【人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）】その違いとは？

人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）のどちらを使うかを決めるときは、ビジネスニーズに合ったものを選ぶことが重要です。以下の統計をみるとどんなことが問題になっているかがわかります。

　

• CSA Researchが実施した調査によると、オンライン消費者の76％が、自分の母国語が使われているコンテンツを提供している企業から購入しています
• 最近のMultilingual CX Reportによると、64%の消費者が、そのブランドが多言語体験を提供してくれるならもっとお金を払ってもいいと答えています
• インターコムが実施した調査によると、29％の企業が、多言語サポートを提供しなかったために顧客を失ったことがあると報告しています

　

人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）、それぞれの長所と限界をみて、十分な情報に基づいた決断ができるようにしましょう。

　

本コラムでは、人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）の違いについて、 最も経済的な選択肢はどちらか？品質面ではどうなのか？自社ビジネスにとってより良い翻訳の選択肢はあるか？といった疑問に答えます。

　

目次

　

1. 人間翻訳 vs 自動翻訳（機械翻訳）
   • 1.1 人間翻訳： 品質、共感、そして文化認識
   • 1.2 自動翻訳（機械翻訳）： スピード、スケーラビリティ、コスト削減
2. 人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）をどう使い分けるか？
   • 2.1 言語ペア
   • 2.2 予算
   • 2.3 予定
   • 2.4 文書の種類
   • 2.5 目的
   • 2.6 その他サービス
3. 未来予想図： 自動翻訳（機械翻訳）は人間の翻訳者に取って代わるか？
   • 3.1 自動翻訳（機械翻訳）の未来：ニューラル翻訳
   • 3.2 人間翻訳の未来
   • 3.3 ハイブリッドなワークフロー： 人間翻訳と自動翻訳（機械翻訳）の融合
4. 最後に
5. まとめ

続きを読む

【ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）】を使用するリスクについて

ChatGPTを使ったり他の人たちによる様々な投稿や記事を読みながら思ったのは、「ChatGPTを使うことは、才能ある子どもと話すのに似ている」ということです。

　

AIと向き合っているとまるで子どもとそうしているようにイメージすることが多いのですが、それはおそらくAIが活躍できるように世の中のことを教えてあげなければならないと思うからでしょう。

　

しかしChatGPTは私の印象をはるかに超える、洗練されたものでした。それはまるで早熟で才能のある、エイリアンの子どものようなものだったのです。

　

一見すごい能力を持っているようだが、私たちが生きている世界の基本的なことも知らない。話しかけたり質問をすると時折素晴らしいことを言いますが、なぜそう答えたのか、その答えは正しいのか、質問の仕方がまずかったのかはよくわからないのです。

　

私たちはコミュニケーションをとる相手に対して何らかの影響を与えることを期待するものです。それは普通のことでしょう。自分が話す相手に影響を与えることができるのですから。

　

しかしデータがクラウドをベースとしている以上、それ使う人すべてが、AIの改善に寄与し、悪化させないことに期待せねばなりません。ChatGPTは信じられないほど明晰な洞察力とまれに奇妙な回答の間を行き来する、理解しがたい存在と言えます。

　

もしChatGPTが人間だったら、あなたはそのような人を雇いますか？あなたの製品、サービス、ブランドのスポークスパーソンにしたいですか？毎日顧客と接する人にできますか？おそらくそうではないでしょう。

　

ChatGPTや大規模言語モデル（LLM）をビジネスで使うことは素晴らしい結果を期待させますが、一方でリスクも伴います。ここではそのリスクの一部を紹介します。

　

目次

1. データ
   • 1.1 どこからデータを拾ってくるのか？
   • 1.2 あなたが入力したデータはどこで、どう処理されるのか？
2. バイアス
   • 2.1 データやアルゴリズムにどんなバイアスがかかっているのか？
3. 嘘
   • 3.1 質問に対する答えは常に正しいのか？
4. 的外れのメッセージ
   • 4.1 ブランドの価値、メッセージ、ペルソナをどの程度コントロールできるのか？
5. モデレーションに人の力が必要
   • 5.1 この「魔法のような」ツールが機能するために、低賃金で働く膨大なチームが必要となる
6. 競争
   • 6.1 軍拡競争になってもユーザーのニーズや権利を忘れずにいられるのか？
7. 著作権
   • 7.1 アウトプットは誰のもの？
   • 7.2 インプットは誰のもの？
8. アルゴリズムとそのコントロール
   • 8.1 他人が作ったアルゴリズム信頼することになる
9. 大規模言語モデル（LLM）とChatGPTを使うべき場所
10. まとめ

続きを読む

【ビジネス文書の翻訳】内製すべきか外注すべきか

ビジネスをグローバル化する前に考えてみるべきこと、そのひとつが「翻訳をアウトソーシングすべきか、社内に翻訳チームを作るべきか？」です。

　

CSAリサーチ社が最近行った「ソースクライアントから直接請けた仕事量の変遷 」に関する調査には11,000以上の回答が集まりました。

　

それによると翻訳者の75％が自営業（フリーランス）であるのに対し、クライアントまたは言語サービスプロバイダー（LSP、翻訳会社）いずれかの社内で（社員として）仕事をしているのはわずか13％であることがわかりました。

　

ちなみに、残りの回答者は失業中であったり、自分がプロの翻訳者だと認識していなかったとのことですが、この数字からは「フリーランスとの協業に対する企業のオープン度」がわかります。

　

ビジネス文書の翻訳を内製すべきか外注すべきかは、どちらかを選択する場合でも翻訳コストを考慮する必要があります。

　

また、第三者の翻訳サービスを利用する場合と専任の翻訳者を採用（雇用）する場合の、メリットとデメリットを比較検討することも重要です。

　

では、翻訳コストは何によって決まるのでしょうか。また、ビジネス文書の翻訳を外注するのと社内の翻訳者を使って内製するのではどちらが良いのでしょうか。

　

目次

1. 翻訳サービスを利用するといくら掛かるのか？
   • 1.1 外注コスト
   • 1.2 内製コスト
   • 1.3 外注と内製、費用対効果が高いのは？
2. 翻訳は翻訳会社に外注すべきか？
   • 2.1 翻訳を外注するメリット
   • 2.2 翻訳を外注するデメリット
3. 社内に翻訳チームを作って翻訳を内製すべきか？
   • 3.1 翻訳を内製するメリット
   • 3.2 翻訳を内製するデメリット
4. イノベーションを推進する競争力を活用したいなら翻訳は外注するべき
5. まとめ

続きを読む

【ChatGPT】を翻訳にどう活用するか

ChatGPTによる革命が起こっていますが、このような生成系AIチャットボットは翻訳にも有効なのでしょうか？

　

ChatGPTは自然言語処理アルゴリズムを用い、さまざまな入力に対して人間のような応答を生成します。そしてGoogle翻訳のように翻訳にも利用することができます。

　

Google翻訳やDeepLなど、AI翻訳は世の中にすでに浸透しているツールです。それらはより早く仕事を完了し、より費用対効果の高い翻訳プロセスやワークフローを構築するのに役立っています。

　

それらと比べるとChatGPTはまだ絶対的なゲームチェンジャーではないかもしれませんが、確実に翻訳業界に一石を投じることができます。

　

しかし後述するように、翻訳の品質という点では人間によるチェックが重要であることに変わりはありません。

　

目次

1. 翻訳市場に於けるChatGPTの実力
2. ChatGPTを使った翻訳フロー
3. ChatGPTを使った翻訳はどれくらい正確なのか？
4. ポストエディットの重要性
5. 最適な翻訳方法を求めるなら
6. まとめ

続きを読む