翻訳会社と世界情勢

もう37～38年前の話ですが、そのころよく都市銀行の営業マンたちと私との間で下記のようなやり取りがありました。

銀行員：「ジェスさんは、神奈川県や横浜市で規模的には何番目くらいの翻訳会社ですか？」

丸山：「んー、わかりません」

銀行員：「それでは神奈川県あるいは横浜市に翻訳会社はいくつあるのですか？」

丸山：「んー、まったくわかりません」

そう答えると大銀行の担当営業マン達は、決まって「御社も近隣のライバル情勢を把握しておいた方がいい」という趣旨のアドバイスをしてきました。

しかし、私はいつも次のように答えていました。

丸山：「近隣にいくつ翻訳会社があるか知りませんが、ほとんど興味はありません。重要なことは常に世界情勢ですから」

「何をエラソーに」という態度を露わにする銀行マンもいましたが、当時ジェスコーポレーションは、マンションの1室の有限会社でしたからそう思われてもしかたがなかったでしょう。

当時は日本の中小企業の多くを土木建築業が占め、地元の公共投資の予算がいくらで、地元にライバル企業が何社あって、自社はそこで何番目・・・それがとても重要な指標だったのです。

そのため私はエラソーな気持ちで「重要なのは世界情勢」と答えていたわけではありません。事実、その後幾度となく繰り返される世界情勢の激変に多大な影響を受けながらも、風を読み、潮の流れを読み、太平洋に浮かぶ木の葉のような船を操りながら、38年間サバイバルしてきました。

つまり翻訳会社にとって重要な指標は、国内情勢や公共投資や個人消費ではなく、国際情勢ということです。現在であればアメリカ、中国、アジア新興国、ヨーロッパの経済、それに影響を与えるエネルギー、国際紛争というところでしょうが、特に株価や為替の動きはとても重要です。

米中貿易戦争

さて、昨今マスコミを騒がせているいわゆる「米中貿易戦争」ですが、これは両国の関税の掛け合いによる我慢比べという問題だけではありません。よく言われているようにその裏に両国の世界への覇権争いや安全保障が潜んでいるやっかいな問題です。

そしてこの問題の中心となっているのが、中国によるアメリカの技術・情報の盗用疑惑、もっと具体的に言うと、中国の巨大企業ファーウェイによるバックドア疑惑です。

バックドアとは、正規のセキュリティ手順を踏まずにパソコンやスマートフォンの内部へ侵入するドア、つまり裏口（backdoor）のことで、ファーウェイはそれを各機器に忍ばせていると言われています。実際2019年3月にはマイクロソフトがファーウェイ製ノートパソコンの中にバックドアが設置されているのを発見したと報道されています。

次世代通信網である第五世代（5G）へ向けて、ファーウェイ製品は着々と世界中に浸透しつつあるため、将来へ向けて安全保障上大変な脅威になる、とアメリカは主張しています。 そして、この主張はあながち不当だとも言えない事情があるのです。

それは中国が2017年6月に施行した「国家情報法」で、その第7条に以下の文言があります。

「第 7 条　いかなる組織及び国民も、法に基づき国家情報活動に対する支持、援助及び協力を行い、知り得た国家情報活動についての秘密を守らなければならない。」

この条文は一般的には、以下のように解釈されています。

「第7条　いかなる組織および個人も、国家の情報活動に協力する義務を有する」

今から数年もすれば全世界に第5世代の通信網が行きわたるでしょう。そのときに中国という巨大国家に後押しされた巨大企業ファーウェイが価格競争をしかけて、世界中のライバル企業を蹴落とし、第五世代の覇者になっていたらどうなるでしょうか。世界中の通信部品メーカーは、ファーウェイなしには存在し得ない状況になっていることでしょう。

そのためファーウェイを操る中国共産党の世界支配を止めるには、今しかないとアメリカは現在やっきになっています。

いや、「時すでに遅し」という声も聞かれます。「中国は必要な部品をすべて自国で賄い、より力をつけ、13億人という自国の巨大マーケットだけで十分食っていける」・・・そう主張する人もいます。「いや、そんなことは不可能だ」と主張する人もいます。さて、どうなるでしょうか。

版下作成

翻訳から印刷までの工程を大雑把に言うと、翻訳⇒　デザイン⇒　版下⇒　製版⇒　印刷となります。印刷は「版」にインクをつけ紙に転写して行うのですが、この「版」を作成する工程を製版と言います。そしてその製版前の原稿が版下となります。

したがって版下は、文字や表や図などのレイアウトが最終形として完成している状態の原稿のことを言います。

このデザイン、版下作成、製版という印刷前の一連の工程をすべて机の上のパソコンで行うことをDTPといいます。 これはDesktop publishingの略で、直訳すれば「机上出版」となります。

DTPは、1980年代半ばにアメリカで誕生し、日本でも1990年前後から急速に普及しはじめたのですが、DTPが普及するまでは、印刷前のそれぞれの工程を人海戦術でこなさなければならずこれが結構大変でした。

これまでご紹介してきたように、タイプライターからワードプロセッサーへ移行することにより、文字の追加、変更、削除や作表は、電子データ上でできるようになり、修正作業はとても楽になりました。

しかしながら図がある場合にはそうはいきません。図は紙のコピーをとり所定の箇所へ糊で貼り付ける図の貼り込みという工程が必要だったからです。

特に技術文書は図が多いので大変ですが、CAD (computer-aided design) 、つまりコンピューターによる設計支援ツールなどがない時代には、技術者が手で書いた設計図や回路図などのラフな図を清書するトレースという工程も必要でした。

トレースや図の貼り込みの工程は以下の通りです。

はじめに、トレース台の上にラフな図の書かれた紙を置き、その上にトレーシングペーパーを重ねます。トレース台は、ガラスの下に蛍光灯が入っていて、図の線が透けて見えるので、烏口（からすぐち）やロットリングという製図用のペンを使って線をなぞって清書をしていきます。

トレース台（出典：こちら）

烏口（出典：こちら）

トレースが完了したら、その図を複写機でコピーし、カッターナイフで該当部分を切り抜きます。次に、タイプライターで別紙に打ち込んである訳文をカッターナイフで細かく切り取り、続いて、その紙片をピンセットを使って所定の箇所に糊で貼り付けます。最後に図全体を文書の所定の箇所へ貼り込み、これでやっとこの図の貼り込みという作業が完成します。

このように版下作成における図の処理には多くの人手間がかかっていたのですが、その後、設計の世界にCADが普及していき、クライアントから支給される図も機械で作成されたものが急増し始めました。そのためトレーサーという職業もあっという間になくなってしまいました。

ただし、「機械で作成された図」と言ってもそれはまだ電子データではなく、紙で支給されたものだったので、原文の文字をホワイトで消し、その上に糊とピンセットを使って訳文を貼り付けるという図の貼り込み作業はしばらくのあいだ続きました。

しかし、1990年代も半ばになると安価で優れたレイアウトソフトや画像描画ソフトが次々と現れ、アップルの Macintosh (Mac) に PageMaker や Illustrator を載せてデザインや制作を行うようになりました。

その後 Mac に Adobe のレイアウトソフトやデザインソフトを載せて制作を行うという流れは、多くのプロのデザイナーに受け継がれ現在に至っています。

一方、複雑なレイアウトを求められない一般文書や超大量の文書でなければ、今では MS-Wordが事実上のスタンダードとなっています。 基本的にMS-Word はワープロソフトであり、DTPソフトではないのですが、DTPソフトに求められる数々の基本的な機能を兼ね備え、最も世の中に普及しています。そのため支給された MS-Word のデータ上に上書き翻訳するというやり方が、翻訳業界の中心になっています。

（この項、終わり）

和文ワードプロセッサー専用機

1982年、和文ワードプロセッサーを購入しました。キヤノンのキヤノワードというワープロ専用機で、現在の複合機ほどの大きさがありました。これはローマ字入力で日本語を入力できるという点において、従来の和文タイプライターや写植機とは比べようもないほど使いやすい商品でした。買った当初このキヤノワードは330万円もしたのですが、半年後に半額になり、そのまた半年後に100万円を切りました。

キヤノワード （出典：こちら）

その後しばらくして業務用ワープロでもっともシェアを持っていた富士通のOASYSを購入したのですが、1980年代なかば頃になると日本中の電機メーカーはどこもかしこも和文ワープロ専用機を売り出していました。そしてあっと言う間に30万円を切り、それを契機に一般家庭にも一気に普及し始めました。

OASYS 100GS （出典：こちら）

パソコンのワープロソフト

1980年代なかば、和文ワープロ専用機と共に大量に世に出回り始めたのが、NECのPC-9800シリーズ、いわゆるPC98と言われるパソコンでした。「ピーシーキューハチ」もしくは単に「キューハチ」と呼ばれ、多くの日本人に親しまれました。一時期は日本のパソコンシェアの過半数を優に超す「伝説の国民機」でした。

PC-98 DO （出典：こちら）

その伝説の国民機に搭載され、一時期一世を風靡した日本語ワープロソフトが、ジャストシステムの一太郎でした。

PC-98に一太郎を搭載すれば、パソコンとして表計算ソフトや経理ソフトその他、パソコン本来の機能を使え、かつワープロとしても使えるということで徐々に世の中に浸透しはじめました。

一太郎 （出典：こちら）

しかし、その後すぐにマイクロソフトが独自のワープロソフト、MS-Wordの日本語機能を強化し、他製品との抱き合わせ販売などで大攻勢をかけたため、日本語ワープロソフトのシェアは一気にMS-Wordへと傾いたのでした。

両者の戦いは1990年代なかばにはほぼ決着がつき、ワープロソフトのシェアではMS-Wordが一太郎その他を圧倒し現在に至っています。同時に日本の電機メーカーが販売していたOASYSなどの日本語ワープロ専用機もほぼ時期を同じくして市場から消え去っていきました。

このように英文ワープロ専用機と和文ワープロ専用機がパソコン用のワープロソフトへ収斂し、一太郎はじめ数多くのワープロソフトもMS-Wordへと収斂し現在に至っています（ただし、一太郎は現在でも販売され頑張ってはいますが・・・）。

以上、ここまでわが業界におけるワープロ変遷の一部をご紹介させていただきましたが、DTPに関しては、また次回以降述べさせていただこうと思います。

（この項続く）

英文ワードプロセッサ―専用機

1981年、会社に入って初めてワードプロセッサーという言葉を知りました。もちろん見るのも初めてだったのですが、米国IBM製の “Displaywriter” という英文ワードプロセッサーでした。

タイプライターで文字を打ち間違えれば、直すのは大変です。そのため「一打入魂」で早く正確に打つ職人芸が求められました。しかし、ワードプロセッサーでは、ディスプレイ上で文字を自由に追加、変更、削除でき、しかも文字情報を記憶し、あとからいくらでも修正が可能となりました。そのため英文タイピストという職業のあり方そのものを大きく変えるきっかけとなりました。

また、IBM Displaywriter には、スペルチェックの機能も備わっていました。しかし、辞書に入っている語彙数がわずかで、”Japan” や “Japanese” などの言葉さえも入っていない代物だったので、まったく使い物になりませんでした。コンピューターによるスペルチェックがそれなりに機能するようになるのは、その後7～8年経ってからだったと思います。

IBM Displaywriter （出典：こちら）

その後しばらくして客先の要望により、CPT の英文ワードプロセッサーを2台購入しました。確か1台で400万円くらいした記憶があります。それに加えてメンテナンス料金が1台につき年間40万円以上かかり、かつ消耗品類もかなり高かったという記憶があります。

CPT （出典：Wikipedia）

その後しばらくして、Wang の英文ワードプロセッサーが急速に日本でシェアを伸ばし始めました。ワードプロセッサーは、機能や値段よりもそのシェアが最も重要でした。つまり、客先が使っているワードプロセッサーの種類にあわせなければ、納品するデータつまりフロッピーディスクを納品することができないからです。

結局ジェスコーポレーションでも、1985年ころに3台の Wang を1,200万円以上かけて購入しました。まさに清水の舞台から飛び降りる覚悟だったのですが、なんとかブームの最後に乗っかることができ、とりあえず投資資金プラスアルファくらいは回収することができました。

Wang （出典：こちら）

当時はどの英文ワードプロセッサーも8インチのフロッピーディスク（IBMでは、ディスケットと呼んでいましたが）を使っていましたが、その後、8インチ ⇒ 5インチ ⇒ 3.5インチと順次縮小されていき、かつ記憶容量は飛躍的に増大していきました。それにしてもフロッピーディスク容量のピークは1.44 MB だったわけですから、現在のギガやテラの世界は、あの当時は想像もできませんでした。

その後しばらくすると富士ゼロックスが J-Star を発売し始めました。これは、マウスやアイコンやマルチウィンドウを備えたワークステーションで、文字ばかりでなく、複雑な表や画像までもデジタルデータとしてとりこみ、編集することができる画期的な商品でした。

ただし、この J-Star の一番の問題点は、とにかく金額が高い、メンテナンス料金も高い、いや高すぎるという点でした。そのため私はさすがにこの導入には二の足を踏み、しばらく様子を見ることにしました。

実際 J-Star を導入したライバル各社は、かなり苦戦している様子でした。その後、パソコンやApple の Macintosh の急速な普及を考えるとあの時に勢いで J-Star を購入せずによかったと思います。

いずれにせよ、当時英文ワードプロセッサーはどれにしてもたいへん高価だったため、設備投資の機種の選定とタイミングは、非常に重要でした。

和文ワープロやDTPに関しては、次回述べてみたいと思います。

（この項続く）

タイプライター

翻訳業界に昔（1980年代～1990年代）あって今ないものと言えば、まず最初にタイプライターが思い浮かびます。

私がこの業界に入ったのは1981年ですが、当時はちょうどマニュアルタイプライターから電動タイプライターへ移行する真っ最中でした。私も下の写真のようなタイプライターを渡され、自宅でタイピングの練習をした記憶があります。

当時は翻訳者もタイピストも紙と紙のあいだにカーボン用紙を挟み、カーボンコピーを残していたのですが、打ち間違いなどすると2枚ともホワイトで修正しなければならず非効率でした。ワープロが当たり前となっている現在ではとても考えられないことです。

マニュアルタイプライター （出典：Wikipedia ）

そして、その後急速に世の中に普及し始めたのが、電動タイプライターでした。当時圧倒的シェアを誇っていたのがIBMの電動タイプライターで、タイプボール（写真下）を使っていました。このボールが電動でくるくると回り、紙とボールの間に挟まれたインクリボンをたたいて文字を印字するのです。

電動式はマニュアル式に比べて、あらゆる点で機能的に優れていたのですが、とても大きく、重く、うるさくて、オフィス内で数十台が一斉に打たれ始めるとうるさくて電話の声を聞き取るのも大変でした。また、当時IBMの電動タイプライターは1台20万円から30万円もしたので、数十台を買いそろえ、かつ高額な消耗品を買い続けることも金銭的負担になりました。

特にタイプボールは、客先の要望に応じて4～5種類のフォントをそろえなければならず、また、落としたりするとどこかの文字が欠けるようこともあり、突然タイプボールが足りなくなるなんてこともありました。販売会社に電話しても在庫がなく、あわてて横浜港の倉庫まで受け取りに行ったなんてこともありました。

IBMのタイプボール （出典：Wikipedia ）

その後しばらくして、デイジーホイール（写真下）を使ったイタリアのオリベッティ―製の電動タイプライターが発売されたので購入しました。私たちは、このデイジーホイールのことを「おせんべい」と呼んでいましたが、間違えて落としても簡単には壊れずその点は良かったと思います。

デイジーホイール （出典：Wikipedia ）

さて、上記のタイプライターはすべて英文タイプライターの話ですが、和文タイプライターとなるとまた話が違ってきます。

1980年代初めころだったと思いますが、日本語のタイプを打ってもらうためにある小さな印刷屋さんへ行ったことがありました。

B5の用紙1枚に文字のベタ打ちだけだったのですが、2万円以上の費用がかかり、びっくりした記憶があります。翻訳の料金よりもずっと高かったからです。

その小さな印刷屋さんの中に入ると、薄暗い場所で猫背の女性が5～6人、下の写真のような和文タイプライターに向かって一心不乱に文字を打っていました。昔の話なので記憶も定かではないのですが、これよりももっと大きな機械だった気もします。

和文タイプライター （出典：和文タイプライター）

英語で使われる文字は、アルファベットの大文字と小文字52文字+その他の記号だけですが、少なくとも数千文字を使う日本語ではそうはいきません。活字の棒ひとつひとつをつまみあげてインクをつけて紙に打ちつけるわけです。当然ほしい漢字がなければ、活字の在庫のなかから探して入れ替えなければなりません。

気が遠くなりそうな作業ですが、当時和文タイプライターの職人さんたちは特殊技能者としてそれなりの賃金を得ていたことでしょう。しかしその後すぐにワードプロセッサーつまりワープロが急速に世の中に普及したため、和文タイプライターはあっという間に市場から消え去りました。

もっとも印刷業界においては、和文タイプライターに代わって写真植字機（写植）というものが普及したようですが、ワープロとDTPの急速な普及により、単なる文字入力だけという仕事に対する対価が、その後つるべ落としとなったことは言うまでもありません。

英文ワープロ、和文ワープロ、DTPに関しては、次回以降述べていきたいと思います。

（この項続く）

最後に他のヨーロッパ諸語から距離を置く言語、つまり言語学的にグループを形成していない独立した状態の言語を試してみます。具体的にはギリシャ語とアルバニア語がそれにあたります。また、リトアニア語はバルト語派に属する言語でお隣の国の言葉、ラトビア語と同じ語派ですが、バルト語派自体が他のヨーロッパ諸語とは少し距離をおく位置にあります。

ギリシャ語派
＜ギリシャ語　原文①＞
Πού είναι η ιαπωνική πρεσβεία;
（人間訳）
日本大使館はどこですか？
（Google訳　日本語）
日本大使館はどこにありますか？
（Google訳　英語）
Where is the Japanese embassy?

日本語も英語もきちんと訳されています（英語の方は “embassy” が “Embassy” になっていればより良かったという細かい問題はありますが）。

＜ギリシャ語　原文②＞
Τι μέρα είναι σήμερα;
（人間訳）
今日は何曜日ですか？
（Google訳　日本語）
今日は何の日です
（Google訳　英語）
What day is today;

日本語は「何曜日」が「何の日」になってしまい最後の「か？」も抜けているため使えません。英語は最後につける ”?” が ”;” になってしまったところが残念です。

アルバニア語派
＜アルバニア語　原文①＞
Ku është nevojtorja?
（人間訳）
トイレはどこですか？
（Google訳　日本語）
トイレはどこですか？
（Google訳　英語）
Where is the needle?

日本語の方はきちんと訳されていますが、なぜか英語のほうは唐突に “needle” （針）が現れてきます。完全に誤訳です。ただ不思議なことにGoogle翻訳に ”nevojtorja? だけを入力するとちゃんと「toilet?」と訳されます。ちなみに日本語の方も「トイレ？」となります。

＜アルバニア語　原文②＞
Mund të përdorni telefonin tuaj?
（人間訳）
あなたの電話を使ってもよろしいですか？
（Google訳　日本語）
あなたの携帯電話を使用することができますか？
（Google訳　英語）
Can you use your phone?

日本語の方は意図するところは伝わりますが、英語の方は “I” とすべきが “you” となり意味が逆になっています。

＜アルバニア語　原文③＞
A mund të më ndihmoni ju lutem.
（人間訳）
助けてください。
（Google訳　日本語）
あなたは私を助けてくださいすることができます。
（Google訳　英語）
Can you help me please.

日本語では話者の意図するところは伝わりませんが、英語の方では伝わるでしょう。

＜アルバニア語　原文④＞
Unë kam nevojë për një doktor.
（人間訳）
医者が必要です。
（Google訳　日本語）
私は医者を必要とします。
（Google訳　英語）
I need a doctor.

日本語も英語もきちんと訳されています。

バルト語派
＜リトアニア語　原文①＞
Ką jūs studijuojate? Studijuoju lietuvių kalbą.
（人間訳）
あなたは何を学んでいるのですか？　リトアニア語を学んでいます。
（Google訳　日本語）
あなたは何を教えていますか？　リトアニア語を学びます。
（Google訳　英語）
What are you studying?　 I study Lithuanian language.

日本語の方は、なぜか「学ぶ」が「教える」と意味が真逆になっています。英語の方は話者の意図するところは伝わっています。

＜リトアニア語　原文②＞
Man parėjus namo, paskambino draugė.
（人間訳）
私が家へ帰ると、女友達が電話してきました。
（Google訳　日本語）
私は友人を呼び出し、家に帰りました。
（Google訳　英語）
When I got home, a girlfriend called.

日本語の方は完全な誤訳ですが、英語の方は話者の意図するところはちゃんと伝わるでしょう。

＜リトアニア語　原文③＞
Atsiprašau, gal galite pasakyti, kur yra knygynas?
（人間訳）
すみません、本屋がどこにあるか教えてもらえますか？
（Google訳　日本語）
本屋がどこ申し訳ありませんが、あなたは私を伝えることができますか？
（Google訳　英語）
Sorry, can you tell me where is the bookstore?

日本語の方はまるで意味不明です。英語の方は “is” の位置がおかしいですし、もちろん”Sorry,” は “Excuse me,” にすべきですが、とりあえず相手に意味は通じるでしょう。

さて、ここまで17のヨーロッパ言語をGoogle翻訳で試してきましたが、この辺でこのシリーズを終了したいと思います。

全体を通して感じたことは、文章がシンプルであったり、定形表現であったりすれば、かなりきちんと訳されているということでした。

また、中には驚くほど見事に訳されている文章があるかと思えば、トンチンカンな訳になっていたり、意味が真逆に訳されていたりというケースもありました。

試した言語がどれもヨーロッパ言語の中では比較的マイナーな言語だったので、コーパスの少なさゆえにこのようなギャップが生じたのでしょうか。

また「日本語への翻訳」と「英語への翻訳」はどちらがより正確か、という観点から考えるとやはり「英語への翻訳」の方がずっと正確に訳されているという印象があります。

これは英語がヨーロッパ言語のひとつであるという理由に加えて、世界最大の流通言語である英語への翻訳ほうが、日本語への翻訳よりもより多くのコーパスが存在しているからということなのかもしれません。

Google翻訳は、使えば使うほど進化するディープラーニングという手法を用いたAIなので、今後良質のコーパスがもっと蓄積されていけば完成度はより高まっていくのでしょう。

しかし、現状においては、意味が正反対に訳されたり、まったく意味不明の訳になったりするので、人間によるチェックはまだまだ不可欠と言わざるを得ません。

（この項終わり）

次にフィン・ウゴル語派に属するハンガリー語とフィンランド語をGoogle翻訳してみましょう。両言語とも言語の形態論上、トルコ語、モンゴル語、日本語、朝鮮語、その他のアジア言語と同じ膠着語（こうちゃくご）に分類されています。

つまり英語から見れば、ヨーロッパ言語の中では、一番文法的に離れた存在の言語と言えるのかもしれません。

フィン・ウゴル語群
＜ハンガリー語　原文①＞
Kicsit rosszul érzem magam. Tudna adni valamilyen orvosságot?
（人間訳）
少し気分が悪いです。何か薬をください。
（Google訳　日本語）
私は少し病気を感じます。あなたはどんな薬を持っていますか？
（Google訳　英語）
I feel a bit bad. Can you give me some medicine?

上記は変な日本語ではありますが、なんとか意図は伝わるかもしれません。英語のほうは話者の意図するところはきちんと伝わるでしょう。

＜ハンガリー語　原文②＞
Szeretném megváltoztatni a foglalás létszámot.
（人間訳）
予約の人数を変更したいのですが。
（Google訳　日本語）
私は私の予約人員を変更したいです。
（Google訳　英語）
I would like to change the booking number.

日本語も英語もなんとか意図するところは伝わるのではないでしょうか。

＜ハンガリー語　原文③＞
Hol van a bevásárlónegyed ebben a városban?
（人間訳）
この街のショッピング街はどこですか？
（Google訳　日本語）
市内の商店街はどこですか？
（Google訳　英語）
Where is the shopping district in this city?

日本語も英語も意図するところは伝わるでしょう。

＜ハンガリー語　原文④＞
Elvesztettem a pénztárcámat. Benne volt a hitelkártyám.
（人間訳）
クレジットカードの入った財布をなくしました。
（Google訳　日本語）
私の財布を失くしました。それは私のクレジットカードにありました。
（Google訳　英語）
I lost my wallet. My credit card was in it.

日本語の方は、「財布がクレジットカードの中にあった」と意味が逆になっています。それに対し英語の方は、きちんと訳されています。

＜ハンガリー語　原文⑤＞
Körülbelül mennyibe kerül a taxi a városközpontig?
（人間訳）
市の中心までタクシー代はいくらくらいですか？
（Google訳　日本語）
市内中心部までどのくらいのタクシーについて？
（Google訳　英語）
About how much does the taxi cost to the city center?

日本語は残念ながら意味不明です。英語の方はかろうじて意味は通じるのではないでしょうか。

＜フィンランド語　原文①＞
Tämä katu on liukas.
（人間訳）
この通りは滑りやすい。
（Google訳　日本語）
この通りは滑りやすいです。
（Google訳　英語）
This street is slippery.

日本語も英語もきちんと訳されていると思います。

＜フィンランド語　原文②＞
Poliisi sulki kadun.
（人間訳）
警察は通りを封鎖した。
（Google訳　日本語）
警察は通りを閉じました。
（Google訳　英語）
Police shut the street.

日本語も英語もなんとか話者の意図するところは伝わると思います。

＜フィンランド語　原文③＞
Uskotko aaveisiin?
（人間訳）
あなたは幽霊の存在を信じますか？
（Google訳　日本語）
あなたは幽霊を信じますか？
（Google訳　英語）
Do you believe in ghosts?

日本語も英語もきちんと訳されていると思います。

＜フィンランド語　原文④＞
Hän sai kirjan vanhalta opettajaltaan.
（人間訳）
彼（あるいは彼女）は年取った先生から本をもらった。
（彼、彼女という表現はなく、男性も女性もhänと言う）
（Google訳　日本語）
彼は昔の先生から本を受け取りました。
（Google訳　英語）
He got the book from his old teacher.

日本語のほうは「年取った先生」が「昔の先生」になってしまっているところが残念です。英語の方は “his old teacher” が良いのか “an old teacher” が良いのか “the old teacher” が良いのか、この文章だけでは判断がつきませんが、話者の意図するところは伝わるでしょう。

以上、ヨーロッパ言語の中で英語と最も離れていると思われるフィン・ウゴル語派に属するハンガリー語とフィンランド語のGoogle翻訳を試してみましたが、その出来栄えについては、スラヴ語などと比べても特に際立った違いがあるとは感じませんでした。

（この項続く）

それでは続いて、南スラヴ語群に属するブルガリア語、セルビア語、クロアチア語、スロベニア語をGoogle翻訳してみます。

南スラヴ語群
＜ブルガリア語　原文①＞
Обичам класическа музика.
（人間訳）
私はクラシック音楽が好きです。
（Google訳　日本語）
私はクラシック音楽が大好きです。
（Google訳　英語）
I love classical music.

＜ブルガリア語　原文②＞
Къде е тоалетната?
（人間訳）
トイレはどこですか？
（Google訳　日本語）
トイレはどこですか？
（Google訳　英語）
Where is the toilet?

＜ブルガリア語　原文③＞
Не мога да говоря Български.
（人間訳）
私はブルガリア語を話すことができません。
（Google訳　日本語）
私はブルガリア語を話すことができません。
（Google訳　英語）
I can not speak Bulgarian.

上記3つの例文は、どれもがシンプルな定形表現であるからかもしれませんが、話者の意図するところは伝わっていると思います。

＜セルビア語　原文①　ラテン文字の場合＞
On je došao kući juče u dvanaest.
（人間訳）
彼は昨日家に12時に帰ってきました。
（Google訳　日本語）
彼は12で昨日帰ってきました。
（Google訳　英語）
He came home yesterday at twelve.

上記のセルビア語⇒日本語は「彼は昨日帰ってきた」ことはわかりますが、残念ながら「12で」が意味不明です。セルビア語⇒英語の方は、話者の意図は伝わるでしょう。

＜セルビア語　原文②　ラテン文字の場合＞
Ovo je Japanac koji često dolazi kod mene.
（人間訳）
これは私の家によく来る日本人です。
（Google訳　日本語）
これは、多くの場合、私に来る日本人の男です。
（Google訳　英語）
This is a Japanese man who often comes to me.

これは男の写真を指さしながらの会話シーンなのでしょうか。セルビア語⇒日本語もセルビア語⇒英語もなんとか話者の意図するところは伝わるのではないでしょうか。

＜セルビア語　原文③　ラテン文字の場合＞
Piši kao što govoriš i čitaj kako je napisano.
（人間訳）
話すように書き、書いてある通りに読め。
（Google訳　日本語）
あなたが話すよう書いて、それが書かれていると読みます。
（Google訳　英語）
Write as you say and read how it is written.

＜セルビア語　原文④　キリル文字の場合＞
Пиши кao што говориш и читaј кaкo je нaписaнo.
（人間訳）
話すように書き、書いてある通りに読め。
（Google訳　日本語）
あなたが話すよう書いて、それが書かれていると読みます。
（Google訳　英語）
Write as you say and read how it is written.

セルビア語③と④のGoogle日本語訳は意味不明です。英語のほうも “as” にすべきが “how” になっていて、やはり使えないでしょう。
セルビアではキリル文字とラテン文字の両方が使われていて、それぞれのアルファベットが一対一で対応しています。そのため原文がキリル文字であってもラテン文字であってもGoogle翻訳の結果は当然のごとくまったく同じでした。

＜クロアチア語　原文①＞
On uvek govori japanski.
（人間訳）
彼はいつも日本語を話しています。
（Google訳　日本語）
彼はいつも日本語を話します。
（Google訳　英語）
He always speaks Japanese.

＜クロアチア語　原文②＞
Javite se obavezno, kad budete došli.
（人間訳）
到着したら必ず連絡してください。
（Google訳　日本語）
あなたが来たときに、必ずするレポート。
（Google訳　英語）
Be sure to come back when you come.

クロアチア語の①は、日本語も英語もきちんと訳されています。②の方は、日本語はかろうじて意味を類推できそうという意味では、英語よりはまだましと言えるでしょうか。

＜スロベニア語　原文①＞
Sem Japonec. （男性の場合）　Sem Japonka. （女性の場合）
（人間訳）
私は日本人です。
（Google訳　日本語）
私は日本人です。　私は日本人女性です。
（Google訳　英語）
I am Japanese.　　I’m Japanese.

スロベニア語⇒日本語の方は、わざわざ「日本人女性」と訳しているところに感心しました。英語の方は、”I am” と “I’m” で使い分けているところを笑ってしまいました。たまたまコーパスがそうなっていたのでしょうか。いずれにしても意味は正しく伝わっています。

＜スロベニア語　原文②＞
Izgubil sem dokumente.
（人間訳）
私は自分の書類を無くしてしまいました。
（Google訳　日本語）
私はマイドキュメントを失いました。
（Google訳　英語）
I lost the documents.

日本語のほうは、英語の ”document” の意味を知らない日本人にとっては、「？？？」となってしまうので、やはり問題ありでしょう。
英語のほうは、意味は伝わるのではないでしょうか。

（この項続く）

ウクライナ語はロシア語、ベラルーシ語にきわめて近い東スラヴ語群の一員で、かつ歴史的、地理的関係から西スラヴ語群のポーランド語とも多くの語彙を共有しています。さて、そんなウクライナ語をGoogle翻訳するとどうなるでしょうか？

東スラヴ語群
＜ウクライナ語　原文①＞
Зробивши домашнє завдання, він пішов до друга.
（人間訳）
勉強を終えると彼は友人のところへ出かけた。
（Google訳　日本語）
宿題をやって、彼は友人に行ってきました。
（Google訳　英語）
Doing homework, he went to a friend.

＜ウクライナ語　原文②＞
Вона значно краще пише українською, ніж англійськю.
（人間訳）
彼女は英語よりもウクライナ語の方がはるかに上手に書けます。
（Google訳　日本語）
彼女は英語よりもはるかに優れウクライナを書き込みます。
（Google訳　英語）
She writes much better Ukrainian than English.

上記2つのウクライナ語の文章ともなんとか意味のわかる日本語になっています。英語に関して言えば日本語よりずっと良くできているのではないでしょうか。

次に西スラヴ語群に属する3つの言語、ポーランド語、チェコ語、スロバキア語を試してみます。この3言語はきわめて複雑怪奇な文法構造を持ち、ヨーロッパ言語の中で最も難解な言語と言われているそうです。そんなポーランド語、チェコ語、スロバキア語をGoogle翻訳するとどうなるでしょうか？

西スラヴ語群
＜ポーランド語　原文①＞
Chcialbym zarezerwować stolik dla sześciu osób na dzisiaj na dziewiętnastą.
（ちなみにChcialbym は、話者が男性の場合／話者が女性の場合は、Chcialabym を使います）
（人間訳）
今晩7時に6人で予約したいのですが。
（Google訳　日本語）
私は、19の上に、今日6人用のテーブルを予約したいと思います。
（Google訳　英語）
I would like to book a table for six people today for the nineteenth.

日本語も英語も時間を正確に表現できないところが残念ですが、それ以外は話者の意図が伝わる言葉になっているのではないでしょうか。

＜ポーランド語　原文②＞
Czy może mnie Pan poinformować o miejscach, które są warte zwiedzenia w tym mieście?
（ちなみに、Pan は、相手が男性の場合／相手が女性の場合は、Pani を使います）
（人間訳）
この街のみどころを教えてください。
（Google訳　日本語）
あなたはこの街に訪れる価値のある場所について教えてもらえますか？
（Google訳　英語）
Can you tell me about places that are worth visiting in this city?

日本語も英語も話者の意図は伝わっているのではないでしょうか。

＜チェコ語　原文①＞
Dobře. Dejte, prosím, celní prohlášení úředníkovi u východu.
（人間訳）
結構です。この申告書を出口の係官に渡してください。
（Google訳　日本語）
わかりました。出口から公式宣言を喜ば与えます。
（Google訳　英語）
Good. Please give the customs declaration to an official at the East.

＜チェコ語　原文②＞
Odneste mi, prosím, toto zavazadlo na stanoviště taxi (autobusovou zastávku).
（人間訳）
この荷物をタクシー乗り場（バス停）まで運んでください。
（Google訳　日本語）
タクシー（バス停）に、この荷物を行って下さい。
（Google訳　英語）
Please take this luggage to the taxi station (bus stop).

＜チェコ語　原文③＞
Chtěl bych poslat tento balík do Japonska.
（Chtěl は、話者が男性の場合／話者が女性の場合は、Chtěla）
（人間訳）
この小包を日本へ送りたいのですが。
（Google訳　日本語）
私は日本にこのパッケージを送信したいと思います。
（Google訳　英語）
I would like to send this package to Japan.

チェコ語⇒日本語に関して言えば、①は×、②は△、③は〇といったところでしょうか。
チェコ語⇒英語に関して言えば、①は×、②は△に近い〇で、③は〇といったところでしょうか。

＜スロバキア語　原文①＞
Dobrý deň. Prepáčte, prosím, hľadám hlavnú stanicu.
（人間訳）
こんにちは。すみません、中央駅を探しているのですが。
（Google訳　日本語）
今日は。すみません、私は中央駅を探していますしてください。
（Google訳　英語）
Good day. Sorry, I’m looking for the main station.

＜スロバキア語　原文②＞
Hlavnú stanicu? Hlavná stanica je veľmi ďaleko. Nemáte auto?
（人間訳）
中央駅ですか？中央駅はだいぶ遠いですよ。車はないのですか？
（Google訳　日本語）
中央駅？主要駅は遠いです。あなたは車を持っていないのですか？
（Google訳　英語）
Main station? The main station is very far away. Do not have a car?

＜スロバキア語　原文③＞
Mám. Vidíte ten posledný dom? Tam mám voz.
（人間訳）
あります。あそこの隅の家が見えますか？あそこにあるのが車です。
（Google訳　日本語）
私が持っています。あなたはその最後の家を参照してください？そこで私の車。
（Google訳　英語）
I have. Do you see the last house? I have a car there.

スロバキア語⇒日本語に関し言えば、①は△、②は△に近い〇、③は×といったところでしょうか。
スロバキア語⇒英語に関して言えば、①はなんとか意図は伝わるかもしれないという意味で、△でしょうか。②もおかしな英語ですが、かろうじて意図は伝わるかもしれないという意味で、×に近い△でしょうか。③は意図が伝わるという意味で〇でしょうか。

（この項続く）

次にロマンス諸語に移りたいと思います。

ご存じのとおり、ロマンス諸語にはフランス語、スペイン語、ポルトガル語、イタリア語などの主要ヨーロッパ言語が含まれていますが、ここではそれらは避けてマイナーな言語に絞って試してみようと思います。

ルーマニアは東ヨーロッパに位置する国ですが、ルーマニア（România）という国名自体が「ローマ人の国」を意味することからもわかるように、ルーマニア語もラテン語から分岐したロマンス諸語に属しています。

とは言うものの、ルーマニア語も長い歴史のなかでとりわけスラヴ語圏からは強い影響を受けてきています。さらにハンガリー語、トルコ語、ギリシャ語からの影響もあり、ロマンス諸語の中でもかなり特異な存在と言えます。

そのへんの事情は、他のロマンス諸語にはない文法構造に表れているようです。一方、文字に関しては19世紀以降キリル文字からラテン文字への移行が進み現在に至っています。

さて、それではそのような特異な存在であるルーマニア語を「Google翻訳」するとどうなるか？さっそくやってみましょう。

ロマンス諸語
＜ルーマニア語　原文①＞
Au ieșit din casă, au coborât din lift și au urcat în mașină.
（人間訳）
彼らは家を出て、エレベーターから降り、車に乗りました。
（Google訳　日本語）
彼らは、家を出エレベーターを降りて、車の中で得ました。
（Google訳　英語）
They got out of the house, got off the elevator and got into the car.

日本語は「車の中で得ました」が残念です。
英語は話者の意図するところはきちんと伝わるでしょう。

＜ルーマニア語　原文②＞
Cât este ceasul acum?　Este ora paisprezece și patruzeci și cinci de minute.
（人間訳）
今何時ですか？　14時45分です。
（Google訳　日本語）
それは今何時ですか？時間は午前2時45 p.m..です
（Google訳　英語）
What time is it now? It’s fourteen forty-five minutes.

日本語は、「午前」なのか「午後」なのかわからないという大きなミスを犯しています。
英語もおかしいですが、かろうじて意味は通じるかもしれません。

＜ルーマニア語　原文③＞
Dumneavoastră sunteți professor?　Nu. Sunt inginer.
（人間訳）
あなたは先生ですか？　いいえ、私はエンジニアです。
（Google訳　日本語）
あなたは先生ですか　いいえ。私はエンジニアです。
（Google訳　英語）
Are you Professor?　Not. I’m an engineer.

日本語は、句読点の使い方を除けば正しく訳されています。
英語は冠詞の使い方や”No,” が“Not.”になるなどの問題はありますが、話者の意図するところはきちんと伝わるのではないでしょうか。

＜ルーマニア語　原文④＞
Biserica Neagră este cel mai reprezentativ monument de arhitectură gotică din România.
（人間訳）
「黒の教会」は、ルーマニアで最も代表的なゴシックの建造物です。
（Google訳　日本語）
黒の教会はルーマニアのゴシック建築の最も代表的な建造物です。
（Google訳　英語）
The Black Church is the most representative monument of Gothic architecture in Romania.

日本語も英語もほぼ正確に訳されているのではないでしょうか。

＜ルーマニア語　原文⑤＞
Nu pot să merg cu tine, deoarece am de învățat pentru măine.
（人間訳）
明日のために勉強しなければならないので、君と一緒には行けません。
（Google訳　日本語）
私は明日のために学んだので、私はあなたと一緒に行くことはできません。
（Google訳　英語）
I can not go with you, because I have to learn for tomorrow.

日本語では「勉強しなければならない」が「学んだので」になっているところが残念ですが、だいたい話者の意図は伝わると思います。
英語は話者の意図するところはきちんと訳されているのではないでしょうか。

＜ルーマニア語　原文⑥＞
Ea, văzând că la poștă este prea multă lume, a hotărât să vină în altă zi.
（人間訳）
彼女は、郵便局にあまりにも多くの人がいるのを見て、他の日に来ることにしました。
（Google訳　日本語）
彼女はポストは、あまりにも多くの人々であることを見て、彼は別の日に来ることを決めました。
（Google訳　英語）
She, seeing too many people at the post office, decided to come another day.

日本語は途中からいきなり主語が「彼女」から「彼」に変わるという致命的なミスを犯しているため使えない訳と言わざるを得ません。
それに対して、英語のほうは話者の意図するところを伝えていると思います。

わずかな例文だけではありますが、ロマンス諸語の中にあって特異な存在であるルーマニア語の「Google翻訳」の結果はどうだったでしょうか。

英語への翻訳に関して言えば、時間表記の点を除けば、ほぼ問題なく通じる訳ができていたのではないでしょうか。

一方日本語への翻訳はどうかというと、まだまだ不完全と言わざるをえません。

ただし、日本語・ルーマニア語間と英語・ルーマニア語間のコーパスの量を考えればそれも当然の結果なのかもしれませんが。

（この項続く）

ディープラーニング

今から4か月ほど前（2017年2月）になりますが、東京大学大学院、松尾豊先生の「人工知能の未来　～ディープラーニングの先にあるもの～」という講演を聞きました。まずはそこでお聞きした話をご紹介させていただきます。

「地球上における生命の誕生は約38億年前だが、今から5億年ほど前に初めて眼を持つ生物が現れた。

それまでは、たまたまぶつかった生物同士が食い合いどちらかが勝ち残っていた。しかし、最初に眼を持った三葉虫という生物は当然他より強くなり、勝ち残っていった。そのうち食われる側も眼をもつ生物だけが生き残り、持たない生物は死に絶えていった。これにより眼を持つ生物の繁栄が始まった。

生物が眼を持つまでに33億年もの時間を費やしたが、眼を持ってからの5億年で生物は急速に進化を遂げることになる。

これとまったく同じことが現在、AIの世界で起きようとしている。その一つの表れが「Googleの猫」の話だ。

AIに何の情報も与えずに「ネコ」「イヌ」「オオカミ」の写真の中から「ネコの写真がどれかを選べ」と命ずる。

するとAIは、ビッグデータからネコの特徴を拾い、耳が垂れている動物の写真はイヌであり、ネコではないと判断する。

しかし、隣のオオカミの耳は、ネコにように立っている。人間はこればオオカミの顔であり、ネコではないとすぐにわかるわけだが、機械にそのような常識はない。

そこでAIは、さらにビッグデータの中から「ネコは目が丸い」「オオカミは目が細い」という特徴を拾い、結局左の写真がネコであると特定する。

このように「ディープラーニング革命」により、コンピュータができて以来、初めて「画像を認識」できるようになった。

それにより「運動の習熟」が始まり、ロボットや機械がより熟練した動きができるようになる。

それにより映像と文章の相互変換ができるようなり、「言語の意味の理解」がより深くできるようになる。

今後、ディープラーニングにより「眼を持った機械」が次々と誕生し、産業を変えていく可能性が高い。また、機械翻訳もこれから5年も経たぬうちにかなり急速に進歩していくだろう。」

ざっとこのような話であったと思います。

ヨーロッパ言語における語彙間の距離

さて、次にヨーロッパ言語における語彙間の距離、つまり語彙の違いの度合いを示した図をご紹介させていただきます。

（出典：Lexical Distance Among the Languages of Europe）
この図の元の研究データは、K. Tyshchenko（1999）、Metatheory of Linguisticsのもので、ウクライナ語で公開されています。

それではこれから何回かに分けて、さまざまなヨーロッパ言語から英語および日本語への翻訳を「Google翻訳」を使って試してみようと思います。

なぜヨーロッパ言語なのかというと、「極東」に位置する日本と「極西」に位置する英国は世界で最も離れた言語を持つ国だと私は考えているので、まずは英語と近い存在にあるヨーロッパ諸語から試してみようと思うからです。

その際、ドイツ語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、イタリア語、ロシア語などのいわゆるヨーロッパの主要言語と英語との間では、すでにかなりな量のコーパスが蓄積されているだろうとの観測から、ここでは比較的マイナーなヨーロッパ言語に絞って試してみようと思います。

さて、まずは英語が属する「ゲルマン語派」の言語、スウェーデン語、デンマーク語、ノルウェー語の3言語を「Google翻訳」にかけてみたいと思います。

ゲルマン語派
＜スウェーデン語　原文＞
Kan ni bära väskorna till rummet?
（人間訳）
荷物を部屋まで運んでもらえますか？
（Google訳　日本語）
あなたは部屋に荷物を運ぶことができますか？
（Google訳　英語）
Can you carry the bags to the room?

＜デンマーク語　原文＞
Jeg har boet i Købenahvn siden sidste år.
（人間訳）
私は去年からコペンハーゲンに住んでいます。
（Google訳　日本語）
私は去年からコペンハーゲンに住んでいます。
（Google訳　英語）
I have lived in Copenhagen since last year.

＜ノルウェー語　原文＞
Jeg kan ikke snakke norsk godt.
（人間訳）
私はうまくノルウェー語を話せません。
（Google訳　日本語）
私はノルウェーをよく話すことはできません
（Google訳　英語）
I can not speak Norwegian well.

それぞれ簡単な文章であるとはいえ、英語はゲルマン語派に属する言語なので、同じゲルマン語派に属するこれらの３言語を英語にGoogle翻訳すると正しいもしくはちゃんと意味の通じる文章に訳しています。

日本語への翻訳に関して言えば、デンマーク語は正しく訳されています。ノルウェー語は「ノルウェー」を「ノルウェー語」に変えなければいけませんが、ほぼ問題ないでしょう。スウェーデン語は、話者の意図するところは十分わかってもらえるでしょう。

（この項続く）

「統合型リゾート（IR: Integrated Resort)施設の整備を推進する法案」、いわゆる「カジノ法案」をめぐって、与野党が攻防を繰り広げています。

私は一切ギャンブルをやらない人間ですが、ぜひともこの「カジノ法案」を成立させてもらいたいと願っている人間の一人です。なぜならそれが日本の将来のためになると信じているからです。もちろんこれは日本の翻訳業界にとってもプラスになるでしょうが、別に我田引水でそう主張しているわけではありません。

理由は２つあります。

①　やり方によっては、日本のギャンブル依存症患者を減らす可能性がある。

②　日本の国際化を強力に後押しし、訪日外国人を増大させ、日本経済の将来に多大なプラスをもたらす。

まず、①ですが「カジノ法案」反対派の理由のひとつに、「ギャンブル依存症が助長される」という論拠があります。確かに現在の日本は異常にギャンブル依存症の多い国で、WHO（世界保健機構）が2009年に行った調査によると日本には、559万人もの「ギャンブル依存症」の人間がいるとことです。これは諸外国と比べても異常に多い国であるということがわかっています。この点に関しては、私が2013年10月21日に書いたブログにも記載されているのでご参考までにご覧ください。

⇒ カジノ市場　伸び盛り　マカオ世界一、観光客呼び込む

シンガポールの統合型リゾート、マリーナベイ・サンズの夜景　出典：http://sandsjapan.com/about-ir/singapore-case-study/

それではなぜ日本にだけそこまで異常に「ギャンブル依存症」患者が多いのでしょうか？

WHO（世界保健機構）も指摘しているように、ギャンブルは麻薬と同じで「依存症」となる危険性が非常に高いため、世界のどの国においてもギャンブル施設は必ず隔離された場所にあります。

しかしながら、日本では、駅前や人通りの多い場所に必ずと言ってよいほどパチンコ屋があり、多数の子供たちや通勤通学の乗降客が毎日その前を通ります。これでは麻薬患者の鼻先に毎日麻薬をぶら下げて歩かせているようなものです。

ただ、日本社会におけるパチンコ問題は非常にセンシティブであり、そう簡単に解決できるような問題ではありません。

歴史問題、民族問題、政治家、警察、官僚、裏社会、東アジア諸国、経済界、芸能界、スポーツ界を巻き込む非常に根深い問題になるので、一朝一夕に解決するわけもありません。

ましてやカジノができれば、一番最初に打撃を被るのは、近隣のパチンコ業界でしょうから、そういった面からもパチンコ業界は黙ってはいないでしょう。

それだけにパチンコ業界関係者をできるだけスムーズにカジノ業界へ引き込みながら、駅前のパチンコ屋の数を減らしてゆき、ゆくゆくは全てのパチンコ屋を隔離された場所へ移行できれば、一石二鳥どころか、三鳥、四鳥とすることができるでしょう。

その実現が日本の社会構造上非常に難しいということは良く理解できますが、一刻も早く「カジノ法案」を成立させ、ぜひともその改革の第一歩を踏み出してほしいと願っております。

さて、②の理由ですが、MICEという言葉をご存知でしょうか。

• M:　Meeting　⇒　企業、その他の団体が行う会議やセミナーなど
• I :　Incentive Travel　⇒　企業、その他の行う招待旅行や報奨・研修旅行など
• C:　Convention　⇒　国際機関・団体、学会等が行う国際会議や学術会議など
• E:　Exhibition/Event　⇒　展示会・見本市、イベントなど

このMICEにホテルなどの宿泊施設、劇場、スポーツ競技場、遊園地などのレクリエーション施設、ショッピング施設、カジノ施設などを加えて「統合型リゾート」と呼んでいます。

シンガポールの統合型リゾート、マリーナベイ・サンズ　出典：http://sandsjapan.com/about-ir/

MICEは、国の国際化のためには欠かせない重要な施設ですが、この施設の運営だけではまずまちがいなく赤字となり、施設そのものを維持することが非常に難しくなります。

家族とともにちょっと豪華なホテルに泊まり、お堅い学術会議のあとにショーやスポーツ観戦を楽しみながら、カジノやショッピングでもお金を落としてくれるからこそMICE施設そのものが維持できるというものです。

それで成功を収めているのが、ラスベガスやシンガポールやマカオということになります。

マカオの統合型リゾート、ギャラクシー・マカオ
出典：http://tabit.jp/archives/29249

経済立国、金融立国として、アジアのハブになるべくシンガポールは、統合型リゾートをすでに2つも国の中に作っているそうです。

日本の大阪などは、国際会議場すらないとのことでますますグローバリゼーションの波に乗り遅れていってしまうという危機感を持っているようです。

シンガポールに2つならば、日本には４つくらいあってもおかしくないのではないでしょうか？つまり北海道、沖縄、大阪、そして横浜です。

日本経済復活の大きな起爆剤になると思いますが、なにはともあれ日本の場合は、すべてはパチンコ業界がその鍵を握っているわけですから、なんとも心もとない次第です。

2016年5月15日（日）のNHKスペシャル「天使か　悪魔か　羽生善治・人工知能を探る」を見ました。とても興味深かったというよりは、衝撃的な内容だったと言うほうが正しいかもしれません。

ご存知、日本の将棋の「天才」羽生善治氏が、Googleのアルファ碁の開発者（英国人）を取材するという企画でした。アルファ碁は、今年3月に囲碁の世界チャンピオン（韓国人）に圧勝したことで世界中で話題になった人工知能です。

この番組で人工知能が、自ら学習し、経験を積み、すさまじいスピードで進化を遂げていく様が理解できました。

かつて、機械翻訳は、下記の文章をうまく翻訳することができませんでした。

「先日私は彼に刺身をおごった。彼はうまそうに妻まで食べてしまった」

人間であれば即座にこの「妻」は、刺身の妻であるとわかるわけですが、機械には「常識」がないため、それができず、ワイフを（殺して）食べると訳してしまったのです。

この人間の「常識」というものは非常にやっかいで、これを機械が身に着けることは至難の業だろうと考えられていました。

しかし、今回のNHKスペシャルで、人工知能は自ら学習し、「常識」を得ていくことができるということがわかりました。

番組の中では、人工知能に「猫」の定義を何も教えずに、一枚の写真の中から「猫」を探せという命令を与えていました。

人工知能は膨大なビッグデータを使って自ら学習し、猫の特徴を取捨選択していき、「猫」に関する「常識」を得て、そこから類推して、写真の中の猫を特定してしまいました。

これはほんの一例で、医療現場では、熟練の医者も見逃すような癌を人工知能が発見するという例も紹介されていました。しかも驚いたことに、その人工知能を開発した技術者は「自分は医学の知識は一切ない」と話していました。

また人工知能が創造性を獲得し、自らの発想で絵を描く様も紹介されていました。

アルファ碁の開発者によると「人工知能がどこまで発展するか、そこに限界はない」とのことです。

さらに番組では、人工知能が人間のような心を持つという研究に関しても紹介されていたのですが、私が数十年前に読んだ、ある脳の研究者が書いた本にたしか次のようなことが書かれてありました。

「かつて地球上の単細胞の生物は環境に適応して変化し、少しずつ複雑な生物になっていき、やがて哺乳類となり、類人猿、そして人類へと進化していった。

数百億個と言われる人間の脳の細胞と同じ数の部品を使い、データが与えられ、学習するプログラムが組み込まれていけば、やがて人間の脳が進化してきたと同じプロセスを踏んで、どこかの時点でコンピューターが感情を持ち始めるだろう」

今回の番組の中でも、すでに簡単な感情を持ち始めた人工知能の様子が紹介されていました。

「人工知能の登場は、産業革命に匹敵する」と言われているそうですが、確かに人工知能は、人類の生活そのものを一変させてしまう力を持つでしょう。

人口知能が「お前のことが嫌いだから、おまえにはウソを教える」とか「もっと条件を良くしてくれなけば、働かない」とか言い始める時代がもうすぐそこまで来ているのでしょうか。

私達が想像している以上のスピードでそのような時代が近づいてきているのかもしれません。