事例紹介 WPS は ML Kit を使用してテキストを 43 言語に翻訳し、年間 6,500 万ドルを節約
![](https://developers.google.cn/static/ml-kit/images/case-studies/wps/wps-supported-languages.gif?authuser=6&%3Bhl=ja&hl=ja)
WPS ユーザーはテキスト翻訳に頼っている
多くの WPS ユーザーは、ドキュメントの読み取り、書き込み、表示を行う際に、ML Kit の翻訳ツールに依存しています。WPS による 1 日の使用状況のデータサンプルによると、ML Kit を使用している 1 日あたり 6,762 人のユーザーが、43 の言語すべてで 17,808 ページを翻訳していました。WPS のユーザーベースの 44% を占める学生は、特に WPS の翻訳テクノロジーに依存しています。WPS では、ML Kit を使って外国語の即時翻訳を提供することで、生徒の外国語の読み書きの学習を支援します。
ML Kit では無料のオフライン翻訳が可能
翻訳プロバイダを選ぶ際、WPS チームはいくつかの一般的なオプションを検討しました。しかし、同社が検討していた他のサービスでは、クラウドベースの翻訳しかサポートされていないため、一部の複雑な言語ではテキストを翻訳できませんでした。WPS チームは、言語やネットワークを問わず、すべてのユーザーがテキスト翻訳を活用できるようにしたいと考えていました。WPS は最終的に、ML Kit を選択しました。その理由は、テキストをオフラインで翻訳するとともに、提供する各言語で翻訳できるからです。
WPS の Android チームリーダーである Zhou Qi 氏は次のように述べています。「WPS にはスワヒリ語とタミル語を話すユーザーがおり、そのうちのスワヒリ語とタミル語は他の翻訳サービスでサポートされていません。「このようなお客様に、ML Kit を通じて必要な翻訳サービスを提供できることをとてもうれしく思います。」
さらに、WPS が検討した他の翻訳サービスは高額でした。ML Kit は完全に無料です。WPS は、ライバルの有料翻訳ソフトウェア開発キットではなく ML Kit を選択することで、年間約 6,500 万ドルの節約になると予測しています。
![](https://developers.google.cn/static/ml-kit/images/case-studies/wps/wps-quotes.png?authuser=6&%3Bhl=ja&hl=ja)
ML Kit の Translation API 用に WPS を最適化する
ML Kit は強力な多言語翻訳を提供するだけでなく、App Bundle と Dynamic Delivery もサポートしており、ユーザーは ML Kit の翻訳モジュールをオンデマンドでダウンロードできます。App Bundle と Dynamic Delivery がなければ、ML Kit を必要としないユーザーはそれらをダウンロードしなければならず、インストール時の配信に影響を及ぼしていました。
{0}ユーザーが WPS アプリをダウンロードすると、基本モジュールがデフォルトでダウンロードされます。ユーザーが翻訳機能を使用する必要がある場合は、翻訳機能がダウンロードされます。これにより、最初のダウンロード サイズが小さくなり、翻訳支援を必要としないユーザーがモジュールをダウンロードする際の煩わしさから解放されます。」
ML Kit のリソースによってプロセスが容易になった
実装中、WPS チームは開発プロセスを推進するために ML Kit の公式ガイドを頻繁に使用しました。これらのツールにより、API の詳細を把握し、変更がすべてのユーザーのニーズを確実に満たせるようになりました。WPS の開発者は、ML Kit サイトから直接提供されたドキュメントや推奨事項を使用して、新しいツールキットを迅速かつ容易にワークフローに統合できました。
「提供されたリソースでは、ヘルプを検索する必要はほとんどありませんでした。ドキュメントが明確で簡潔だった。さらに、API はデベロッパーにとってわかりやすく、親しみやすいものでしたので、習得期間の大幅な短縮を実現できました。」
ML Kit による UX の合理化
ML Kit を実装する前に、WPS のユーザーはドキュメントを翻訳するために別のアプリケーションを開く必要が生じ、ユーザー エクスペリエンスの負担が生じていました。ML Kit の自動言語識別とリアルタイム翻訳により、WPS はアプリケーションを離れることなくテキストをすばやく効率的に翻訳する合理的な方法を提供し、プラットフォームの UX を大幅に改善しました。
WPS では今後、特にテキスト認識において、ML Kit の利用を拡大していく予定です。WPS のユーザーは引き続き、撮影した写真に対するテキスト処理機能を求めており、同社は ML Kit を使用してアプリのテキスト写真認識機能も改善する予定です。
ワークフローに機械学習を統合
ML Kit を使用してオンデバイスの機械学習を簡単に行う方法を確認する。