官方漫畫翻譯追不上連載⋯這家集英社投資的新創養出看懂「分鏡」的AI翻譯!搶救免費仔白看的千億商機
官方漫畫翻譯追不上連載⋯這家集英社投資的新創養出看懂「分鏡」的AI翻譯!搶救免費仔白看的千億商機

《數位時代》爬梳創投、媒體、研調機構等770家AI企業,從中評選出全球100家及台灣20家最具創新的代表者。

想看的漫畫遲遲沒有台灣出版社代理,最後只能偷偷摸摸開啟盜版網站,你也曾有過這樣的經歷嗎?透過日本AI漫畫翻譯新創Mantra的服務,或許在不遠的未來,會出現更多又快又好的官方漫畫翻譯,讓讀者既能第一時間閱讀到喜歡的漫畫,又能支持正版管道。

《鬼滅之刃》、《咒術迴戰》等作品席捲全球,全球存在大量日本漫畫讀者,出版社卻缺乏足夠的翻譯產能來支撐內容出口,導致作品經常透過盜版流通,造成產業大量損失。「每年大概有50億美元(約新台幣1590億元)規模的漫畫在網路上被免費閱讀,這個數字幾乎等於日本漫畫市場本身。」Mantra共同創辦人石渡祥之佑表示。

幾名東京大學博士生觀察到這個市場需求,在2016年創立了Mantra。與傳統翻譯相比,Mantra可以縮短一半以上的翻譯時間,日本前幾大漫畫出版社皆看好此技術,包含集英社、小學館、角川都是Mantra的投資人,另外還有開發《Final Fantasy》、《勇者鬥惡龍》系列的Square Enix等,總共投資7.8億日圓(約1.6億元台幣)。

餵飽整部作品再動工,「腦補」人也懵的畫面

如今若是單純的翻譯工作,通用AI已經做得夠好了,那Mantra的服務價值究竟在哪?石渡表示,使用AI來翻譯漫畫,有2大困難點需要克服:首先是漫畫翻譯的複雜性,不只是「翻譯對話框內的文字」而已,必須綜合判斷漫畫畫面中多項因素,才能正確判斷文字內容,具體而言,包含格子的閱讀方向、擬聲詞的含義等,並且需要透過圖像線索來推測說話者的身分。

此外,漫畫的格子、對話框、背景擬聲詞,甚至備註欄等都沒有固定的版式,具有隨機性,不容易歸納出絕對正確的邏輯。石渡笑說,「有時候連人類都很難判斷是誰在說話。」因此「理解漫畫畫面」成為AI翻譯首要面對的難題之一。

其次,漫畫翻譯必須「理解故事脈絡」,像是角色之間的關係變化、個性如何隨著故事推進而成長等,並且將這些幽微的人物細節納入翻譯之中。石渡補充,連貫性是翻譯長篇作品的品質核心,若是角色的語氣突然變化,讀者會立即察覺。這種語言與圖像交織、注重故事整體性的特質,使漫畫翻譯成為高度複雜的任務,長期依賴人工完成。

Mantra養出看得懂分鏡的AI翻譯
圖/ Mantra、數位時代製作

石渡回憶起Mantra剛創業的時期,AI技術還難以處理上下文。他在2021年開發的技術可以綜合彙整漫畫中「單格」的資訊來翻譯,已是當時極具突破性的模型,不過角色語氣依然容易在不同頁面出現不一致的情況。而隨著近年大語言模型(LLM)具備更長的上下文理解能力,情況開始改變。

「很多我們以前覺得很難解決的任務,現在都可以做到了。」石渡說,Mantra像是乘著巨人的肩膀,依賴LLM的進步而升級技術,再搭配部分自有視覺模型來補強。現在,Mantra在翻譯前會讓AI模型閱讀整部作品,先整理好所有角色清單與人物特徵,並建立角色之間的關係描述,生成翻譯規則後再進行文本轉換。

不搶內容大戶生意,專賣翻譯軍火擊退盜版

目前Mantra提供的「Mantra Engine」翻譯平台,是透過SaaS(軟體即服務)方式運作。出版社使用翻譯平台後,若需要潤飾,可交由自家翻譯或使用Mantra提供的人工修訂服務。石渡分享,「Mantra Engine」每月可生成約20萬頁漫畫翻譯,相當於1,000本單行本,其中約1萬頁會再由內部翻譯團隊進行專業潤飾。

日本主要漫畫出版社已各自經營數位發行管道,例如集英社的Manga Plus、講談社的K-Manga等,因此在產業定位上,Mantra刻意避開「經營內容平台」的角色。石渡表示,若Mantra自行建立平台,將與潛在客戶形成競爭關係,團隊更希望專注於後端技術與服務,協助平台與出版社提升跨語言內容產出效率。

「我們希望成為提供翻譯這項武器的人。」石渡說,降低翻譯成本、加快速度,Mantra將AI化作出版社讓更多作品進軍海外的關鍵軍火。當合法翻譯能比盜版更快、更高品質推出,讀者自然會轉向,從AI翻譯這項工具開始,它們想改變的是日本漫畫在海外的產業生態。

Mantra共同創辦人石渡祥之佑
Mantra共同創辦人石渡祥之佑。
圖/ Mantra

Mantra

成立於2016年。專攻AI漫畫翻譯,2025年入選日本新能源產業技術綜合開發機構支援計畫,獲2.9億日圓資助。共同創辦人為石渡祥之佑。

2026年AI全球100+台灣20完整名單傳送門

責任編輯:謝宗穎

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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