コラム「Goldfireで何ができるのか?」バックナンバー

2017.11多言語音声自動翻訳がいよいよ現実に

2017年に入り、手のひらサイズやウェアラブルの自動翻訳デバイスの発表が相次いでありました。小型であるだけでなく、対応言語も80カ国語以上であったりして魅力的です。既にサービスを展開している国内企業もあり、クラウドファンディングで多くの資金を集めたデバイスがメディアで話題になったこともありました。いよいよ、子供の頃テレビで見た憧れの秘密道具が現実のものになってきたように思えて、ワクワクしてきます。

さて、自動翻訳において必要となる技術を考えてみると、音声認識・言語認識・意味解析・翻訳・音声合成などがすぐ浮かぶと思われますが、そのほかには何かあるでしょうか。

Goldfireのレンズ機能を利用しながら、音声による自動翻訳を構成する技術を調べてみると、上記のほかに、辞書機能・通信機能または翻訳や言語認識に関する数々の研究論文・電池・その他CPUやメモリなど、IT関連の技術があることに気付かされます。辞書機能と通信機能はなるほどといった感じです。また、特許に目をむけ、その数の推移を見ても、加速度的な伸び方をしており、今後しばらく開発競争が続くのかもしれません。

さらに、今までの技術の推移をざっくり把握するために、先ほど述べた機能別に特許の件数の推移を確認してみます。すると、自動翻訳についての特許件数は膨大ですが、件数の伸びは飽和してきている印象です。その次に件数が多いのは音声認識であり、これもかなり増加していますが、少し件数の伸びが少なくなってきています。

次に音声の意味解析ですが、前述した2つに比べると、件数が2桁少なく、また近年加速度的に伸びています。さらに、辞書機能や類義語に関する技術についていくつか調べてみると、特許としては出ているものの、件数は多くはありません。

これらから、昔から継続的に高かった自動翻訳のニーズに対して、自動翻訳の技術が先行し、それについで音声認識、そして電池や通信などのデバイス技術が発展し、そこに意味解析と辞書関連技術がプラスされ、ついに登場したのが冒頭の技術であるといえるかもしれません。このように技術の推移を把握できれば、その流れを念頭において調査や開発検討を実施できるので有益です。

技術としては近年伸びている意味解析ですが、この技術は重要な鍵かも知れません。意味解析を得意とするGoldfireを利用すれば、上記のような調査が20分足らずでできるのですから。

▼今回使ったGoldfireの機能は...▼
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