多言語コンテンツを作成するために、翻訳管理システムからAIソリューションに移行する最良の方法は何か

今こそ移行に最適な時である理由

多言語コンテンツを大規模に提供する責任を負っている方なら、翻訳管理システム（TMS）の限界についてはすでにご存知でしょう。ワークフローは複雑で、人手のみによる翻訳は時間がかかる上に高額で、新規市場開拓にはコストと人員の増加が伴います。

旧来のTMSプラットフォームは、コンテンツのサイクルが長期的でより予測しやすい場合を想定して設計されました。しかし、今日のビジネスは今までよりも速いスピードで動いており、製品のリリースは四半期ごとに行われ、キャンペーンは数週間で開始されるなど、多言語コンテンツの要件は急速に肥大化しています。

担当者は、製品をより早くリリースし、限られた予算でマーケティング・キャンペーンをローカライズし、世界中の市場で自社のブランド・ボイスを一貫して保たなければならないというプレッシャーにさらされています。そして現実に何が起きているのでしょうか。既存のワークフローが足かせとなっている一方で、競合他社はすでにAIの活用を試みています。

このような悩みは珍しいものではありません。製造会社、ファッション・ブランド、食品メーカーなど、現在TMSを使用している多くの企業が同じ課題に直面しています。競争社会の現実はいたってシンプルで、より早く適応できる者が世の中をリードしていきます。

そのため、多くの企業がAIを活用した多言語対応コンテンツ・プラットフォームに移行しつつあります。彼らはスピード、拡張容易性、コスト管理を実現しながら、品質が重要となる作業には人間による監視を行なっています。

先を見据えて動かなければならないリーダーにとっての問題は、AIを活用した多言語コンテンツに移行するかどうかではなく、品質、コンプライアンス、スピードを損なわずにどのように移行するかにあります。

以下は、今後進むべき道筋についての提案となります。

移行のロードマップ：TMSからAIへの3段階

最もスマートな移行方法は、「ビッグバン」のように一度に変更するのではなく、意図的に段階的なアプローチを取り、各ステップを確実に進めていくことです。

1. 評価 - 現在の状況を明確にする

まず、現在のローカリゼーション・プロセスをエンドツーエンドでマッピングすることから始めます。技術マニュアルからソーシャルメディア用のキャッチコピーに至るまで、何を制作するのか、そして、それがTMSの中をどのように流れていくのかを確認しましょう。

どこで遅れが発生しているのか、繁忙期がどのようになっているか、すでに保有している資産には何があるのかを特定します。既存の翻訳メモリ、スタイルガイド、業界固有の用語リストは、AIプラットフォームにとって非常に重要になります。これらは、より迅速で、より正確で、よりブランドのスタイルに沿った結果を生み出す基盤となります。

チェックリスト‍

現在のローカリゼーション・エコシステムを、以下の点に基づき精査することから始めてみましょう。

• コンテンツの種類：製品マニュアル、マーケティング・コピー、コンプライアンス関連文書、マルチメディア
• ボリュームとスケジュール：現在の処理能力、繁忙期、ボトルネック
• 既存の資産：翻訳メモリ、用語集、スタイルガイド
• 統合する対象：CMS、DAM、ERP、コラボレーション・ツール
• 解決したい問題：納期、ベンダー費用、品質の一貫性の無さ、社内レビューのボトルネック
  

このベースラインを見ていくことで、例えばスピード、コスト削減、ブランドとしての一貫性などのように、AIが最大の成果を発揮できる分野がどこになるのかを特定することができます。

2. パイロット導入 - 小規模で始めて迅速に価値を証明

一度にすべてを切り替えるのではなく、価値を迅速に証明し、明確なROIを測定できる以下のようなプロジェクトを選択します。

• 製造安全マニュアルの更新を5つの言語で実施
• ファッション・ブランドの商品カタログのシーズン・キャンペーンを3つの新市場で展開

パイロット・プロジェクトが決まり次第、より多くの関係者と話し合ってKPIを定義しましょう。達成しようとしていることは何か。「コスト削減」という表現は非常に曖昧なため、できるだけ具体的に決めます。どの程度、どのように、いつまでに。

次に、最近の類似プロジェクトについて以下の評価を行います。

• 完了するまでに何時間かかったか
• プロジェクトの見積もり時間に比べて実際にかかった時間がどうだったか
•  一番時間がかかったのはどの部分か
• 費用はどれだけかかったか
• 行き詰まったところはどこか
• 何人の人材が関与したか

以上を参考に現状を把握します。この情報は、AIソリューションが、多言語コンテンツのワークフローにどのように、そしてどの程度役立つかを検討する際の、具体的なベンチマークとなります。

目的を持ってデモを体験

これらのソリューションのデモ版やトライアル期間を活用して、ベンチマークをどのように改善できるかを早い段階で確認しましょう。

トライアルに使う素材となるような、テスト用のコンテンツをいくつか確保しておきましょう。このコンテンツが、自社のニーズを妥当な範囲で表したものであることを確認してください。一貫性を保つために、すべてのプラットフォームのトライアルに同じものを使用し、各AIソリューションのパフォーマンスを比較できるようにします。

一通り試して大まかなイメージをつかんだら、対面でのデモをリクエストして詳細な説明を受けたり、さらに質問をしてみましょう。

この調査期間を利用して、具体的なベンチマークだけでなく、プラットフォームの採用に影響を与える可能性のあるその他の要因にも目を向けてみましょう。

• プラットフォームはどのくらい使いやすいか
• どのような料金プランがあるか
• 既存のツールに連携できるか
• 研修資料や利用開始時のサポートにはどのようなものがあるか

3. 拡張 - 自信を持って導入する

パイロット導入で計測可能なROIが得られたら、そのAIワークフローを他の部門やコンテンツ・タイプに拡大していきます。反復する作業はワークフロー・オーケストレーションを使用して自動化し、人手は法的免責事項やコンプライアンス関連文書などの重要なコンテンツのために確保しておきます。

パフォーマンス（納期、コスト削減、ブランドの一貫性）を追跡することで、ステークホルダーに継続的な改善を示すことができます。

多言語AIソリューションに搭載されるべき主な機能

AI翻訳ソリューションを評価する際には、以下に挙げるような重要な機能が含まれていることを確認する必要があります。

• 既存の資産を活用する能力 - AIに翻訳メモリ、用語集、過去のプロジェクトを取り込んで、出力の速度を向上させ、一貫性を確保します。
  
• 人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）の使用 – 時間の経過とともに、AIが自社の担当者による翻訳編集結果から学習し、今後生成されるコンテンツがより正確でブランドのスタイルに沿ったものになります。
  
• セキュアな統合 - データ・プライバシー要件を満たすプラットフォームを選びます。
  
• 使用中の生産性向上ツールへの組み込み - AIツールが現在のワークフロー内で機能すれば、移行に伴う負担は軽減されます。

実際の現場の様子

製造 / コンプライアンス - StrakerはIBMと提携し、コンプライアンスが重視される文書を大規模に監査するという課題に対処しました。セキュアなクローズドループ環境内でAIモデルを導入することで、この共同ソリューションは、大量の文書の監査時間を、以前の6分の1に短縮しました。製造業や規制の厳しい業界の企業にとって、これは、AIがデータのセキュリティーと制御を維持しながら、多言語コンプライアンス・ワークフローをどのように変革できるかを示すものになります。

ファッション - 高級ブランドの小売業界では、ブランドの一貫性と市場投入までのスピードを高めるために、AIの導入が急速に進んでいます。プラダなどの業界リーダーは、パーソナライズされた体験や合理化されたコンテンツ・ワークフローを実現するためにAIを活用する方法を模索しており、こうした基盤は多言語コンテンツの制作にまで広がる可能性があります。Straker Verifyのようなプラットフォームを使用すれば、シーズン・キャンペーンであれ、ECサイトの刷新であれ、翻訳されたコンテンツ上でブランドのトーンを守りつつ、公開までの厳しいスケジュールに間に合わせることができます。

Verifyが他と一線を画す理由

Verifyは、AIのスピードと、人手で行う水準の品質管理の、両方を兼ね備えています。翻訳単位ごとに品質スコアを確認してから、レビュー担当者に送るかどうかを決めることができます。

既存のデータ（翻訳メモリ、業界用語、スタイルガイド）が宝の持ち腐れにならずに、AIのプロセスに完全に組み込まれ、自社のブランド・スタイルがしっかりと反映された出力結果になります。

また、Strakerがホストするセキュアなクローズドループ・システムであり、既存のツールとの統合や、必要に応じて拡張可能な柔軟なサブスクリプション・モデルも利用できます。すなわち、コントロールを保ちながら、現代の市場が求めるペースで進み続けることができるのです。

Verifyは、以下を実現します。

• AIのパワーと人手による品質保証 – コントロールを失うことなくスピードを維持
• 人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じた改善 - プロジェクトごとに、より良い結果を実現
• 資産の統合 - 翻訳メモリ、用語集、スタイルガイドの組み込み
• 自動化 - コードを書く必要が無く、ワークフローを視覚的に構築
• エンタープライズ・セキュリティー - クローズドループのホスティングでデータ漏洩の心配なし
• 柔軟に拡張可能 – サブスクリプションとトークンベースの料金設定

最初の一歩を踏み出しましょう

TMSからAIへの移行は、単なるテクノロジーの変更ではなく、今後10年間の市場での位置を決定づける戦略的な行動になります。小規模で始めて、ROIを実証し、迅速に拡張しましょう。

競合他社はすでに翻訳にかかるコストを50％以上削減し、数か月ではなく数週間での立ち上げを実現しています。それは、適切なAIソリューションを使用することで、皆さんにも可能です。