仕事で海外のサイトや論文に目を通すことも多いが、最近はGoogle翻訳など翻訳エンジンで翻訳を積極的に活用するようにしている。(英語が苦手な場合は以前から翻訳ツールはかなり役に立っていたと思うが)ある程度英語の文章に慣れていたので、翻訳の精度が低かったとき(数年前まで）は、専門的なものは原文で読んだ方が早く情報収集できていたが、最近再び試してみたら日本語としては少しおかしいところはあるものの、専門的な記事でも十分に使えるということがわかった。日本語に翻訳した方が、斜め読み・飛ばし読みがしやすく、どこに重要な情報があるか一目で把握しやすい。翻訳時のコピーアンドペーストが面倒であればChromeだとプラグインでページごと翻訳することもできる。また翻訳エンジンで原文と訳を同時に表示しておけば、意味がわかりにくいところ、おかしなところは直接原文で確認できる。
以下いくつか例文をGoogle翻訳した結果を引用内に示す
ジャパンタイムズの記事の１部： Japanese robot to clock in at a convenience store in test of retail automation | The Japan Times
In August, a robot vaguely resembling a kangaroo will begin stacking sandwiches, drinks and ready meals on shelves at a Japanese convenience store in a test its maker, Telexistence, hopes will help trigger a wave of retail automation.Following that trial, store operator FamilyMart says it plans to use robot workers at 20 stores around Tokyo by 2022. At first, people will operate them remotely — until the machines’ artificial intelligence (AI) can learn to mimic human movements. Rival convenience store chain Lawson is deploying its first robot in September, according to Telexistence.“It advances the scope and scale of human existence,” the robot maker’s chief executive, Jin Tomioka, said as he explained how its technology lets people sense and experience places other than where they are.
8月には、カンガルーのようにぼんやりと見えるロボットが、日本のコンビニエンスストアのメーカーであるTelexistenceでサンドイッチ、飲み物、調理済み食品を棚に積み上げ始め、小売オートメーションの波を誘発するのに役立つことを期待しています。その試行に続いて、ストアオペレーターFamilyMartは、2022年までに東京周辺の20店舗でロボットワーカーを使用する計画を立てています。最初は、機械の人工知能（AI）が人間の動きを模倣できるようになるまで、人々が遠隔操作します。 Telexistenceによれば、ライバルのコンビニエンスストアチェーン、ローソンは9月に最初のロボットを配備しています。「人間の存在の範囲と規模を拡大します」とロボット製作者のCEOである富岡仁氏は、そのテクノロジーによって人々がどこにいるのかとは違う場所を感じ、体験できるようになると説明した。
ポイントとしては、Telexistenceを訳さずそのまま用いている点にある。ひと昔前の翻訳だと機械的に翻訳されて意味がわからない文章になることが多かった。また昔の翻訳エンジンだと、分野によって辞書を指定する必要があったが、おそらく現在は文脈から適切な訳・辞書を割り当てていると思われる。
英科学誌Natureの記事の１部: Mystery over Universe’s expansion deepens with fresh data
CMB radiation comes from all directions of space, but it is not perfectly uniform: its variations across the sky reveal that regions of the early Universe differed slightly in temperature, by less than 0.03 kelvin. Over the past two decades, cosmologists have used those minute variations — together with an established theory they call the standard model — to calculate some of the key features of the Universe’s structure and evolution, including its age and the density of matter.
CMB放射はすべての方向の宇宙から発生しますが、完全に均一ではありません。上空での変化は、初期宇宙の領域の温度が0.03ケルビン未満でわずかに異なることを示しています。 過去20年間、宇宙学者はこれらの微小な変化を、標準モデルと呼ばれる確立された理論とともに使用して、宇宙の構造と進化の主要な特徴のいくつかを計算しました。
比較的専門的な内容だが、0.03 kelvinなど適切な翻訳になっている。
Natureの論文アブストラクト１部: Vacancy-enabled N 2 activation for ammonia synthesis on an Ni-loaded catalyst | Nature
Ammonia (NH3) is pivotal to the fertilizer industry and one of the most commonly produced chemicals1. The direct use of atmospheric nitrogen (N2) had been challenging, owing to its large bond energy (945 kilojoules per mole)2,3, until the development of the Haber–Bosch process. Subsequently, many strategies have been explored to reduce the activation barrier of the N≡N bond and make the process more efficient. These include using alkali and alkaline earth metal oxides as promoters to boost the performance of traditional iron- and ruthenium-based catalysts4,5,6 via electron transfer from the promoters to the antibonding bonds of N2 through transition metals7,8
アンモニア（NH3）は、肥料産業と最も一般的に生産される化学物質の1つにとって極めて重要です1。 大気中の窒素（N2）を直接使用することは、ハーバー-ボッシュプロセスが開発されるまで、結合エネルギーが大きい（1モルあたり945キロジュール）2,3ため、困難でした。 その後、N≡N結合の活性化障壁を減らし、プロセスをより効率的にするために、多くの戦略が検討されてきました。 これらには、プロモーターとしてアルカリおよびアルカリ土類金属酸化物を使用して、プロモーターから遷移金属を介したN2の反結合結合への電子移動による従来の鉄ベースおよびルテニウムベースの触媒のパフォーマンスを向上させます7,8。
論文のアブストラクトなので、高い専門性を含む内容だが適切に訳されている。NH3やN2,N≡Nなど化学式が挿入されていたり、引用番号など混在していても区別して訳されている。
専門性が高い文章でも若干不自然な訳もあるが、だいたいの内容は捉えられるので情報収集、選択に関しては、全文Google翻訳を用いても差し触りないかと思う。
