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LDX labとは
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生成AI時代における翻訳・多言語化業務の基盤「XMAT®」
言語処理のすべてを、APIひとつで「LDX hub」
非構造テキストを構造化データへ「StructFlow」
AIが自分の出力を繰り返し検証・修正「RefineLoop」
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検証事例一覧
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XMATヘルプページ
XMAT 操作説明書
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これからのWebサイト多言語化 ― Transifexで実現する効率的ローカライズ
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生成AIによる翻訳が直面する品質の限界｜ChatGPTと機械翻訳の意外な関係 その4
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生成AIと機械翻訳、翻訳性能の違いは？ChatGPTと機械翻訳の意外な関係 その3
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【新機能リリース】XMATのQuick PEに「AIポストエディット」＆「固有表現抽出機能」が追加されました！
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二段階認証（多要素認証）で強化する情報セキュリティ｜導入時の注意点とトラブル対策
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AI自動翻訳システムを活用したIR英文情報開示支援事業のご紹介
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基本機能
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ChatGPTと機械翻訳の意外な関係
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特許翻訳DXのススメⅡ＜特許翻訳がカスタマイズに身近な理由＞
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UIローカリゼーションプロセスを劇的に改善するRigiと機械翻訳の連携
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ChatGPTと機械翻訳の意外な関係 その2
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機械翻訳を自分好みにカスタマイズ ～言語資産とカスタム機械翻訳モデルの作成～
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ChatGPT：翻訳での活用方法
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Quick PE
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SharePoint × Power Automate × Power Appsで技術文献18件を戦略ダッシュボードに変える
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生成AIに議事録を丸投げしたら、 経営判断に必要な情報の70%が消えた
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Power Automate × LDX hub で20件の議事録を全社ダッシュボードに変換する
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Copilot Studio に LDX hub MCP を接続する
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「Flowra」（仮称）100件のユーザーレビューを多軸VOC分析
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議事録をアクションアイテムへ － 11秒で5件を自動構造化
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カスタマイズ（LAC）
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品質評価 — 汎用MTエンジン vs 汎用MT＋RefineLoop（GPT-5.4）｜ 汎用MTエンジンにRefineLoopをかけると何が変わるか
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品質評価 — GPT-5.4直接翻訳 vs 汎用MT＋RefineLoop（GPT-5.4）｜ LLMで直接翻訳するのと RefineLoopを通すのは何が違うか
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付録
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品質評価 — 汎用MTエンジン vs 汎用MT＋RefineLoop（GPT-5.4）｜ 汎用MTエンジンにRefineLoopをかけると何が変わるか
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品質評価 — GPT-5.4直接翻訳 vs 汎用MT＋RefineLoop（GPT-5.4）｜ LLMで直接翻訳するのと RefineLoopを通すのは何が違うか
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