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コース概要

企業向けLLMローカライゼーションの概要

  • 企業レベルのローカライゼーション環境に関する理解
  • NMTからLLM駆動型翻訳への進化過程
  • 品質管理・ガバナンス・コンプライアンスにおける課題点の整理

ローカライゼーション用LLMモデルの概要

  • Deepseek、Qwen、Mistral、OpenAI各モデル間の比較
  • 翻訳およびポストエディティング向けモデルの微調整方法
  • モデル導入時におけるコストとパフォーマンスに関する考慮点

LLMローカライゼーション・パイプラインの設計手法

  • LLMベース翻訳システムの設計上の留意点
  • API、データベースおよびコンテンツ管理システムとの連携方法
  • LangChainおよびDockerを活用したパイプライン構築法

自動化されたLLM翻訳品質の管理手法

  • 言語品質指標(BLEU、COMET、MQM)の定義方法
  • 翻訳妥当性を検証するための自動QAエージェント構築法
  • ポストエディティングから得られるフィードバックを活かした改善サイクルの仕組み

ローカライゼーションAIにおけるガバナンス体制の構築方法

  • 人間が関与する形でのガバナンス体制の確立法
  • 追跡管理、監査ログおよび変更管理プロセスについて
  • LLMシステムにおける倫理的配慮および個人情報保護基準の遵守方法

評価・モニタリング手法の整理

  • 翻訳パフォーマンス変化や質的変動を把握するためのモニタリング手法
  • オープンソースツールを用いたリアルタイム警告およびログ管理法
  • 品質管理チーム向け監査用ダッシュボードの導入方法

企業レベルでの統合とワークフロー自動化法

  • LLM翻訳パイプラインをCMSやTMSシステムに組み込む手法
  • 業務処理の自動化およびジョブスケジューリング方法
  • 部門間連携やバージョン管理システムの活用法

ローカライゼーションインフラの拡張およびセキュリティ対策

  • クラウド環境やオンプレミス環境における多モデル配置の拡張法
  • 安全性向上、アクセス制御およびデータ暗号化手法について
  • 企業全体でのLLM導入に向けたガバナンスベストプラクティスの提示

まとめと今後の取り組み方向性

要求

  • 機械学習および自然言語処理に関する基礎知識
  • API連携用にPythonまたはTypeScriptの実務経験
  • 企業レベルのローカライゼーション業務フローおよび各種ツールに関する知識

対象者

  • AIおよびNLPエンジニア
  • ローカライゼーション技術責任者
  • ソフトウェアアーキテクトおよび開発チームリーダー
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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