Zenn
🤖

Azure OpenAIとNext.jsで言語の壁を打ち破る

2025/02/12に公開
プロジェクト
LLM
tech

「他の言語でコミュニケーションを取るのに苦労したことがありますか？ええ、私もです。だからこそ、私はTranslate.AIを作りました。これは、言語の壁を壊すことをシームレスで楽しいものにするAI駆動の翻訳ツールです！

開発者として、私は高速で正確、かつスケーラブルなものを求めていたので、強力な言語モデルを持つAzure OpenAIと、スムーズで高性能なフロントエンドを提供するNext.jsを選びました。単純なアイデアから始まったものが、AIの魔法と現代のウェブ開発を融合させたエキサイティングなプロジェクトにすぐに変わりました。」

なぜ自分の翻訳者を作ったのか？ 🤔

私はこれまでに多くの翻訳ツールを使ってきましたが、正直なところ、いくつかのツールは正確さや文脈に関して完全に的外れです。技術的には正しいけれども、ロボットのように聞こえたり、不自然な翻訳を見たことがあるでしょう。それは、多くのツールが言語のニュアンス、イディオム、文脈上の意味を理解するのに苦労しているからです。

私はもっと賢いものを作りたかったのです。単に言葉を翻訳するだけでなく、意図や文脈を理解する翻訳ツールを。Azure OpenAIの力を活用して、私はTranslate.AIを作りました。これは、速く、正確で、文脈を理解し、自然に感じられる翻訳ツールです。

Translate.AIが特別な理由は？」

  1. 🧠 AIによるスマート機能: 変な構造の文はもうありません。Azure OpenAIは自然で文脈を意識した文章を保ちます。
  2. 🌍 多言語サポート: スペイン語、フランス語、またはクリンゴン語（まだですが、もうすぐ？）でも対応しています。
  3. ⚡ 超高速: Next.js APIルートによって駆動され、翻訳はほぼ瞬時に行われます。
  4. 🔌 簡単な統合: APIを介して他のアプリとスムーズに連携し、あなたのアプリは世界と簡単に対話できます！

私の選択のスタック

Translate.AIの構築には、堅牢で効率的な技術スタックが必要でした。以下が使用したものです：

  1. Next.js: サーバーサイドレンダリング（SSR）とAPIルートを処理し、翻訳を非常に高速にします。
  2. Azure OpenAI: AI翻訳を支えるGPTベースのエンジン。
  3. Axios: データの取得を簡単かつ効率的にします。
  4. Keploy: APIコールのモックを処理することで、コードにバグがないことを保証します。

なぜNext.jsなのか？🚀

「高速でスケーラブル、そしてSEOに優れたモダンなウェブアプリを構築するなら、Next.jsが最適です。Translate.AIにとって、Next.jsはサーバーサイドレンダリング（SSR）とAPIルートの完璧な組み合わせを提供し、翻訳が驚くほど速く、サイトがほぼ瞬時に読み込まれることを保証しました。

Next.jsはReactを基にしているため、開発はスムーズで、お気に入りのUIコンポーネントを問題なく使用できました。

Next.jsの最大の利点の一つは、SEOの最適化が組み込まれていることです。Googleで簡単に見つけられるツールを構築する際には、適切なメタタグ、構造化データ、そして非常に速い読み込み速度が大きな違いを生み出します。

要するに、Next.jsはTranslate.AIを効率的でスケーラブル、そして検索エンジンに優しいものにしました。開発者にとってこれ以上のものが必要でしょうか？😎」

翻訳リクエストを処理する方法の簡単な内訳は次のとおりです：

ステップ1: リクエストの処理 📩

APIは3つの主要なパラメータを受け取ります：

  1. text: 翻訳が必要なテキスト。
  2. sourceLang: 現在の言語。
  3. targetLang: 翻訳先の言語。

ステップ2: Azure OpenAIとの対話 🤖

リクエストはAIとの会話のように構成され、翻訳においてコンテキストが重要であることを保証します。リクエストが受信されると、正確な翻訳を保証するように構成されます:

const payload = {
  messages: [{ 
    role: 'user', 
    content: `Translate the following text from ${sourceLang} to ${targetLang}:

"${text}"

Only provide the translated text without any additional commentary or explanation.`
  }],
  max_tokens: 300,
  temperature: 0.3,
  model: DEPLOYMENT_NAME
};

温度を0.3に設定することで、翻訳が正確に保たれ、不必要なAIの創造性を避けることができます。

ステップ3: 魔法を送り返す ✨

Azure OpenAIがリクエストを処理すると、翻訳されたテキストが抽出されて送り返されます。

return NextResponse.json({
  originalText: text,
  translatedText,
  sourceLang,
  targetLang
});

Translate.AIの次のステップは？🔮

これは始まりに過ぎません！次に来るものはこちらです：

  1. 音声翻訳：話すとリアルタイムで魔法のように翻訳します！
  2. AIコンテキスト学習：使えば使うほど賢くなります。
  3. ブラウザー拡張機能：ブラウジング中に何でも翻訳します。

canonical_url: https://blog.sonichigo.com/breaking-language-barriers-with-azure-openai-and-nextjs

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