AI翻訳と翻訳管理システムを組み合わせた
究極のドキュメント翻訳ソリューション

「機械翻訳(MT)を使っている」「翻訳メモリ(MT)を活用している」
――それだけでは、ドキュメント翻訳の効率化は十分ではありません

TM × MTが実現する究極のソリューション

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機械学習機能を備えたロゼッタの超絶カスタマイズAI翻訳 T-3MT と、翻訳管理システム(TMS)世界標準である Memsource のコラボレーションが提供する『Rozetta MEMESOURCE』ソリューション。従来のドキュメント翻訳を、驚異的、革新的に変革し、ドキュメント リリースの短縮やコスト削減を実現します。

カタログ、マニュアルの翻訳に最適!

ロゼッタが2004年から蓄積したAI翻訳技術の発展形
T-3MTで翻訳品質を大幅改善
さらに、Memsourceで翻訳工程を飛躍的に効率化

ロゼッタのT-3MTは、企業が蓄積してきた過去の翻訳メモリ(TM)からカスタムモデルを自動生成することで微妙な言い回しまで深く再現し、 過去訳に忠実な翻訳を行う新時代のAI翻訳です。この翻訳機能を、
翻訳業界において高い評価を得ているMemsourceの翻訳プラットフォームに取り込み、その翻訳支援機能を最大限に活用することで 翻訳工程を最適化。取扱説明書などのドキュメント翻訳を飛躍的に効率化しつつ、より高品質の翻訳を実現します。
更に、Memsourceの翻訳作業を通じて蓄積された新たな翻訳資産を翻訳メモリとして再度T-3MTで追加学習させることで、一層翻訳精度を高めることが可能です。 従来の翻訳メモリ、用語管理を超えた、AI 機能による超絶ドキュメント翻訳ソリューションが『Rozetta MEMSOURCE』です。

Rozetta MEMESOURCE による翻訳工程のサイクル (概念図)

取扱説明書・マニュアルなどドキュメント翻訳を対応されている担当者向けのサービスです。以下は、単純な翻訳手順例です。

  1. 翻訳の開始は Memsource に翻訳したいファイルを入力するだけです。
  2. Memsource がT-3MTで翻訳し、次に翻訳をレビューする担当者にアサインします。
  3. 以降の工程は、Memsource が制御します。
  4. これにより、翻訳者等は人が介在すべき翻訳品質に集中できます。出来上がった高品質の翻訳は蓄積され、将来にわたる品質向上に活用することができます。
  5. 『Rozetta MEMSOURCE』では、この翻訳工程を処理することで翻訳メモリに承認された翻訳が蓄積されます。そして、この翻訳を新しく学習することで、高精度の翻訳エンジンを構築できることになります。

T-3MTの超絶カスタマイズ機能で貴社固有の高品質翻訳エンジンを構築

一般的にドキュメント翻訳では、翻訳 (一次翻訳) の工程が工数・費用の大部分を占めています。 この翻訳工程(従来は、プロの翻訳者による人手の翻訳工程)を置き換えると期待されたのが機械翻訳ですが、 翻訳精度(訳文の正確性)と、品質(訳し振り、好み、過去訳との統一性 といった要素)の両立が長らく課題となっていました。 この課題を解決し、人手の翻訳チェック工程を効率化すべく登場したのが、ロゼッタの「T-3MT」です。 T-3MT では少量の対訳集 (パラレル コーパス) で独自の翻訳エンジンを構築でき、高い品質の翻訳が可能となりました。
この結果、遂に従来の人手による高工数・高費用の翻訳作業を大幅に削減できるようになりました。

翻訳管理システム(TMS: Translation Management System)Memsource の多彩な機能で翻訳工程を最適化

高い評価を得ているMemsourceは、翻訳メモリや用語管理機能だけでなく翻訳全行程で利用できる多彩な機能を提供しています。
機能の一部をご紹介します。

機能
翻訳メモリ

承認された翻訳結果をデータベースに蓄積し、以降の翻訳で再利用を可能に。また、T-3MTでの学習用に利用することも

用語管理

企業内で固有の用語をデータベースに保存し、用語の一貫性をサポート

オートメーション ウィジェット

翻訳対象ファイルをドラッグ&ドロップするだけで翻訳プロジェクトを自動開始

ワークフロー コントロール

レビューや専門家チェックなどのフローを事前定義することで、システムが自動的にフローをコントロール

担当者アサインの自動化

各フローの担当者を事前指定することで、システムが自動的にアサイン

QAチェック

数字の間違いや用語管理の用語と異なる使用などをチェック可能

これらの機能と工程のシームレス化により、ドキュメント翻訳の全工程が究極まで最適化されます。

翻訳メモリに蓄積された翻訳を学習用対訳集 (コーパス) としてT-3MTの学習に活用でき、精度の高い新しい翻訳エンジン構築に利用できます。

事例紹介・訳例の紹介について、