ジェッダ：アラブ世界の開発者たちが人工知能のためにアラビア語の公式化に取り組む中、その多くの方言、限られたデータセット、深い文化的ニュアンスと格闘しているが、英語ベースのAIシステムが躍進を続けている。ただ今、アラビア語ユーザーも同じ技術的勢いを得る時が来たと、業界の専門家たちは言う。

アラビア語と英語の自然言語処理の性能差は、。方言によって発音やリズム、語彙が大きく異なるため、1つのモデルでアラビア語の音声を一貫した精度で理解するのは困難である。

このようなハードルにもかかわらず、進歩は加速している。サウジアラビアやその他の地域大国が主導する投資や政府の支援イニシアティブの増加により、アラビア語AIは洗練度とアクセシビリティにおいて着実に英語に迫りつつある。

InfobipのKSA責任者であるアムサル・カペタノヴィッチ氏はアラブニュースに次のように語っている：「基本的なチャットボットのような文字によるNLPタスクは追加作業で何とかなりますが、音声認識は現在のモデルの限界を如実に露呈します。アラビア語の話し言葉の多様性を効果的に扱うには、さらに微調整と適応が必要です。アラビア語NLPと英語NLPのギャップが最も顕著なのはここです」

Infobipが最近行った湾岸諸国の通信事業者や民間セクターのパートナーとのコラボレーションでも、同様のパターンが明らかになった：「アラビア語のチャットボットやバーチャルアシスタントは、初期段階では英語のシステムよりも大きな監視を必要とすることがよくあります。しかし、地域固有の会話データと湾岸方言を使用して再トレーニングすると、精度と顧客満足度の両方が急上昇します」

アラビア語は、依然としてAIにとって最大の言語的課題の一つである。英語とは異なり、アラビア語は単一の統一言語ではなく、アジアからアフリカまで広がる方言のファミリーである。接頭辞、接尾辞、性別と数の一致、短母音の発音区別の欠如など、その複雑な形態論は、トークン化とモデル学習に大きな障害となっている。

カペタノヴィッチ氏は、JMIR Medical Informaticsに掲載された2025年の研究（”InfectA-Chat: An Arabic Large Language Model for Infectious Diseases”）に言及し、英語とアラビア語の両方でGPT-4のような命令チューニングモデルをテストした。この研究では、アラビア語のモデルは、複雑なタスクにおいて、英語よりも10～20％劣っていることがわかった。

「アラビア語のモデルは、特に精度や感情分析のような分野で、英語のモデルにまだわずかに遅れをとっています。これは主に、アラビア語のトレーニングデータセットのサイズが小さいことと、アラビア語の方言が複雑であることに起因しています」

「アラビア語そのものが言語や方言のファミリーであり、他の多くの言語よりもはるかに豊かで複雑です。この多様性が、また新たな挑戦の層を増やしているのです」

しかし、楽観的な見方も依然として強い。カペタノヴィッチ氏は、「良いニュースは、特にサウジアラビアのような国々がリードするMENA地域で、大規模な投資が行われていることです。ビジョン2030のようなイニシアチブは進展を加速させており、アラビア語を話す人々のためにAIをローカライズすることに、より焦点が当てられている」と語った。

「音声認識は引き続き、最も目に見えるギャップを表しています。レバノン語の話者とサウジアラビア語の話者では、使用する単語も話すスピードも異なるため、単一のモデルでアラビア語の音声を正確に認識・処理するのは困難です」

カペタノヴィッチ氏は、ローカライゼーションは翻訳にとどまらないと説明する。「Infobip社では、地域全体の顧客やパートナーとの共創により、コミュニケーションの進化を定義しています。ガートナー社は、当社をCPaaSの2025年マジック・クアドラントでリーダーに認定しました。私たちは、AIを活用した次世代のカスタマー・カンバセーションを提供することで、中東・北アフリカ地域のビジネスにシームレスでインパクトのあるエンゲージメントを提供することをお約束します。そのため、アラビア語圏のユーザーに効果的にサービスを提供できるよう、AIを活用したプラットフォームやツールのローカライズに力を入れています」

実世界での応用はすでに実を結んでいる。例えば、日産サウジアラビアはアラビア語と英語の両方で顧客からの問い合わせに対応するWhatsAppチャットボット（『Kaito』）を展開した。「これらのボットはInfobipのAnswersプラットフォームを活用し、アラビア語のNLP機能（右から左へのテキストサポートやアラビア語のストップワード認識など）を内蔵しており、質問と意図を解釈します」

「サウジアラビアと湾岸地域については、この地域に合わせた機能とパートナーシップを実装することで、単純な翻訳を超えました」

「サウジアラビアの大手ハイテク企業であるLucidiaと提携し、現地のビジネスニーズに対応し、WhatsAppやXのような現地の人気チャンネルと統合するソリューションを共同開発しました」

「また、サウジアラビア特有の方言や文化的表現を認識する言語モデルを構築し、チャットボットや自動化ツールをユーザーにとってより直感的なものにしました。さらに、当社のプラットフォームは、その地域特有の決済統合やビジネス・ワークフローをサポートしています。これらの取り組みは、アラビア語サポートだけでなく、純粋にローカライズされたテクノロジーを提供するという当社のコミットメントを反映しています」

文化的な理解は、真に人間のようなAIの鍵である。「文化を理解したAIとは、理想的には、何をするのかの背後にある理由を理解するAIであるべきです。それは、深いリサーチと背景を理解することであり、単にストレートな質問にストレートな答えを与えることではありません」

「インフォビップでは、複数の大規模言語モデルを統合し、不可知論的な方法で統合しています。私たちはそれらを組み合わせ、どれがどの目的に役立つかを確認し、AIの幻覚や不要な返答のような落とし穴を回避する柔軟性を与えてくれます」

言語とインクルージョンの倫理

カペタノヴィッチ氏は、AI開発においてアラビア語を軽視することは、技術的なリスクだけでなく倫理的なリスクももたらすと警告した。

「倫理的なリスクとは、AIがアラビア語をうまく話せなかったり理解できなかったりすると、AIが偏った排他的なものになってしまう可能性があるということです。AIシステムが特定の言語や方言を適切に扱えなかったり、十分な地域データが不足していたりすると、物語の一部を排除したり、偏見を強めたりする可能性があります」

「AIのエコシステムに関わるすべての人が、AIを可能な限り包括的で民主的なものにするために貢献することが不可欠です。そうでなければ、サービス、情報、機会における格差を強化する危険性があります」