学習の振り返り

2年目第40週目の振り返り ( 10/21 – 10/27 ) :つなげる

学習記録

学習時間

学習時間:41時間25分

  • 純粋な学習時間:10時間10分
  • 実ジョブ:24時間45分
  • ブログ記事:0分
  • 第2領域の時間:6時間30分(読書・教材視聴など)

 

学習内容

  • 実ジョブ(中国語:2件、中国語&英語:2件・最終チェックのみ)
  • 治験翻訳の学習(資料を読む、安全性情報関連)
  • 実ジョブ関連の学習
  • 翻訳祭+メディカルジャパンへの参加・まとめ

 

レバレッジ女子会 in 横浜:誰よりもはしゃぐ幹事

イベントウィークが、終わった。

メディカルジャパン、翻訳祭、そしてその後の女子会。

順番が前後するが女子会から話そうと思う。

 

というのも今回はいつもと文体を変えているのだが、その理由が女子会にあるからだ。

 

遠方からご参加くださったketaさんのこちらの記事

「keta さんってバッリバリのリケジョだと思ってましたー。意外にふわっとしててビックリです」

と失礼なことを言ったのは私である。

その時に、「生活感漂う記事も読みたいです」とさらに無茶ぶりをしたのだが、それに答えてくださった形だ。

感謝しかない。

(ketaさん、ありがとうございます。ジョブ頑張ってください)

 

そんなこんなで、何の需要もないだろうがいつも「ふわっふわ」な自分は逆にたまには「カタく」書いてみようと思った次第である。

ただ、書き始めて思ったのだが、文体だけカタくしても中身がふわっふわじゃ逆に滑稽なだけじゃないだろうか。

・・・まあ、たまにはいいか。

 

女子会メンバーは計6名。私は今回、幹事を仰せつかった。

「幹事」なんて私の仕事じゃないと思い込んでいたが(たぶん初めて)、そういう思い込みを外していこうという気持ちもあって勝手に手を上げた。

細かい反省点はいろいろあるが、まずまず楽しんで頂けたと思う。

そして、自分自身が少々楽しみすぎてしまった感もある(2年ぶりくらいにちょっとだけお酒を飲んだ。ちなみに飲んでも性格は変わらない)。

業界騒然の「例の件」も含め、翻訳祭の内容、ジョブの状況やこれからの展望など、たっぷり3時間以上お話した。

 

私が思う女子会での一番の収穫は、やはり実際にお会いすることでエネルギーをもらえることだ。

皆それぞれ事情は違うけど、本当にものすごい努力を積み重ねている。

月並みな感想だけど、自分も頑張ろうと思うし、自分の持っている情報やら何やらはできるだけ還元したいと思う。

参加してくださった皆さま、本当にありがとうございました!

 

メディカルジャパン:遠隔診療を掘り下げる

翻訳祭の前日はメディカルジャパンに参加した。

主な目的は今後の医療機器業界(特に遠隔医療関連)の動向を探ること。

そのために有料セミナーを含むセミナーを聴講し、ブースを回った。

 

セミナー中に出てくるキーワードはやはり、「医療資源の偏在」であった。

医師数、設備数、そして診療科の偏り。

一番興味深いセミナーは、実際に地方でオンライン診療(遠隔診療)を導入している外房こどもクリニックの黒木院長の講演だった。

小児科でもオンライン診療に適する疾患とそうでない疾患があること、オンライン診療の限界、そしてオンライン診療の意外なメリット(患者の生活環境がわかるなど)が紹介されていた。

オンライン診療の普及が進まない理由についても、制度的な側面(保険適応になる疾患に、オンライン診療にするメリットがないなど)から説明があった。

これまで通信速度や必要な機器など、一方向からしか捉えていなかったオンライン診療に対する知識がだいぶ立体的になってきたので、もう少し調査を進めて、このテーマについてはちゃんと記事として別途まとめる予定。

 

翻訳祭その1:MTPEは誰の仕事か

初参加の翻訳祭。

一番興味があったセミナーは医学翻訳者の津山さんの「NMT+PE=医学翻訳の新たな潮流」というAI翻訳がらみのセミナーだった。

イートモの成田さんも記事にされていた通り、製薬会社の協力のもと、医薬に特化したAI翻訳のデータベース(320万文対以上の日英対訳データ)が出来上がったことが先日大きなニュースになっていた。

プレスリリースはこちら。

大規模翻訳データによる製薬業界向けAI自動翻訳システムの最適化

 

セミナーでは、通常のNMT(General NMT)と製薬会社の大規模なコーパスからなるNMT(Adaptive NMT)の出力を比較し、その特徴と、翻訳者としてどのように対応すべきかに焦点を当てて話が進められた。

Adaptive NMTの特徴としては、以下の点が挙げられる。

  1. 専門用語の訳出精度が高い
  2. 一見自然であるがよく見ると訳抜けがあったり文の係りがおかしい
  3. コーパスが強力であると、新人翻訳者が「誤訳」と判定してしまうようなこなれた訳出をする

①と②については言わずもがな、かと思う。

ここで重要なのは③で、これについても自分でAI翻訳を使っていて思うことがあったので興味深かった。

セミナー資料から例文をそのまま出すのもまずいので、少し文を変えての紹介になるが、例えば次のようなものである。

These adverse events were not related to Drug A.

イートモ風にDrug Aにしてみた。ちょっと不自然な英文かもしれないが。

これをどう訳すだろうか(特にnot related to)。

「これらの有害事象には薬剤Aとの関連性はなかった」のように「関連性がない・関連していない」と訳すのが一般的ではないかと思う。

これに対し、Adaptive NMTは「薬剤Aとの因果関係は否定された」と訳出する。

 

「治験薬との因果関係は否定された」という文章は医薬関連文書には頻出であり意味も的確なので、これはそのままでよいことになる。

ただ、実際にこれをPEする段になったら、私はかなり迷ってしまうと思う。直すべきか、そのままでよいのか。どこまで原文に忠実であるべきかがまだ判断できない部分があるためだ。

 

そこで忘れてはならないのは、「PEは限られた時間の中で行わなければならない」ということである。

セミナー中も、65%の訳をめざせばよい、という話は何度も出てきた。

 

ここに挙げた例以外にも、例えばどこぞの製薬会社のコーパスに入っていた具体的な文書名が「Instructions for Use」の訳語となっていたらどこまで裏取りすべきなのかなど、「賢いAIによって惑わされる」事態が発生する。

こんな文章ばかりで、しかも毎回「どうしよう」と迷っていたらちっとも作業は進まない。

 

もっとも、「惑わされてしまう」のは知識・経験がないからであって、ベテランであれば一瞬でそのままでよい訳語か手直しが必要かを判断し、必要な部分のみ訂正をすることができる。

実際にセミナーでも「ベテランはより早く、より多くの訂正を行う」という実験結果が紹介されていた。

 

つまり。

Adaptive NMTのPEはベテランでないとできない(少なくとも、求められるスピードではできない)ということになる。

津山さんのお言葉を借りれば、「100%人力で完璧に翻訳できる人が65%で寸止めする」のが本来のPEなのだ。

 

PEは誰の仕事か?という問題はひとまず置いておいて、翻訳者としてどう対応すべきだろうか。

津山さんは以下の通りの指針を示された。

  • AI翻訳の特徴をつかむこと
  • 分析的に考察すること(「流れ」で見ないこと)
  • 時間的な制約があることを念頭に置いて、「見切り術」を身につけること

長々書いてしまったが、結局は「実力」が必要ということだ。

がんばろう。

11/3追記:講座受講生の方でこの記事に興味がある方は、ビデオセミナー(3285号:AI翻訳に未来はあるか?)のご視聴をおすすめします。

 

翻訳祭その2:狙い通りトライアル応募へ

翻訳祭当日はもともと時間がない(こんな日に限って外せない用事が朝からあった)のがわかっていたので、翻訳会社のブース訪問ははじめから絞っていた。

特にそのうちの1社(メディカル系)は、今の仕事と接続できそうな分野に需要がありそうだったため、ニーズを探りつつ、今自分がやっていることを説明し、一見関係ないように見えるが実は結構関連していることなどをアピールした。

 

半分社交辞令かもしれないが「是非トライアルを~」ということになったので、お礼を兼ねたメールにCVを添付して早速応募した。

恐らく課題文は送って頂けると思うので、想定分野の学習+トライアルが来週のメインになる予定。

 

ちなみにその分野は対訳も探しやすい(いつものPMDAさん(医薬品医療機器総合機構)がいい仕事をしている)。

例えばこのあたり。

2019年度 医薬品・医療機器等安全性情報(No.362-)

今の仕事と日本語の文体がやや異なるので、少し慣れる必要がある。上記の資料の英語はおそらく日本人が訳しているのだろうけれど、日本語の表現をつかみたいので特に問題にはならない。

ありがたく使わせてもらおう(本当はもっと前から集中して勉強しておくべきだったが)。

 

まとめ

中途半端な記事を書いてもな、とまとめてしまったら長くなってしまった。

そして、文体を変えれば記事もシュッとするわけではないことがよくわかった。

 

今回、受講生をはじめいろんな方々にお会いした。

他人から得られるものは本当に大きい。

ただ、「他人との交流から得た気づき」というのはそのままではやっぱり「他人」のもので自分のものにはなっていかないと思う。

 

やることはただ一つ。

自分自身が行動して、そこで得た気づきからさらに修正・改善して行動を続けること。

 

次に皆さんにお会いするときには一回り大きくなっていたい。

 

あ、「痩せた?」と言われたので物理的にもちょっとだけ大きくなりたい。

 

POSTED COMMENT

  1. nao より:

    asaさん
    イベントお疲れさまでした。
    MTPEの情報、なるほどーと思うことで、
    記事にまとめてくださってありがとうごいます。
    機械翻訳については、特徴を認識して、
    どのように使っていくかを分析する必要が
    あるなと思ってたところなので参考になります。

    あと、女子会幹事お疲れさまでした。
    楽しそうで、うらやましい限りです。
    あ、でも。12月にasaさんにお会いできるのを
    楽しみにしてます^^

    • asa より:

      naoさん

      コメントありがとうございます。

      機械翻訳に使われずに、
      使いこなせるようになりたいですね。

      12月ももうすぐですよね。
      naoさんにお会いできる日を楽しみにしています!

  2. keta より:

    asaさん

    今更でですが、イベントの幹事&お声がけありがとうございました。
    とても楽しかったです!

    PEって、広く言えば校正の仕事になるかと思います。
    最近、某大手の特許校正の研修をうけましたが、普通に翻訳をするよりも難易度が高いと感じました。
    高度なMTの結果を正しくPEするのにもまた、それ相応の技術が求められるのでしょうね。
    うーん、頑張らなくては!

    • asa より:

      ketaさん

      先日は横浜までお越し頂いて本当にありがとうございました。
      本当に楽しかったです。

      そしてコメントありがとうございます!
      (すみません、当初ketaさんのブログに
      コメントしようと思ったのですが
      鬼ジョブの前だと思って控えてました)

      ketaさんもブログに書かれてましたが、
      校正もまた違う能力が必要ですよね。

      MTPE案件を受けたとしても、
      そこから自分のレベルアップにつなげることを
      意識していきたいですね。

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