# ChaChatタイトルコール NARITA JUNIOR PRESENTS チャチャットアップデート 教育現場で日々奮闘する先生方、そしてこれから教育に関わろうとする方々へ、 外国語教育、AIやICTの活用、働き方改革、中年教師のマインドセットなどなど、 NARITAのごく個人的な興味のあるテーマで、ちょっとした価値観のアップデートを、 真面目に、でもどこか緩く、気ままにチャチャッとお届けします。 # 久しぶりの外国語の授業 ひかちゃっとトーク 2学期が始まって、久しぶりに外国語の授業をしました。 夏休み明けの定番は、やっぱり、How was your summer vacationですかね。 夏休みはどうでしたかっていうような質問をして、 Who went to the sea?とかって手を挙げさせてね。海行った人。 Who went to the mountain?とかって手を挙げて。 Who went to the amusement park?とかね。 ディズニーランドとかユニバーサルスタジオジャパンとか行った?みたいな質問をしたりとか。 家で静かに過ごしたよって人もいるでしょうし。 Who went to the hospital? 病院に行ったなんて人いる?って体調が悪かったの?怪我したの?そうなんだ?とかって聞いたりとか。 最後のウォッチはね。 Who went to the police station?とかって子供がゲラゲラって笑うわけですよ。 逮捕された人はいないね。よかったね。みたいなことを言ってね。 そんなスモールトーク、雑談をしながら、 2楽器の学習に自然につなげていくというようなことをしました。 子供たちがすごく元気そうに英語でのやり取りをしてくれたのでよかったなと思っているところです。 # どちらも、言語に真剣に向き合ってる。その表現方法が違うだけ。 AI翻訳ってめちゃくちゃ便利なツールじゃないですか。 私も毎日のように使ってますし、おそらくリスナーの皆さんも、 頻度の差はあれ、程度の差はあれ、AI翻訳を使ったことがある方が多いんじゃないかなと思います。 一見ね、翻訳ってチートツールって思われがちなわけですよ。 本当だったら、自分で勉強して、文法を理解しないと翻訳できなかったようなものを、 そういうこと必要なしに、そういったプロセスを吹っ飛ばして、 手軽に訳文を手に入れることができるツールなわけですから、 これをチートツールっていう人の気持ちもよく分かるなって思うんですよ。 ただね、一方で、このAI翻訳の仕組みを作っている人たちって、 多分、真剣に言語に向き合った人たちなんだよなって同時に思うんですよ。 どういうことかというと、コンピューターって言語を直接理解できているわけじゃないんですよね。 コンピューターが扱えるものっていうのは、あくまで数字、そしてその数字の計算をすることしかできないんですよ。 コンピューターって、コンピュートっていう、計算するっていう動詞のER。 計算するものという意味なので、コンピューターっていうのは基本的に計算しかできないんです。 それを言語が扱えるようにするっていうには、 人間が使っている言語をコンピューターが理解しやすい数字に置き換えてあげる必要があるんですよね。 まずこの時点でよくわからないと思うんですけど、私も文系なんでちゃんと理解できているわけじゃないですけどね。 これ何をしているかっていうと、 まずね、日本語を英語にするっていうパターンを考えてみましょうか。 日本語で例えば、私は車を運転するっていう文章を翻訳させようとしますよね。 その時にまず最初にすることは何かっていうと、 この元の文章を形態分析、形態素解析って言って、意味のある最小単位に区切っていくんです。 例えば、私は車を運転するというふうに区切っていくわけですね。 一個一個が名詞だったり動詞だったり助詞だったりするわけですけど、 それをまず分析する、分割するというのが最初になります。 これをまず正確にコンピューターに処理させようと思ったら、 プログラマーたちはこの日本語の仕組みを知ってないとできないですよね、この仕組み。 作ることできないじゃないですか。 まずそれをやってのけるということからしても、言語に向き合っているなって思うし、 この後の処理っていうのは、本当の細かいことを言うとすごい時間がかかるから、ものすごい雑に処理しますけど、 単語一個一個が持っている他の単語との関係性というのを数字として表現していくんですよ。 どういうことかというと、運転という単語と車って仲がいいですよね。 だって今までの日本人の言語活動からすると、運転と車っていうのは絶対頻度が高いはずなの。出てくる頻度が。 で、りんごとは絶対仲悪いですよね。りんごを運転するって言わないじゃないですか。 いやいやいや、ファンタジーの世界ならわかるんですよ。 乗り物がみんな果物だみたいなファンタジーの世界ならわかんないですけど、 まず日常の会話の中で、りんごを運転するって言わないわけですよ。 だから運転っていう単語は、車とは強い繋がりがあるけど、りんごとは繋がりが薄いみたいな、 この関係性を表す共起頻度、共に起こる頻度って言うんですけど、 この共起頻度を数値化したパラメーターを単語一個一個が持ってるんですね。 持ってるとか、AIにそのことを学習させるわけですよ。 過去の様々な言語の活動の文章をAIに読み込ませることによって、 運転っていうのは車と仲が良い単語なんだな、りんごとは仲が悪い単語なんだな、 男とどれくらい関係があって、女という単語とはどれくらい関係があって、みたいなことを学習させるわけですよ。 だから一個の単語に対して、100万とか数千万とかっていうような単語との関係性が数字で表現されるんですね。 その数字で表現されたものが、私は車を、みたいな、 一個一個の単語に対して膨大な数字のパラメーターがあると。 この数字の組み合わせによって出来上がった文章というこの数字を、 ある一定の処理を持って、別の言語の同じような共起頻度を持った単語に置き換えて、 訳文を出力する、そういう仕組みになっているわけですよ。 だからそういった言語の仕組みをちゃんと理解して、それを自動化するように作られたものがAI翻訳だということなわけです。 私は今日この放送で何が言いたいかというと、 英語教育関係者の中には、このAI翻訳に対して否定的に捉えている人もいるんです。 いろんなことをやったら英語を勉強しなくなるじゃないか、みたいな、 もっと勉強するべきだ、自分で言葉を作れるようにするべきだ、と言っている人たちがいる。 これもよくわかるわけですよ。そりゃそうですよね。 だって言語というものに一生懸命向き合って、これがすごく豊かな営みであると感じているからそういうことを言うわけですよ。 一方で、AI翻訳を作っている人たちも、やっぱり同じように言語というものに一生懸命向き合っている人たちなんですよね。 それをAI技術という、プログラミングとかAI技術とかっていう方法で、 世間一般に誰でも自由に使えるような便利なツールとして世に放とうと思った人たちなわけです。 だから根っこは一緒なんですよ。 どっちも言語というものに興味関心を持って、それを突き詰めた結果、 それを人に教えよう、考えさせようという行為に出るのか、教えるという行為に出るのか、 便利なツールとして広く、いろんな人に使ってもらおうという方向に行くのかという方向性の違いだけなわけです。 こういう一見対立しているようだけど、根っこは同じなんだよ、実はね。 そのやり方が違うだけなんだよねっていうのは、いろんなところにあるよなって思っているわけですよ。 私はたまたまAI翻訳ということでそのことに気づいたけれども、 リスナーの皆さんにとってもいろんなところで方向性が違うだけで、 言っていることはどっちも一緒なんだよなみたいなことってあるんじゃないですか。いかがですか。 # ChaChatクロージング 今回の放送は以上です。 このAI翻訳の動いている仕組みを理解していただくと、 使うときにこれがうまく動いているって、 すげえな、不思議だなという気持ちになるんじゃないかなと思います。 尊敬の念というか、開発者に対する尊敬の念と敬意みたいなものが感じられるようになるんじゃないかなと思います。 それもきっとあれでも見えずだった価値観のアップデートかなと思います。 今度使ったときにぜひこの放送を思い出していただけると幸いです。