機械翻訳

ある言語の文章を、コンピューターが自動で別の言語に訳す技術。

解説

機械翻訳は、人が訳す代わりに、ソフトウェアが原文を読み取って別の言語の訳文を作る技術です。カスタマーサポートでは、FAQやヘルプ記事の多言語化と、外国語で届いた問い合わせへの対応の両方に使われます。多言語FAQがFAQを複数の言語で提供する形態を指すのに対し、機械翻訳は訳文を作る手段を指します。

機械翻訳の方式は、次のように移り変わってきました。

ルールベース機械翻訳：人が登録した文法の規則と辞書に沿って訳します。規則の保守に大きな手間がかかります。
統計的機械翻訳：原文と訳文を対にした大量のデータ（対訳コーパス）から、訳語の出現確率を学習して訳します。
ニューラル機械翻訳：脳の神経回路を模したニューラルネットワークで、対訳コーパスから学習します。NICTは、統計的機械翻訳より精度が大幅に向上したと発表しています。
生成AIによる翻訳：LLM（大規模言語モデル）に翻訳を指示して訳文を作らせます。文体や敬語の指定など、指示に応じた訳し分けができます。たとえば、Google Cloud Translationは、LLM型の翻訳モデルも提供しています。

記事を翻訳する場面では、機械翻訳の訳文を人が確認して修正する方法が広く使われます。機械翻訳の結果を人が編集する作業はポストエディットと呼ばれ、国際規格のISO 18587（2017年発行）がポストエディットの工程の要求事項を定めています。

さらに、多くの翻訳サービスには、製品名や機能名の訳語を指定する用語集の機能があり、記事ごとの訳語のばらつきを防げます。

問い合わせ対応では、外国語の問い合わせを日本語に訳して内容を把握し、日本語で作った返信文を相手の言語に訳して送る使い方があります。

機械翻訳の訳文は、流暢に読めても意味が正しいとは限りません。とくに生成AIによる翻訳では、原文にない内容が加わったり、一部が抜け落ちたりすることがあります。したがって、料金、契約条件、安全に関わる文章は、訳文を公開する前に、対象言語を読める人が確認します。

また、個人情報を含む問い合わせを外部の翻訳サービスに入力する場合は、入力したデータの扱いを利用規約で確かめてから使います。