AI時代に翻訳者はどう変わるのか
AI翻訳はここ数年で急速に進化しました。
DeepL や
ChatGPT の登場により、翻訳の作業スタイルも大きく変わりつつあります。
しかし、最近AI業界で注目されているのが
RAG（Retrieval Augmented Generation）
です。
RAGは今後、翻訳の世界でも重要な技術になる可能性があります。
この記事では、RAG翻訳とは何か、そして翻訳者の仕事が今後どう変わるのかを解説します。
RAGとは何か
RAGとは
検索（Retrieval）＋生成（Generation）
を組み合わせたAI技術です。
通常のAI翻訳は
原文 → AI → 翻訳
という流れです。
一方、RAGは
原文
↓
データ検索
↓
AI生成
↓
翻訳
という流れになります。
つまり
AIがデータベースを参照して翻訳する
という仕組みです。
なぜRAGが重要なのか
AI翻訳には弱点があります。
それは
専門用語に弱い
という点です。
例えば
- 特許翻訳
- 医薬翻訳
- 半導体翻訳
では、専門用語が非常に多く登場します。
AIは一般的な文章には強いですが、
専門分野の翻訳ではまだ不安定
です。
そこでRAGが役に立ちます。
RAGでは
- 用語集
- 翻訳メモリ
- 技術資料
などを検索しながら翻訳します。
つまり
専門知識を参照しながらAIが翻訳する
仕組みです。
RAG翻訳の仕組み
RAG翻訳は大まかに次の流れになります。
原文
↓
データ検索
（翻訳メモリ・用語集など）
↓
AI生成
↓
翻訳
この仕組みによって
- 用語の統一
- 翻訳精度の向上
- 専門翻訳への対応
が可能になります。
RAGと翻訳メモリの違い
翻訳者にとって馴染みがあるのは
翻訳メモリ（TM）
です。
例えば
SDL Trados Studio
などのCATツールが使われています。
翻訳メモリは
過去の翻訳を再利用する仕組み
です。
一方RAGは
AIがデータを検索して翻訳する
という点が大きく違います。
つまり
翻訳メモリ
→ 過去訳を再利用RAG
→ AIが知識を参照して翻訳
という違いがあります。
RAG翻訳とCodex
RAG翻訳と相性が良いのが
翻訳パターンDB
です。
例えば
- 構文パターン
- 翻訳フレーズ
- 技術用語
こういったデータを蓄積すると、RAG翻訳の精度が上がります。
例えば特許翻訳では
in certain embodiments
→ ある実施形態では
configured to
→ ～するよう構成されている
こうした翻訳パターンが多く存在します。
このようなデータベースを構築すると、
AI翻訳の精度が大きく向上
します。
RAG翻訳で翻訳者は不要になるのか
結論から言うと
翻訳者は不要にならない
と考えています。
理由はシンプルです。
RAG翻訳でも
- 翻訳データ
- 用語集
- 構文パターン
を作る人が必要だからです。
つまり
翻訳者の役割は
翻訳する人
↓
翻訳データを作る人
へと変わる可能性があります。
AI時代の翻訳者
AI時代の翻訳者に求められるのは
- 専門知識
- 翻訳データ構築
- AI活用
です。
特に
翻訳パターンDB
は重要になるかもしれません。
翻訳者の資産は
翻訳メモリ
↓
翻訳パターンDB
↓
AI翻訳データ
へと進化していく可能性があります。
まとめ
RAG翻訳は
AI翻訳の次の段階
と言われています。
今後は
- AI翻訳
- 翻訳データベース
- 専門知識
を組み合わせた翻訳スタイルが増えていくでしょう。
AI時代でも
翻訳者の役割はなくなりません。
むしろ
翻訳データを作る専門職
として重要になる可能性があります。
RAG翻訳は、翻訳者の未来を考える上で
非常に興味深いテーマだと思います。
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