課題Google翻訳を始め、翻訳の精度はディープラーニング技術の発展によって大きく向上しました。した文章や日常的な文章であれば、かなりの高精度で翻訳することができます。専門用語が大量に入っている業界向けの文章は、翻訳に必要な文章自体がインターネット上にはほとんど公開されないために、精度を向上させるのが困難でした。製薬業界では、契約書などの翻訳以外にも治験薬概要書や治験実施計画書など、専門用語の入った膨大な文書を翻訳する必要があります。これをどれだけその稼働の軽減が課題となっています。Translator」では、3種類の辞書を用意しています。NTT基本語辞書、NTT専門用語辞書、そしてお客さま個別辞書です。基本的には前者2つの辞書でTOEIC960点超という高い変換精度を達成していますが、企業ごとの専門用語についてはそれぞれで学習させなければなりません。一社では文章の量や用語が完全に揃わないなど、辞書構築がままならない場合があります。翻訳では10社程度の情報を集めてカスタムモデルを作成するという取り組みを行っています。株式会社みらい翻訳、NTTコミュニケーションズ株式会社と株式会社翻訳センターが、製薬会社を集めて「製薬カスタムモデル共同開発」を行います。前回、12社による第一期メンバーから提供を受けたコーパスによるクローズドテストで精度の大幅向上が確認できたため、それを拡張するのが第二期の目標です。各社の提供したコーパスについては、他社に機密が保たれるように運用しています。Translator」はGoogle翻訳と異なり、機密文書がもれてしまったりしないようにすると同時に、勝手に利用しない様に気をつけているため、各社のコーパスもこの取り組みに参加した企業間でのみ利用します。よる自動翻訳であってもなかなか実用的な精度での翻訳にはなりませんでした。翻訳の精度が向上すれば、業界全体の効率化に繋がります。まとめNTTコミュニケーションズでは他の業界においても同様の取り組みを進めていきたいとしています。今回の製薬業界の取り組みが上手く行けば、同じ様に翻訳精度で困っている他の業界でも、複数社が集まってカスタム辞書を作成していくことになります。富士通が画像認識ニューラルネットワークの学習を74.7秒で完了:産総研のスーパーコンピュータABCIで達成アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。