地域メディア グループ TNL が翻訳エンジンに生成 AI をどのように活用しているか

News Lens Group (TNL) は、2013 年に設立された台湾、香港、日本をカバーする地域デジタル メディア グループです。 FIPP コングレスで、TNL の最高統合責任者であるリチャード・リー氏は、ブランドのデータ駆動型文化について触れ、言語、収益源、地域展開を多様化するという野心的な計画が、生成 AI の助けを借りてどのように実現しつつあるのかを説明しました。

The News Lens (詳細な特集記事とインフォグラフィックス)、Inside (インターネット、ソフトウェアスタートアップ、AI をカバー)、Business Yee などのブランドを擁する TNL は、幅広いリーチを持っています。 同社の他のブランドには、Cool3C (製品情報とガジェットのレビュー)、Sports Vision (専門家の分析、アスリートのストーリー)、iCook (300 万人を超える会員を持つ大手レシピ プラットフォーム) などがあります。

しかし、成長はまだ続いています。 Lee氏はまず、地域全体への意図的なリーチの1つとしてTNLのビジネス戦略を概説した。「そのアイデアは、『デフォルトでの国際化』のプロセスを経て、単一のメディアブランドからメディアグループに成長することだ」と説明した。 これは、ニュース記事がさまざまな言語や地域間で共有され、翻訳されることを部分的に意味します。

これに基づいて、トップ編集者が各地域/分野をカバーします。「私たちは、彼らに最高の『ローカル ニュース』を届けることに取り組む権限を与えています」とリー氏は説明しました。 「その目的は、アジア地域全体のさまざまな種類の文化やトピックを取り上げることです。」

TNL では、特定の地域の人々にとって重要なトピックを取り上げます。 「例えば、台湾ではちょうど選挙があったばかりです。ここでは政治ニュースや民主主義に関するニュースが人気です。台湾ではまた、台湾では同性婚法を可決した最初の中国語圏の国でもあります。」

また、ゼロ、ファースト、サードパーティのデータの力を活用し、包括的なユーザー プロファイルを使用して読者の行動を分析します。

2018 年頃、TNL はローカル ニュース市場のピークに達したと感じ始めました。 「TNL は、台湾の伝統的な地元トップメディアよりも読者が大幅に少ないことがわかりました。おそらく、TNL はデジタル ニュースだけでなくテレビやラジオも持っているためでしょう。したがって、純粋なデジタル ニュース メディアとして、彼らと競争するのは課題でした。」

これにより、TNL は他の地域への読者層の拡大に努め、2014 年と 2015 年にそれぞれ TNL 香港版と国際版を立ち上げ、続いて 2022 年に TNL 日本版を立ち上げました。2020 年には、一連の買収も行い、データ分析とアドテックに拡大しました。 。

「しかし、それにもかかわらず、もちろん、それはそれほど簡単ではありません」とリー氏は言いました。 「私たちと同じように、台湾市場のことを誰よりもよく知っている人であっても、コンテンツのローカライズは困難です。しかし、質の高いローカル コンテンツを作成するには時間がかかります。私たちの編集者は、取り上げるのに最適なトピックを見つけ出す必要があります。翻訳には遅延が伴い、場合によっては大幅な遅延が発生します。 」

しかし、今年初めに ChatGPT がリリースされたときにそれを試してみたところ、チームはそれが編集者と翻訳者の両方にとって役立つことにすぐに気づきました。 「新しい LLM モードベースの AI ワークフローにより、新しいサイトへの新しい言語の追加が大幅に効率化されました」と Lee 氏は説明しました。

AI を活用した生成ワークフローは、従来の方法よりも単純に高速であると Lee 氏は説明しました。 AI は、たとえば半導体に関する速報ニュースを 3 分以内に翻訳できます。 その後、編集者が AI 翻訳を精査し、軽微な問題を修正するのに 1 時間もかかりません。

特に、現時点では AI モデルは英語で最もよく機能します。 これを回避するために、TNL は現地言語のコンテンツを英語に翻訳し、このバージョンを他の言語への翻訳の基礎として使用します。 TNL の翻訳エンジンは現在、英語、日本語、中国語のメディア サイトで使用されています。

この AI ベースの翻訳ワークフローを採​​用して以来、TNL にとって大きなメリットが得られました。 「コンテンツの約 15% は AI 支援によるもので、AI コンテンツからのページビューと広告収入は約 10% です」と Lee 氏は述べています。

「最も重要なことは、コスト効率と時間効率がはるかに優れていることです」と Lee 氏は言います。 AI 支援コンテンツの作成コストは、元の方法のわずか 20% に相当します。

「以前はできなかったことをする機会が与えられました。たとえば、以前はレシピ コンテンツは中国語でしかありませんでしたが、今では少なくとも 3 つの言語で提供されています。」

Lee 氏は、他の人が TNL の経験から学ぶことができることを望んでいます。 「これにより、ワークフローで AI を有効にすることで新しいページビューや新しい広告収入を生み出すことができ、編集チームが新しい言語や分野に挑戦できるようになるという自信が得られることを願っています。」