第2章
従来の翻訳モデルがスケールアップ時に機能しなくなる理由
既存の翻訳プロセスは、変更の少ない固定的なコンテンツ向けに構築されており、最新技術が導入されても依然として人間主導で運用されています。
プロセスは翻訳担当者に一任され、品質は翻訳者の力量にかかっています。正確さの担保には、時間と予算が必要です。エラーが生じるリスクが高いものほど、さらに時間と予算がかさみます。
大量のコンテンツを瞬時に翻訳することが求められる現代では、従来の翻訳フローではもはや対応しきれません。翻訳の正確性確保のために数週間を費やし、調整や修正ごとに時間やコストが膨らむフローは、変更を余儀なくされています。
2024年、機械翻訳の利用は533％増加。しかしプロセスの大部分は人間が管理している。
出典：Forrester Research、2025年
手作業による翻訳プロセスに依存している企業の割合
日本：0%
アメリカ：0%
ドイツ：0%
イギリス：0%
フランス：0%
出典：2025年DeepLグローバルビジネス・エグゼクティブ調査
『言語が障壁であり課題であることは皆認識していましたが、DeepL Voiceを使い始めて初めて、相手が母語で話している内容を完全に理解することが、どれほど大きな影響をもたらすかを実感しました』
Aramark 戦略・開発担当副社長 ジョディ・スウィード
音声翻訳の広がりは、AIによって進化した 翻訳プロセスが不可欠であることを示す好例です。
当社の調査では、経営層の約3分の2が、リアルタイム音声翻訳が業務において大きな意義を持つと回答しています。そのトレンドの背景について、以下の要因が挙げられました。
音声翻訳の需要が高まる背景
0%
翻訳精度と速度の向上。 シンプルな操作性
0%
顧客のリアルタイムコミュニケーションに対する需要増加
0%
グローバル市場に進出するためのコミュニケーションツールである
出典：2025年DeepLグローバルビジネス・エグゼクティブ調査
