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AI ポストエディットを選ぶべき理由
これまでにない圧倒的なスピード、スケーラビリティ、費用対効果をもたらす多言語コンテンツ配信を実現します。
意欲的な成長目標を持つ組織は、多言語コンテンツをより迅速かつ大規模に、さらにコストを抑えながら制作する必要に迫られています。しかし、従来の翻訳方法ではボトルネックが発生しやすく、グローバル市場の需要に対応しながら、すべての言語や地域で品質を維持することが難しくなります。その結果、多くの企業で未翻訳コンテンツが発生し、新たなオーディエンスへのリーチ拡大や、市場の変化への迅速な対応が制限される状況に陥っています。
この現状を打破するソリューションが AI ポストエディット (自動ポストエディット) です。ニューラル機械翻訳 (NMT) や RAG (Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成) を用いた機械翻訳テキストと、高度で自律的な AI ポストエディット用プロンプト チェーン、さらに必要に応じて人による監督を組み合わせることで、コンテンツ制作に要する期間とコストを大幅に削減し、従来は不可能だったスピードとスケーラビリティを実現できます。
ライオンブリッジの AI ポストエディット ソリューションは、多数の言語、業界、品質要求に合わせてワークフローを設定でき、コンテンツに関するさまざまなニーズに対応します。この革新的なアプローチが下記の実現をサポートします。
- 翻訳上の障壁を克服
- 期待される品質を維持
- グローバルな展開を拡大
ライオンブリッジの AI ポストエディット ソリューションの仕組み
AI ポストエディットでは、高度な大規模言語モデル (LLM) と、機械生成翻訳をブラッシュアップするため特別に設計された高度な自律型プロンプト チェーンを活用しています。ポストエディット作業の大部分を自動化することで、言語スペシャリストの作業負担が大幅に軽減され、専門的なレビューや検証が必要なコンテンツに集中できるようになります。
以下、AI ポストエディットを組み込んだライオンブリッジのソリューションの概要をご紹介します。
AI を活用したサービス レベル: それぞれのコンテンツ ニーズに応じて人間参加の度合いを選択
コンテンツの特性、目的、予算に応じて、品質評価に必要な人間の介入レベルを選択できます。
ライオンブリッジの AI ファースト翻訳ソリューションを選ぶべき理由
当社の高度な自律型 AI を活用したローカリゼーション ソリューションは、カスタマイズ可能な翻訳プロセスによって人的労力を削減します。
翻訳に最適な MT ソリューション、AI による判断とエディットを支援する最先端の優れた LLM
時間も費用もかからない NMT または LLM トレーニング
コンテンツに応じた LLM の判断
言語資産 (TM、用語集、スタイル ガイド) の統合
お客様のブランド ボイスやトーンに合わせてプロンプトをカスタマイズ
LLM による部分一致セグメントのポストエディット
人間による根拠付けに基づく高度なコンテンツ検証
「当社は画一的なソリューションではなく、成果重視のアプローチを提供しています。人間の介入度を段階的に調整できる仕組みにより、コンテンツのニーズに応じた最適なバランスを選択できます。また、品質は定量化可能なエラー率で評価できます。言語やコンテンツの種類によっては、エラー率が多少高くても、許容範囲内である場合が多いのです」
—ライオンブリッジ、グローバル ソリューション担当バイス プレジデント、シモーネ ラモント
ライオンブリッジの自動ポストエディット ソリューションのメリット
品質を維持しつつ、より多くのコンテンツをより迅速に、より低コストで翻訳。
コンテンツのスケーラビリティ
常識を覆す量のコンテンツを翻訳可能。大量かつ継続的なローカリゼーション向けに設計されたソリューションにより、さまざまな言語や市場でコンテンツのリーチを拡大できます。
スピード
多言語コンテンツ配信をかつてないスピードで実現。グローバル展開までの時間を大幅に短縮し、複数言語での同時リリースを可能にします。
コスト効率
これまでにない低コストを実現。AI ポストエディットにより、高品質の翻訳を従来よりも低コストで提供します。
品質
高度な AI とさまざまなレベルから選択できる人による検証によって、正確性、トーン、ブランドの一貫性を確保し、信頼できる高品質の翻訳を実現。専門的なコンテンツやリソースの少ない言語では人間参加型のアプローチが不可欠ですが、そうしたレビューの必要性が低いプロジェクトも多数存在します。当社の TRUST フレームワークは「AI トラスト」を推進し、REACH フレームワークは AI を測定可能なビジネス成果の創出に集中させます。
関連コンテンツ
ISO 準拠、AI ファースト、人間による高い品質を兼ね備えたワークフロー
当社の柔軟なワークフローでは、高度な AI を活用した翻訳と専門家による品質保証を組み合わせ、必要に応じた形で業界最高水準の ISO 準拠を達成します。
AI ポストエディットについて: よく寄せられる質問への回答
MT ソリューションについては、正確性/精度が長年の課題でした。ライオンブリッジでは品質測定を自動化した AI ファーストのアプローチと人間参加型 (ヒューマンインザループ) のアプローチを組み合わせ、常に正確性/精度を把握できるように対処しています。
AI を活用することで、翻訳メモリ (TM) やニューラル機械翻訳 (NMT)、RAG などの従来型ツールの翻訳結果が向上します。
当社の経験の中で、AI ポストエディットはその出力品質を維持しながら、スケーラビリティに関するニーズも満たせることが実証されています。しかし依然として、正確性の確保やコンテンツに関する個別の要件への対応のために、ツールのモニタリングや調整には人間による監督が欠かせません。
当社の AI ポストエディット ソリューションでは、まず、コンテキスト全体を把握するためにソース コンテンツの初期評価を行います。このコンテキストを考慮したうえでエディットと検証を行うことにより、コンテンツの目標やプロファイルに即した翻訳結果が得られます。
当社の AI ポストエディット ソリューションは柔軟に調整できる設計となっています。そのため自動モニタリングの結果や、翻訳プロセスに携わる言語専門家や特定分野の専門家 (SME) からのフィードバックをもとに、言語に関するプロンプトを編集・更新できます。
また、当社ではそれ以外の AI ソリューションも提供しており、ソース分析の実施や、ソース コンテンツの変更に関する推奨事項をまとめたレポートの作成などが可能です。これらのソリューションと AI ポストエディット ソリューションを組み合わせることで、コンテンツ戦略のさらなる強化が可能になります。
当社の AI ポストエディット ソリューションでは、人間が介入することにより言語面で最も高い効果が得られる領域を特定し、そこに的を絞ることができます。
当社では、REACH フレームワークを活用してお客様と連携しながら、コンテンツ関連の目標を評価し、最適な翻訳結果が得られるよう AI ソリューションを調整します。そのうえで、人間の介入がコンテンツのニーズとプロファイルに見合ったレベルとなるよう、その度合いを定義します。
言語や地域によって異なる業界固有の用語を扱うのは困難ですが、いくつかの方法で対応することができます。
メタデータを活用することで、AI ツールに幅広いコンテキストを提供できます。さらに、コンテンツにラベルやタグが適切に付加されていれば、地域固有のニュアンスなどの追加要件に対応するよう、LLM に指示することができます。当社では、こうした前提条件を満たすためのデータ サービスも提供しています。
自治体や地域に応じた調整が必要な用語については、RAG フレームワークを使用します。AI ポストエディットに関しては、ガイドラインを定め、定義された言語ルールに基づいて LLM で一定のアクションが実行されるようにします。
当社のソリューションでは、補足的なサンプルとして外部資料を参照するよう構成することもでき、これにより特定のコンテキストに合わせてカスタマイズされたコンテンツを LLM でスムーズに生成できるようになります。
この種のコンテンツは時間の流れとともに変化する傾向があるため、言語的なプロンプトのメンテナンスや更新が重要となります。そのため、当社の AI ソリューションは、人間の監督のもとで制御され、キュレーションが行えるように設計されています。
はい。当社の AI ファーストのソリューションは特定の LLM に依存せず、特定のモデルに限定されません。調整には OpenAI GPT モデルが使用されていますが、お客様独自の LLM エンジンを活用するための対応も可能です。
その場合はカスタム構成を使用することになり、LLM が品質基準を満たしていることを確認するための付加的な評価や構成が必要になることがあります。
このようなソリューションについては、ニーズ、目標、要件の把握のため、当社のソリューション チームおよび言語テクノロジー チームと連携することをお勧めしています。
当社の AI ポストエディット ソリューションは、言語プロンプトを構成できる点が特長であり、コンテンツのニーズや規制要件の変化に応じて変更することができます。当社は AI ファーストのプロセスを掲げていますが、最適化と調整のための言語プロンプトの管理とキュレーションは、コンピューター リンギスト、各分野の専門家 (SME)、言語専門家など、人間により行われます。
トレーニングされていない、チャットベースの汎用 LLM モデルでは、トーン、内容、文化的ニュアンスに対応するのは困難です。この課題に対応するために、当社のソリューションでは構成可能なプロンプト チェーンのアプローチを採用しており、LLM に対してスタイル、トーン、用語を定義する具体的な指示と、原文のコンテキストに関する言語ガイドラインを指定することができます。言語パラメータとプロンプトの構成を制御することで、AI ポストエディットを活用して翻訳プロセスを強化できます。
当社のソリューションでは、まず、プロンプトにより LLM にソース コンテンツのコンテキストを理解させます。このコンテキストを、用語の評価、部分一致のエディット、セグメント レベルの翻訳の検証の指示とともに、LLM の意思決定とエディットのガイドラインとして使用することにより、指定したパラメータの範囲内で AI が動作するよう徹底します。当社のアプローチでは言語プロンプトの継続的な更新が可能であるため、ハルシネーションが発生した場合でも、必要に応じて調整や問題の修正を行うことができます。
当社のテスターの多くは、コンピューター リンギスト、またはプロンプト エンジニアリングの経験を持つ言語専門家です。テスターは、AI ポストエディット ソリューションのパラメータの設計、テスト、更新を担当します。このようなテスターが出力を検証してフィードバックを提供し、その結果を踏まえて言語プロンプトおよびパラメータを調整、改善します。
