最適な管理状態にしておいて、そのトータルコストをどうやって下げていくかを皆さんが意識されてやっていたら、これはどんどんどんどん組織としては強くなっていくと思うんです。そのように、学習のメカニズムをKIは取り入れて今日まできていますね。逆に品質管理がきちっとできないと、いかに組織が弱くなるかというのは、クレームが次から次へと出てきた時期には強く感じました。マニュアルに近い分野では、今ではEASTで定常的に品質管理を行っているとのことですが、その結果として、高い品質の翻訳がなされている。今後は、より上流での品質工学の考え方が適用できると思っています。上流である、AIを通じた翻訳のアルゴリズムの設計とか、営業とかマーケティングの視点でみると、いろいろ翻訳の中でもタイプがあるじゃないですか。すると、そうしたところでは、案件ごとに要求される表現を変えていかなきゃいけない品種問題があるように思います。それはもう基準はお客様ごとによって違うので。品質工学で考えると、製品やサービスには商品品質(品種)があり、機能とデザインという二つの特性に分けて考えようとします。機能の方のばらつきは、最終的には誤訳や誤字、脱字など品質問題となりますが、デザインの良否については研究があまり進んでいません。翻訳の場合は、最終的なWEBなど様式で収めるときには、そのデザインが重要となります。色使い、配置などの最適化が要求されます。付け加えれば、表現の様式などが翻訳には付随します。今後、研究する価値があります。「非常に分かりやすく」訳す、とか「面白く」訳してほしいみたいなことをお客様が期待したときに、都度意識して翻訳するんだろうけれど「わかりやすく」、「面白く」は多分お客様により揺れる、ばらつくんじゃないかと思うんですよね。これもばらつきの管理となりますが、ばらつきが変更できないときには、ばらつきに対応させるマッチング設計が必要と考えています。100%マッチングは不可能ですから、パターン化し、自動翻訳した後、校正をかける。これも経済性で判断していく必要があると考えています。この様式のパターン化は、AIの評価関数を作ることと同じになりますので、今後の活動が期待されるわけです。