利用PC翻譯外國語言的自動翻譯技術開始有突破性發展。據日本經濟新聞(Nikkei)報導，自動翻譯導入人工智慧(AI)後，精確度大幅提升，最新的翻譯系統產品甚至包含聲音翻譯等。

不需口譯人員即可和外國人溝通的時代即將到來。由日本情報通信研究機構(NICT)所研發的「同步口譯系統」能即時對應外國人的英文語言，並在顯示器下方顯示日文字幕，宛如電影一般。待技術成熟後，可望取代口譯人員。

同時口譯系統能辨識說話者的英文口音，即時組織出對應的翻譯文句。該系統結合了辨識英語語音後撰寫英文文章的系統，以及翻譯英文文章為日文的系統。NICT尖端翻譯技術研究室室長隅田英一郎指出，根據段落文句的長度不同，同時翻譯系統的使用功效和翻譯準確度也會有所改變，期許能在5年內完成系統。

NICT早前曾和PC大廠富士通(Fujitsu)攜手，共同研發可供日本醫師和外國病患對話的多國語言聲音翻譯系統，能在平板電腦上使用。自2016年11月起開始產品實驗，當醫師詢問患者是否身體不適時，平板電腦會播放翻譯後的語音，然後再將患者的回答翻譯為日文語音。

日本電子大廠Panasonic使用NICT技術，研發外型類似大聲公的硬體產品「巨型翻譯機(Megahonyaku)」。只要使用者舉起機器說日語，就能自動轉換為英、中、韓文。往後可能利用於機場或各類活動展場。

自動翻譯的應用日益普及，且翻譯準確度在近年明確改善，例如Google在網路上提供的翻譯工具，帶給許多民眾便利。隅田說明，以往自動翻譯的準確度偏低，在網路上使用翻譯工具，往往得不到精準的結果。但目前已經大幅改進。

翻譯準確度改善的關鍵在於，近年來翻譯工具的邏輯方程式有所更換。自動翻譯技術約在60年前問世，一直以來採用的是「規則性翻譯」。由研發人員設計翻譯所需要的文法等規則，然後依照此模式翻譯。

1980年代IBM著手研發翻譯領域，推出活用大數據(Big Data)的「統計性翻譯」，在統計和整理大量的翻譯資料後，自動製作相當於翻譯規則或辭典的資料庫。這項堪稱典型AI的翻譯技術可蒐集大量資料，進而辨識翻譯文句前後順序和段落，決定適當的翻譯內容，並且持續學習。

統計性翻譯的另一特徵在於能對應多國語言。即使不明白文法和單字的意義，只要翻譯資料庫的內容充足，就能在短時間內架構出適當的翻譯模式。例如NICT免費公開的自動語音翻譯系統「VoiceTra」，已經能對應日、英、德、中、緬甸等31國語言。倘若是老舊的規則式翻譯，可能得請專家耗時多年，才有辦法確立一種語言的翻譯模式。

此外，2016年起，比統計性翻譯更上一層樓的神經網路(neural network)翻譯技術在網路上開始提供使用，如Google和微軟(Microsoft)便不約而同推出模擬大腦的神經網路，分別提供Google翻譯和微軟翻譯。

此類新技術與統計性翻譯相同，能參考大量的翻譯文句資料反覆學習，建構翻譯模式，但不會只是生硬的切換相對照的語詞進行翻譯，而是辨別上下文後，挑選恰當的詞語實行翻譯。Google表示，神經網路翻譯技術的平均錯誤率比以統計性翻譯減少60%。網路上的使用者也認為，Google翻譯的準確度有明顯提升。

日本亦有京都大學、NICT等單位著手研究神經網路翻譯技術，目前正在考慮正式導入的恰當時期。2020年東京奧運即將到來，且日本政府積極推廣觀光產業，讓日本使用外語的機會大幅增加，若自動翻譯系統能發展成熟，應能讓民眾生活更加便利。