前回までのブログにおいて、LDX hubのドキュメント翻訳処理の基本プロセスや、レイアウトや書式を維持した翻訳処理について紹介し、それらの生成AIとの連携の可能性についても触れました。
いよいよ今回は、生成AIがどのようにLDX hubと統合され、どのような活用を期待できるのか、具体的な出力例をふんだんに交えながら、LDX hubが提供する強力なドキュメント処理テクノロジをさらに深く紹介します。
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LDX hubが開発を進めてきた数々の機械翻訳エンジンへのコネクタの基本レイヤは、その開発当初から翻訳だけではなく、テキスト変換処理全般に応用できる汎用性を持つものとしての設計思想を持ち、常に改善を続けてきました。
生成AIが成長し、指示通りのテキスト変換結果を高い精度で得られるようになってきた今では、LDX hubが生成AIへの汎用的なコネクタを追加し、さらに各社の生成AIに対応することは非常に容易でした。
その結果、ドキュメント翻訳で培ってきた「レイアウトや書式を維持した翻訳処理」を、「レイアウトや書式を維持したテキスト変換処理」に応用することができるようになってきています(LDX hub DocFlexテクノロジ)。
[図: 生成AIへのコネクタの実装イメージ]
LDX hubに組み込まれた生成AI用のインターフェースには、翻訳・文法上の修正・敬体への変換・常体への変換といった、プリセットされたコマンドが存在します。しかしながら、生成AIを最大限活用するためには、自由な指示を投入できるための実装が不可欠でした。
LDX hubは、ユーザの任意の指示が生成AIに正しく伝わり、ドキュメント内の各セグメントのテキストが期待通りに変換されるためのプロンプトを生成AI向けの基本レイヤの中で構成しており、連携するすべての生成AIにおいて自由な指示を与えることが可能です。
[図: ドキュメント変換+生成AIのインターフェースイメージ]
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LDX hubが連携可能な主な生成AIサービスとモデルは下記の通りです(執筆時点)。
LDX hubに実装された生成AI用のインターフェースを使い、具体的にどのような出力を得られるかを見てみましょう。
[図: OpenAI GPT-4oによる機械翻訳の例]
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[図: OpenAI GPT-4oによる常体(だ・である調)への変換結果の例]
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[図: OpenAI GPT-4oによるカタカナへの変換結果の例]
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文体を大きく変えるような指示の場合には、単語や文字単位の書式を維持することは難しくなります。
[図: OpenAI GPT-4oによる村上春樹の小説風への変換結果の例]
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生成AIを使った出力精度の高さや自由度はいかがでしたか。LDX hubは、生成AIの進化とともに常にバージョンアップを続けています。
次回以降のブログでは、LDX hubが生成AIの最新機能をどのように活用し、連携の品質を高めているかを紹介する予定です。
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