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「コスト」から「資産」へ。定額制オンプレミスで実現する、投資対効果の最大化
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... -
全社を繋ぐ「インテリジェンス基盤」へ。部門の壁を超えた知の共有と活用
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... -
データ主権を取り戻す。「ソブリンAI」としてのオンプレミス環境の選択
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... -
生成AI時代の「新たな脅威」。シャドーAIとデータ流出リスクを遮断する
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... -
Q. 辞書に登録した用語はAI学習の対象になりますか？
A. 用語を用語辞書に登録しただけでは、AI学習対象にはなりませんが、学習データとして学習対象にすることができます。 登録したい用語をAI学習の対象にしたい場合には、登録したい用語を含む文を対訳データにすることで、AI学習の対象にできます。SYS... -
Q. 用語辞書に登録すればするほど、意図した翻訳になりますか？
A. 不用意に用語辞書に登録すると、AI翻訳が混乱し翻訳結果が意味不明な文になることがあります。登録する用語は厳選する必要があります。 なぜそのようなことが発生するのか、AI翻訳のしくみから紐解いていきます。AI翻訳は、教師データを用いてニュ... -
Q. 翻訳対象物の分野毎に、専⾨⽤語や翻訳メモリ(TM)が異なる場合には、訳し分けはできますか？
A. プロファイル機能を使用し、分野ごとに専門用語やTMを設定して、訳し分けできます。 SYSTRANには、翻訳時に使⽤する用語辞書や翻訳メモリ(Translation Memory:TM)を設定できるプロファイル機能があり、翻訳対象に適切なプロファイルを選択して翻訳... -
Q. 一貫してyouを主語にした「2人称」で翻訳するための方法はありますか？
A. 正規化辞書によるアプローチと、AI学習データによるアプローチがあります。 マニュアルの翻訳業務等では一貫して一つの主語を使い続けたいことがあるかと思いますが、方法としては、正規化辞書によるアプローチと、AI学習データによるアプローチが... -
Q. 日本語と英語、代名詞の扱いで異なる点は何ですか？
A. 以下の２点で、代名詞の扱いが大きく異なります。 - 日本語は代名詞を省略する - 英語は代名詞を必ず使う 実際に例題で見ていきます。 例題：次回エラーを見つけた時に探します。 この例文では、下記の【】内の代名詞が省略されています。 【誰が】...
