AI によるオンデバイス翻訳

試験運用版の Translate API で、グローバルなカスタマー サポートを強化しましょう。

Maud Nalpas
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Kenji Baheux
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Alexandra Klepper
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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。市場が増えると、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に関する課題が生じ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企業の場合、ネイティブ スピーカーではないユーザーにとって、発生した問題を正確に説明するのは難しいかもしれません。

AI を使用して、リスクを最小限に抑え、他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判断しながら、複数の言語を話すユーザーのエクスペリエンスを向上させるにはどうすればよいですか？

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で、言語の壁を乗り越えようとするユーザーもいます。ただし、ユーザー エクスペリエンスは、販売後のサポート チャットなどのインタラクティブ機能と劣っています。

翻訳機能が組み込まれている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。

とはいえ、自動化ツールで言葉のギャップを埋めるには透明性が不可欠です。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。それによって期待が高まり、翻訳が完璧でなくても気まずい場面を避けられます。詳細情報が記載されたポリシーにリンクします。

現在、 試験運用版の Translate API Chrome に組み込まれたモデルです

デモチャット

カスタマーサポートのチャット機能も用意しています サポート エージェントにリアルタイムで翻訳してもらうことができます。

Translate API を使用する

Chrome は、window.model オブジェクトを使用して Translate API を公開します。このオブジェクトには、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"、ブラウザで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(): これにより、Translator オブジェクトが非同期に設定されます。モデルをダウンロードする必要がある場合は、準備が整うまで待機します。

Translator オブジェクトには、メソッドが 1 つしかありません。

  • 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 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;

ユーザーがモデルを使用できるようになるまでには時間がかかります。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 要素が有効になるまで待ちます。
  • 翻訳用にクラウドベースのモデルから始めて、その後 1 回オンデバイスに切り替え モデルがダウンロードされました。

次のステップ

ご意見をお聞かせください。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。 Explainer で問題を報告する 最も興味のあるユースケースを教えてくださいGoogle Chat では 早期プレビュー プログラムに登録して、 ローカルのプロトタイプで このテクノロジーをテストします

皆様のご投稿は、AI をすべての人にとってパワフルで実用的なツールにするために活用させていただきます。