【AIと生成系AI】がローカライゼーションに与えるインパクトとは？

2022年11月、ChatGPTは生成系人工知能（AI）を世に知らしめました。

　

このチャットボットは大規模言語モデル（LLM）を使ってオリジナルのテキストを生成します。

　

今現在利用可能な大規模言語モデル（LLM）はこれだけではありませんが、ChatGPTの人気はその成熟度と知名度を際立たせています。

　

これは生成系AIが、業界を超えた言語ベースのインタラクションを形成する上で不可欠であることを示しています。

　

大規模言語モデル（LLM）テクノロジーは自動翻訳（機械翻訳、MT）を改良し、ローカライゼーションの速度、精度、拡張性を向上させました。

　

そしてその成熟に伴い、さらなるコスト削減、顧客体験の向上、ワークフロー管理の合理化が期待されます。 

　

ただし他のテクノロジーと同様、生成系AIにも限界があります。

　

ここでは、4つの幅広い使用例と、その進歩にもかかわらず今後もローカライゼーションには人間の翻訳者が必要な理由をご説明します。

　

目次

1. 生成系AIはどのように機能するのか？
2. ローカライゼーションに於ける4つのAI活用事例
3. カスタムローカライゼーションとQA ツールの構築
4. 業界を超えたコンテンツパーソナライゼーションの実現
5. 音声認識を翻訳プロセスに統合
6. あまり知られていない言語も大規模に翻訳
7. 生成系AIの限界
8. ローカライゼーションのためのAIの未来
9. まとめ

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