機械翻訳導入のポイント

• □機械翻訳で目標とする品質基準が明確になっている
• □用途や対象ドキュメントに適した機械翻訳システムを選定している
• □事前検証により、ROI（投資対効果）が明確になっている
• □品質基準がガイドラインなどにより見える化されている
• □運用上の課題（原文品質やワークフロー、ポストエディターの教育など）が洗い出されている

未チェックの項目がある場合は、機械翻訳のパフォーマンスが十分に発揮できない可能性があります。

導入を成功させるためのポイントを確認していきましょう。

「人による翻訳と同じレベルの品質を目指す」
「意味が通るレベルであればOKとする」
といった、どのレベルの品質を目指すのかという品質基準を設定することが重要です。

例えば、対象の言語、ボリュームが膨大な場合、すべてのマニュアルを同一の高い品質で翻訳する必要がない場合もあります。
市場が小さい希少言語のマニュアルは機械翻訳のみにする、重要市場のマニュアル機械翻訳に加えて、ポストエディットも行い高い品質を目指す、といった品質基準を設けることが大切です。

もちろん品質基準を下げるほど、コスト削減率も大きくなります。
トライアルプロジェクトで、機械翻訳導入後に目指すべき目標品質を検討しましょう。

　　 　　

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コンテンツ・言語により目標品質を変えるのが今のトレンド

機械翻訳エンジンを選定する

機械翻訳システム（機械翻訳エンジン）は導入費用が数万円～数百万円と様々な製品があり、機能や品質も製品によって大きく異なります。
ニューラル機械翻訳（NMT）でも、用語集やコーパスでトレーニングできるエンジンなど色々な選択肢があるため、事前に複数のエンジンで品質評価と費用対効果検証を行いましょう。

ヒューマンサイエンスでは10年以上におよぶ機械翻訳プロジェクトの導入・運用実績を活かし、中立的な立場から比較調査を行い、最適なエンジンを提案します。

候補となるエンジン例

ニューラル機械翻訳：Google Translate、KantanMT、Amazon Translate、Microsoft Translator、NICT、みらい翻訳、OpenNMT
統計ベース：Microsoft Translator Hub、SDL Language Cloud、Travatar、Globalese
ルールベース：クロスランゲージ、The翻訳、SysTran、高電社

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機械翻訳導入のROI（投資対効果）を測定する

トライアルプロジェクトでの効果測定結果をもとに、実際に機械翻訳を導入した場合の投資対効果を算出します。
・機械翻訳品質は良いが、導入・運用に大幅な費用がかかってしまう
・導入費用は安いが品質が悪く、機械翻訳後に大幅な修正が必要
ということになると、投資対効果が見込めません。コストとバランスを見て、投資対効果が最も高くなるエンジンやワークフローを選択することが重要です。
初期導入費用や運用費用なども含めてコストシュミレーションをして、最適なエンジンの運用形態やワークフローなどを決定しましょう。

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機械翻訳ガイドラインを策定する

機械翻訳ではプリエディット（原文改善）やポストエディット（訳文修正）といった前工程、後工程の作業を組み合わせます。実運用にあたっては、誰が作業しても同じレベルの品質を実現できるように、ポストエディットガイドラインなどの標準類を整備しておくことも必要です。
ト ライアルプロジェクトで洗い出した課題をもとに、運用上必要なガイドラインの検討を行いましょう。

ガイドラインサンプル
　　

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