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。