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【米国発】機械翻訳の後編集(MTPE)：このQAプロセスが重要な理由
機械翻訳(MT)ソフトウェアは、1968年にSYSTRANによって開発されて以来、長い道のりを歩んできました。最新のプラットフォームを使用すれば、企業の重要なドキュメントを数秒で正確かつ効率的に翻訳できます。これらの驚くべき機械翻訳の精度は、企業の言... -
【米国発】景気後退時の事業戦略 – 自動化を活用して、より少ないリソースでより多くの成果を
昨年、2022年の第4四半期に向けて、企業の人員削減のニュースが毎日のように流れ始めました。確かにそれ自体が「景気後退の中での事業戦略」ではあるものの、2022年9月時点で、ハイテク業界だけで5万2千人以上の労働者が雇用削減に直面しました(*1)。一... -
【米国発】ローカライゼーションと翻訳、５つのケーススタディ
デジタル化の進展により世界の市場がますます近づいています。 あらゆる規模の企業が、自国市場だけではなく、それぞれの地域を越えて世界中で市場を確立するために、あらゆる言語で展開を進めています。今回は、グローバルに展開する5つの企業がどのよ... -
【米国発】AI翻訳活用がシンギュラリティに近づいていることを示す実証データ
米国発MT活用に関するトピックをお伝えする第２弾は、昨年の9月にフロリダで開催されたAssociation of MT in Americas (AMTA)でのTranslated社のCEO、Marco氏が発表されたものが興味深かったので、共有させていただきます。発表内容の詳細はこちらのURL... -
【米国発】 セキュアなオンプレミスのAI翻訳を活用する５つの利点
～ 米国発MT活用に関するトピックをお伝えします～ 正確な専門的な翻訳を必要とする企業や組織にとって、セキュアな翻訳ソフトウェアが必要不可欠です。オンプレミスで翻訳できるソフトウェア環境を整えることの重要な点を5つご紹介します。 オンプレミスA... -
【4】導入にかかる概算費用と構築ステップ
３回に渡って、多言語コミュニケーションの翻訳基盤に求められる要件と、SYSTRANで構築することの利点をご紹介してきました。今回は、導入コストと構築ステップをまとめます。 導入にかかる概算費用 さて、実際に環境構築を行うためのシストラン関連の概算... -
【3】複数部門での活用と日常業務での利用
部門ごとに専用化できるAI翻訳 SYSTRANには、翻訳に使用するAI翻訳モデルや辞書を目的に応じて設定できる翻訳プロファイル機能があります。部門毎に最適なAI翻訳モデルの構築や、部門毎に用語辞書を使い分ける場合に利用できます。自社の製品やサービスに... -
【2】自社のIT要件を満たす、セキュアな運用環境の選択
日常業務でAI翻訳を使用して翻訳する場合、その情報の機密レベルに適切なAI翻訳エンジンを選択することが重要です。セキュリティが確保された自社のIT要件に合うAI翻訳環境があれば、翻訳したい情報の機密レベルを気にすることなく、業務に必要な情報を... -
【1】見落としがちなセキュリティ要件
日常業務でAI翻訳を活用する上での注意点 AI翻訳の活用でクラウドサービスの利用は、申し込むとすぐに使用できてお手軽ですが、セキュリティに関して注意が必要です。日常業務で取扱う情報は、社外に公開できない機密情報であることがほとんどです。自社... -
Q. AI翻訳時に、翻訳メモリ(TM)をファジーマッチさせ、TM活用度を上げられませんか？
A. Neural Fuzzy Adaptation機能とBigTransformerアルゴリズムによりTM活用度が向上します。 SYSTRANのNeural Fuzzy Adaptation (NFA) 機能は、2021年7月にリリースした SYSTRAN Pure Neural Server バージョン9.8以降に実装しています。このバージョ...
