中間言語間ベクトル空間（Inter-language Vector Space：ILVS）は、当社が開発した翻訳の効率と品質両方を向上させるNLP AIフレームワークです。250の言語ペアの単語間の意味関係を調べ、繰り返される、長時間を要する作業を自動化することによって、翻訳マネージャやリンギストを支援します。

誤訳の多い機械翻訳にはストレスを覚えるものです。何通りもの訳し方が可能であったり、同形同音異義の用語が含まれていると、誤訳が起きやすいといえるかもしれません。機械翻訳の結果に既存するTMエントリを考慮させることでAIはこの課題を解決できる可能性があります。既存するTMエントリに不足する単語を埋めることによって正しい単語が正しい文脈で使用されることを確実にし、類似率の低いあいまいマッチを高いあいまいマッチへ、あるいは100％マッチにさえ変換させます。このAIツールのおかげで機械翻訳の修正に必要とされる人手による入力は平均で約30％削減されると見積もられています。つまり、ひと月で約60時間を削減できることになります。

インラインタグを手動で適切な位置に配置するのはリンギストにとってもっとも時間のかかる作業の1つです。XTM Workbenchユーザは、ターゲット セグメントでの正確な位置にインラインタグを自動的に移動してくれるXTM AIを信頼することができます。翻訳するという作業にのみ集中することが可能となり、リンギストの生産性も向上します。98%の成功率を誇るXTMの自動インラインAIツールは毎月200時間の節約を貴社の担当チームにもたらすことさえ可能です。

ゼロから翻訳メモリを構築するには数か月を要することもあります。標準的なサイズである5万セグメントを含むTMを手作業で構築するには約50時間を要すると考えられますが、XTMのAIであればほんの数分でそれが可能です。XTM AIは優良な翻訳メモリを構築するため、レガシーのソース文書とターゲット テキストをマッチングさせます。これは貴社の翻訳作業の時間を促進させるだけでなく、経費を最小でも50％は削減することになります。

XTM Cloudでは、NMTやカスタム エンジンを含めた主要な機械翻訳エンジンに対応しています。時間を節約する整備された機械翻訳を有効にして、ローカリゼーションハブであるXTMからMTプロバイダへコンテンツを送ることができます。したがって作業の大部分はNMTに任せ、リンギストは価値を生み出す作業に集中できます。

効率的な翻訳では、もっとも生産性の高い方法でTMマッチをする取得ことが必要とされます。活用度が高ければ翻訳作業もさらに迅速に進み、経費もさらに削減できます。当社では「Weighted Token Levenshtein」（WTL）という名前の、TM活用のためのアルゴリズムを独自に開発しました。ほとんど同じであるにもかかわらず通常では認識できないようなマッチングをWTLで発見できます。50％のマッチングを80％のマッチングに変身させてTMSでの活用が可能となり、いずれのTMSよりも多くのマッチングを取得できます。つまりリンギストはいずれのセグメントもゼロから翻訳する必要がなく、月平均250時間の作業時間短縮も可能となります。