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週刊DBオンライン 谷川耕一

ビジネスで使える機械翻訳を追求する「八楽」――翻訳サービスから会議で利用できる同時通訳デバイスまで


 AI、機械学習の技術を活用した便利なサービスが続々登場している。そんな中で「ビジネスに使える機械翻訳」を追求しているのが八楽株式会社だ。同社では、企業で利用することを前提とした翻訳サービス「ヤラクゼン」、ポータブル同時翻訳デバイス「ヤラクスティック」などを提供している。便利で精度も向上している機械翻訳を企業が使うためのサービス要件とは?

 機械学習、Deep Learningの技術で、大きく進化しているものの1つに機械翻訳がある。2016年9月に、GoogleがGoogleニューラル機械翻訳(Google Neural Machine Translation)を公開して、これが高い翻訳精度を発揮した。MicrosoftやIBM、さらに日本では情報通信研究機構(NICT)も機械翻訳に力を入れており、翻訳のサービスを展開している。これらの翻訳サービスを利用している人も多いだろう。とはいえ、いざ仕事など専門分野の文章の翻訳で使うとなると、専門用語に対応しておらず誤訳も多く修正に手間がかかる。また情報をクラウドサービスに預けて、それが翻訳機能の精度を上げるための学習に使われるとなると、セキュリティルール上問題となる場合もあるようだ。

企業がビジネス現場で利用できる機械翻訳サービス

 企業が安心して利用でき、その上で業務にすぐに使える高い精度の機械翻訳サービスが求められている。そのための翻訳マネージメントソフトウェア「ヤラクゼン」を提供しているのが、八楽株式会社だ。

 ヤラクゼンは、企業で利用することを前提とした翻訳サービスになっており、ユーザーが登録する「フレーズ集」と「用語集」をベースに自動翻訳を行う。翻訳エンジンには、Google、Microsoft、DeepL、NICTのもおのケースバイケースで選択して利用できる。翻訳したいWordなどのドキュメントファイルを、ドラッグ&ドロップするだけで翻訳が行われ、元の文書と同様のフォーマットで結果は得られる。表示された結果の上で直接修正すれば、修正結果はユーザーのフレーズ集に追加され蓄積される。

 専門用語に対応できるかどうかは、機械翻訳の精度に大きく影響するだろう。通訳者が通訳する場合でも、たとえばIT分野に強い人とそうでない人では、IT業界のインタビューなどの通訳精度は大きく異なる。IT企業が集中する米国西海岸サンフランシスコ周辺には、最新のITベンダーでの通訳仕事を数多くこなしている通訳者の人が多く、新しい業界用語にも精通している。ところが東海岸のニューヨークなどには、あまりIT業界に詳しい通訳者の人がおらず、かなり通訳の精度が落ちてしまうのだ。ヤラクゼンでは自社でよく使うフレーズや用語をあらかじめ登録しそれらを翻訳に利用することで、顧客企業のニーズに合った翻訳を実現しているのだ。

 ヤラクゼンの対応言語は、アラビア語、ドイツ語、英語、スペイン語、フランス語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ロシア語、タイ語、タガログ語、ベトナム語、中国語(簡体字、繁体字)など多岐にわたる。タイ語やインドネシア語、ベトナム語などに対応していることで、アジア地域にビジネスを拡大している企業のニーズにも対応できる。

 利用はSaaS型で、5ユーザー月額12,000円から。各翻訳エンジンを利用するコストも、ヤラクゼンのサービス利用料には含まれている。既に帝人が1万ユーザー、ホンダが5000ユーザーなど全社レベルで大規模に利用している実績もある。「日本企業では製造や自動車関連の企業で多く採用さています。他にも化学メーカー、インバンド需要に対応するために小売業でも導入が進んでいます」と言うのは、八楽株式会社 代表取締役の坂西 優氏だ。

 Webで公開されているGoogle翻訳を使うと、翻訳で使ったデータはGoogleにより二次利用されてしまう。ヤラクゼンでは各クラウドサービスベンダーに二次利用されることはなく、データを置く場所をプライベートクラウド化することも可能だ。基本的なセキュリティ機能は装備されており、結果的に「ヤラクゼンはのべ1000社ほどに採用されています」と坂西氏。

次のページ
ヤラクゼンのノウハウを生かし会議で利用できる同時通訳デバイスを提供

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この記事の著者

谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーターかつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリスト...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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