多言語LLM開発におけるバイリンガルデータの準備・整備・修正はどう依頼すべき？委託時に押さえるべきポイント

1. はじめに

近年、多言語大規模言語モデル（LLM）の開発が急速に進む中で、その性能を左右する要素の一つが「LLM向けの高品質なバイリンガルデータ」の準備・整備・修正です。学習データとして使用する翻訳された分のペア（並列データ）が不正確であれば、モデルの出力にも誤りやバイアスが生じるリスクがあります。

しかし、多言語・複数ドメインにわたるデータ準備・整備・修正を自社内だけで対応するには、リソース面・品質面の課題が大きく、外部委託を検討する企業も増えています。

本記事では、LLM開発におけるバイリンガルデータ準備・整備・修正を委託する際に押さえておくべきポイントをご紹介します。信頼できるパートナー選びや依頼の進め方に悩むLLM開発企業の方は、ぜひ参考にしてください。

2. LLM向けバイリンガルデータ整備とは？必要な作業内容を解説

LLMのトレーニングやファインチューニングにおいて、最も重要な工程の一つが「バイリンガルデータの整備・修正」です。これは、既に存在する並列データを、モデルが正確に学習できるように整える前処理工程であり、まさにLLM向けデータ準備の核心部分といえます。

2-1. 具体的な作業内容

バイリンガルデータの整備・修正には、以下のようなタスクが含まれます：

・表記の統一
　例：英数字の全角・半角の揺れ、訳語のブレ、用語の不統一を修正

・ノイズの除去
　例：誤訳、文法ミス、文脈と合わない機械翻訳特有のエラーの排除

・文脈に即した自然な修正
　例：不自然な言い回し、直訳的な表現を文脈に沿った訳文へ調整

こうした作業は地味で手間のかかるものですが、翻訳精度の向上や、学習効率の最適化に直結します。

2-2. なぜ重要なのか？

とくに日本語と英語のように語順や意味構造が大きく異なる言語ペアでは、少しの誤りがLLMの誤学習につながり、出力の品質に大きく影響します。
そのため、データ準備の段階で「意味の正確性」「文脈の自然さ」「形式の一貫性」が確保された高精度な並列データを使用することが、LLMの性能を最大限に引き出す鍵となります。

3. LLMデータ整備を委託すべき理由とは？

LLM向けデータ準備におけるバイリンガルデータの整備・修正は、モデル品質に直結する極めて重要な工程です。しかし、その実行には高度な専門性と多大なリソースが求められるため、多くのLLM開発企業が外部委託を選択しています。

● 社内だけでは対応しきれない理由

3-1. 語学力・AI知識・整備スキルの組み合わせが希少

高品質な整備には、高い翻訳スキルだけでなく、LLMの学習特性やデータ構造への理解も必要です。これらすべてを備えた人材は限られており、社内で完結するのは現実的に困難です。

3-2. 大量データを処理できる作業体制が必要

多言語対応や大規模モデルの開発では、何万件・何十万件という対訳文の整備が求められることも珍しくありません。こうした大規模処理には、多数の作業者による並行作業が不可欠です。

3-3. 人手による整備は時間もコストも膨大

文脈を考慮した表現修正やノイズ除去など、人間の判断を要する工程が多く、自動化しきれない領域も少なくありません。社内人材のみで対応しようとすれば、本来注力すべきLLMモデル開発業務に支障をきたす恐れもあります。

このような背景から、バイリンガルデータ整備を専門とする外部パートナーに委託することで、品質と効率を両立するという選択が、LLM開発企業にとって現実的かつ戦略的なアプローチとなっています。

4. 委託前に確認すべき5つの準備ポイント

バイリンガルデータの整備・修正を外部に委託する際は、依頼内容を明確に定義し、必要な情報を整理しておくことが、作業の効率や品質を大きく左右します。以下に、依頼前に確認すべき主なポイントをまとめます。

4-1. 目的の明確化

まず最も重要なのは、整備されたデータを何に使うのかという目的の明確化です。
・LLMの学習用データとして使うのか
・モデルの評価用データとして用いるのか
・ファインチューニング用データとして特定用途に特化させるのか
目的によって、求められる品質や整備内容の粒度も異なります。

4-2. 対象データの種類と量

次に、どのようなデータを整備対象とするのかを整理しましょう。
・人によって翻訳された並列データなのか、機械翻訳が出力した並列データをベースにしているのか
・自社保有のデータか、公開データか
・量（件数やワード数）と、言語ペア（例：日英、日中 など）
これらにより、整備の難易度や必要なスキルも変わります。

4-3. 品質基準の定義

品質の評価基準をあらかじめ共有することも重要です。
・自動評価指標（BLEU、TERなど）の使用可否
・人手による評価基準：文法・自然さ・語調・専門性の正確さなど
・頻出用語やスタイルガイドの適用有無
「どこまで直せばOKか？」の基準が明確でないと、コストや納期にも影響します。

4-4. 出力形式とタグ・メタ情報の管理

整備後の納品データの形式も明確にしておく必要があります。
・ファイル形式（JSON / TSV / CSV など）
・原文の保持が必要かどうか
・翻訳対象以外のタグ情報、メタ情報（例：ドメイン、信頼度）の扱い
これにより、委託先がツール設計や作業手順を効率化できます。

4-5. セキュリティと取り扱い制限

最後に、データの取り扱いに関するセキュリティポリシーの確認が不可欠です。
・NDA（秘密保持契約）の必要性
・データの保存期間や破棄方法
・機密性の高いコンテンツの有無
特に自社データや機密文書が含まれる場合は、委託先の情報管理体制も事前に確認しておくべきでしょう。

5. データ整備の委託先を選ぶ際の判断基準とは？

バイリンガルデータの整備・修正を外部に委託する際は、単に「翻訳会社」や「AI関連ベンダー」という理由だけで選定してしまうと、期待した品質や成果に届かない可能性があります。とくにLLM向けデータ準備では、以下のような専門的な視点からの見極めが重要です。

5-1. 対応言語ペアの実績

まず確認すべきは、委託先が自社の必要とする言語ペアに強みを持っているかどうかです。特に日本語↔英語は、語順・表現・意味構造の違いが大きく、一般的な翻訳対応とは高度な対応力が求められます。過去に同様のデータ整備で高精度な実績があるかを確認しましょう。

5-2. 「翻訳」と「データ整備」の違いを理解しているか

整備作業では、単に訳文を作るのではなく、既存データを構造的・文脈的に“整える”ことが目的です。そのため、「翻訳」と「データ整備」の違いを理解し、ルールや条件に基づいて整合性のある処理ができる体制かどうかが重要です。

5-3. LLM用途への理解と対応力

委託先がLLM向けデータの特性や利用方法を理解しているかどうかも大きなポイントです。
例：
・学習用途と評価用途で求められる整備レベルの違い
・ファインチューニングに適した表現の均一性
・ノイズの影響やデータバイアスに対する配慮
これらを理解して対応できるベンダーは限られているため、事前にヒアリングしましょう。

5-4. 専門分野への対応実績

専門領域（例：医療、法務、金融など）のLLM開発では、分野に特化した表現や用語の理解・統一が必要です。
その分野のデータ整備経験があるか？ 適切な人材リソースが確保できるか？ といった点を確認しましょう。

5-5. セキュリティ体制とNDA対応

最後に、データの機密性保護が十分かどうかも必須項目です。
・社内のセキュリティポリシー・情報管理体制
・NDA（秘密保持契約）締結対応
・データの保管・削除・アクセス制限の明確化
これらが整っていない場合、情報漏洩リスクが発生し、プロジェクト全体に影響を及ぼす可能性があります。

以上の観点から総合的に評価し、自社の目的・データ特性に最適な委託先を選定することが、高品質なLLM開発におけるバイリンガルデータ準備の実現に直結します。

ヒューマンサイエンスでは、LLM向けのデータ整備に豊富な実績を持ち、専門分野に精通した翻訳者が高品質なデータ構築を支援します。短納期で大量のデータが必要なプロジェクトにも、柔軟な体制で対応可能です。
高品質な言語データの整備をご検討の際は、ぜひご相談ください。

6. まとめ：LLM開発における作業の依頼はヒューマンサイエンスへ

6-1. 教師データ作成数4,800万件の豊富な実績

ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々な教師データ作成やデータラベリング、データの構造化に対応しています。

6-2. クラウドソーシングを利用しないリソース管理

ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

6-3. キュレーション・アノテーションのみならず生成系AI LLMデータセット作成・構造化にも対応

データ整理ためのラベリングや識別系AIのアノテーションのみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、様々なドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

6-4. 自社内にセキュリティルームを完備

ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。