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技術の進化によってビジネスに不可欠なツールとなった機械翻訳

大量のコンテンツを迅速かつ効率よく処理可能な機械翻訳を活用することで、必要に応じて翻訳プロジェクトの規模を調整し、さまざまな言語でカスタマー エクスペリエンスを向上して、ビジネスを世界規模で拡大することができます。  

デジタル時代で成功するための機械翻訳


コンテンツ ワークフローに機械翻訳ソフトウェアを取り入れることで、プロの翻訳者を採用する場合よりも費用を抑え、翻訳にかかる時間を大幅に短縮することができます。

機械翻訳 (MT) が一般向けに公開されたばかりの頃は、目新しくはあるものの、多くのビジネスに対応するような、幅広く応用の利くものではないと考えられていました。 

しかし、昨今の技術進化によってさまざまなユース ケースに対応できるようになってきており、現在では、さまざまな業務の高速化につながるビジネス対応テクノロジーとして注目を集めています。 

このテクノロジーはまだ完璧とは程遠いもので、望ましくないエラーにつながりかねないさまざまな制約がありますが、企業は機械翻訳の専門家による支援を通じてこうした課題を解決し、機械翻訳ソフトウェアのメリットを最大限に活かすことができます。MT を適切に活用すればさまざまなビジネス課題に対処できるようになり、世界規模での顧客基盤の拡大につながります。   

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによりデジタル変革が加速し、デジタル中心の社会が急速に広がっています。企業が成功を収めるには、世界中の人々と効果的にコミュニケーションを取る必要があります。多くの企業は、従来の予算 (もしくはそれよりも低い予算) の中で、これまで以上に大量の資料の翻訳をよりすばやく仕上げる必要性に迫られています。

最適な MT エンジンをコンテンツ用の効率化ツールとして使用し、目的の品質要件を満たすためのプロの翻訳者による介入も適切に設定することで、従来の人による翻訳の数分の一のコストで、コンテンツを無制限に期待どおりの品質で翻訳できるようになります。

Machine Translation

機械翻訳テクノロジーを利用するメリット

機械翻訳の導入をお考えであれば、機械翻訳テクノロジーを簡単に利用する方法や、ビジネスの変革における影響についてもお確かめください。 

ワークフローの一環として機械翻訳を利用されている当社のお客様は、平均的に以下のようなメリットを得ています。

翻訳効率の大幅な向上

最大 40% のコスト削減。

納期の短縮

納品までの時間を最大 60% 短縮。

カスタマー エクスペリエンスの向上

場所を問わずに、顧客の母語でのコミュニケーションが可能。

ライオンブリッジの自動化ソリューションによる、Le Monde 誌の購読者数拡大

フランスの象徴的な新聞社である Le Monde 社は、英語版のサービス「Le Monde in English」を開始するにあたり、24 時間体制のニュース サイクルの複雑さに対応できる翻訳ソリューションを必要としていました。Le Monde 社では、ライオンブリッジの機械翻訳ソリューション Smart MT™ を利用することにより、翻訳納期の短縮、フランス大統領選挙の報道、サービスの新規登録者数の拡大を実現しました。本事例における Smart MT™ の活用について、こちらのケース スタディ本文をご覧ください。

当社が掲げる「Localize everything™」(あらゆるコンテンツをローカライズ) を実現する当社の自動化ソリューション、Smart MT の詳細をご覧ください。

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、御社のユース 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 MT エンジンを選択するのはなかなか難しいものです。MT 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。とはいえ、何を基準に選べばよいかわからないと心配する必要はありません。ライオンブリッジでは、機械翻訳トラッカーを使用して主要な MT エンジンを長期にわたって評価してきました。増え続ける MT エンジンの総合的な性能に加え、言語ペアごとの品質やさまざまな分野での性能を測定しています。過去 1 年間の主要な機械翻訳の品質スコアをご覧ください。

主要な業界のニーズに応える MT

機械翻訳は、あらゆる業界のビジネス課題の解決に利用できます。法律やライフ サイエンス、eコマースといった専門分野で MT がどのように役立つかをご紹介します。

法律

国際的な訴訟案件では、eディスカバリのプロセスにおいてさまざまな言語の法律文書を大量に扱います。法律業界の専門家は、こうした文書を迅速に翻訳する必要があります。 

扱うデータ量を減らし、外国語のドキュメントを効率よく翻訳する上で、機械翻訳がどのように役立つかについて、詳細をご覧ください。

ライフ サイエンス

従来、製薬業界は自動化テクノロジーの導入にそれほど熱心ではありませんでしたが、そうした状況にも変化が見えます。人工知能 (AI) は人よりも多くのデータを処理し、より迅速に有害事象を特定できるため、患者アウトカムに好ましい影響を及ぼすことが見込まれています。詳しくは、こちらの Pharmacy Times の記事「Artificial Intelligence is Changing the Face of Pharmacovigilance」をご覧ください。

eコマース

新型コロナウイルス感染症により、多くの小売業者が実店舗を閉めざるを得なくなったことで、eコマースが今まで以上に注目を浴びるようになりました。もはや足を運べる範囲内だけが顧客基盤ではなく、地理的な制約はほぼなくなりました。今や、インターネット接続を持つ世界中の誰もが潜在顧客となったのです。店舗の営業が再開されつつありますが、この流れが戻ることはないでしょう。 

多くのリテール企業がカスタマー エクスペリエンスの向上にローカリゼーションと機械翻訳をどのように活用しているかご覧ください。

機械翻訳に関するさらに詳しいコンテンツ

より効果的な MT を支援: 機械翻訳可能性に基づく言語ランキング

機械翻訳を導入する前に、言語の複雑性について考えましょう。当社の機械翻訳可能性ランキングは適切なビジネス判断を下す上で役立ちます。

機械翻訳 vs. 機械翻訳 + ポストエディット

機械翻訳のみで十分な場合や、翻訳者とのハイブリッド モデルを採用すべき場合など、さまざまなケースについて説明します。

ニューラル機械翻訳: 翻訳において人工知能 (AI) が果たす役割

ニューラル機械翻訳とは何か、そしてニューラル機械翻訳が言語サービス業界を一変させる可能性について詳しく説明します。

翻訳における機械翻訳

機械翻訳に関わる重要な用語について、わかりやすくまとめています。

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

ラファは当社の言語および翻訳関連の R&D 活動を統括しています。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。

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ヴィンセント ヘンダーソン

製品言語サービス責任者

ヴィンセント ヘンダーソンは、ライオンブリッジの制作および開発チームの責任者として、テクノロジーと AI を活用してグローバル コンテンツを分析、評価、処理、生成する取り組みを進めています。特に、大規模言語モデルによって製品やサービスがもたらすコンテンツのイノベーションに注目しています。

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機械翻訳略史

1954 年 - 米国ジョージタウン大学の研究者が初期の MT システムの公開デモを初めて実施。

1962 年 - 米国で機械翻訳およびコンピューター利用言語学協会 (Association for Machine Translation and Computational Linguistics) が設立。

1964 年 - 米国科学アカデミー (National Academy of Sciences) が MT 研究のための委員会 (ALPAC) を設立。

1970 年 - フランス繊維協会 (IFT) が MT システムを使用して抜粋の翻訳を開始。

1978 年 - Systran が技術マニュアルの翻訳を開始。

1989 年 - Trados が初の翻訳メモリ テクノロジーを開発し、市場に投入。

1991 年 - ウクライナ、ハルキウ国立大学でロシア語、英語、ドイツ語とウクライナ語の初の商用 MT システムを開発。

1996 年 - Systran と Babelfish が Web 上で少量のテキストの無料翻訳を提供。

2002 年 - ライオンブリッジがルールベースの MT エンジンを使用した初の商用 MT プロジェクトを実施。

2000 年代中頃 - 統計的 MT システムが一般に公開。2006 年に Google 翻訳が、2007 年に Microsoft Live Translator が公開。

2012 年 - Google 翻訳では毎日書籍 100 万冊分のテキストが翻訳されていることを Google が発表。

2016 年 – Google と Microsoft がニューラル機械翻訳 (NMT) を実現したことにより、語順の誤りが大幅に減少し、語彙と文法が大幅に改善。

2020 年 - 10 月時点で Google Neural Machine Translation (GNMT) が 109 言語に対応。

自社に最適なリアルタイム翻訳テクノロジーを選ぶには

このガイドでは、ライオンブリッジのリアルタイム翻訳技術と、一般的な機械翻訳エンジンの違いについて詳しく説明します。

お問い合わせ

ライオンブリッジの機械翻訳専門家が、コスト削減や翻訳の短期化、顧客と従業員のエクスペリエンス向上に MT を活用できるようお手伝いいたします。詳しくは、当社までお問い合わせください。

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