Lingo.dev：開発者向けのアプリローカリゼーションエンジンが発表されました

1つの言語しか話さない人々がグローバルなオーディエンスにリーチしたい場合、これまでになく簡単になっています。Google Translateは、画像、音声、ウェブサイト全体を数多くの言語に翻訳する信頼できるツールです。そして、ChatGPTのような新しい技術も、移動中での迅速な翻訳に非常に便利です。

裏では、DeepLやElevenLabsのような企業が、言語技術で大きな収益を上げており、他の企業がそのアプリに組み込むことができます。そして今、新たな存在が登場しました：Lingo.dev。これはアプリのローカライズのための「Stripe」のようなもので、開発者が最初からアプリを異なる言語で話せるように支援します。

以前はReplexicaと呼ばれていたLingo.devは、開発者の生活を楽にすることに重点を置いています。開発者はコードを書くことに集中するだけで、Lingo.devが残りを処理し、すべてを自動的に翻訳します。ChatGPTでの即席翻訳や、さまざまな代理店からの翻訳ファイルをやりくりする必要はもうありません。

現在、Lingo.devはフランスのユニコーンMistral AIや、オープンソースのCalendlyの競合Cal.comといったクライアントと協力しています。成長を続けるために、Initialized Capitalが主導し、Y Combinatorや多くのエンジェル投資家が参加する420万ドルのシード資金を獲得しました。

翻訳で見つける

Lingo.devは、CEOのMax PrilutskiyとCPOのVeronica Prilutskaya（上の写真を参照）の発案によるものです。彼らは昨年、SaaSスタートアップNotionlyticsを売却し、2023年からLingo.devに取り組んできました。コーネル大学のハッカソンで最初の有料顧客を獲得し、その後Y Combinatorの秋のプログラムに参加しました。

Lingo.devの核心は、開発者がコマンドラインインターフェースを通じて、またはGitHubやGitLabを介してCI/CDシステムに接続して使用できるTranslation APIです。コードを変更するたびに、Lingo.devは更新された翻訳を含むプルリクエストを送信します。

魔法は、AnthropicやOpenAIなどの大型言語モデル（LLMs）を使って起こります。Lingo.devはこれらのモデルを組み合わせて、各ジョブに最適な結果を得ます。「異なるプロンプトは、モデルによって効果が異なります」とPrilutskiyはTechCrunchに語りました。「また、ユースケースによっては、より低い遅延が必要な場合もあれば、遅延が全く問題でない場合もあります。」

もちろん、LLMsではデータプライバシーが大きな問題です。一部の企業は、生成AIに飛びつくことに躊躇しています。しかし、Lingo.devはフロントエンドインターフェースやマーケティングサイト、メールなどのビジネスコンテンツの翻訳に焦点を当て、個人識別情報（PII）に触れることはありません。「私たちは個人データが送られてくることを期待していません」とPrilutskiyは述べました。

Lingo.devを使えば、企業は翻訳メモリを構築し、スタイルガイドをアップロードして、異なる市場でブランドの声を一貫させることができます。特定のフレーズの扱い方に関するルールを設定したり、たとえば英語からドイツ語への翻訳で問題となるテキストの長さの調整も可能です。

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Lingo.devは「コンテキスト認識」を使用して、インターフェースのラベルなどの小さなテキストを翻訳する際に全体像を理解します。さらに、アプリのUIのスクリーンショットを使用してより多くのコンテキストを取得する新機能にも取り組んでいます。

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ローカル化へ

Lingo.devはローカライズの分野ではまだ新しい存在です。色やシンボルなど、異なる文化で異なる意味を持つものは扱っていません。また、メートル法/インペリアル変換のようなものは、コードレベルで対処する必要があります。

しかし、MessageFormatフレームワークをサポートしており、複数形や性別特有のフレーズに対応しています。また、「一石二鳥」をドイツ語で「一撃で二匹のハエを叩く」といった慣用句の翻訳のための実験的なベータ機能もあります。

Lingo.devは、ローカライズプロセスをさらに改善するための興味深いAI研究も行っています。「現在取り組んでいる複雑なタスクの1つは、言語間での翻訳時に名詞や動詞の女性形/男性形を保持することです」とPrilutskiyは述べました。「言語によってエンコードされる情報の量は異なります。たとえば、英語の『teacher』は性別中立ですが、スペイン語では『maestro』（男性）または『maestra』（女性）になります。これらのニュアンスを正しく保持することは、応用AI研究の努力の一部です。」

Lingo.devの大きな目標は、ローカライズを非常に簡単にして、Stripeがオンライン決済を簡単にしたように、技術スタックの自然な一部にすることです。「全体として、Lingo.devの目標は、ローカライズの摩擦を徹底的に排除し、インフラストラクチャの層として、技術スタックの自然な一部にすることです」とPrilutskiyは述べました。

最近バルセロナに拠点を置いていた創業者は、現在サンフランシスコに移っています。Lingo.devは創業エンジニアを含むわずか3人の従業員で運営されるスリムな組織です。彼らは前回のスタートアップNotionlyticsと同様に、物事をスリムに保つことに強くこだわっています。Notionlyticsは完全に自力で資金調達され、MaxとVeronica以外の従業員はいませんでした。「私たちはフルタイムで2人でしたが、必要に応じてさまざまな契約者を雇っていました」とPrilutskiyは付け加えました。「しかし、最小限のリソースで物を作る方法を知っています。前の会社は自力で資金調達していたので、その方法を見つける必要がありました。そして今、同じスリムなスタイルを再現していますが、資金を調達して。」