AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「翻訳系AIの改善が必要だ」と言われて困っていて、特に時制のズレが問題だと聞きました。これ、うちの業務にどれほど影響しますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。結論から言うと、時制のズレは翻訳の「意味」を損ない、契約書や仕様書の誤解につながる可能性がありますよ。要点は三つです：1) ユーザーが誤解するリスク、2) 自動翻訳の評価指標がカバーしていない問題、3) それを測るためのデータが不足していた点です。
なるほど、しかし具体的には「時制のズレ」ってどんなケースですか？過去形と現在形を取り違えるような単純な話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！時制には単純な過去・現在だけでなく、完了や過去完了などのニュアンスがあります。身近な例で言えば「もう終わっている（完了）」と「終わった（単純過去）」は受け手の行動を変えてしまう場合があります。機械翻訳（MT: Machine Translation／機械翻訳）では、この微妙な違いを安定して保つのが難しいのです。
これって要するに、時制をきちんと扱えるかどうかで「意味の正確さ」が変わるということですか？それとも単に文法的な正しさの問題ですか？
素晴らしい着眼点ですね！要するに両方です。文法的な正しさは基本である一方、時制のズレは訳文の意味解釈を変え得ます。ビジネス文脈では意味の違いがコストや責任に直結するので、単なる文法チェック以上に重要といえます。解決にはまず測ることが必要で、そのためのデータセットと評価指標を作ったのが今回の研究です。
測る、ですか。それは例えばどんな基準で測るのですか。費用対効果を考えると、評価に大きなお金はかけられません。
大丈夫です、一緒にできますよ。今回の研究は「時制予測精度（tense prediction accuracy）」というシンプルな指標を使っています。要は元文の時制と訳文の時制が一致しているかを数値化します。これにより現場での誤訳リスクを定量化でき、改善の優先順位付けがしやすくなります。
なるほど。では、うちの翻訳ワークフローにどう組み込めば投資対効果が出ますか。外注か内製か、あるいはツールレベルの調整で足りますか。
素晴らしい着眼点ですね！実務での導入は段階的が合理的です。まず既存の翻訳結果をサンプル抽出し、時制一致率を計測します。問題が限定的ならルールベースのポストエディットで対処可能です。広範囲ならモデルに時制を学習させるアプローチが必要になります。要点を3つにまとめると、1) 現状評価、2) 小さな修正での費用対効果検証、3) 必要ならモデル改善です。
わかりました。では最後に、私の言葉で要点を確認していいですか。時制のズレは文書の意味を変え得るリスクであり、そのリスクを定量化するためのデータと指標ができたので、まずは評価→小さな改善→必要時にモデル改良、という段階的な対応が合理的、という理解で合っていますか？
そうです、その理解で完璧です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
