人とAIで高品質な「人間参加型の機械翻訳」を目指すUnbabel

ピックアップ:Unbabel gets $60M for its blended approach to business translation

ニュースサマリー:翻訳サービスを提供するUnbabelは9月25日、シリーズCにて6,000万ドルの資金調達を実施したと発表した。リード投資家にはPoint72 Ventureが参加し、e.ventures、Greycroft、and Indico Capital Partnersも同ラウンドに参加している。同ラウンドまでの総資金調達額は9,100万ドルに到達している。同社は調達した資金を用いて、米国・欧州・アジアでの成長を加速させAIの向上に活用すると述べている。

重要なポイント:同社は、スピードと低コスト、かつ機械翻訳の強みを生かした翻訳サービスを提供。世界中の10万人以上の翻訳者コミュニティーをベースにした人間の専門知識を組み合わせ、「人間参加型の機械翻訳」というアプローチを実現している点で競合優位性を実現している。

詳細情報:リード投資家でもあるPoint72 Venturesは、「ボタンをクリックするだけでエンタープライズ領域の翻訳を提供するUnbabelのビジョンにインスパイアされ、人間参加型の翻訳技術に感銘を受けた」とコメントする。人間参加型の機械翻訳(機械学習)では、人間がアルゴリズム構築の学習段階で機機械学習のプロセスに関わり、能動的にフィードバッする。これら強みを活かして、同社は主に旅行・ハイテク・ゲーム・eコマースなど150社以上のエンタープライズ顧客にプラットフォームを提供を行っている。他の翻訳方法と比較して、最大76%のコスト削減と顧客満足度の向上が実現すると強調する。

  • このような人間と機械翻訳の組み合わせのソリューションはAlibaba(阿里馬場)pangeanicなどその他にも複数出てきている。中には、元々翻訳のエキスパートのネットワークをグローバルに持っていたLionbridgeが、Gengoのような高度な自然言語処理のAI開発プラットフォームを持つ会社を完全子会社化してシナジーを実現しようとする動きも生まれつつある。
  • 翻訳のローカライズという観点では、上記のように人間参加型でのアプローチに加えて、ローカル企業が対応言語をあえて絞ることで翻訳の精度を極限まで高めるというアプローチがある。
  • そのアプローチで、みらい翻訳は国立研究開発法人情報通信研究機構と共同研究で開発したニューラル機械翻訳の日本語・英語間においてTOEIC960点の日本人ビジネスマンと同等の翻訳精度を実現した例も国内に生まれている。

背景:SMT(統計機械翻訳)で停滞していた翻訳精度の向上が、深層学習ベースのNMT(ニューラル機械翻訳)の登場により急速に加速し一気にビジネスで活用できるレベルまでになってきたため、当記事のような機械翻訳のビジネスが成立するようになった。

執筆:國生啓佑/編集:岩切絹代