Hello there, ('ω')ノ
～“日本語だけじゃない”現場のLLM活用術～
最近のLLMは日本語にも強くなってきましたが、企業の現場では次のようなシーンも多く見られます：
- 海外支社とのメールが英語
- 社内チャットで「英語＋日本語」のミックス表現
- マニュアルの一部が中国語や韓国語で書かれている
こうした多言語・混合言語（コードミックス）のデータに、どう対応すればよいのでしょうか？
🌏 なぜ“多言語対応”が求められるのか？
1. ビジネスがグローバル化しているから
- 海外との取引や子会社、外国人社員の増加により、社内文書が多言語になるのは自然な流れです。
2. 社内チャットや会話での“言語の混在”
- 「Thanks! 対応助かりました！」のように、一文に複数言語が含まれる（コードミックス）ことも多々あります。
3. 英語データがLLMに与える“学習効果”
- 実際、多くのLLMは英語データで主に学習されているため、英語情報の活用は性能向上にも有効な場合があります。
🤖 LLMは多言語を扱えるのか？
最近のLLM（たとえばGPTやClaudeなど）は、ある程度の多言語対応が可能です。 ただし、モデルによって得意な言語・苦手な言語がある点には注意が必要です。
| 言語 | 多くのLLMでの対応状況 |
|---|---|
| 英語 | ◎ 非常に得意 |
| 日本語 | ◯ かなり対応できる |
| 中国語・韓国語 | ◯ モデルによる |
| 東南アジア言語 | △ 未対応・精度低め |
| コードミックス | △ 意味理解に限界あり |
さらに、日本語と英語が混ざると文法解析が難しくなり、誤訳や誤解の原因にもなります。
🧹 多言語データの前処理と活用のポイント
① 言語検出（Language Detection）
まずは、文書ごとにどの言語が使われているかを判定します。
✅ 使用ツール例：
- langdetect（Python）
- FastText（Facebookが開発、精度高い）
📝 「1文の中に複数言語が混ざっている」場合には、コードレベルでの分割やタグ付けが必要になります。
② 不要な言語のフィルタリング（必要に応じて）
業務に関係ない多言語データ（例：広告文、英語のスパムメールなど）は、あらかじめ除外しておくと精度が向上します。
③ 機械翻訳による統一（翻訳前処理）
たとえば日本語中心のモデルを使う場合は、英語や中国語を翻訳して日本語に統一することで、処理がしやすくなります。
✅ 翻訳ツール例：
- DeepL
- Google Cloud Translation API
- Azure Translator
⚠️ 翻訳の正確性はチェックが必要ですが、大量の社内文書を統一化するには現実的な手段です。
④ コードミックス（混合言語）への対応
「お疲れさま！今日のmeetingはどうでしたか？」のようなデータには、次の対応が考えられます：
| 対応策 | 説明 |
|---|---|
| 分割して処理 | 日本語部分と英語部分を別々に学習・処理 |
| タグ付けする | 例：「[JP]お疲れさま！[EN]Today’s meeting was...」 |
| 意図的にミックスさせて学習させる | チャット用などでは「混ざり方」も学習対象にする |
🏢 実務における多言語対応のチェックリスト
| 項目 | 確認すること |
|---|---|
| 言語の種類は何か？ | 日本語中心？英語？他国語？ |
| 言語ごとにデータを分けられるか？ | 分離が難しいならタグ付けを検討 |
| 翻訳によって統一したほうが良いか？ | モデルの得意言語に合わせて選択 |
| コードミックスが多いか？ | 処理手順を分けて考える必要あり |
| 重要な言語がモデルに対応しているか？ | 多言語対応モデルの選定も検討 |
✅ まとめ：多言語対応は“戦略的”に行うべし
- 現場では英語・日本語の混在は日常的
- LLMの特性を理解し、得意な言語に合わせた処理を設計することが大切
- 必要に応じて、翻訳・タグ付け・分割処理など柔軟な対応が必要
- 「翻訳して統一する」「ミックスも学習に使う」など、活用目的に応じて最適解を選ぶ
Best regards, (^^ゞ
