単にいえば、寿命が先か病気が先かという状態でした。症状と状況を見ながら看護・介護などの対応をしていくわけですが、事態によっては私自身が勤めを辞めて故郷に帰り、対応することも視野に入れていました。

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日本翻訳連盟の監事に就任いたしました

本日、6月8日に開催された日本翻訳連盟 社員総会にて選任いただき、監事に就任いたしました。

2022年に理事を退任して以来、4年振りにJTFと関わります。監事は理事とは大きく立場が違い、定款の第22条に記されているとおりで、理事会や会長が適切に法人を運営しているかを、独立した立場で監査する役員になります。

縁の下の力持ち的な立場で、サポートしていけたらと考えています。

今後とも、日本翻訳連盟をよろしくお願いいたします。


どのローカルLLMが動くのか

以前、「完全オフライン環境で動作する生成AIモデルの日英翻訳能力比較レポート」という記事を書きましたが、情報漏洩リスクのあるクラウド系生成AIを避け、ローカルLLMの利用を考える企業や人が増えているようです。

そこで問題になってくるのは、自分のPCにローカルLLMを導入する場合、どのモデルなら快適な速度で動くのかという点ですよね。それを教えてくれるサイトがありました。以下URLの「Can I Run AI Locally?」というサイトです。

https://www.canirun.ai/

ローカルLLMを導入する予定のPCでこのサイトにアクセスすると、使用しているPCのCPU, GPU, Memoryを検出して、さまざまなモデルを動かした場合の快適度を表示してくれます。
次のスクショは、私のPCをチェックした結果です。

右に表示される「RUNS WELL」や「DECENT」が動作の快適度ですが、私の体感と合っています。ライセンス種類も表示してくれるので、商用利用される場合は参考になるでしょう。

流石に私のPCのスペックが低いので、パラメータサイズ14B辺りまでが精一杯のようです。ちなみに私が持つMacbook Air (M1, 8GB)で確認したら、4B辺りで「DECENT」でした。

以上、ローカルLLMを選択する際の参考にしてみてください。