AI自動翻訳（機械翻訳）は、ビジネスシーンや大学の補助教材として、様々な方面から需要が高まっている今注目のシステムです。そこで、注目されるAI自動翻訳とはどのようなシステムなのかについて、まとめてみました。
AI自動翻訳は、「AI（人工知能）」を用いて外国語を自動的に翻訳していくシステムです。「AI」の向上によりその機能は日々変容を遂げており、現在「AI」が学習していく「ニュートラルネットワーク型」が新しいシステムとなっています。
AI翻訳は、コンピュータを用いて言語を変換する技術であり、自動翻訳とも呼ばれます。
以前の機械翻訳は不自然でぎこちない文を生成することが多かったが、近年はAIの深層学習を活用して文の流暢さが向上し、長い文章の翻訳精度も改善されました。AI翻訳はウェブブラウザなどで広く利用され、多言語コミュニケーションの手段として期待されています
AI翻訳の品質向上には深層学習が大きく寄与しています。深層学習は多層構造の計算アルゴリズムであり、翻訳だけでなく自然言語処理や音声・画像処理にも活用されています。
AI翻訳の開発には大量の学習データが必要で、特に翻訳のデータ（パラレルコーパス）が重要です。一般に利用されるAI翻訳システムは、ウェブ上からデータを取得しますが、特定の分野に特化したデータではないため、専門性の高い分野では精度が低くなることがあります。専門分野に適した翻訳を実現するためには、その分野に合った学習データを用意する必要があります。
AI翻訳は日常生活に浸透しており、ウェブサイトの外国語翻訳や翻訳機を用いた海外旅行で使用されています。
AI翻訳はテキストを数値に変換し、高度な計算によって他言語に置き換える処理を行います。この処理は多くの場合、外部サーバーで行われ、クラウドサービスとして提供されています。AI翻訳はITインフラ環境と密接な関係にあり、現代の社会生活の基盤となっています。
エンジンとは、AI自動翻訳（機械翻訳）ソフトウェアの心臓部となっている部分で、その種類は数十種類に及ぶと言われています。Googleやマイクロソフトなど各社は、自動翻訳機能の向上のため、日々エンジンの開発にしのぎを削っています。
コーパスとは、機械翻訳を行う際の土台となる「言葉のデータベース」のことを指します。翻訳の質を高めるために重要な役割を果たすことから、一般的にエンジンに読み込ませるコーパスが多いほど良いとされています。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を模した働きをするように設計された人工の神経回路です。単語同士の関連付けや意味の類似性の理解が可能なため、断片的な単語の翻訳ではなく文章全体の翻訳が行えます。
機械翻訳の概念の始まりは1930年代に遡ります。しかし本格的に普及し始めたのは、1980年代に登場した「SMT（統計翻訳）」から。2010年以降は「NMT（ニューラル機械翻訳）」の登場により、精度の高い翻訳が可能となりました。
近年のAI翻訳は、自然言語処理の進歩や機械学習の発展により、より自然な翻訳能力を備えるようになりました。以前のAI翻訳では不自然な訳や誤訳が頻繁に起こっていましたが、最新の技術を取り入れたAI翻訳は、文脈や表現をより正確に捉えて自然な翻訳を提供します。これにより、ビジネス文書や専門分野の文書など、より高品質な翻訳が可能になりました。
近年のAI翻訳は、さまざまな分野や業界の専門用語にも対応できるようになりました。AIは大量の翻訳データを学習し、分野ごとに専門用語を理解することで、正確な翻訳を行います。これにより、医療、法律、技術などの専門分野での翻訳ニーズにも応えることができます。企業は専門用語の翻訳家を雇う必要がなくなり、効率的かつ正確な翻訳を実現できます。
近年のAI翻訳は、学習機能と持続的な改善が特徴です。AIは大量の翻訳データを処理し、その情報を元に翻訳能力を向上させます。さらに、ユーザーのフィードバックや修正を受け取り、その情報を学習に反映させることで、継続的な改善が行われます。これにより、利用者のニーズや言語の変化に追従し、より高度で精度の高い翻訳を提供することが可能となりました。
AI（人工知能）の発展によりNMTが登場したことで、先端の機械翻訳ではより専門的な言葉にも対応が可能となりました。そのため昨今では個人だけでなく、グローバル化の進む法人からの需要が、より高まりを見せています。
本メディアでは、AI自動翻訳システムを提供しているおすすめの会社も紹介しています。AI自動翻訳はどのようなシステムなのか、それをしっかり把握したうえで自分たちにより適した翻訳システムを見極めていきましょう。
