機械翻訳とAIをパワーアップさせ、ローカリゼーションの次世代レベルの効率化を実現

人工知能(AI)による機械翻訳(MT)は、言語処理における大きな飛躍を意味します。
Grand View Researchのレポート※1によると、世界の機械翻訳市場規模は2021年に8億1,270万米ドルと評価され、2022年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)24.2%で成長すると予想されています。AI駆動型MTは、ニューラルネットワーク、機械学習、統計モデルなどの最新の技術を組み合わせて言語理解を強化し、翻訳プロジェクトに対する企業の取り組み方を変革しています。

※1 Machine Translation Market Size And Share Report, 2030

北京大学の最近の研究※2によると、AI 搭載の MT システムは特定の言語ペアで最大 90% の精度を達成でき、人間の翻訳者のパフォーマンスに匹敵することがわかりました。

※2 Learning Sentiment Memories for Sentiment Modification without Parallel Data

MTにおけるAIでは、言語を処理して翻訳する人間の脳の機能を模倣したニューラル ネットワークを使用します。事前に定義された言語ルールに依存していた従来のルールベースのMTとは異なり、AIを活用したMTは統計分析と膨大なデータセットを活用しています。この変化により、人間の言語の複雑さとニュアンスを考慮した、より正確で文脈を考慮した翻訳が可能になりました。AIを活用したMTの主な3つの利点は次のとおりです。

  • 精度の向上。大量のテキストを分析することで、AIモデルでは従来の方法では見逃してしまうようなパターンやニュアンスを特定することができます。 Google Research の調査によると、同社のNMTシステムでは、以前のフレーズベースの翻訳システムと比較して翻訳エラーが60%削減され、言語的に正確であるだけでなく文脈的にも適切な翻訳が実現されていることが判明しました。
  • 処理時間の短縮。AIモデルはリアルタイムでテキストを処理・翻訳できるため、カスタマーサポートやリアルタイムのコミュニケーションなど、迅速な対応が求められる用途に最適です。
  • 費用対効果の向上。AIを活用したMTにより、人による大規模な介入の必要性が減り、手動翻訳に関連するコストが削減され、わずかなコストで大量のコンテンツを翻訳できるようになります。

MTへのAIの統合は、グローバル化の課題にも対処できます。企業が新しい市場に進出するにつれて、ローカライズされたコンテンツの必要性が高まります。AIを活用したMTにより、迅速かつ正確なローカリゼーションが可能になり、企業が新しい市場に早く参入して、地域全体で一貫したトーンと言い回しを維持できるようになります。

AIを活用したMTは、AIの研究とテクノロジーの進歩に伴って進化し続けています。AIモデルがより洗練されていくにつれて、複雑な言語タスクを処理する能力が向上し、翻訳の精度と信頼性がさらに高まっていくのです。AIを活用したMTの継続的な開発が、言語処理に革命をもたらし、コミュニケーションのギャップを埋め、地球規模での理解を促進し、グローバルなコミュニケーションに欠かせないツールとなることを確約することになります。

MTにおけるAIの仕組みの理解

従来のルールベースのMTからAIを活用したMTへの移行は、言語処理における大きな変化を意味します。従来のMTでは、事前に定義された言語ルールに依存していたので、人間の言語のニュアンスや文脈を捉えられないことが多くありました。

一方、AIを活用したMTでは、統計分析とニューラル ネットワークを使用して、より高度な言語理解を実現します。

ニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳 (NMT) は、AIを活用したMTの最前線にあります。NMTモデルは、特に複雑な文法構造を 持つ言語において、翻訳品質の点で従来の統計モデル を上回ることが示されています。NMTモデルは人間の脳のニューラル ネットワークを模倣するように設計されており、複雑な言語パターンを処理できます。

これらのモデルは、翻訳されたテキストの大規模なデータセットを分析し、翻訳精度を高めるパターンと関係を特定するために、ディープラーニング技術を使用しています。このアプローチにより、NMTモデルは慣用表現、文脈上のニュアンス、および人間の言語のその他の複雑な部分を従来の方法よりも効果的に処理できるようになっています。

ビッグデータ

AIを活用したMTにおけるビッグデータの役割は、いくら強調してもし過ぎということはありません。AIモデルのトレーニングには、正確性と信頼性を確保するために膨大な量のデータが必要です。膨大な翻訳されたテキストのデータセットを分析することで、AIモデルはパターンを認識することを学習し、パフォーマンスを向上させることができるのです。

このデータ駆動型のアプローチにより、AIを活用したMTは幅広い言語や方言を処理できるようになり、グローバルなコミュニケーションのための汎用性の高いソリューションとなります。   

統計的機械翻訳

AIを活用した MTアプローチには、さまざまな長所と短所があります。
統計的機械翻訳(SMT)は、対象のテキストに対して最も可能性の高い翻訳を予測する統計モデルによるものとなっています。SMTは特定の言語ペアには効果的ですが、慣用表現や文脈によるものではうまくいかないことがよくあります。

対照的に、NMTはディープラーニングを使用して、よりニュアンスに富んだ言語理解を達成し、より正確な翻訳を実現します。

ハイブリッドモデルでは、SMTとNMTの要素を組み合わせて、両方のアプローチの長所を活用します。これらのモデルでは、ある部分では統計的手法を使用し、他の部分ではディープラーニングを利用することで、より高い精度を実現できます。ハイブリッドモデルはバランスの取れたアプローチを提供し、幅広い用途に適しています。

AIを活用したMT使用時の課題

AIを活用したMTには利点があるものの、いくつかの課題も存在します。
言語の複雑さは、MTの精度に影響を与える重要な要素です。言語によっては、複雑な文法構造や慣用表現があり、正確に翻訳するのが難しい場合があります。

領域特殊性もまた重要な役割を果たしています。法律や医学などの専門分野の翻訳では、その分野特有の用語や文脈を深く理解する必要があります。

もう一つの重要な要素はトレーニングデータの品質です。高品質なデータセットでトレーニングされたAIモデルは、低品質なデータでトレーニングされたモデルよりも優れた性能を発揮する傾向があります。正確な翻訳を実現するには、トレーニングデータがターゲット言語と専門分野を代表するものであることを確認することが不可欠です。

AIを活用したMTの精度を評価するために、いくつかの指標が一般的に用いられています。

BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)スコアは、機械生成翻訳と参照翻訳の類似性を測定します。人間の評価では、流暢さ、適切さ、全体的な品質などの基準に基づいて翻訳を評価します。要約や感情分析などで使用されるタスク固有のメトリクスも、MT パフォーマンスに関する貴重な洞察を提供することができます。

AI を活用したMTの限界には、言語のニュアンスや文化的参照が含まれます。機械翻訳では、慣用的な表現、文化的なニュアンス、文脈特有の意味の翻訳でうまくいかないことがよくあります。翻訳を洗練させ、正確さを確保するためには、人によるポストエディットが必要になることが多くあります。

AIを活用したMTの継続的な開発が、言語処理に革命をもたらし、コミュニケーションのギャップを埋め、地球規模での理解を促進し、グローバルなコミュニケーションに欠かせないツールとなることを確約することになります。

機械翻訳におけるAIの未来

機械翻訳におけるAIの未来は有望であり、新たなトレンドがこの分野を変革する態勢を整えています。ディープラーニングの継続的な進歩が最前線にあります。これらの改善により、複雑な言語パターンを理解し処理するAIモデルの能力が強化され、より正確な翻訳が可能になっていくのです。
パーソナライズされた翻訳エンジンは、個々のユーザーの言語の好みやスタイルに適応し、よりカスタマイズされた翻訳を提供します。ユーザーとのやり取りやフィードバックから学習することで、パーソナライズされたエンジンは時間の経過とともに精度とユーザー満足度を向上させることができます。

リアルタイム翻訳機能はますます重要になっています。ライブ会話、会議、オンラインコミュニケーションに即時翻訳を提供するためのAIモデルが開発されています。このテクノロジーは、言語を超えたシームレスなコミュニケーションを促進し、リアルタイム環境でのコラボレーションと理解を強化することになります。

AIと他のテクノロジーの統合も、もうひとつの重要なトレンドです。
最近の調査※3によると75%の企業が、音声認識や感情分析などの他のテクノロジーと組み合わせて AI を活用したMTを使用することに関心を持っているとのことです。MTを音声認識、自然言語処理(NLP)、感情分析と組み合わせることで、より包括的な言語ソリューションが生まれます。

※3  The Art of AI Maturity | Accenture

たとえば、MTと音声認識を統合すると、話し言葉のリアルタイム翻訳が可能になり、言語の壁を越えたコミュニケーションが容易になります。

NLPは、AIモデルの自然言語の理解と処理能力を強化し、翻訳の精度を向上させます。感情分析は、テキストの感情的なトーンに関する洞察を提供し、翻訳が意図された感情を確実に伝えることに役立ちます。

人間の翻訳者の役割は、MTにおけるAIの未来においてもう一つの重要な側面です。
AIが定型的な翻訳タスクを処理する一方で、人間の翻訳者は、編集、品質保証、特定の対象者に合わせた翻訳の調整にますます重点を置くようになります。この変化により、人間の翻訳者は、より複雑で微妙な作業に専門知識を活用できるようになり、貴重な時間を量ではなく質に費やすことができます。

AIを活用したMTも翻訳業界に大きな影響を与えるでしょう。効率性の向上とアクセスのしやすさは、最も顕著な効果のひとつです。AI による翻訳では、大量のテキストを迅速かつ正確に処理できるため、企業や個人が翻訳サービスをより利用しやすくなります。

この効率化によってコストが削減され、納期が短縮されるため、グローバル・コミュニケーションの需要に対応しやすくなります。

また、従来の翻訳モデルに混乱が生じる可能性があることにも留意することが重要です。AIを活用したMTが普及するにつれて、手動翻訳サービスの需要が減少する可能性があります。この変化に対して翻訳業界は適応し、人間の専門知識が最も価値を付加できる分野に重点を置く必要があります。

ですが、こうした変化にもかかわらず、AIと人間の翻訳者との連携は今後も不可欠であり続けるでしょう。AIによるスピードと効率性と、人間の翻訳者のニュアンスを組み合わせることで、企業は最高品質の翻訳を実現できます。この相乗効果により、翻訳が正確であるだけでなく、文化的配慮と文脈的適切さも確保されることになります。

AIを活用したMTの実用化

AIを活用した機械翻訳はさまざまな業界で実用化されており、コミュニケーションと効率性を向上させます。

  • ウェブサイトのローカリゼーション: 世界中のユーザー向けにコンテンツを迅速に適応させ、ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントを向上させます。
    Website Localization Solutions - XTM International

  • ​​​​​​​カスタマーサポート: 問い合わせと回答をリアルタイムで翻訳し、顧客満足度を高めて、より強固な関係を構築します。
  • コンテンツマーケティング: マーケティング資料を迅速かつ正確に翻訳し、一貫性と文化的妥当性を確保してエンゲージメントを促進します。
  • グローバル E コマース: 国際的な買い手と売り手間のコミュニケーションを促進し、信頼を構築し、ショッピング体験を向上させます。

適切な AIを活用したMT ソリューションの選択:

  • 言語ペア: 特定の言語で適切に動作するモデルを選択します。
  • 専門分野知識: 専門分野の業界固有のデータに基づいてトレーニングされたソリューションを使用します。
  • 統合機能: 既存のワークフローとのシームレスな統合を実現し、運用を効率化します。

実施のためのベストプラクティス:

  • データ準備: 正確性を高めるために、クリーンで代表的かつ関連性の高いトレーニングデータを使用します。
  • 人間による監視: 機械翻訳で生成された翻訳を人間の翻訳者が確認して改良します。
  • 継続的な評価: MT ソリューションを定期的に評価および調整して、有効性を維持し、継続して改善します。

まとめ

AIを活用した翻訳管理システム※4は言語処理を変革し、精度、効率、コスト効率を向上させます。ニューラルネットワーク、機械学習、統計モデルを活用することで、AI活用したMTは、人間の言語の複雑さやニュアンスに対応する洗練された言語ソリューションを提供します。

※4   Translation Management - Our Guide For Localization Systems

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About the Author – Rafal Jaworski
Rafał Jaworski, Ph.D., works as Principal AI Engineer at XTM International. He is an academic lecturer and scientist specializing in natural language processing techniques. His Alma Mater is Adam Mickiewicz University in Poznań, Poland, where he works at the Department of Artificial Intelligence. His scientific work concentrates on developing robust AI algorithms for the needs of computer-assisted translation. These include, among others, automatic lookup of linguistic resources and computer-assisted post-editing. At XTM International he leads a team of young and talented AI specialists who put his visions and ideas into practice.

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