トランスパーフェクトの製品・サービス「DataForce」は今年も東京ビッグサイトにて開催されるAI・人工知能EXPOに出展します！ 
DataForce の出展は今年で３年目となります。弊社ブースでは、AI機械学習用の教師データ収集/データラベリングサービスの展示および専門家による無料相談の実施いたします。 
 

生成AIによってデジタルマーケターはどれだけ作業を効率化できるのでしょうか？
弊社では、海外向けデジタルマーケティングの支援を行う部署があり、すでに生成AIを大いに使用しています。
生成AIを使ったタイトル・ディスクリプションの作成やalt属性の作成など、弊社のデジタルマーケターが日々の業務で生成AIをどう使っているのかご紹介しておりますので、ご覧いただくことで貴社の生成AIの活用できることが多いのではないかと存じます。
こちらのビデオはアメリカで配信され、参加者1,000名以上（トランスパーフェクト最高値）を記録したものに、日本語字幕をつけています。

ADAS（先進運転支援システム）から自律走行機能まで、AIによって自動車業界は変化しています。その一方で自動車メーカーやサプライヤーは、多様なマーケットや国を超えて一貫したAI機能を確保するための対応をしなければなりません。これには、データのローカライゼーション、言語の適応性、文化的配慮、実環境でのテスト、現地パートナーとの協力、倫理的枠組みといった問題が含まれます。

動画配信サービス（SVOD）や動画マーケティングの盛り上がりにより、動画の字幕・吹き替えの多言語化の需要が高まっています。特にエンターテイメントの分野では、日本語のオリジナルコンテンツの海外展開も活発になってきています。一方で大量の動画コンテンツの多言語化管理が必要になってきますが、字幕や吹き替えの翻訳プロセスは旧来のまま（手動作業、メールやExcelでのやりとり）ということがほとんどです。そのため高い需要に対して、現場での効率化がなかなか進まないのが実情です。こちらのブログは、テクノロジー（AIや動画翻訳専用のシステム）を用いてどのようにワークフローを管理し、各作業を簡素化・自動化することができるのかという内容をお話しています。またテクノロジーを用いて効率化することにより、字幕翻訳者および承認者（レビューアー）はよりクリエイティブに集中できる環境を得ることができますが、それ以外にもクリエイティブを必要とする翻訳にAI翻訳・機械翻訳がどうアプローチをするのかという話になっています。

こちらは2023年9月22日に弊社が開催したセミナーの録画になります。オンライン上でご視聴いただけます。国内企業の事例を交えて、海外展開を前提としたAI製品開発での、データ収集とアノテーションのポイントについて解説します。

＜＜ウェビナー対象者＞＞

• 既にAI製品を海外展開している方
• これから海外向けAI製品の開発を予定している方

ベント概要：テクノロジーの発展とともにコンテンツにおいても変化が多く見られる中で、とりわけCMSにおける課題として多言語化は多くの方々の注目を集めるトピックの1つになっていることでしょう。AIの登場により、こうした多言語化のプロセスも変化し市場全体にも変化をもたらしています。

今回、オープンソースのCMS「Drupal」を基盤とするデジタル体験プラットフォームを提供するAcquia社、世界最大の言語サービスおよびテクノロジーソリューションプロバイダーであるTransPerfect社、AIコミュニケーション企業DeepL が3社でCMSの最新トレンド・多言語ウェブサイトの構築をテーマにイベントを開催します。

AI（人工知能）の用途は長い間、オブジェクトの認識や分類といったタスクに限られていました。しかし、生成AIの登場によって、機械は完全に新しいコンテンツを自ら作り出す能力を手に入れました。音楽、アート、言語などさまざまな分野で、生成AIは創造性やイノベーションという概念を大きく変えようとしています。とはいえ、AIが大きな力を発揮するには、事後に人間が介入することが不可欠であり、AIを開発するうえで非常に重要なステップです。

東京ビッグサイトにて開催されるAI・人工知能EXPOに出展します。弊社のブースでは、AI機械学習用の教師データ収集/データラベリングサービス 「DataForce」を展示します。サービスの展示だけではなく、アメニティーや抽選で当たるドローンなどもご用意しておりますので、ぜひ4－12ブースへお立ち寄りいただけましたらと存じます。

質の高いトレーニングデータの必要性に対する考えはさまざまかもしれません。しかし、人工知能（AI）や機械学習のプロセスにおいて何より重要な要素は、「質の高さ、安全性、人間のアノテーションが施されたトレーニングデータ」であるという点は広く認識されています。 

ヘルスケア業界におけるAIは近年、大きく進展しており、従来型の分析手法や臨床判断では得ることができなかった多くのメリットをもたらしています。特に、新型コロナウイルス感染症のパンデミックとロックダウンの期間中、ウイルスに関する理解を深め、即効性のある治療薬を開発するために、AIの力が必要とされました。その結果、医療施設や研究施設のデジタル化に拍車がかかっています。 こうした流れをうけ、2020年第3四半期には、医療関係のAIへの投資額は20億ドルに達しました。このような目覚ましい成長を遂げながら、AIによるヘルスケア業界の変革はさまざまな形で続いています。 

コンピューターは与えられたデータだけに基づいて決定を下します。つまり主観的思考の介入が軽減されるのです。予測や意思決定において、人工知能（AI）が活用されるのはこのためです。 しかし、機械学習においてはバイアスがかかったデータが取り込まれることがあります。そうすると、コンピューターがバイアスがかかったデータに基づいて差別的な決定を下したり、バイアスがかかった結果を出力したりすることになるのです。