「Kawaii? Cool?原宿ファッション図鑑！」

原宿ファッションブログのAI翻訳分析

マレーナ、アレイナ、イライザ

分析

AI翻訳ツールによって作品の解釈が変わる。例えば言葉選び、付け加え、口語・スラングの伝え方を通じてAIは原文と違う印象が可能だ。ファッションには色々なトレンドがあって、そのトレンドこそが特別な用語が多いから、日本語のファッションブログをAIで翻訳すると興味深い間違いなどを見つけるはずだと考えていた。選んだAIはDeepLとChatGPTだ。ChatGPTはDeepLと違って本物のAIツールだから、「質問を聞く」ことができるが、適当な比較のために、ただ「この部分を英語に翻訳してください」と命令した。そして、この二つの訳を原文と比べることより、二つのツールのAI訳を別々に分析して、お互いに比較した。

「Kawaii? Cool?原宿ファッション図鑑！」は魁戸一鈩（かいと いちろ）という役者が原宿ファッションを紹介するブログなんだ。ブログによると、海外からのトレンドで原宿ファッションは６０年代に初めて登場した。筆者が年齢や性別や容姿に関係なく、原宿のスタイルを着られることを伝えている。そして原宿ファッションに複数のスタイルがあるから、それぞれの特徴・単語・流行っている所を示すために、詳しい説明と点も書いている。

このブログの目的は、東京の原宿で流行っているファッションスタイルを紹介することだ。筆者は聴衆がこれらのスタイルについて学び、聞いたことないものを知るきっかけになるようにしたいと考えている。色々なスタイルとその細かな特徴をやさしく説明することで、筆者は幅広い読者にとって分かりやすく、身近に感じられるようにブログを書いている。聴衆は若者やインターネットでよく情報を探す人たちだと考えている。ブログには多くの絵文字、顔文字、カタカナ語が使われていて、書き方もカジュアルなので、現代的で若い世代に向けられているようだ。やさしい書き方とブレットポイントを使うことで、ブログは読みやすくなり、読者の注意を引きつけている。聴衆が多くの新しいファッションスタイルについて学んで、このブログを通じてファッションの嗜好を発見できる。その結果、聴衆は自分のスタイルに自信を持ち、ファッションに関して自由に感じられることに貢献するだろう。

一般的に、DeepLは直訳を一番大事なことにする。その一方、ChatGPTのは結構超訳なのに、聴衆にとってもっと面白いと考えている。しかしそれぞれ原文にない言葉や文を付け加えたことがある。下の例えは「デコラ」という句に書いてある。

原文：「☆特徴☆
・複数の色使いが基本。
・頭には大量のポップなアクセサリー。」

DeepL: “☆Features☆
・Multiple colors are the norm.
・Heads are piled high with pop accessories.”

ChatGPT: “⭐︎Characteristics⭐︎
・Uses multiple bright colors.
・Lots of cute, pop accessories in the hair.”

まず、両方が同じ情報を含む。DeepLは原文の語順をほとんど持ち越すものの、言葉選びが英語読者に不自然そうになるかもしれない。「色使い」は「color usage」という意味だが、その代わりに「colors」にしかなっていない。ChatGPTの場合、「色使い」のニュアンスが含まれて、その上「bright」が付け加えられた。「頭には大量のポップなアクセサリー」の訳にもそういうことが見える。日本語に「ポップ」というのは「popular」や「fashionable」の意味があるけど、英語に一番使われている意味は多分「ポップミュージック」だ。デコラのスタイルを紹介してみれば、「pop」だけ使うのはちょっと足りないような気がする。それでChatGPTは「cute」も書いて、もっと具体的なイメージができた。DeepLの翻訳は悪いわけではないけど、平たすぎるかもしれない。このブログの著者はファッションを本当に大切にしているそうなので、その付け加えで、英語訳をもっと面白くなっている。
そして、ChatGPTは口語的にするために単語やフレーズを付け加えることで、翻訳をもっと自然にしようと目指している。もう一つの例は：

原文：「これは答えにならないと思います。本当にごめんなさい(笑)💦「何でも良い！」です。」

DeepL: “I don’t think this is really an answer. I’m truly sorry (lol)💦 Anything goes!”

ChatGPT: “This may sound like a non-answer, but honestly—anything goes! 😅”

DeepLは構造と選んだ語彙において、翻訳を原文に似せたままに保っているようですが、ChatGPTは「This may sound like…」や「honestly」など一般的な英語のフレーズを付け加える。原文には、筆者が「…ないと思います」と書いていて、DeepLは「I don’t think」を直訳した。ChatGPTは基本的な意味を正しく翻訳したが、DeepLより自由で、文字通りではない翻訳をした。この違いの理由は、DeepLが文字通りの翻訳し方を大事にして、ChatGPTは色々なデータに基づいて、自然で読みやすい翻訳になるようにしているからだ。

上記の句に、絵文字の点からも分析ができる。著者があいまいな説明を謝るため、「💦」と書いた。DeepLはその謝りと強める絵文字を持ち越すしても、けどChatGPTは「💦」と「笑」を組み合わせて、「😅」になっている。ほとんどの英語話者に「💦」で謝りを表現することが珍しくて、その変更がおそらく理解されることができる。これはまた、ChatGPTの日本人の絵文字の使い方を知らない読者がこのブログを読むという仮定を示す。別に、著者が色々な人が原宿ファッションに参加できると信じるから、ChatGPTの方法は多分そのアイデアをよく表す。
また、ChatGPTは原文のコンテクストを考えて、ユーザーや聴衆にとって分かりやすくするために、DeepLより英語っぽい表現や理解しやすさを優先する。
次の例を見ましょう：

原文：「「飾りつける（decoration）」が語源の通り、とにかく鮮やかに飾り立てます。画像は比較的シンプルですが、ヘアアクセサリーをとにかく付けまくるのがド定番で、前頭部に所狭しとヘアクリップを着けまくったりします（通称：ゴミ盛り）。」

DeepL: “True to its origin in ‘decoration,’ it’s all about vividly adorning yourself.
The image is relatively simple, but the absolute staple is piling on hair accessories—stuffing your forehead with hair clips until there’s barely room left (commonly called “trash pile”).”

ChatGPT: “As the word ‘decora’ comes from decoration, it’s all about adorning yourself vividly.
Although the image shown may look simple, the standard is to absolutely cover your head with accessories—especially hair clips crowded together on the front of your hair (nicknamed “trash pile” or “gomi-mori” style).”

この例では、ChatGPTはローマ字と英語も書きます。日本語の「ゴミ盛り」を翻訳するとき、「trash pile」だけでなく、「gomi-mori」のローマ字も含まれています。日本語のブログを英語に訳しているコンテクストが分かるので、ChatGPTは聴衆が日本語が話せないことを認識しています。その結果、読者の理解を深めるため文字通りの翻訳と共にローマ字を付記します。

原文：「 当時、このようなスタイルのファッションをする人は「カラス族」と呼ばれたとか。緩いシルエットについても、体に沿ったラインこそ美しいという世界の最先端の常識を打ち破った発想だったそうです。」

DeepL: “People who wore this style back then were apparently called the “Crow Tribe.”
The loose silhouettes also represented a groundbreaking idea, challenging the prevailing global notion that only body-hugging lines were beautiful.”

ChatGPT: “People who dressed in this style at the time were called “Karasu-zoku” (the Crow Tribe). The loose silhouette also broke the global fashion norm that beauty lay in form-fitting designs.”

上記の例にも、DeepLは自然な書き方かコンテクストよりも文字通りの翻訳を優先しています。DeepLは「…challenging the prevailing global notion that only body-hugging lines were beautiful…」と書かれているが、この文は言葉が多く、ファッションブログの若者向けのカジュアルなスタイルには堅く、学術的すぎる。ChatGPTはDeepLよりブログの口調を正しく理解できるので、原文とような書き方を使って、またユーザーの利便性のため「Karasu-zoku」の翻訳とローマ字も含まれている。

先に書いたデコラの例について、自分たちが両方のAIツールの翻訳を変更してみようと思った：

DeepLの編集：Like its namesake, “decoration”, decora style is all about skillfully decking yourself out in vivid and bright trinkets. The overall look is pretty simple, but overaccessorizing is definitely a classic—like piling tons of hair clips on your bangs (popularly called a “trash pile”).

ChatGPTの編集：“Since the word “decora” comes from “decoration”, it’s all about getting decked out vividly. The picture looks pretty simple, but it’s standard to cover your head with a ton of hair accessories, like arranging a lot of hairclips on your forehead (a trend known as “trash pile” or “gomi-mori”).

AIツールの翻訳を編集するのは確かに難しかった。訳す時に、英語と日本語の言語の違いは一番大きな壁だ。例えば、形容動詞は日本語の特徴だから、英語に翻訳するのが実に大変な作業になるかも知れない。原文の意味を守って英語で自然なトーンを使うことを同時にするのも難しい。AIツールは間違っているわけではなく、ただDeepLの方が文字通りの翻訳をすることで原文の意味を守る。一方で、ChatGPTは自然な英語のトーンを優先するようだが、原文の意味がなくなるから、二つの翻訳は必ずしも「完璧」ではないと考える。

そして、AIツールと原文の違いは書き方・トーンだけに深まっていない。二つのAI翻訳班では口語やスラングも上手に翻訳されていなかった。例えば：

原文：「ボトムスがオーバサイズでトップスがピッタリサイズでもおかしなことはありませんが、上半身が緩いシルエットの方が、モードっぽく見える気がします。」

DeepL: “While it’s not strange to pair oversized bottoms with a fitted top, I feel a loose silhouette on top gives a more fashion-forward look.”

ChatGPT: “Even if you pair fitted tops with oversized bottoms, that’s fine—but a relaxed silhouette on top tends to give off a stronger mode feel.”

見ての通り、上の例には「モード」が「fashion-forward」と「mode」になってしまった。それはまたDeepLとChatGPTの翻訳スタイルのせいのはずだ。DeepLの翻訳は文字通りの翻訳で、「モード」という概念の直接な翻訳を使うが、ChatGPTはもっと英語っぽいに訳されたから、直接な翻訳を使わずにromajiで書いた。しかし、ChatGPTの方はまだ正確な翻訳ではない。「モード」はromajiで「mode」と読むが、ChatGPTは多分フ「modern」という意味の「モード」じゃなく、日本語の「manner; way; mode」という意味を持っている「モード」を英語に訳した。二つとも「モード」で書いたから、簡単に取り違えることができる。もう一つの例えは口語の訳し方：

原文：「ファンシーなキャラクターからちょいグロなアイテムまでてんこ盛り！」

DeepL：“Packed with everything from fancy characters to slightly grotesque items!”

ChatGPT：“Combines everything from cute, fancy character items to slightly creepy ones!”

また、ChatGPTもDeepLも上手に翻訳できなかった。「ちょい」は「ちょっと」の代わりに筆者が使った口語・スラングだから、原文の文を読むと、とてもフレンドリーでカジュアルな気がするはずだ。それは、「デコラスタイルっぽいオープンな表現のし方」と読めるし、読者にとってとても読みやすくて、話言葉っぽい。しかし、ChatGPTもDeepLも「ちょい」を「slightly」に変えた。意味が同じだが、カジュアルとフレンドリーなトーンが消えてしまって、読者にとって全然「デコラっぽいオープンな表現のし方」が感じられない。おそらく、「ちょい」を「a little bit」に訳した方が良かったのではないか。「slightly」はフォーマルな単語じゃないが、丁寧語のように読めるから、もう少し話言葉っぽいの「a little bit」を使うと原文みたいなフレンドリーやオープンな気がまたするかも知れない。日本語版？と比べてあまり強くないが、そのカジュアルな書き方を少しだけ見せるとブログっぽい翻訳にもなるはずだ。

この二つの例では、簡単にChatGPTもDeepLも上手にスラングや口語を翻訳できないということがわかる。それは色々な理由があるかも知れないが、一つ目は、スラングの意味がコンテクストによって変わって、そのスラングは英語に存在しない可能性もあるから、訳しにくくなるかもしれない。そして二つ目は、AIツールは元々ファッションに間して不明な口語を知らずにコンテクストを使って「一番似ているはずの英語の言葉」に訳すことも起こるかも知れない。つまり、AIツールはトーンや翻訳スタイルだけではなく、口語やスラングの訳し方も違うから、正しい翻訳をする上で、障害にもなるかもしれない。

ChatGPTとDeepLの翻訳を変更すると、やはり日本語から英語に翻訳する時に色々な翻訳が可能だということに気づいた。変更した二つの文は大きく違うが、両方とも翻訳として受け入れられると思う。しかし、AIと比べて、人間の専門知識の一つの能力は、確かに言葉の多様な定義やニュアンスを分析できるということだろう。つまり、ある言葉には複数の定義があるので、人間が翻訳する場合は、デコラの句をよく考えて最も正しく自然そうな翻訳語を選んでみることができるが、AIはそのような深い考え方がないはずだから、AIの翻訳は結構シンプルになる。その上、AIと違って、人間の翻訳者は一つ以上の正しい翻訳語があると考えた場合、二つの「正しい翻訳語」を使うことができる。一方で、AIツールは大体「もっとも正しい翻訳語」を一つだけ選んで、それしか使わない。言葉は色々な定義があるかも知れないから、AIツールの訳し方を用いると必ずしも完璧な翻訳にならない。シノニムの使用は冗長に思えるかもしれないが、編集の続きに役立った。

まとめ

結論として、以上のように、「Kawaii? Cool?原宿ファッション図鑑！」というファッションブログをChatGPTとDeepLで訳すことで、この二つのAIツールの長所と短所がわかるようになった。英語はそもそも日本語と全く違う言語だから、原文との違いがあることは驚くことではない。しかし、DeepLは日本語の原文をブログのように翻訳していなかった。文字通りに翻訳してみる傾向があるので、言葉が多すぎるし、とてもニュートラルなトーンがある翻訳になってしまって、読者にとってブログのように読めなくなるかもしれない。そして、ChatGPTの翻訳は原文のように「話言葉」を使うが、原文は文脈が高い日本語のスラングと口語を使うので、英語に翻訳できない言葉が多い。そして、DeepLもChatGPTもあまりスラングと口語が理解できなさそうなので、英語に同じスラングがあっても、おそらく原文に使われた言葉はまだ訳しにくいだろう。またChatGPTは一般的なブログのスタイルを作るため、用語の代わり・ローマ字・英語の絵文字を使う。それは英語読者が原文のトピックに慣れるためのものだと思う。しかし英語話者がChatGPTとDeepLの翻訳を読んだら、原作者の意思やトーンが多分わかりにくくなるかもしれない。

私たちなら、ChatGPTのように英語訳をもっと原文のトーンのようにする。特に、原文は著者の人格を見せる部分があるから、その部分を正確に伝えるのが大事だ。さらに、最近はアメリカの若い人たちの間でも日本のファッションが人気あるようだ。だから、ブログを翻訳する前に、英語で原宿のスタイルの用語について学んだら、もっと簡単にこのブログのトピックが理解できるようになるだろう。

このプロジェクトを通してAIツールの翻訳能力について学んで、グループはもっと深くAI翻訳の特徴を理解するようになった。その上、ChatGPTとDeepLの翻訳スタイルの違いを学び、原文の意味を守りながら自然なトーンで訳すことの難しさを経験した。そして、自分たちでAIの翻訳を編集しながら、その難しさをもっと深く気づいた。一方で、AIツールが翻訳できなかった所は確かに人間にとっても訳しにくい部分でもあり、この点において、もう少しAIの翻訳能力を評価してもいいのではないか。AI翻訳を十分に分析することで、AIの翻訳のし方がどう変わっていくか、その違いの理由に気づき、AIの翻訳を批判的に考えるのは興味深かった。