2016年の「Googleショック」に本当にショックを受け、MTを業務に取り入れる可能性を探ってきた。社内で既存のMTエンジンを試してみたものの、これでは翻訳者は楽にならない、と。それならいっそ社内で医薬専門のMT開発を行い、社内で業務に活かせないものかと試行錯誤を繰り返してきた。

用語を含め精度は上がったものの、前後を読み込み、参考資料に合わせるなどの対応をする翻訳者にはかなわない。PMや翻訳者からの「使えない」「ない方がまし」という厳しい評価を受けながら、くじけずに頑張ってきた。

昨年から専門性の高いコーパスづくりを強化し、用語や表現などの精度を向上させた。トップPMや翻訳者は絶賛するものの、PMや翻訳者の力量に大きく左右されるし、難易度の高い原稿など、どんな原稿でも翻訳できる翻訳者にはかなわない。

それでもスピードのアドバンテージはAIにはかなわない。

PMや翻訳者がどう利用するかは別として、社内、学内の調査資料や論文など、とにかく資料の内容を正確に知りたい、英語でドラフトを書きたい人など、内容がわかっているから自分で修正できる人には有効である。使いやすさとセキュリティー強化を加え、誕生したのがAIKO SciLingualだ。通常の翻訳サービスとは別のサービスと考えている。

医薬開発や研究のスピードアップにAIが大きな助けになるはずである。機械でできることは機械に任せ、人しかできないことを現場の人に携わってほしい。AIは賢いが、結構とんでもない間違いもする。それを「面白い」と思ってもらえたら。毎日が「忙しい」を、「楽しい」に変えたいと真剣に願っている。3人で月3万円、今なら無料トライアル実施中。この機会、AIKOを是非試してみてほしい。

「医学・医薬に特化したAI翻訳の実力、効果的な使い方」講演録で確認ください。https://www.asca-co.com/blog/report/entry20211129185653.html

AIKO SciLingualの詳細は、https://www.asca-co.com/lp/