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※本記事は、英語の記事に機械翻訳をかけて、ポストエディットしたものです。 |
企業の翻訳チームは、コンテンツの量が爆発的に増加し、予算はこれまで以上に厳しくなり、品質基準はますます厳しくなるという困難な状況に直面しています。これにより、チームは窮地に陥っています。手動プロセスでは大量の翻訳を処理できませんし、通常の機械翻訳では企業の品質基準を満たすことができません。
解決策は、機械のスピードと人間の判断力を組み合わせた自動翻訳です。人工知能は反復的なタスクを処理し、人間は品質管理に重点を置きます。
この記事では、スピードと品質を同時に実現する拡張性のある自動翻訳ワークフローを作成する方法パート①をご紹介します。これは、品質基準を犠牲にすることなく、翻訳を拡大する必要がある企業にとって最適な方法です。
自動翻訳とは、テクノロジーを使用して翻訳作業を自動的に完了することを意味します。
わかりやすい表現としては、テキストをある言語から別の言語に変換する 機械翻訳ソフトウェア を使用することです。大量のコンテンツを迅速に処理できるため、大企業の翻訳チームにとって重要なことです。ソフトウェアは、手作業では決して追いつけないスピードで翻訳処理を実行します。
たとえば、YouTubeの自動翻訳字幕は純粋な 機械翻訳 (MT)の実践です。YouTubeでドラマ『The Office』を見ている場合、字幕をオンにすると、あなたの言語に自動翻訳された字幕がすぐ表示されます。
上記画像内の字幕が何かおかしいことに気が付きませんか? キャプションが句読点のない長い文章になってしまっています。これは、MTが文脈を理解せずに逐語的に変換しているためです。
人間なら、これをもっと自然になるよう、次のように書きます:
「Call the IT guy who set it up. What’s the name of the guy in the glasses again?」
動画を一気見しているときにはこれで十分ですが、法的な契約書や優先度の高いランディングページを翻訳する場合には理想的ではありません。
機械翻訳とは、テキストをある言語から別の言語に変換する アルゴリズム とソフトウェアというテクノロジーそのもののことです。
自動翻訳はワークフロー全体を管理することですが、翻訳プロセスの一部として機械翻訳(MT)が含まれる場合もあります。
現在、ほとんどのチームはヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)モデルまたはポストエディット(MTPE)モデルを使用しています。これらのアプローチについては後ほど説明します。現在では、「自動翻訳」という言葉は、テクノロジーと人の専門知識を組み合わせたワークフローを指します。
これらの翻訳アプローチは、さまざまな範囲内に存在しています。
自動翻訳の主な利点 は、コスト管理と高速で規模を拡大できる柔軟性にあります。チームは品質を損なわずに、より多くのコンテンツをより迅速に処理できます。
適切に自動化を導入すれば、ワークフロー全体の改善をすぐに実感できます。
自動翻訳のワークフローには、取り組み方が数十通りあります。企業によってはシンプルなシステムを維持する一方、より複雑なシステムを構築する場合もあり、品質はそれぞれ異なります。 私たちが開発したワークフローは、扱いやすい複雑さと高品質な成果の間で、絶妙なバランスを実現しています。これらの主要要素は、目的やニーズに合わせて自由にカスタマイズできます。
パート②へ
引用元:Automated translation: Your guide to smoother workflows|XTM
当社は、英国のXTM社が提供する翻訳プラットフォームの、日本国内で唯一の正規リセラーです。
XTM社は、世界最大規模の翻訳テクノロジーを開発しており、以下の主なサービスを提供しています。
・翻訳管理システム(Translation Management System)「XTM」
・プロジェクト/ベンダーマネジメントをサポートする「XTRF」
・UI(ユーザーインターフェース)翻訳を効率化する支援ツール「Rigi」
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