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ライオンブリッジは、テキスト、音声、オーディオ、ビデオから、構造化と非構造化データまで、世界で最も多くのコンテンツを作成、変換、テスト、トレーニングしています。
ライオンブリッジの Lainguage Cloud を活用して、御社の包括的なローカリゼーションとコンテンツ制作をサポート
ライオンブリッジは、テキスト、音声、オーディオ、ビデオから、構造化と非構造化データまで、世界で最も多くのコンテンツを作成、変換、テスト、トレーニングしています。
コンテンツ サービス
- 技術文書の作成
- トレーニングおよび eラーニング
- 財務報告書
- 多文化マーケティング
- デジタル エクスペリエンス評価
翻訳サービス
- 動画ローカリゼーション
- ソフトウェア ローカリゼーション
- Web サイト ローカリゼーション
- 規制対象企業向けの翻訳
- 通訳
- 多言語 SEO およびデジタル マーケティング
- コンテンツ最適化
テスティング サービス
- 機能 QA およびテスト
- 互換性テスト
- 相互運用性テスト
- パフォーマンス テスト
- アクセシビリティ テスト
- UX/CX テスティング
ソリューション
- 翻訳サービス モデル
- デジタル マーケティング
- ライブ イベント
- 機械翻訳
ライオンブリッジのナレッジ ハブ
- 生成系 AI
- 良好な患者アウトカム
- ローカリゼーションの未来
- 最先端免疫学事情
- 新型コロナウイルス (COVID-19) 言語リソース センター
- ディスラプション シリーズ
- 患者エンゲージメント
- ライオンブリッジのインサイト
ライオンブリッジの Lainguage Cloud を活用して、御社の包括的なローカリゼーションとコンテンツ制作をサポート
Lainguage Cloud™ Platform
接続性
翻訳コミュニティ
ワークフローのテクノロジー
Smairt Content™
Smairt MT™
Smairt Data™
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機械翻訳 (MT) テクノロジーには長い歴史がありますが、とりわけ近年の急速な進歩には目覚ましいものがあります。かつてない量のコンテンツがさまざまな言語で生み出されている現在、グローバリゼーションが進む中で世界にリーチを確実に広げる手段として、機械翻訳の活用に企業からの注目が集まっています。
機械翻訳の導入をお考えの際は、以下の 4 つの基本的なアプローチからいずれかをお選びいただけます。
どのアプローチを採用するにせよ、御社に適したエンジン選びは容易ではなく、適切なデータと経験を踏まえて判断する必要があります。その点、ライオンブリッジは機械翻訳の分野で 20 年以上の経験を誇り、機械翻訳テクノロジーに関する膨大な言語データと品質データを蓄積しているエキスパートです。御社が適切な判断を下せるよう、あらゆる面でお手伝いいたします。この Web ページでは、よく利用される言語ペアについて、機械翻訳エンジンの性能に関する基本的な情報を提供しています。皆さまのコンテンツに合った最良の選択をしていただくためにご活用ください。
数多くの機械翻訳エンジンの中から選択するときには、特定のエンジンは特定の機能や分野に長けているという点に留意することが重要です。 御社のニーズと機械翻訳エンジンの特徴や用途が一致しないと、どれだけ優れたエンジンであったとしても、その能力を十分には発揮できません。 最適なオプションを見極めるには、まずはなぜ機械翻訳を利用するのかを明確にします。
全般的な用途で機械翻訳エンジンを使用したいのであれば、Google Translate や Bing Translator を使用するのが適切でしょう。 特定の言語や分野に対応した機械翻訳サービスを必要としているのであれば、Amazon Translate または DeepL Translator を使用することで、よりよい結果が得られるでしょう。
ライオンブリッジの機械翻訳トラッカーなら、月ごとのパフォーマンス分析を通じて、御社で利用する言語ペアに最適な機械翻訳エンジンを特定することが可能です。 次に「最も優れた機械翻訳エンジンはどれか」という質問をするときは、「私にとって最適な機械翻訳エンジンはどれか」と言い換えて質問してみてください。そしてその答えを導き出せるのは当社ライオンブリッジです。ぜひ当社までお問い合わせください。
生成系人工知能 (AI) が重要な成果を達成しています。 当社が実施した比較評価で、生成系 AI がニューラル機械翻訳 (MT) エンジンをしのぐ性能を発揮しました。 特に、大規模言語モデル (LLM) GPT-4 は、英語から中国語への言語ペアについて Yandex よりもわずかに優れた翻訳品質を示しています (図 1 参照)。
ニューラル MT の出現以来、別の種類の MT 手法が初めてニューラル MT エンジンをしのぐ性能を発揮したという点において、生成系 AI のこのような進歩は特筆に値します。さらに、MT 以外の手法 (機械翻訳向けに特化したものではない、多目的の自動言語処理サービス) でも、ニューラル MT エンジンよりも優れた品質を達成しています。
このような生成系 AI の進歩が注目に値するのはなぜでしょうか。 MT プロバイダーには、テクノロジーの進化の最前線に立ち、そうした進化が現在の MT サービスに与える影響を検討して競争力を維持することが求められます。 また MT サービスを購入する側は、常にこうした最新のテクノロジーを把握しつつ、MT への健全な投資を行わなければなりません。こうしたサービスには、純粋なニューラル MT サービスのみでなく、LLM ベースのテクノロジーも含まれます。
生成系 AI はまだ開発初期の段階にあることも考慮する必要があります。 一部の重要な分野においては、まだ求められる基準を満たしていません。 生成系 AI には、複数回の実行で出力にばらつきが生じる、アプリケーション プログラミング インターフェース (API) に不安定さがある、ニューラル MT エンジンより高い頻度でエラーが発生するといった問題が見られます。 テクノロジーを成熟させるにはこれらの問題を解決する必要があり、当社ではすでに、驚異的な速さで改善が進められていることを確認しています。
LLM が驚くべき速さで改善されている状況を踏まえれば、LLM が機械翻訳の次世代を担うという考えには説得力があります。 今後は、パラダイム シフトの発生に伴ってニューラル MT プロバイダーが LLM の一部機能をニューラル MT アーキテクチャに統合し、混在期間に入ると予測されます。
さらに 2 つの言語ペアに関するニューラル MT と LLM の翻訳品質の比較と、ニューラル機械翻訳時代が終焉を迎えつつある可能性についての詳細な考察については、当社のブログ記事をご覧ください。
—ラファ モラル、ライオンブリッジ、イノベーション担当バイス プレジデント
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