翻訳 · Kiastonic / Index

翻訳（ほんやく、）は、ある国の言語の文章を、同じ意味の、他国語の文章におきかえること、あるいは、分かりにくい言葉、特殊な言葉、符号などを一般的で平易な言葉に言いかえること。

特に、自然言語において、起点言語（source language、原言語）による文章を、別の目標言語（target language、目的言語）による文章に変換する行為をさす。例えば、英語文から日本語文へ翻訳された場合は、起点言語が英語であり、目標言語が日本語である。起点言語による文を原文といい、目標言語による文を訳文・翻訳文と言う。なお、文字による文ではなく発話（音声）を翻訳する行為は、通訳とも呼ばれる。

歴史

古代ギリシア語の翻訳は、文化に大きな影響を与えた例として挙げられる。古代ギリシアで花開いた文化はローマ帝国へと継承され、ローマの上流階級のほとんどはギリシア語も解したためその知識はそのまま継承されたが、西ローマ帝国の衰退と命運を共にして、ギリシア語使用者がラテン語圏で減ったため、西ヨーロッパにおけるギリシアの知識の多くは中世初頭までに失われた。

ただし、その文献はローマの継承国家でありギリシア語圏である東ローマ帝国において保持され、ギリシア語の文献として残った。また、5世紀から6世紀にかけてはネストリウス派によってこうしたギリシャ語文献をシリア語に訳した。複数の文献は8世紀以降アッバース朝統治下においてアラビア語に訳す翻訳事業の成果であり、医学のヒポクラテスやガレノス、哲学のアリストテレスの知識がイスラム世界にもたらされ、イスラム科学の隆盛をもたらした。さらにこれらのアラビア語文献は、12世紀に入るとシチリア王国の首都パレルモやカスティーリャ王国のトレドといった、イスラム文化圏と接するキリスト教都市においてラテン語へと翻訳されるようになる「中世ヨーロッパの歴史」p214-216　堀越孝一　講談社学術文庫　2006年5月10日第1刷発行。これは古いギリシア科学だけでなく、フワーリズミーやイブン・スィーナーといったイスラムの大学者の文献も含まれており、「大翻訳時代」とも呼ばれるこの翻訳活動を通じて、一度は失われていた古代世界の知識が西ヨーロッパに再び流入し、12世紀ルネサンスを引き起こすこととなった。また15世紀に入るとアラビア語だけでなく東ローマなどから入手したギリシア語の文献の直接翻訳も行われ、マルシリオ・フィチーノによってプラトンのラテン語への全訳がなされて、ルネサンスを大きく進展させることとなった「ルネサンス文化講義　南北の視座から考える」p70-73　澤井繁男　山川出版社　2023年4月25日第1版第1刷発行。

言語自体に影響を与えた例として、マルティン・ルターによる聖書のドイツ語訳が挙げられる。それまでもドイツ語訳聖書は存在したものの、ルターは日常言語を元にした理解しやすい表現を心がけ、出版されたルター聖書はドイツ人に広く読まれ、ルター聖書の文章はドイツ語そのものにも大きな影響を与えた。

日本でも翻訳は重要な役割を果たした。日本は古代以降、隣接する大国の中国の文献を翻訳して摂取し文明レベルを向上させてきた。1774年の『解体新書』の翻訳出版を一つのきっかけとして、18世紀後半以降、盛んにヨーロッパの科学文献が翻訳されるようになった。この翻訳はヨーロッパ諸国のうちで唯一、日本との通商関係のあったオランダ語からおこなわれており、そのためこうした翻訳者、さらに転じて西洋科学を身につけた学者たちは蘭学（オランダ学、らんがく）者と呼ばれるようになった。この動きは江戸幕府が崩壊し明治維新が起きるとより加速され、オランダ語のみならず英語、フランス語、ドイツ語など西洋の諸言語から膨大な翻訳が行われるようになった。この翻訳においてはさまざまな訳語が漢語の形で考案され、いわゆる和製漢語として盛んに流通するようになった。この新漢語は西洋由来の新概念を表すのに好都合であったため、1895年の日清戦争後に中国への逆輸入が始まり、1919年頃をピークとして、第二次世界大戦終了までは徐々に数量を減じながらも大量の新漢語が中国語へと流入した。

種類、分類翻訳にはさまざまな分類法がある。

まず単語をひとつひとつ変換してゆく逐語訳、語句には多少配慮するが意味への配慮が足りない直訳、意味を重視する意訳などと分類する方法がある。

Aという言語からBという言語に直接翻訳する以外に、まずAから第三の言語Xに翻訳された版を使い、XからBへ翻訳する方法を重訳という。

その専門分野によって、文学翻訳、産業翻訳、法務翻訳、特許翻訳、医学翻訳、行政翻訳などに分類されることもある。

誤った翻訳、翻訳を誤ることは誤訳と分類する。

逐語訳、直訳、意訳、自由訳翻訳は、起点言語に忠実な順に、逐語訳、直訳、意訳に分類され、さらに自由訳を含めた4つの方法がある「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）pⅲ-ⅳ　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。逐語訳　─ 原文中の一語一語（ひと単語、ひと単語）を忠実にたどって訳すことである。起点言語の単語を1語づつ目標言語に置き換えるやり方であり、起点言語に忠実な訳文ができあがるものの、目標言語の話者にとっては不自然な文章となり、また文法構造が大きく異なる2つの言語間ではそもそも逐語訳は不可能である「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）pⅲ-ⅳ　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。直訳 ─ 直訳には次のように2つの意味がある。外国語を、その音を漢字や仮名を用いて表わすこと。外国語を、その字句・語法に忠実に従って一語一語をたどるように翻訳すること。逐語訳とほぼ同義語と扱われることもあるが、語順を重視しつつ2語以上の文章も目標言語に置き換えるもので、逐語訳ほどではないがやはり目標言語の話者にとっては不自然な訳文となりがちであるものの、原文の持つ表現を重視する場合には多用される「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）pⅲ-ⅳ　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。意訳 ─　原文の一語一語にとらわれないで、全体の意味をくみ取って訳すこと。あるいは全体の意味やニュアンスをくみとって翻訳すること。原文の表現は損なわれがちな一方、目標言語としては自然な訳文となるため読みやすい文となる「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）pⅲ-ⅳ　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。自由訳 ─　起点言語の語順や文体を重視しないもの、目標言語の語順や文体を重視しないもの、どちらの訳についても使用される表現である「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）pⅲ-ⅳ　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。

このように翻訳方法が別れるのは、両言語から直訳しようと対応する語・句を選定するとき、単語は言語間で1対1に対応するとは限らない点が原因である。例えば、起点言語で1語で表される概念が目標言語では複数の語（複数の概念）にまたがっていたり、逆に起点言語では複数語であり目標言語では1語となる場合がある「よくわかる翻訳通訳学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）p4-5　鳥飼玖美子編著　ミネルヴァ書房　2013年12月10日初版第1刷発行。例として、虹の色の数は、日本では7色とされているが、他の地域や文化によっては7色とは限らない。また、日本語で「青」と呼ばれるものに緑色の植物や緑色の信号灯が含まれるのも、この例である「よくわかる社会言語学」（やわらかアカデミズム・わかるシリーズ）p122-123　田中春美・田中幸子編著　ミネルヴァ書房　2015年9月20日初版第1刷発行。

重訳

重訳とは、たとえるならA言語→X言語→B言語と、いったん他の言語に翻訳された版を参照し、さらに他の言語へ重ねて翻訳する方法である。何らかの事情により、起点言語であるA言語から直接、目標言語であるB言語へ訳すことが困難な場合に行われる。N対Nの複数言語間の変換をおこなう場合、いったん軸（ピボット）となる言語に変換し、またそこから多言語へ変換する、いわゆるピボット翻訳を行うことが多い。ピボット言語には通常は英語が用いられる。

宗教書を例にとると、仏典の場合は。

機械翻訳と自動翻訳

機械翻訳は、実用的な汎用コンピュータ開発が始まった1960年前後から研究を続けてきた分野であるが、近年は最初のウェブ機械翻訳であるBabel Fishは1997年12月9日、Google翻訳は2006年4月28日、DeepL翻訳は2017年8月28日にサービスを開始している。一般の利用が可能になったこともあり、機械翻訳に対して人による翻訳を「人力翻訳」や「人手翻訳」と呼ぶ場合もある。

GoogleやDeepLなど各社が機械翻訳（自動翻訳）を提供しているが、その精度は言語のペアによってまちまちである。。機械翻訳の精度は高まりつつあるが、完全な自動翻訳は難しく、似通った言語間においても利用者による修正は、ある程度必要となっている。機械翻訳の修正の方法としては、予め翻訳元言語を翻訳しやすい語彙に変換しておく方法と、出力された訳文を翻訳者が適切に修正する方法が存在する。

生成AI翻訳 LLM（大規模言語モデル）やGPTを用いた生成AIによる翻訳は、従来の機械翻訳とは区別すべきものだ（性能が異なるものだ、異次元の性能だ）として生成AI翻訳（Generative AI Translation 、略語:GAIT)と呼ばれることが増えてきている。2022年11月末にChatGPTが登場し、それを模倣したGoogle Geminiなど他社の生成AIが増え、性能上の競争が行われ翻訳の性能も向上するにつれ、そう区別されることが次第に増えてきている。

誤訳誤訳とは、誤った翻訳、あるいは誤って翻訳することである。

翻訳の評価翻訳は通常、それぞれの目的に応じて、多様な尺度で、評価されている。たとえば次のような評価基準やガイドラインや規格がある

MQM（Multidimensional Quality Metrics) 　─ 多次元品質指標。欧州のプロジェクトから生まれた、世界の主要企業や言語サービスプロバイダー（LSP）で広く採用されているエラー分類法であり、翻訳の誤りを「正確性（Accuracy）」「流暢さ（Fluency）」「用語（Terminology）」「スタイル（Style）」などのカテゴリーに分類し、重大度（Critical / Major / Minorなど）に応じて減点し、品質を1つの数値スコア（合格・不合格など）として算出する。 TAUS DQF（Dynamic Quality Framework）　─　翻訳の自動化を推進する国際団体「TAUS」が開発したフレームワークであり、コンテンツの種類（マーケティング文書、技術文書、法務文書など）や、翻訳目的、想定読者に応じて評価基準を動的に変えるのが特徴である。 SAE J2450 ─ アメリカ合衆国の自動車技術会向けに作られた、エラーの重大度を数値化して評価する古典的な品質指標。国際標準化機構（ISO）による規格 ISO 5060:2024 ─ 翻訳結果に含まれる問題を分析的に客観評価（TQE: Translation Quality Evaluation）するための一般指針であり、人手による翻訳、事後編集済みの機械翻訳、未編集の機械翻訳すべてを対象とし、エラーの数だけでなく、読者や製品に与える影響（重大度）を考慮してペナルティポイントを用いて評価する ISO 17100　─ 翻訳成果物そのものの点数ではなく、高品質な翻訳を提供するためのプロセス、リソース（翻訳者の資格など）の要件を規定した国際規格 ISO 18587 ─ 機械翻訳のアウトプットを人間が修正する「ポストエディット」のプロセスに関する国際規格機械翻訳の自動評価指標 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy） ─　正解とされる「参照訳」と機械翻訳のテキスト情報を比較し、どれだけ一致しているかを0%〜100%（または0〜1）の数値で算出する世界で最も普及している自動評価指標 COMET / COMET-QE ─ テキストの文字情報だけでなく、ニューラルネットワークを用いてより高度に品質を自動測定する最新の指標

日本国内産業翻訳向けのJTF翻訳品質評価ガイドライン特許文献機械翻訳の品質評価手順機械翻訳向けのBLEUスコアプロセスを規定するISO 17100

なお、取扱説明書の翻訳では、1980年代や1990年代にすでに、取扱説明書に必要な要件を設定して、翻訳を受注した翻訳会社側がそれぞれの基準（尺度）を設定して自己評価したり自己修正を行っており、また取扱説明書を発注したメーカー側も社内に独自の基準を設けて基準に満たない翻訳についてはやり直しを命じたりしている。

翻訳の学習、翻訳者の養成施設など翻訳の学習は、次のような施設で行われている。大学の外国語学部 ─　語学力そのものを高度に高めることや、翻訳に必要な、コミュニケーションや国際関係の理解力を高めるのに適している。一部の大学の大学院には翻訳・通訳を、実践的、専門的に学ぶコースやプログラムが設置されている。大学の文学部　─　小説や詩などの文学翻訳をしたい場合、文学理解および日本語の表現力を磨く土壌として文学部（英米文学科、仏文学科、ドイツ文学科、ロシア文学科など）が選ばれることがある。ただし、大学の文学部や外国語学部は基本の語学力および文献を読み解く基礎教養を身につける場所という側面が強く、翻訳の実践的技術（ノウハウ）を直接的に教えてはくれないことは多いので、文学翻訳の仕事（実務）をするには、まだ足りないものがあり、実践的な翻訳スクールで訓練を積む必要があると感じる人も多い。外国語の専門学校民間の翻訳スクール通信講座

産業翻訳者の養成施設翻訳業界のメインストリームである産業翻訳は、ビジネス文書、技術マニュアル、契約書、医療・ITなどの実務文書の翻訳を行う業務であるが、こうした産業翻訳のプロの翻訳者へなるコースとしては、外国語学部や、あるいは経済・ビジネス系学部で基礎的な知識や語学を身につけて卒業した後に翻訳会社直営の専門スクールや通信講座へ通うのが王道である。産業翻訳も専門ごとに分かれており（どの専門の翻訳もできるというわけではなく）、得意分野に特化して翻訳スキルを磨いてゆくことになる。

他なお、学問的に翻訳という行為自体を研究する学問としては、翻訳学（翻訳研究、）がある。

翻訳業界の構造、傾向日本国内の翻訳業界の、2009年度の売上の、翻訳の種類別の構成は次のとおり。産業翻訳（技術やコンピュータ関連の文書、ビジネス文書など）が約69%で圧倒的に主流特許翻訳が15%。文学翻訳などの出版はわずか1%にすぎない。翻訳文学は文学ジャンルとして確立しているが、社会的評価とは裏腹に、経済的な成功は伴わない。

2010年代には「グローバリゼーションの進展により多言語間の交流が増大し、それにともなって交わされる文書なども増大したため、翻訳の重要性は高まっている」と言われていた。そして2010年代は翻訳業界の総売上高は上昇傾向にあった。

ところが2022年11月に生成AIのChatGPTが公開され、生成AIによる翻訳により、2023年以降は、翻訳業界（翻訳会社）の売上および利益額が下降トレンドに入った。つまり、生成AI翻訳が出現したことで明らかに翻訳業界の売上や利益額に悪影響が出ている。

（Google翻訳などの機械翻訳が登場したころから翻訳業界にいくらか変化が生じていたが、）さらに、2022年暮れ以降、翻訳 AI が自然な下訳をわずか数秒で生成するようになったことで、翻訳業界で仕事をしている人々の仕事内容にも変化が起きている。2026年現在、多くの企業が翻訳AIを、もはや試験的な補助ツールではなく、コンテンツ運用を支える基盤の一部として扱っている。AIが翻訳プロセスに組み込まれ、翻訳業務の進め方が変化しつつある。翻訳業界における「翻訳の仕事」というのは、従来のような、各文を翻訳する仕事ではなく、「翻訳の業務プロセスを設計し、管理すること（翻訳の品質を管理すること）」へと移行してきている。

支払われる報酬の基準も、従来は単純に単語数や分量（ページ数など）だったのに対して、生成AI翻訳登場以降は、成果物の品質や「利用文脈との適合度」（文書の利用目的にどれくらい合致した翻訳になっているか）へと変化してきている。

翻訳ボランティアの募集が告知されることもある。たとえば、以前、名古屋市における名古屋国際センターは、在日外国人の支援活動の翻訳・通訳ボランティアを募集していた。また、東日本大震災の発生時に東京外国語大学の有志の学生たちにより「地震発生時緊急マニュアル」が作成され、40ヵ国以上の言語に翻訳された。

脚注

注釈

出典

参考文献本文の典拠、主な執筆者、編者の順。全155頁。

著者名の読みがなは沈国威（シン, コクイ：Shen, Guo Wei）。初版

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