ライオンブリッジ機械翻訳トラッカー

当社では、機械翻訳のスコア判定において「逆編集距離」と呼ばれる手法を採用しています。MT からの翻訳に対して人による「ポスト エディット」作業を行い、翻訳の品質を人による翻訳の品質へと押し上げるために修正された文字数 (アジア諸言語の場合) またはワード数 (西洋諸言語の場合) に基づく「編集距離」を品質の尺度として利用し、修正前後の訳文間の差異を評価します。指標の数値が大きければ大きいほど品質は優れています。

ライオンブリッジの手法に関するその他の詳細については、以下をご覧ください。 

• 当社は、機械翻訳エンジンと生成 AI モデルのパフォーマンスを定期的に評価して結果を公開しています。

• このデータは説明のみを目的として提供するものであり、個別のケースについてはそれぞれ異なる取り扱いと評価が必要になります。

• 当社は、社内の複数の機械翻訳チームによって事前に選定されたソース データを使用して本レポートを作成しています。ツール間での比較のため、それぞれの MT エンジン/生成 AI モデルおよび言語ペアについて同じソース データを毎回使用しています。

• 本レポートの作成にあたり、お客様のデータは使用されていません。

MT と生成 AI のパラダイムの急速な進化に対応するのは大きな負担になりがちです。そこでお役に立つのが経験豊富な当社のチームです。当社のチームはこれらのテクノロジーの複雑さを日々掘り下げ、関心を持つ読者の皆さまに向けて、多様なトピックに関する洞察を含めた独自の視点と示唆に富む分析を定期的に共有しています。

MT/生成 AI に関する取り組みを始めたばかりの方でも、自動翻訳のベテラン ユーザーであっても、当社のエキスパートによるコメントによって、これらの自動翻訳テクノロジーに対する理解を深めることができるでしょう。新たに得られたインサイトは、ビジネス上の戦略的な判断に役立ち、より効率的な翻訳、翻訳可能なコンテンツ量の増加、大きなコスト節約効果につながります。