機械翻訳とは何ですか？

翻訳サービスは、長い間、熟練した教育を受けた翻訳者を必要とする難しい作業でした。 たとえば、翻訳者は大量のテキストを精査し、プロジェクトのために正確な翻訳を提供しなければなりません。 しかし、機械翻訳（MT）の出現により、企業は今や人間の翻訳サービスに代わる信頼できる選択肢を持つようになりました。

機械翻訳は単純な単語ごとの翻訳を超えています。 人工知能（AI）を使用して、機械翻訳ソフトウェアは、希望する言語で元のテキストの完全な意味を伝えることができるようになりました。 しかし、機械翻訳は本当にそれほど良いのでしょうか？それが今日見つけることです。

機械翻訳とは何ですか？

簡単に言えば、機械翻訳は、コンピュータプログラムを使用してテキストをある言語から別の言語に翻訳することです。 このプログラムは、文法パターン、学習アルゴリズム、および既存のデータベースを使用してこれを行います。 翻訳機を使用すると、ユーザーは短時間で大量の翻訳済みテキストにアクセスできます。

機械翻訳では、元のテキストは「ソース言語」と呼ばれ、翻訳したい言語は「ターゲット言語」と呼ばれます。 機械翻訳のプロセスは実際には2つのステップしかありません。

ステップ#1: ソース言語を取り、その意味を解読します。

ステップ#2: その意味をターゲット言語にエンコードすること。

テクノロジーはしばらく前から存在していましたが（これについては少し後で詳しく説明します）、プロフェッショナルな環境で使用できるほど精度が高くなったのはごく最近のことです。 本日、Machine Learningは、世界の翻訳収益のほぼ3分の2を占めていると報告されています。 次の分野では、翻訳および言語サービスに対する需要が高まっています。

• ウェブサイト翻訳
• ヘルスケア翻訳
• 金融翻訳
• 法務翻訳
• 製造翻訳
• マーケティング/広告翻訳

そのスピードと正確さにより、機械翻訳は、企業がコンテンツをコスト効率よく翻訳するためのますます人気のある選択肢となっています。 しかし、物事は常にそうだったわけではありません。

機械翻訳の短い歴史

機械翻訳の起源は9世紀に遡り、アラビアの暗号学者アル・キンディの仕事に由来します。彼は体系的な翻訳のための最初に知られた技術を開発しました。

デジタル機械を使用して翻訳するアイデアは、アメリカの数学者ウォーレン・ウィーバーがコンピューターを使用してテキストを翻訳することを提案した1940年代後半まで一般的ではありませんでした。

1954年になって初めて、機械翻訳が成功裏に実施され、IBMが最初の公開システムを開発しました。 この機械翻訳はある言語から別の言語に単語やフレーズを翻訳しました。

1960年代までに、SYSTRANという機械翻訳システムが開発されました。 ゼロックスは技術マニュアルを翻訳するためにそれを使用しました。 このシステムは、基本的でありながら有用な翻訳を提供しました。 しかし、このシステムの最初の商用利用は1988年に行われ、フランス郵政公社がこの技術を使用して有料で文書を翻訳しました。

2000年代に入ると、機械翻訳は統計的機械翻訳（SMT）などの発展によりさらに改善されました。 最後に、2006年にGoogleは翻訳サービスを開始し、インターネットに接続しているすべての人がこの技術を無料で利用できるようにしました。

Types of 機械翻訳

今日に至るまでに、数百の機械翻訳ソフトウェアソリューションズが利用可能です。 さらに、Google、Amazon、Microsoftなどの大手企業がサービスを提供しています。 さらに、Bureau Worksのような専門サービスは、あらゆる規模の企業や業種に対して機械翻訳と自動化を提供します。

なぜこれほど多くの機械翻訳サービスがあるのですか？それは、大量の翻訳の必要性がかつてないほど高まっているからです。 Mozによると、Googleのクエリの半数以上は英語で行われていないとのことです。 この需要を満たすために、機械翻訳サービスがウェブ上に多数登場しました。

世の中には数多くのサービスがありますが、そのすべてが翻訳に4つのアプローチのいずれかを使用しています。

1. ルールベースの機械翻訳 (RMT)

名前が示すように、ルールベースの機械翻訳 (RMT) アプローチは一連のルールによって機能します。 最初に、言語の専門家は特定のニッチと業種のための言語学的およびバイリンガルのルールを開発しました。 それから、機械はこれらのルールを使用して、特定のコンテンツをできるだけ正確に翻訳します。 このプロセスには 2 つの手順があります。

• ステップ#1: ソフトウェアはソーステキストを解析して、それの移行表現を作成する。
• ステップ#2: 次に、上記のルールを参照として使用して、表現をターゲット言語に変換します。

ルールベースの機械翻訳 (RMT) は、特定のトピックや業界に合わせて翻訳をカスタマイズできます。 それにより、翻訳の品質が可能な限り高く保たれます。

一方、原文がルールブックで参照されていない特定の単語やフレーズを使用している場合、翻訳が大きく外れる可能性があります。 これに対処する唯一の方法は、ルールブックを手動で最新の状態に保つことです。

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2. 統計的機械翻訳 (SMT)

一部のシステムは、文法規則に頼らなくても正確に一つの言語を別の言語に翻訳することができます。 その代わりに、彼らは膨大な量のデータを処理し、各文に対して最適な翻訳を得ることで翻訳方法を学びます。

統計的機械翻訳(SMT)では、システムは統計的パターンを探すために大量の人間の翻訳を調べます。 システムが特定のパターンを識別すると、新しいテキストの翻訳を求められたときにインテリジェントな推測を行います。

翻訳予測は、特定の単語またはフレーズが特定のコンテキストで使用される統計的な可能性に基づいています。

統計的機械翻訳 (SMT) のサブカテゴリーは 構文ベースの機械翻訳 です。 このシステムは、一連の文法規則を使用して構文単位を翻訳します。 それはどういう意味ですか。 1 つの文を分析して、ソース言語の文法を翻訳されたテキストに組み込みます。

もちろん、統計的機械翻訳は決して完璧ではありません。 言語を適切に処理するには、何百万語も必要です。 十分なデータがないと、統計変換モデルが間違いを犯す可能性があります。

3. ニューラル機械翻訳 (NMT)

人工知能(AI)の夜明けに、開発者はテキストを翻訳する新しい方法を開発しました。 ニューラル機械翻訳 (NMT) は、AIを使用してできるだけ自然に言語を学習し翻訳します。 特定の機械翻訳技術であるニューラル機械翻訳ネットワークを使用することで、その言語の知識と正確さが常に向上します。

単語単位の翻訳ではなく、ニューラル機械翻訳プロセス (NMT)は全体の文を翻訳します。 次に、データはいくつかのノードを通過して出力を生成します。 人間の脳の構造がNMTモジュールに着想を得て、このシステムはディープラーニングなどの概念を使用して精度を高めています。

他の方法とは異なり、この機械学習ソフトウェアは、翻訳を考え出すときに常に入力された文全体を見ます。 その結果、ニューラル機械翻訳は他の方法の制限がなく、そのためRMTやSMTよりも正確な結果を生み出すことが多いです。

新しい自然言語処理手法が開発される中、私たちはこの技術の可能性を見出し始めたばかりです。 Metaの研究によると、開発中の畳み込みニューラル機械翻訳ネットワークには「翻訳を拡大し、6,500以上の言語をカバーする可能性」があります。

4. ハイブリッド機械翻訳 (HMT)

翻訳の第4の最終的なアプローチは、前述の少なくとも2つの機械翻訳システムを1つのソフトウェアに組み合わせたものです。 このアプローチは、単一の翻訳方法の有効性を向上させ、最良の結果を確保するために使用されます。

例えば、システムはSMTとRMTの組み合わせを使用して、最初のルールを活用し、翻訳されたテキストにいくらかの構造を追加することがあります。 逆に、はしごを使用して、翻訳されたテキストをより自然でネイティブに聞こえるようにすることができます。

コンピュータ支援翻訳とは何ですか?

機械翻訳について話すときによく耳にするフレーズの一つは、コンピュータ支援翻訳、または略して CATです。 それらの歴史は特定の点で相互に関連していますが、CATとTMは二つの異なる方法論です。 コンピューター支援翻訳マシンを使用すると、翻訳の管理、編集、保存など、さまざまな翻訳関連タスクを自動化できます。

この翻訳はどのように機能しますか? ユーザーがソフトウェアにテキストを入力すると、ソフトウェアがそれをフレーズ、文、段落に分割します。 その後、ツールは個々のセグメントをデータベースに保存します。 これにより、翻訳プロセスをスピードアップし、高い精度を確保することができます。

私たちが持っている最高のコンピュータ支援翻訳ツールにはどんなものがありますか？これには、次のものが含まれます。

• Bureau Works - クラウドベースの翻訳管理システムで、人間の翻訳者と人工知能を活用してユーザーに完全自動化された言語サービスを提供します。 自動化された翻訳サービスをHarley-Davidson、Zendesk、Uberのような企業に提供します。
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• Crowdin - クラウドベースの機械翻訳ソフトウェアであるCrowdinは、あらゆる規模のテック企業に最適です。 機械翻訳ソフトウェアは、ユーザーがドキュメント、ウェブサイト、アプリ、さらには完全なソフトウェアスイートをローカライズすることを可能にします。

• SDL Trados - クラウドベースのCATツールは、フリーランサーと大規模なチームの両方に適しています。 組み込みの機能には、複雑なプロジェクトの管理、翻訳の確認、および顧客フィードバックの監視を支援するものが含まれています。

• Phrase Strings - フォルクスワーゲン、ウーバー、ショッピファイなどの企業によって使用されている、Phrase Stringsはパワフルな翻訳システムです。 500以上の言語、50のファイルタイプ、さらに30の機械翻訳エンジンをサポートしています。 

MTとCATツールの違いがわかったところで、メインの話題に戻りましょう。 さて、機械翻訳は誰のためのものですか？翻訳者や翻訳会社のためだけですか？それとも、他の業種もそれから何か得るものがあるのでしょうか？

多くの異なる分野で翻訳サービスが必要です。 こちらは、機械翻訳のいくつかの使用例です。

社内コミュニケーション

世界中の企業の約56%がリモートワークを許可しています。 これらの企業の多くは、さまざまな国やさまざまな大陸に労働者を抱えています。 これらの労働者の大多数は英語を話しますが、言語スキルは人によって異なります。 一部の労働者は、正式な職場の言語を理解していません。

機械翻訳を使用することで、職場での言語の壁を低くしたり、完全に取り除いたりすることができます。 従業員は、ドキュメント、プレゼンテーション、または会社の掲示板の翻訳を迅速に取得し、通訳者との会議を調整する時間を節約できます。

外部コミュニケーション

従業員だけでなく、会社の利害関係者やパートナーは英語が流暢でないことがよくあります。 企業は、すべての重要な文書やメモをグローバルなパートナーが読めるようにするために、機械翻訳を利用することができます。

さらに、潜在的な顧客でさえも機械翻訳から利益を得ることができます。 世界の消費者の75%は流暢な英語を話さないと推定されています。 機械翻訳を使用することで、企業はシームレスな顧客体験を作成し、異なる国からより多くの顧客を引き付けることができます。

顧客データ

平均的な企業が約163TBのデータを所有および管理していることをご存知ですか? ユーザーが生成した何百万ものデータポイントを処理するのは、時間のかかる課題です。 機械翻訳を使用すると、企業は短時間で大量のデータを迅速かつ自動的に翻訳できます。

ソーシャルメディアのコメントから顧客のフィードバックまで、機械翻訳は企業が顧客データを処理するのに役立ちます。 これらのデータポイントを分析することで、企業が知識に基づいた実用的な意思決定を行うための洞察を得ることができます。

カスタマーサービス

カスタマーサービスの価値はすでにご存じでしょう。 およそ10人中9人の購入者が、カスタマーサービスの担当者や取り組みが基準に達していない場合、その会社との取引をやめる意向があります。機械翻訳により、企業は言語に関係なく、世界中の人々と交流することができます。

顧客のリクエストを正確に翻訳することから、ライブチャットの規模を拡大することまで、企業は顧客の母国語でより迅速に顧客に対応することができます。 これにより、企業はその過程でより多くの人を雇うことなく、カスタマーサービスの料金を向上させることができます。

法務ニーズ

顧客や従業員が異なる国にいる場合、法務部門はしばしば文書管理のために翻訳者を必要とします。 従業員契約に加えて、企業は多くの場合、会議の議事録、特別契約、およびその他の文書を翻訳する必要があります。

カジュアルでシンプルな文書の翻訳に加えて, 機械翻訳 は異なる言語で文書を翻訳するのに最適です。 機械翻訳技術はこれを迅速かつ非常に正確に行い、弁護士が重要な詳細を見逃さず、会社を保護することを保証します。

機械翻訳の利点

これまでのところ、機械翻訳ツールが多くの異なる業種の多くの異なる組織にとって明らかに有用であることに気づいています。 しかし、機械翻訳技術があなたのビジネスに正しいかどうかをどうやって知ることができますか？

いくつかのことは人間の翻訳者に任せた方が良いですが、幅広い案件は人工知能から大いに恩恵を受けるでしょう。 こちらは、機械翻訳の主な利点のいくつかです。

高速でのボリューム

翻訳に関しては、スピードが大きな役割を果たします。 エンタープライズや小規模な10人の事業を運営しているかに関わらず、提供している翻訳が正確でタイムリーであることを確認する必要があります。

機械翻訳は、大量のデータを迅速に翻訳するのに非常に優れています。 平均的な人間の翻訳者は1分間に最大6単語を翻訳できますが、機械翻訳ソフトウェアは1分間に最大30単語を翻訳できます。

費用対効果

数十年間、ビジネス翻訳は企業が抱える最大の経費の一つでした。 今でも、経験豊富な翻訳者は、小規模な組織には適さない高い単語単価を要求することがよくあります。

幸いなことに、機械翻訳ツールは翻訳コストを大幅に削減できます。 いくつかの研究によると、機械翻訳は従来の人間の翻訳者よりも最大で1,000%安くなることがあります。

さらに、機械翻訳を使用する際に全体の翻訳者チームを雇う必要はありません。 基本的な機械翻訳ツールに投資することで、品質の高い翻訳を提供しながら、時間とお金を節約できます。

巨大な言語セクション

世界には7,000以上の言語が話されていると推定されています。 さまざまな背景を持つ何千人もの従業員がいる企業では、コミュニケーションを円滑にするために人間の翻訳者が必要とされることがよくあります。 機械翻訳ソフトウェアは、物事をさらに簡単にすることができます。

たとえば、AirAsiaのような企業は、機械翻訳ソフトウェアを使用して、16の異なる国籍の22,000人以上の従業員間のコミュニケーションを可能にしています。 これらの従業員の多くは英語を話さないため、機械翻訳ツールが非常に貴重であることが証明されています。

機械翻訳ソフトウェアは、大規模な言語セクションを簡単に処理し、英語と他の言語間のテキストを問題なく翻訳できます。

カスタマイズ

一部の業種では短くて比較的簡単な翻訳が求められる一方で、複雑で高度にカスタマイズされた翻訳が必要な業種もあります。 法律事務所は、裁判手続きのためにwaw翻訳を必要とすることがよくあります。 一方で、医療組織は専門用語を考慮した正確で人間品質の翻訳を必要とします。

幸いなことに、機械翻訳ツールはあなたの組織のニーズに合わせてカスタマイズできます。 機械翻訳技術の一流専門家の一人として、Bureau Works は幅広い顧客向けにカスタム自動翻訳ソリューションズを提供しています。

ポストエディット

特定のテクノロジーがどれほど進歩しても、結局のところ、それは依然として機械です。間違いを犯す可能性があり、すべての文を完全に翻訳することはできません。 そのため、すべての翻訳の50%が現在、人間と機械翻訳技術を組み合わせています。

機械翻訳ツールを使用すると、テキストを迅速に翻訳でき、言語と文脈をよりよく理解している人間による後編集が可能になります。 そうすることで、企業は重要な詳細を見逃さず、会社を保護することができます。

最高の機械翻訳ツール

ご想像のとおり、さまざまな機械翻訳ツールがあります。 しかし、当然のことながら、テクノロジー業界の著名なプレーヤーはゲームのトップにいます。 これらの企業は、ニューラル機械翻訳 (NMT) 技術を使用してエンジンを駆動しています。

つまり、常に新しい言語を学習し、精度を向上させているということです。 私たちが持っている最高の機械翻訳ツールの例には、以下が含まれます。

Google Translate

世界で最も広く使用されている機械翻訳ソフトウェアです。 Google翻訳は100以上の言語で翻訳を提供できるため、企業や個人にとって優れたリソースとなっています。

Microsoft 翻訳者

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現在、Microsoft 翻訳者は単なる機械翻訳エンジン以上のものです。 Microsoftの機械翻訳ソフトウェアは、インタラクティブな会話翻訳者、音声からテキストへの変換、およびテキストから音声への変換機能を提供しており、さまざまなアプリケーションに役立ちます。

Amazon Translate

Amazon Web Servicesと密接に関連している機械翻訳エンジンは、特定の言語の超正確な翻訳を提供することで知られています。 中国語、日本語、ドイツ語、フランス語は、Amazon Translateが最もよく理解している言語の一部です。

Watson Language 翻訳者

IBMの言語翻訳エンジンは、正確さと速度の点で最も先進的なものの一つと考えられています。 Watsonの機械翻訳ソフトウェアは、Watson StudioとDueに統合されており、リストにある他のエンジンよりもはるかに正確な翻訳を提供することがよくあります。

DeepL翻訳者

独立した機械翻訳ソフトウェアソリューションであるDeepL翻訳者は、既存の人間の翻訳と区別がつかないことが多い翻訳を提供することで知られています。 世界で最も急成長している翻訳エンジンであり、毎月何千もの新しいユーザーがいます。

機械翻訳の考慮事項

世界はますますつながりを深めています。 言語への配慮と文化的な影響は、グローバル経済におけるコミュニケーションに不可欠です。 企業は製品を成功裏に輸出し、リモートワークフォースを管理し、海外でビジネスを行うために、現代の機械翻訳ツールを必要としています。

しかし、あなたにとって正しいツールをどのように選べばよいのでしょうか？言語翻訳テクノロジーツールを選択する際に考慮すべき5つの点をご紹介します。

あなたが扱っている予算

翻訳サービスは、大規模になると必ずしも安くはありません。 市場全体の価値はアメリカ合衆国だけで66億ドルであり、品質のサービスを望むなら、それに対して支払う準備が必要です。

したがって、機械言語翻訳ツールを選択する際に最初に考慮する必要があるのは、作業する予算です。 無料のツールは確かにあります。 しかし、制限された言語サポートや中から低精度のような制約があります。

翻訳する予定の言語の数とその複雑さに合わせて予算をスケーリングする必要があります。

あなたの業界

すべての業界には、その業界に固有の独自の単語、フレーズ、略語があります。 これらの用語を使用し、正確な翻訳を提供することを選択するMTツールにとって不可欠です。

金融、法務、製造、e-commerce、医療、その他多くの業種にはそれぞれ独自の言語があります。 あなたの業界が複雑でなければ、精度についてあまり心配する必要はないかもしれません。

しかし、ほとんどの人にとって、業界におけるMTサービスの能力を確認することは不可欠です。 Bureau Worksは、たとえば、金融、法務、および医療翻訳などに精通しています。

Language Pairs

あなたのコンテンツを複数の方言がある言語に翻訳しようとしていますか？それとも、ある言語から別の言語へ? 必要な言語ペアに注意してください。 言語ペアとは何ですか?

言語ペアは、テキスト翻訳プロセスで2つの言語の組み合わせを説明するために使用される識別子です。 現在、特定の言語ペアは他の言語ペアよりもうまく機能します。

例えば、ラテン語をベースとした言語は、スラブ語に100%正しく翻訳されないかもしれませんし、その逆もまた然りです。 逆に、英語とフランス語のような一部の言語ペアは密接に関連しているため、精度は問題になりません。

必要な翻訳の量

次に考慮すべきことは非常に簡単です。 大量のコンテンツを処理して翻訳する必要がありますか、それとも数文だけですか？

必要な翻訳の量によって、選択するエンジンが決まります。 たとえば、一定期間にわたって大量のボリュームを探している場合は、有料のクラウドベースのサービスを利用することを検討するかもしれません。 ただし、数ページを翻訳する必要がある場合は、Google翻訳などの無料のエンジンを使用できます。

顧客 vs. 従業員コンテンツ

これについては以前に話し合いましたが、機械翻訳ツールは、顧客向けのコンテンツや内部文書の両方にとって素晴らしいです。 この 2 つは異なるレベルのボリュームと精度を必要とするため、両方を処理できるツールを選択することが重要です。

顧客志向のコンテンツ、例えば販売コピーは、ブランドのアイデンティティを反映し、消費者とつながり、高い正確性を持つ必要があります。 それが、洗練された組み合わせを必要とする理由です機械翻訳と編集サービス。

内部文書、例えばレポートやメールは完全に正確である必要はありません。 これらは無料のツールですばやく翻訳できます。

ChatGPTは翻訳ツールですか?

2022年、世界は短いテキストの説明に基づいてDALL-E 2がリアルなアートを作成する能力に魅了されました。 DALL-Eの数か月後、ChatGPTによって作成された最初のコンテンツが見られるようになりました。 AIベースのシステムは、いくつかのクエリ単語やフレーズに基づいて複雑なストーリーを生成できます。

ChatGPTは、ゼロからストーリーを生成し、既存のテキストを他の言語に翻訳することができるだけではありません。 しかし、一般的な機械学習ツールとは異なり、ChatGPTは大規模言語モデル(LLM)を使用しており、大量のデータを処理してユーザーのプロンプトに応答します。 入力は、ユーザーの注意書きに基づいて結果を予測するためのChatGPTの基礎となります。

ChatGPTは翻訳ツールとしてすでにテストされており、結果は驚くほど良好でした。 たとえば、複数のRedditユーザーがそれを使用してジョーク、ツイート、Telegramの投稿を翻訳しました。 翻訳は、Google翻訳やDeepLの翻訳と同じレベルだったことが判明した。

全体として、ChatGPT は実際に多くのタスクを支援することができる無料のツールです。 実際、このツールの目的は、メールや書類作業のより単調な側面を引き継ぐことで、顧客志向で創造的なタスクに集中できるようにすることです。

したがって、短いテキストをすばやくほぼ正確に翻訳したい場合は、ChatGPTを使用することを恐れないでください。 しかし、より正確でブランドに焦点を当てた翻訳を求めている場合は、常にプロの人間の翻訳サービスを利用すべきです。

現実には、自動翻訳は翻訳プロセスの支援として最適に機能し、人間による翻訳に取って代わるべきではありません。

結びの考え

21世紀の経済は、現在も、そしてこれからもグローバルであり続けます。 企業は、変化するビジネス環境に適応するために、新しい戦略とテクノロジーを探求する必要があります。 機械翻訳は、ワークフローを改善し、効率を高めるための素晴らしいツールです。 より広いオーディエンス向けにより多くのコンテンツを作成するのに役立ち、コスト効果も高いです。

もちろん、選択肢を慎重に検討することが重要です。 それはすべて、あなたが作成するコンテンツと翻訳したいコンテンツに依存します。 宿題をしなさい。 どのタイプの機械翻訳エンジンがあなたに最適で、翻訳が必要なコンテンツの量を見つけるようにしてください。

ここBureau Worksでは、あなたをサポートします。 私たちのチームの専門家は、業界を問わず機械翻訳でお手伝いできます。 複雑な翻訳が必要な場合、当社のポストエディティングサービスは、希望の精度とブランドアイデンティティを実現するのに役立ちます。

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