「AI を受け入れる: トラストの新時代」ウェビナー要約

人工知能は 19 世紀から存在していますが、最新の到達点とも言える生成 AI (GenAI)/大規模言語モデル (LLM) によって、AI から得られるものが大きく変わりました。初めて機械が人間のように判断を下すようになったのです。これまで機械は想定どおりの結果を返すものでしたが、その出力が不確かなものになったことで、「トラスト (信頼)」についての認識を新たにする時がきました。

この「AI を受け入れる: トラストの新時代」ウェビナーでは、ライオンブリッジのウィル ローランズ-リースが、ローカリゼーションにおける AI トラストの問題に焦点を当てた活発なパネル ディスカッションのモデレーターを務めました。パネリストは、Amazon Web Services (AWS) のスコット シュヴァルバッハ氏、Cisco のジェーン ファラオラ氏、ライオンブリッジのヴィンセント ヘンダーソンです。

このウェビナーを見逃された方は、こちらからオンデマンドでご覧いただけます。今回は、生成 AI と言語サービスに関するウェビナー シリーズ第 5 弾となります。他のウェビナー動画を視聴するには、「ライオンブリッジのウェビナー」をご覧ください。

お時間がない方は、ディスカッションの重要部分をまとめた以下のブログ記事をご覧ください。

AI トラストの新時代とは

AI トラストの新時代には、価値ある出力を生み出せる AI エンジンの能力に加えて、その他多くのことが必然的に絡んできます。誰が AI を使用しているのか、どのように使用しているのか、AI システムは何をしているのか、この情報を社内の関係者にどのように周知できるのかといったことも含まれます。AI トラストについては、以下の重要なポイントから総合的に考えることができます。

• パートナー — パートナーとして、どのベンダーを選定しているか。そのベンダーは責任を持って AI を管理できるのか。

• プロセス — ローカリゼーションではどのようなプロセスに従っているか。それらのプロセスは信頼でき、目標達成に寄与するものか。

• システム — ローカリゼーションをサポートするためのテクノロジーはどのようなものか。そのテクノロジーは安全か。また、トレーニングに御社のデータを使用しているか。

• 管理 — 社内の関係者に対して、過度な期待を抱かせないようにしつつ、コンテンツの処理と管理が適切に行われていることを確信してもらうにはどうすればよいか。

最初のステップ

今こそ AI を採用する時であることに、パネリストは全員一致で同意しました。AI は大きな変化を遂げています。最新の AI で得られる革新的なスピードとコスト削減のメリットを得るには、全力で取り組む必要があります。AI を活用し、さまざまな言語変種を追加すれば、よりパーソナライズされた方法でより多くの人々にリーチを拡大できるため、最終的に収益アップにつながります。とはいえ、注意も必要です。では、何から始めればいいでしょうか。

Cisco のジェーン ファラオラ氏の場合、最初のステップは好奇心を持つことでした。「可能性は無限です。AI の進化の恩恵を受けて私たちができることの幅を本当に広げるのは、人々の創造力だと思います」とファラオラ氏。

AWS のスコット シュヴァルバッハ氏は、生成 AI ソリューションの使用については慎重になるようにと企業にアドバイスしています。「やるべきことはまず、自分がどうなっていたいかを考え、その到達点から、そこまでのプロセスを逆にたどることです」と語りました。

重要なこととして、パネリストは、AI プロセスを自社のシステムに取り込む際には、必ず人間が関与することになる点を強調しました。

AI トラストへの対応を徹底する方法

ライオンブリッジでは、トラストについて考える際の覚えやすい方法として、TRUST フレームワークを導入しています。これは、次の 5 つの重要な評価基準からなる頭字語です。

• Transparency (透明性)
• Reliability (信頼性)
• Usefulness (有用性)
• Safety (安全性)
• Timeliness (適時性)

これらの要素を合わせて、ローカリゼーションの範囲内で包括的にトラストに対応します。

GenAI の事例: 信頼とプロセスの適切な構築に取り組む価値とは

コースウェアの作成を主導する AWS は、GenAI を使用してコンテンツをきめ細かくパーソナライズし、エンゲージメントの強化を図っています。たとえば、AWS は現在、対象地域の言語で eラーニング コースを構築しています。従来であれば、まずは英語で作成されていたものです。また、コースのトーンも、オーディエンスに合わせてカスタマイズしています。たとえば、AI エンジンに対するプロンプトで、主題にユーモアを取り入れたり、技術的な素材の無味乾燥さを和らげたりするよう指示しています。

「細部に気を配ることは重要でしょうか。実はそうでもありません」とスコット シュヴァルバッハ氏は言います。「私たちの評価基準は、『学生がコースを開くか』ということです。コースを受講するか。修了するか。そして、次のコースに進むかです。そしてもっと重要なのは、その学生が私たちの伝道者となって、他の人にそのコースを受けるべきだと勧めてくれるかです」

エンゲージメント強化を超えるその他のメリットとして、大幅な時間削減があります。GenAI を導入し、新しいプロセスを使用することで、コース構築にかかる時間を 90 日から 2 週間に削減することを目指しています。

言語パートナーを信頼する: 選定時に考慮すべきポイント

適切な言語パートナーの選定は、AI の導入を通じて目標を達成するうえで非常に重要です。

まず、達成すべき目標を明確にします。目標がはっきりしたら、RFP プロセスの段階で、選定対象のパートナーの強みと弱みを明らかにするために、次の質問について考えてみます。

• 選定対象のパートナーが採用しているのはどのようなテクノロジーか。特に必要としていない翻訳管理システム (TMS) などの複雑なテクノロジーの購入を求められているか。

• ベンダーは御社の知的財産を保護するか。または御社のデータをトレーニングに使用するか。

• ベンダーはデータ主導型のアプローチを採用しているか。また、Gen/AI を使用する、または使用しない状況の判断に役立つような客観的で有用なデータを提供できるか。ベンダーは、今対応すべき言語と先送りすべき言語を示すデータを提供できるか。

• ベンダーは、プロセスの透明性を確保して御社のニーズを最優先に考えているか。

以上の検討事項を踏まえれば、適切な基準で徹底した評価ができます。上記と等しく重要なのが、連携する、または連携を考えているパートナーの適格性を評価できる適切な社内チーム メンバーを、お客様自身がきちんと選定することです。

AI トラストについてのさらなるガイダンスとなるよう、TRUST フレームワークについてまとめた資料をご用意しました。ぜひご覧ください。

お問い合わせ

AI の導入において言語サービス業界をリードするライオンブリッジでは、AI テクノロジーがまだ初期段階にあるにもかかわらず、すでに 500 社近いお客様に、それぞれのお客様専用の GenAI ソリューションだけでなく、他の AI 関連の取り組みにおいてもさまざまなサポートをご提供してまいりました。GenAI の導入と信頼に基づくパートナーシップについてご興味があれば、ぜひ当社までお問い合わせください。