AI翻訳ツール8選｜精度・セキュリティ・活用事例で選ぶ

世界規模でビジネスを展開する企業が増え、在宅勤務も一般的になった今、多言語への対応力は欠かせない要素となっています。

最近はAIを活用した翻訳技術が、業務効率化にとどまらず、情報伝達の可能性を大きく広げる革新的な手段として注目されています。

とはいえ、「自社に最適な翻訳システムはどれなのか？」の答えは、利用シーンや求める品質によって異なるのが現実です。

「翻訳ツールの精度やセキュリティ、コストはどれくらい違うの？」と悩む方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、2025年時点で信頼性や導入実績の高い主要な翻訳システムをピックアップし、最新の学術研究や公的機関、大手企業のデータをもとに「精度」「安全性」「導入事例」の3つの観点で詳しく比較・解説します。

多様な組織や個人のニーズに応じた“翻訳ツール選び”のヒントとして、ぜひご活用ください。

この記事でわかること

AI翻訳ツールの種類と進化
AI翻訳ツールの利点と課題、セキュリティ対策
AI翻訳ツールの活用事例と今後の展望

AI翻訳ツールの基本理解

まずは、「AI翻訳ツール」とは何か、そして従来の機械翻訳とどこが違うのか。

ツール選びの前に知っておきたい基礎知識について、わかりやすく解説します。

AI翻訳ツールとは何か？

AI翻訳ツールとは、人工知能を活用して複数の言語間でテキストや音声を自動翻訳するソフトウェアやアプリケーションのことです。

メールやチャットのやり取り、会議資料の作成、海外チームとの情報共有など、ビジネスシーンでも広く利用されています。

例えば、英語で書かれた契約書の和訳、海外出張時の現地スタッフとのコミュニケーション、Webサイトの多言語化対応など、利用シーンは多岐にわたるでしょう。

現在市場には、DeepL、Google翻訳、Microsoft Translator、Amazon Translate、iTranslateなど、多彩なツールやアプリが登場しています。

用途や操作性、対応言語数などに違いがあるため、目的に合わせて選ぶことが重要です。

AI翻訳の仕組みと技術

今、主流となっているAI翻訳は「ニューラル機械翻訳（NMT：Neural Machine Translation）」という技術がベースです。

これは従来よりも文脈理解が得意で、「人間に近い自然な翻訳」ができるのが特徴です。

NMTは膨大な多言語データをAIが自動で学習し、「前後のつながり」や「言い回し」をくみ取って、より自然な訳文を生成します。

例えば、単語を一つひとつ訳すのではなく、文章全体の意味を読み取ったうえで訳し方を選ぶことができます。

AIは原文を「数値データ」に変換し、多層構造の「ニューラルネットワーク」で意味やニュアンスを抽出。そのパターン学習をもとに、訳文を組み立てます。

一方で、専門用語や業界固有の新しい言葉には弱いため、翻訳後に「用語集の活用」や「人によるチェック（ポストエディット）」が必要になる場面もあります。

NMT技術の登場によって、従来よりも格段に読みやすく、業務で使える品質の機械翻訳が普及したのが、近年の大きな進歩です。

従来の機械翻訳（ルールベース・統計ベース）との違い

従来の機械翻訳には「ルールベース機械翻訳（RBMT）」と「統計ベース機械翻訳（SMT）」という仕組みがありました。

RBMTは文法や単語の変換ルールを人が定める方式で、例外的な表現や複雑な文には弱い傾向がありました。

SMTは、過去の訳文データを分析して「よく使われる単語やフレーズの組み合わせ」を確率的に計算し翻訳する方式ですが、文脈全体を深く理解するまでには至りませんでした。

こうした課題を受けて登場したのが「NMT（ニューラル機械翻訳）」です。

NMTでは、大量の文章データからAIが自動的に言語のパターンを学び取ることで、より自然な訳文を生成できます。

ただし、NMTにも進化の歴史があります。初期のNMTモデルでは「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」という手法が使われていました。

RNNは文章を順番に一つずつ処理し、前の単語や文の情報を保持しながら訳を生成する仕組みです。

しかし、文章が長くなると、前の情報が途中で薄れてしまい、文脈全体をうまく反映できないという課題がありました。

このRNNの限界を乗り越えるために登場したのが、次に紹介する「Transformerモデル」です。

革新的なTransformerモデルの登場

2017年、Googleが発表した「Transformer（トランスフォーマー）」は、NMT（ニューラル機械翻訳）に大きな革新をもたらしました。

現在では、多くのAI翻訳ツールや大規模言語モデル（LLM）で標準的に使われている、まさに現代のAI技術の基盤となるモデルです。

Transformerの最大の特徴は、文章全体を一度に広く見渡し、「単語と言葉のつながり（文脈）」を総合的に理解できる点です。

従来の手法では難しかった長文や複雑な文章の翻訳も、前後の流れや意味を踏まえて、より自然で高精度な訳文が作れるようになりました。

例えば、

長い契約書やビジネスメールも、文脈を崩さず自然に翻訳できる
専門用語が多い文書でも、全体の流れに沿った訳文になる

このTransformerの登場により、AI翻訳の精度や実用性は格段に向上し、今では多くの企業が業務の中で活用するほど、AI翻訳が身近で信頼できるツールになっています。

多様な媒体に対応するマルチモーダル翻訳

近年は、テキスト（文字）だけでなく、音声や画像も一緒に翻訳できる「マルチモーダル翻訳」が注目されています。

例えば、YouTubeの自動翻訳機能は、動画内の音声やテキスト情報を分析し、字幕として多言語に変換するマルチモーダル翻訳の一例です。

これらは、AIが文章だけでなく「会話の録音」「写真に写った文字」など、さまざまな情報も自動で認識し、他の言語に訳してくれる技術です。

例えば、

海外出張での会話：「録音した会議の内容」をそのまま文字起こし＆翻訳
資料やパンフレット：「写真を撮るだけで中の英文も自動で日本語に変換」
旅行先での看板やメニュー：「スマホで撮影→即翻訳」など

こうした技術は、Meta（旧Facebook）の「SeamlessM4T」やGoogleの「Gemini」など、最新のAIサービスで実用化が進んでいます。

また、NICT（国立研究開発法人情報通信研究機構）の「VoiceTra」は、日本でも多く使われている音声翻訳アプリです。

スマホに話しかけるだけで、複数の言語へリアルタイムに通訳してくれるため、日常のコミュニケーションや海外旅行でも非常に便利です。

今後は、音声や画像も含めた多様な情報を「まとめて翻訳」できる時代が、いよいよ本格的に到来しようとしています。

品質管理技術の最新動向

AI翻訳が「本当に使えるかどうか」「人間の手をどこまで省略できるか」を左右するのが、品質管理（クオリティコントロール）技術の進化です。

Quality Estimation（QE：品質推定）

最近は「Quality Estimation（QE）」という技術が注目されています。

これはAI自身が「この訳はどのくらい正確か？」を自動で判定してくれるもので、人がすべてをチェックしなくても、訳文の質を瞬時に見極めることができます。

例えば、「この訳は90点」「この部分は要注意」など、AIが事前に「品質アラート」を出してくれるため、大量の翻訳や短納期案件でも安心してAI翻訳を活用できるようになっています。

アダプティブ翻訳

もうひとつ注目したいのが「アダプティブ翻訳」です。

この技術は、ユーザーや企業ごとに「よく使う専門用語」や「独自の言い回し」をAIが記憶し、使えば使うほど、そのユーザー専用に最適化された訳文を出してくれる仕組みです。

つまり、自社のブランド用語や、部署ごとでよく使う専門用語がAIに学習されるため、訳文のばらつきや修正が減り、結果として社内のワークフロー効率化にもつながります。

研究・実装のトレンド

こうした技術は、ACLやWMTといった世界的な言語学・翻訳技術の国際会議で、毎年最先端の研究や導入事例が発表されています。

中でも、WMTの「Quality Estimation shared task」では、さまざまなAI翻訳モデルが「品質評価の自動化」で競い合い、進化が加速しています。

大規模言語モデル（LLM）による翻訳とは？

最近のAI翻訳で話題なのが、「大規模言語モデル（LLM）」を活用した新しい翻訳技術です。

これまでのAI翻訳（NMT）は「たくさんの対訳データ」を使って訳し方を学んできました。

一方、LLMはニュース、SNS、百科事典、小説など、あらゆるジャンルのテキストを幅広く学習しています。

そのため、単なる単語や文法だけでなく、文章全体の流れや文脈、話し手の意図まで理解できるのが大きな特徴です。

代表的なモデル

ChatGPT（OpenAI）
Gemini（Google）
Claude（Anthropic）
などが有名です。

これらのAIは、翻訳だけでなく要約や言い換え、質問への回答など「＋αの作業」も得意です。

例えば「この文章をもっとわかりやすく直して」「丁寧な表現にして」など、さまざまな指示にも柔軟に対応できます。

LLM翻訳の強み

一文ずつでなく、段落全体の流れを崩さず訳す
「親しみやすい表現」や「論文向けの表現」など、用途に合わせて訳し分けができる
必要に応じて要約や説明も自動で付けてくれる

こうした「人間らしい自然な訳し方」や「柔軟な対応力」が、従来型AI翻訳と大きく違うポイントです。

実際、ビジネス現場のメールや資料作成、社内外のコミュニケーションなど「使う場面の幅」がどんどん広がっています。

NMTとLLMによる翻訳の違い

AI翻訳の主流である「NMT（ニューラル機械翻訳）」と、新たに台頭してきた「LLM（大規模言語モデル）」は、その仕組みや得意分野に明確な違いがあります。

項目	NMT（ニューラル機械翻訳）	LLM（大規模言語モデル）
代表例	DeepL、Google翻訳、Microsoft Translator、Amazon Translate	ChatGPT（GPT-4）、Gemini、Claude
学習データ	対訳データ中心（同じ意味の文ペア）	あらゆる文章＋一部対訳
得意分野	一般文書・業務文書・Web翻訳	長文・会話・要約・説明・意図把握
強み	早い、正確、たくさんの言語に対応	文脈の理解・自然な表現
苦手分野	文脈や会話のニュアンス、専門用語や新語への対応	厳密な業界用語や法律・医療などの正確性
ユースケース	契約書や社内報告書、サイト翻訳	メール、カスタマー対応、要約など

ポイントまとめ

NMT（ニューラル機械翻訳）は「正確・高速」な大量処理が得意。社内の文書や公式な資料におすすめ。
LLM（大規模言語モデル）は「文脈や会話の自然さ」「指示どおりの柔軟な訳」が得意。やりとりや説明・要約などに便利。
最近は両方のメリットを組み合わせた「ハイブリッド」型も登場。利用シーンに合わせて使い分けるのが最適。

AI翻訳ツールの利点と課題

AI翻訳ツールは、翻訳の効率アップやコスト削減に大きな力を発揮しています。

特に多言語対応が当たり前になった今、使いこなす企業がどんどん増えています。

一方で「どんな点に注意が必要か？」を知っておくことが大切です。

AI翻訳ツールの利点

AI翻訳の大きな利点として「価格」と「利便性」が挙げられます。以下に詳しく見ていきましょう。

1.コストダウンが可能

人手による翻訳よりも格安。外部への委託や人件費を抑えつつ、大量の翻訳作業にも対応できます。

2.翻訳速度が速く24時間使える

人間とは比較にならないほどの速度で、夜間・休日でも即翻訳。急な依頼や海外とのやりとりでも困りません。

3.対応言語がとても多い

Google翻訳やDeepLなど主要ツールは、100以上の言語に対応。多国籍ビジネスでも安心です。

4.簡単に始められる

特別な知識や設定は不要。Webやアプリから手軽に利用できるため、ITに詳しくなくてもすぐ使えます。

5.業務自動化と連携が可能

他システムやチャットツールと連携できるものもあり、業務フロー全体の効率化にもつながります。

AI翻訳ツールの課題

AI翻訳ツールは便利ですが、以下の3つは特に注意が必要です。

1.翻訳精度の限界

専門分野は要注意
医療・法律などの翻訳では、誤訳や意味のズレが発生しやすく、AIだけに任せるとリスクがあります。

特に専門用語は、辞書や用語集との連携・人のチェックが不可欠です。

「ハルシネーション」現象
AI翻訳には「ハルシネーション」と呼ばれる、AIが学習データにない情報を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象が起こることがあります。

AIが流暢な文章を作成する能力が高いからこそ、誤った情報でももっともらしく表示されてしまうため、翻訳された固有名詞や数字、事象については、注意深く確認する必要があります。

2.文化的ニュアンスの反映が難しい

直訳になりやすい
ユーモア・皮肉・慣用句など、微妙な言い回しや現地独特の表現は、うまく訳しきれないことが多いです。

意味が伝わらないケースも
文化や背景を知らないと、意図と違う訳文になる場合もあります。

3.ツール選択が複雑

選択肢が多すぎて迷う
主要ツールだけでも機能・価格・対応言語などが違い、自社に最適なものを選ぶのが難しい場合もあります。

セキュリティ・データ管理の違い
無料／有料・企業向けなどでデータの扱いも異なるため、「利用規約」や「データ取り扱い方針」の事前チェックが必要です。

便利なAI翻訳ですが、専門分野や文化的な要素、そしてツール選びには「人の目」と「事前確認」が重要です。

必要に応じて専門家やIT部門とも相談しながら、適切な運用を心がけましょう。

ビジネスで安心して使うためのセキュリティ対策

AI翻訳ツールは便利ですが、「入力した内容が外部に漏れないか」「企業の機密情報を翻訳しても大丈夫か」といった不安を持つ方も多いでしょう。

実は、無料版と有料版ではデータの取り扱いが大きく異なります。

現場でありがちな「誤解」や「油断」を避けるためにも、以下のポイントを必ず押さえましょう。

無料版AI翻訳サービスのリスク

無料で使える翻訳サービスは便利ですが、多くの場合「入力したテキストデータが一時的に保存され、サービス品質向上やAIモデルの学習に使われる」と明記されています。

そのため、機密性の高い情報や顧客データは「無料版では入力しない」のが鉄則です。
（例：Google翻訳無料版、DeepL無料版など）

利用規約を事前に必ず確認しましょう。

有料版・法人向けサービスの強み

一方、有料版や法人向けAI翻訳サービスは「入力データをAI学習に使わない」「アクセス管理・暗号化が徹底されている」場合が多く、企業利用にも適しています。

Microsoft Translator（Azure基盤）やDeepL Proなどは、「学習への利用停止」や「データ保存なし」設定ができるのが特長です。

社内のセキュリティ規程やISO認証、GDPR（欧州一般データ保護規則）対応も事前にチェックを。
契約書・NDA・顧客データの翻訳は「有料プラン＋法人契約」が原則。

契約書や機密文書を翻訳する際の注意点

AI翻訳サービスの利用規定や、自社・顧客のガイドラインに「外部クラウド利用禁止」「オンプレミス必須（社内サーバー限定で動かすことが絶対条件、クラウド不可）」などのルールがある場合も少なくありません。

経済産業省も「営業秘密や個人情報の流出リスク」に注意喚起しています。

契約書や重要な社内資料は、必ず自社ガイドラインに沿って運用してください。

大手製造業や法律事務所では、外部への情報流出リスクを避けるため、自社サーバー内で動作する「オンプレミス型」翻訳ソフトや、外部通信を遮断した専用環境での導入が進んでいます。

セキュリティ運用の具体的チェックポイント

クラウド or オンプレミス：機密性に応じて適切な運用形態を選択
API連携時のセキュリティ：暗号化・認証・アクセス管理の有無を確認
自社ポリシー・法令順守：GDPRや日本の個人情報保護法に合致しているかを必ずチェック

「とりあえず翻訳してみよう」で事故が起きがちです。

利用規約・データ管理・自社基準を最初に確認し、「これはAI翻訳に流して大丈夫か？」を最後まで意識しましょう。

「最終的な責任は自分たちにある」という意識が、企業トラブルの防止に直結します。

項目	Google Gemini（生成AI）	Google翻訳（Google Translate）
モデルの種類	大規模言語モデル（LLM／マルチモーダル）	ニューラル機械翻訳（NMT）
主な機能	翻訳＋会話生成＋要約・説明・指示応答	テキスト自動翻訳
表現の自然さ	より自然で柔軟な言い換え・会話表現が可能	直訳寄り、シンプルな表現が中心
カスタマイズ性	指示文や用途別に出力調整ができる	カスタマイズは限定的
連携・応用	Google Workspaceなど多彩な連携可	アプリ単体またはAPIで利用
料金体系	無料＋有料プラン（月額制・追加機能あり）	無料（APIは従量課金）
主な用途	会話生成、要約、解説、AIチャット	標準的な文章・単語・短文の翻訳

AI翻訳ツールの選び方

AI翻訳ツールを導入するときは、「翻訳精度」「対応言語数」「セキュリティ」など複数の視点で比較することが大切です。

自社や現場の用途に合ったサービスを選ぶことで、ミスや事故を防ぎながら効率化・安全性を高められます。

翻訳精度の確認

まず、自動翻訳の精度を必ず確認しましょう。

実際にいくつかのサンプル文章を使って翻訳し、その結果がどれだけ正確かを比べることが大切です。

さらに、過去の評価データや第三者機関のレポートを参考にすることで、各ツールの強みや弱点を把握できます。

また、サービスごとの修正レポートやアップデート履歴をチェックすることで、どの程度の誤訳が発生しやすいか、またどれくらい改善が進んでいるかも判断材料となります。

対応している言語数とフォーマット

次に注目したいのは、対応言語の数や翻訳できるファイル形式です。

Google翻訳やMicrosoft Translatorのように「100言語以上」に対応するツールもあれば、DeepLのように「主要言語に絞って高精度」を追求するサービスもあります。

さらに、WordやPowerPoint、PDFファイルに直接対応できるかどうかも、実際の業務では意外と重要なポイント。

現場の運用に直結する部分なので、ぜひ比較の際にチェックしておきたい項目です。

セキュリティ対策

無料の翻訳サービスを利用する場合、入力した内容がサーバーに保存されたり、AIの学習データとして使われたりすることがあります。

機密文書や個人情報は絶対に入力しないよう注意しましょう。

有料版や法人向けプランの場合は、ISO認証（国際標準化機構による品質管理認証）を取得しているか、データの削除や保存なし設定、オンプレミス（自社運用）対応の有無などを必ず確認してください。

実際に「翻訳サービスからの情報流出事故」も起きています。自社のセキュリティポリシーや業界ルール（GDPRなど）との整合性も忘れずにチェックしましょう。

AI翻訳の活用事例

AI翻訳ツールはビジネスだけでなく、教育や専門分野などさまざまな場面で活用されています。

適切な使い方を知ることで、業務効率や学習効果の向上につなげることができるでしょう。

ビジネスでの活用

多言語対応のAI翻訳サービスを活用すれば、国際的な顧客やパートナーとのコミュニケーションが格段にスムーズになります。

例えば、社内外のメールやドキュメントを自動翻訳することで、海外拠点や現地スタッフとのやり取りもタイムラグなく進みます。

現場でよくある使い方

定型文メールや契約書のテンプレートをAI翻訳で素早く下訳
多国籍チーム向けに会議のリアルタイム字幕表示（AWS連携の音声翻訳システムなど）

さらに、イベントやセミナーではリアルタイムで複数言語の字幕を出したり、動画・配信の自動多言語化も簡単に実現できます。

ただし、AI翻訳は導入時のセキュリティ要件や社内規定のチェックがとても重要です。

特に機密情報を含む場合は、無料版の利用や外部クラウドへのアップロード可否を必ず確認しましょう。

教育分野での活用

AI翻訳は教育現場でも広がっています。

語学学習や海外の論文・資料の読解補助としてはもちろん、「授業のリアルタイム字幕」「教材の自動翻訳」などで実際に成果を上げている大学・高校も増えています。

具体的な事例

留学生や多文化クラスでのリアルタイム字幕表示（文部科学省や立命館大学の事例）
専門分野の教材をAI翻訳し、理解しやすい日本語で提供
聴覚障がい学生への学習支援として、字幕や自動翻訳を活用

専門用語や日本語特有の表現はまだ完全とは言えません。
重要な内容は、人の目で最終チェックを行いましょう。

AI翻訳の未来

AI翻訳技術は急速に進歩を続けており、その影響はビジネスや教育、社会全体に広がっています。

ここでは、最新技術の動向や今後の展望、人間翻訳者との共存について見ていきましょう。

技術の進化と展望

OpenAIやMicrosoftなどが開発を進めている高精度な言語モデルの影響で、翻訳の品質は着実に向上しています。

特にGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の採用で、より自然で正確な翻訳が可能になりました。

品質向上のための研究も活発に進められており、今後はさらに複雑な表現や専門的な分野にも対応できるAI翻訳が増えていくと期待されています。

これからの時代、AI翻訳サービスを最大限に活用するためには、最新の技術やトレンドを常にキャッチアップしておくことが大切です。

人間翻訳者との共存

AI翻訳の精度が上がっても、人間翻訳者の役割がなくなることはありません。

AIが大量のデータ処理や迅速な翻訳を得意とする一方で、文化的背景や文脈、専門用語のニュアンスを深く理解し、適切に表現するのは人間翻訳者の強みです。

したがって、AIと人間翻訳者が連携することで、精度やスピード、柔軟性を兼ね備えた翻訳サービスが実現できるでしょう。

異なる言語や文化の理解を深めるためにも、両者の協力が今後ますます重要になると考えられています。

AI翻訳ツール導入の成功に向けて

AI翻訳ツールは日々進歩しており、翻訳精度や対応言語数、セキュリティ対策など、さまざまな視点から主要なツールを比較して選ぶことが大切です。

ビジネスや教育、専門分野など、幅広いシーンで活用が広がる中、今後もさらなる利便性や品質向上が期待されています。また、AIと人間の翻訳者が協力することで、より高品質な翻訳サービスを実現できるでしょう。

その一方で、機密情報の管理や各ツールの利用規約にも十分注意が必要です。常に最新の技術動向と安全な使い方を押さえ、自社の目的やニーズに合ったAI翻訳ツールを賢く選び、活用していきましょう。

FAQ｜よくある質問と回答

AI翻訳ツール選定や活用について、Q&A形式で回答します。「導入前に気になること」「間違いやすいポイント」など、実際の現場でよく寄せられる質問を見てみましょう。

Q：AI翻訳ツールは無料で十分？有料版とどう違う？

A：日常利用や簡易な翻訳であれば無料版でも十分な場合が多いですが、業務利用や大量に翻訳する必要がある場合は有料プランが推奨されます。

有料版ではセキュリティ強化、専門用語対応、カスタム辞書、法人向けサポートなど、ビジネスに不可欠な機能が充実しているためです。

社内・顧客データを扱う場合は有料版や法人契約を検討しましょう。

Q：専門分野（医療・法務・ITなど）でもAI翻訳は使える？

A：専門分野でもAI翻訳は活用できますが、誤訳リスクがあるため人手による校正との併用が推奨されます。

DeepLやGoogleの一部プランでは専門用語対応機能が提供されているものの、最終チェックは専門家の確認が望ましいでしょう。

本記事の「翻訳精度の制約」の見出しも併せてご覧ください。

Q：AI翻訳を使うときの情報漏えいリスクは？

A：機密情報を扱う場合は、有料プランや法人向けプランの利用を強く推奨します。

無料のAI翻訳ツールや個人向けツールは、入力データをサービスの学習や改善に利用する場合があるためです。

有料プランや法人向けプランでは「入力データは学習利用しない」と設定が可能なことが多いですが、必ず事前にプランの利用規約やセキュリティポリシーを確認してください。

さらに厳格なセキュリティが必要な場合は、外部クラウドにデータを送信しないオンプレミス型の導入の検討も必要でしょう。

Q：AI翻訳と人間翻訳、どちらを選ぶべき？

A：コストやスピード重視ならAI翻訳が適しています。

一方で、きめ細やかなニュアンスや高度な専門性が必要な場合は人間翻訳、もしくはAI翻訳と人間の校正を組み合わせた「ポストエディット」が必要です。

現在はAIで下訳を作成し、それを人間が校正する「AI翻訳＋人手校正」の併用運用が主流となっています。

【使用AI】

ChatGPT 4.1　2025年8月時点
Gemini2.5Pro　2025年8月時点
Perplexity　2025年8月時点
ChatGPTo3　2025年8月時点
Claude sonnet 4　2025年8月時点
ChatPdf　2025年8月時点

【出典】

文部科学省令和6年版科学技術・イノベーション白書第１章新時代を迎えたAI
国立研究開発法人情報通信研究機構国立研究開発法人情報通信研究機構の業務の実績に関する評価書令和5年度
 arXive Scaling Laws for Downstream Task Performance in Machine Translation
Google Attention is All You Need
Meta SeamlessM4T—Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation
国立研究開発法人情報通信研究機構先進的音声翻訳研究開発推進センター VoiceTra
ACL Anthology Findings of the WMT 2024 Biomedical Translation Shared Task: Test Sets on Abstract Level
独立行政法人情報処理推進機構産業サイバーセキュリティセンターテキスト生成AIの導入・運用ガイドライン
 Google Google Terms of Service
Microsoft Azure コンプライアンス
 総務省経済産業省 AI事業者ガイドライン
 European Commission Data Act explained
経済産業省不正競争防止法営業秘密～営業秘密を守り活用する～
DeepL DeepL’s next-gen LLM outperforms ChatGPT-4, Google, and Microsoft for translation quality
Google Google 翻訳-スマートフォンやパソコンで使える高性能翻訳アプリ
 Microsoft Learn Azure and other Microsoft cloud services compliance scope – Azure Government
Amazon Translate Security in Amazon Translate
App Store iTranslate Translator
独立行政法人情報処理推進機構セキュリティセンター中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン
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文部科学省初等中等教育段階における生成AIに関するこれまでの取り組み
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 OpenAI GPT-4
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Frontiers Exploring ChatGPT’s potential for augmenting post-editing in machine translation across multiple domains: challenges and opportunities