機械翻訳の解説：種類、使用例、およびベストプラクティス

コンピュータを使用してある言語から別の言語へテキストを翻訳することは、コンピュータ科学の長年の夢でした。それにもかかわらず、機械翻訳（MT）がより広く使用される実用的な生産性ツールとなったのは、ここ10年のことです。自然言語処理、人工知能（AI）、およびコンピューティング能力の進歩が、このますます有用になっている技術に貢献しています。

その詳細をよりよく理解していただくために、このガイドでは機械翻訳を定義し、多くの例とヒントを交えてその種類と利点を説明します。また、既存の翻訳およびローカリゼーションのワークフローに機械翻訳を統合する方法についても学びます。最後に、ワークフローをサポートし、グローバルビジネスの成長を促進するために最適な機械翻訳ソフトウェアとは何かを概説します。

機械翻訳とは

機械翻訳とは、コンピュータアプリケーションを使用して、ある自然言語から別の自然言語へテキストを自動的に翻訳するプロセスです。つまり、原文のテキストを機械翻訳ソフトウェアに入力し、ツールが自動的に選択された訳文へ変換するということです。

機械翻訳の始まり

翻訳は、1950年代の有名なジョージタウン・IBM実験から始まった、コンピュータ能力の最初の応用例の1つでした。それでも、このタスクの複雑さは初期のコンピュータ科学者の予測をはるかに上回っており、初期の機械の能力をはるかに超える膨大なデータ処理能力とストレージが必要でした。

ソフトウェア、データ、および必要なハードウェアが基本的な機械翻訳を実行できるようになったのは、2000年代初頭のことでした。初期の開発者は、言語の統計データベースを使用して、コンピュータにテキストを翻訳するよう「教え」ました。これらの機械のトレーニングには多くの手作業が必要であり、言語を追加するたびにその言語の開発を最初からやり直す必要がありました。

今日の機械翻訳

2016年、Googleは2014年の研究に基づいたニューラル学習モデルに移行することで、機械翻訳（MT）技術における重要な革新を実現しました。このアプローチでは、AIを使用して機械翻訳エンジンをトレーニングし、Googleの主要な統計的機械翻訳エンジンよりもはるかに効率的で高速であることが証明されました。また、使用されるにつれて翻訳品質が著しく向上することも示されました。

ニューラル機械翻訳は非常に効果的であることが証明されたため、Googleは方針を変更し、それを主要な開発モデルとして採用しました。MicrosoftやAmazonを含む他のメジャーなプロバイダーもすぐに追随し、絶えず向上する品質が、翻訳技術の補完としての機械翻訳の価値を高めました。

現在、多くの翻訳およびローカリゼーション技術ソリューションには、企業がグローバル市場における言語の壁を克服するという絶えず高まるニーズを満たすのを支援するために、機械翻訳機能が統合されています。それについては、このガイドの後半で詳しく説明します。

機械翻訳の仕組み

機械翻訳の開発は時を経て、それぞれに長所と短所を持ついくつかの種類の機械翻訳システムを生み出してきました。最も一般的な4種類の機械翻訳には、ルールベース、統計的、ニューラル、およびLLMベースの機械翻訳が含まれます。

ルールベース機械翻訳（RBMT）

機械翻訳の最も初期の形態であるルールベース機械翻訳は、ソフトウェアが言語間でテキストの意味を変換するのを助ける、あらかじめ定義された大規模な言語規則のセットに依存していました。全体として、翻訳品質は低く、言語を手動で追加する必要があるだけでなく、人間による大幅なポストエディットが必要でした。

ルールベース機械翻訳は、今日ではほとんど使用されていません。

統計的機械翻訳（SMT）

統計的機械翻訳は、特定のテキスト内の単語、フレーズ、および文の間の関係性の統計モデルを構築します。このモデルを第二言語に適用して、それらの要素を新しい言語に変換します。それによって、ルールベース機械翻訳よりも改善されていますが、同様の問題の多くを共有しています。

統計的機械翻訳は、そのほとんどがニューラル機械翻訳に置き換わっており、レガシーな機械翻訳システムに使用されることがあります。

ニューラル機械翻訳（NMT）

ニューラルMTはAIを使用して言語を「学習」し、人間の脳内のニューラルネットワークと同様に、その知識を絶えず向上させます。一連の定義済みのルールを実行するのとは対照的に、MTエンジンのニューラルネットワークが原文のエンコードとデコードを担います。

ニューラルMTは精度が高く、より多くの言語を追加でき、トレーニング後ははるかに高速に動作するため、今日の専用MTエンジンの標準となっています。ただし、汎用LLMも翻訳に利用されるケースが増えています（下記参照）。

機械翻訳開発の歴史のタイムライン

LLMベースの機械翻訳

機械翻訳の最新カテゴリーでは、ChatGPTやClaudeなどのツールの背後にある技術と同じ、汎用大規模言語モデル（LLM）を使用します。これにより、NMTエンジンのように翻訳専用に構築されていなくても、テキストを翻訳することが可能です。専用のMTエンジンとは異なり、LLMはより広範なコンテキストを活用し、カスタム指示（例：「フォーマルなトーンで翻訳して」「製品名は翻訳しないで」など）に従い、曖昧な表現をより柔軟に処理できます。

トレードオフとなるのは一貫性です。LLMの出力は、大量のコンテンツ全体でばらつきが生じやすく、翻訳専用にトレーニングされたMTエンジンよりも、用語や用語集の適用をより慎重に行う必要があります。現在、多くのローカリゼーションチームが両方を活用しています。大量の構造化されたコンテンツにはNMTエンジンを、ニュアンスやトーンの制御、指示への追従が求められるコンテンツにはLLMベースの翻訳を使用しています。

この変化は、ポストエディットのあり方も変えています。リンギストが単にMTの出力を一行ずつ修正するのではなく、LLMベースのワークフローでは、リンギストがプロセス全体を通じてAIの出力を対話的に誘導・洗練させることが増えています。詳細はこちら。

自動化 vs 機械翻訳：その違いを解説

自動化翻訳と機械翻訳は同じものと混同されがちですが、これらは全く異なる機能を果たすため、互換性のある用語ではありません。

自動化翻訳とは、従来のコンピュータ支援翻訳ツール（CATツール）やクラウド型翻訳管理システム（TMS）に組み込まれ、翻訳に関連する手作業や反復的なタスクを実行するためのトリガーを指します。これは、翻訳プロセス全体をより効率的にすることを目的としています。

例えば、自動化翻訳は、翻訳ワークフローにおける多くのタスクの一つとして、テキストの機械翻訳をトリガーするために使用されることがあります。

機械翻訳とは、ソフトウェアを使用してテキストをある自然言語から別の自然言語に変換することです。In other words, 従来の翻訳のように人間が介在することはありません。そのため、機械翻訳は自動翻訳とも呼ばれています。

主要な機械翻訳プロバイダー

Google、Microsoft、Amazonといった機械翻訳技術の主要な開発者は、現在、好ましい手法としてニューラル機械翻訳（NMT）の一種を採用しています。これは、よりニュアンスのある翻訳が可能になり、言語ペアを常に追加できるためです。この成長能力は、機械翻訳エンジンが使用されればされるほど学習し、向上できるという事実によって可能になっています。

機械翻訳エンジンは、トレーニングデータに基づいて動作します。お客様のニーズに合わせ、データは汎用のものからカスタムのものまで利用可能です。

• 汎用データとは、機械翻訳エンジンによって長期間にわたって実行されたすべての翻訳から学習された、すべてのデータの合計に過ぎません。これにより、テキスト、音声、書式設定を含む完全なドキュメントなど、あらゆる種類のアプリケーションに対応した汎用的な翻訳ツールが可能になります。
• カスタムデータとは、エンジニアリングや独自の専門用語を持つその他の分野など、特定の主題領域に特化させるためにMTエンジンに供給されるデータのことです。

汎用機械翻訳エンジン

主要な機械翻訳プロバイダーはすべて、それぞれ独自の方法でNMTへと移行しています。一方では、無料の使いやすいツールを通じて、より幅広いユーザー層にリーチするというアプローチがあります。他方では、より具体的なビジネスニーズに合わせてツールを調整できるようにしているエンジンもあります。最も人気のある汎用MTエンジンを見てみましょう。 

Google 翻訳

Google翻訳は、利用状況、言語数、検索との統合に基づき、主要なMTエンジンの1つと見なされています。Google翻訳は、NMTを採用した最初の主流プロバイダーの1つでした。Google翻訳の精度は、オーナーと翻訳業界の専門家の双方にとって、関心と議論の的となってきました。

Amazon Translate

Amazon Translateもニューラルベースであり、Amazon Web Services (AWS) と密接に統合されています。2017年の立ち上げ以来、Amazon Translateが短期間で目覚ましい成果を上げたことは、親会社の力を考えれば、多くの人にとって予想外のことではないかもしれません。

Microsoft 翻訳

もう1つのクラウドベースのニューラルエンジンであるMicrosoft Translatorは、MS Officeやその他のMicrosoft製品と密接に統合されており、ドキュメントやその他のソフトウェア内で翻訳機能に即座にアクセスできます。

DeepL

DeepLは、機械翻訳エンジンの開発に特化したドイツの企業の製品です。同社は、独自のニューラルAIに基づき、よりニュアンスに富んだ自然な出力を提供すると主張しています。

Systran 翻訳

Systranは、商用目的で機械翻訳を提供した史上初の企業です。1968年に設立された同社は、最新の技術を追い続け、純粋ニューラル機械翻訳（PNMT）といった興味深い革新を自ら導入し続けています。

カスタム機械翻訳エンジン

カスタム機械翻訳エンジンは、特定のコンテンツタイプ（ドメインとも呼ばれます。例：技術翻訳や法務翻訳）や特定の企業ガイドラインに合わせ、より優れたパフォーマンスを発揮するようにトレーニングされます。これには、それぞれのドメインにおける関連性の高い高品質なトレーニングデータが不可欠であり、これを使用して、将来的にその特定のユースケースに対して同様の翻訳を実行するようにMTエンジンを「学習」させることができます。MTエンジンをカスタマイズする最も簡単な方法の1つは、機械翻訳用語集を使用することです。

Google AutoMLとMicrosoft Custom Translatorは、カスタム機械翻訳によく使用される2つのソリューションです。

適切に実装されれば、カスタムMTは汎用MTよりも著しく高品質な出力を提供できます。それにもかかわらず、機械翻訳のカスタマイズには一定のスキルと努力が必要です。MTエンジンを完全にカスタマイズすることは複雑な作業になる可能性があり、各カスタマイズは固有のものとなります。

翻訳に使用される汎用LLM

専用の機械翻訳エンジン以外にも、OpenAIのGPTモデルやAnthropicのClaudeを含む汎用大規模言語モデルが翻訳にますます使用されるようになっています。特に、生の処理能力よりもコンテキスト、トーン、指示への追従が重要視される場合にその傾向が顕著です。これらのモデルは、NMTエンジンとは異なり翻訳専用に構築されているわけではないため、大規模に使用する場合、用語ベースや自動QAチェックなどの追加のガードレールによって、出力の一貫性と用語の制御が強化されるのが一般的です。

機械翻訳の利点

ニューラル学習が導入される前、MTは依然として非常にニッチな製品であり、その翻訳品質はまちまちで、時には判読不能であったり、滑稽であったりすることさえありました。現代の機械翻訳ツールは、その状況を大きく変え、ビジネス翻訳においてますます不可欠なものとなっています。

速度と量の向上

機械学習アルゴリズムとハードウェア技術の継続的な改善により、MTはさらに高速かつ効率的になっています。数百万語をほぼ瞬時に翻訳できるだけでなく、コンテンツが翻訳されるにつれて継続的に改善されています。

大量のプロジェクトにおいて、MTは高速で量を処理するだけでなく、コンテンツや翻訳管理システムなどの他のソフトウェアプラットフォームと統合して、そのコンテンツを整理することもできます。これにより、コンテンツが複数の言語に翻訳される際にも、構成とコンテキストを維持することが可能になります。

アクセシビリティの向上

主要なMTプロバイダーが最大100言語、一部ではそれ以上の言語を提供しているため、複数のターゲット市場に同時に訳文を納品できます。これは、企業とお客様の双方にとってWin-Winの状況を生み出します。

言語の壁を取り除き、顧客体験を向上させることで、MTは世界中の潜在的な購入者にとってのコンテンツ、製品、サービスのアクセシビリティを向上させました。同時に、より幅広い層にリーチすることで、企業は市場シェアを大幅に拡大し、収益を改善できます。

コスト削減

高速な処理能力と、数十もの組み合わせをカバーする既存の言語ペアから選択できる機能の組み合わせにより、機械翻訳サービスを利用することで、人間の翻訳者がポストエディットを行う場合でも、コストと納品時間を削減できます。

基本的に、MTは基本的でありながら有用な翻訳を提供することで、最初の重労働を担います。その後、人間の翻訳者がこれらの基本バージョンを洗練させ、コンテンツの本来の意図をより正確に反映させ、地域ごとの適切なローカリゼーションを確実にします。

機械翻訳の限界を検証する

比較的低コストで遅延が最小限であるため、MTは効率的にグローバル展開を目指す企業にとって魅力的な選択肢となっています。しかし、他の技術と同様に、MTには独自の限界があることを認識することが重要です。

ほとんどの問題は、例えば機械翻訳ポストエディット（MTPE）など、人間の専門知識の統合や、カスタムMTエンジンの活用により、効果的に管理できます。

どちらのアプローチも、効率性と言語的精度のバランスを取るのに役立ち、企業はMTの強みを活用しながら、その固有の制約に対処できるようになります。MTに関連する一般的な問題のいくつかを見てみましょう。

注意すべき問題	潜在的な解決策
正確性とドメインの特異性	機械翻訳の用語集を統合することで、貴社のカスタムMTモデルは、ビジネスにとって重要な進化する言語パターンやコンテキストに適応できるようになります。人間によるフィードバックを用いたファインチューニングにより、翻訳者から学習し、エラーを修正し、時間の経過とともに翻訳品質を向上させることも可能になります。
言語のニュアンス	文化的知識とコンテキスト認識アルゴリズムを組み込むことで、カスタムMTモデルが原文言語のニュアンス、慣用句、文化的背景を理解し、周囲のテキストを考慮して適切な翻訳を選択できるようになり、意図された意味をより効果的に捉えることができます。
低リソース言語	ポストエディットは、低リソース言語における翻訳品質を保証するための最も効果的な手法の1つです。特定の要件が進化するにつれて、学習モデルやデータ注釈から、コミュニティの参加やオープンアクセスのツールまで、さまざまなMTソリューションを検討することができます。
バイアス	汎用エンジンによるMT出力のバイアスを軽減するにはポストエディットや人間によるフィードバックが不可欠ですが、長期的な最適解は、特定のグループ、視点、人口統計に偏らない多様で公平なデータセットを使用して、独自のカスタムMTモデルを監査および再トレーニングすることです。
機械翻訳のポストエディット作業	MTPEのトレーニングをリンギストに実施することは、その可能性を最大限に引き出すために不可欠です。これにより、翻訳品質、正確性、文化的配慮に関する知見が得られるためです。翻訳ベンダーがISO 18587:2017認証を取得していることを確認し、ポストエディットされたコンテンツの品質チェックを定期的に実施して、生産性を向上させてください。
一貫性	MTと翻訳メモリを組み合わせる。機械翻訳された出力がポストエディットされ、承認されたら、それらの翻訳を翻訳メモリに保存し、リンギストが今後の翻訳プロジェクトで再利用できるようにして、一貫性を向上させてください。
プライバシー	MTプロバイダーのプライバシーポリシーを精査し、それが貴社のビジネスに与える影響を法務部門と確認してください。MTを扱うリンギストは、データ損失やプライバシー問題を防ぐため、割り当てられたプロジェクトにのみ、かつ安全にホストされたサーバー上でのみアクセスするようにしてください。

既存の翻訳ワークフローへの機械翻訳の導入

前述の通り、MTの低コストかつ低遅延という利点は、多くの成長企業が翻訳およびローカリゼーションワークフローの自動化に機械翻訳コンテンツを取り入れる説得力のある理由となっています。

効果的な機械翻訳戦略の導入は、最先端のクラウド翻訳技術を活用すれば、決して困難な作業ではありません。これにより、自動化と効率化された翻訳管理が可能になります。

例えば、翻訳管理システムには、翻訳を自動的に実行し、その出力を人間による翻訳の引き渡し資料の一部として送信するための設定が組み込まれています。 

いくつかの重要なステップとベストプラクティスに従い、信頼性の高い翻訳管理システムを組み合わせることで、長期的にはシームレスなEnterprise機械翻訳プロセスへの道を切り開くことができます。

機械翻訳を導入するための10のベストプラクティス

グローバリゼーションプログラムで機械翻訳を採用する際の目標、目的、期待値を定義してください。 既存のコンテンツを監査し、機械翻訳に適したコンテンツの種類を選択してください。 言語ペアを決定します。MTエンジンによって、特定の言語ペアに適したものとそうでないものがあります。 スケジュールと財務計画を策定します。MTにどれだけの予算と時間を費やせるかによって、達成できることが決まります。 コンテンツの種類と言語ペアに基づいて機械翻訳サービスを選択し、そのプライバシーポリシーを確認してください。 可能であれば、言語データを使用して優先するMTエンジンをトレーニングし、長期的な出力品質を向上させてください。 MTポストエディットを行う場合は、社内の翻訳者やLSPがポストエディットのトレーニングを受けているか、少なくともその考えに対して前向きであることを確認することが重要です。 MTポストエディットの料金モデルについて合意し、LSPを含むすべての関係者を意思決定プロセスに必ず関与させてください。 導入前にサンプルを実行して、機械翻訳された出力の品質を把握するか、改善が必要な領域を特定してください。 導入と継続的な改善：初期の結果が期待に沿わない場合があることを念頭に置いてください。ただし、出力の品質は時間の経過とともに向上します。

機械翻訳と人間による翻訳：適切なユースケースのための適切なバランスの追求

機械翻訳が進化するにつれ、ローカリゼーションプロジェクトの開始時に機械翻訳か人間による翻訳かを選択するという決定の重要性は低下しています。ますます多くの企業、言語サービスプロバイダー（LSP）、およびリンギストが、機械翻訳されたコンテンツをポストエディットする機械翻訳ポストエディット（MTPE）の利点を認識しています。

機械翻訳ポストエディットは、現在、ゼロからテキストを翻訳することに代わる実行可能な選択肢として広く認識されています。

適切な翻訳方法を決定する際には、コンテンツの種類と言語ペアを考慮することが役立ちます。一般的に、機械翻訳は、技術文書、法務文書、知的財産関連文書、社内コミュニケーションなど、より構造化されたコンテンツに適しています。対照的に、マーケティング資料やその他の顧客向けコンテンツについては、より人間味のある翻訳が望まれます。

最良の結果を得るために、最も効果的な翻訳手法を決定する3つの主要なコンテンツタイプについて見ていきましょう。

与える影響が少なく、曖昧さのないコンテンツには、未編集MTを使用します。

機械翻訳の出力が人間による修正を受けない場合、それは未編集MTとして扱われると言われます。一般的に、ブランドの成否を左右しないコンテンツには、未編集MTを使用するのが最適です。

• 人目に触れる機会の少ないコンテンツ：社内文書、ウェブサイトのフッター、感情分析用のSNS投稿など、アクセス数が限定的なもの。
• 100%の正確さは必要とせず、実用性があれば十分な、繰り返し発生する技術コンテンツ（取扱説明書など）
• 製品レビューのようなユーザー生成コンテンツ。消費者は一般的に、こうしたコンテンツには低い品質を期待しています。
• 迅速に陳腐化するコンテンツ：チャットやメールサポートのメッセージ、顧客からの問い合わせなど
• 短納期かつ大量のコンテンツ：即座に公開が必要な数百件の製品説明など、スピードが最優先されるもの。
• 更新頻度の高いコンテンツ：機能のアップデートや情報の更新など、頻繁に修正が加えられるもの。

未編集MTを採用する場合は、対象の言語ペアとコンテンツに対し、最もパフォーマンスの高い機械翻訳エンジンを使用することが不可欠です。そのためには、大規模なテストを行うか、統合された自動選択機能を使用する必要があります。

より注意が必要なコンテンツには、ライトポストエディットまたはフルポストエディットを適用します。

品質を確保するため、コンテンツの種類や状況によっては、機械翻訳の出力に対して翻訳者がポストエディットを行う必要があります。この編集には、ライトポストエディット（LPE）とフルポストエディット（FPE）があります。

朗報です。用語集、用語ベース、翻訳メモリといった従来の翻訳技術や、ブランドブック、スタイルガイドを活用することで、ポストエディタの作業を支援できます。これにより、文化や言語の垣根を超えてブランドボイスやキーメッセージの一貫性を保つことができ、MTPEを活用すれば十分に実現可能です。

最新の翻訳技術により、機械翻訳の出力品質を特定・推定し、ポストエディットのリソースを最も必要とされる箇所に集中させることも可能になります。とはいえ、一般的なガイドラインとして、以下のケースではMTPEが必要です。

• 製品名：簡潔ながら情報量が多く、固有名詞や多義語が含まれやすいため、語順によっては意味が曖昧になりがちです。
• 日本語とスペイン語のように、構文が異なる言語ペア間の翻訳。なぜなら、単語やフレーズを整った文章に並べ替える作業は、機械翻訳エンジンにとってより困難になるからです。
• 製品説明文それらは、曖昧さを残すことなく、製品の機能や利点を明確に記述した、よく練られたものである必要があります。
• 可能な限り正確である必要がある中程度の可視性のコンテンツ：ナレッジベース、FAQ、アラートなど。
• 画像代替テキストやキャプションなどのバックエンドメタ情報：可視性は低いものの、訳文のキーワードが含まれていることを人間が確認する必要があります。

ブランディングや文化が関わる場合は、人間による翻訳にこだわってください。

ブランドへの影響が大きく、アクセス数が多く、長期間使用される資産は、人間の専門家に任せるのが最善です。言い換えれば、読者の関心を引く、楽しませる、あるいは安心させることが目的である場合、機械翻訳は避けるのが一般的です。

そのような場合は、人間味のある対応が最善策となります。つまり、翻訳者がターゲット言語でメッセージを非逐語的に再構築する必要があるということです。これは「トランスレーション（トランスクリエーション）」として聞いたことがあるかもしれません。以下のようなケースが該当します。

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最高の機械翻訳ソフトウェアとはどのようなものでしょうか？

機械翻訳に最適なツールを選ぶのは複雑な場合があります。汎用的なMTエンジンと専門的なMTエンジンの両方に、独自の利点と限界があるためです。

そのため、MTプロセスを自社で管理しているか、外部の機械翻訳サービスに依存しているかにかかわらず、機械翻訳を最大限に活用するには、理想的には、複数のMTエンジンに一元的にアクセスできるべきです。

すべての翻訳活動の信頼できる情報源として翻訳管理システムを活用することで、機械翻訳導入を成功させるための3つの重要な要素が可能になります。

• コンテンツタイプに最適なMTエンジンを自動選択
• ポストエディット効率向上のための品質推定
• 生産性、納期、コスト削減を最適化するための主要指標の追跡

コンテンツタイプに最適なMTエンジンを自動的に選択

翻訳プロジェクトによって、必要とされる洗練度のレベルや種類が異なる場合があります。これが、翻訳管理システムの一部としてMTを活用することが非常に有益である理由の一つです。

MTを最大限に活用するには、コンテンツのタイプごとに適切なエンジンを割り当てられる必要があります。最も堅牢な翻訳管理システムには、それらをさまざまなMTエンジンに接続するプラグインやアプリケーションプログラミングインターフェース（API）が備わっています。

最も高度なシステムでは、人工知能や、コンテンツをスキャンして最適なMTエンジンに一致させるアルゴリズムに基づいて、選択プロセスを自動化する機能さえ提供されています。

ポストエディット効率向上のための品質推定

MT導入を成功させる上で不可欠なのは、ポストエディットの作業をどこに向けるべきかを把握することです。MTの出力を自動的に測定できれば、生の出力がすでに高品質な箇所に時間やリソースを浪費することなく、適切なセグメントに集中できます。

これにより、MTにおける推測作業が不要になり、ポストエディットの効率が向上します。これが、TMSに統合されたMTを使用することが有益であるもう一つの理由です。最も高度なシステムには、どのセグメントにより多くの注意が必要かを特定できる、自動機械翻訳品質推定機能が備わっています。

生産性、納期、コスト削減を最適化するための主要指標の追跡

前述の通り、MTは生産性の向上、納期の短縮、そして最終的にはコスト削減の可能性をもたらすため、多くの組織にとって魅力的です。しかし、すべてのMTエンジンがこの約束を等しく果たすわけではないため、異なるエンジンがプロセスにどのような影響を与えるかを比較する手段を持つことが重要です。

強力なTMSを使用すれば、MTが適用されるあらゆる翻訳プロジェクトの時間と費用を追跡できます。複数のMTエンジンを使用している場合、これらの指標はエンジンの価値を示す強力な指標となり得ます。それは翻訳者の生産性を向上させていますか、それとも低下させていますか？それは時間の経過とともに他のエンジンよりも効率が向上していることを示していますか？これらの質問への回答により、その機能についてより深く理解できるようになります。

Phrase TMSで機械翻訳を最大限に活用しましょう

企業が機械翻訳を大規模に利用する場合、効率性と品質という両方の利点を提供できるテクノロジーが必要となります。

Phrase Localization Platform内のエンタープライズ対応翻訳管理システムであるPhrase TMSは、成長企業が機械翻訳を容易に活用できるようにします。組織は、新しい市場へより迅速かつ効率的に参入するという前例のない能力を獲得します。

Phrase TMSユーザーは、専用の機械翻訳アドオンであるPhrase Language AIを採用することで、品質を損なうことなく、迅速かつ費用対効果の高い翻訳を翻訳ワークフローに導入できます。

Phrase TMSに完全に組み込まれたPhrase Language AIの高度なMT管理機能により、以下のことが可能になります。

• 開発者の時間や労力をかけずに、すぐに翻訳を開始できます。これにはGoogle、Amazon、DeepL、Microsoftなどの主要プロバイダーによるフルマネージドMTエンジンを使用します。
• 特定のMTエンジンを使用したい場合は、30種類以上あるサポート対象の汎用エンジンやカスタムエンジンを手動で追加できます。
• 組織全体に高品質な機械翻訳サービスを提供強力なPhrase Language AI APIを活用することで、企業全体が安全で承認済みの機械翻訳を利用できるようになり、機械翻訳の価値を最大限に高めることができます。
• ポストエディットのワークフロー向けに無制限の機械翻訳を利用できるため、リンギストはより効率よく仕事できます。
• 言語ペアとコンテンツの種類に基づいて自動選択された最高のエンジンで作業しましょう。
• 自動的にコンテンツをフィルタリングし、機械翻訳すべきではないものを除外します。
• 機械翻訳エンジンの品質テスト、法務・セキュリティ評価、セットアップ、支払いをPhraseチームの機械翻訳専門家に委任できます。
• 翻訳メモリを活用して翻訳品質を最大50%向上させましょう。これにはPhrase NextMT（初のTMS対応MTエンジン）を使用します。
• MTエンジンが適切な形態素変化を伴う優先用語を使用するようにし、ポストエディットの手間を削減します。
• ソースから訳文コンテンツへ、書式設定とプレースホルダーおよびタグを自動的に保持します。
• 過去のパフォーマンスデータに基づき、機械翻訳された各セグメントのスコアを取得することで、必要な箇所のみをポストエディットできます。
• MTPEにより、人間による翻訳と比較して最大55%のコスト削減を実現します。

Phrase TMSの高度なMT管理機能を活用し、当社のEnterprise対応ソリューションでMTテクノロジーを次のレベルに引き上げましょう。

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