アナリストの視点：言語AIは製造業をいかに変革するか

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Forrester Consultingによる直近の調査では、製造業界の企業の85%が、今後1年以内にAI搭載ツールまたは生成AIツールを自社のビジネスアプリケーションに優先的に導入する予定であることが分かりました¹。このような中、貴社ではAI導入に対しどのような対策が取られているでしょうか。

DeepLは、企業によるAI導入計画を支援するため、Forresterと共同で最新ウェビナー「2025年：言語AIは製造業をいかに変革するか」を開催しました。オンデマンド配信の本ウェビナーでは、ForresterのアナリストMartha Bennett氏とKathleen Pierce氏、およびDeepLのリードプロダクトマーケティングマネージャーJoy Uzuegbuが、製造業におけるAI導入について各自の洞察を提供しています。ウェビナーの内容は以下の通りです。

  • 製造業の企業が直面するコミュニケーションの課題と業績に与える影響
  • AI導入のグローバルな動向に関するDeepLとForresterの最新インサイト
  • 言語AIでコミュニケーションの溝を埋め、高い費用対効果を得ている企業の実例

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ウェビナーの内容については引き続き本記事をお読みください。またはウェビナー全編をこちらからご覧ください。

2025年の言語の壁：軽視すべきでない課題

英語を実用レベルで話せるのは、世界人口のわずか20%であることをご存じですか²？このような状況下で、グローバルなメーカーが言語の壁に直面するのは当然のことだ言えます。しかし、認識の齟齬や誤った情報の伝達は、製造現場やサプライチェーンに混乱を招き、代償の大きい誤りにつながりかねません³。

このようなコミュニケーションの問題はグローバルオペレーションの難度を一気に引き上げます。これは複雑で専門性の高い技術情報を必要とする場合には尚更です。また、グローバルに事業を展開する場合、各市場の規制やオペレーションの手順を明確に理解する必要があるため、言語の壁は事業拡大の阻害要因にもなります。 

加えてフォーブス誌が実施した調査では、およそ半数の回答者が質の低いコミュニケーションが生産性に悪影響を与えていると指摘しました。製造業の企業にとって、言語の壁は依然として軽視できない課題であることは明らかです⁴。  

AIは単なる一過性のもの？

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「AIは製造業のあらゆる分野や業務において、ますます重要な役割を担うようになります」 Forrester VP、主席アナリスト Martha Bennett氏

AIの技術は様々であり、生成AIはその一部に過ぎません。未だ開発途上にある技術ですが、全体としてAIは今後も存続するというのが専門家の見解です。 

Bennett氏によると、AI導入に関して製造業界は決して後れをとってはおらず、Forresterの直近の調査では同業界の回答者の85%がAIの導入を優先事項に挙げていました⁵。実際、AIはすでに製造業の多くの企業で定着しており、特に予測アナリティクスや翻訳の分野では大きな変革をもたらしています。

新時代を象徴する言語AI

ウェビナーの中でPierece氏は、AIが台頭する以前の製造業界では、必要最低限の情報しか翻訳されてこなかったと指摘します（翻訳はコストと時間のかかる業務でした）。しかし、言語AIの登場によって翻訳されるコンテンツの量が激増しました。製造業の企業にとって、ビジネスの内外を問わず、シームレスなコミュニケーションは業界を大きく変えました。技術文書や顧客との会話をすべて、瞬時に、しかも高い品質で翻訳できるようになったことで、製造現場からコンプライアンスチームに至るまで、すべての関係者が効果的に連携し生産性と効率を向上できるようになりました。 

「私はローカライゼーションに長く携わってきました。従来、企業のローカライゼーションはアセットごと、プロジェクトごとに行われるものでした。今はまったく違います。私たちはユビキタス・ローカライゼーションの時代に突入しているのです」Forrester Consulting 主席アナリストKathleen Pierce氏

例えば顧客や取引き相手との接点を考えてみましょう。これにはマーケティング活動から技術資料の共有、顧客サポート、グローバルサプライチェーンまでが含まれます。AI翻訳を利用すれば、企業はこれらの接点で必要とされる情報をすべて、いつでも、必要な時に翻訳できます。Pierce氏が指摘するようにこれは「ゲームチェンジャー」となる変化です。

過小評価すべきでない現状維持が抱えるリスク

AI翻訳ツールの導入を検討する際、重要な検討項目に現状維持がもたらすリスクがあります。貴社の製造工程に関わる言語が何言語あるか数えてみてください。また、顧客やコンプライアンス担当者、事業パートナー、自社の従業員まで、どれだけのステークホルダーがいるか考えてみてください。最後に、翻訳を必要とする情報や接点がどれだけあるか考えてみてください。これには多くの関係者と共有する技術資料やサプライチェーンの資料、社内の申請書や提携業務のプラットフォーム、ウェブサイトなどが含まれます。そして、現状維持のリスクを測るために、以下の3つの質問を自らに問いかけてください。

  • それぞれの言語、関係者、情報や接点においてコミュニケーションのエラーが起こるリスクはどの程度あるか？ 
  • どの程度の確信を持って、情報の受け手が原文のままの情報を正確に理解できると考えられるか？
  • 上記の質問で想定した情報の受け手や関係者との接点で、コミュニケーションのエラーはどのような問題を引き起こすか？ 

複雑な内容の翻訳や、細かな配慮を必要とする翻訳は今でも人によるチェックが必要です。しかし、人間によって訓練されたAI翻訳エンジンは、翻訳作業の負担を大幅に軽減できます。これは、以前は不可能なことでした。 

Pierce氏はまた、DeepLのLLM（大規模言語モデル）のような特化型の言語モデルは、ネット上にある特別に訓練されていないツールとは明らかに異なると指摘します。なぜなら、DeepLの言語モデルは安全性を重視し、独自データを用い、厳選された言語専門家によって訓練されているからです。そのため、DeepLはビジネスでの利用でも高い信頼性を発揮します。

詳細はウェビナーで

最新ウェビナー「2025年：言語AIは製造業をいかに変革するか」では、製造業の業務システムと事業成長を加速させるためにAIをどのように取り入れることができるか、専門家による見解をまとめて紹介しています。言語AIが製造業をどのように変えていくのか、オンデマンド配信をぜひご覧ください。また、DMG森精機株式会社、日本航空電子工業株式会社（JAE）、パナソニック コネクト株式会社などのお客様企業が、DeepLを活用してコミュニケーションの改善と効率性向上を実現されている様子もご覧いただけます。  

知識は力となります。業界を代表するアナリストの洞察を取り入れ、今後のAIの利活用にお役立てください。

こちらからウェビナーを視聴

¹ Forresterによる優先事項に関する調査 2024年

² Pearson “How English empowers your tomorrow” 2024年3月

³ Axios HQ "2024 State of Internal Communications" 2024年9月24日アクセス

⁴ Forbes Media.“The State of Workplace Communication in 2024,” 2023年3月8日

⁵ Forrester 優先事項に関する調査 2024年

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