機械翻訳とは何ですか?

機械翻訳は、人工知能を使用して、人間の関与なしにテキストをある言語から別の言語に自動的に翻訳するプロセスです。最新の機械翻訳は、単純な単語から単語への翻訳を超えて、元の言語テキストの完全な意味をターゲット言語で伝えます。すべてのテキスト要素を分析し、単語が互いにどのように影響するかを認識します。

機械翻訳のメリットにはどのようなものがありますか?

人間の翻訳者は、機械翻訳サービスを使用して、より速く、より効率的に翻訳します。機械翻訳のいくつかのメリットを次に示します。

自動翻訳支援

機械翻訳は、プロの人間の翻訳者にとって優れた出発点となります。多くの翻訳管理システムは、1 つ以上の機械翻訳モデルをワークフローに統合しています。翻訳を自動的に実行し、その後にポストエディットのために人間の翻訳者に送信するという設定があります。

速度と量

機械翻訳は非常に高速に機能します。数百万の単語をほぼ瞬時に翻訳します。リアルタイムチャットや大規模な訴訟など、大量のデータを翻訳できます。また、外国語のドキュメントを処理し、関連する用語を検索し、将来の適用のためにそれらの用語を記憶しておくこともできます。

幅広い言語

多くの主要な機械翻訳プロバイダーは、50〜100 以上の言語のサポートを提供しています。また、翻訳は複数の言語で同時に行われるため、グローバルな製品の展開やドキュメントの更新に役立ちます。

費用対効果の高い翻訳

機械翻訳により、生産性が向上するとともに、翻訳をより迅速に提供する能力が強化され、市場投入までの時間が短縮されます。機械翻訳は基本的でありながら価値のある翻訳を提供し、納品のコストを低く抑えつつ、納品までの時間を短縮するため、プロセスへの人間の関与は少なくなります。例えば、大量のプロジェクトでは、機械翻訳をコンテンツ管理システムと統合して、コンテンツをさまざまな言語に翻訳する前に、コンテンツに自動的にタグを付けて整理することができます。

エピソード 1: Introduction to Amazon Translate and Neural Machine Translation (Amazon Translate とニューラル機械翻訳のご紹介)

機械翻訳のユースケースにはどのようなものがありますか?

機械翻訳のいくつかのユースケースとして、次のようなものが考えられます。

内部的なコミュニケーション

世界中のさまざまな国で事業を展開している企業にとって、コミュニケーションの管理は難しい場合があります。言語スキルは従業員によって異なり、会社で一般的に使用されている言語を十分に理解していない人もいます。機械翻訳は、コミュニケーションにおける言語の壁を軽減または排除するのに役立ちます。個人はテキストの翻訳をすばやく取得し、その内容の中心となるメッセージを理解します。プレゼンテーション、会社の掲示板、および他の一般的なコミュニケーションを翻訳するために、機械翻訳を使用できます。

外部的なコミュニケーション

企業は機械翻訳を使用して、外部のステークホルダーや顧客とより効率的にコミュニケーションをとります。例えば、グローバルなパートナーや顧客のために、重要なドキュメントをさまざまな言語に翻訳できます。オンラインストアがさまざまな国で運営されている場合、機械翻訳で商品のレビューを翻訳できるため、顧客は自分が使用する言語でレビューを読むことができます。

データ分析

一部の種類の機械翻訳では、ユーザーが生成した何百万ものコメントを処理し、短時間で非常に正確な結果を提供できます。企業は、ソーシャルメディアやウェブサイトに毎日投稿される大量のコンテンツを翻訳し、分析のために翻訳します。例えば、さまざまな言語で書かれた顧客の意見を自動的に分析できます。

オンラインカスタマーサービス

機械翻訳を使用すると、ブランドは、話す言語にかかわらず、世界中の顧客とやり取りできます。例えば、機械翻訳を使用して次のことができます。

  • 世界中の顧客からのリクエストを正確に翻訳する
  • ライブチャットの規模を拡大し、カスタマーサービスの E メールを自動化する
  • より多くの従業員を雇用することなくカスタマーエクスペリエンスを改善する

法務部門は、さまざまな国で法律文書を作成するために機械翻訳を使用しています。機械翻訳を使用することで、機械翻訳がなければさまざまな言語で処理するのが困難だったであろう大量のコンテンツを分析に利用できるようになります。

機械翻訳にはどのような歴史がありますか?

コンピュータを使用して人間の言語を自動的に翻訳するというアイデアは、1950 年代初頭に最初に登場しました。しかし、当時、翻訳はコンピュータ科学者による初期の想定よりもはるかに複雑なものでした。それには膨大なデータ処理性能とストレージが必要でしたが、これは初期のマシンの能力を超えていました。

2000 年代初頭、コンピュータソフトウェア、データ、およびハードウェアで、基本的な機械翻訳を実行できるようになりました。初期のデベロッパーは、言語の統計データベースを使用して、コンピュータをトレーニングし、テキストを翻訳していました。これは、人間による多くの作業と工数を必要とするものでした。追加された各言語では、その言語の開発を最初からやり直さなければなりませんでした。それ以降、機械翻訳の速度と精度が向上し、いくつかの異なる機械翻訳戦略が登場しました。

機械翻訳に対するさまざまなアプローチにはどのようなものがありますか?

機械翻訳では、元のテキストまたは言語はソース言語と呼ばれ、翻訳先の言語はターゲット言語と呼ばれます。機械翻訳は、基本的な 2 段階のプロセスに従って機能します。

  1. 元のテキストのソース言語の意味をデコードする
  2. 意味をターゲット言語にエンコードする

言語翻訳テクノロジーがこの機械翻訳プロセスをどのように実装するかについて、いくつかの一般的なアプローチを示します。

ルールベースの機械翻訳

言語の専門家は、特定の業界やトピックに関する組み込みの言語ルールやバイリンガル辞書を開発します。ルールベースの機械翻訳では、これらの辞書を使用して特定のコンテンツを正確に翻訳します。このプロセスのステップは次のとおりです。

  1. 機械翻訳ソフトウェアが、入力テキストを解析し、遷移表現を作成する
  2. 文法ルールや辞書を参照として使用して、その表現をターゲット言語に変換する

メリットとデメリット

ルールベースの機械翻訳は、特定の業界やトピックに合わせてカスタマイズできます。それは予測可能であり、良質な翻訳を提供します。ただし、ソーステキストにエラーがある場合、または組み込みの辞書にない単語を使用している場合は、結果の質が悪くなります。これを改善する唯一の方法は、辞書を定期的に手動で更新することです。

統計的機械翻訳

統計的機械翻訳では、言語的なルールに依拠する代わりに、機械学習を使用してテキストを翻訳します。機械学習アルゴリズムは、既に存在している大量の人間の翻訳を分析し、統計的なパターンを探します。その後、ソフトウェアは、新しいソーステキストを翻訳するように求められたときに、インテリジェントな推測を行います。特定の語句がターゲット言語の別の語句とペアを構成するという統計的可能性に基づいて予測を行います。

構文ベースの機械翻訳

構文ベースの機械翻訳は、統計的機械翻訳のサブカテゴリです。文法ルールを使用して構文単位を変換します。文を分析して、構文ルールを統計的翻訳モデルに組み込みます。

メリットとデメリット

統計的メソッドでは、言語ペアごとに数百万語のトレーニングが必要です。ただし、十分なデータがあれば、機械翻訳は正確になります。

ニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳は、人工知能を使用して言語を学習し、ニューラルネットワークと呼ばれる特定の機械学習メソッドを使用してその知識を継続的に改善します。多くの場合、統計的翻訳メソッドと組み合わせて機能します。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳にインスピレーションを得て考案された、相互接続されたノードのセットです。これは、入力データが相互接続された複数のノードを通過して出力を生成する情報システムです。ニューラル機械翻訳ソフトウェアは、ニューラルネットワークを使用して膨大なデータセットを処理します。各ノードは、出力ノードが最終結果を出すまで、ソーステキストをターゲットテキストに 1 つずつ変更します。

ニューラル機械翻訳と他の翻訳メソッド

ニューラルネットワークは、出力センテンスを生成するときに各ステップの入力センテンス全体を考慮します。他の機械翻訳モデルは、入力センテンスを語句のセットに分割し、ターゲット言語の単語またはセンテンスにマッピングします。ニューラル機械翻訳システムは、他のメソッドで見られる多くの制限に対処でき、多くの場合、より質の高い翻訳を生成します。

ハイブリッド機械翻訳

ハイブリッド機械翻訳ツールは、1 つのソフトウェアで 2 つ以上の機械翻訳モデルを使用します。ハイブリッドアプローチを使用して、単一の翻訳モデルの有効性を改善できます。この機械翻訳プロセスでは、通常、ルールベースおよび統計的機械翻訳のサブシステムを使用します。最終的な翻訳結果の出力は、すべてのサブシステムの出力の組み合わせです。

メリットとデメリット

ハイブリッド機械翻訳モデルは、単一の翻訳メソッドに関連する問題を克服することにより、翻訳の質を改善することに成功しています。

コンピュータ翻訳支援ツールとは何ですか?

コンピュータ支援翻訳 (CAT) ツールは、機械翻訳ソフトウェアと連携してテキスト翻訳をサポートします。CAT ツールは、翻訳の編集、管理、保存などの翻訳関連のタスクを自動化します。テキストは CAT ソフトウェアに入力され、フレーズ、文、段落などのセグメントに分割されます。ソフトウェアは各セグメントとその翻訳をデータベースに保存し、翻訳プロセスをスピードアップし、以前の翻訳との一貫性を保証します。
 
多くのグローバル企業は、CAT ソフトウェアツールを使用して、翻訳が必要なプロジェクトを自動化します。

自動翻訳

自動翻訳とは、繰り返される翻訳関連のタスクを実行するために CAT ツールに組み込まれているオートメーションをいいます。自動翻訳は、オートメーションを使用するようにシステムに指示するテキストに埋め込まれたトリガーで機能します。例えば、これを使用して、一般的に使用されるテキストをデータベースからドキュメントに挿入できます。

最も正確な機械翻訳テクノロジーはどれですか?

ニューラル機械翻訳は、最も正確で、用途が広く、流暢な機械翻訳アプローチとして広く受け入れられています。2010 年代半ばに発明されて以降、ニューラル機械翻訳は最先端の機械翻訳テクノロジーの地位を占めるに至りました。流暢さから一般化まで、統計的機械翻訳よりも正確です。ニューラル機械翻訳は現在、機械翻訳開発の標準と考えられています。

マシントランスレーターのパフォーマンスは、次のようないくつかの要因によって異なります。

  • 機械翻訳エンジンまたはテクノロジー
  • 言語ペア
  • 利用可能なトレーニングデータ
  • 翻訳用のテキストタイプ。ソフトウェアが特定の言語または領域に関してより多くの翻訳を実行すると、より質の高い出力が生成されるようになります。トレーニングが完了すると、ニューラル機械翻訳はより正確に、より速く、より簡単に言語を追加できるようになります

機械翻訳は人間の翻訳に取って代わることができますか?

機械翻訳は、それが理にかなっており、大量の翻訳が必要とされるいくつかの例で、人間の翻訳に取って代わることができます。例えば、多くのサービス関連企業は、機械翻訳を使用して、インスタントチャット機能を介して顧客をサポートしたり、E メールにすばやく返信したりしています。ただし、ウェブページやモバイルアプリケーションなど、より詳細なコンテンツを翻訳する場合、翻訳が不正確になる可能性があります。使用する前に、人間の翻訳者に内容を編集してもらうことが重要です。

最も正確な機械翻訳テクノロジーはどれですか?

Amazon Translate は、高速で高品質かつカスタマイズ可能な言語翻訳を手ごろな料金で提供するニューラル機械翻訳サービスです。さまざまなユーザー向けにウェブサイトやアプリケーションなどのコンテンツをローカライズしたり、分析用に大量のテキストを簡単に翻訳したり、ユーザー間における言葉の壁を超えたコミュニケーションを効率的に実現したりできます。Amazon Translate では、次のことが可能です。

  • シンプルな API コールでアプリケーションに簡単に統合する
  • 機械翻訳された出力をカスタム用語でカスタマイズして、ブランド名、モデル名、および他の固有の用語がどのように翻訳されるかを定義する
  • 高速で信頼性の高い翻訳により、翻訳ニーズに合わせてスケールする

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