英語の長い文章が読み解けない時や、少し面倒に感じてしまう瞬間に、スマートフォンの翻訳アプリに頼る方は非常に多いのではないでしょうか。米国のグーグル社が提供する翻訳サービスは、地球上の103に及ぶ国や地域の言葉に対応しており、世界でも最大規模を誇る心強い存在となっています。SNS上でも「海外旅行のハードルが劇的に下がった」「技術の進歩が凄まじい」と絶賛する声が数多く上がっており、私たちの生活にすっかり溶け込んでいることが伺えます。
大きな転換点となったのは、2016年に導入された「ニューラルネットワーク」という革新的な人工知能モデルです。これは人間の脳内にある神経細胞のネットワークを模したデータ分析手法で、複雑な情報処理を可能にします。この技術の登場によって、機械翻訳の正確性は以前とは比べものにならないほど飛躍的に高まりました。テクノロジーの進化が、言葉の壁を少しずつ崩し始めているのです。
それ以前の仕組みは、膨大な辞書データから単語を引っ張り出して繋ぎ合わせるだけのものでした。文の前後関係を考慮しないため、例えば英語の「Bank」という単語に対して、状況を無視して「銀行」や「川の岸」といった誤った訳を当てはめることも珍しくありませんでした。現在では、周囲に「River（川）」という言葉があれば自動的に「岸」を導き出せるようになり、文脈を捉えた自然な表現が可能になっています。
この劇的な進化をビジネスチャンスと捉え、様々な企業がこの分野に名乗りを上げ始めました。自動翻訳を手掛けるロゼッタ社は、2020年から企業の財務諸表や特許文書に特化した、オーダーメード型の翻訳システムを開始します。医療機関の専門用語や法律事務所の厳密な表現など、組織ごとの特殊な言い回しを人工知能が大量のデータから学習して再現する仕組みです。人間では見落としがちな文章の細かな「癖」まで見事に表現できると言います。
さらに、日本の大学入試センター試験に挑戦した事例では、200点満点のうち185点という高得点を叩き出しました。偏差値に換算すると64.1に達し、人間の受験生の中でも上位に位置する見事な成績です。文脈に合わない不自然な文章をあぶり出す問題も、大量の学習によって克服しました。定型的な文章やデータが豊富な分野において、人工知能はすでに人間と同等かそれ以上の高い能力を身に付けていると言えるでしょう。
日常会話やエンタメ分野に残された壁
一方で、データ量が不足しがちな「崩れた日常会話」の分野には、まだ大きな課題が残されている模様です。ネット上でも「スラングや流行り言葉になると途端に翻訳が怪しくなる」といった指摘が散見されます。あるスタートアップ企業が提供するリアルタイムの通訳サービスでは、長い会話になると誤訳のまま処理が進んでしまうケースがあり、開発陣も日常会話の翻訳レベルはまだ小学校の低学年程度であると課題を口にしています。
また、日本が世界に誇る文化である漫画の翻訳も、一筋縄ではいかない分野のようです。登場人物のセリフだけでなく、絵の状況や吹き出しの位置といった視覚的な情報と文字との繋がりを人工知能が正しく処理できず、不自然な翻訳になってしまう場面が多々あります。言葉というものは、単なる文字の羅列ではなく、その場の空気感や文化的な背景が複雑に絡み合って成り立つものであると、改めて実感させられます。
筆者の視点としては、現在の人工知能は「辞書的な正しさ」には極めて強いものの、人間らしいエモーショナルな感情の機微を汲み取る段階には達していないと考えます。だからこそ、今後の技術開発によってくだけた会話やエンタメ領域の壁を打ち破ることができれば、本当の意味での世界的な相互理解が生まれるはずです。技術に全てを委ねるのではなく、人間が持つ文化的な感性と最新テクノロジーを融合させていく姿勢こそが、これからの時代には求められるでしょう。
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