はじめに
初めて Azure の AI サービスに触れてみました。
触れてみることになった経緯は、以下の記事にまとめてありますので、併せて参照ください。
Google 翻訳と違い Azure AI Services を使った翻訳は 自社で契約した内部リソース側で処理されることになるため、社内の機密文書を翻訳するような場面で活用できる可能性があります。
この記事では、Language Studio を使って 私が検証してみた ドキュメント翻訳 を行う際の利用シーンを紹介したいと思います。
1. 前提事項
Language Stuio を使って ドキュメント翻訳を実施するためには、事前に 環境構築が必要です。
以下の記事に、環境構築手順を投稿してありますので、参照ください。
2. PDF 原稿の準備
以下に公開されている Intune ビジュアルガイド を テスト用の原稿として使いました。
Google 翻訳でテストした際も、同じ原稿を使いました。
別の原稿でも構いませんので、PDF の 英文原稿を用意してください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/mem/intune/fundamentals/deployment-guide-enrollment#download-the-visual-enrollment-guide
3. Language Studio を使った ドキュメント翻訳 の流れ
- Language Studio を開きます。
https://language.cognitive.azure.com
- Language Studio に接続後「ドキュメントの翻訳」を選択します。
- 以下の画面で、原稿の言語と、翻訳後の言語（どの言語に翻訳するのか）を選択します。
以下は、原稿の言語は自動で判定が行われて、 それを日本語に翻訳する設定例です。
- 言語を選択したら、「次へ」を選択します。
- 「ローカルファイルのアップロード」を選び、「ファイルの追加」を押します。
ここで、Blob Storage を選んだ場合は、事前に ストレージアカウントの Blob にドキュメントをアップロードしておく必要があります。
- エクスプローラーのウィンドウが表示されるため、目的のドキュメントを選択します。
- 選択したドキュメントが、以下の通りに表示されるため「次へ」を選択します。
- アップロードが完了すると、以下のような通知が表示されます。
- 以下のいずれか、または 両方 の チェックボックスを ON にして「次へ」を押します。
・「翻訳されたファイルをダウンロードする」を選ぶと、そのまま PC 上にダウンロードされ、保存先のダイアログが開きます。
・「Azure blob ストレージにアップロードする」を選ぶと、指定した Blob 内に保存されます。
- 以下の画面は、既定値のままで構いません。「次へ」を押します。
ここで、翻訳の質をカスタマイズできると思われますが、今回は 利用していません。
- 最終確認の画面です。「翻訳ジョブの開始」を押します。
- 翻訳が完了すると、以下のように 右上に 通知が表示されます。
- 「翻訳されたファイルをダウンロードする」を選択していた場合は、以下のダイアログも同時に表示されます。
4. 翻訳結果
翻訳結果は、以下の通り 元々のデザインを損なうことなく 翻訳できていることが判ります。
赤字の文字列「Azure AI ドキュメント翻訳で 翻訳された文書です」は、私が追記しました。実際の翻訳文書は、このような文字は入りませんので、ご安心ください。
翻訳の精度は、結構、良い感じだと思います。
この実績を起点に、他の Azure AI Services も触っていければなと思っています。