言語機械：翻訳とスイスドイツ語
第J部で示したとおり、バーゼルは標準ドイツ語、バーゼル方言（バーゼルデュッチュ）、フランス語及び英語が日々交わる多言語都市である。そのため、言語技術はこの都市の機関にとって特に重要な意味を持つ。第J部第IV章が契約書作成との関係で論じたニューラル機械翻訳は、銀行、保険会社及び製薬グループにおいて日常的なツールとなっている。それは、職員が読めない言語の文書を理解するため、顧客宛て書簡の初稿を作成するため、そして複数の言語版の整合性を確認するために用いられている。1大規模言語モデルはこうした能力を拡張した。文脈と用語に配慮して翻訳することができ、用語集に従うよう指示することもできるからである。
第二の分野である音声認識は、ドイツ語圏スイスにおいて特有の問題を抱えている。第J部第I章は、標準的な正書法が存在せず方言が多様であるために、スイスドイツ語が標準ドイツ語で学習したシステムにとって扱いにくいものとなっていたことを述べた。スイスの大学及び応用科学大学の研究グループは、スイスドイツ語音声のコーパスを構築してきた。2022年以降、方言を標準ドイツ語のテキストに書き起こすシステムは大きく改善している。2電話で、また次第に音声アシスタントを通じて顧客に対応するバーゼルの銀行及び保険会社にとって、この改善は実務上の帰結をもたらす。通話を書き起こして要約し、顧客の要望を自動的に振り分け、金融サービス法上求められる記録をより少ない労力で作成することが可能となる。
顧客関係における音声技術の利用は、それ固有の法的問題を生じさせる。電話での会話の録音には、法律に別段の定めがない限り、刑法第179条のbis以下に基づき参加者の同意が必要である。他方、証券ディーラーは金融市場法に基づく固有の録音義務を負う。一部の機関が発信者の認証に用いる声紋認証は生体データを処理するものであり、連邦データ保護法はこれを要配慮個人データとして扱う。3また、後述する音声クローニングの台頭により、音声認証はかつて考えられていたほど信頼できるものではなくなった。
言語技術は、金融センターにおける言語の位置付けを、より微妙な形で変える可能性がある。機械がドイツ語、フランス語及び英語の間で信頼性の高い翻訳を行えるようになれば、第J部第III章が述べた、英語を単一の業務言語として用いる圧力は和らぐかもしれない。職員は自らの言語で書き、話し、同僚や顧客はそれを自らの言語で読み、聞くことができるようになる。逆の効果も同様にあり得る。主として英語のテキストで学習したモデルは英語で最も高い性能を発揮し、英語の優位を強める可能性があるからである。4いずれの効果が優勢となるかは、ドイツ語、フランス語及びスイスドイツ語におけるモデルの品質に左右される。これは、スイスの研究機関が直接的な利害を有する領域である。
注
- 第J部第IV章の機械翻訳、AI及び職業上の守秘義務に関する節を参照。要確認。 ↩
- 第J部第I章の学校政策、メディア及びデジタルコミュニケーションに関する節を参照。Swiss Parliaments Corpus及びSTT4SG-350などのスイスドイツ語音声コーパスについては、SwissText会議の論文集を参照。現状は要確認。 ↩
- スイス刑法第179条のbisから第179条のquaterまで。自然人を一意に識別する生体データを要配慮データとすることについて、連邦データ保護法（FADP）第5条c号4。要確認。 ↩
- 言語間における言語モデルの性能及び学習データにおける英語の優位については、モデル提供者の技術報告書及び2023年以降の多言語言語モデルに関する研究を参照。要確認。 ↩
本記事は一般的な情報提供のみを目的としています。法律上または税務上の助言を構成するものではなく、個別案件に関する助言に代わるものでもなく、弁護士と依頼者との間に委任関係を生じさせるものでもありません。本記事は2026年10月時点の法的状況を反映しています。