世界中の人々とコミュニケーションを取りたい単一言語話者にとって、これほど容易なことはかつてありませんでした。頼りになるGoogle翻訳は、画像、音声、そしてウェブサイト全体を数百の言語に変換できます。また、ChatGPTなどの新しいツールも、便利なポケット翻訳機として役立ちます。
バックエンドでは、DeepLとElevenLabsが、企業が自社アプリケーションに組み込める様々な言語関連のスマート機能で、数十億ドルという巨額の評価額に達しています。しかし今、新たなプレーヤーが参入しつつあります。開発者のグローバル展開を支援するインフラを提供するAI搭載ローカリゼーションエンジンです。いわば、アプリローカリゼーション版の「Stripe」と言えるでしょう。
以前はReplexicaとして知られていたLingo.devは、アプリのフロントエンドを最初から完全にローカライズしたい開発者を対象としています。開発者は、Lingo.devが裏で自動操縦で処理を進めるため、通常通りコードをリリースするだけで済みます。その結果、ChatGPT間でテキストをコピー＆ペーストしたり（手軽な翻訳のために）複数の翻訳会社から提供された異なる形式の複数の翻訳ファイルを扱ったりする必要がなくなりました。
現在、Lingo.devはフランスのユニコーン企業Mistral AIや、オープンソースのCalendlyのライバルであるCal.comといった顧客を抱えています。同社は次の成長段階に向けて、Initialized Capitalが主導し、Y Combinatorや多数のエンジェル投資家も参加したシードラウンドで420万ドルを調達したことを発表しました。
翻訳で発見
Lingo.devは、CEOのマックス・プリルツキー氏とCPOのヴェロニカ・プリルツカヤ氏（上の写真）の手によるものです。彼らは昨年、NotionlyticsというSaaSスタートアップを非公開の買い手に売却したことを発表しました。二人は2023年からLingo.devの基盤構築に取り組んでおり、最初のプロトタイプはコーネル大学でのハッカソンの一環として開発されました。これが最初の有料顧客獲得につながり、昨年はYコンビネーターの秋季プログラムに参加しました。
Lingo-dev の本質は、開発者が CLI（コマンドラインインターフェース）経由でローカルに呼び出すことも、GitHub や GitLab 経由で CI/CD システムに直接統合して呼び出すこともできる翻訳 API です。つまり、開発チームは標準的なコード変更が行われるたびに、自動翻訳更新を含むプルリクエストを受け取ることになります。
ご想像のとおり、これらすべての中核を成すのは大規模言語モデル（LLM）です。正確には複数のLLMであり、Lingo.devはそれらすべての間の様々な入出力を調整します。AnthropicやOpenAIなどのモデルを組み合わせたこのミックスアンドマッチアプローチは、タスクに最適なモデルが確実に選択されるように設計されています。
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「異なるプロンプトは、モデルによっては他のモデルよりも効果的に機能します」とプリルツキー氏はTechCrunchに説明した。「また、ユースケースによっては、レイテンシーを改善したい場合もあれば、レイテンシーが全く問題にならない場合もあります。」
もちろん、LLMについて語る際にデータプライバシーについて触れずにはいられません。これは、一部の企業が生成型AIの導入に遅れをとっている理由の一つです。しかし、Lingo.devは、フロントエンドインターフェースのローカライズに重点を置いていますが、マーケティングサイトや自動メールなどのビジネスコンテンツにも対応しています。ただし、例えば顧客の個人識別情報（PII）には一切触れていません。
「私たちにはいかなる個人情報も送られてくるとは思っていません」とプリルツキー氏は語った。
Lingo.dev を通じて、企業は翻訳メモリ (以前に翻訳されたコンテンツのストア) を構築し、スタイル ガイドをアップロードして、さまざまな市場に合わせてブランド ボイスをカスタマイズできます。
企業は、特定のフレーズをどのように、どのような状況で処理すべきかというルールを指定することもできます。さらに、エンジンは特定のテキストの配置を分析し、必要に応じて調整を行います。例えば、ある単語を英語からドイツ語に翻訳すると文字数が2倍になり、UIが崩れてしまう場合があります。ユーザーは、エンジンにテキストの一部を元のテキストの長さに合わせて言い換えることで、この問題を回避するよう指示できます。
アプリケーションが実際にどのようなものであるかというより広いコンテキストがなければ、インターフェースのラベルのような小さな独立したテキストをローカライズすることは困難です。Lingo.devは「コンテキスト認識」と呼ばれる機能を使ってこの問題を回避します。この機能は、翻訳ファイルに含まれ得る隣接するテキストやイベントシステムのキーも含め、ローカライズファイル全体のコンテンツを分析します。Prilutskiy氏の言葉を借りれば、重要なのは「マイクロコンテキスト」を理解することです。
そして、この分野では今後もさらに多くのことが起こっていくでしょう。
「私たちはすでにアプリのUIのスクリーンショットを使った新しい機能に取り組んでおり、Lingo.devはそれを使ってUI要素とその意図に関するさらに多くの文脈的ヒントを抽出する予定です」と彼は語った。
ローカル化
Lingo.devにとって、完全なローカリゼーションへの道のりはまだ初期段階です。例えば、色や記号は文化によって意味が異なる場合があり、Lingo.devはこれに直接対応していません。さらに、メートル法とヤードポンド法の変換などは、開発者がコードレベルで対応する必要がある課題です。
ただし、Lingo.devはMessageFormatフレームワークをサポートしており、言語間の複数形や性別による表現の違いを処理できます。同社は最近、慣用句に特化した試験的なベータ版機能をリリースしました。例えば、「一石二鳥」はドイツ語で「一撃で二羽のハエをたたく」とほぼ同義です。
さらに、Lingo.dev は、自動ローカリゼーション プロセスのさまざまな側面を改善するための応用 AI 研究も行っています。
「現在取り組んでいる複雑な課題の一つは、言語間の翻訳において名詞や動詞の女性形／男性形を保持することです」とプリルツキー氏は述べた。「言語によって符号化される情報量は異なります。例えば、英語の『teacher（先生）』は男性名詞の「maestro」（マエストロ）か女性名詞の「 maestra」（マエストラ）のどちらかになります。こうしたニュアンスを正しく保持することが、私たちの応用AI研究の領域です。」
結局のところ、このゲームプランは単なる翻訳以上のもので、プロの翻訳者チームで得られる成果にできるだけ近づけることを目指しています。
「Lingo.devの[目標]は、ローカリゼーションの摩擦を徹底的に排除し、ローカリゼーションをインフラレイヤーとして、技術スタックの自然な一部にすることです」とプリルツキー氏は述べた。「Stripeがオンライン決済の摩擦を効果的に排除し、決済の中核となる開発者ツールキットになったのと似ています。」
創業者たちは最近までバルセロナを拠点としていましたが、正式な本拠地をサンフランシスコに移転します。同社の従業員は創業エンジニアを含むわずか3名で、これは彼らが追求するリーンスタートアップの哲学です。
「YCのスタッフ、私、そして他の創業者たちは皆、それを強く信じている」とプリルツキー氏は語った。
Notionに分析を提供していた彼らの以前のスタートアップは、完全に自力で立ち上げたもので、Square、Shopify、Sequoia Capitalなどの著名な顧客を抱えていたが、MaxとVeronica以外に従業員はゼロだった。
「私たちは2人でフルタイムで働いていましたが、時々色々な仕事を請け負う請負業者もいました」とプリルツキー氏は付け加えた。「でも、最小限のリソースで物事を作り上げることは分かっています。以前の会社は自力で立ち上げた会社だったので、それをうまく機能させる方法を見つける必要がありました。そして、私たちは同じリーンスタイルを再現しています。ただし、今度は資金も確保しています。」
