機械翻訳
ChatGPT翻訳：AIを活用したグローバル成長
多言語間でのシームレスなコミュニケーションは、グローバル組織の成功に不可欠です。
グローバルユーザーの注目を集めようとしている企業や、多言語・多文化対応の従業員を抱える企業は、成長軌道の早い段階で翻訳とローカリゼーションの重要性を認識するでしょう。 しかし、従来の人間中心の翻訳は、時として市場投入までの時間やスケーラビリティの面で不十分なことがあります。 では、コンテンツ生成を根底から覆すほどの大きな可能性を秘めたChatGPTは、翻訳に関して企業が待ち望んでいた答えなのでしょうか？
この記事では、グローバルビジネスにおけるChatGPTの機能、メリット、その限界について説明します。
ChatGPTとは？
ChatGPTとは、「Chat Generative Pre-trained Transformer」の略で、ユーザーが定義したコマンドや「プロンプト」形式の入力に基づいて、人間のようなテキストを生成するように設計された、大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットボットおよびバーチャルアシスタントです。
このカテゴリーの言語AIアプリケーションでは最も知られた存在ですが、Claude、Google Gemini、Microsoft Copilot、Perplexity AI、DeepL、Llamaなどの人気のある代替手段もあります。
ChatGPTは、ニューラル機械翻訳（NMT）システムとして、ディープラーニング技術を活用して文脈、ニュアンス、人間の言語の微妙な違いを理解します。完全ではありませんが、新しいバージョンが出るたびに著しい進歩を見せています。ChatGPTは自然言語の理解と生成を目的として開発されましたが、翻訳もその使用ケースの一つです。
しかし、翻訳にどれほど適しているのでしょうか。
ChatGPTは翻訳に使えるの か
結論からいうと、ChatGPTは翻訳に使えます。
多言語のテキストを処理し、生成する能力により、流暢で一貫性のあるコンテンツを翻訳することができます。 ChatGPTは言語パターンを理解し、文脈に応じた適切な翻訳を提供します。 しかし、ChatGPTを翻訳に使用することは非常に簡単ですが、特にビジネスの文脈では限界があります。
ChatGPT翻訳は何に適しているか
ChatGPTの最大の魅力は、企業や個人を問わず、翻訳機能を利用できることです。
コンテンツ翻訳の参入障壁はかつてないほど低くなりました。しかし、誤訳や不完全な翻訳の可能性があるため、慎重なアプローチが必要です。
ビジネス文書、メール、カスタマーサポートの問い合わせ、ウェブサイトのコンテンツなどの翻訳には、ChatGPTは柔軟性と効率性から有望なソリューションと考えられます。
また、モデルはAPIやウェブインターフェイスを通じて既存のコンテンツ作成ワークフローに統合でき、チャットボットにも組み込むことができるため、さまざまなプラットフォームでリアルタイムで利用可能です。繰り返しになりますが、この実装の容易さは魅力的ですが、適切に管理されなければ大きなリスクを伴います。
ここでは、従来の人間中心のプロセスに頼るのではなく、AIを使用することで効率を高め、コストを削減できる点を考えてみましょう。
- テキスト文書：レポートやマニュアルなどのボリュームの大きい文書の翻訳にChatGPTを利用することで、通常はローカライズされないコンテンツも翻訳可能になります。
- メールでのコミュニケーション：AIは社外と社内の両方のコミュニケーションに有益です。カスタマーサポートチームは、顧客の自国語で問い合わせに対応することができます。しかし、より深い内容や商業的に機密性の高いコミュニケーションに必要なニュアンスを理解するのは難しいかもしれません。
- 社内コミュニケーション：ChatGPTは、従業員のエンゲージメントと体験を向上させるために、非機密なスタッフ間のコミュニケーションを支援します。
- ロングテールのウェブサイトコンテンツ：ユーザーにとって、探している情報が自国語で見つからず、英語版に頼らざるを得ないことほどイライラすることはありません。一般的に、上位の記事と主要言語のみが翻訳の対象となるため、
企業はGenAIを使って、FAQやナレッジベースの記事など、ウェブサイトのロングテールのコンテンツをさまざまな地域向けに翻訳することができます。 このように、AIはアクセシビリティのためのツールにもなり、全体的なユーザー体験を向上させ、エンゲージメントを高めます。 - ユーザー生成コンテンツ：RedditやTwitchなどの人気プラットフォームには、ユーザーが作成したコンテンツがあり、多言語で利用できることで大きな利益を得るブランドもあります。
これまでのところ、コストが高額なこともあり、このようなコンテンツが翻訳で扱われることはほとんどありませんでした。LLMを搭載したソリューションを活用してコンテンツをローカライズすることで、企業は新たなユーザーコミュニティへのアクセスを実現することができます。しかし、コミュニティマーケティングは、今後数年間で最も重要なマーケティング分野のひとつになることが予想される一方で、特定のコミュニティに対する深い理解が必要な分野であることを認識することが重要です。本当に効果を上げるには、人間の声が必要です。そのため、特定のユースケースでは AI を活用できますが、それに伴うリスクと必要な監視を理解することが重要となります。
どの企業がすでにGenAIを利用しているのか
多くの企業が生成 AI (GenAI) ソリューションを翻訳ワークフローに統合していますが、その成功のレベルはさまざまです。
公に発表している企業は少ないですが、その背後には多くの企業が積極的に実験を行っており、まだ結果を共有する段階に達していないことも多くあります。
必要な社内サポートを得てテストを行い、AIソリューションを完全に導入するには時間がかかりますが、ほとんどの企業はGPTのようなアプリケーションが実行可能かどうかを判断しようとしています。
では、ChatGPTや類似のアプリケーションを使って、ユーザーのために多言語コンテンツを制作している企業の例をいくつか見てみましょう。
Reddit：LLMベースの翻訳を採用
2024年5月、RedditのCEOは、フランス人ユーザーを対象に、同プラットフォームに掲載されているユーザー作成コンテンツのLLMベースの翻訳をテストしていることを明らかにしました。
Reddit は言語AIを活用して国際的な成長とユーザーエンゲージメントの向上を図っています。
Khan Academy：教育を拡大するツールとしてのAI
有名な非営利団体、Khan Academyは Khanmigoと名付けた GPT-4 ベースのバーチャルアシスタントを使用して、学生に魅力的で効果的な学習を提供し、教師をサポートしています。
これにより、より多くの人々にリーチし、その影響力を高めることができます。
Indeed：AI を活用して多言語の求人広告を作成
Indeedは、より多くの人が仕事に就けるよう、コンテンツ制作のパイプラインを完全な人間のワークフローからAIから始まるものへと進化させました。
LLMは、原文を多言語に翻訳し、品質保証と微調整のために人間の編集者に渡す代わりに、ゼロから多言語コンテンツを生成するために使用されています。
Phrase：AIを活用して翻訳・ローカリゼーションプロセスを変革
Phrase は、ローカリゼーションテクノロジーにGenAI を使用して、複雑なタスクを自動化し、効率を高めています。
機械翻訳の品質を向上させ、人による編集を減らし、品質保証を自動化することで、コストを最大90%削減します。
そして、Open AIの最新のGPTモデルも、安全で完全にサポートされた翻訳エンジンとして、Phraseの機械翻訳エンジンに統合されています。
用語集を統合し、タグのハンドリングをサポートする機能により、組織全体のあらゆる部門でコンテンツの優れた品質の機械翻訳を実現しています。
ChatGPTで翻訳する前に考慮すべきこと
ChatGPTのテストと導入には慎重な計画が必要です。また、法務、技術、IT、マーケティング、製品など、複数の利害関係者を参加させる必要があります。
ChatGPT のみに頼って微調整せずにそのままコンテンツを翻訳し、人間レベルの翻訳品質を期待するのは非現実的であり、ブランド価値に重大な損害を与えるリスクさえあります。
これは、翻訳を念頭に置いて作られていないという、この技術固有の限界によるものです。
GPT のようなアプリケーションはコンテンツを翻訳するための魔法ではないため、世界中のユーザー向けに多言語コンテンツを制作する企業は、その限界を認識することが不可欠となります。
これらの限界のいくつかは、慎重に設計されたプロセスや、機械の力と人間の監督や専門知識を安全に組み合わせた適切な技術との統合によって克服することができます。
- 複雑または特殊なコンテンツを処理する際の正確性:ChatGPT は一般的な翻訳には優れていますが、高度な技術やドメイン固有のコンテンツには苦労することがあります。正確な結果を確保するには、主要な注目度の高いコンテンツを専門家（プロのリンギストや社内の担当者など）がレビューする人間による監視を含めることが必要です。
- ハルシネーション：言語モデルは、結果を出す（あるいは、求めるものには何でも「イエス」と言う）ように調整されており、不正確な結果や、まったくの思い込み（しばしば「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれます）を生み出すことが知られています。これを避けるためには、質の高いデータでモデルをトレーニングする必要があります。
- 人間がループの一部であるべき重要性：ChatGPTを含むAI翻訳では、文化的なニュアンスや慣用表現が的外れになることがあります。これらの懸念事項を自動的に強調表示して対処する専門の翻訳およびローカリゼーションテクノロジーと統合すると、リスクを低減することができます。優先順位の高い翻訳コンテンツについては、人によるレビューもこれらの問題を軽減し、より正確な出力をもたらします。
データのプライバシーとセキュリティが最重要
ChatGPTを使った翻訳を試みる前に、法務部門からChatGPTや類似のソリューションの使用について許可を得ているか確認してください。
これは、翻訳に ChatGPT を使用するかどうかを検討する際の最初のステップになります。
従業員が ChatGPT (または Google 翻訳) の公開バージョンを使用して機密情報や独自情報を入力するのを防ぐ必要があるのは当然です。
エンドツーエンドの暗号化や安全な API 接続などの強力なデータ セキュリティ対策を利用することで、翻訳中の重要な情報を保護できます。
翻訳に GPT のようなアプリケーションを使用することは魅力的ですが、企業はその可能性と限界を認識し、それに応じて計画を立てなければなりません。
また、AI技術は絶えず進化しているため、その導入は一回で終わるものではありません。
開発のペースが速いということは、最新の進歩を常に把握し、アプローチを継続的にテストするために時間とリソースを投資する必要があることを意味します。
自動翻訳を使用する際の翻訳品質の確保
翻訳に ChatGPT を選択するかどうかに関係なく、品質を常に最優先に考える必要があります。
品質要件は、コンテンツの特定の目的や種類によって異なります。
ユーザーによる製品レビューのように、高度な推敲を必要とせず、ChatGPTで処理できるコンテンツもありますが、マーケティングスローガンを正しく伝えるには、複数の人間の目が必要になるでしょう。
経験則としては、コンテンツの目的に応じて、人間対機械対機械拡張人間というアプローチを決定します。
自動翻訳ソリューションを検討する際、GenerativeAIと機械翻訳（MT）を区別するパラメータの1つは、文脈を理解する能力であり、コンテンツの精度を大幅に向上させます。
言語モデルは、長い文章でも文脈情報を保持することができるため、より幅広い物語を考慮した首尾一貫した翻訳を提供することができます。これは、文脈によって意味が大きく変化するコンテンツでは特に重要です。
さらに、ChatGPTは新しいデータから継続的に学習し、時間の経過とともに改善することができます。組織は、翻訳フィードバックを提供し、特定のニーズと言語の使用例を反映したカスタム トレーニング データを組み込むことで、この学習プロセスに貢献できます。
ただし、ChatGPT の学習は、提供されるデータの品質に左右されることに注意してください。公開されているGPTに依存すると、低品質な翻訳やトーンに一貫性のない翻訳のリスクが大幅に高まる可能性があります。
多くの GenAI プロバイダーは、この問題に対処するためにクローズドループの「プロフェッショナル」ソリューションを提供していますが、特に異なるトーンのアプローチを必要とするさまざまなアセットを翻訳する場合は、大規模な問題に直面することになります。
例えば、マーケティング資料には親しみやすくカジュアルな翻訳が必要かもしれませんが、顧客向けのヘルプ文書では誤解を最小限に抑えるため、わかりやすく正確でフォーマルな表現が必要かもしれません。
この差別化を実現するには、プロンプトの設計に対する慎重で標準化されたアプローチが必要です。 この場合、さらなる労力と激しい質疑応答プロセスが必要になり、最初に目指していた効率性が損なわれる可能性があります。
ChatGPT によって提供される出力の実行可能性を評価する場合、機械翻訳 (MT) エンジンのスコアリングと人間による評価に使用されている BLEU、hLepor、COMET などの業界標準のメトリックを組み合わせて使用するのがベストプラクティスです。
このすべてが複雑に聞こえる場合は、ローカリゼーション技術プロバイダーのサポートチームまたは同僚に、AI品質パイロットプロジェクトの設定と実行に関するガイダンスを依頼してください。
翻訳を超えて：AIを活用したツールで業務を拡大
ChatGPT はさまざまなシステムに統合できる潜在的に有用な翻訳ソリューションを提供しますが、翻訳の品質と一貫性を真に向上させるには、より専門的なテクノロジーが必要です。
翻訳の卓越性の頂点を求める人々にとって、最新の OpenAI GPT モデルと 高度な機械翻訳 の融合は、並外れた翻訳品質を提供します。
さらに、用語集と自動タグ処理の統合により、精度と一貫性が大幅に向上します。
これにより、翻訳が正確になるだけでなく、ブランドの用語にも準拠し、すべてのコミュニケーションでシームレスでプロフェッショナルなエクスペリエンスが提供されます。
また、AI はコンテンツの翻訳以外にもさまざまなことに活用できる ことを念頭に置いておくことも重要です。たとえば、言語 AI のよくある使用例は、言語品質保証 (LQA) プロセスの自動化です。
Phrase では、AI が数年前からテクノロジーの中核を担っています。AIは、従来労働集約的であったLQAプロセスに革命をもたらす鍵となりました。
たとえば Phrase品質評価スコア（Phrase Quality Performance Score）とAuto LQAを導入することで、すでに翻訳されたコンテンツの品質をAIが瞬時に評価し、翻訳者にさまざまな改善方法を提案します。
さらに、AI には翻訳ワークフローを調整および管理する機能があり、これはプログラムマネージャーが効率化を追求できる重要な領域です。
AI を活用したアプリケーションは、翻訳ファイルの引き継ぎの準備などの反復的なタスクを合理化および自動化し、従業員が社内調整や戦略計画などの付加価値の高いタスクに集中できるようにします。
しかし、この場合も、セキュリティと一貫性を確保するために、より複雑な技術統合が必要となり、GPTのような単一のシステムに完全に任せられるものではありません。
ChatGPT を使用したコンテンツの翻訳は、生成 AI の多くの潜在的な使用例の 1 つにすぎません。
AI テクノロジーは、効率性を向上させ、人間の能力を強化するツールとして他の最先端テクノロジーと連携して使用すると、その効果を発揮します。これにより、AI を利用する人間は専門知識を活用してコンテンツを検証し、記憶に残るユーザー エクスペリエンスの設計に集中できるようになります。
実際の運用シナリオに AI を導入するためのさまざまな段階を進むにつれて、ツールの良し悪しは、ツールのトレーニングに使用するデータの品質によって決まるということを覚えておくことが重要です。
以下のベストプラクティスに従うことで、GPTのようなアプリケーションを使用する際に、最も文脈に沿った正確でニュアンスのある翻訳を確実に受け取ることができます。
- データ品質の管理：モデルが正確に学習できるように、トレーニングには高品質で代表的なデータを使用します。
- フィードバックループの確立：時間の経過とともにモデルが改善されるように、定期的に翻訳に関するフィードバックを提供します。これを確実にするためのシンプルで軽量な方法は、翻訳結果を評価するボタンを追加することです。これにより、社内のユーザーが翻訳結果を評価し、改善に役立てることができます。
- ドメイン固有のトレーニング：より詳細なドメイン固有のデータを含めるほど、成果は高まります。
こう考えてください：どのユーザーでも使用できる ChatGPT の公開バージョンは非常に汎用的であり、特定の機能を使用する場合は、その機能が限られる可能性があります。
言語モデルを改善する最善の方法の1つは、ドメイン固有のデータを提供することです。
しかし、自社のデータだけでは量が不十分で、インターネット全体で訓練された大規模言語モデル（LLM）から一貫して高品質な結果を得るには十分ではないかもしれません。
ChatGPT は翻訳に適した選択肢なのか。
全体として、ChatGPTは単発の翻訳やアドホックな翻訳には便利ですが、規模が大きくなると、特に一貫性と品質に関して、その限界が明らかになります。
大規模な企業翻訳ニーズには、より包括的で目的に応じたソリューションの活用が不可欠です。
適切なソリューションは、ChatGPTを含む複数のAIエンジンの強みを組み合わせ、高品質で一貫性のある翻訳を提供します。
これにより、広範な自動化、カスタマイズ、統合をサポートするより堅牢なプラットフォームが提供され、信頼性が高くスケーラブルなローカリゼーションが保証されます。
より細やかなアプローチを取り、ChatGPT をより広範な翻訳エコシステムの一部として捉えることで、リスクを大幅に軽減し、効率を最大限に高めることができます。そうすることで、すべての言語にわたってブランドのトーンの整合性が保たれます。
私たちは、AIを活用した未来に備えるお手伝いをします。
言語 AI アプリケーションの台頭は、組織の多言語コミュニケーションを管理する能力におけるパラダイムシフトを表しています。
これらのモデルを慎重に導入し、現在の制限を回避すれば、社内および会社とユーザーベース間の言語の壁を打破し、よりスムーズなやり取りを促進して、最終的にユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
新しい市場に進出し、新しい顧客を獲得するにつれ、組織の翻訳ニーズは進化し、規模も拡大します。
成長の段階が異なれば、人間中心であれ、AIによる拡張であれ、異なる翻訳ソリューションが必要です。
オープンマインドを保ち、さまざまなコンテンツタイプでさまざまなソリューションを試し、予算に見合った人間と機械の適切な融合を検討してください。
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