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機械翻訳に関する最新情報のご紹介 

コンテンツ制作に機械翻訳を活用

機械翻訳に適したコンテンツと機械翻訳の導入メリット

より多くのコンテンツをより短期間で翻訳でき、しかもコストは予算内。うますぎる話のようですが、今ではそれが可能になりました。機械翻訳 (MT) を活用すれば、コストを維持したまま翻訳の生産性を上げることが可能です。

MT はあらゆるコンテンツに使用できるわけではありませんが、近年、性能が大きく向上してその適用範囲が広がっています。MT をうまく活用すれば、すでに MT を通じて多言語展開しているグローバル企業と同じ土俵に立てるだけでなく、母国語でコンテンツを見たいという消費者のニーズにも対応できます。

ライオンブリッジはいち早く MT を採用した言語サービス プロバイダーのうちの一社であり、過去 20 年以上にわたって数十億語もの翻訳を MT で処理してきました。こうした実績をもとに、多くのお客様から長年にわたってご信頼いただいています。ローカリゼーション戦略に MT を取り入れる前に、次の点を考慮してください。

  • MT に適したコンテンツを特定する
  • MT エンジンのトレーニングに必要な言語資産を用意する
  • 翻訳品質を確保するために、必要に応じて翻訳者によるポストエディットもプロセスに組み込む

MT を適切に活用すれば、品質を妥協することなく最大限のコスト削減を実現できます。

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機械翻訳の簡単な歴史

1954 - ジョージタウンの研究者が機械翻訳システムの最初の公開デモを実施。

1962 - 米国で機械翻訳協会 (The Association for Machine Translation and Computational Linguistics) が設立。

1964 - 米国科学アカデミーが MT 研究のための委員会 (ALPAC) を立ち上げ。

1970 - フランス繊維協会が MT システムを使用して抜粋記事の翻訳を開始。

1978 - Systran が技術マニュアルの翻訳を開始。

1989 - Trados が翻訳メモリー テクノロジーを開発し、市場に投入。

1991 - ロシア語、英語、ドイツ語-ウクライナ語の最初の商業用 MT システムがハリキウ国立大学で開発。

1996 - Systran と Babelfish が無料で少量のテキストの翻訳を行うシステムをウェブで提供。

2006 - Google Translate の統計的機械翻訳システムが公開。

2012 - Google が Google Translate で毎日百万冊分の本に対応できると発表。

2016 - Google が 8 言語間でのニューラル機械翻訳 (NMT) を実現し、語順の間違いを 50% 削減し、語彙や文法の解釈が飛躍的に向上。

2020 - 10 月時点で、Google ニューラル機械翻訳 (GNMT) は 109 言語をサポート。

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最適な機械翻訳エンジンとは

ライオンブリッジの機械翻訳トラッカーでお客様のユース ケースに最適な機械翻訳エンジンを見つけましょう。 

自社のニーズに最適な機械翻訳エンジンを選択するのはなかなか難しいものです。機械翻訳エンジンの性能は、ソース言語 (翻訳元の言語) とターゲット言語 (翻訳先の言語) の組み合わせや対象コンテンツの品質など、数多くの要因に左右されます。判断の材料になるデータが欲しいという多くの要望にお応えするために、ライオンブリッジでは「機械翻訳トラッカー」を作成しました。機械翻訳トラッカーでは、主な機械翻訳エンジンの総合的な性能、言語ペアごとの品質、分野別の性能を測定します。過去 1 年における 4 つの主要機械翻訳エンジンの品質スコアをご覧ください。   

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ライオンブリッジの機械翻訳専門家をご紹介

ラファ モラル

イノベーション担当バイス プレジデント 

言語および翻訳関連の R&D 活動を統括。機械翻訳、コンテンツのプロファイリングと分析、用語の抽出、言語品質の保証と管理に関わるイニシアチブを指揮しています。 

ジョルディ マシアス

言語エクセレンス担当バイス プレジデント

ライオンブリッジの言語エクセレンスの責任者として、社内の機械翻訳チームや言語品質サービス チームを統括し、イノベーションを重視する大手企業向けの業務を監督しています。

ライオンブリッジの機械翻訳は、コストカットや納期の短縮に役立ちます。詳しく知りたい方は、お問い合わせください。

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