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ニュースリリース

DeepL翻訳のサービスを開始した2017年8月以降、DeepLは機械翻訳の品質について新たな記録を打ち立ててきました。


2018年3月に発表したDeepL Proには、DeepLのAI翻訳技術が存分に盛り込まれています。DeepL Proに登録すると、オンライン翻訳をさらに便利にご利用いただけるだけでなく、翻訳ソフトにDeepLのアルゴリズムを組み込んだり、DeepL APIを使ってアプリやサービスを新たに開発したりできます。


Jaroslaw Kutylowskiが創業したDeepLは、ドイツのケルンでDeepL SEとして事業を展開しています。企業プロフィールは、こちらをダウンロードしてご覧ください。

取材についてはpress(at)DeepL.comまでお問い合わせください。


創業者でCEOのJaroslaw Kutylowskiのプロフィール写真


競合との比較

DeepLのネットワークは、一貫して他社の翻訳システムに勝っており、世界最高の翻訳システムであることが示されました。どれくらいの翻訳ができるか、実力のほどをお確かめください。定量評価の結果は以下をご覧ください。

様々な分野のテキストから119段落を抽出し、異なる翻訳システムを使って翻訳しました。社外のプロの翻訳者に、翻訳システムの名前を伏せた状態で訳文を示し、評価してもらいました。グラフは、各翻訳システムの訳文が、どのくらいの頻度で他より高い評価を得られたかを示しています。グラフでは、複数の翻訳システムが同時に最高評価を得た場合はカウントしていません。テストは2020年1月に実施しました。

DeepLの歩み

2021年4月

iPhoneとiPad用のモバイル向けアプリをリリースしました。これにより外出先でも精度の高いDeepL翻訳に手軽にアクセスできるようになりました。

2021年3月

DeepL翻訳に13のヨーロッパ言語が加わりました。新しく加わったのは、エストニア語、ギリシャ語、スウェーデン語、スロバキア語、スロベニア語、チェコ語、デンマーク語、ハンガリー語、フィンランド語、ブルガリア語、ラトビア語、リトアニア語、ルーマニア語です。どの言語についても、DeepL翻訳の高い基準を満たし、卓越した品質の機械翻訳であるかどうか、余すところなくテストを行いました。

2020年5月

DeepLは、語句や表現の訳し方を指定できる用語集機能を備えた最初の無料翻訳ツールとなりました。用語集は、個々のユーザーの好みや要件をDeepL翻訳の人工知能に伝えられる革新的なインターフェースです。

2020年3月

DeepL翻訳が中国語と日本語に対応しました。多くのジャーナリストによりDeepL翻訳の機能テストが行われ、中国語と日本語でも競合他社よりはるかに優れた翻訳結果が得られると評されました。

2020年2月

DeepLは、ニューラルネットワークのアーキテクチャに関する研究分野でさらなるブレークスルーを達成し、翻訳の品質を一段と向上させました。DeepLの新しい翻訳システムは、科学的にも評価されました。プロの翻訳者を対象としたブラインドテストを行った結果、DeepLの翻訳は、他のシステムの4倍以上の頻度で優れているとして選ばれました。

2019年9月

WindowsとMacOSに組み込み可能で、コンピュータ上のあらゆるプログラムやソフトを使いながらにして翻訳できるアプリケーションをリリースしました。

2018年12月

DeepL翻訳に、ロシア語とポルトガル語が加わりました。ロシア語とポルトガル語でも、これまでにないほど高品質の翻訳ができるようになりました。

2018年3月

無料のオンライン翻訳サービスに加え、有料版のDeepL Proを開始しました。DeepL Proでは、APIにアクセスできる他、翻訳ソフトへの組み込みが可能で、オンライン翻訳もさらに便利に使えるようになりました。DeepL APIの登場により、開発者はDeepLの優れた翻訳を活用して次世代のアプリやツールを設計できるようになりました。

2017年8月

DeepL翻訳を発表しました。DeepLの無料翻訳サービスの初期対応言語は、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、イタリア語、ポーランド語、オランダ語です。かつてないほど質の高い翻訳ができると科学的に示されたDeepLの機械翻訳は、機械翻訳の業界基準を引き上げたとして世界中のメディアで取り上げられました。

2016年

Linguee GmbHにて、DeepLの創業者であるJaroslaw Kutylowski率いるチームが、ニューラルネットワークを基盤にオンラインで翻訳できる革新的なツール、DeepL翻訳の開発に着手しました。 開発チームは、翻訳検索エンジンLingueeの既存のデータセットを活用できました。 翻訳ツールの根幹を成すニューラルネットワークに多くの改良を加え、かつてないほど高精度に翻訳できるようになりました。