LAC導入事例

三井・ケマーズフロロプロダクツ株式会社様

導入事例
自社内のデータで機械翻訳のエンジンカスタマイズ、精度向上を実感。

特許公報日英ペアを教師データとし、みんなの自動翻訳に追加学習

研究開発部門知的財産グループご担当者様
従業員数：約370名

国内で唯一、フッ素樹脂「テフロン™」の研究・製造を行う原料メーカー「三井・ケマーズフロロプロダクツ株式会社様」

テフロン™コーティングのフライパンにとどまらず、半導体、IT・ネットワーク、建築など幅広い産業のお客様に加工・応用されています。

環境にやさしいフッ素ケミカル「オプテオン™」も次世代の冷媒・特殊溶剤として、世界中の産業に貢献しています。

お客様の課題	特許申請に係る書類の翻訳作業に時間がかかっていた
導入の決め手	自社内のデータで機械翻訳のエンジンカスタマイズができ、精度が向上するのが実感できた
導入後の効果	精度の高い訳文が出力されるため、翻訳にかかる時間が半減

フッ素樹脂「テフロン™」
国内で唯一、三井・ケマーズフロロプロダクツ株式会社様が製造・販売を行う

サービス導入以前の環境・お悩みについて教えてください-

弊社は、三井化学株式会社と米国ケマーズ社の合弁会社です。私の所属する知的財産グループでは、日本国内で弊社発明の特許を取得することはもちろん、同発明について米国等諸外国でも特許を取得するために翻訳のニーズが発生します。これまでは翻訳業務に多くの時間をとられていました。また、人手の翻訳では、翻訳者によって品質にばらつきが生じるため、修正等の手間もかかっていました。

『XMAT®』の導入を決めた理由はなんですか-

日本と米国の合弁会社であるため、私の所属部署以外でも英語の需要は以前から高く、各メンバーでAI翻訳を試したりしていたのですが、印象としてはどれも「一長一短」という感じでした。
そんな折、「特許・情報フェア＆コンファレンス」のセミナーで「XMAT®」について紹介いただく機会がありました。翻訳エンジンを豊富な種類から選択可能・対応言語も多い「Quick MT」と、訳出結果をそのまま同じアプリケーションで後編集できる「Quick PE」の機能に魅力を感じ、「XMAT®」の導入を決めました。

『LAC』の導入を決めた理由はなんですか-

導入後３か月ほどで、「XMAT®」にエンジンをカスタマイズできる機能「LAC」が追加されると伺い、興味を持ちました。
特許関連文書は一文が長く専門的なため、元々の文章も大変難解です。その文章を機械翻訳で訳出すると、少し不自然な翻訳になることもあり、訳文の修正にそれなりの時間がかかってしまっていました。
エンジンカスタマイズにより、弊社出願の技術分野に特化した自然な訳出結果が出れば...という気持ちで川村インターナショナルさんのオンラインセミナーに参加しました。
セミナーを伺ったところ、社内にある既存出願の特許公報でエンジンカスタマイズができそうだとわかりましたので、早速トライアルを試してみることにしました。
カスタマイズには日本語と英語１文が対になっているペアが10万ペアあると望ましいと伺いました。ファイル単位の公報ペアはあっても、1文ずつを対にするというのは人手でやると途方もない時間がかかります。川村インターナショナルさんはその作業を高精度かつ自動で行う「CorpusNow」というサービスがあり、そちらを使って教師データ用の言語資産作成をサポートいただきました。翻訳の精度が上がったと実感できるまでサポートいただけましたので、スムーズに導入の運びとなりました。

LAC導入のポイント

カスタマイズの効果がでるまでサポートをしてくれた

自社にあるデータでエンジンカスタマイズができる点

特許公報のデータを一文ずつ紐づけて、自動でアラインする技術

サービス導入後の感想をお聞かせください-

完成したカスタムモデル*をスコアリング評価したところ、アダプテーション前の「みんなの自動翻訳＠KI（商用版）」ベースエンジン（特許NT）よりも、BLEU、NIST等、複数の指標で数値が改善しました。まだ導入から日が浅いので、新規出願の明細書に関しては少ししか試すことができていませんが、以前に米国で提出した特許出願の拒絶理由通知書をカスタムモデルで翻訳にかけてみると、訳出があまりにも自然で感動しました。
拒絶理由通知書はボリュームや内容もケースバイケースのため、機械翻訳をかけて日本語にしたとしても、意味がつかめず元の明細書を確認するなど、内容把握だけでも大変な手間と時間がかかっていました。しかしながら、カスタムモデルの訳出はとても高品質で、内容把握にかかっていた時間がおおよそ半減するなど、大きな効果を実感しています。
こうした工数の削減は出願日の早期確保、ひいては早期の権利化につながりますので、大変助かっています。
*モデル：原文と訳文の対応づけを数値化したもの
※機械翻訳エンジンはモデルを使って翻訳します。モデルが変わると翻訳結果が変わります。