立教大学

結論から申し上げると、目的に応じて補完し合い、共存していくものと考えています。

MTはルールベース、統計ベースからニューラルベース、つまりAIを活用するものへと進化する中で、その性能が急速に高まっています。美学的側面を持つ文芸作品や、字数などさまざまな制約のある字幕の翻訳が、近い将来AIにとってかわるとは思えませんが、技術資料やビジネス文書などを扱う「産業翻訳」の世界では「MT＋ポストエディティング（PE）」が主流になるのではないかといわれています。PEとは、MTによる訳出を人間が編集する作業です。このPEを誰が担っていくのかが、翻訳研究者や産業界で議論されているホットな話題の一つです。

一方、通訳の「機械化」は少々複雑です。自動（機械）通訳は、音声をテクスト化し、そのテクストをMTにかけ、その結果（テクスト）を音声に戻すというステップを踏む仕組みになっています。まずは、正確な音声認識の技術が必要なのですが、話し言葉の特徴であるアクセントや言い淀み、またジェスチャーなどの非言語要素に対応するのは難しいことです。さらに、日本語には敬語があります。通訳者はコミュニケーションにおけるそれぞれの当事者の関係性などを見ながら適切なレベルの言葉を選んでいますが、こうした点はMTが苦手とするところです。

レストランでの注文や道案内などの短いトランザクションでしたら、自動通訳が対応できることもあるでしょう。でも、人が自発的に行う連続的な会話のやりとりには、言語能力だけでなく異文化理解能力も備えた人間の通訳者でないと対処できない側面が多々あります。