翻訳横丁の裏路地

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


#IJET25 基調講演:村岡恵理さんを聴いてきました

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6月21日から二日間、東京ビックサイトで開催されたIJET25。初日の基調講演だけ聴講してきましたので、簡単にご報告します。

基調講演は「村岡花子〜『赤毛のアン』翻訳に託した未来への希望」で、講演者は村岡花子さんのお孫さんである村岡恵理さん。ご存知の通り、NHK連続テレビ小説「花子とアン」の原案となった「アンのゆりかご〜村岡花子の生涯」の著者でもあります。

この日はなんと、村岡花子さんの121回目の生誕日と言うことでとても意味深い講演になったと思います。語り口柔らかく、とてもお話しが上手で、NHK連続ドラマの話題、そして著書の流れに沿って村岡花子さんの翻訳家としての人生をお話しされました。

「アンのゆりかご」を読まれた方には、話の内容がより良く分かって面白かったと思います。本にないエピソードも聴けて少し得をした気分でした。

以下に、私の記憶に残った話を羅列致します(いつもの通り(笑))

ドラマのお話し
・東洋英和女学校の出身者の方から「ドラマの花子さんの実家が貧し過ぎる。顔が黒過ぎる。恵理さんはOKしたのかしら?」との連絡を貰ったそう。
・この先のドラマの縦の線を強調する為の「ここ」なんだと思って「ま、いっか」と思ってるとお話しされていました。
・辞書を漬物石に使っている場面があったが「そんな事は絶対にありません」と否定されていました。
・花子さんはとても本を大切にする方で「本はとても大事だから、跨いではいけない、本を開いたまま伏せてはいけない」と娘さんに躾をされていたそうで、恵理さんも同じ教育を母親から受けたそうです。
・ドラマでは花子さんがとても酒癖が悪く描かれているが、花子さんは全くお酒を飲まない方だったそうです。
・多分、これは甲州ワインのPRなのかな?、甲府のPRかな?と仰っていました。

質疑応答
Q:ドラマの中で、ともさかりえさんが演じる富山先生が「My hair is turning gray. That is a long story.」の訳を「私の髪は灰色に変わってきました。それは長い物語です。」と話した後、花子さんが自分の訳を「私は白髪が増えてきました。話せば長いのよ。」と発表されましたが、私は翻訳者として花子さんの訳の方が良い、流石だなと思ったのですが、あれは実話に基づいたものですか?
A:あれはNHKの制作の方にはよるものですので、NHKの制作の方を褒めてあげて下さい(笑)

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2件のコメント

ミスを出さない工夫

翻訳者の皆さんは翻訳ミスを流出させないために、日々色々な工夫をし、関所を設けて食い止めようと努力されていると思います。

どんな仕事もそうですが、ミスが見つかると「チェックを入れる」(関所を設ける)という対策が当たり前のように取られます。でも、そのミスを出さない対策までちゃんと取られているか?と言うと、どうでしょうか?

翻訳におけるミスも、「やっちゃった」あとから網をかけて捕まえる事には真面目に取り組んでいるものの、「ミスしない」ための対策は意外と蔑ろにされているのではないかと思います。

ひとつの例として、誰でも知っている「スペルチェック」。人間がタイピングという入力動作の中で犯してしまうミスが原因で発生する「スペルミス」ですが、そのミスを発生後に検出するのがスペルチェッカーですね。

今や精度も高く、スペルチェッカーを掛けて修正しておけば問題が流出することもないでしょう。

でもね。考えて欲しいのです。ミスが出る、即ち不良が生まれるのです。生まれたものを見つけて駆除してるのが現状。これで良いでしょうか? 生まれた不良には常に流出の危険性があります。もし、仕事のフローをスキップしてしまったらどうしますか? 途端に流出です。フローだって守られない危険性があるのです。色々な複合的な要因で流出していまう危険性が常にあるのです。

ならば…

最初からミスしない

それが究極のミス対策ですね。

では、皆さん、今日からタイプミスしないで下さい。

「そんなの、ムリ!」と仰る声が聞こえてきそうです。はい、それは良く理解できます。では、「可能な限りタイプミスを減らして下さい」と言えばできそうな気がしてきませんか?

ミス撲滅はこの考え方が出発点です。目標は「スペルミスゼロ」、実施する事は「スペルミスを減らす」効果のある事。

あなたはスペルミスをしない為に何してる?

まず、以下のような質問を自問自答してみて下さい。

  1. 無くそうという意思を持っているか?
  2. 無くそうと意識して作業しているか?

「間違いは出るよ、人間だもの [みつを]」と最初から諦めていないでしょうか? 「どうせ、なくせないんだし、後のチェックで見つけて直せば同じぢゃん」と考えていないでしょうか? そんな事をチラッとでも考えてる人がいるならば、大馬鹿もんです。「ミスを出しても後でチェックして直せばいい」という考え方と「最初から出さない」という考え方では、アプローチも本人の能力伸長も大きく差がでます。

とにかく「ミスをしない」という事を大前提で物事を考える癖をつけましょう。その上で、ミスの出ない工夫をする。そして後工程のチェックを保険と考える。

さて、例に取り上げたスペルミスを、タイピングしている時に間違えない、もしくは間違えた瞬間に気付き、訂正できるようにするには何をしたらいいでしょう?

スペルミスの原因は、大きく分けると以下の2つではないかと思います。

  • 動作の間違い:例)タイプする指が隣のキーに触れて意図しない文字が入力された。キーを押す順番が反対になった…等。(本人意図と肉体動作のズレ)
  • 記憶の間違い:例)スペルに自信が無く、取りあえず入力した。(後で直せばいいや…という思考)

参考になるかどうか分かりませんが、私が社内翻訳をやっていた頃に取った方法をご紹介します。

  • 発音とスペルを関連付けて記憶する。(脳内記憶を助ける)
    完全にイコールにはなりませんが、発音からスペルが再生できるように記憶しました。
  • スペルとキーを打つ指の動作を関連付けて記憶する。(動作記憶と関連付ける)
    文字の並びと指の動きのシーケンスをセットにして記憶するように心がけました。

これは何を意図にしてやったかと言うと、発音とスペルを結びつける事でスペルの記憶定着を助け、そして、スペルをキー操作の組合せとセットで記憶する事で、スペルが動作記憶に定着する事を狙っています。これにより、発音→正しいスペル→動作メモリーに記憶されたキー入力シーケンスと、記憶の連鎖が起こり、スペルミスが発生し辛い入力ができるようになりました。単語全部を覚えるのか?という疑問が生まれるでしょうが、通常使い慣れない単語は誰だって辞書などを参照してスペルを確認する筈です。すなわち、そういう単語はミスを起こしづらい。一番危ないのは記憶に頼って入力している単語群なのです。それらの数はかなり限られているので、充分記憶できると思います。長い単語は発音記憶でスペルを再生し、短い単語で手癖のようにタイプしてしまうものは動作記憶で再生する。この2つの記憶が相互に作用してスペルミスを防止しているのだと考えています。この方法を継続した事で、私はかなり長文の英訳を行っても、スペルミスが多くて2~3単語程度しか紛れ込まなくなりました(当時)。

この手法は、とにかく正しいスペルを覚える事を意識していましたから、あいまいなものはすぐに辞書で調べ、発音を確認し、発音しながらスペルをゆっくりタイピングしながら覚える。手癖のようにタイプできるようになるまで、登場するたびに同じ作業を行って覚える…そんな感じです。ミスはどのように意識されるのか? それは、発音とのズレで認識されたり、記憶された動作記憶と違う動作をした時に違和感として感じられるのです。動作記憶については、繰り返しのトレーニングが必要なのですが、毎日翻訳をしていれば自然と鍛えられます。大切なのは「意識してやる」と言う事です。そう、最初の設問にあった「無くそうという意思を持っているか?」「無くそうと意識して作業しているか?」です。意識をして行う事が大切なんですね。

さて、例にスペルミスを取り上げましたが、その他の翻訳ミスについても考え方は全く同じだと思います。「無くそうという意思を持ち、無くそうと意識して作業する」という強い意志を持ち、その上で、出来うる対策を考えて実施するという事が大切だと思います。これは、玄人、職人になる過程と似ていると私は思います。だらだらと「とりあえず」みたいな意識に元に、切れ味の鋭い精神など生まれる訳がありません。そこにプロの意識が生まれないのと同じだと思います。

我々は翻訳のプロとして、玄人らしい仕事の考え方、アプローチで、ミスを出さない事を目標に仕事をしていきたいものだと思います。


進化しているSNS名刺

昨日、東京ビックサイトで開催された第25回 英日・日英翻訳国際会議の基調講演に行ってきました。

会場では、久し振りにお会いする方や、SNSで繋がってはいるものの実際にお会いするのが初めての方など、短い時間でしたが多くの方とお会いする事ができました。初めてお会いする方とは当然名刺交換をする訳ですが、既にお会いした事のある方も「名刺が新しくなったんです」と新調された名刺を頂きました。

帰宅して名刺を整理をしながら眺めていると、最近頂く名刺の違いに感心させられます。私がSNSを積極的に利用し始めた4年前に頂いた名刺と、最近頂くSNS名刺ではデザインの差も大きいですが、そこに記載されている情報にも大きな違いがあります。特に新調された名刺を下さった方の新旧名刺を比較すると、その差に時代を感じます。

昔はまだSNS名刺という考え方もなく、ビジネスで使用している名刺をそのままSNSコミュニティへも流用しているというスタイルでした。デザインも名刺然としているし、肩書き、名前、住所(!)、電話番号が羅列されているというスタイルです。

SNS名刺の必要性やその内容については拙ブログでも記事にしていますし、他の方もブログ記事にしていますが、そういった情報が徐々に浸透してきたのか、その方のSNSアカウントやブログへ導く情報が記載されていて、SNSコミュニティとの繋がりを強化する役目をしっかりと持ったものが多かったです。これはとても良い事だと思うのです。

SNSがネットワークのハードルを下げてくれたお陰で、今までネットワークに関わりを持たなかった通訳者や翻訳者がSNSへ参加して横の繋がりを持つ機会を持てるようになりました。イベントでの出会いとSNS名刺は、そういったオンラインでの繋がりを現実の世界の繋がりとしてさらに強化してくれます。今までは各個人が「個」として情報収集し判断し、エージェントやクライアントと対峙しなくてはならなかったですが、今や通翻クラスタ・コミュニティの横の繋がりを利用して、情報交換・意見交換する事で我々自身を賢くし、あたかも「集合体」として対峙できるようになってきていると思います。

そう言う意味で「つながり」をより強く確かなものにしてくれるSNS名刺は、ツールとして真面目に考えて行きたいものだという思いを改めて強くしました。

この機会に、皆さんも頂いた名刺を一枚づつ眺めながら、自分の名刺と何が違うのか、良い点は何か?、悪い点は何か?を考えながら見てみると面白いと思います。


機械翻訳システムの無責任使用

都道府県庁や市町村役場、果ては大学や病院や企業のホームページまで浸透してきている機械翻訳システム。私は、これらシステムの吐き出す機械翻訳された情報には情報価値がなく、害の方が遥かに大きいので、正確な情報伝達を必要とするサイトでの使用はやめるべきだと考えています。

こういった機械翻訳システムが吐き出す珍訳(つまり誤訳)を、あちこちのサイトを巡って調べ、その結果を紹介していたブログがありました。

何故、過去形で書くのかと言うと、昨日、そのブログ主の方から拙ブログ経由で「事情でブログ削除」の連絡を頂いたからです。事実、今アクセスしても「Not found」となって閲覧できません。このブログは毎日周回して拝読していましたし、例えば東京都内で、ホームページに機械翻訳を採用している区がどれだけあるかを示すマップなど、有用な情報が多かったので参考にしておりました。機械翻訳システムの使用場面(使用対象)について問題提起していたこのようなブログが消えてしまった事は、とても残念に思います。

ホームページと言うものは、そもそも情報発信が目的です。つまり、情報の中身や正確性が重要な訳です。その情報を多言語展開する時の選択肢として出てくるのが「(人による)翻訳」と「機械翻訳システム」でしょう。

さて、ここからは私の妄想です。決して事実ではありません。私の推測と想像の話です。

ホームページは情報発信を目的としているわけですから、当然、情報の鮮度が問われます。即ち、高い頻度で内容の更新が行われます。多言語対応をするためには、ホームページ全体の翻訳と、そう言った更新内容の翻訳が逐次必要となってきます。

多言語展開を進める上で検討されるべき事は、何故、多言語対応にするのか?と言う目的は当然として、多言語化した情報の正確性(情報の価値減衰性)、そしてコストだと思います。

まず、分かり易いコストから考えてみましょう。

「翻訳」と「機械翻訳システム」を超単純化して初期投資に関して比較すると以下のようになります。

  • 翻訳:対象全ページの全対象言語分の「翻訳」コストが発生
  • 機械翻訳システム:システム導入コストが発生

超単純化して言えば、どちらにしても初期投資が発生する点は同じです。大きく違うのはランニングコストです。都度発生するホームページの更新への対応を比較してみると以下のようになるでしょう。

  • 翻訳:更新内容の翻訳コストが対応言語分、毎回発生
  • 機械翻訳システム:費用発生なし

さて、どう思いますか? 役所のお偉さん達や企業のお偉さん達は、このコスト差に目を奪われてしまうのは明らかですね。

では、情報の正確性について考えてみましょう。

「翻訳」であれば、目的とされる情報意図が間違いなく多言語に反映され、ホームページの情報発信の目的を満足するのは間違いありません。懸念される情報の価値減衰性も小さく抑えられる筈です。
一方、機械翻訳システムの場合、その情報正確性はどうでしょうか?前述のブログでは、この情報正確性がかなり低いと言うエビデンスを多く紹介されていました。そもそも、機械翻訳システムによる他言語ページを閲覧しようとすると、「機械翻訳なので正確でない。」「本来の意味から外れた結果になる場合がある」という免責的主旨の説明ページが最初に表示されますが、これはある意味、自らで「正確性を放棄」しているのと同じ事だと思うのです。(2年前の「東北博」ホームページの誤訳問題がニュースに取り上げられて騒ぎになって以降、こういう免責ページを挟み込むのが当たり前になってきた。)

つまり、ホームページの多言語対応を考える時に検討すべき項目の1つである「情報の正確性」は、システム供給者が既に否定していると言ってもいいのかもしれません。

なぜ、こういうシステムがお役所や企業のホームページに導入されているのか?考えられるのは以下のような事でしょうか?

  1. 導入した顧客が他言語が分からず、システムが吐き出す機械翻訳文が正しく原稿の情報を伝達しているか?の評価する知識がない。従って、情報の正確性の評価など出来る筈もない。
  2. そもそも、情報の正確性など、気にもしていない。他言語サイトが出来ただけでOKと考えている。
  3. 質が悪くても、「無いよりはマシ」という風潮。
  4. 「正確じゃない」と免責メッセージ入れておけば問題ないだろ?という意識。

結局、情報の正確性なんて無視なので、導入判断材料はコストだけという事から、これだけ導入されているのだと思います。

「おたくの他言語のページ、何を書いているかわかりませんよ?間違いも多いし」
「あ、機械翻訳だから仕方がないんだ~。そう書いてあったでしょ?」
「そんな使えないページ、あっても仕方ないじゃないですか。なんで公開しているですか?」
「正確じゃなくても、無いよりマシでしょ?」

こんなやり取りが想像できてしまうのです。

ハッキリ申しますが、正しいかどうかを判断できない情報なんて、怖くて使えません。ましてや、その解釈の間違いで自分が大きな損害や不利益を被る可能性がある情報かもしれないと考えると、本当に恐ろしい。つまり、「無い方がマシ」だと思うわけです。幾らシステムが勝手に出力した結果だと言い訳しようとも、免責コメントを入れてあるでしょ?と言われても、そのページを提供しているのはそのホームページの所有者です。そこに責任がある筈です。お役所や企業がそのような情報垂れ流しをして良いものでしょうか?品格を問われかねませんよね。

きっと、導入した方々は、導入した事による効果の測定なんてやっていないのではないでしょうか?アクセス数があれば利用されている…なんて、そんなデータでは正しく測れません(上の人間を騙すには都合の良いデータでしょうが)。ホームページ利用者が、提供されている情報に価値があると判断してくれているかどうかです。結局、導入しっ放し、垂れ流しっ放しという現実が見え隠れしてきますね。

忘れてはならないのは、システムを供給している側の問題。翻訳事業を行っている会社がそういうシステムを販売しているというところもあります。ホームページのような性格の文書に、ああいう質の翻訳品をOKと判断する会社なのか?と考えてしまう。逆に言えば、そこの翻訳事業で生み出される翻訳物も心配ありだとも言える。意地悪く考えれば、そういう事になってしまう。

私が一番危惧するのは、機械翻訳による訳文がネットの世界に氾濫し始めている事で、それを助長しているのが、こういう機械翻訳システムではないかと。多くの人々の目に触れる。目に触れる頻度も高くなる。すると、目にするものが当たり前となる。ネットで裏を取りました~とか言いながら、機械翻訳みたいな訳文を課題の回答として張り付けてくる人も出てくるかもしれない。川に垂れ流されるヘドロのように、広い海にどんどん流れ込む怪しい訳文。これは公害と同じではないか?と思う事が時々あります。


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JTF基調講演を聴講してきました。

昨日、日本翻訳連盟の基調講演に行ってきました。

今回の講演内容は、JTFが五年振りに行った業界調査「第4回翻訳業界調査」に基づいた分析結果「翻訳白書」の内容説明で、非常に興味を持って参加しました。

具体的な調査内容は「翻訳白書」として、JTFのホームページから、非会員でも購入できますので、興味のある方は入手してください。

基調講演で、私が一番印象に残ったのは、調査データから独自解析を行い紹介いただいた井口耕二さんのお話です。翻訳白書に載ってない解析データだったので、とても興味深かったです。

翻訳者の労働時間と収入の関係、翻訳単価と収入の関係、翻訳速度と収入の関係、どれも興味深い。(データを欲しいけど頂けないだろうなぁ…)

単価が高ければ、速度が速ければ、やはり、高額所得者層側へシフトしていく傾向が見られる(当たり前と言えば当たり前ですが、データでしっかり裏付けされた)。

印象的だったデータは、単価と年間所得額の相関等高図グラフ(だったと思う)。年間所得額の山が単価の上昇と共に上昇するものの、ある時点から頭打ちとなり、そして、ある単価以上でポンと高くなるようなグラフだった。これは、市場構造として、価格競争帯域の先に、翻訳の品質重視でそれにあった対価を支払うセグメントがあると言う事を示しているようで、とても興味深かった。

データは、分析して初めて価値を生むので、今後もJTFが、法人的視点と個人翻訳者としての視点と両方で、同様なデータ分析を行って公開してくれると嬉しい。