グローバルなビジネス環境では、さまざまな言語で記述されたドキュメントを迅速かつ正確に処理する必要がますます高まっています。企業は契約書、技術仕様、マニュアル、Eメールなど、膨大な種類の文書を多言語で作成・管理しなければならず、翻訳やフォーマットの統一といった作業は大きな負担になっています。そこで注目されているのが、生成系AI（Generative AI）および機械翻訳の活用による自動化です。
Amazon Web Services（AWS）は、こうした課題に応えるソリューションとして、Amazon BedrockとAmazon Translateを利用したドキュメントの翻訳と標準化の自動化について解説するブログ記事「Automate document translation and standardization with Amazon Bedrock and Amazon Translate」を公開しました。本記事では、その内容をまとめ、どのようにAWSのサービスを活用することで、効率的かつ高品質な多言語文書処理が実現できるのかを詳しくご紹介します。
生成系AIと翻訳サービスを組み合わせる新たなアプローチ
従来、異なる言語で作成された文書の処理には、人手による翻訳と編集が必要でした。しかしこのアプローチでは、コストがかかると同時に、大量の文書を処理するには時間もかかるという課題があります。
AWSでは、Amazon Bedrockによって複数の生成系AIモデルを活用でき、Amazon Translateでは100以上の言語に対応した高精度な機械翻訳が提供されています。これらのサービスを組み合わせることで、原文書の取り込みから、翻訳、フォーマットの統一、そして出力までを自動化するワークフローが構築できるのです。
このソリューションは以下のようなステップで構成されています：
1. 文書の要約と構造化
2. Amazon Translateによる翻訳処理
3. Amazon Bedrockを使った文書形式の標準化
4. 結果の出力（PDF/テキストなど）の自動生成
それでは、各ステップを詳しく見ていきましょう。
1. 文書の要約と構造化：Amazon Bedrockで情報の抽出を効率化
まず最初のステップとして、元の文書（たとえばPDFやWord形式）をテキストとして処理しやすくする必要があります。生成系AIはこのプロセスで非常に役立ちます。Amazon Bedrockに組み込まれている高性能な大規模言語モデル（LLM）を使用すれば、ドキュメントの内容を要約し、セクション構造、キーワード、重要ポイントなどを抽出することができます。
たとえば長大な契約書の中から「契約期間」「対象製品」「支払条件」などのキー情報を自動で抽出し、JSONなどの構造化された形式で出力することができます。これにより、次のプロセスでも扱いやすい統一されたデータ形式が生成されるわけです。
2. Amazon Translateによる自動翻訳
次に、その構造化されたデータをAmazon Translateに渡し、高品質な翻訳を行います。Amazon Translateはニューラル機械翻訳技術をベースにしており、人間の翻訳者に迫るレベルの自然な訳文を生成することが可能です。
翻訳時は、抽出したキー情報を活かしながら、各言語の文化や表現スタイルを考慮した自然な文章を生成するようにします。さらに、特定分野に応じた専門用語にも対応するカスタム用語集機能を活用することで、医療、法律、ITなど業種に特化した翻訳品質も担保することができます。
3. Amazon Bedrockによる文書フォーマットの標準化
翻訳が完了したら、次は文書の再構築です。言語ごとにドキュメントの長さや表現の違いがあるため、全体の構成やフォーマットも変わってしまうことがよくあります。ここでも生成系AIが本領を発揮します。
Amazon Bedrockを使用することで、言語に依存せず、一定のフォーマット・テンプレートに沿った文書を生成することができます。たとえば、「見出し → 概要 → 詳細」のような構成を保ったまま、各言語によるスタイルのばらつきを補正し、利用者が読みやすいように調整できます。
このプロセスでは、個別のLLMの特徴を活かすことも可能です。例えば、AnthropicのClaudeを使ってナチュラルな表現を引き出したり、AI21 Labsのモデルでビジネスライクなフォーマット調整をしたりすることも自動で設定できます。
4. 結果の出力と応用可能性
最後に整形された多言語ドキュメントは、PDF、HTML、CSV、またはテキスト形式で自動的に出力されます。これにより、営業資料、製品マニュアル、カスタマーサポート文書、社内教育資料など、さまざまな用途で即時に活用することが可能になります。
また出力ファイルはS3バケットなどに格納して管理することができ、後で再利用する際も効率的な検索やフィルタリングができます。さらに翻訳結果の品質チェックを自動化する手段としては、Amazon Comprehendなどを組み合わせて自然言語処理（NLP）による解析を行う例もあります。
ユースケース：グローバル展開企業における実用例
AWSのブログでは、この仕組みを活用したユースケースも紹介されています。欧州を拠点に複数の国でビジネスを展開するある製造業企業では、毎月数百件におよぶ製品マニュアルとサポート文書を、各国の言語に翻訳・整形しなければなりませんでした。
この企業では、Amazon BedrockとTranslateを連携させたことで、従来の70%以上の作業時間を削減できただけでなく、翻訳品質も均一化され、顧客からの満足度も向上したといいます。さらに、これまでは人手で行っていた校正や体裁調整の工程も自動化され、業務の効率化とコスト削減を同時に実現しています。
セキュリティとガバナンスの担保
企業の中で機密情報を取り扱う場合には、AIを使った翻訳・文書処理の際にもセキュリティとプライバシーへの配慮が求められます。Amazon Bedrockでは、LLMのトレーニングにユーザーデータが使われないように設計されており、モデル自体もAWSの管理下にあるため高レベルのセキュリティが確保されています。
データへのアクセス権限やログの監視もAWS IAMやCloudTrailなどと統合可能で、業界標準のガバナンス基準に則った運用が可能です。さらに、ハイブリッド環境やオンプレミスとの連携も視野に入れて、柔軟なアーキテクチャを構築することもできます。
まとめ：AIの力で多言語文書処理を次のレベルへ
今回紹介したAmazon BedrockとAmazon Translateを活用することで、企業は複雑なドキュメントの翻訳・標準化業務を大幅に効率化できます。従来の手作業中心のワークフローから脱却し、AIを活用したより俊敏かつ柔軟なビジネスオペレーションが可能になります。
特にグローバル市場で活動している企業にとって、この仕組みは競争力の向上にも直結する重要な投資ポイントになるでしょう。また、特定業界に特化したカスタマイズも可能なため、さまざまなニーズに対応できる拡張性と柔軟性もこのソリューションの強みといえます。
今後AI技術がさらに進化していく中で、ドキュメント翻訳と標準化の自動化はより一層の注目を集めていくことが予想されます。生成系AIと機械翻訳の融合が、私たちの働き方をどう変えていくのか──その可能性は無限大です。ぜひこの機会に、Amazon BedrockとAmazon Translateの連携によるドキュメント処理の未来を体験してみてください。
