AI翻訳の精度がここまで高まった今でも、語学研修は必要ですか？
あなたのチームでは、契約書を翻訳ソフトにかけています。エンジニアは、ブラウザ上で翻訳プラグインを起動したまま、英語のドキュメントを読んでいます。マーケティング担当者はAIツールを使って日本語のコピーを作成し、昼食前には編集担当者が内容を整えています。5年前に自社が抱えていた翻訳の問題は、ほとんど解決されています。そして、かかるコストは研修の受講枠1つ分にも満たない程度です。
すると予算について、こんな疑問が出てきます。機械が言語の問題に対応してくれるのであれば、なぜ社員に語学を学ばせるための予算を確保するのでしょうか？
この問いには、弁解するのではなく、率直に答える必要があります。AI翻訳は、実際に存在していた問題を解決し、しかも非常にうまく解決しました。しかし、ビジネスコミュニケーションにおいて、成果が決まる部分は手つかずのまま残されています。
AI翻訳が解決したこと
現在の機械翻訳は、非同期型のテキストベースの業務において、数年前なら専門家に有償で依頼する必要があった水準にまで対応できるようになっています。契約書、仕様書、レポート、技術ドキュメント、海外サプライヤーとのメールのやり取りなどを入力すれば、実用的な翻訳結果が得られ、正確性を確認するための編集もできます。
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海外との接点の大部分がドキュメントを通じたものである企業にとって、これは業務の大部分をカバーします。読むことと書くことは、語学力を測定しやすいスキルだったため、多くの研修プログラムがこれらを中心に設計されてきました。そして、これらはソフトウェアが最初に代替したスキルでもあります。この事実を無視した語学研修の必要性を訴える議論は、最初の段落で読者を失ってしまいます。
それでも翻訳が対応しきれないこと
AI翻訳がここまで発達した現在でも、対応しきれない状況が、以下の通り4つあります。
リアルタイムの会話。 会議は会話のスピードで進みます。翻訳された字幕を読み、返答を考え、それを発言する頃には、議論は先に進んでいます。例えば、チームのメンバーがデザインレビューの内容をすべて理解していたにもかかわらず、異議を唱えるための表現を考えている間に発言するタイミングを逃し、何も発言しなかったとします。理解はできていました。しかし、参加はゼロです。そして、その人の意見が反映されないまま、デザインが完成してしまいます。
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交渉。 交渉では、発言する前の一瞬の間、相手があえて言及しなかった数字、そしてこちらの質問に対して別の質問で返してきたことなどが重要になります。翻訳によって言葉を理解することはできます。しかし、相手が納期についてためらったことを教えてくれるわけではなく、さらに踏み込んで交渉すべきかどうかを判断する助けにもなりません。
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言葉遣いの適切さ。 ソフトウェアは文法的に正しい日本語の敬語表現を生成できます。しかし、その表現が、相手との役職上の関係、これまでの付き合いの長さ、そして前回の会議で何があったのかに適しているかどうかは、判断が必要です。どちらかに外してしまえば、メッセージは冷たくも、なれなれしくも受け取られます。そして、その間違いをツールが指摘できるとは限りません。
会議の前後に交わされる会話。 実際に多くの意思決定は、会議が始まる5分前や、会議後に廊下で交わされる会話によって形作られます。そうした会話のために翻訳アプリを開く人はいません。
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翻訳に依存することのコスト
翻訳がどれだけ正確でも、翻訳に頼ること自体にコストがかかります。
意思決定のスピードが、やり取りのスピードに引きずられます。流暢に話せる人なら会議中に答えられる質問が、アクションアイテムになり、メールになり、翌朝の返信を待つことになります。これが3か月にわたる国境を越えたプロジェクト業務の中で繰り返されれば、その遅れはスケジュールに表れてきます。
従業員は、予定されていない会話を避けるようになります。準備が必要な場面には、きちんと準備がされます。そうでない場面は、そもそも省かれてしまいます。しかし、問題が早い段階で見えてくるのは、まさにそうした何気ないやり取りの中なのです。
1人の社員が窓口になります。多くの組織では両方の言語を使える社員は限られているため、同僚は何でもその人を通すようになります。その社員は、正式に割り当てられたわけでも、評価の対象になるわけでもない負荷を抱え込むことになります。そして組織は、その人個人の対応力を、組織としての能力だと思い込んでしまいます。
これによって語学研修の設計はどう変わるのか
ここから導かれる正直な結論は、研修の量ではなく、どのような研修を行うべきかということです。
単語リスト、ライティング演習、読解を中心としたプログラムでは、今やソフトウェアがすでに対応しているスキルを教えることになります。学習者はそのようなプログラムを修了し、評価テストにも合格できます。それでも会議では発言できなくなる可能性があります。なぜなら、そのプログラムの中で、意見の異なる相手に対して時間的なプレッシャーの中で話すことを求められていないからです。
予算を投じる価値のある研修は、受け取る能力ではなく、自分から発信する能力を対象にします。リアルタイムで話すこと、会話を遮られても対応すること、関係性を損なわずに意見を述べること、そして何かを聞き逃したときに質問することです。最後のスキルこそが、会議の中で成長できる学習者と、そうでない学習者を分けます。
この変化は、何を測定するかも変えます。リスニングとリーディングを反映したスコアだけでは、その人が議論をリードできるかどうかはほとんど分かりません。社内の評価基準がいまだにそのようなスコアを中心に設計されているのであれば、その基準は、すでに解決した問題の半分を測定しているにすぎません。
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今週から使えるテスト
チームが行っているコミュニケーション業務を1つ選び、次の3つの質問をしてみましょう。
- それはリアルタイムで行われますか？
- 成果は、内容そのものと同じくらい相手の反応に左右されますか？
- 数秒の遅れによって結果が変わりますか？
3つすべてに「いいえ」と答える業務は、ツールを導入する候補になります。いずれか1つに「はい」と答える業務は、翻訳ソフトでは対応しきれない領域にあります。そして3つのうち「はい」が多いほど、ツールを購入するのではなく、その業務を担う人材の語学力を高める方が適しているという根拠が強くなります。
これを部門全体で実施すると、通常は偏りのある結果になります。問題の大部分だと思われていたドキュメント業務は、すでにツールによって対応できている部分だと分かります。一方で、会議、交渉、顧客との電話、そしてそのすべての前後に交わされる会話こそが、能力のギャップが残っている場所だと分かります。そして、そこは現在の研修プログラムが対象としていなかった分野なのです。
リソースの再配分
語学研修をめぐる議論の形は変わりました。社員は、サポートがあれば、ほとんどの目的において英語または日本語の資料を理解できます。残された問いは、相手が素早く話し、かかっているものが大きく、何かを確認する時間もないリアルタイムの議論において、自分の立場を維持して発言できるかどうかです。
翻訳ツールによって、1つ目の問題は低コストで解決できるようになりました。同時に、2つ目の問題がよりはっきりと見えてきました。ドキュメント業務のワークフローを改善したチームが、会議のほうは変わっていないことに気づいたのです。残された課題は、まさにそこにあります。
語学研修をAI翻訳の競合と捉える企業は、的外れなプログラムに投資し続けるか、本当に必要な研修まで削ってしまうかのどちらかに陥ります。一方、AI翻訳が「簡単なほうの問題」を解決してくれたと捉える企業は、より難しい問題に絞って、より少ない予算を投じることができます。その違いは、意思決定が行われる場面ではっきりと表れるはずです。
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