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企業ユーザー向けに進化するDeepL、生成AI時代でも戦える理由とは? CTOに技術開発の裏側を訊く

もう単なるテキスト翻訳じゃない、API強化でプラットフォームへ

 従来、DeepLの利用の大部分は、Webインターフェースを通じた翻訳だった。しかし、企業には様々なユースケースがあり、組織内で深く組み込まれたワークフローでの翻訳ニーズが高まっているという。2025年1月のAPI強化は、そうしたニーズに応えるためのものだった。

 「エンタープライズ企業の場合、自動化されたシステムやアプリケーションから同時に大量の翻訳が送信されることが珍しくない。たとえば、5分間で100万以上のリクエストを受け取る可能性もある。そうなるとサービスを提供する我々としては、個々の顧客からの需要と負荷に対応し、スケーリングできることを確実にしなければいけない」とエンダーライン氏は述べる。個人のユーザーがWebインターフェースを介して手動で利用するなら、処理できる情報量は予測可能だ。しかし、自動化されたシステムでは状況が大きく異なる。

 DeepLには、用途に応じた異なる特性を持つ複数のAPIがある。通常のAPIは、リクエストごとにデータを送受信し、一定のレスポンスタイムで処理を行う標準的な方式だ。そしてBulk APIは、一度に大量のデータを処理する用途に適しており、長文の翻訳などに使用される。そしてリアルタイムAPIは、テキストフラグメント(文の断片)を受け取り、翻訳を即座に返す仕組みだ。その中でもDeepLの場合は、特にリアルタイムAPIの設計と品質確保に多くのリソースを投入し、遅延を抑えつつ自然で正確な翻訳を実現できるようにした。

 「DeepLは、よりカスタマイズされた方法で利用できる言語AIプラットフォームになりつつあります。API強化は、これを実現するために大きな役割を果たしています」(エンダーライン氏)

 こうした強化により、企業は内部プロセスにDeepLを深く組み込むことが可能となった。Webインターフェースを介さずとも、ワークフローの中でシームレスに翻訳機能を利用できるという。これにより、グローバルなチーム間でのコミュニケーションや、多言語でのドキュメント管理、カスタマーサポートなど、様々な業務プロセスの効率化が期待できるとのことだ。

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生成AI時代、DeepLの優位性はどこにあるのか?

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森 英信(モリ ヒデノブ)

就職情報誌やMac雑誌の編集業務、モバイルコンテンツ制作会社勤務を経て、2005年に編集プロダクション業務とWebシステム開発事業を展開する会社・アンジーを創業した。編集プロダクション業務では、日本語と英語でのテック関連事例や海外スタートアップのインタビュー、イベントレポートなどの企画・取材・執筆・...

※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

名須川 楓太(編集部)(ナスカワ フウタ)

2022年よりBiz/Zineで取材編集や執筆を担当。2024年4月、EnterpriseZine編集部に加入。サイバーセキュリティ、データ・テクノロジーに携わる方、テクノロジーによる変革を牽引するCIOやCDO、CISOに向けた情報を発信します。

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