ブログ
Memsourceは初めてですか？
人工知能を用いたMemsourceの最新機能が、機械翻訳のさらなる可能性を引き出します。
今年前半に登場した「翻訳不要箇所の判定機能」に続き、人工知能を搭載した機能の第2弾「機械翻訳品質評価（MTQE）」がリリースされました。この機能を有効にすると、機械翻訳の品質をAIが推定し点数で表示します。事前にMTの品質を把握できるようになるので、推測で作業する必要がなくなりポストエディットの効率改善につながります。
この機能は、70言語ペア、およびMemsourceがサポートする25以上のMTエンジンで利用でき、Memsourceのすべてのエディションに対応しています。本機能を利用するには、クレジット（文字数）を購入する必要があります。
各言語ペアでMTQE機能の効果を測定したところ、機械翻訳されたセグメントの最大14%に対して、85%〜100%という品質スコアが判定されました。これは、ポストエディット作業のコストを最大7%節約できることを意味します。
.png)
「Memsource初のAI機能の高評価を受け、この勢いを持続させるためにも年が改まる前に第2弾のAI機能をリリースしたいと考えていました」とCEOのDavid Canekは述べています。「今回のMTQEは、前回リリースしたAIによる翻訳不要箇所の判定機能をさらに発展させたものであり、ポストエディットの負担を軽減し、すべての関係者に効率化の恩恵をもたらすことを目的としています。この2つの機能の組み合わせにより、Memsourceのユーザーはさらなるコスト削減と生産性の向上を実現できるでしょう」
MTポストエディット：課題
機械翻訳の品質は着実に向上しており、リンギストが機械翻訳結果の校正（ポストエディット）を行うケースはますます一般的になりつつあります。しかし依然として、機械翻訳の品質はコンテンツの種類や言語ペアなどの様々な要素によって大きく変動します。低品質の機械翻訳結果の間に、わずかな編集のみで済むセグメントやポストエディットをまったく必要としないセグメントが混在するなかで、リンギストはすべてのセグメントに目を光らせ、それぞれどれくらい編集するべきかを判断していく必要があります。これは多大な集中力と時間を要する作業です。
Memsourceは翻訳メモリに対して品質スコアを表示しており、それがリンギストの労力の節約に大きく役立つことが証明されているのですから、機械翻訳の結果に対しても同じ機能を提供したいと私たちは考えました。そしてこれを可能にしたのが、MemsourceのAIチームです。
MTQEの開発プロセス
AIチームは手始めに、MTおよびポストエディットを使用した過去の翻訳データを調べ、ポストエディットにかかった労力を根拠に、MTマッチに品質スコアを適用しました。その後に、過去のデータを活用してディープニューラルネットワークの訓練を繰り返し、ソーステキストに対して出力されるMTの品質にスコアをつける方法を学習させました。
MTQEの利点
Memsource上でMT結果の品質をチェック： MTの品質を可視化することで、リンギストは低品質の機械翻訳をより適切に処理できるようになり、結果的にポストエディット作業全体の効率を改善することができます。
翻訳のスピードアップ： 100%のスコアでMTアウトプットの品質が保障される場合は、ポストエディット作業をまったく行わないという選択肢もあり得ます。
ポストエディットの労力と時間を推測： MTQEにより、コンテンツ毎に異なるMTのパフォーマンスを解析時に予測できるようになります。測定された品質を基にポストエディットの工数を予測することで、より競争力のある翻訳見積を提示することができます。
MTエンジンの品質を評価： MTQEを利用して特定のコンテンツに対するMTエンジンの品質を評価、比較し、コンテンツと相性の良いエンジンを選択することができます。
MemsourceのMTQE
品質スコア
MTQEの品質スコアは、Memsource Web EditorおよびDesktop Editorから確認できます。現時点では、MTQEのスコアは4段階に判別されます。
100%:ポストエディットを必要としない可能性が高い、優れた機械翻訳品質
95%:わずかなポストエディットで済む、良い機械翻訳品質
85%:悪くはないが、ある程度のポストエディットが求められる機械翻訳品質
スコアなし:スコアがないのは、MTQEが品質を特定できなかった場合であり、リンギストによるチェックが必要です。
解析
MTQEを有効にして翻訳ファイルを解析すると、85%、95%、100%のスコア毎のMTマッチの数を算出できます。翻訳メモリの一致率を解析する場合と仕組みは一緒です。解析結果を100%、99~95%、94~85%に拡張して表示すると、翻訳メモリ（TM）、翻訳不要箇所、MTマッチ（図の赤枠）それぞれの一致数を確認できます。
一括翻訳
機械翻訳とそれに伴う品質スコアを得るには2通りの方法があります。
1つ目は、Memsource Web Editor、またはDesktop Editor（上図）で作業を進めながらセグメント毎にMTと品質スコアを得る方法です。
2つ目は、適切なオプションを選択して一括翻訳機能を使う方法です。MTQEのリリースに伴い、一括翻訳の設定に、100%翻訳マッチを自動的に確定するオプションが追加されています。
.jpg)
