つい昨日からちょっと本気で使い始めているPaperpalですが。使い始めるとこれまで色々なサービス間を行き来しなければならなかったことが１箇所でできる感じがしてとても面白かったのでメモまで。本気使いしている人からすると今さら。。。でしょうけど。まぁあくまで個人の感想なので。
DeepLは使わずに行きます。のどかな文章で行きたいと思います。翻訳したい原文を選択してから赤矢印をクリックすると。
翻訳結果が表示されます。で、Replaceをクリックします。
原文がどこかに消えて翻訳文に置き換わります。このあと赤矢印をクリックします（校正モード？）
校正結果が表示されます。Grammarlyと同じ感じですね。自分で生成した文章なのに自分でチェックしてエラーが出るという不思議さ。生成系と校正系？は違うデータを学習しているのかモデルが違うのか？
labをクリックすると、なるほど（論文本文では）labではなくlaboratoryとスペルアウトした方がええよ、ということなのでしょうか。採用します。
次の文章の校正内容を表示されます。toよりwithの方がいいよ、あと、veryは冗長だよ、と言っているようです。なるほど無くてもよいものは削除する。簡潔に書くは論文の基本ですね。採用です。
すると、すべてOKになります。
作成した文をDeepLにいれて和文がどうなるか見てみます。だいたいいい感じです。
ただ、個人的にはComparedから始まる文を論文で見たことがないような気がします。日本語の流れには合っているのですが。天気の話題とくれば形式主語か？辞書を見てみました。例文は１つしかないので不十分とは思いますが、あとで副詞的に修飾する方が英文っぽいです。
手で書き換えてみました。すると今度はtoに戻した方がいいよ、とのこと。コロケーション的にその方が用例が多いのか？意味的にはwithもtoも同じとありますが。この辺がノンネイティブが空気を読むしかできない限界です。一生懸命勉強すればその辺すらわかってくるのでしょうけど。そこに時間をかけたくない。
AIに聞いてみよ。この機能もPaperpalに内蔵されています。これまでならChatGPT、Gemini、MS Copilotを使っていましたが。ワンストップです。
答えはこう。伝えられるメッセージは両方とも同じ。ただ、昨日との天気の違いを言いたいのか、今日の天気が気持ちいいことを言いたいのか、どちらを言いたいのか？という違いらしい。確かにそう感じますね。
という感じです。いや、素晴らしいです。
余談
英語系YouTuberを拝見していると本当にこの人日本人なんだろうか？という方が多数いらっしゃいますね。いや凄い。ただ、このレベルに到達するのに人生のどれくらいを使ってきたのだろうとも思います。英語とプログラミングはとても似ていると思っていて、同じように修得には時間と努力を必要とします。60点を70点に上げることはできても80点を90点や95点に上げるのは非常に辛い道が見えてきます。そこにベットしていくのも自由ですし、しないもの自由です。言いたいのは、英語にせよプログラミングにせよ、ある程度できるようになったらAIの支援を受けてどちらがより適切なのかを判定してもらうくらいでまずは十分なんじゃないかな、と思います。生成が完全になる日はいつか来るかもしれませんので、とりあえず基本は身につけることまでは一生懸命やって（学校でできる）、あとは時間は有限ですから、自分が本当にやるべきことを見極めて、どこに集中するかを選択していける時代なんじゃないかな、と思うのでした。
なんかね業績ばっかり強調していると、できない人からすると、あの人は英語が得意だから〜、とか、プログラミングが得意だからやっているんでしょう？という感じに境界線を引いてしまうと思うんですよね。上記の通りで、僕も英語は苦手な人間なので。論文を英語で書けば世界中に読んでもらえる、そりゃ誰だってわかるんですよ。。。でも辞書と校正業者しかなかった時代を想像するとコストが高すぎる、和文でいいんじゃね？という発想になっていたんですよ。プログラミングも同じなんじゃないかな？とも思います。
どんなもの使ってもいいから、まず始める気になれることが大事なんじゃないかな、と思うんです。それには一見凄いと思われる（僕は違いますが）人も実は裏でこういうことをやって何とかやれているんだよ、これくらいならみなさんもできそうじゃない？という感じの情報が届けられたらいいんじゃないかなと思うんですね。まぁ、そんなこと考えて実行している人はわずかと思いますが。何歳になってもただの厨二病のオッサンです。
