本研究の目的は、機械翻訳が急成長している今日、機械翻訳と人間による翻訳の品質を比較することで、機械翻訳の現水準を把握し、人間の翻訳者であるからこそ可能な翻訳戦略にはどのようなものがあるかを考察することにある。具体的にはグーグル翻訳とネイバーのパパゴで代表されるニューラル機械翻訳の品質がどれほど向上したかを察するために機械翻訳のエラータイプを分析した。分析の結果、機械翻訳の精度が高くなったというものの、人間の翻訳者より多くのエラーを起こしていることが分かった。機械翻訳の間の比較では、グーグル翻訳がネイバーのパパゴよりエラー数が多かった。 次に、人間の翻訳者が翻訳に介入する形と戦略を調べてみた結果、依然として機械翻訳は人間による翻訳の品質に比べて劣っていた。一方で、翻訳のスピード面では、機械翻訳が圧倒的に優れていた。ところが、いくら機械翻訳が発達するとしても異文化を理解し、時代の流れと社会的な現象を把握したうえで、読者層の好みを反映するような積極的な翻訳行為においては、機械翻訳では限界があるはずだ。これから相互補完的な関係作りのためのさらなる取り組みが求められる。

The purpose of this study is to examine the current level of machine translation by comparing it with the accuracy of human translators and hence to figure out the translation strategies that only human translators is are able to pursue. Specifically, error types of machine translation are analyzed in order to see the quality of artificial neural network-based machine translation, which is represented by Google Translation and Naver Papago. The analysis shows although the accuracy of machine translation has been considerably improved, it still generates many more errors than human translators. While comparing the two machine translations, Google Translation had more errors than Naver Papago Translation. When examining the form and strategy of human translators’ involvement in translation, machine translation still failed to follow the accuracy and precision of the translation of the strategic human translators. However, when it comes to the speed factor, machine translation was unparalleled. It was excellent. But no matter how advanced machine translation is, it most certainly has some limitations. For instance, it will fail to understand the culture, social trends, and current social phenomena, which reflect the tastes of readers. As a result, the mutual complementary efforts between machine translation and human translation will consistently be needed.