インタビュー
Ben Faes、RWSのCEO – インタビューシリーズ
Ben Faesは、RWS Groupの最高経営責任者です。デジタル変革を導き、テクノロジー駆動のビジネスを拡大させることに25年以上の経験を持っています。収益性のある成長を促進し、革新的なマーケティングモデルを構築し、高パフォーマンスの国際チームを開発するという強い実績があります。
RWSに参加する前に、ベンはテクノロジーとビジネスサービス部門でシニアリーダーシップを果たしていました。AOLではフランスのマネージングディレクターに昇進し、2008年にAlphabetに移り、ヨーロッパでのYouTubeの収益化を先駆けとして、後にEMEA地域の複数のGoogleビジネスを牽引し、最終的に南ヨーロッパと新興市場のGoogle Cloudのマネージングディレクターに就任しました。2021年、WebhelpのUK CEOとなり、Concentrixによる買収後、Concentrix Catalystでのグローバルな変革とテクノロジーイニシアチブを牽引しました。
RWSは、企業が情報を大規模に作成、管理、翻訳、保護できるように支援する、AIソリューションとコンテンツサービスを提供するグローバル企業です。言語翻訳とローカライズ、知的財産サービス、AI駆動のコンテンツとデータソリューションなどの分野に特化し、企業が市場全体で効果的にコミュニケーションをとり、企業AIシステムを文化的および文脈的に正確に展開できるようにしています。大量のグローバルワークフォースと数十年の経験を持ち、RWSは、複雑なデータを明確で信頼できるコンテンツに変換し、イノベーションを促進し、世界中でアイデアが理解されることを支援しています。
あなたはGoogle CloudやRWSのような企業で大規模な変革を導いてきました。エンタープライズAIプラットフォームを拡大させるというあなたの経験は、Language Weaver Proをミッションクリティカルな翻訳システムとして、汎用ツールではなく、構築する際のアプローチにどのように影響していますか？
エンタープライズAIを拡大させることで得た教訓は次のとおりです。汎用ツールは、高リスク環境では早期に限界に達します。
企業は、ほとんどの場合に機能するものではなく、信頼できるものが必要です。クリティカルなワークフロー、人事からローカライズ、カスタマーサポートまで、埋め込むことができるものが必要です。
Language Weaver Proを開発する際、最初に「より優れた翻訳モデルをどのように構築するか」と問うのではなく、「企業が大規模に信頼できる翻訳システムとはどのようなものか」と問いました。
焦点が変わるのです。それはモデル品質だけではありません。一貫性、制御、スケーラビリティ、セキュリティについてです。実世界で使用できるシステムを作るために必要なものです。
最も誇りに思っていることは、Language Weaver Proが後にエンタープライズ用に適応する必要がなかったことです。最初からエンタープライズ用に設計されていたのです。
他社が現在専門化に向かっているのですが、Language Weaverは数年前にその基盤を構築しました。Cohereとのパートナーシップにより、世界クラスのAI機能を提供し、エンタープライズが大規模に使用できるように、企業コントロールと言語エキスパートを重ねました。
Language Weaver Proは100億パラメータ以上のモデルで構築されています。段落レベルとドキュメントレベルでの強力なパフォーマンスを実現するために、どのようなアーキテクチャ上の決定やトレーニング上の決定が重要でしたか？
ほとんどの翻訳システムは、翻訳の単位として文を最適化しています。これは、ローカライズ業界が歴史的に機能してきた方法を反映しています。問題は、意味が常に文のレベルで存在しないことです。曖昧さ、用語の一貫性、口調は、より長いテキストの範囲で機能します。強力な段落レベルのパフォーマンスを得るには、通常の翻訳システムよりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを選択するなど、意図的な決定が必要でした。
一般的なシステムで発生する問題の1つは、より大きなコンテキストを処理することが、処理時間の増加につながることです。これがMixture of Expertsアーキテクチャが重要な役割を果たす場所です。MoEにより、Language Weaver Proは、複雑で長いコンテンツを処理するのに十分な大きさでありながら、エンタープライズスケールで展開するのに十分な効率性を維持できます。
プラットフォームは31言語中31言語で人間主導のベンチマークで1位となりました。人間の評価と自動メトリクスの違いは何ですか？また、企業のユースケースではその違いが重要な理由は何ですか？
自動メトリクスはスケーラビリティに不可欠です。品質を一貫してベンチマークするには、32言語と数千のセグメントを人間の評価で継続的に実行することはできません。しかし、限界もあります。BLEUなどの従来のメトリクスは、表面レベルの単語の重複を測定するため、翻訳がスコアをよくしてもニュアンスを欠いたり、スコアを悪くしても完全に正確だったりする可能性があります。さらに洗練されたニューラルメトリクスも、人間の判断の代理であり、代替手段ではありません。文化的背景でトーンが間違っている翻訳は、実際の被害をもたらす可能性があります。
したがって、両方を実行しました。私たちが専門の翻訳者と実施した盲目的な人間の評価により、企業の顧客とそのエンドユーザーが真正に心配するドメインと文化的感受性が得られました。
多くのAI翻訳システムは、長いドキュメント全体で一貫性を維持するのに苦労しています。Language Weaver Proは、特に法的または規制コンテンツの場合、段落全体で意味とコンテキストをどのように保存していますか？
一貫性は、翻訳における最大の課題の1つであり、汎用モデルだけでは解決できないものです。
また、私たちが大きなアドバンテージを持っている分野でもあります。TradosやLanguage Weaverなどのソリューションは、長年にわたり、強力な用語管理を構築してきました。したがって、最も大規模で複雑なコンテンツセットでも、一貫した言語を適用できます。
これは、規制された環境では特に重要です。法的またはコンプライアンスコンテンツでは、一貫性は望ましいものではありません。必須です。一つの用語の翻訳が異なると、契約を無効にしたり、規制提出を歪曲したり、実際のリスクをもたらしたりする可能性があります。
用語管理により、この不確実性が除去されます。法務やコンプライアンスチームが承認した言語を使用して、最終的な出力が一貫して生成されることを保証します。
これを言語から言語インテリジェンスへのシフトと表現しています。実践ではどうなりますか？また、企業が多言語コンテンツとどのように関わるかをどのように変えますか？
数十年間、業界は翻訳を、単語を一つの言語から別の言語に変換する機械的なプロセスと見なしてきました。専門的な人間による翻訳プロセス、たとえばトランスクリエーションは、すでに存在していましたが、それは比較的遅いプロセスであり、単語数に焦点を当てていました。「言語インテリジェンス」は、このパラダイムを根本的に変えます。これは、単語を変換するのではなく、真正に意味を理解することです。コンテンツの背後にある文脈、ニュアンス、ブランドの声、意図を把握することです。受動的で反応的なタスクから、能動的で戦略的な能力へと移行しています。
実践では、私たちのAIツールが翻訳をより流暢でコンテキストに応じたものにするとき、文化的インテリジェンスの人間のレイヤーは、コンテンツを単にポスト編集するのではなく、関連性と影響に焦点を当てることができます。
プラットフォームはガバナンス、用語管理、データセキュリティを強調しています。金融やヘルスケアなどの業界で翻訳がコンプライアンス要件を満たすようにするために、どのようなシステムが実装されていますか？
信頼は私たちのプラットフォームの基盤です。特に規制された業界では、最初に、パブリックツールでは提供できない展開の柔軟性を提供します。クライアントは、Language Weaverをオンプレミスまたは独自の専用プライベートクラウドで実行できます。これにより、機密データは決してクライアントのセキュア環境を離れないため、データ居住要件を満たすことができます。
2番目に、業界の要件に応じて出力を制御する機能を提供します。クライアントは、モデルに直接承認済みの用語集を埋め込みます。これにより、特定の法的免責事項や医療用語が毎回正しく一貫して翻訳されることを保証し、コンプライアンス言語のリスクを排除します。
最後に、ガバナンスが組み込まれています。プラットフォームは、既存の企業セキュリティフレームワークと統合され、完全な監査証跡とアクセス制御を提供し、クライアントはコンテンツを常にループ内の人間のエキスパートにルーティングして、精度証明書または義務付けられたレビューを受けることができます。
汎用AIモデルとは異なり、Language Weaver Proは翻訳専用に構築されています。専門化と柔軟性のトレードオフは何ですか？また、企業AIでは専門化が重要になる理由は何ですか？
汎用モデルは、スイスアーミーナイフのようなものです。多機能ですが、ミッションクリティカルな企業ワークでは、「十分良好」では十分ではありません。手術でスイスアーミーナイフを使用することはできません。精密工具を使用する必要があります。
Language Weaver Proは、汎用ツールではありません。1つのことを例外的に行うことに焦点を当てています。スケーラビリティで正確で信頼できる翻訳を提供することです。
企業では、専門化が不可欠になってきています。汎用ツールではリスクが高すぎます。企業は、信頼できる翻訳が必要です。毎回明確で実行可能で正確なコンテンツが必要です。
Cohereとのコラボレーションは、言語の専門知識とセキュアなAIインフラストラクチャを組み合わせます。システムは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境でのパフォーマンス、プライバシー、展開の柔軟性のバランスをどのように設計されていますか？
このコラボレーションは、私たちの戦略の基本です。クライアントのセキュリティポストゥアに適応する世界クラスのAIが必要であるという原則で構築されています。企業を一サイズフィットオールのパブリッククラウドモデルに強制することを拒否します。
私たちの設計は、AIモデルと実行されるインフラストラクチャを分離することで、このバランスを実現します。Cohereは最先端のベースモデルを提供し、私たちは言語の専門知識と展開の柔軟性を提供します。クライアントのデータが存在するどこにでも、これらのパフォーマントモデルを展開できます。銀行や情報機関の場合、完全にエアギャップのオンプレミス機器で実行できます。ヘルスケアプロバイダーの場合、HIPAA規制を満たすために専用のプライベートクラウドで実行できます。グローバルテック企業の場合、ハイブリッドモデルは、地域全体でパフォーマンスと柔軟性を提供し、必要な場所でデータセキュリティを維持します。
鍵は、クライアントが常にコントロールを握っていることです。クライアントは、業界最大の最先端の翻訳モデルを、データプライバシーまたはコンプライアンス要件を妥協することなく利用できます。私たちは、その力をクライアントの周囲に提供します。
企業にとって最大のリスクの1つは、正しく見えるが微妙なエラーを含む翻訳です。Language Weaver Proは、これらのリスクをどのように特定し、特にハイステークスシナリオで削減していますか？
これは、汎用AIの基本的な欠陥であり、言語インテリジェンスに特化している私たちとしては、企業にとってこれは受け入れられないリスクであることを理解しています。妥当に聞こえる無意味は、資産ではありません。負債です。
私たちは、数々の方法でこのリスクを軽減します。まず、私たちのモデルは、フィルタリングされていないパブリックインターネットでトレーニングされていません。4つの10年間にわたる、高品質の人間による翻訳とドメイン固有の言語データの基盤に構築されています。これにより、モデルは正しく、流暢に翻訳することを学びます。複雑な法的条項や正確な医療指示を翻訳する方法を、クリーンデータから学習します。インターネットの雑音からではありません。
また、クライアントは直接出力を制御できます。用語管理とフィードバックを通じて、最も重要で曖昧な用語の正しい翻訳をロックできます。特定の特許請求または医薬品の相互作用のフレーズが毎回正しく一貫して翻訳されることを保証します。
最後に、ループを閉じます。私たちのシステムは、人間のエキスパートによるレビューと改良のために設計されています。専門的な言語学者のフィードバックとクライアントのレビューアーの継続的な改善のサイクルにより、汎用モデルの盲点となるニュアンスや微妙なエラーを捉えることができます。
DeepLやGoogleのGeminiなどのツールと強い競争があります。AI翻訳の将来は、ドメイン固有のモデルに向かっていると考えていますか？それがより広いAIエコシステムに与える影響は何ですか？
答えるために、1つの逸話を共有します。私たちには、複数の翻訳プロバイダーと協力している主要なコンピューティング企業の顧客がいます。私たちが大部分のポートフォリオで協力していますが、彼らが私たちを選択する主な理由の1つは、何かが間違っている場合にそれを修正できることです。韓国語の技術用語がうまくいっていない場合、私たちにはそのためにチームがあります。ドイツ語の数字が問題を引き起こしている場合、私たちには助けることができる人がいます。
これがより広いポイントです。AIの進歩は、純粋なモデルへの進歩からではなく、関連するコンテキストを活用できるソリューションから来ると考えています。言語、文化、ドメイン固有のコンテキストです。RWSは、包括的な製品ポートフォリオ、数十年の独自データ、深い顧客関係を通じて、正確にそのコンテキストにアクセスしています。汎用プロバイダーはモデルベンチマークに一致するかもしれませんが、それを複製することはできません。未来は、最先端のAIを実世界で機能させるための人間と機関の専門知識を組み合わせるプロバイダーに属します。私たちが今いる場所です。
RWSについてもっと知りたい場合は、RWSを訪問してください。
