グローバル コンテンツのライフサイクル全体にわたる、有用で責任ある AI の使用

グローバル コンテンツは、単に各言語に翻訳されたテキストではなく、御社ブランドと世界中の顧客をつなぐ重要な手段です。しかし多くの企業は依然として、翻訳者主導のワークフローと従来型の翻訳テクノロジーに頼り切っています。企業は自社メッセージを各言語に翻訳・調整し、世界中の消費者を国内市場と同様のインパクトで惹きつけようと取り組んでいますが、従来の方法ではコストが高すぎて、実現が難しい状況に陥ることがしばしばあります。

AI コンテンツ サービスを利用すれば、企業は現行の予算内で目標とするグローバル コンテンツを制作できるようになります。AI を活用したサービスは、コンテンツの制作、ローカリゼーション、配信のプロセスに大きな変革をもたらします。AI コンテンツ サービスの可能性を最大限に活用するには、単に機械的な AI 翻訳や AI ローカリゼーションを行って、エラー検出を COMET や GEMBA QE に頼るだけでは不十分です。御社のブランド ボイスを維持しつつ、確実かつ効率的にメッセージを伝えるためには、慎重に計画された AI 戦略が必要になります。ここで、ライオンブリッジが提供する次の 2 つのフレームワークが役立ちます。

• TRUST: AI の使用法に透明性と信頼性があるか、戦略的な基準や安全基準にも合致しているかを確認するためのフレームワークです。これにより、責任ある AI の使用を実現できます。

• REACH: 測定可能なビジネス成果、オーディエンスの関連性、そして人間参加型の監視に焦点を当てたフレームワークです。

この 2 つのフレームワークを組み合わせることで、コンテンツ トランスフォーメーションのライフサイクルのあらゆる段階で、AI を効果的に使用するためのロードマップが得られます。このブログ記事では、世界中のオーディエンスの心に響く、御社のビジネス目標に沿ったコンテンツを提供するにあたり、当社の TRUST フレームワークと REACH フレームワークがどのように役立つかをご紹介します。

• R: 投資収益率 (ROI): ROI によって、「メリットがコストを上回っているか」を検証できます。AI 生成のテキストを大量生産するのは簡単ですが、売上やエンゲージメント率、ブランド認知度の向上という目に見える成果が生まれていないのであれば、それは基本的に無益なプロジェクトと言わざるを得ません。AI 活用型のワークフローの中には、シンプルで低コストなものもありますが、プロンプト エンジニアリング、特化型モデル、詳細なモニタリングなどが必要になるものもあります。ROI に AI 戦略を組み込むことで、コンテンツに費やすすべての予算を、測定可能なビジネス目標の達成に役立てることができます。

• E: エンゲージメント (Engagement): 目的 (ROI) を明確にしたら、エンゲージメントに関する目標を定義します。このコンテンツによって何を達成しようとしているのか、これは読者にサインアップや購入を促す CTA か、または信頼性や信用を高めるための、ブランドの正当性を証明するコンテンツなのか。エンゲージメント目標を設定することで、さまざまな AI 出力を、定義されたビジネス目標の達成に役立てることができます。

• A: オーディエンス (Audience): これは誰に語りかけるのかということです。オーディエンスを設定する際は、その文化や属性、コミュニティの好みなどを考慮する必要があります。コンテンツが個人的なレベルで共感を呼べるよう、トーンやスタイル、言葉遣い、実例などを調整するのです。言い換えれば、「E」でミッションを設定し、「A」でそのミッションを達成するために適した言葉 (文字どおりにも比喩的にも) を使っているかどうかを確認するということです。

• C: 管理 (Control): 管理とは、エンゲージメント目標を達成できているかどうか、メッセージとブランドのトーンを適切に展開できているかどうかを確認することです。KPI を追跡し、オーディエンスの反応をモニタリングして、コンテンツの品質をチェックし、得られたインサイトを再び AI ワークフローで活用します。このループを完結させることで、プロンプト、スタイル ガイドライン、元のコピー、そして翻訳を継続的に改善するための基盤が得られます。

• H: 人間参加型 (Human in the Loop): 人間がテスト出力を確認し、プロンプトを改良して管理データに基づいて指示を調整するという、アクティブで継続的なコラボレーションは、人間参加型 (ヒューマンインザループ) モデルの要となります。この動的なフィードバック サイクルを通じて人間と機械が互いに学び合うことで、生成されるコンテンツが継続的に改善されます。

進化する人間参加型パラダイム

「人間参加型 (HITL: ヒューマンインザループ)」モデルはもはや、配信前に誤りをなくすための最終チェックのみにとどまらず、現在では AI 活用型のコンテンツ ワークフローにおいて、品質と拡張性の両方を確保するための重要な要素となっています。人間の専門知識を早い段階で頻繁に活用することで、一貫性があり、信頼性が高く、拡張性のある出力を得ることができます。その方法は次のとおりです。

1. 事前のキュレーション — 拡張のためのコツ: 人間の専門家がブランド ガイドラインを定義し、プロンプトを作成して、厳選したサンプルをモデルに組み込みます。この事前のキュレーションによって、拡張性を確保できます。適切な基盤を築くことで、後に発生するエラーが減り、市場全体に効率的にリーチできるようになります。

2. リアルタイムの監視: AI によってコンテンツが生成されると、専門家や特殊な品質管理 AI が出力のスポットチェックを行います。この出力をチームでチェックして、REACH の目標や TRUST の指針と一致しているかどうかを確認することができます。これはマイクロマネジメントを目的としたものではありません。この段階の目的は、問題を特定し、同じ間違いを何度も繰り返さないようにすることです。

3. 継続的なフィードバック ループ: ユーザーのエンゲージメント指標とオーディエンスのセンチメントは、AI モデルにフィードバックされます。経時的にチームがシステムを最適化し、現在では欠かすことのできない「人間の介入」の必要性を減らしていきます。翻訳やコピーが期待にそぐわなかったり、特定のトーンの方が高い共感を呼べたりする場合は、そうしたインサイトが AI に提供されます。こうした改良を繰り返すことで、経時的にモデルの信頼性と効率性が向上していきます。

4. 大規模な展開に対する信頼性の確立: モデルの信頼性は、人間が介入やフィードバックを行うたびに高まっていくため、責任ある拡張を行うために必要な AI トラストが構築されます。そのため、より多くの高品質なコンテンツを、より多くの言語で、より多くの市場に届けることが可能になります。

5. 言語に関する専門知識と条件指示: 多言語のオーディエンスに、一律の方法が通用することはまずありません。そのため言語専門家は言語別のプロンプトや条件指示を作成して、個々のターゲット言語やコンテンツ タイプに自動的に適応させます。それによって地域に関係なく、一貫した本物のブランド ボイスを維持することができます。

ライオンブリッジの Aurora AI プラットフォームと TRUST/REACH

ライオンブリッジでは TRUST と REACH の原則を日々実践していますが、その最も重要な手段となっているのが、コンテンツ、翻訳、ローカリゼーション サービスのための AI 搭載プラットフォームである Aurora AI を利用することです。当社はこのプラットフォームを、TRUST と REACH という主要理念に基づいて構築しました。Aurora AI は次の 3 つの方法で、TRUST と REACH の理念を体現しています。

1. これは LLM の構成管理プラットフォームです。この機能性により、AI の使用について常に透明性が確保され、お客様にとって有意義な出力を提供できます。

2. 認定を受けたプロンプト エンジニアリング担当者によって運営されています。ライオンブリッジの Aurora チームは、プロンプト エンジニアリングに関する深い組織知を備えています。当社では最新技術に対応するために定期的なトレーニングを実施しており、今後も社内全体でより多くの人材を育成していく予定です。

3. Aurora では、コンテンツの最終化にカスタマイズ可能な自律型 AI を利用できます。Aurora AI のワークフローは監査やカスタマイズが容易になっており、コンテンツに関するお客様の目標に基づいて、プロセスを体系的に監査したり変更したりできます。また、お客様の目標に合わせて LLM を組み合わせることも可能です。現在は新たに、品質測定を自動的に行うための機能を開発中です。