デジタルVCR、人工知能、パターン認識研究に携わり、2000年よりNTTドコモでモバイルマルチメディア担当。2005年に分散音声認識を商用化。2012年、データマイニング技術蓄積を応用し「しゃべってコンシェル」を実用化。現在、NTTドコモ執行役員とみらい翻訳社長を兼務、機械翻訳の実用化に情熱を燃やす。副所長30年以上翻訳に携わる技術屋。国家プロジェクト「グローバルコミュニケーション(GC)計画」を推進、イノベーションの兆しが見えた機械翻訳に情熱を燃やす。見積→翻訳者アサイン→納品の全プロセスを自動化、低コスト・短納期化を実現した「オンライン翻訳サービス」を手掛ける。ISO27001(情報セキュリティマネジメントシステム)取得、機密性の高い翻訳案件を安心して発注できる体制を確立。政隆ビッグデータ活用の「統計翻訳」に代表される機械翻訳(MT)。現状性能や今後の進展、翻訳産業が今後とるべき道。「2020年までに言語の壁をなくす」GC計画へ参画中の両パネリストが講演。その後の質疑応答も活発だった。「MTは人手翻訳の仕事を奪う?」答えはNO。「翻訳メモリ・人手翻訳の必要性はむしろ増える。参加場所を広げるという理解を共有できれば」の言葉が印象的だった。今やコーパスに基づく統計翻訳が圧倒的に高性能。今後5~10年は性能改善し続けると考える。細かい解釈」で人手翻訳は求められ続けるだろう。翻訳産業がとるべき道は、自動翻訳との「共進化」:英語⇔ハングルなどMT対応困難とされる言語間でも、品質を問わず、自動翻訳を道具として使う世界的な潮流。プレ/ポスト編集を含め翻訳者の仕事は増えるだろう。「国立翻訳バンク」構想:企業・自治体から多分野の対訳コーパス寄付を募り(5億文/年)汎用の自動翻訳精度向上を実現したい。Services)を活用した多言語音声翻訳プラットフォームを構築した。以下3つの翻訳マーケットを見据え、「人・機械ハイブリッド」「性能向上」による新領域に注力していく。自社の多言語データをアセット(有用な資産)と思うことが大切。隅田「栄藤氏の回答の通り。Google翻訳は製品としては1種類。精度が上がらないので、現状のままであれば徐々に使われなくなるのでは」「包丁にもいろいろある。データはすでに受領している。準備としては、コーパスは捨てずに電子データとして残しておいてほしい。隅田「分野(ドメイン)に依存する。栄藤「金融や製薬など高い守秘レベルが求められる業界からのコーパス提供は一般的に難しい。WordPress.。