AI によるクライアントサイド翻訳

グローバルなカスタマー サポートを強化する、試験運用版の Translator API をご紹介します。

Maud Nalpas
Maud Nalpas
Kenji Baheux
Kenji Baheux
Alexandra Klepper
Alexandra Klepper

公開日: 2024 年 5 月 16 日、最終更新日: 2024 年 9 月 17 日

ビジネスを国際市場に拡大するには多額の費用がかかります。市場が増えるほど、サポートする言語も増える可能性があります。また、言語が増えると、販売後のサポート チャットなどのインタラクティブな機能やフローが課題になる可能性があります。英語を話すサポート エージェントしかいない場合は、英語が母国語ではないユーザーが、発生した問題を正確に説明するのが難しい場合があります。

AI を使用して、複数の言語を話すユーザーのエクスペリエンスを改善し、リスクを最小限に抑えながら、追加の言語を話すサポート エージェントに投資する価値があるかどうかを確認するにはどうすればよいですか?

一部のユーザーは、ブラウザの組み込みのページ翻訳機能やサードパーティ製ツールを使用して言語の壁を克服しようとしています。ただし、ユーザー エクスペリエンスは、アフター サポート チャットなどのインタラクティブな機能に比べて劣ります。

翻訳が統合されたチャット ツールでは、遅延を最小限に抑えることが重要です。デバイスで言語を処理することで、ユーザーがメッセージを送信する前に、リアルタイムで翻訳できます。

ただし、自動ツールで言語のギャップを埋める場合は、透明性が重要です。会話を始める前に、この翻訳を可能にする AI ツールを実装していることを明確にしてください。これにより、翻訳が完璧でない場合でも、不自然な状況を回避できます。詳細が記載されたポリシーにリンクしてください。

Google は、Chrome に組み込まれたモデルを使用するクライアントサイドの Translator API の開発に取り組んでいます。

デモチャット

ユーザーが母国語で入力し、サポート エージェントがリアルタイムで翻訳を受け取ることができるカスタマー サポート チャットを構築しました。

Translator API を使用する

この Translator API には、次の 2 つの重要なメソッドがあります。

  • canTranslate(): 言語ペアの翻訳モデルの準備ができているかどうかを確認します。モデルがすでにデバイスで利用可能である場合は "readily"、ブラウザが最初にモデルをダウンロードする必要がある場合は "after-download"、翻訳できない場合は "no" を返します。
  • createTranslator(): Translator オブジェクトを非同期で設定します。モデルのダウンロードが必要な場合は、準備が整うまで待機します。

Translator オブジェクトには次の 1 つのメソッドがあります。

  • translate(): 原文テキストを入力すると、翻訳版が出力されます。

これは試験運用版であり、現時点では Chrome に固有のものであるため、すべてのコードを機能検出でラップしてください。

const supportsOnDevice = 'model' in window && 'createTranslator' in model;
if (!supportsOnDevice) {
  return;
}

const parameters = { sourceLanguage: 'en', targetLanguage: 'pt' };
const modelState = await model.canTranslate(parameters);
if (modelState === 'no') {
  return;
}
const onDeviceTranslator = await model.createTranslator(parameters);

const result = await onDeviceTranslator.translate(input);
if (!result) {
  throw new Error('Failed to translate');
}
return result;

モデルがユーザーに利用可能になるまでに時間がかかります。これには、次の 2 つの方法があります。

  • モデルの準備ができたら、翻訳を活用した UI 要素を有効にします。
  • 翻訳にはサーバーサイド AI から始め、モデルがダウンロードされたらクライアントサイドに切り替えます。

次のステップ

ご意見をお聞かせください。解説で問題を開いて、このアプローチに関するフィードバックをお寄せください。どのユースケースに最も関心があるかをお知らせください。早期プレビュー プログラムに登録して、ローカル プロトタイプでこの技術をテストできます。