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ライオンブリッジの 2023 年ランゲージ ブログ記事人気トップ 10

ローカリゼーション業界の大きな革新と進歩に彩られた一年を振り返る

世界では、現在も続く新型コロナウイルス感染症のパンデミックに伴う課題と向き合い続けた結果、昨年は多くの地域で改善の兆しが見られるようになりました。そしてローカリゼーション業界にとっても、2023 年は著しい進歩と革新の年となりました。

その進歩の最先端にあるのが生成系 AI (GenAI) テクノロジーです。今や AI を利用することで、翻訳コストの削減と生産性の向上を始めとするさまざまなメリットにつなげることができます。OpenAI の ChatGPT チャットボットが 2022 年末に一般公開されて以来、このテクノロジーは世界中の注目を集めています。それ以降、ほんの数か月で GenAI ツールの数は倍増し、対応のすばやい企業はこのテクノロジーの最適な活用方法の模索に大きな力を注いでいます。

当社では、昨年一年を通じてさまざまなローカリゼーション関連のトピックを掘り下げてきました。また、生成系 AI を深く掘り下げるだけでなく、女性ゲーマーや旅行者、オンライン イベント参加者など、特定のオーディエンス層のニーズを満たすことで、言語ソリューションを通じてグローバルな成長を促進する方法についても検討してきました。さらに、実際のビジネス課題への対応に言語ソリューションを活用する方法についても、さまざまなお客様との取り組みを通じて示してきました。

昨年一年の大きな進歩に注目しつつ、特に人気の高かったブログ記事をとおして 2023 年を振り返ります。

ここ数年の歩みについては、「ライオンブリッジの 2022 年ランゲージ ブログ記事人気トップ 10」、「2021 年に最も注目を集めたブログ記事」、「2020 年のランゲージ ブログ記事トップ 7」などの過去のブログ記事もぜひご覧ください。

10. ChatGPT の長所と短所、そしてローカリゼーション業界に変革をもたらすと考えられる理由

生成系 AI テクノロジーは登場から数十年の歳月が経過していますが、OpenAI が GenAI チャットボットである ChatGPT を一般に公開するまで、テクノロジー業界以外の人々にはあまりよく知られていませんでした。公開後も、このテクノロジーの使い方や応用方法についてはまだまだ多くの謎がありました。当社の製品言語サービス責任者を務めるヴィンセント ヘンダーソンが、一般公開直後からこのテクノロジーを実際に試し、その調査結果をブログ記事とホワイトペーパーにまとめたことで、現時点における生成系 AI の強みと弱み (数を数えさせてはいけない、など) が明らかになりました。そのうえで、このテクノロジーがローカリゼーション業界を大きく揺るがす可能性につながる理由について説明しています。ChatGPT とローカリゼーションの詳細について、こちらのブログ記事をぜひご覧ください。

9. 女性ゲーマーを取り込むには: 女性向けゲーム制作の 5 つのヒント

自らを熱心なゲーマー、ハードコア ゲーマーだと自認する女性がこれまで以上に増えており、世界全体のゲーム コミュニティに占める女性の割合がますます大きくなっています。当然ながら、多くの企業がこうした新たなプレイヤー層の獲得に取り組んでいます。世界全体で数十億人にも上る女性ゲーマーのシェア獲得が可能になった一方で、そのためには女性ゲーマーの傾向や嗜好を理解することが重要です。当社では、「あらゆる」ゲーマーを魅了するストーリー開発の必要性など、ゲームの開発者やメーカーに向けて 5 つの実践的なヒントをお伝えしています。女性ゲーマーを念頭に置いたゲーム制作については、こちらのブログ記事をご覧ください。

8. ケース スタディ: Swisscom とのパートナーシップ

大手通信企業の Swisscom には、20 年以上にもわたって、年次報告書の多言語翻訳に当社のサービスをご利用いただいています。専門性の高い財務資料や厳しい締切に対処する必要があるため、年次報告書の翻訳は複雑になりがちです。そのような中で当社は、年間 85,000 語を翻訳し、Swisscom の 2022 年年次報告書における翻訳コストの 43% 削減に貢献しました。当社が提供したサービスやアプローチについては、年次報告書の翻訳に関する Swisscom のケース スタディをご覧ください。

オレンジの色がついたガラス玉。

7. グローバルな旅行者の心を捉える旅行業界向け言語サービス

2023 年には、世界各地のほとんど場所でパンデミックによる最悪の状況を概ね脱したことで、多くの人々が旅行を求めるようになり、2019 年と比較して、その予算も意欲も大幅に高まっています。さまざまな調査では旅行業界に楽観的な見通しが予測されており、旅行・ホスピタリティ業界では、世界中の旅行者を取り込むための取り組みに再び注目が集まっています。当社の旅行業界向け言語サービスは、そうした取り組みを効果的に支援するよう設計されており、たとえば、多言語の動画マーケティングを促進するマルチメディア サービスや、多言語の eコマース Web サイトを最適化するグローバル ジオターゲティングなどもご利用いただけます。旅行・ホスピタリティ業界のお客様に向けた当社の旅行業界向け言語サービスのメリットについて、こちらのブログ記事をぜひご覧ください。

6. 機械翻訳評価において、生成系 AI モデルがニューラル機械翻訳エンジンをしのぐ性能を発揮

大規模言語モデル (LLM) は、翻訳においてどの程度の性能を発揮するのでしょうか。当社の専門家チームはこの疑問に答えるべく、複数の LLM による自動翻訳の品質を、5 つの主要なニューラル機械翻訳エンジンの出力と比較するテストを実施しました。その結果、ある評価においては、英語から中国語への言語ペアについて、GPT-4 モデルが Yandex エンジンをわずかに上回るパフォーマンスを示しました。この出来事はニューラル機械翻訳にとって何を意味するのでしょうか。詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。

多数の微細なコンピューターの骨組み。

5. 生成系 AI に関するウェビナー要約: 現段階での活用状況

生成系 AI が世界中の企業の注目を集める中、当社ではこのテクノロジーについての精査を促進するために、生成系 AI に関するウェビナー シリーズを開始しました。このテクノロジーの導入を迅速に進めたいとお考えの企業に向けて、このテクノロジーがビジネス価値を創出できるだけの十分な進化を遂げているのかどうかを検討したウェビナーを公開しています。「このテクノロジーは開発初期段階にあるものの、ある程度は役立てることができる」が当社の現時点での結論です。このテクノロジーが持つ潜在能力を十分に活用できるのは、まだまだ先のことでしょう。生成系 AI の可能性について、こちらのブログ記事をご覧ください。また、本シリーズのその他のウェビナーもご覧いただけます。

4. 臨床試験参加者を対象とした技術トレーニング

参加者がコンピューター システムやデジタル ヘルス ツールの使用を求められる臨床試験がこれまで以上に増加しています。依頼者は、ポジティブなユーザー エクスペリエンスを目指すだけでなく、適切な研究結果を得やすくするためのトレーニングとサポートを臨床試験参加者に提供する義務があります。欧州医薬品庁 (EMA) や米国の食品医薬品局 (FDA) などの規制当局は、臨床試験を推進するためのテクノロジーに関する参加者向けトレーニングを支援しており、期待事項をガイダンス文書にまとめています。このガイダンスの詳細や、多地域共同臨床試験用トレーニング資料の翻訳に向けた当社の取り組みについては、臨床試験参加者を対象とした技術トレーニングに関する当社のブログ記事をご覧ください。

3. AI トラストの時代

AI テクノロジーの出現に伴って「AI トラストの時代」も到来しています。信頼性に関する AI の課題にはどのようなものがあり、どのように対処できるのでしょうか。当社では、AI 生成コンテンツに伴うリスクを低減する 4 つの方法を明らかにしました。プロの専門家によるレビュー工程から適切な言語パートナーとの提携まで、AI トラストの課題に対処するための詳しい方法について、こちらのブログ記事をご覧ください。

2. 多言語オンライン イベントの開催: ライオンブリッジのチェックリストとガイドを活用

新型コロナウイルスのパンデミックを背景にオンライン イベントがますます普及しており、この傾向は今後も続くと予測されています。あらゆる言語に対応する翻訳ソリューションは、世界中のオーディエンスにリーチを拡大するうえで欠かせない「秘密兵器」となります。リーチを拡大するには、オンライン イベントに多言語コンポーネントを取り入れて、言語の障壁を取り除くことが重要です。当社では、イベントのスムーズな開催と成功を支援するために、多言語オンライン イベント用のチェックリストとガイドをご用意しました。

1. 生成系 AI による企業向け eラーニングの強化

企業用 eラーニングの取り組みは、初期投資や高品質なコンテンツの制作、トレーニングを受ける従業員の人件費確保などのさまざまな要因により、コストが非常に高くなる場合があります。AI ツールを利用することで、こうした企業用 eラーニングに伴うコストの課題に対処して ROI を高めることが可能です。AI 活用型のツールは、予算編成、効率的なコンテンツ制作、学習者ごとによりパーソナライズされた学習パスを提供するための分析収集に役立ちます。企業用 eラーニングの取り組みを強化するうえで生成系 AI がどのように役立つかについて、こちらのブログ記事をご覧ください。

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執筆者
ジャネット マンデル
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