2025年10月、国際データ会社（IDC）が発表した『中国AI翻訳技術評価レポート』は、大規模モデル（LLM）の進化がAI翻訳の技術基準を根本から刷新していることを明らかにした。同レポートは、翻訳速度、精度、専門性、擬人度、開発投資、製品成熟度、商業化規模、ユーザー推薦度の8つの指標において、科大訊飛（iFlyTek）がトップに立ち、腾讯、字節跳動などの企業も基礎領域で高い実力を発揮していると評価している。 AI翻訳の技術進化は、2015年頃の「ルールベース」から2020年頃の「深層学習」を経て、2025年には「大規模モデル＋エンド・トゥ・エンド（端から端）」の統合アーキテクチャへと飛躍した。従来の「音声認識（ASR）→機械翻訳（MT）→音声合成（TTS）」という連鎖型構造では、各モジュールの誤差が累積しやすく、全体の品質が保証されなかった。一方、エンド・トゥ・エンドモデルは、一貫した大規模モデルで全工程を統合し、最終的な翻訳品質（正確性・自然さ・流れ）を最適化する。IDCのテストでは、5万字のテキスト翻訳および60時間の同時通訳テストにおいて、大規模モデル搭載製品が「1～2秒以内の応答」「高い正確性」「多言語・多モーダル対応」「自然な会話体」を実現し、業界全体の能力水準が飛躍的に向上したことが裏付けられた。 しかし、技術の「共通基準」が上昇した今、競争の焦点は「何が差を生むか」に移っている。IDCの分析から、AI翻訳の新たな分水嶺は以下の3つに集約される。 第一に、アルゴリズムの代際差。科大訊飛は2025年1月に国内初のエンド・トゥ・エンド音声同時通訳モデルを発表。人工通訳の思考プロセスを模倣した「同時通訳の思考チェーン」を導入し、流式認識・意群分割・文脈理解・合成を統合。9か月で3回の技術アップデートを実現。最新版では、中英同時通訳の初字応答時間を5秒から2秒に短縮、全体の翻訳品質が20％向上。星火大モデルを基盤に、101言語の音声認識、202種の中国方言、55言語の音声合成を実現しており、技術的基盤の厚みが差を生んでいる。 第二に、垂直領域データの蓄積。通用大モデルでは不十分な専門用語や文脈理解が、医療・法律・テクノロジー分野で差を生む。科大訊飛は、10億回を超える翻訳実績と、50カ国・42万回以上の会議サポートデータを活用。金融・自動車・法律・テクノロジーなど20以上の業界大モデルを展開し、10万語以上の専門用語ライブラリを構築。このデータ資産が、専門分野での翻訳精度（98％以上）を支えている。 第三に、プロダクトへの工程化能力。技術が「動く」ことと「安定して使える」ことは別物。科大訊飛は、音声前処理、流式認識、リアルタイム文脈管理、合成など複数技術の精密な連携を実現。騒音環境下でも安定した翻訳を可能にする独自の音声ノイズ除去技術も備える。また、翻訳機、AIヘッドホン、AI録音筆、アプリ、SaaSプラットフォームなど、ソフトウェアとハードウェアを統合した製品ラインナップを構築。数百万ユーザーからのリアルなフィードバックを基に、継続的に改善する「フィードバックループ」を形成しており、ユーザー満足度の高さに繋がっている。 IDCは、AI翻訳の次の段階として、「ツール」から「コミュニケーションパートナー」への進化を予測。感情認識、文脈理解、自然な対話が可能になり、個人の交流から企業の国際業務まで、グローバルなインフラとしての役割を果たすと指摘。科大訊飛の実践は、技術の先進性だけでなく、現場の課題に深く根ざしたプロダクト力が、大規模モデル時代の真の競争優位であることを示している。