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機械翻訳 (MT) の研究が行われるようになって、70 年が経過しました。しかしこのテクノロジーが主流となったのは、一部のテクノロジー企業がインターネットで MT サービスを提供するようになって以降のことです。その後 MT は大幅に改善され、それによって多くの企業は世界中の顧客とのつながりを深め、各地の従業員との社内コミュニケーションを向上させる、かつてない好機を得ています。
ライオンブリッジの Smart MT ソリューションをご利用になれば、カスタマー エクスペリエンス全体で業界最高の MT を活用できます。
最もよく利用されている機械翻訳は、統計的機械翻訳 (SMT: Statistical Machine Translation) とニューラル機械翻訳 (NMT: Neural Machine Translation) です。統計的機械翻訳は、統計モデルと膨大な量の言語データを利用して、最善の翻訳を予測します。ニューラル機械翻訳も同様に、膨大な量の言語データを利用しますが、翻訳を出力するために異なるタイプのニューラル ネットワーク モデルを利用します。全般的に、ニューラル機械翻訳のほうが統計的機械翻訳よりも優れた結果を出力でき、その普及に伴って統計的機械翻訳はあまり使用されなくなっています。
最良の翻訳結果は通常、MT の出力をレビューして修正を加えることで得られます。ポストエディットの作業は従来人間が行ってきましたが、生成 AI (GenAI) /大規模言語モデル (LLM) は、機械翻訳 (MT) の出力をレビューして改善し、さらに人間による追加レビューが必要なテキストを識別することができます。当社のブログ記事で、LLM 支援型ポストエディットの詳細と、Lionbridge Aurora AI™ コンテンツ管理プラットフォームを基盤とする包括的な翻訳ソリューションの一部として当社が提供しているサービスの内容をご確認ください。
MT やその関連用語について少しご理解いただけたでしょうか。さらに、当社の用語集をご覧になり、よく使われる用語についての理解を深めてください。
MT は、さまざまな方法でお客様のコンテンツ ライフサイクルに組み込むことができます。一般的には次のいずれかのアプローチを採用します。
無料の MT サービス — このアプローチでは、Google Translate や Bing Translator といった無料のサービスを利用します。これらのサービスを利用することで、組織は少量のコンテンツの翻訳を手早く入手でき、お客様はコンテンツの意味を大まかに理解することができます。ただし、このアプローチにはリスクが伴います。無料でサービスを提供する企業は、そのサービスと引き換えに、入力されたすべての内容を利用して、自社の機械翻訳エンジンをトレーニングします。そのため、プライバシーやデータ セキュリティを確保したい企業にとって、決して理想的なオプションではありません。
クラウド MT — このアプローチでは、大手テクノロジー企業によって提供されているクラウド サービスを利用します。この方法は、MT を大規模に展開する必要があり、MT エンジンをトレーニングできるコンピューター科学者や MT の専門家が社内にいる企業にとっては良い選択肢です。
ベスト オブ ブリード MT — このサービスでは統合ソリューションを利用します。さまざまなテクノロジー企業が提供する各種 MT エンジンを、一つのプラットフォーム上で適宜利用することができます。このサービスをご利用のお客様は、コンテンツの種類や言語ペアに応じて最善の MT エンジンを選択できます。これは、機械翻訳の品質を高めつつ MT のコストを抑えることができる、最も柔軟性に優れた MT 導入戦略です。当社のベスト オブ ブリード Smart MT サービスの詳細や、Smart MT で使用される機械翻訳に適した用語集による品質改善については、こちらからご覧ください。
オンプレミス MT — このアプローチでは、企業が使用するオンプレミス上に MT テクノロジーを展開します。これは、MT エンジンに入力されるデータを完全に制御したい組織にとって便利なソリューションです。このタイプの MT を採用した場合、企業は社内 MT サーバーをセットアップして管理し、トレーニングする必要があります。テクノロジー チームと R&D チームによる管理が必要になるため、このアプローチはコストが最も高くなります。
AI の利用は広がり続けていますが、それでも生成 AI は、トップクラスの MT エンジンの翻訳速度とコスト効率には及びません。さらに本記事の執筆時点で、MT エンジンの翻訳品質は LLM を上回っています。この比較については、ライオンブリッジ機械翻訳トラッカーのページをご覧ください。
AI の欠点により、少なくとも現時点では、翻訳ワークフローにおける MT の地位は揺るぎないものとなっています。
— MT は翻訳プロセス初期の一次翻訳として最適です。
— LLM は、全体の品質向上を図るため、ポストエディットや品質保証に使用するのに最適です。
MT/LLM の技術を人間によるチェックと組み合わせることで、望ましい翻訳結果を達成できます。
MT を活用する方法はさまざまです。MT を使えば、自社の Web サイトやその他の製品関連資料を翻訳できるほか、ネイティブ スピーカーの翻訳者を雇うことなく、社内外の人々と多言語でコミュニケーションを取れるようになります。このテクノロジーをヘルプ デスクに導入すれば、より多くの市場でより優れたサービスを顧客に提供できるようになり、また社内で使用する書類を社員が翻訳できれば、職場での生産性も高まります。MT は次のような方法で活用できます。
MT を利用することで、増え続けるコンテンツを効率的に処理し、すべてのデジタル チャネルでより多くのコミュニケーションを図れるようになります。これにより、マーケティングやローカリゼーションの予算が変わらない場合でも、より多くのコンテンツを既存市場と新規市場の両方で公開できるようになり、お客様は競争の激しい市場において、効果的に優位性を達成して維持することができます。
大規模な研究で、ユーザーは完璧ではない訳文もある程度許容することが示されています。
29 か国 8,709 人の消費者を対象に行われた調査では、次のことが明らかになりました。
(出典: 「Can’t Read Won’t Buy — B2C (読めないなら購入しない — B2C)」、CSA Research、2020 年 6 月)
機械翻訳をコンテンツ ライフサイクルの一環として取り入れることで、企業は他の言語を話すオーディエンスのエクスペリエンス向上を図ることができます。機械翻訳を適切に実行すれば、さまざまな言語や多種多様なコンテンツで一貫したブランド ボイスを伝えることができます。ただし注意すべき点があります。無料の機械翻訳サービスでは、一貫したブランド ボイスを伝えることは不可能です。このアプローチを採用すると、カスタマー エクスペリエンスの品質は非常に低いものとなりがちです。このような無料サービスでは、平均レベルあるいは低品質の翻訳が出力されることが頻繁にあるからです。
MT はそのコスト削減効果、処理速度、そして大量のコンテンツを難なく処理する能力によって、企業がコスト効率よく複数の市場で存在感を高めるためのまたとない機会を提供してくれます。
Smart MT と LLM を活用する方法についてご興味があれば、ぜひ当社までお問い合わせください。
注: このブログ記事は 2022 年に公開された記事の改訂版です。
ライオンブリッジでは、お客様のニーズをより深く理解し、課題を解決して海外市場へのリーチ拡大をお手伝いするうえで、当社の革新的な技術がどのように役立つかを詳しくお伝えしたいと考えています。これらの技術の活用についてご興味があれば、ぜひ当社までお問い合わせください。