JotMeは、翻訳の「正確さ」で選ばれています。少しの誤訳も許されない会議を、毎日のように抱えている——多くのお客様がJotMeを使う一番の理由は、そこにあります。

では、なぜ「AIを使っているのに、いまひとつ伝わらない翻訳」がこれほど多いのでしょうか。

今回は、私たちがあなたのデータをどう使い、あなたの仕事に合った翻訳を実現しているのかを、包み隠さずお話しします。

そもそも、いまの翻訳ツールの多くは、文法的にはきちんと正しい訳を返します。決して「間違い」ではありません。問題は別のところにあります。同じ一文でも、文脈によって訳し方はいくつにも分かれる——ここが本質です。「この翻訳は微妙だ」と感じるとき、その多くは、話し手が何を伝えたいのか、聞き手がすでに何を知っているのかを、AIがわかっていないことが原因です。

たとえば、こんな一文があったとします。

"The model is hallucinating."

文脈がなければ、この「model」が、薬物で幻覚を見ているファッションモデルなのか、それとも事実と異なる情報を作り出しているAIモデルなのか、判断できません。

もしこのときAIが、「あなたは最近AIプロダクトを開発していて、新機能について話している」と知っていれば、迷わず後者の意味を選べます。

これはごく単純な例です。会話が複雑になり、扱う情報が増えるほど、この「文脈の取り違え」はいっそう難しい問題になります。

そこで本題です。JotMeが文脈に沿った正確な翻訳を届けるために、あなたのデータをどう使っているのかを見ていきましょう。

JotMeの翻訳は2種類

JotMeの翻訳は、大きく2つに分かれます。

1. ライブ翻訳：リアルタイム字幕と、音声から音声への翻訳
2. テキスト翻訳：文字起こし、テキスト入力、チャット

それぞれ、使う「文脈」の作り方が少しずつ違います。

ライブ翻訳が使う「文脈」

ライブ翻訳では、次のような情報を文脈として活用しています。

ユーザープロファイル

サインインした時点で私たちが把握している、あなたに関する情報です。精度を高めるために、AIエージェントがWeb上の公開情報からあなたについて調べることもあります。

業務コンテキスト

あなたが仕事で「何をしているか」です。会議メモ、JotMe Chatのやり取り、アップロードされたファイル、JotMe AIとの対話などから組み立てます。対象のお客様には、Gmail・Outlook・Notion・Google Drive・Microsoft Teamsといった業務ツールとの連携もご用意しています。連携が増えるほど、文脈はより豊かになります。

リアルタイムメモリ

いま、その会議で話されている内容です。会話が進むごとに更新され続けます。

カスタム用語・専門用語

社内用語や業界特有の言い回しは、あなた自身で登録できます。対象のお客様には、業務コンテキストから自動で更新する仕組みもご用意しています。

直前の発話とのつながり

訳文がぶつ切りにならないよう、直前の1〜2文の訳を引き継ぎます。こうすることで、会話として自然につながります。

テキスト翻訳が使う「文脈」

テキスト翻訳も考え方は同じです。ただし、音声のリアルタイムメモリの代わりに、これまでの会話の流れと過去のメッセージを使います。

ユーザープロファイルと業務コンテキストは、ライブ翻訳とまったく同じ仕組みで構築します。テキスト翻訳ならではのポイントは、次の2つです。

会話の記憶

チャットで進行中のやり取りです。メッセージを送るたびに更新されます。

直前のチャットとのつながり

直前の1〜2件のメッセージを引き継ぐことで、訳された会話の一貫性と自然さを保ちます。カスタム用語・専門用語が使える点も、ライブ翻訳と同じです。

AIで翻訳は進化した。それでも、まだ「あと一歩」がある

AIによって翻訳の質は大きく上がりました。それでも、まだ埋めきれないギャップが残っています。

先ほど触れたとおり、一文の訳し方は一通りではありません。文脈が足りなければ、AIは話し手の意図も、聞き手が期待する訳も、確信を持って選べないのです。

とはいえ、「文脈をとにかく増やせばいい」という話でもありません。文脈が多すぎると、かえって訳の質が落ちることがあります。コンテキストロット（context rot）と呼ばれる現象です。情報が多すぎると、本当に大事な手がかりをモデルが見失ってしまうのです。

さらに、速度とのトレードオフもあります。ライブ翻訳はリアルタイムのシステムです。文脈を盛り込むほど、訳を出すまでの時間は長くなります。実際、私たちの検証では、結果が出るまでに30秒以上かかったケースもありました。ライブ会話では、まず使いものになりません。

いろいろ試した結果、たどり着いた答えが「遅延はおおむね1〜5秒」です。この範囲なら、多くの人が自然だと感じ、しかも高い精度を保てるだけの文脈を確保できました。

文脈と、速度と、精度。この3つの最適なバランスをどう取るか——これは、JotMeがいままさに解こうとしている中心的な研究テーマの一つです。

私たちはこれからも、ビジネスの現場で本当に使える、できる限り正確なAI翻訳を目指して開発を続けていきます。

今回はここまで。それでは、また次回お会いしましょう。