AI翻訳におけるスピードと品質

AIを活用した翻訳ツールがローカリゼーション業界全体で普及するにつれ、多くの組織がワークフローの自動化とコスト削減を競い合っています。
しかし、AIが約束するのはスピードですが、現実はより微妙です。企業はしばしばこのような問いにぶつかります。

- 品質を犠牲にすることなく、より速く動かすことができるのか？

XTMのシニア ソリューション エンジニアであるJohn Weisgerber氏によると、それは間違った質問ということです。 

私たちはJohn氏とともに、翻訳にAIを導入する際に実際に何が問題となるのか、そして成功の鍵は非現実的な期待を追いかけるのではなくリスクを理解することを明らかにしました。 

AI翻訳による即時結果の幻想 

AIはプラグアンドプレイソリューションであり、翻訳ワークフローに組み込むだけで、すぐに出力が高速化され、コストが削減され、結果が改善されるという考え方が広まっています。しかし、Johnが指摘するように、それは誇大宣伝の産物であり、現実ではありません。 

「AIの誇大宣伝サイクルはまだ完全に終わっていない」と彼は言います。
「AIがすべての問題を解決するという考え方があるが、魔法ではないのです。」

問題の根本は、期待と実現していることの不一致にあります。AIは生産性を大幅に向上させることができますが、それは慎重に使用した場合に限られます。すべてのコンテンツに無差別に適用する場合、特に低品質の出力を修正またはポストエディットする必要がある場合に、下流の作業が増えることがよくあります。 

John氏によると、重要なのはAIを否定することではなく、AIが実際に どこで  どのように 価値を提供できるかを理解することとのことです。
そのテクノロジーが特定のコンテンツの種類、ターゲット、およびリスクレベルに適しているかどうかを評価することから始まります。

「AIは新たな扉を開きます」と彼は説明します。
「しかし、AIが期待通りに動作しているかどうかは依然として検証する必要があります。そのステップを飛ばすことはできません。」

適切なチェックを行わずにスピードを追求する企業は、エラーを発生させ、ブランドの声を損ない、最終的には世界中の視聴者の信頼を失うリスクを負うことになります。AIは変革をもたらす可能性がありますが、それは明確な目標とガードレールを伴って導入された場合に限られます。

コンテンツタイプの評価がこれまで以上に重要になる理由 

翻訳にAIを導入する際の最大の落とし穴の 1 つは、すべてのコンテンツを同じように扱ってしまうことです。実際には、コンテンツの種類ごとに品質、速度、コストに関する独自の期待があり、AIの役割をタスクに慎重に適合させる必要があることということです。 

John氏曰く、

「過去数十年間のローカリゼーションの経験から私たちが学んだことは、コンテンツの種類によってアプローチが異なるということです。そして、すべてがAIに適しているわけではありません。」 

ここで、 動的品質 の概念が登場します。つまり、翻訳の品質は単一の固定された基準ではなく、コンテンツの目的に応じて柔軟に変化すべきであるという考え方です。たとえば、法的文書、マーケティングキャンペーン、社内メモの翻訳には、それぞれまったく異なるレベルの精査と言語のニュアンスが求められます。 

John氏によると、企業が問うべき質問は 「この翻訳は良いか？」 ではなく 「この翻訳は、その目的を果たすのに十分な品質か？」とのことです。 

「機械翻訳とAIによる最大のメリットは、そもそも誰も有償で人手翻訳を依頼しないようなコンテンツです。」
「しかし今では、人々はそれが本当に意味があるのかどうかを評価することもなく、あらゆるものにAIを組み込もうとしているのです。」 

ここで、リスクは品質よりも有用なレンズとなります。FAQページやサポートコンテンツのように翻訳が間違ってしまうリスクが低い場合は、AIが最適な選択肢となる可能性があります。しかし、コンテンツが規制に影響を及ぼしたり、ブランドイメージにとって重要であったりする場合は、同じAIであっても、コストのかかるミスを引き起こす可能性があります

翻訳の成功を測るには、まず原文の成功を測ることから始める 

企業が翻訳の品質について話すとき、文法の正確さ、用語の一貫性、レビュアーからのフィードバックといった表面的な問題に行き詰まることがよくあります。  

これらの要因は重要ですが、それだけでは全体像はわかりません。John氏によれば、本当の成功の尺度は翻訳が行われる 前から 始まっているということです。 

「品質の真の尺度は、目的に適合しているかどうかです」「あなたのコンテンツは、実際の作成目的の品質を達成していますか？」 

これは根本的な考え方の転換です。  

たとえば、英語でマーケティングメールを作成し、それを10の言語に翻訳する場合、問題は翻訳が言語的に正しいかどうかだけではありません。
本当の問題は、それらの電子メールがクリック、コンバージョン、その他のサポートされるように設計されたKPIを生み出しているかどうかです。 

John氏は、成功の指標はコンテンツの種類とそれを制作するチームによって異なることを強調しています。  

• インターフェースのストリングスを作成する製品チームは、ユーザーのエンゲージメントやタスクの完了によって成功を測定する場合がある 

• テクニカルライターはサポートチケットの偏向を検討するかもしれない 

• マーケターはリード数を気にするかもしれない 

これらの各目標には、翻訳の品質を評価するための異なる視点が必要です。ここで適切なテクノロジーが重要になります。  

XTMのようなTMSは翻訳ワークフローの管理に役立つだけでなく、企業が言語パフォーマンスとビジネス成果を結び付けるのにも役立ちます。
XTMは、品質スコア、処理時間、コストの可視性を提供するだけでなく、より広範なエンタープライズシステムと統合して、企業がフィードバックループを完成させるのを支援します。 

「お客様のウェブサイトが MQL を生成しているかどうかはわかりません」とJohn氏は指摘します。
「しかし、当社はそれらのシステムに接続し、翻訳されたコンテンツが市場全体でどのように機能しているかを追跡する機能を提供します。」 

翻訳活動を測定可能な成果に結び付けることができれば、AIの出力が「十分に優れている」かどうかを議論する段階を乗り越えていくことができます。代わりに、何が機能しているか、さらにどこを最適化すべきかという情報に基づいて意思決定を開始できるのです。
それが、現代のローカリゼーション戦略における品質の真の定義です。 

AI翻訳におけるスピードの真の意味 

AI翻訳の最大の利点はスピードです。これは企業が最初に探すものの一つですが、最も誤解されているものの一つでもあります。 

「人々はスピードに執着する。昔からそうだった」とJohn氏は言います。
「でも、自分自身に問いかけてみてください： 正しい答えが出るまでどれくらい待つつもりですか？  それが本当の質問です。」 

AIツール、特に生成AIツールはコンテンツを迅速に生成できます。しかし、「速い」ということは必ずしも効率的であることを意味するわけではありません。多くの場合、出力物には大幅な見直しと修正が必要であり、これにより作業が遅くなるだけでなく、企業が当初追求していた生産性の向上が損なわれます。 

たとえば、マーケティングチームが生成AIツールを使用して製品発売キャンペーンを6つの言語に翻訳しているとします。AIは数分以内に翻訳を提供しますが、レビュー チームはその後、語調の修正、用語の修正、そしてメッセージをブランドガイドラインに合わせる作業を丸2日間掛けることになります。
紙の上では速く見えても、最初からもっとターゲットを絞ったルールベースのシステムを使用していた場合よりも、結局は時間がかかることになります。 

この乖離は、チームがスピードをプロセス上の間違った地点で測定するときに発生するのです。John氏が説明するように、真の効率性は、最初の出力物だけでなく、最初から最後までのターンアラウンド を見ることによって分かります。 

AIが実際に時間を節約しているかどうかを評価するには、チームは次のことを自問する必要があります。 

• コンテンツの公開速度は速まっているのでしょうか、それともレビューにより時間がかかっているのでしょうか？

• AIは作業を削減しているのでしょうか、それとも作業がプロセスの別の部分に移行しているのでしょうか？

• どのくらいの頻度で差し戻したり再翻訳したりする必要がありますか？

• 後で修正する必要があるエラーが発生していませんか？

「AIは間違いなく高速化しています」とJohn氏は言います。
「しかし、制御のないスピードは、別の種類の混乱を生み出すだけです。」 

目標は、どんな犠牲を払ってでもスピードを追求することではありません。品質が一貫しており、ワークフローが予測可能で、コンテンツが最初から期待どおりであるような、 信頼できる速度 である必要があります。 

ローカリゼーションにAIを導入する組織の今後の道筋 

AIをめぐるあらゆる興奮により、AIを迅速に実装しなければならないというプレッシャーを感じるのは当然で、特に競合他社が急速に動いているように見える場合はなおさらです。しかし、Jhon氏が指摘するように、最も成功している企業が必ずしも最も早く導入した企業というわけではありません。
それらは最も 意図的に行われたものでした。 

「AIには大きな可能性があります」と彼は言います。
「しかし、それを自社のブランド、目標、リスク許容度に合わせて調整する必要があります。そうでなければ、ただ複雑さが増すだけです。」 

ローカリゼーションでAIを活用して成功している企業は、慎重かつ戦略的なアプローチを採用しています。彼らは汎用ツールに頼ったり、すべてを自動化しようと急いだりはしません。代わりに、AIが適切な方法で成功し、拡張していくための強固な基盤を構築することに重点を置いています。 

実際には次のようになります。 

• 明確な目標から始めましょう。 - それぞれのコンテンツの種類と対象者にとっての成功とはどのようなものかを把握します。 

• リスクゾーンを定義しましょう。 - 安全に自動化できるコンテンツと、より高度な制御が必要なコンテンツを特定します。 

• AI ツールをトレーニングしましょう。 - 独自のコンテンツ、口調、ブランド標準を使用してシステムを微調整します。 

• ワークフローを一元化しましょう。 - XTM などのプラットフォームを使用して、AIを人間による監視、品質保証、分析に接続します。 

• テスト、学習、反復をしましょう。 - ワークフローと結果を継続的に改善できるフィードバックループを構築します。 

「GmailからJiraまで、あらゆるエンタープライズアプリがAIを追加しようとしています」とJohn氏は言います。
「しかし、彼らはあなたのブランドを知りません。だからこそ、調整が非常に重要なのです。」 

企業は、分断されたツールに頼って最善の結果を期待するのではなく、まとまりがあり、柔軟性があり、進化するように設計されたシステムの構築に重点を置く必要があります。適切なインフラストラクチャと適切な考え方があれば、AIはリスクの源ではなく、成長の強力なエンジンになることができます。