数年前から話題となっているNMTが、ここにきてその精度も踊り場に差し掛かってきた感が見受けられる。そこで、MTPEのさらなる高みを目指すに当たり注目されているのが、翻訳エンジンのカスタマイズ化である。
さらに、今年に入り突如として世間の耳目を集めることとなったChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）についても、今後の翻訳ワークフローに与える影響は無視できないと思われる。
本講演は二部構成から成り、第１部では、特許翻訳分野での活用を念頭に、最新カスタムモデルの実力を実例に基づき評価しつつ、ＭＴＰＥに与える影響を考察する。また第２部では、ChatGPTに代表されるＬＬＭが近い将来翻訳のみならず知財業務に与える活用とインパクトまでを予測する。
本講演は２部構成で複数登壇者が講演。
＜第１部＞
カスタムモデルの効果とＭＴＰＥにもたらす影響
登壇者：渡部、宮本
＜第２部＞
大規模言語モデル(ChatGPT)の翻訳を含む知財関連業務にもたらす活用と影響
パネルディスカッション形式
登壇者：渡部、久保田、税所、宮本