うちの新人研修用に『メディカル翻訳・通訳完全ガイドブック』で紹介されている本やウェブサイト
+その他こちらで付け足したものを難易度とカテゴリ別にマップ作ったので、
よろしければ参考にしてください。
PDFファイルはこちらにあります。
※赤字が「優先」です。まずこれを先に読んでください。
※スペースの制約上、『メディカル翻訳・通訳完全ガイドブック』に紹介されているものすべてを記載しているわけではありません。
順不同でも上下に書いたり、位置が不自然なものもあります。
※私的な使用に限り無料ですが、著作権はエッジ・トランスレーションにあります。
商用利用・改編しての販売等は許可しておりません。
他にも、研修資料のうち公開してもいいものは、
これから順次上げていく予定です。
+その他こちらで付け足したものを難易度とカテゴリ別にマップ作ったので、
よろしければ参考にしてください。
PDFファイルはこちらにあります。
※赤字が「優先」です。まずこれを先に読んでください。
※スペースの制約上、『メディカル翻訳・通訳完全ガイドブック』に紹介されているものすべてを記載しているわけではありません。
順不同でも上下に書いたり、位置が不自然なものもあります。
※私的な使用に限り無料ですが、著作権はエッジ・トランスレーションにあります。
商用利用・改編しての販売等は許可しておりません。
他にも、研修資料のうち公開してもいいものは、
これから順次上げていく予定です。
納品が終わったので、今新人の研修計画を立てています。
今はベテランの翻訳者の方々がいるから事業が回ってるんですが、
ベテランの翻訳者の方々って年齢層がだいたい同じなので、
同時期に一気に引退してしまう可能性があり、
その時に、
ベテランの翻訳者の方々 → 若い翻訳者 + AI翻訳（※ベテラン翻訳者の対訳コーパスを学習させたもの）
にスムーズに移行できるようにするために、
今のうちから色々手を打っています。
（ベテランの翻訳者の方々が抜けて「から」新人をスカウトしてイチから育ててたら、
間に合わないので……）
人を育てるって、時間と労力がかかりますね……
今はベテランの翻訳者の方々がいるから事業が回ってるんですが、
ベテランの翻訳者の方々って年齢層がだいたい同じなので、
同時期に一気に引退してしまう可能性があり、
その時に、
ベテランの翻訳者の方々 → 若い翻訳者 + AI翻訳（※ベテラン翻訳者の対訳コーパスを学習させたもの）
にスムーズに移行できるようにするために、
今のうちから色々手を打っています。
（ベテランの翻訳者の方々が抜けて「から」新人をスカウトしてイチから育ててたら、
間に合わないので……）
人を育てるって、時間と労力がかかりますね……
翻訳インターンを修了した機械翻訳研究者側の学生から、
感想をいただきました。
ちなみにこの方の成績は、
翻訳業界側の翻訳インターンの平均を上回ってました。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＜感想＞
これまで英語は学校のテストやTOEICを受験したことしかなかったので，
手順や自分なりのやり方を覚えるまでに何ヶ月かかかりましたが，
後半は時間的にも余裕ができてきた気がします．
ただし，翻訳そのものとしては，英語のテストでいうところの５０点以上は取れるけれど，
１００点は取れない，といった印象です．
背景知識や専門知識，定訳を知っていて，初めて正解できるものが多く，
その点は勉強時間が足りない，というよりも翻訳者の人が時間をかけて身につけていくものだと感じています．
総じて，これまで想像していたよりも，熟練度や知識を問われる職業であることを体感できました．
＜機械翻訳への展望＞
これは最近の私個人の意見ですが，機械翻訳と人間翻訳は全くの別物であるという認識です．
https://globe.asahi.com/article/12872410
この記事でも言われていますが，人間はこれまで理論や法則性を見出す時，
使用されるパラメータは少なければ少ないほど美しいと考えてきました．
学校の教科書に載っている数式も，多くて３，４つの文字が含まれている程度だと思います．
しかし現在主流のニューラルネットワークをはじめとする機械学習は，
膨大なパラメータに裏打ちされたモデルであることがほとんどです．
我々には解釈することが難しい方法で，この世界を記述しようとしています．
なので単純に「応用する」ということが難しく，
コンピュータに人間のやり方を伝えたところで，彼らが学ぶものはあるのか，といった問題があります．
こういった意味で，翻訳を学んだ人が，機械翻訳にそれを直接活かすことは難しいと考えています．
※工学的なアプローチの方が有効である可能性が高いと思います．
ただし活用するのは人間の方なので，実際の使用する人の声は重要であり，
使う人の希望に沿った機械翻訳モデルの作成が重要になってきます
（ほとんどの場合，企業の方が対応してくれる部分だと思います）．
こういった現場の声がアカデミアに届けば，それに対応する研究が増える可能性も少しは上がるので，
産学連携の様なものが進むことで，解決できる問題は増える気がしました．
（問題提起を現場が，解決を研究者が，という構図ができれば，発展の余地があります）
また昔から問題になっている機械翻訳の評価をどの様にすべきかは，
今後の発展に必要不可欠な分野だと改めて思いました．
（素人では判別できない間違いが多かったので）
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感想をいただきました。
ちなみにこの方の成績は、
翻訳業界側の翻訳インターンの平均を上回ってました。
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＜感想＞
これまで英語は学校のテストやTOEICを受験したことしかなかったので，
手順や自分なりのやり方を覚えるまでに何ヶ月かかかりましたが，
後半は時間的にも余裕ができてきた気がします．
ただし，翻訳そのものとしては，英語のテストでいうところの５０点以上は取れるけれど，
１００点は取れない，といった印象です．
背景知識や専門知識，定訳を知っていて，初めて正解できるものが多く，
その点は勉強時間が足りない，というよりも翻訳者の人が時間をかけて身につけていくものだと感じています．
総じて，これまで想像していたよりも，熟練度や知識を問われる職業であることを体感できました．
＜機械翻訳への展望＞
これは最近の私個人の意見ですが，機械翻訳と人間翻訳は全くの別物であるという認識です．
https://globe.asahi.com/article/12872410
この記事でも言われていますが，人間はこれまで理論や法則性を見出す時，
使用されるパラメータは少なければ少ないほど美しいと考えてきました．
学校の教科書に載っている数式も，多くて３，４つの文字が含まれている程度だと思います．
しかし現在主流のニューラルネットワークをはじめとする機械学習は，
膨大なパラメータに裏打ちされたモデルであることがほとんどです．
我々には解釈することが難しい方法で，この世界を記述しようとしています．
なので単純に「応用する」ということが難しく，
コンピュータに人間のやり方を伝えたところで，彼らが学ぶものはあるのか，といった問題があります．
こういった意味で，翻訳を学んだ人が，機械翻訳にそれを直接活かすことは難しいと考えています．
※工学的なアプローチの方が有効である可能性が高いと思います．
ただし活用するのは人間の方なので，実際の使用する人の声は重要であり，
使う人の希望に沿った機械翻訳モデルの作成が重要になってきます
（ほとんどの場合，企業の方が対応してくれる部分だと思います）．
こういった現場の声がアカデミアに届けば，それに対応する研究が増える可能性も少しは上がるので，
産学連携の様なものが進むことで，解決できる問題は増える気がしました．
（問題提起を現場が，解決を研究者が，という構図ができれば，発展の余地があります）
また昔から問題になっている機械翻訳の評価をどの様にすべきかは，
今後の発展に必要不可欠な分野だと改めて思いました．
（素人では判別できない間違いが多かったので）
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『メディカル翻訳・通訳 完全ガイドブック』、
2年ぶりの新版が出ましたね。
前回は私も寄稿しました。
似たような内容が多いので、差分で気になった部分にだけ言及します。
・MSDさんが機械翻訳イケイケでクソワロ
こんなに機械翻訳に乗り気の製薬会社さんも珍しい。
内容は6月のJTF関西セミナーで話されていたことも多いようです。
（そのセミナーについては、私がYouTubeにまとめた動画がありますので、
ご興味がある方はこちら）
・平均ワード単価がちょい下がってる？
前回（2年前刊行時）は、「翻訳者への報酬の例」で一番多かったのが11～12円でしたが、
今回は最多が10～11円（11～12円もほぼ同数ですが）。
1円くらい下がってるような…？
まぁ、うちは当時から4割単価上がってるんで、
関係ないですがw
・P59コラム「AI翻訳でメディカル翻訳はどうなる？」：
> 現時点では、メディカル分野のAI翻訳は熟練の翻訳者を超えるものではないですが、初学者のレベルはすでに超えていると思うときがあります。
草ァwwwww
これからメディカル翻訳者になりたい方にとっては、厳しい時代ですね……
このコラムは森口理恵先生の誌上レッスンの間のコラム？みたいな欄に書かれているんですが、
森口先生のご意見なのでしょうか？
・P72～「照会事項」（津山逸氏）
照会事項の発出から翻訳までの流れがわかりやすいです。
すでにメディカル翻訳をしている方にとっては、基本的過ぎる内容かもしれませんが、
これからメディカル翻訳を始めたい方にとっては、業界についてよくまとめられた本だと思います。
2年ぶりの新版が出ましたね。
前回は私も寄稿しました。
似たような内容が多いので、差分で気になった部分にだけ言及します。
・MSDさんが機械翻訳イケイケでクソワロ
こんなに機械翻訳に乗り気の製薬会社さんも珍しい。
内容は6月のJTF関西セミナーで話されていたことも多いようです。
（そのセミナーについては、私がYouTubeにまとめた動画がありますので、
ご興味がある方はこちら）
・平均ワード単価がちょい下がってる？
前回（2年前刊行時）は、「翻訳者への報酬の例」で一番多かったのが11～12円でしたが、
今回は最多が10～11円（11～12円もほぼ同数ですが）。
1円くらい下がってるような…？
まぁ、うちは当時から4割単価上がってるんで、
関係ないですがw
・P59コラム「AI翻訳でメディカル翻訳はどうなる？」：
> 現時点では、メディカル分野のAI翻訳は熟練の翻訳者を超えるものではないですが、初学者のレベルはすでに超えていると思うときがあります。
草ァwwwww
これからメディカル翻訳者になりたい方にとっては、厳しい時代ですね……
このコラムは森口理恵先生の誌上レッスンの間のコラム？みたいな欄に書かれているんですが、
森口先生のご意見なのでしょうか？
・P72～「照会事項」（津山逸氏）
照会事項の発出から翻訳までの流れがわかりやすいです。
すでにメディカル翻訳をしている方にとっては、基本的過ぎる内容かもしれませんが、
これからメディカル翻訳を始めたい方にとっては、業界についてよくまとめられた本だと思います。