LLM （大規模言語モデル）による翻訳のメリットとは？注意点も解説

LLM は、学習した多言語データによる翻訳ができる

LLM は、膨大なデータと、コンピューターが自動で大量のデータを解析して特徴を抽出するディープラーニング技術によって構成された言語モデルです。言語モデルとは、人間の言語を文章や単語の出現確率によってモデル化したもので、文章作成などの自然言語処理に活用されています。LLM を使ってできることは、質問への回答や文書の要約、アイディア出し、感情分析、キーワードの抽出など多岐にわたりますが、その中のひとつに翻訳があります。

LLM を使えば、英語から日本語への翻訳、日本語から英語への翻訳をはじめ、インターネット上でデータを収集できる多言語間の翻訳も可能です。

LLM を使った翻訳のメリット

LLM を使って翻訳を行うことには、複数のメリットがあります。主なメリットは以下のとおりです。

ほぼリアルタイムで高速処理ができる

LLM は、大量のデータを学習しているにもかかわらず、ほぼリアルタイムの受け答えに近いスピードでの翻訳が可能です。翻訳スピードは人間が行う翻訳とは比較にならないほど早く、大量の文書を短時間で処理できるため、急を要する翻訳にも活用できます。ただし、LLM は汎用的なタスクにも対応する設計であるため、翻訳専用に最適化されたツール（例えば DeepL や Google 翻訳）と比較すると、レスポンスがやや遅かったり、大規模な翻訳作業では処理が中断されたりする場合もあります。

精度の高い翻訳ができる

大量のテキストデータを学習している LLM を使えば、さまざまな分野に対応した精度の高い翻訳ができます。翻訳する文章の用途や文体、用語などを指定することで、その文書に適した用語や文体での翻訳も可能です。

言葉遣いの違いも表現できる

LLM は、優れた言語理解能力によって言葉遣いの違いも的確に理解し、原文のニュアンスを汲んだ表現ができます。翻訳する文章の用途や主な読者などを指定しておけば、言葉を使い分けて翻訳してくれるので、対象に応じた自然な表現の翻訳が可能です。

LLM の基幹技術「Transformer」

LLM は、「Transformer」という Google 社が2017年に発表したニューラルネットワークの一種によって支えられています。ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを模倣した機械学習モデルのこと。Transformer は当初、機械翻訳モデルとして登場しましたが、従来モデルと比べて処理のスピードと精度が高く、かつ汎用性も高い技術であったため、GPT や BERT といった LLM の基幹技術として使用されるようになりました。

Transformer の特徴は、複数の命令を同時に実行する並列処理ができることと、長文を入力しても最後まで記憶して処理できる長期記憶が可能なことです。これにより、翻訳においては、入力文の単語が文全体の文脈の中でどのような意味を持つかを理解できます。また、原文が長文の場合にも単語の依存関係を捉え、文法やニュアンスが複雑でも高精度な翻訳ができるようになりました。

LLM の種類

Transformer を基幹技術として開発された LLM には、複数の種類があります。主な LLM は、以下のとおりです。

GPT （Generative Pre-trained Transformer）

GPT とは、OpenAI 社が開発した LLM のことです。Transformer の構造をベースにしており、大規模なテキストデータを事前学習しています。
膨大な量のテキストデータを学習したことにより、単語や文脈を理解し、その後に続くテキストを予測して生成できます。この機能によって、品質の高い翻訳が可能です。

BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT は、文頭と文末からの双方向で文章を学習し、文脈の理解を得意とする LLM です。この強みにより、質問への回答の他、翻訳も高い精度で行うことができます。

LLM を使って翻訳する際の注意点

LLM による翻訳には多くのメリットがありますが、課題も少なくありません。使用にあたってはいくつか注意すべき点があります。具体的には、以下の3点です。

翻訳の出力結果の質が一定でない

LLM の翻訳の出力結果は一定ではありません。LLM は、テキストを生成する生成 AI の一種で、新たなコンテンツを生み出すことができます。プロンプトをインプット情報として新たなアウトプットを生成するため、同じテキストを入力しても、同じアウトプットが返ってくるとは限りません。従来のニューラル機械翻訳では、同じ入力をすれば同じ訳文になりますが、LLM では同じ入力をしても無作為に異なる翻訳文が返ってくることがあります。
このため LLM による翻訳は、契約書やマニュアルの翻訳など、ビジネスにおいて用語や表現の一貫性が求められる大規模な翻訳プロジェクトには向きません。

翻訳を誤る可能性がある

LLM による翻訳は、精度が高いとはいえ、翻訳を誤る可能性がある点にも注意が必要です。LLM の翻訳で用いられた表現が、特定の文化圏では適切でないこともあります。LLM による翻訳は、言葉遣いの違いは表現できても、このような文化的背景の違いまで理解しているわけではありません。
また LLM による翻訳は、専門的な内容や言い回しを用いることが苦手な傾向にあります。さらに、基本的には新たなコンテンツを生成するツールであることから、LLM による翻訳では、原文に存在しない用語が現れるケースもあります。
このようなことから、LLM による翻訳を行った場合は、最後に必ず人間によるチェックが必要です。

適切なセキュリティ対策が行われているかを確認する必要がある

LLM による翻訳では、適切なセキュリティ対策が行われているかを確認する必要があります。LLM は、翻訳の精度向上、マイナー言語への対応などのために翻訳データを二次利用する場合があります。利用するかは各サービスの規約に明記されていますが、無料で使えるサービスは、データを二次利用しているものがほとんどです。入力したデータが LLM に学習されて第三者に開示され、情報が漏洩しないよう、特にビジネス文書などはプライバシー保護機能のある LLM サービスを利用する必要があります。

LLM を活用して翻訳を行うなら、「WOVN.io」による多言語対応も検討しよう

LLM は、大量のデータとディープラーニング技術によって構築された言語モデルです。LLM を翻訳に利用すると、高精度の翻訳をスピーディーに行えるといったメリットがあります。一方、セキュリティリスクや訳文のバラツキの問題などから、ビジネスにおける大規模な活用には課題も少なくありません。

「WOVN.io」は、多言語サイトの構築・運用に特化した Web サイト多言語化ソリューションです。WOVN が独自に開発した高品質 AI 翻訳基盤「Maestro」は、LLM と連携して翻訳を行っており、業界・サイト属性が3,000種類にわたる特化型生成 AI を活用しています。

また、「WOVN.io」は1行のタグを HTML に挿入するだけで導入できるため、工数をかけずスピーディーな翻訳が可能です。重要なデータを保護し、情報漏洩を防ぐセキュリティ対策も完備している他、システムの安定性が担保されているため、大規模なアクセスにも耐えられます。LLM を活用して Web サイト翻訳を行うなら、「WOVN.io」による多言語対応もぜひご検討ください。