拓海先生、最近部下から『AIが翻訳の品質を自動で評価できる』って話を聞いたんです。要するに翻訳の“当たり外れ”を機械が判定してくれるという理解で合ってますか。
素晴らしい着眼点ですね！ 概ねその理解であって、最近はLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルを使って、翻訳が原文の意味を保っているかを質問で確かめる手法が注目されていますよ。
うちの製品マニュアルは長い段落が多いんです。既存の評価指標だと一文ごとに点数が出るだけで、段落全体の意味が崩れても見逃されると聞きましたが、本当に段落単位で見れるのですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つです。第一に、翻訳文と原文を踏まえて重要な問いを作ること、第二に、その問いに対する答えが翻訳で正確に引き出せるかを確かめること、第三に答え同士の一致度で品質を測ることです。
これって要するに『読む人が知るべき重要な情報が翻訳で保たれているか』をテストするということですか。
まさにその通りですよ。例えるなら、商品説明書の大事な箇所にテスト用の質問を置き、その質問に基づく理解度で翻訳の実用性を測るイメージです。
導入にはどれくらい手間がかかるんでしょうか。現場は忙しいのでコストと効果のバランスが気になります。
良い質問です。導入コストは三段階で考えると分かりやすいです。最初に問いを生成する工程、次に問いに答えさせる工程、最後に答えを比較してスコア化する工程です。LLMsを使えば問い生成の自動化で人的コストを大きく下げられますよ。
LLMsというのは我々の現場だとブラックボックスに見えがちです。信頼性や誤りの見つけ方はどう考えればいいんでしょうか。
安心してください。重要なのは完全に自動化することではなく、人が確認しやすくすることです。具体的にはLLMが出した問いと答えを人間がサンプリング検査する運用で、誤差や偏りを早期に見つけられます。
実際に我々が導入するなら、まず何をやればいいですか。小さい投資で効果を確認できる方法があれば教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは代表的な10段落を選び、LLMで質問を自動生成して翻訳と原文で答えを取る形の小規模試験を行います。その結果を人が検査して改善点を洗い出せます。
分かりました。これって要するに『重要な問いで翻訳を試験し、実務で使えるかを数値で示す』ということですね。よし、まずは小さく試してみます。
