八楽の自然言語処理チームがAI翻訳の新しい研究成果を発表
生成AIを搭載した翻訳支援ツール「ヤラク翻訳」を提供する八楽株式会社の自然言語処理チームが、画期的な研究論文を国内の歴史ある機械翻訳専門誌「機械翻訳」（発行：アジア太平洋機械翻訳協会=AAMT）に掲載しました。
この論文「Quality Estimation Reranking for Document-level Translation（文書レベル翻訳のための品質推定リランキング）」は、AIがより自然で読みやすい翻訳を生み出すための大切な一歩となる研究です。
AIが「より良い翻訳」を選ぶ仕組み
この研究のポイントは、「品質推定（Quality Estimation：QE）リランキング」という手法を、翻訳する文章全体に適用したことです。
簡単に言うと、翻訳AIがいくつかの訳文候補を作り出し、その中から別のAIモデルが「どれが一番自然で正しいか」を評価して、自動で最高の訳文を選び出す仕組みです。これまでの研究では、短い文章ごとに評価することが多かったのですが、今回の研究では、段落や文書全体のつながりを考えて評価することに新しさがあります。
この「より良い訳」を選ぶための評価方法として、以下のような様々なAIの技術が使われました。
-
文脈理解を評価するAI（SLIDEなど）：文章全体の流れや意味を理解しているかをチェックします。
-
自然さを判定するAI（Cometなど）：翻訳された文章が、まるで人間が書いたかのように自然かを判断します。
-
大規模言語モデル（LLM）による評価AI（GEMBA-DAなど）：最新の高度なAIを使って、より詳細な評価を行います。
検証の結果、翻訳候補の数を増やすほど翻訳の品質が向上することがわかりました。最大32個の候補を比較することで、より良い翻訳が選ばれる可能性が高まることが示されています。この成果は、将来的に翻訳エンジンの性能をさらに高める可能性を秘めています。
「ヤラク翻訳」の技術的な方向性を裏付ける研究
この研究は、生成AIを搭載した翻訳支援ツール「ヤラク翻訳」の性能に直接関わるものではありませんが、八楽が目指す技術的な方向性が学術的にも正しいことを示すものです。
具体的には、以下の点が確認されました。
-
文書全体の自然さや一貫性を高めるアプローチの有効性
-
複数の候補訳から最適な訳文を選ぶ仕組みの設計の有効性
-
感覚ではなく、客観的なデータに基づいて翻訳品質を高める取り組みの有効性
八楽では、安定した翻訳品質を生み出す機械翻訳（NMT）をベースに、GPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）を組み合わせることで、より自然で文脈に合った翻訳を目指し、日々改良を続けています。
ヤラク翻訳ユーザーにとっての意義
この論文の成果は、ヤラク翻訳のユーザー企業にとって、以下のようなメリットにつながると考えられます。
-
翻訳技術の方向性に学術的な裏付け: 八楽が重視する「文書レベルの品質向上」という技術が、学術的にも評価されていることが確認されました。
-
継続的なプロダクト改善を支える技術基盤: 翻訳モデルが科学的な検証に基づいて開発されているため、今後の品質向上が期待できる技術的な土台が示されました。
-
企業文書で求められる一貫性の向上: 契約書、マニュアル、IR資料など、複数文にわたる文章で特に重要な文脈の整合性が、より高まる方向性が明確になりました。
-
データ駆動の開発姿勢の明確化: 感覚に頼らず、客観的な評価と研究に基づいて品質改善を進める姿勢が示されており、サービスの信頼性を判断する材料となります。
-
長期的な利用に対する安心材料: 翻訳技術への継続的な投資と研究体制が示され、長期的な利用を検討する際の安心材料となります。
論文概要
-
論文名: Quality Estimation Reranking for Document-level Translation（文書レベル翻訳のための品質推定リランキング）
-
掲載誌: 機械翻訳No. 83 2025年11月29日発行（発行人：アジア太平洋機械翻訳協会）
-
論文の主な内容:
-
文書レベルにおけるQEリランキングの検証
-
NMTモデルが生成した複数候補のQEによる再選択
-
SLIDE、Comet、GEMBA-DAなど複数手法の比較
-
自動評価による品質向上の確認
-
実務利用を想定した計算効率の検証
-
-
著者: 八楽株式会社 NLP（Natural Language Processing）チーム
関連リンク
- AAMT Journal 機械翻訳 No. 83: https://aamt.info/wp-content/uploads/2025/11/AAMT%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%83%8A%E3%83%ABNo83.pdf
（※50ページに当該論文が掲載されています）
