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AfriMTEとAfriCOMET：COMETの拡張で資源不足のアフリカ言語を取り込む

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田中専務

拓海先生、最近部下からアフリカ言語向けの翻訳評価の話を聞きまして、正直何をどう評価するのかがよく分かりません。これって我々のような中小製造業の議論と関係ありますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に説明しますよ。要するに彼らは自動翻訳の出来を機械的に数値化する方法を、アフリカの少ないデータの言語でも使えるように改良した研究です。これができれば海外の取引先とのコミュニケーションやマニュアル翻訳のコスト見積もりが正確になりますよ。

田中専務

なるほど。で、それは要するに私たちが社内のマニュアルを外国語にする際の品質が見積もれるということですか。

AIメンター拓海

そうです。ただ補足すると、単に翻訳の出来不出来を判定するだけでなく、人が評価したデータを基にして機械が判断する仕組みを作った点が重要です。ポイントは三つで、第一に人手評価データの整備、第二に評価指標の簡潔化、第三に機械学習モデルのアフリカ言語対応化です。これらを組み合わせることで現場の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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