論文の翻訳では、正確性が求められるため、一般的な翻訳ツールでは物足りなさを感じることが多いでしょう。そんな悩みを解決できるのが、ChatGPTです。
ChatGPTを使って論文を翻訳する際、適切なプロンプトを使用することで、翻訳精度を劇的に向上させることが可能です。
この記事では、ChatGPTを用いて英語論文を翻訳するための具体的なプロンプトの使い方や、翻訳精度を高めるためのポイントについて解説します。
プロンプトの設定例や、翻訳のコツを知ることで、高品質な翻訳ができるようになります。
ChatGPTとは
ChatGPTとは、OpenAIが開発した自然言語処理モデルで、特にその言語生成能力は、文章作成や会話生成だけでなく、翻訳業務にも大いに活用されています。
適切なプロンプトを入力すれば、簡単な会話だけでなく、複雑な文書や専門的なテキストの翻訳など、様々な用途に対応できます。
ChatGPTは、人間が自然に理解できる言語で文章を生成するため、機械翻訳の代替ツールとしても注目されています。
ChatGPTの具合的な使い方や活用事例については、以下の記事をご覧ください。
ChatGPTを使って翻訳するメリットとデメリット
ChatGPTは、強力な翻訳ツールとして利用でき、多くの場面でその利便性と性能が注目されています。
しかし、どのツールにも利点と欠点があり、ChatGPTも例外ではありません。
ここでは、ChatGPTを使って翻訳する際のメリットとデメリットを具体的に解説していきます。
ChatGPTを使って翻訳するメリット
自然な翻訳が可能
ChatGPT は、単に単語を翻訳するだけでなく、文章の全体的な文脈を理解することで自然な翻訳を提供することができます。
これにより、翻訳結果は読みやすく、誤解を生みません。
ChatGPT は、特に論文などの専門的な文章では、単語の正確さと文脈を考慮した翻訳が非常に重要です。
専門用語や技術的な言葉の対応
ChatGPTは、膨大なデータを学習しているため、専門用語や技術的な言葉に対しても正確に対応する能力を持っています。
特に英語論文を翻訳する際には、専門用語の正確な翻訳が非常に重要ですが、ChatGPTを使えば、複雑な専門分野の文章でもスムーズに翻訳が可能です。
時間の節約
従来の翻訳方法では、専門的な翻訳者に依頼するか、自分で逐語的に翻訳する必要がありましたが、ChatGPTを使えば、そのプロセスを大幅に短縮できます。
短時間で正確な翻訳が得られるため、ビジネスや研究において非常に効率的です。
ChatGPTを使って翻訳するデメリット
一方で、ChatGPTを使った翻訳にはいくつかの注意点や限界も存在します。
完全な精度が保証されない
ChatGPTはあくまでAIであり、100％正確な翻訳を提供するわけではありません。
特に、非常に専門的な分野や文脈の複雑な文章では、翻訳の精度が落ちる場合があります。
特にニュアンスや文化的な背景が重要な文章では、ChatGPTの限界が露呈することがあります。
最新の情報には対応しきれない
ChatGPTは学習データに基づいて翻訳を行うため、リアルタイムで最新の情報に対応するわけではありません。
特に、技術や専門用語が頻繁に更新される分野では、生成される翻訳結果が最新のものでない可能性があります。
例えば、新しい用語や新しい文献が発表された場合、それに対応できないことがあります。
誤訳のリスク
ChatGPTは膨大なデータに基づいて翻訳を行いますが、そのデータに基づいた誤訳や不適切な翻訳が発生する可能性があります。
これにより、重要な文章や契約書などでは注意が必要です。
特に機密性の高い文章を翻訳する際には、人間のチェックを必ず行うことが推奨されます。
ChatGPTで英語の論文を翻訳する具体的な方法とプロンプト
ChatGPTを使って英語の論文を翻訳する際には、適切なプロンプトを設定することが非常に重要です。
プロンプトとは、ChatGPTに対してどのように文章を生成するかを指示するための入力文です。
適切なプロンプトを使用することで、より正確で文脈に合った翻訳結果を得ることができます。
シンプルかつ明確な指示を与える
まず、翻訳する際の基本的なアプローチとして、シンプルで分かりやすい指示を与えることがポイントです。
ChatGPTは、複雑な指示を与えると混乱する場合があるため、翻訳対象の文章や、どのような形式で翻訳を行いたいかを明確に伝えることが大切です。
例えば、以下のようなシンプルなプロンプトを使用します。
さらに、翻訳対象の文章をそのまま続けて入力すると、ChatGPTはその文脈に基づいて翻訳を行います。
次の英語論文を日本語に正確に翻訳してください。今回、以下の論文の一部を翻訳してみます。
A paper just appeared in the Journal of General Internal Medicine entitled “National Comparison of Ambulatory Physician Electronic Health Record Use Across Specialties.” The goal of the study was to track clinician workload by specialty, divided into various functions — documentation, chart review, orders, inbox.
Importantly, there was no gaming the system. By using Epic’s built-in function, they tracked “active” EHR time (any mouse activity or keystrokes) using a 5-second inactivity timeout. They additionally measured time spent on the EHR outside of scheduled hours on days with scheduled appointments, and time on unscheduled days.
Remember, some of this is time working on notes, follow-ups, and inbox wasn’t possible in the days of paper charts. Easy access to patient records for clinicians is mostly a good thing, but it has brought with it several untoward consequences, with longer hours of EHR use associated with physician burnout.
The results? Here’s the figure, reproduced with the kind permission of the lead author:
出典：Journal Wach
以下のように翻訳されました。
専門用語の翻訳についての注意
英語の論文には、専門的な用語が数多く含まれています。
これらの専門用語を正確に翻訳するためには、プロンプト内でその分野の専門用語が使われていることを明示的に指示する必要があります。
この場合、以下のプロンプトを活用できます。
次の英語論文は医療分野に関するものです。専門用語を適切に翻訳してください。
先ほどの翻訳結果とは異なる翻訳が生成されました。
また、もし特定の用語については訳さずそのままカタカナ表記にしたい場合や、他の言語に置き換えたい場合も、その旨をプロンプトで指示すると良いでしょう。
論文の目的や要点を事前に伝える
論文の翻訳においては、その目的や要点をChatGPTにあらかじめ伝えておくと、全体の文脈を理解した上での翻訳が可能になります。
例えば、以下のAIによる画像診断に関する論文を翻訳してみましょう。
プロンプトは以下の通り設定します。
この論文は、AI技術を用いた医療画像解析に関する研究です。専門用語を適切に翻訳してください。論文は以下を使用します。
Deep learning is one of the biggest advances in artificial intelligence (AI), and its effects in several different fields can already be felt. Perhaps no field anticipates more from deep learning than the field of medicine. The potential of deep learning in image recognition was demonstrated at Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, and three years later was shown to surpass human ability. In response, the number of sessions devoted to deep learning at medical imaging conferences has dramatically increased. Topics include its application to image classification, image detection, image segmentation, and image generation. Key to this research development has been computer-aided diagnosis (CAD), a technology that assists doctors in imaging diagnostics. CAD is creating a paradigm shift in imaging diagnostics away from algorithms towards models based on large amounts of data. However, many issues remain before CAD becomes a mainstay in the clinic.
First is the insufficient amounts of data for the learning. In particular, a large-scale database with the lesion site labeled is required in medical imaging. In addition, although CAD is already being deployed for breast and colon cancer screenings, diagnostic imaging at actual clinical sites is not progressing at an acceptable rate. Further, CAD has not been incorporated effectively into clinical workflows.
Therefore, we are working with companies to develop the new AI technologies for imaging diagnostics. As next generation AI-CAD, these technologies include Explainable AI, and X-short learning AI for rare medical cases. Finally, by using data science approaches such as radiomics and radiogenomics to integrate imaging and non-imaging information, we are enhancing diagnostic accuracy.
上記の論文が、以下の通り翻訳されました。
このように、最初に論文の概要を指示してから、翻訳を始めることで、より一貫性のある翻訳結果が期待できます。
ChatGPTでの翻訳精度を上げるためのプロンプトとコツ
ChatGPTを使って英語の論文を翻訳する際、プロンプトの設定によって翻訳の精度は大きく左右されます。
ここでは、より正確で質の高い翻訳結果を得るためのプロンプトの工夫や、フィードバックを活用した翻訳結果の改善方法について紹介します。
翻訳精度を高めるプロンプトの工夫
ChatGPTの翻訳精度を高めるためには、プロンプトを工夫して用いることが非常に重要です。
単に「翻訳してください」と指示するだけではなく、文脈や翻訳の目的、専門用語の扱い方などをプロンプトに含めることで、より高い精度の翻訳が期待できます。
専門用語の取り扱いに注意する
専門用語は誤訳の原因になりやすいため、事前にどのように翻訳してほしいかを明確に指示することが重要です。
例えば、次のようなプロンプトを設定することで、精度の高い翻訳が期待できます。
次の英語論文では、医学用語や技術用語を適切に日本語に翻訳し、一般的な表現を避けるようにしてください。
先ほども使用したAIによる画像診断に関する論文を再度翻訳しましたが、読みやすい言葉が多く用いられるようになりました。
細かく翻訳を指示する
一般的に論文は長文で構成されていますが、長い文章を一度に翻訳するのではなく、ポイントごとに翻訳を依頼することで、ChatGPTが文脈をより細かく理解し、正確な翻訳を提供する可能性が高まります。
例えば、次のようなプロンプトを設定することができます。
以下の文章をポイントごとに区切って翻訳してください。以下のような翻訳結果が生成されました。
このように細かく区切りながら翻訳するよう明確に指示することによって、より効果的な翻訳を期待することができます。
フィードバックを活用した翻訳結果の改善
翻訳結果をさらに改善するためには、適切なフィードバックを与えながらChatGPTに翻訳を繰り返させることが有効です。
最初の翻訳結果が完璧でない場合でも、修正点を指摘して再翻訳を依頼することで、より正確な翻訳を得ることができます。
翻訳後のフィードバックを与える
ChatGPTが提供する翻訳結果に対して、具体的なフィードバックを与えることが重要です。
例えば、翻訳された文章に以下のプロンプトを与えることもできます。
この翻訳では、専門用語が適切に訳されていません。『AI技術』の部分をさらに正確に翻訳してください。
上記の画像の通り、最初の翻訳において、フィードバックを与えることにより文章を改善することができました。
このように、具体的な修正依頼を出すことが翻訳精度の向上につながります。
複数回の翻訳サイクルを行う
1回の翻訳で完全な結果が得られない場合、同じ文章を異なる指示で数回にわたって翻訳させることも有効です。
例えば、以下のようなプロンプトを与えることができます。
医療従事者ではない人にも理解しやすいようにさらに簡潔な言葉を用いて翻訳してください。上記の翻訳がさらに修正されて、翻訳されました。
複数回のサイクルを行うことで、最終的には理想的な翻訳が得られる可能性が高くなります。
ChatGPTで英語翻訳する際の注意点とリスク管理
ChatGPTを使って翻訳作業を行う際には、いくつかの注意点とリスク管理のポイントを押さえておく必要があります。
特にビジネスや研究の場で使用する場合、正確さや機密情報の取り扱いに対して、より慎重になる必要があります。
ここでは、翻訳精度の限界と、情報漏えいのリスク管理について詳しく解説します。
ChatGPTの翻訳精度と限界について
ChatGPTは高精度な翻訳を提供できるツールですが、完璧で、正確な翻訳が保証されるわけではありません。
翻訳精度にはいくつかの限界があり、その点を理解しておくことが重要です。
文脈理解の限界
ChatGPTは膨大なデータを学習しているため、多くの場合で文脈を理解した自然な翻訳を提供することができます。
しかし、非常に複雑な文脈や専門的な知識が必要な文章においては、翻訳が不正確になることがあります。
特に、長い文章や複数の主題が絡む文章の場合、文脈の一部を誤解してしまうことがあるため、注意が必要です。
ニュアンスの違い
翻訳作業においては、単に言葉を他の言語に置き換えるだけではなく、元の言語が持つニュアンスや意図を正確に伝えることが求められます。
ChatGPTはかなり自然な翻訳を行うことができるものの、微妙なニュアンスや文化的な背景に基づく表現の翻訳においては、限界が存在します。
そのため、翻訳結果を利用する際には、ニュアンスが正確に伝わっているかを確認する必要があります。
最新の情報に対応しない
ChatGPTは学習データに基づいて回答を生成するため、最新の情報や技術には対応しきれない場合があります。
特に、急速に発展する分野や新しい用語が出てくる分野では、ChatGPTの翻訳が古い情報に基づいている可能性があります。
こうした場面では、翻訳結果が現在の実情に合っているかどうかを自分で確認することが重要です。
機密情報の取り扱いと情報漏えいリスク
翻訳作業を行う際、特に機密性の高い文章を扱う場合には、情報漏えいリスクにも注意しなければなりません。
ChatGPTを利用する上で、データの取り扱いや情報の保護に対して慎重である必要があります。
機密情報の送信を避ける
ChatGPTを通じて翻訳を行う際には、機密性の高い情報を直接入力することを避けるべきです。
例えば、個人情報や企業の機密データ、契約内容などは、外部に漏れると大きな問題を引き起こす可能性があります。
ChatGPTはインターネット上のデータを処理するため、入力したデータがどのように保管され、利用されるかを完全にはコントロールすることができません。
非公開データの翻訳は避ける
機密文書や非公開のデータを翻訳する際には、専門の翻訳者に依頼するか、社内での翻訳ツールを利用することが推奨されます。
ChatGPTのようなオンラインツールを使用する場合、データが第三者の手に渡るリスクを考慮し、慎重に対応する必要があります。
例えば、社外に漏れると問題が生じるような文書を翻訳する場合には、より安全な手段を選択すべきです。
データ漏えい防止のための対策
もしChatGPTを業務で使用する場合は、適切なセキュリティ対策を講じることが求められます。
例えば、社内での翻訳作業専用のシステムを導入したり、データの取り扱いについて社内でガイドラインを策定したりすることが有効です。
これにより、重要な情報が外部に漏れないようにリスクを最小限に抑えることができます。
ChatGPTの翻訳とGoogle翻訳やDeepLとの比較
ChatGPTは、翻訳ツールとして注目を集めていますが、同様に広く使われている他の翻訳ツールであるGoogle翻訳やDeepLとの違いは何でしょうか。
それぞれのツールには得意分野や弱点があり、どのツールが最適かは目的や使用シーンによって異なります。
ここでは、ChatGPTとGoogle翻訳、DeepLを比較し、それぞれの特徴を見ていきます。
ChatGPTの翻訳とGoogle翻訳の比較
翻訳の精度
Google翻訳は、100 以上の言語をサポートし、迅速かつ簡単に翻訳できることから、あらゆる分野で使用されています。
しかし、文脈を考慮した翻訳には限界があり、特に長い文章や専門的な文章では、表現や意味が不自然に変化する可能性があります。
ChatGPT は、文脈を考慮して翻訳しているため、特に長い文章や複雑な文脈の翻訳では自然な結果が得られます。
特に論文のような学術的な文章では、ChatGPTの方が適している場合があります。
柔軟性
簡単な入力だけで、Google翻訳は日常的な会話や短い文章を翻訳するのに適しています。
リアルタイムでの翻訳や音声認識を利用した翻訳は、特に旅行や日常のコミュニケーションで非常に役立ちます。
対照的に、ChatGPT はより複雑なプロンプト設定を必要とします。
これにより、翻訳の文脈と精度を調整することができます。
研究やビジネスでの正確な翻訳が求められる場面では、ChatGPTの方が使いやすいと感じるユーザーもいるでしょう。
翻訳スタイル
Google翻訳は、直訳的な翻訳を提供する傾向があります。
そのため、単語レベルでは正確ですが、文章全体の意味やニュアンスが失われることがあります。
ChatGPTは、文章の流れやニュアンスを考慮した翻訳が得意であり、特に自然な日本語の文章を生成したい場合には有利です。
これは、特にビジネス文章や論文の翻訳で役立ちます。
ChatGPTの翻訳とDeepLの比較
DeepLは、高精度の翻訳ツールとして近年大きな注目を集めています。
特にヨーロッパ諸国の言語に強いことで知られ、翻訳の自然さと精度の高さが特徴です。
では、ChatGPTとDeepLを比較すると、どのような違いがあるのでしょうか。
翻訳精度の違い
DeepLは、特にヨーロッパの言語（ドイツ語、フランス語、スペイン語など）の翻訳精度に定評があり、非常に自然な文章を生成します。
一方、ChatGPTは、英語から日本語、または日本語から英語といった主要言語間の翻訳でも十分な精度を発揮します。
どちらのツールも文脈を理解して翻訳する点では強力ですが、DeepLは特に細かい文法や表現にこだわり、より洗練された翻訳を提供することが多いです。
利用範囲の違い
DeepLは、専ら翻訳のために設計されているため、その操作は非常にシンプルで使いやすいです。
一方で、ChatGPTは翻訳機能だけでなく、生成型AIとしての多様な機能を持っています。
つまり、翻訳だけでなく、文章作成や会話生成、質問応答など幅広い用途に使えるため、翻訳以外の場面でも活用したい場合にはChatGPTが便利です。
ニュアンスの扱い方
DeepLは、特に専門的な文章やフォーマルなビジネス文書の翻訳に適しており、非常に自然な文章を生成することができます。
一方、ChatGPTは、より幅広い文脈を考慮し、柔軟な翻訳を行うことができます。
ニュアンスを重視した翻訳を求める際には、どちらのツールが適しているかは文章の内容や目的によって異なるため、使い分けが必要です。
まとめ
ChatGPTは、英語の論文翻訳やその他の専門的な翻訳業務において非常に有用なツールです。
適切なプロンプトを使うことで、自然で文脈に即した翻訳を提供するだけでなく、専門用語や技術的な内容にも対応できる柔軟性があります。
一方で、誤訳や文脈理解の限界があるため、翻訳結果をそのまま使用するのではなく、慎重に確認し、必要に応じて修正を行うことが大切です。
その限界やリスクを理解し、最適な翻訳ツールとして活用するためには、プロンプトの工夫やフィードバックの利用が不可欠です。
英語学習にChatGPTを活用したい方は以下の記事を参考にしてみてください。
