言語処理AIとは？
言語処理AIは、コンピュータによる人間の言語の理解、処理、生成を可能にすることでテクノロジーとのやり取りをより自然かつ直感的に行うことに特化した、専門的なAI機能です。この分野の中心となるのが、膨大な量のテキストでトレーニングした高度なAIシステムである、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）です。こうしたモデルは、人間の言語のニュアンスや複雑さを複製するため、多くの言語処理AIアプリケーションにとって非常に重要です。
言語処理AIは、さまざまな言語においてコンテンツを作成、管理、翻訳、解釈する方法に変革を起こし、最新テクノロジーのアクセシビリティと効率性を大幅に向上させています。その用途は、タスクの自動化、音声コマンドへの対応、コンテンツの生成、言語間でのテキストの翻訳などさまざまです。言語処理AIは、LLMの機能を活用することで、ユーザー体験を向上させるだけでなく、人間がグローバル規模でテクノロジーと対話し活用する方法に革新をもたらし続けています。
言語処理AIの詳細
言語処理AIの進化の道のり
言語処理AIの最初期の形の1つが、テキストや音声をある言語から別の言語に自動的に翻訳する機械翻訳（MT）です。1950年代に開発されて以来、MTは大変革を遂げ、進化のたびにかつてないレベルの品質を実現しています。その現在の形がニューラル機械翻訳（NMT）です。NMTは翻訳支援ソフトウェアに組み込まれ、世界中の組織で活用されています。
NMTにおいて極めて重要な開発が、Transformerです。これにより、MTシステムは単語の複雑な依存関係をさらに効果的に把握し、より流暢で精度の高い翻訳を提供できるようになりました。研究者がTransformerモデルの規模を拡大し、レイヤー数やパラメータ数、トレーニングに使用するデータ量を増やしたことで、翻訳だけでなくさまざまなタスクで、モデルが人間のように文章を理解し、生成できるようになりました。その結果、大規模言語モデル（LLM）が誕生しました。その一例であるOpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）やLaMDA（Language Model for Dialogue Applications）では、文章の作成や質問への回答、創作などのタスクを高い精度で実行できます。LLMは現在、多くの最先端AIアプリケーションの基盤となっており、業界の変革を進め、単なる翻訳機能以上の役割を果たしています。
LLMの出力結果をさらに向上させるために、企業は業界やユースケースに合わせて汎用モデルをトレーニングまたは微調整し、より効果的かつ効率的なモデルにすることができます。必要なリソースと専門知識を持つ大規模企業は、LLMを社内でトレーニングまたは微調整できるため、プロセス全体を管理できます。社内インフラストラクチャや専門知識を持たない企業は、AIのトレーニングやデータの微調整をサービスとして提供する、TrainAI by RWSなどのAIサービスプロバイダと提携することもできます。これらのプロバイダは、ドメイン固有のデータ、つまり会社の専有データを収集およびラベル付けしてLLMをトレーニングし、人間参加型（HITL）の手法（プロンプトエンジニアリング、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）、レッドチーミングなど）を使用して、企業固有のニーズに合わせて微調整できるようサポートします。
言語処理AIがビジネスにもたらすメリットとは？
近年、人工知能（AI）は目新しいものから潜在的に必要なものへと進化してきました。 言語処理AIは、さまざまなツールやアプリケーションに不可欠な要素となっており、業界の全体的な運営方法に変革をもたらしています。医療、金融、教育、エンターテインメント、小売、顧客サービスなど、ほぼすべての業界がこのような高度なテクノロジーを活用して、コミュニケーションを強化し、プロセスを合理化して、パーソナライズされた体験を提供しています。
特にローカリゼーション業界に注目してみると、翻訳会社（LSP）、翻訳者、顧客など、サプライチェーンに属するすべての人が、役割に関係なく、AIを活用した翻訳テクノロジーを活用することで次のようなメリットを得ることができます。
- 生産性の向上：適切なAI機能を使用することで、ユーザーは貴重な時間を節約し、市場投入期間を短縮できます。翻訳者はより迅速かつ効率的に作業を完了でき、プロジェクトマネージャーは反復作業を効率化でき、レビュアーはより効果的に作業に集中できます。
- 翻訳量の増加：AI機能を活用することで、ユーザーはスピードや品質を犠牲にすることなく大量の作業をこなすことができます。これは、コンテンツ需要の高いグローバルビジネスにおいて特に重要な利点です。言語処理AI機能をローカリゼーションプロセス全体に統合するツールを使用することで、より簡単に多くのコンテンツを効率的かつ正確にローカライズし、多くの顧客と前向きかつ長期的な関係を構築できるようになります。
- 翻訳品質の向上：言語処理AIは、テキストを効率的に翻訳するだけではなく、信頼できる言語リソースと組み合わせることで、翻訳品質を最初から高めることができます。たとえば、一貫性のある用語集を実現したり、機械翻訳と人の手による翻訳を共に改善したり、さらにレビューが必要な部分を特定したりすることができます。AIは、リアルタイムの提案とコンテキストに応じた調整を通じ、リンギストの作業効率を向上させ、翻訳を迅速に完了できるよう支援します。企業は、言語処理AIテクノロジーにより、ブランドの語調に違和感なく一致する高品質なコンテンツを常に容易に配信できます。
翻訳テクノロジーの言語処理AI機能とは？
人工知能は言語業界に大きな変革をもたらし、その開発は急速に進んでいるようです。翻訳テクノロジーに採用されている言語処理AI機能の例には、次のようなものがあります。
- 適応型言語ペアを採用したニューラル機械翻訳（NMT）：NMTシステムは、既存の翻訳メモリと用語ベースのデータでトレーニングされており、ポストエディットのフィードバックが自動的に行われます。
- コンテンツ分析：ドメインの分類やキーワードを抽出し、プロジェクトマネージャーがプロセス管理ではなく全体像に集中できるようにします。
- 検索拡張生成（RAG）：翻訳メモリ（TM）、用語データベース、NMTからの入力を使用してLLMを補完し、翻訳品質を向上させます。
- 自然言語のユーザーインターフェイス：自然言語を使用し、製品ドキュメントの検索とアクセス、レポートの生成、プロジェクトの分析を行います。
- 自動文字起こし：AI搭載のトランスクリプション機能を使用して、話し言葉をテキストに変換します。これにより、翻訳ワークフロー内での音声コンテンツの翻訳が可能になります。
- 自動ポストエディット：AIによるポストエディットを通じ、翻訳済みコンテンツの品質を向上させます。
- 自動品質評価：自動化された品質評価のスコアに基づき、翻訳を評価、改善します。
