OpenAI to Launch Tokyo Office, Boosting Japanese Services
OpenAI, the company behind the conversational AI ChatGPT, will open an office in Tokyo this month, according to insiders. This will be their first Asian location, aiming to enhance Japanese language services. As the use of generative AI in daily tasks expands in Japan, OpenAI seeks to improve its Japanese offerings through this new office. (55語)
日本語訳
「OpenAIが東京オフィスを開設、日本でのサービス強化へ」
会話型AI「ChatGPT」を開発したOpenAIが、関係者によると今月、東京にオフィスを開設する。これは同社初のアジア拠点となり、日本語サービスの強化を目指している。日本でも日常的なタスクでのGenerative AIの活用が広がる中、OpenAIはこの新オフィスを通じて日本語版の改善を目指す。
単語・熟語チェック
・launch ～を立ち上げる、発足させる
・boosting ～を後押しする、強化する
・services サービス
・conversational 会話の、対話型の
・behind ～の背後にある、～を開発した
・according to ～によると
・insider(s) 内部者
・location 場所、拠点
・aim to ～を目指す
・enhance ～を高める、改善する
・offering(s) 提供物、サービス
・seek(s) to ～しようとする、～を目指す
・expand(s) 広がる、拡大する
単語解説
・launch
⇒ロケットの「打ち上げ」という意味もありますが、ここでは新サービスや新製品、新会社などを「立ち上げる」「スタートさせる」という意味で使われています。
・behind
⇒「～の背後に」という前置詞としての用法。the company behind ～で「～を開発した会社」という意味になります。
・according to
⇒「～によると」「～に従って」という前置詞。情報源を示すのによく使われます。
・insider
⇒内部の人、内部者のこと。社内の人や業界関係者など、一般には公開されていない情報を知っている人を指します。
・aim to
⇒「～を目指す」「～しようとする」という熟語。seek to ～という表現とほぼ同じ意味になります。
・enhance
⇒「高める」「強化する」「改善する」といった意味の動詞。名詞形はenhancementです。
・offering
⇒提供するサービスや製品のこと。動詞のoffer（提供する）から派生した名詞です。
原ちゃんチェック
GenerativeAIの活用が広がる中での東京オフィス開設は、ChatGPTで一躍有名になったOpenAIにとって大きな一歩と言えるでしょう。
日本語は英語と文法構造が大きく異なるため、英語を母体に開発されたAIを日本語に適用するのは簡単ではありません。日本語独自のニュアンスや言い回しにも対応できるよう、日本人スタッフと共に技術を磨いていく必要があります。
同社のCEO、サム・アルトマン氏は以前から日本に強い関心を寄せており、将来の日本市場への本格参入に向けた布石とも受け取れます。日本オフィスを拠点に、どのような日本語AIサービスが生まれるのか、今後の動向が注目されます。
関連URL
原田英語深堀りチェック
【AI・生成AIに関する英単語＆英語フレーズ集】
・Artificial Intelligence (AI) [人工知能] – The simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn. (思考と学習するようプログラムされた機械における人間の知能のシミュレーション)
・Machine Learning (ML) [機械学習] – A subset of AI that enables computers to learn from data without being explicitly programmed. (明示的にプログラムされることなく、データから学習できるようにするAIのサブセット)
・Deep Learning [深層学習] – A type of machine learning that uses artificial neural networks to model and solve complex problems. (複雑な問題をモデル化し、解決するために人工ニューラルネットワークを使用する機械学習の一種)
・Natural Language Processing (NLP) [自然言語処理] – The ability of a computer program to understand, interpret, and generate human language. (コンピュータプログラムが人間の言語を理解、解釈、生成する能力)
・Generative AI [生成AI] – AI systems that can create new content, such as text, images, or music, based on learned patterns. (学習したパターンに基づいて、テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを作成できるAIシステム)
・Language Model [言語モデル] – A type of AI model that predicts the probability of a sequence of words, enabling tasks like text generation and completion. (単語の配列の確率を予測し、テキスト生成や補完などのタスクを可能にするAIモデルの一種)
・Transformer [トランスフォーマー] – A deep learning architecture that has revolutionized NLP tasks, such as translation and text generation. (翻訳やテキスト生成などのNLPタスクに革命をもたらした深層学習アーキテクチャ)
・Few-Shot Learning [少量学習] – The ability of an AI model to learn from a small number of examples, unlike traditional machine learning, which requires large datasets. (大規模なデータセットを必要とする従来の機械学習とは異なり、少数の例から学習するAIモデルの能力)
・Zero-Shot Learning [ゼロショット学習] – The ability of an AI model to perform a task without any prior examples or training data for that specific task. (特定のタスクに対する事前の例やトレーニングデータがなくても、AIモデルがタスクを実行する能力)
・Prompt Engineering [プロンプトエンジニアリング] – The process of designing effective prompts or instructions to guide generative AI models in producing desired outputs. (生成AIモデルが望ましい出力を生成するように導くための効果的なプロンプトや指示を設計するプロセス)
・AI Ethics [AI倫理] – The principles and guidelines that ensure the development and use of AI is beneficial, fair, and aligned with human values. (AIの開発と使用が有益で公正であり、人間の価値観に沿ったものであることを保証する原則とガイドライン)
・Explainable AI (XAI) [説明可能なAI] – AI systems that can provide understandable explanations for their decisions and predictions, increasing transparency and trust. (意思決定と予測に対する理解可能な説明を提供できるAIシステムで、透明性と信頼性を高める)
・AI Bias [AIバイアス] – The tendency of AI systems to exhibit discriminatory or unfair behavior due to biases present in training data or algorithms. (トレーニングデータやアルゴリズムに存在するバイアスにより、AIシステムが差別的または不公平な行動を示す傾向)
・AI Governance [AIガバナンス] – The policies, processes, and mechanisms that ensure the responsible development, deployment, and use of AI systems. (AIシステムの責任ある開発、展開、使用を確保するための方針、プロセス、メカニズム)
・Responsible AI [責任あるAI] – The practice of designing, developing, and deploying AI systems in a manner that prioritizes ethics, fairness, transparency, and accountability. (倫理、公平性、透明性、説明責任を優先する方法でAIシステムを設計、開発、展開する実践)
・AI Augmentation [AI拡張] – The use of AI to enhance human capabilities and performance, rather than replacing human tasks entirely. (人間のタスクを完全に置き換えるのではなく、人間の能力とパフォーマンスを向上させるためのAIの使用)
・AI-Human Collaboration [AI-人間協調] – The synergistic partnership between AI systems and humans, leveraging the strengths of both to achieve better outcomes. (より良い結果を得るために、両者の長所を活用したAIシステムと人間の相乗的なパートナーシップ)
・AI Democratization [AI民主化] – The process of making AI accessible and usable by a wider range of people and organizations, not just AI experts. (AIの専門家だけでなく、より幅広い人々や組織がAIにアクセスし、使用できるようにするプロセス)
・AI Literacy [AIリテラシー] – The ability to understand and effectively use AI technologies, as well as critically evaluate their implications and limitations. (AIテクノロジーを理解し、効果的に使用する能力、およびその意味と限界を批判的に評価する能力)
・AI-Driven Innovation [AIドリブンイノベーション] – The use of AI to drive new ideas, products, services, and business models that create value and competitive advantage. (価値と競争優位性を生み出す新しいアイデア、製品、サービス、ビジネスモデルを推進するためのAIの使用)
