AI翻訳システムを導入してわかったこと:ネイティブチェック後の良質な翻訳データをAIに食べさせることがカギ

そもそも、英語のエキスパートが社内に居ない、あるいはリソース不足という課題があってAI翻訳システムを導入する企業がほとんどではないでしょうか。
しかし思わぬところに落とし穴がありました。
それは「AIに翻訳させた英文を誰がチェックするのか？」ということです。

結論から言いますと現在のAI翻訳だけでは、IRの開示文書の品質にまでは至らず、人力の翻訳者によるポストエディット（ネイティブチェックなど）が必要です。
AI翻訳システムは万能ではなく「使いよう」なのかもしれません。

具体的には、AI翻訳後、ネイティブチェックをかけた質の高い訳文をAIに学習させれば、翻訳の精度は上がっていきます。
AIに「良いご飯（翻訳データ）」をたくさん食べさせるほど、クオリティーの高い文書になるということです。
逆に「良いご飯」＝ネイティブチェックされた質の高い翻訳データ、をAIに食べさせない限り、中途半端な完成度の翻訳文書のループに陥ってしまいます。

弊社でもAI翻訳の限界を知って上手く取り入れたいと日々試行錯誤しています。翻訳についてのお困りごとはどんな事でも、お気軽にご相談ください。

[参考図] 近年登場しAI翻訳の精度向上に貢献しているニューラル機械翻訳（NMT）
出典：J-STAGE