否定せず、理解して、賢く使い分ける——プロが教えるAI翻訳活用の本質

「AI翻訳の精度がどんどん上がっているけど、プロの翻訳者はまだ必要なの？」「DeepLやGoogle翻訳で十分じゃないの？」「でも、ビジネスで使うにはやっぱり不安…」

——こうした疑問や不安を抱いていませんか？

結論から言います：AI翻訳は「万能」ではありませんが、「使えない」わけでもありません。

重要なのは、AI翻訳と人間の翻訳の違いを正しく理解し、目的に応じて適切に使い分けることです。しかしながら、AI翻訳だけですべてが解決する時代は、まだ来ていません。

この記事では、翻訳業界20年超えのプロフェッショナルが、AI翻訳の現実的な強みと限界、人間の翻訳が必要な理由、そして両者を賢く使い分ける実践的な方法を、バイアスなく解説します。

従って、この記事を読めば、以下の成果が見込めます。ぜひ、目を通していただけますと幸いです。

第1章：AI翻訳の進化と現在地

それでは、年代を追って「AI翻訳のクオリティと現状」について解説してみたいと思います。

1-1. AI翻訳の劇的な進化

重要なポイント： とくにLLMの進化は目覚ましく、「AI翻訳は使えない」という時代は完全に終わりました。

1-2. 主要なAI翻訳サービスの特徴

年代順にみていただいたあとは、AI(翻訳)の種類の主なものをまとめてみます。

AI翻訳の種類と特徴

2026年時点で、AI翻訳の基本性能は非常に高く、多くのあらゆる用途で、実用化されています。(自動通訳・翻訳機など)

1-3.  AI翻訳が得意なこと

なかでもAI翻訳は、以下の場面で非常に高いパフォーマンスを発揮するようになりました。

① 定型的な文章

②  技術的な文書（頻出表現など）

③  大量の文書を短時間で処理

人間なら数日かかる翻訳を数分で完了し、時間換算でのコストは人間の1/10〜1/100とも言えます。

④  情報収集・内容把握

たとえば、「海外の記事を急いで読みたい」という要望でも、AI翻訳で大意を把握するだけで十分な場合があります。

(この場合、細かいニュアンスは気にしないのが普通です。)

⑤ 社内資料（完璧でなくても良い）

社内向けの参考資料、議事録の参考訳、情報共有が目的なども字義訳や細かいニュアンスは必要ありません。

　▼

これらの用途(①から⑤)では、AI翻訳は非常にコストパフォーマンスが高く、積極的に活用すべきと現在では考えられています。

第2章：AI翻訳の限界
　——現実的に「できないこと」

ここからは本ブログ記事の要所です。AI翻訳を軽視するのではなく、現実的な限界を理解することが賢い使い分けの第一歩となります。

2-1. 文脈の深い理解が必要な文章

AIによる翻訳は、条件付与されたデータ範囲を超えるような内容を、現状の翻訳と関連する文脈として、自律的に紐づけることはできないはずです。

「人」にたとえていうならば、「知らないことは知らない」もしくは「正しく言えない」のです。以下に、2つの例を挙げてみます。

例1：多義語の判断

文脈の判断がAI単独ではつきにくい例を、もうひとつ挙げてみます。

例2：代名詞の参照

現実的な影響： たとえば、契約書、法律文書において、代名詞の参照ミスは致命的です。

また、技術文書においても、「それ」が何を指すか不明確だと誤解を招く可能性が高いと言えるでしょう。

2-2. 専門用語・業界特有の表現

つぎに、専門分野別に、AI翻訳の苦手なものを見ていきます。

例：医療分野

例：法律分野

専門分野の課題： AI翻訳は一般的な訳語を選ぶ傾向があり、業界慣習や、企業固有の用語には対応できない。

そのため、専門分野であるほど、その道の専門家による確認が必須となってきます。

2-3. 文化的ニュアンス・暗喩・ユーモア

これにはいくつかありますが、まず、AIが得意とする定型ではあるが、「慣用句」が逆に限界となる場合があります。

例1：慣用句

例2：文化的な背景知識

例3：ユーモア、皮肉

また、「ユーモア」や「皮肉」も字義通りに翻訳してしまうと、意味が通らないのが通常です。

現実的な影響：マーケティング資料の場合は、ブランドイメージに直結しています。とくに顧客向けコミュニケーションでは、誤解や不快感を与える恐れもあります。

2-4. クリエイティブな表現・ブランドメッセージ

2-3の、「ユーモア・皮肉」と同様に「広告文」のようなクリエイティブ性の高いものも、字義通りの翻訳では伝わらないと考えられています。

例：広告コピー

また、「ユーモア」や「皮肉」も字義通りに翻訳してしまうと、意味が通らないのが通常です。

AI翻訳は「正確さ」を優先し、「感情」「ブランドトーン」「リズム感」は再現できません。

適さない用途： – 広告コピー のほかにブランドストーリー 、プレスリリース（企業のトーンが重要）、SNS投稿（親しみやすさが必要）なども該当します。

2-5. 法的責任が伴う文書

AI自体は、翻訳したテキスト内容の正否につき、責任を負いません。責任を負うのはそれを採用した人の側にあります。

そのため、ニュアンスの取違えは、重大な責任問題につながるおそれがあります。

契約書、利用規約、プライバシーポリシー等：

以下の場合などは、AI翻訳の誤訳が法的紛争につながるリスクがあります。

医薬品・医療機器の文書：

契約書と同様に医療関連の文書も、解釈が厳密です。しかしこちらは、誤訳が人命に関わる可能性があります。

現実的な判断として、法的責任、安全性が関わる文書は、必ず人間の翻訳者（可能であれば専門家）がチェックすべきです。

2-6. 企業固有の用語・スタイルガイド

AI翻訳は、とくに汎用的なAIツールほど、企業ごとのスタイルガイドや用語統一には対応できません。

それらのものは通常は、企業独自の固有なものだからです。

解決策： 人間が「用語集」を作成・管理し、「 AI翻訳」に加えて常に(人間の)「ポストエディット」(校正)で用語を統一する。

第3章：人間の翻訳者の「AI翻訳にない」強み、とは？

前章までのAI翻訳の特性を理解した上で、今度は人間の翻訳者の独自の価値を理解すると、両者をうまく組み合わせることが可能になります。

3-1. 深い文脈理解と判断力

人間の翻訳者は、文書全体の流れを理解し、書き手の意図を推測することが可能です。 読者（ターゲット）を想定して訳を調整することもできます。

3-2. 文化・慣習への適応

ローカライゼーション（文化適応）

「ローカライゼーション(またはローカライズ)」とは、翻訳の「現地化」です。単なる翻訳ではなく、現地の文化・慣習に合わせた表現に変えることを表します。

たとえば、「翻訳は合っているけど、私たちはそういう言い方はしない」といったものが出てきます。

“Break a leg!” は、AIでも「頑張ってね。」という日本語に変えますが、第一章の1-1にある統計的機械翻訳（SMT）の時代は、「足を折れ!」でした。

日本語には、このような言い方はありません。日本語らしい表現に調整する必要があります。

人間の翻訳者は、対象国の文化、価値観を理解し、現地で受け入れられる表現に調整します。また、タブー、誤解を避ける配慮を自律的に行うことが可能です。

3-3. 品質保証とアカウンタビリティ

翻訳における「責任の所在」と「品質保証」は大変、重要です。以下の比較をご覧ください。

ビジネスで使う場合は、とくに品質保証とアカウンタビリティは極めて重要です。ご注意ください。

3-4. 専門知識と経験

人間の翻訳者（特に専門翻訳者）は、医学、法律、工学等の専門知識を持ち、業界での実務経験があったり、最新のトレンド、専門用語の変化を把握できたりします。

AI翻訳には、こうした「生きた専門知識」はありません。また正規に資格を取得することもなく、たとえ望んだとしても、現状では不可能です。

3-5.  クリエイティビティと感性

それから、人間の翻訳者は美しい表現を追求し、ブランドのトーン＆マナーを維持します。製品サービスの「良さ」や「美しさ」を感性で理解し、読者の感情に訴える訳を作ろうとします。

いっぽうAIは、この「審美眼」を持ち合わせているかのように疑似的に思わせているだけです。

従って、マーケティング、広告、ブランディングでは、人間のクリエイティビティが不可欠と考えられています。

第4章：AI翻訳 + 人間のポストエディット【MTPE】という現実解

第4章は、重要なセクションです。3章までにみたAI翻訳と人間の特性を対立させるのではなく、協力させる——これが現代の翻訳の最適解です。

4-1. ポストエディット（PE）とは

「ポスト」とは、「あとで」の意味になります。直訳すると「あとから編集」です。

※ MTPE（Machine Translation Post-Editing）： AI翻訳（機械翻訳）の出力を、人間が編集・修正するプロセス。

ちなみに、「翻訳+プラス」では、「まえから編集」も行っています。「事前に」の意味で、「プレエディット(Pre-Editing)」と呼ばれます。

翻訳を行いやすいように原稿を整理するのが「プレエディット」で、翻訳を見直して修正するのが、「ポストエディット」となります。

いずれにしても、人が介在して確認することで、AI翻訳内に潜むエラーがつぶされて精度が上がり、複数の言語間の繊細な意味内容の違いも伝わりやすくなります。

メリット： AI翻訳のスピードを活用しつつ、人間の品質管理を組み合わせることでコストと時間を削減。また、品質を確保することが可能となるのです。

4-2. ポストエディットの2つのレベル

ポストエディットに投下できる「時間・コスト」に応じて、その具体的な方法を2つにわけることができます。

① ライトポストエディット（Light PE）

目的： 大意が通じればOK、細かい表現は気にしない
作業内容： – 明らかな誤訳を修正 – 意味が通じない箇所を修正 – 文法ミスの修正
適している用途： – 社内資料 – 情報収集用の翻訳 – 大量の文書を低コストで処理
コスト： 人間翻訳のおよそ、30-50%

② フルポストエディット（Full PE）

目的： 人間が翻訳したのと同等の品質
作業内容： – ライトPEの内容 + 以下 – 自然さ、読みやすさの向上 – 用語の統一 – スタイルガイドへの準拠 – 文化的適応
適している用途： – 顧客向け文書 – ウェブサイト、マーケティング資料 – 製品マニュアル（外部公開） – 専門性が高いが定型的な文書
→ 翻訳者は両方を参照し、迅速かつ正確に翻訳
コスト： 人間翻訳の60-80%

比較表：以下に比較をまとめます

まとめ：社外に公開する文書には、「フルPE」が最もコスパが良いと考えられています。

4-3. ポストエディットが効果的な文書

つぎに、どのような特徴のものがポストエディット向きなのか列挙します。ここでは、4点をご紹介します。

① 技術マニュアル・取扱説明書

理由： – 理由は、以下の3つです。1. 定型表現が多い（AI翻訳が得意）　2. 専門用語は人間が統一 　3. 繰り返しが多い

効果： – コスト30-40%削減が可能 、納期の大幅短縮、品質は人間翻訳と同等

② ウェブサイト・ECサイト

理由： 理由は、以下の3つです。1. 製品説明、FAQ等は定型的 2.ナビゲーション、ボタンは繰り返し 3. 大量のページを短期間で処理したい

適用方法： 定型部分とその他で、以下のように、適用する方法が異なっています。

1. 定型部分： AI翻訳 + ライトPE、　2. マーケティングコピー： 人間翻訳、　3. 製品説明： AI翻訳 + フルPE

③ 社内文書・議事録

理由： 理由は、以下の3つです。1. 完璧な品質は不要 2. 情報共有が目的 3. 大量・頻繁に発生

適用方法：  AI翻訳 + ライトPE、またはAI翻訳のみ

効果：  ライトPEで十分な印象です。しかし、即座にAI翻訳が可能なところから、 コスト80-90%削減が見込めます。

④ ニュース記事・ブログ（情報収集用）

理由： 内容把握が目的であり、細かい表現は重要でないことからライトPE向きです。

適用方法： – AI翻訳のみ、またはライトPE

4-4. 「AI+ポストエディット」が不向きな文書

第2章の補足となりますが、AI翻訳向きで無い分野の文書は、「ポストエディット」と組み合わせても効率が上がらないことがわかっています。

とくに以下の文書は、AI翻訳ベースでは品質確保が困難です。人間翻訳を推奨します。

第5章：AI翻訳を賢く使い分けるための実践ガイド

以下の自己問答を行なうことで、AI翻訳か、または人の翻訳かを判断します。

• 【質問1】この文書は誰が読むか？
  • 社内のみ → 【質問2へ】
  • 顧客・外部 → 【質問3へ】

• 【質問2】完璧な品質が必要か？
  • いいえ（情報共有が目的） → AI翻訳のみ、またはライトPE
  • はい → 【質問3へ】

• 【質問3】法的責任・安全性が関わるか？
  • はい（契約書、医薬品等） → 人間翻訳 + 専門家レビュー
  • いいえ → 【質問4へ】

• 【質問4】クリエイティブな表現が必要か？
  • はい（広告、ブランディング） → 人間翻訳
  • いいえ → 【質問5へ】

• 【質問5】定型的な内容か？
  • はい（マニュアル、製品説明等） → AI翻訳 + フルPE
  • いいえ → 人間翻訳

5-1.  使い分けフローチャート

「AI翻訳」を導入するにあたってどのように判断すれば、効果的で事故のおきない導入が実現できるか、このフローチャートをヒントにしてみてください。。

5-2.  文書タイプ別の推奨アプローチ

上図のオレンジの色をつけたものは、初めから「人の翻訳」を選択すると、効率的で品質も良く仕上がるのが通常です。

5-3. AI翻訳を使う際の注意点

前掲の表にしたがって、「AI翻訳」を選択する場合でも、注意しなければならない点があります。

第6章：当社のAI翻訳活用アプローチ——軽視せず、賢く組み合わせる

AI翻訳の精度は第1章に記載の通り、目覚ましい進化を遂げました。

たとえ完全ではなくとも、決してAI翻訳を軽視せず、お客様の役に立つよう、上手に活用することを基本スタンスとしています。

6-1. 当社の基本方針

私たちは、AI翻訳を度外視せず、「支援ツール」と見做して活用します。

理由： AI翻訳の精度は確実に進化しています。特に大量文書の翻訳コスト削減には、AI翻訳と人間の協力が最適解です。

当社のAI翻訳に対するスタンス：

1. AI翻訳の強みを認める — 定型文書、スピード、コストで優位
2. AI翻訳の限界を理解 — 文脈、クリエイティビティ、責任
3. 最適な組み合わせを提案 — プロジェクトごとに最適解を設計

6-2. 当社が提供するMTPEサービス

弊社は、AI翻訳に丸投げしてノーチェックで納品することは絶対しません。

以下の通り、かならずディレクターまたは人のチェック・校正を入れ、最終的には人が品質責任を負うことができよう、態勢を整えています。

※最近の傾向としては、翻訳メモリ(TM) + 機械翻訳（MT）+ 人間のポストエディット（PE）の組み合わせが最も多くなっています。

上記の①②③いずれのプロセスも、お任せいただけます。対象を見極め、最適なプロセスをご提案してまいります。

6-3. お客様ごとのカスタマイズ

また当社は、クライアント様の状況に応じて最適なアプローチを、提案しております。以下に各ケースをご紹介します。

いかがでしょう。御社の事情に合わせた「翻訳ソリューション」をご提供させていただきますので、何なりとご相談ください。

6-4. 他社との差別化——「AI翻訳を正しく使う力」

現在、多くの翻訳会社が抱えている問題点がいくつかあります。

多くの翻訳会社の問題点：

当社の差別化：これらの問題点に関して、弊社では以下のように対応しています。

第7章：AI翻訳の未来と、人間の翻訳者の役割

7-1. AI翻訳は今後さらに進化する

これまで発展してきた「AI翻訳」ですが、今後もさらに進化を続け、社会の重要なインフラの一つとなっていくことが予想されます。

2025年以降の予測：

7-2. それでも人間の翻訳者は必要

どんなにAI翻訳が進化しても、最終的な品質保証は人間が担う必要があります。以下については、残念ながら、AI翻訳には責任を負ってはもらえません。現在では、AIが主体となる社会が存在せず、人が中心の社会の中で、あくまでも人のサポートとしての補助的な役割を担っているからです。

7-3. 未来の翻訳者の役割

それでは、そのようなAI翻訳があたりまえに使われる時代において、人間の翻訳者の役割というのは、どのように変化するのでしょうか。

これについては、すでに、以下のように人の役割に変化が出てきています。

未来の翻訳者の役割というのは、「翻訳のプロジェクトマネージャー」兼 「AI翻訳のエディター」 兼 「品質保証の専門家」兼 「文化・言語のコンサルタント」です。

この分野でも、AIと人間が協力する環境が成立、発展していっています。

まとめ：AI翻訳を否定せず、賢く使い分ける「戦略的な翻訳管理」

最後にまとめますが、翻訳の賢い「進め方」をおさらいしてみます。

AI翻訳の現実

①✅ AI翻訳は確実に進化している – 定型文書、技術文書では実用レベル – スピードとコストで圧倒的優位

②✅ しかし万能ではない – 文脈理解、クリエイティビティ、専門性には限界 – 法的責任、安全性が関わる文書には不向き

人間の翻訳者の価値

AIがどれほど進化しても、以下の価値は「人」に属し、無価値になることは無いと考えられています。

最適解は「使い分け」と「組み合わせ」

繰り返しますが、現状の最適解は、定型訳を中心にAIが担い、それを人が確認していくという「役割分担」です。

当社の姿勢

私たちは、AI翻訳も人の翻訳も、いずれをも軽視しません。 両者の長所を組み合わせた最適解を追求していきます。

それは、お客様の目的、予算、納期、品質要求に応じて、最適なソリューションを提案するためです。

※このように、「誠実」に「柔軟性」をもってご対応してまいります。

次のステップ：無料診断のご案内

御社の翻訳プロジェクトに、AI翻訳は適していますか？それとも人間翻訳が必要ですか？

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診断内容：

✅ 翻訳文書の分析 ✅ AI翻訳 vs 人間翻訳の適性判断 ✅ 最適なアプローチ提案（AI+PE、人間翻訳、または組み合わせ）
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投稿 AI翻訳と人の翻訳は何が違う？使い分けの現実解 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

はじめに ― AI音声と人間ナレーターが共存する新しい制作時代 ―

eラーニングコンテンツのクオリティを決める意外と大きな要因――それは「ナレーション」です。

受講者がどれだけ集中できるか、どこまで理解が深まるかは、音声の質に大きく依存しています。

本記事では、音声ナレーションの収録または作成につき、現在とその将来像をご紹介しつつ、

「翻訳×ナレーション×多言語ローカライズ」を手掛ける現場視点で解説します。

1. 現在のナレーション収録の「実態」

まず、2025年11月に、弊社が翻訳（日本語）と音声収録を担当した動画12本を、ご紹介します。

（製品技術の解説アニメーション、1本約3分：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLZmGaXnBjXwGdFMEVbsrwhi3AjylbEWiO )

実は、これらの12本の映像は、もともと英語のナレーションでした。

そこで、日本語のナレーションをつけるために、スクリプトを起こし翻訳しました。

もちろん、語数をストーリー画面に合わせて調整したものです。

さらに、プロのナレーターによるスタジオ収録と、映像編集を経て、完成しています。

さて、このような解説動画やeラーニングにおいて採用されているナレーションの収録方法には、

現在では以下のように、主に3つの方式があります。

① プロのナレーターによる収録（品質重視型）

まず、この方式の結論ですが、「絶対に品質を落としたくない」コンテンツに最適だが、

更新頻度が高いeラーニングではコストが重くのしかかるというものです。

② 社内担当者による内製収録（低コスト・即時性重視型）

そして、こちらの特徴としては、外部を使わず内製しているケースです。

③ AI音声合成（TTS）の利用（現在もっとも伸びている領域）

そして、こちらの特徴としては、外部を使わず内製しているケースです。

ちなみに、前掲の事例は、このうち①によるハイスペックな品質で仕上がっています。

▶ 現在は「①＋③の併用」フェーズ

特に最近の企業の大規模研修では、

• メイン講座はプロナレーター
• 量産型・更新頻度の高い部分はAI音声

というハイブリッド採用が増えています。

プロ収録の課題（修正負荷、多言語対応）をAIが補完し始めている、いわば「過渡期」と言えます。

2. AI技術が変えるナレーションの「将来」

ところで、この数年でAI音声の生成はまさに“別物”へ進化しました。

制作現場では、「完全AIナレーション」「ボイスクローニング」が、すでに当たり前になりつつあります。

そこで、ここからは、制作担当者が必ず押さえるべき3つの変化を解説します。

①  人間と区別がつかない「ニューラルTTS」の進化

たとえばAmazon Polly、Google Wavenet、Microsoft Azure、CoeFontなど。

これらの主要な「ニューラルTTSエンジン」といわれる技術は、人間の話し方そのものを学習します。

すなわち、

• 呼吸
• 間(ま)
• 感情のゆらぎ (言葉の強弱と流れ)

つまり、従来の「無機質さ」とされたものが、ほぼ消えています。

②  ボイスクローニング（声の複製）が本格普及

まず、「ボイスクローニング」とは、「特定の講師・社員・キャラクターの声を学習」します。

そして、その声で「無限にナレーションを、生成できてしまう技術」なのです。

要するに、ボイスクローニングが教育機関や大企業で採用が増えているのは、

はじめに、品質の一貫性を維持しつつ、更新コストを大幅に削減できるからなのです。

③  多言語化の劇的な効率化（動画ローカライズの新時代)

AI動画ローカライズのツール（例：VMEG等）では、以下の工程を一気通貫で実行できます。

たとえば、これらの自動処理が可能になっています。

• スクリプト抽出
• 翻訳 (ただし、用語統一などは不可)
• AI音声による吹き替え
• 自動リップシンク

【結果】

こうして、AIの導入で 1/10〜1/50の時間とコスト で多言語eラーニングの制作が可能になりました。

つまり、多言語展開を考える企業にとって、制作体制のルールそのものが変わるほどのインパクトです。

さて、ここで、具体的な数値比較をご覧ください。

わかりやすく「10分動画×20本×3言語」の場合における比較表を作ってみました。

◆ プロナレーター収録とTTS（修正あり）の手間・コスト比較表

• 弊社の概算値で示しています。

3.  eラーニングの現場で今起きていること

いま、制作会社・研修部門で実際に起きている潮流を整理すると、次の4つに集約されます。

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4. まとめ：プロナレーターとAIの最適な使い分けへ

今後のeラーニング制作では、次のような住み分けが主流になります。

結論

eラーニングをはじめとするナレーション収録は、“録音の時代” から “音声生成の時代” へシフトしています。

• メイン教材として、感情・表現力が要求されるもの → プロナレーター
• 多言語化が前提の教材で更新頻度が高いもの → AI音声（TTS＋ボイスクローニング）

したがって、この組み合わせが、最適解になるのはほぼ確実と言えるでしょう。

AI音声は進化しました。しかし、プロナレーターの価値がなくなるわけではありません。

ただし、一方で企業のeラーニングは、量産・多言語・高速更新が当たり前になりつつあります。

今後は「どの部分をプロで録るか」「どの部分をAIに任せるか」という設計そのものが成功の鍵になります。

そして、制作担当者に求められるのは、ハイブリッドな使い分け。

つまり、「コンテンツの目的・利用シーン・予算に応じて、プロとAIを最適に使い分ける力」です。

「AI音声」は、品質・スピード・コストを同時に引き上げる最強の武器になりつつあります。

もし、言語の種類に関わらず、学習効果の高いeラーニング作成にお悩みの場合は、ぜひ「翻訳+プラス」にご相談ください。

お問い合わせは、こちらにて、お気軽にお問い合わせください。

(他、ご参考ページ)

投稿 🎙️ eラーニング制作におけるナレーション収録の実際と将来 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

目次

はじめに

グローバルスタッフに、コンプライアンス内容を伝えるのに、eラーニングを利用しているでしょうか。

もし、研修シナリオを作成する場合、どのような事柄に気を付けるべきでしょうか。

「法律用語が正確ならOK」という考えだけでは、実は致命的な誤解を招くリスクがあるのです。

当然ながら日本の職場向けの研修シナリオの多くは、日本の文化的背景を前提に設計されています。

たとえば、登場人物の「心情」や「空気を読む」といったやりとりが、違和感なく登場します。

そのため、その独自の文化を直訳してしまうと、正確に伝わらなかったり、誤解されたりします。

そのままでは英語圏ほかの学習者（受講者）には「なぜこの行動が問題なのか？」が伝わりません。

そして最悪の場合、この研修は「不適切な行動を推奨している」とすら受け取られかねません。

1.【致命的な誤解】「空気を読む」シナリオが海外でハラスメントになる瞬間

たとえば、次の具体例をご覧ください。

ケース: 【「上司が、部下の曖昧な返答に違和感を覚え、問いただす」シーン】

(部下の気持ちを察する「良い上司」が、「ハラスメント上司」に変わる瞬間)

日本では、上司が部下の気持ちを察して「寄り添う」場面として、自然に描かれていると思います。

• 日本語シナリオの意図 :
  • 部下は何かしら「空気を読んで」、実は問題があることを隠している。
  • 上司はそんな部下の「気持ちを汲みとりながら」さらに踏み込んで確認を行なっている。
• 誤解して解釈した場合 :
  • 部下の意思を無視した上司による「圧力・強要」。
  • 「明確な発言がないのに問い詰める上司の行動はハラスメントである」と解釈される危険性があります。

たとえば、この誤解に気が付かずに次のように翻訳するとします。

危険な翻訳例：

“Are you sure? You look stressed. Tell me what’s going on.”

この英文は、英語圏では以下の点で問題が生じると考えられます。

結果として、上司からの「心理的圧力」と判断される危険があります。

では、この場合は、どうすれば良いのでしょうか。

2.【文化差の落とし穴】善意の行動が「ハラスメント」に変わる理由

日本語で「配慮」や「思いやり」として描かれた行動が、文化の違いで「不適切な行動を推奨している」、

あるいは「ハラスメントそのもの」と誤認され、研修の目的を完全に損なうことになりかねません。

したがって、eラーニング翻訳の鍵は、字句通りの「言語置き換え」ではすまないことがわかります。

文化差を考慮し、学習者の状況・心理・目的に応じて「自然な行動描写に書き換えること」が重要です。

これにより、学習者の理解度と記憶の定着を高め、研修効果を最大化できるといえます。

✅ 適切な英訳：境界線を守りながら、支援の気持ちを示す

研修の意図を守るためには、英語圏の価値観に合わせた表現に調整しないといけません。

このように相手に選択権を与えつつ、支援の姿勢だけを示す表現にするのが安全です。

3.「緊張感」はTensionではない！ハラスメント事例で直訳が失敗する瞬間

日本語では、よく「〇〇感」（緊張感、安心感、達成感など）という表現を使うと思います。

これらの「〇〇感」を翻訳するにあたって、「直訳」を避けたほうが良い場合があります。

その方が、そのときの心理状態や文脈を正確に伝えられるからです。

ここでは、「職場ハラスメント」のケーススタディから、具体的な置き換えの工夫を見ていきましょう。

ケース：【「上司の赤坂さんが部下を怒鳴りつけて叱責し、周りが委縮する」シーン】

「〇〇感」をどう訳すか？ (「緊張感」、「安心感」、「達成感」などの定型の言い回し)

また、同様に「緊張」というフレーズが入った以下の例はどうでしょうか。

✅ 翻訳の鍵：「気持ち」ではなく「行動」で語る

この2つの例の翻訳の最大のポイントは、「気持ち」から「行動」へと視点を転換した点です。

• 日本語の文化: 「どう感じたか」に重点が置かれ、情緒的・内省的に描写されます。
• 英語圏の文化: 『どう行動したか』で気持ちを伝え、具体的・行動的に描写する方が自然。

そのため、表情や気持ちを直接言わないで、『話せないほど緊張して固まった』という

具体的な行動に置き換え、学習者が状況を直感的に理解できる英語表現になっています。

4. ケーススタディ翻訳の注意点

✅ 日本語の「声を上げる」が英語で「怒鳴る」になる文化の壁

コンプライアンス研修のケーススタディでは、登場人物の感情や行動の理由が細かく描かれます。

これは一般的なビジネス文書よりも情緒的な要素が多いからで、翻訳にも注意が必要です。

翻訳では以下の要素を「そのまま直訳で置き換えない」ことが極めて重要なのです。

• 心理描写: (例: 日本的道徳観の「遠慮」を、「消極性」として理解させてしまう。)
• 登場人物の立場関係: (上司・部下の関係性をパワーバランスとして描いてしまう。)
• 組織文化と行動の背景: (日本的な「忖度し、察する」文化が、曖昧、不明瞭になる。)

特に重要なのは、日本語と英語では「同じ言葉」が真逆の文化的イメージを持ってしまう場合がある点です。

例えば、「声を上げる」は日本語では“勇気をもって意見を言う”という前向きな意味で使われます。

• 日本語のイメージ: 勇気をもって意見を言う、前向きな行動

• 英語のイメージ: 声を荒げる、怒鳴るというネガティブな行動

もし原文を直訳してしまうと、「勇気をもって怒鳴りましょう」という趣旨に変わってしまいます。

それではコンプライアンス上、ありえないメッセージを伝えてしまうことになります。

✅ 誤解を防ぐ自然な翻訳

この「speak up」という訳は、日本語で意図されている「自分の考えや意見を伝える」という

文化的背景を理解した上で、英語として自然で誤解のない表現を選んだものです。

✅ なぜ文化背景の理解が必要なのか？

この誤解が生まれる背景には、両言語の根本的な文化の差があります。

日本語の文化: 「察する」「空気を読む」「控えめに表現する」といった文化に支えられています。

英語圏の文化: 「行動で示す」「明確に伝える」「議論をオープンにする」ということに価値を置きます。

そのため、日本語の情緒的な言い回しをそのまま英語に当てはめても、同じ理解や行動には繋がらないことがほとんどです。

プロの翻訳とは、この文化的ズレを修正し、研修のメッセージが正確に届くように設計する作業なのです。

5.【プロの技】「緊張」を「Thundered」(雷鳴)に変換するインパクト

研修のメッセージを正確に伝えるためには、日本語(原文)の情緒的な描写に工夫が必要です。

それには、英語圏の学習者が瞬時に理解できる自然な行動へ再構築しないといけません。

それでは、先のスクリプトを例に説明します。 (3. のスクリプトをもう一度、掲載します。)

6. 法律的リスク回避：コンプライアンス翻訳に必須の「4つの整合性」

コンプライアンス関連文書の翻訳は、単なるコミュニケーションの問題にとどまりません。

すなわち、それは、企業が負う「法的・社会的なリスク」に直結していくのです。

そのため、これまでの事例(ケース)で見た「行動描写の自然さ」を念頭に翻訳することが大切です。

また、それに加えて、以下の「4つの専門的な整合性」を徹底する必要があります。

• 法的ニュアンスの整合性: 原文の法律用語を、英語圏の法体系・文脈に照らし、誤解を生まない用語を選定する。
• 専門用語の一貫性: 研修全体を通して、キーコンセプトの専門用語にブレが無いように統一する。
• 文脈整合性: 直訳を避け、英語圏で一般的な言い回しに「換装」することで、違和感を排除する。
• 行動描写の自然さ: 日本特有の心理描写を、文化的なズレなく明確な行動として伝える。

これら4つの徹底的な翻訳調整こそが、研修の可能性と学習効果を高める鍵です。

直訳では決して生まれない、「受講者の理解を設計する」ことが、コンプライアンス翻訳には欠かせません。

7. 【リスク回避】「伝わる翻訳」で研修効果を最大化する5つの理由

弊社のeラーニング翻訳は、単に言語を「置き換える」のではなく、「学習として伝わる言語設計」を最重視しています。

さらに、eラーニング翻訳のプロに依頼することで、以下の決定的なメリットを得ることができます。

これらのプロセスを踏まえた翻訳を行い、「英語圏の受講者にも違和感なく理解される研修」 を実現します。

直訳に頼らず、意味を正確に・自然に・誤解なく伝える翻訳が、弊社の強みです。

8. eラーニング翻訳を成功させるために: 今すぐ始めるべきこと

eラーニング翻訳を成功させるには、単なる翻訳スキルを超えた要素が必要です。

すなわち、それは「内容理解・語彙選定・トーン調整」の三つの要素です。

そして、「文化的ズレの解消」が不可欠ですが、意外と見落とされやすいのです。

それは、語学の知識だけではカバーできず、文化背景の深い理解が求められるからです。

特に、日本の職場文化や文脈に基づくシナリオでは、英語圏の受講者にも背景や状況が伝わるよう補足説明が必要です。

専門性と自然さを両立した翻訳、ひいては補足的な「文章設計」が求められます。

そこで、私たちプロの翻訳チームは、目に見えないリスクを回避する「予防線」となります。

すなわち、文化的誤解から生じるハラスメントの再発、受講者の誤解、そしてそれに伴う企業ブランドの毀損。

これらのリスクを今こそ、解消すべきではないでしょうか。

そして、重要なコンプライアンス研修を、多国籍なスタッフに「正しく伝わる資産へと変える時だと強く感じます。

貴社のeラーニング研修を、誤解なく、かつ効果的にグローバル展開するために、どのようなサポートが必要でしょうか。

もし、言語の種類に関わらず、学習効果の高いeラーニング作成にお悩みの場合は、ぜひ「翻訳+プラス」にご相談ください。

お問い合わせは、こちらにて、お気軽にお問い合わせください。

(他、ご参考ページ)

ソリューション「財務・IR関係」

納入事例 「イノアック様 「CSR報告書」英語版」

投稿 直訳が招くハラスメント研修の致命的な誤解！eラーニングを「炎上しない」英語にするプロの技術 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

朝日新聞(2025.08.19)によると、日本で働く外国人の割合が昨年、「29人に1人」に達したとのこと。

15年前の2009年が「112人に1人」だったので、およそ3.9倍、286％の増加(！) を示しています。

日本人労働人口の減少に伴い、外国人就労者数の増加傾向は、ますます強まるでしょう。

そのような中、外国人就労者の技能向上のために、オンライン研修(eラーニング)が積極的に活用されています。

そしてeラーニング教材のグローバル展開に欠かせないのが、PowerPointなどのコンテンツの翻訳。

ただし、日本語を外国語に置き換えるだけでは、学習効果の高いeラーニングにはなりません。

本記事では、PowerPointをeラーニング教材として使用する企業担当者や、研修企画担当者が押さえておくべき、「PowerPoint翻訳の重要ポイント」を解説します。

PowerPoint翻訳は「見た目」だけでなく「伝わり方」が命

PowerPointなどで作られる教材の内容は、「テキスト情報」ばかりとは限りません。

それはデザインレイアウトやアニメーションといった視覚演出、または音声なども含めた総合教材です。

それらを外国語(逆に日本語)に翻訳する際、テーマ内容の専門知識以外にも、コンテンツへの幅広い対応力が求められます。

まずは、最近の案件で実際にあった「パワポ翻訳の落とし穴」をご紹介します。

PowerPoint翻訳の問題点

以下は、コンプライアンスeラーニングの事例で、「職場でのコミュニケーションにおける留意点」を学習者に考えさせる内容から切りだしたものです。。)

パワーポイント等の資料は、原稿内容のまとまりが、複数のスライドに分かれてしまうことがあります。

(同様にムービーなどの「映像コンテンツ」でも、内容が次のシーンにまたがるときがあります。)

上記のように、一文の途中でスライドが切れてしまうことを「泣き別れ」と言います。

意味が完結せず、途中で切れて「え？それで？」という印象を与えてしまう場合があります。

もちろん、これをそのまま英語に翻訳することは、可能です。(以下をご覧ください。)

これらは、文字通り、日本語(原文)に忠実な英語となっています。

ただ、文の中心となる述語「may be considered power harassment」が2枚目に来てしまっています。

英語ネイティブがみると、スライド1枚目は非常に中途半端で不自然に感じられます。

通常、英語では、言語の仕組みからも「主語＋述語」が早く出てくる形が好まれます。

このような「泣き別れ」が多くなってしまうと、結構、日本語以上に読みにくいものです。

このことを無視して、単純に英語に翻訳したとしたら、どうでしょうか。

場合によっては、学習者の思考の妨げとなり、学習効果を下げてしまうことになるかもしれません。

せっかく言語展開したのに、結果的に、品質を損ねてしまうのはもったいないことです。

字義通りに翻訳することは基本ですが、杓子定規(しゃくしじょうぎ)に行かないときもあります。

PowerPoint翻訳問題点の改善

そこで今回は、スライド番号1と2とを以下のように直して、英語にしてみました。

改善のポイントは、1スライドごとにセンテンスや意味が完結するよう、再構成したところにあります。

この内容通りに、英語では次のようにしました。

これで、英語でも各スライド内で、「主語＋述語」が完結して理解しやすくなったと思います。

この例のように、原稿(日本語)が完成していても、単純に翻訳すれば済む話ではなさそうです。

英語表現としてどのようにすれば画面と合って、上手に収まるかということも考える必要があります。

前のスライドで納めればよいのか、次のスライドにまたいでよいのかも判断することになります。

そのため、学習内容の把握と理解が求められます。

まさに学習者に寄り添う気持ちをもって翻訳にあたることが、重要です。

そのほかの問題点

また、「ナレーション」として使われる場合には、さらに注意が必要です。

元の言語の場面(シーン)と違和感の無いようにタイミングを合わせる必要があります。

しかも、表示できる文字数にも注意を払わないといけません。

文書翻訳では英語のほうが、日本語の約1.8から2倍に文字数が増えると言われます。

そのため、映像(シナリオ)翻訳では、文意を損ねない範囲で言い換えを行ない、短くまとめるなど、

さまざまな翻訳上の工夫が必要になってきます。

ほかにも必要とされる注意点と対応を、簡単に以下にまとめてみました。

eラーニングに限らず、パワーポイント翻訳の注意点として参考にしていただけると幸いです。

PowerPoint翻訳で失敗しないためのポイント

まとめ

このように、eラーニングコンテンツ、特にパワーポイントの翻訳には、失敗しないためのポイントが多くあります。

PowerPoint翻訳で発注者が求めているのは単なる「文字の置き換え」ではありません。

それは、「見た目・文脈・トーン・一貫性・利便性」などすべてに配慮した「教材としての完成度の高いコンテンツ」です。

もし、言語の種類に関わらず、学習効果の高いeラーニング作成にお悩みの場合は、ぜひ「翻訳+プラス」にご相談ください。

原稿起こしのフェーズからでも、またどの段階からでも、ご提案させていただきます。

お問い合わせは、こちらにて、お気軽にお問い合わせください。

(他、ご参考ページ)

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投稿 【翻訳会社監修】eラーニングPowerPoint翻訳で失敗しない8つのポイント は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

「医療翻訳」におけるソリューションとして、「翻訳メモリ」の有効活用をおススメします。

高度に専門的な知識をもつ翻訳者が正確に翻訳をしたとしても、安心はできません。

人は、大量の翻訳をしているうちに、勘違いや「用語・表現」が振れてしまいがちです。

人間の脳はすべてを記憶することは不可能ですし、むしろ忘れるようにできています。

しかし、一度翻訳した翻訳を忘れずに、ずっと使い続けることのできる仕組みがあったらどうでしょう。

ここでは、そのような仕組みについてご紹介していきたいと思います。

医療関連翻訳のニーズが拡大する理由

医療関連企業がグローバルに製品を展開する現在、医療翻訳は欠かせないステップです。

その中では、多様な文書が翻訳対象になります。

たとえば、製品マニュアルや使用説明書、UI表示、ラベル、技術文書などがあります。

それらの翻訳の「精度と一貫性」が、企業の信頼性を左右する重要な要素となっています。

つまり、単に「右から左」といった、いわゆる「直訳」では不十分ということになります。

特に、MDR（欧州医療機器規則）やFDA（米国食品医薬品局）といった国際規制への対応が求められ、

その対応の精度を高めるには、医療専門知識を持った翻訳者と適切な翻訳ツールの活用が必須です。

本記事では、翻訳ツールの基本的な仕組みと特長、効率化と品質向上についてご説明します。

医療翻訳で求められる「正確性」と「規制対応」

医療関連の翻訳で最も重要なのは、「100%正確であること」です。

小さな翻訳ミスが、患者の安全を脅かすことにつながる可能性があります。

そのため、誤訳はおろか文の解釈の間違いは、決して許されません。

加えて、翻訳された文書内容が、先ほどの各国の規制に準拠していることも不可欠です。

(たとえば、以下の主要な規制)

このような規制に対応するには、語学という翻訳力のみでは不十分です。

「翻訳プロセス全体を理解した」専門翻訳会社に依頼することが推奨されます。

それは、以下のようなツール(「翻訳メモリ」)の活用が必要不可欠になるからです。

翻訳メモリ(Translation Memory)の活用がカギ

「翻訳メモリ」は、英語ではTranslation Memory、または簡単に「TM」と表記されます。

これまでに翻訳された文章やフレーズを、データベースに蓄積したものになります。

たとえば一つの文書の内部で、同じような表現が繰り返し使われるときがあります。

あるいは、複数の文書をまたいだとしても、似たような表現が見られる場合もあります。

そういった文書類は、当然、過去の文書類とも内容が似通っている可能性が高いといえます。

「翻訳メモリ」とは、「原文」と「訳文」とが対(つい)として収められたデータベースです。

現状の文章「原文」に対して、過去の(類似または同一)訳文を自動的に抽出(提案)する技術なのです。

(翻訳メモリのイメージ)

すでにある訳文を再利用することは、用語や表現の一貫性を保つのに必要です。

過去に翻訳された文を蓄積して、同様の文が再び現れたときに自動で再利用できる仕組み。

この仕組みは、繰り返すほどに、価値が高まります。費用的にも時間的にも、そして品質も。

まとめると、「翻訳メモリ」の活用には、以下のようなメリットがあります。

とくに、使用説明書（IFU）や技術仕様書など、繰り返し使用される文書が多い医療機器の分野では、「翻訳メモリ」の活用効果は非常に大きいと理解されています。

医療関連の主な翻訳文書

医療関連翻訳で扱われる代表的なコンテンツには、以下のようなものがあります。

1. 使用説明書・ユーザーマニュアル（IFU）

医療機器を正しく、安全に使用してもらうための基本文書。操作方法、注意事項、メンテナンス方法などを含みます。

2. UI・UXの画面表示

ソフトウェアを搭載した医療機器では、ユーザーインターフェース（UI）の翻訳も重要です。

使用者にストレスなく操作してもらえるよう、使いやすさの説明や文化的配慮も必要となります。

3. ラベル・パッケージ情報

規制によって定められた文言を正確に翻訳する必要があります。

国によって表記の義務が異なるため、注意が必要です。

4. 技術文書・仕様書

医療従事者向けに提供される詳細情報。

高い専門性と正確な用語理解が求められます。

医療関連翻訳の品質を支える「プロの翻訳者」と「チェック体制」

いくら技術が進化しても、医療翻訳では人による専門的な最終判断が重要です。

翻訳者は、医療知識に加えて、各国の規制や文化背景に精通している必要があります。

また、翻訳後には以下の客観的な「多段階チェック」が必須です。

こうした工程を経ることで、信頼性の高い医療機器翻訳が実現します。

AI翻訳と、専門的な医療翻訳の違い

最近ではChatGPTなどのAI翻訳ツールも話題ですが、医療翻訳ではそのまま使うのは危険です。

(理由は以下の通り)

AIはあくまで補助的なツールとして活用し、最終的には人の判断による校正と修正が必要です。

AI翻訳で「用語」表現の一貫性が失われてしまったら、プロの校正によって補正する必要があります。

医療翻訳会社に依頼するメリット

医療関連の翻訳を外部に依頼する際は、「医療翻訳専門の翻訳会社」を選ぶことが重要です。

実績のある翻訳会社なら、以下のようなサポートが受けられます

専門性の高い文書ほど、翻訳品質がそのまま製品の品質評価に直結します。

まとめ：医療関連翻訳は「専門性＋テクノロジー」で品質を担保

以上のように、医療関連翻訳では、「専門的な医療知識」と「翻訳メモリなどのテクノロジー」を組み合わせることで、翻訳品質と作業効率を両立できます。

今後、海外展開を目指す医療メーカーにとって、信頼性の高い医療翻訳体制の構築は、国際競争力の源になるでしょう。

私どもは、1983年から一貫して、医療翻訳と「翻訳メモリ」を手掛けてまいりました。

「翻訳メモリ」による用語管理と、さまざまなテキスト資産の応用に精通しております。

医療翻訳が必要なすべての方をサポートします。

文書の品質管理は、ぜひ「翻訳プラス+」にご相談くださいますようお願いいたします。

(他、ご参考ページ)

投稿 医療関連翻訳の重要性と成功のためのポイント は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIを翻訳に活用する機会が増えています。

しかし、ChatGPTをそのまま使うだけでは、なかなか良質な翻訳表現が出てきません。

本記事では、プロの翻訳者がChatGPTを活用しながら、直訳(または誤訳)を防ぎ、より自然で伝わる表現にする方法を解説します。

まず、結論ですが。

※(結論を早く読みたい方は、こちら)

… いきなり全否定のような結論ですが、実は「もっと良い方法があります。」ということです。

いいかえると、「生成AIにはもっと良い仕事をさせる。」ということになります。

AIに、その「良い仕事」をさせるために、生成AI翻訳の特徴について少しご説明します。

生成AIが翻訳を行うとき、必ずぶつかる「壁(カベ)」というものがあります。

1. 生成AIにとっての翻訳の「壁(カベ)」

壁①「意訳」が必要なときは？

たとえば”Good morning.”=「おはよう。」ということならば、誰でも(AIでも)わかります。

この”Good morning.”ですが、字義通りに翻訳(直訳)すると「良い朝。」です。

間違ってはいませんし、ある意味、正しい翻訳と言えます。

しかし、もし「良い朝。」とだけ訳したら、多くの人が違和感をもつと思われます。

なぜなら「おはよう。」という朝のあいさつ表現は、いわゆる意訳ですが、いまでは「一般常識」となっているからです。

幸い、生成AIにとっても”Good morning.”=「おはよう。」くらいの意訳は、常識となっています。

ところがそもそも「字義通り」の翻訳が、生成AIが本来、得意とすることのはずです。

もちろん生成AIが自己判断で、どんどん意訳していけるとしたら、それはそれで楽?ですが。

今はそこまで自律性が備わっていない生成AIにとって、この「意訳」は「翻訳のカベ」と言えます。

壁②「定型の意訳」が無いときは？

では、食前の「いただきます。」や、食後の「ごちそうさま。」の英語は ?

「お疲れさま。」や「よろしくお願いします。」は、どうでしょうか。

「おはよう」と同様に日本では日常よく使いますが、英語ではどう表現するのでしょうか。

実は、生成AIは、これらのことばが使われた背景がわからないと、適切に訳せません。

英語では状況次第で表現が変わり、「おはよう」のようにぴったりな「正解」が無いのです。

壁③ 表現の違いによる文化的な違和感

ほかにも例えば、誰かがクシャミをすると、英語では”(God) Bless you!” と声をかけられます。

むりやり字義どおりに日本語にすると、「神のご加護を!」です。

(もちろんふつうは「お大事に!」とか、「大丈夫?」のように訳されます。)

あるひとつの状況に対して、英語と日本語とではずいぶん表現が違うことがわかります。

簡単な例をご紹介しましたが、実際、このような「壁(カベ)」が、翻訳ではよくあります。

つまり、「間違い(誤訳)ではないけど、ここではそういう言い方はしないよね。」

… という、なんとなく引っかかるような違和感が残ることがよくあります。

「おはよう。」のように「意訳」が定型になっていれば困りませんが、そうでない場合が多くあります。

(ちなみに、この表現文化の違いを解決することが、翻訳の役割だと筆者は考えます。)

もちろん生成AIも、「おはよう。」くらいの一般常識には対応しています。

しかし、「生成AIにとっての常識」の範囲から外れる場合には、注意が必要です。

2. 生成AI(ChatGPTなど)の翻訳の特性

ChatGPTは、大量のデータをもとに学習した言語モデルで、文法的には正しい翻訳を生成します。

しかし、以下のような特徴があるため、注意が必要です。

1. 直訳しやすい：日本語の語順や表現をそのまま英語に変換する傾向がある。
2. 文脈の解釈が不完全：前後の流れを考慮せず、一文ずつ翻訳して意図が変わる。
3. フォーマル・カジュアルのバランスが不安定：適切なトーンに調整する必要がある。

3. もっと良くChatGPTを使うコツ

それでは、上記のクセを把握して、もっと上手にChatGPT(生成AI)を使うコツをご紹介します。

そのコツは、「お願いのしかたを工夫する。」ことなのです。

たとえば、「〇○語に翻訳してください。」から、「自然な〇〇語にしてください。」のように言い換えるとします。

以下の例をご覧ください。

「お願い」の表現を変えると…

例 )

いかがでしょう。

このように、ChatGPTのような生成AIは、指示の仕方で表現のトーンを変えてくるのです。

その指示は、できるだけ詳細で具体的なことが望ましいとされています。

それでは、単純な「翻訳」ではない、ふさわしい指示の仕方をいくつかご紹介します。

4.「上手な指示」の出し方

例 )

例 ) 英文

いかがでしょう。

どの表現を使うかは、どんな目的で修正したいのかによって選ぶと、いっそう効果的です！

まとめ

このように聞き方の工夫をすることで、単純な翻訳ではない結果を得ることができます。

まさに、生成AIには「翻訳をさせない」で、「文脈を理解させる」ことが重要です。

それによって、文章のトーン(調子)までそろえることも可能です。

とはいえ、それでもChatGPTの出力は完全ではありません。

それをそのまま採用せず、プロの視点で適切に修正することが重要です。

ChatGPTは、あくまで補助ツールとして活用し、専門の翻訳者が最終チェックを行うことで、自然で正確な言語変換を実現できます。

特に、専門分野の翻訳では、翻訳者の知識や文脈を加味して最適化することが重要です。

AI翻訳を上手に活用しつつ、そこにプロの視点を加えることで、より高品質な翻訳を実現してみませんか。

AI翻訳のご利用でお困りのことがありましたら、ぜひご相談ください。

翻訳業務にChatGPTを活かす際の参考になれば幸いです！

翻訳の編集チェックを得意とし、品質保証と責任が取れる、翻訳プラス+ にぜひご相談ください。

(他、ご参考ページ)

投稿 翻訳者が解説！ChatGPTで直訳を防ぎ、伝わる表現にする方法 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

グローバル化がいっそう進む現代。

国内外の海外展開に合わせた多言語対応は、今まで以上に重要度が増しています。

そのような中、「スピーディーで、良質な翻訳」を実現していくことが私たちの使命です。

その実現に、「翻訳メモリ」と「AI翻訳」を連携させた最新の手法が注目されています。

本記事では、「翻訳メモリ」の基本的な仕組みと特長、そしてAI翻訳との連携による効率化と品質向上についてご説明します。

翻訳メモリの仕組みと特長

1. 過去データの蓄積で、一貫性を実現

翻訳メモリは、英語ではTranslation Memory、または簡単に「TM」と表記されます。

これまでに翻訳された文章やフレーズを、データベースに蓄積したものになります。

たとえば、マニュアルや統合報告書など、同じ表現が繰り返し現れる文書があります。

そういった文書を「翻訳メモリ」というデータベースに通すと、蓄積された過去の翻訳の中から似ている(または同じ)フレーズを探して、引っ張り出してくれるようになっています。

(翻訳メモリのイメージ)

つまり「翻訳メモリ」とは、追加の文章「原文」に対して、過去の(類似または同一)訳文を自動的に抽出(提案)する技術なのです。

既存の訳文を再利用することで、用語や表現の一貫性を保つことが可能になります。

この特長についてさらに、コスト面と納期におけるメリットをご説明します。

2. コストと納期を大幅に削減

1.の仕組みにより、翻訳の一貫性を保ちながら、納期とコストを大幅に削減できます。

「過去の翻訳データを流用する」とは、つまり「翻訳の量が大幅に減る」ことになります。

ケースによっては、翻訳コストの30〜50％以上の削減が可能です。

また作業時間が短縮されるため、短納期の案件に柔軟に対応できます。

新たに翻訳する場合でも、よく似た表現があれば、流用が簡単にできます。

よって翻訳者はゼロから作業する必要がなくなり、翻訳時間が大幅に短縮されます。

3. 品質向上による信頼性の確保

もし複数の翻訳者が関わるプロジェクトでも、共通の翻訳メモリを利用することで統一感が生まれ、企業のブランドイメージを損なわない高品質な翻訳が実現可能です。

翻訳者は、翻訳メモリの中にある「用語」や高品質な訳文を参照・流用していきます。

このため、個人の思い込み(勘違い)によるミスが減り、品質の安定した翻訳になるのです。

4. 多言語に展開しやすい

Webや印刷物など、同じコンテンツを多言語で翻訳する際にも、翻訳メモリが役立ちます。

異なる言語間でも、「用語」や「表現・表記」の一貫性を保つことができます。

グローバル展開を進める企業にとって、翻訳メモリは品質保証の強力なツールとなります。

この「翻訳メモリ」と「AI翻訳」を組み合わせると、さらに効率を高めることができます。

AI翻訳との連携

1. 機械学習による高速翻訳

AIは、最新のニューラル機械翻訳により、大量のテキストを高速に翻訳します。

特に、定型文やよく使われる表現に関しては、迅速かつ正確な翻訳が期待できます。

その速度を活かして初稿をAIで作成し、「校正」のたたき台とすることも可能です。

2. 継続的な学習で精度向上

さらにAI翻訳システムと、「翻訳メモリや用語集」と連携させることが重要です。

「翻訳メモリ」内にある表現とそろえながら、翻訳品質のフィードバックを行ないます。

AI翻訳システムは、それを継続的に学習し、精度が向上していきます。

3. 人とAIのハイブリッド翻訳

もちろん自動翻訳だけでは、専門性や文脈の理解には限界があります。

(たとえば、「著作物」の題名が海外正式名とは異なる翻訳表現になってしまうなど。)

そこで、プロの翻訳者やライターが最終チェックを行うハイブリッド手法が注目されています。

とくに人による客観的な校正を、「ポスト・エディット」(後編集)と呼んでいます。

このポスト・エディットにより、スピードとともに、品質のバランスが最適化されます。

翻訳メモリとAI翻訳の連携がもたらすベネフィット

それでは、両者(翻訳メモリとAI)の組み合わせがもたらすベネフィットを以下にまとめます。

1. さらなる効率化とコスト削減
   • 自動提案の強化:
     • AIが翻訳メモリ内の類似文を迅速に照合し、最適な訳文を提案。
     • 作業効率が飛躍的に向上します。
   • 一括翻訳の実現:
     • 大量の定型文を含む文書も、AI翻訳と翻訳メモリの連携により、一括して正確に翻訳。
     • 全体のコスト削減につながります。

2. 品質の一貫性と安定性の向上
   • 用語統一の自動管理:
     • AIと翻訳メモリの連携で、専門用語やブランド表現の一貫性が自動的に保たれます。
     • 各言語間での表現揺れを防ぎます。
   • ポスト・エディット:
     • AI翻訳で生成された訳文を、プロの翻訳者やライターが最終チェックします。
     • より自然で読みやすい文章に仕上がります。

3. グローバル展開の迅速化
   • 多言語対応の加速:
     • 一度構築した翻訳メモリは、AI翻訳により他の言語にもスピーディに展開可能。
     • これは、企業のグローバル戦略を支える強力なツールとなります。
   • 柔軟なローカライズ:
     • 各国市場に合わせた微調整が容易。
     • 文化や文脈に適した表現と表記が提供され、海外顧客の信頼を獲得できます。

翻訳依頼を検討されているお客さまへ

翻訳メモリとAI翻訳の連携は、従来の翻訳手法を大きく変革し、翻訳のスピード、品質、そしてコストパフォーマンスを劇的に向上させます。

企業のグローバル展開や多言語対応を検討されている方は、ぜひこの最新技術を活用した翻訳サービスをご検討ください。

(他、ご参考ページ)

ソリューション「財務・IR関係」

納入事例 「イノアック様 「CSR報告書」英語版」

投稿 翻訳メモリとAI翻訳の融合がもたらす翻訳革命 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

はじめに

みなさんは、翻訳のコストについて悩まれたことはあるでしょうか。

コスト削減で、やむを得ず「AI翻訳」を導入しているケースも増えてきました。

もちろん「AI翻訳」は、コストダウンの魅力的な選択肢です。

しかし何度か記事で触れたように、その翻訳精度は100%ではありません。

厄介なことに、精度の客観的な確認を、当のAIでおこなうわけにもいきません。

それは、AIは人や組織ではないため、ミスの責任を取ることができないからです。

実は翻訳のコストダウンに大きな効果を発揮する方法が、AI翻訳以外にあります。

それは、「”翻訳メモリ”を有効活用する」ということになります。

この「翻訳メモリ」は、ただ存在しているだけでは、意味がありません。

中身の状態をある程度つかんで利用しないと、「宝の持ち腐れ」になってしまいます。

😆翻訳メモリの内容を分析するには

それでは、どのように「翻訳メモリ」の中の状態を見ればよいのでしょうか。

「翻訳メモリ」の作成自体は、「C.A.Tツール(翻訳支援ツール)」というものが使われます。

そしてそのツールを使ってつくられた「翻訳メモリ」の中身を、詳しく見ることができるのです。

たとえば詳細な「解析表」（分析レポート）を出力することができるようになっています。

その「解析表」には、「翻訳メモリ」とのマッチ率(内容一致の割合)などの詳細が載っています。

これを参照すると、正味の翻訳分量と、必要な費用を事前に把握することができます。

つまり「翻訳すべき箇所や、しなくても良い箇所」、「いくらで翻訳できるか」などがわかります。

そのような内容をもとに、翻訳作業の効率化やコスト管理をさらに改善することも可能です。

それでは、もう少しくわしく、解析表の活用方法について以下にご説明します。

「解析表」の有効活用

まずは、「解析表」で知ることができる便利な活用法と、メリットをまとめました。

1. 翻訳コストの見積もりと管理 💰

2. 翻訳プロジェクトのスケジュール管理 📅

3. 翻訳メモリのメンテナンスと最適化 🛠️

4. 再利用可能なコンテンツの抽出 🔄

5. 品質管理の指標として活用 📊

※「翻訳メモリ」に関する運用は、「翻訳プラス(+)」にお問い合わせください。

🌍まとめ：解析表を戦略的に活用しよう！ 🚀

翻訳支援ツールの解析表は、単なるデータではなく、コスト管理・納期管理・品質向上の強力なツールになります。

ぜひ、プロジェクトごとに解析表を活用し、翻訳業務の最適化とコストダウンを図ってみてはいかがでしょうか。

💼他にも「こういう場面で解析表が使えない？」というご相談があれば、お気軽にお問合せください！😊

(他の参考記事)

投稿 翻訳コストを削減！「解析表」の賢い使い方とは？ は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

翻訳は主に外国語をあつかうため、きちんとした品質の確認をすることが難しいと思います。

まして、品質を向上させたり、それを今後に活かしたりするにはどうすれば良いでしょうか。

実は、「翻訳メモリ」を活用すれば、翻訳スピードと品質の向上が実現できるのです。

その秘密は、「過去の翻訳を再利用」することです。

この、「翻訳の再利用」が簡単にできる仕組みが「翻訳メモリ」ということになります。

本記事では、翻訳メモリの基本から導入メリット、さらに意外な活用方法までを詳しく解説します！

「翻訳メモリ」とは、「元の文(原文)」と「翻訳文」とをセットにしたデータベースのことです。

また、データベースは、所有者(お客様)の資産ですから、これを「翻訳資産」とも表現できます。

翻訳資産活用の仕組みとして、長年、私たちの業界のデファクトスタンダードになっています。

「翻訳メモリ」は、上のイラストのように、二つの言語(原文と訳文と)がセット(対)になっています。

(つまり、これがデータベースの中味となります。)

したがって、その組み合わせをいつでも任意に呼び出して利用することができるのです。

それでは、一つずつ「翻訳メモリ」の利点について、ご説明いたします。

「翻訳メモリ」の便利な4つの長所

逆に言うと以下は、現状のAI単体では苦手なものになります。

1. 過去の訳文を活用し、翻訳の一貫性を向上

• 企業のブランド用語や、専門用語を統一できる。
  • 汎用性の高いAIの翻訳では、同じ表現で翻訳を統一することが難しい。
  • 特定の分野、組織などの用語集を構築することで解決します。
• 長期的なプロジェクトでも゛表現ブレ“を防ぐことができる！

2. 翻訳時間の短縮＆コスト削減

• 一度翻訳したフレーズは再利用が可能。
• 大量のドキュメントでも効率よく翻訳できる。

3. メモリ内の「用語集」と組み合わせて内容精度UP

• 「翻訳文」の「用語（TB：Term Base）」統一が容易。
• ファイル別や、お客様別のカスタマイズにも対応しやすい。

4. 複数の翻訳者での共同作業がスムーズに！

• チームで共有すれば、大型プロジェクト全体でも統一が容易。
• クラウド型なら、リモートワークでも活用可能。

これ以外にも、「類似文の割合を算出」、「自動アウトプット」など、便利な機能がたくさんあります。

※ 原文と訳文との「翻訳メモリ」化は、「翻訳プラス(+)」に、ご相談ください。

それでは次に、翻訳メモリの意外な応用方法！をご紹介いたします。

以下の1.～5. を参考にしていただけると、ありがたいです。

🤯「翻訳メモリ」の意外な応用方法！

ちなみに以下の使用方法を採用する場合は、翻訳メモリ作成をサービスとする翻訳会社にお問い合わせください。

💡1. コンテンツ作成（ライティング支援）

• 過去のブログ記事やマニュアルをデータベース化し、文章の統一感を維持できます。
• 企業のFAQやヘルプページの作成、更新。

💡2.  SEO対策 & 多言語サイト運営

• 一貫した翻訳で、多言語SEO対策に活用（キーワード最適化）
• サイトの翻訳作業を効率化し、スピーディーにグローバル展開
  • 自動(機械)翻訳の場合は、レビュー(ポスト・エディット)が必要です。
• 機械翻訳では、「内容重複」のペナルティが課される危険性。

 💡3. 法務・契約書のレビュー補助

• 法務翻訳のテンプレートを「翻訳メモリ」に登録し、契約書の整合性チェック。
• 法律用語や表現を統一し、リスク回避が可能

💡4. ゲームやアプリのローカライズ

• 一貫性のある翻訳で、キャラクターのセリフやUIのブレを防ぐ
• 大規模なゲーム翻訳でも統一感のある表現を実現

💡5. SNS運用やマーケティング文書の最適化

• 過去の広告コピーやSNS投稿をTMに保存し、効果的なフレーズを再利用
• ブランドトーンを保ちつつ、新しい市場向けに微調整

🚀「翻訳メモリ」を最大限活用するコツ！

こうして、せっかく「翻訳メモリ」を作り、応用しても、ほったらかしでは宝の持ち腐れとなってしまいます。

これらは「データベース」つまり、「資産」です。

「資産」は、運用(メンテナンス)することで、ふつうは価値が増大します。

ほうっておくと、増大しないばかりか、価値が目減りしてしまいます。

以下のメンテナンスや運用をすることで、「翻訳メモリ」をぜひ有効活用してみてください。

1. ✅ 定期的にTMを整理し、不要なフレーズを削除
2. ✅ 専門用語や固有名詞をルール化して管理
3. ✅ 機械翻訳（MT）と併用し、作業効率をアップ
4. ✅ クラウド型TMで、チーム全体で最新データを共有

※「翻訳メモリ」に関する運用は、「翻訳プラス(+)」にお問い合わせください。

🌍まとめ

「翻訳メモリ」は単なる翻訳支援ツールではなく、 ライティング・SEO・法務・マーケティング など。

このようにさまざまな場面で活用できます！💡✨

作業効率UP × 品質向上 の最強ツールになりますね！

💼他にも「こういう場面で使えない？」という相談があれば、お気軽にご相談ください。！😊

他の参考記事)

「翻訳コストを削減！「解析表」の賢い使い方とは？」

「AI翻訳を最大限活用するために」– または、翻訳会社の活用法

投稿 「翻訳メモリ」の便利な使い方＆意外な応用法！ は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

目次

国際的な情報発信の必要性

少子高齢化や国内市場の成熟化により、国内だけでの成長は難しくなってきています。

多くの企業にとって、「国際化」が発展のかなめの一つとなるのは間違いありません。

そう考える企業が、海外の投資家やステークホルダーへの情報提供を進めています。

そのため、「統合報告書」を作成し、英語に翻訳する傾向が強くなってきています。

本稿では「統合報告書」を国際化(英語に)する上での注意点を解説していきます。

統合報告書の作成における問題点

まず、統合報告書の英語版をいかに短期間で完成するかが重要です。

ちなみに統合報告書（Integrated Report)は、主に2つの内容で構成されています。

企業の持続発展性や長期的な価値創造をステークホルダーに伝える役目を持ちます。

つまり財務情報など企業の留意情報と、非注記情報(環境・社会・ガバナンス：ESG)です。

そのため、多くの場合、以下のような内容が含まれます。

1. 統合報告書の主な内容

• 価値観、企業理念、経営のビジョン
• 社会との接点
• 市場における競争、競争優位を確保するための要素
• ESG（環境、社会、ガバナンス）に対する認識
• グローバルな社会課題(SDGs等)の戦略
• 主要ステークホルダーとの関係性
• 事業環境の変化リスク
• バリューチェーンにおける影響力強化、事業ポジションの改善
• 経営資源・無形資産等の確保・強化方針
• 経営資源・資本配分(キャピタル・アロケーション) 戦略

また特に、IFRS(国際財務報告基準)に準拠した内容であることが求められます。

そしてその英語版は、海外の投資家・ステークホルダーに向けた情報発信となります。

ところが実際は、日本語原稿の作成にかなりの制作期間と、校正回数が費やされてしまいます。

そのため、海外版(主に英語)の制作に費やす時間が、圧倒的に不足してきます。

もしミスや内容の不足が生じると、海外投資家からの信頼を損ねてしまいます。

それでは、本来の目的とは真逆の結果を招き、本末転倒となってしまいます。

そこで、英語版を「短期間に且つ高品位で正確に」完成させる必要があります。

2. 問題点の解決

通常、多くの場合、日本語版が完成してから、英語の翻訳に入ります。

しかし、それでは予定通りに英語版をリリースすることができなくなってしまいます。

まず「翻訳メモリ」に登録しながら順に英語に翻訳して進めることをお奨めします。

つぎに、「(翻訳前後の)編集と、ツールを使って効率的に作成」することが効果的です。

以降、それぞれのプロセスをご説明します。

統合報告書(海外版)作成のプロセス

(ステップ手順)

1. 翻訳メモリについて

翻訳を進めると同時に「翻訳メモリ」に「用語」と「過去の英文」とを登録していきます。

(後から翻訳する原稿に対して、この「メモリ」に登録・保管済みのものを適用する。)

もし翻訳タイミングが複数回に分かれても、この適用で文章表現が統一されていきます。

ここで翻訳スピードにおいては、AI翻訳が導入されたりします。

ただし反面、AIでは、この「表現を統一」する点が弱くなります。

AIは、特定のお客様用の辞書を持つことはないので、表現にバラつきが出てきます。

そこで翻訳と「翻訳メモリ」とを組み合わせることが、品質と速度を保つのに有効です。

2. 前編集 (プレ・エディット, Pre-Editing)

翻訳メモリに「翻訳」と「用語」とを登録する際は、正しいものを登録しないといけません。

そのために、原文(原稿)内容の吟味を、あらかじめ行なうことが重要です。

原文の内容(文化背景の違いなど)に注意しながら、原稿の表現の妥当性を確認します。

「翻訳メモリ」に、誤訳や解釈間違いを混入させないためにも、必要な作業です。

もしいままで蓄積された表現と変えないといけない場合、どれを採用するか取捨選択します。

さらに翻訳完了後の「自動レイアウト」に備えて、あらかじめデザインスタイルを設計します。

※ この場合、通常、アプリは「インデザイン(Adobe InDesign^©）」をお奨めします。

これが、「前編集(プレ・エディット)」と呼ばれている主な内容となります。

3. AI または人による翻訳

内容や納期によって、AIが翻訳するか、あるいはネイティブが翻訳するかを判断します。

いずれにしても、原文を吟味していないと、解釈の間違いが混入する危険性があります。

その点は、人もAIも完ぺきではありません。どちらも勘違いやミスを犯します。

プレ・エディットにより、正しい「用語登録」と「原文吟味」が行われることで、ミスを回避します。

4. 後編集(ポスト・エディット, Post-Editing)

翻訳されたテキストが、果たして正しい「用語」で統一されているかを確認します。

もし前編集を省いてAI翻訳を行った場合は、ポスト・エディットで翻訳上のミスを訂正します。

(主格が明示されない文、婉曲・反語・慣用表現、係り受け判断などは、AIでも間違えます。)

ポスト・エディットで行われる主な内容

自動レイアウト処理

最後にプレ・エディットでも触れた「自動レイアウト」処理を行ないます。

原稿内容の吟味や確認は、すでに済ませてあるため、最終出力(または印刷)となります。

特に「自動出力(レイアウト)」を可能にするか否かで、ソリューション効果に違いが出ます。

もし言語が自動的に置き換わるとすれば、人の入力ミスを防ぐことが可能となります。

もちろん言語が変わると文字数が変わるため、最後は微調整が必要となります。

しかし、出力後の校正確認の負荷を圧倒的に減らし、スケジュールを大幅に短縮できます。

「ポスト・エディット」が必要になった背景

この「ポスト・エディット」の手法が広まったのには、理由があります。

それは、「AIに任せても、最終的な品質の責任をAIに負わすことができない。」

… という当たり前の理解が広まったからだと考えています。

成果物について、品質の保証と責任を取ることができるのは、今の段階では人や組織です。

以下の例文をご紹介します。

ある意味、翻訳としては間違っていませんが、人がこのように翻訳すると怒られます。

現状のAIは、字義通り翻訳する傾向が強く、皮肉・ウィット(機知)・慣用句が苦手です。

人の感情や心情の裏にある意図を理解する力がまだ備わっていないようです。

AIは責任を取らない、取れない！

AIに怒っても、形式的に謝ったり、訂正したりもしますが、間違いの責任は取りません。

しかし「ポスト・エディット」を入れると、品質の保証責任を人や組織が負うことになります。

特にBtoBにおいて重要なのは、「責任の所在の明確化」です。

債務不履行や瑕疵とならないように、人がチェックするため、大きな品質保証が担保されます。

その意味では、現状のAIには人格が無く、法律的にも社会的にも無責任と言えます。

「翻訳内容の品質保証と責任を取る」という当然なことですが、これがAIにはできません。

まとめ

このプロセス※を踏むことで、海外向け「統合報告書」作成のスケジュールを大幅に短縮できます。

※(「用語・翻訳メモリ」の作成、プレ・エディット、(AI)翻訳、ポスト・エディットと自動レイアウト)

私たちは、このプロセスを踏まえたソリューションを多く実現してきました。

「統合報告書」の作成は、品質保証の責任をきちんと果たす「翻訳プラス(+)」にぜひご相談ください。

(他、ご参考ページ)

ソリューション「財務・IR関係」

納入事例 「イノアック様 「CSR報告書」英語版」

投稿 「統合報告書」作成と翻訳に関するソリューション は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

国内企業における「eラーニングコンテンツ」は年々、増大しています。

その理由として、近年の急速なデジタル化やコロナ禍の影響があったことは否めません。

さらにコンプライアンス教育、グローバル人材育成と国際化の必要性が後押ししたと言えます。

今後も、時間や場所にとらわれない効率的なナレッジメント共有が、国際化においては重要です。

そのため、ますます増加していくeラーニングコンテンツ。

本稿では、eラーニングコンテンツを国際化(多言語化)するのに役立つ点を解説していきます。

AI翻訳の正しい使い方とは？

先に本稿の結論ですが、「AIと人との組み合わせによるシナジー効果」

… となります。

その組み合わせとは、一般的に「MTPE」とも言われます。

MTは、Machine Translation (機械翻訳) の略です。いまは、生成AIがその中心です。

そして、PEは、Post-Editing (後編集)を表します。

「後編集(ポストエディット)」が一般的ですが、実際は「前編集」(Pre-Editing)も含まれます。

重要なのは、「PE」はMT(機械翻訳)と異なり、人が担うべき作業だということです。

なぜそれが重要なのかを以下にご説明していきます。

「AI翻訳」の得意、不得意な点

AIは現状、センテンスを非常に速く、正確に翻訳します。

コスト削減と迅速なリリースを考えると、これを利用しない理由はありません。

今後もますますeラーニングコンテンツの翻訳で利用される機会が増えると予想します。

しかし矛盾するようですが、その「正確性」が足かせになる場合もあります。

以下の例は、AIとPE(人の確認)とで大きく表現が異なりやすいものになります。

それは、つまりAI翻訳の苦手なものということになります。

AI翻訳が苦手とする表現

1. 反語(皮肉)、婉曲表現

2. 文化背景が影響する表現

3. ナレーション、字幕

動画のスピーチ内容を、場面に合わせて適切な文字数で翻訳する必要があります。

実際のシーンに合わせた表現アレンジが、現状のAIでは困難です。

4. あいまい表現(複数解釈が可能なもの)

たとえば、次のような原文があるとします。

「削除 (= delete)」という一言でも、場面に応じて具体的な用語を選ぶと、正確に伝わります。

たとえば、「機能の停止」、「機能の除去」、「機能の無効化」などに該当するような場合です。

このような場合は、人間が文脈を把握して、文を補正する以外に方法はありません。

つまり、原文を吟味し、文脈の正しい解釈をしながら、ブラッシュアップ(リライト)を行ないます。

そこで、「前編集(プレエディット)」(Pre-Editing)の必要性が出てくることになります。

AIによる翻訳と、この前編集とを組み合わせ、品質とスピードのバランスを確保します。

「前編集(プレエディット)」(Pre-Editing)

通常は、「翻訳の前」に行う編集作業になります。以下の、主な3点をご紹介します。

1. 原文の吟味

まず、AI(または翻訳者)が解釈の間違いを起こしそうな箇所の洗い出しを行ないます。

それから、原稿内容が正確に伝わるよう、原文に修正を加えます。

つまり、他の言語への置き換えを想定した、「(原文)原稿」を改めて用意します。

(場合によっては、文化的な背景理由から、翻訳が不要な箇所が見つかることもあります。)

翻訳言語としてより一層、自然な文脈や表現になるよう、前段階で準備します。

2. 用語辞書作成、または「翻訳メモリ」の構築

eラーニングのコンテンツは、プラットフォームに合わせて扱うファイル形式も多かったりします。

映像ファイル、音声ファイル、パワーポイントほか各種ツールアプリなど、結構、幅広いです。

ただし「用語や文章の言い回し」は、どのコンテンツでも共通にそろえることが重要です。

そこで、多言語テキストのデータベース化(「翻訳メモリの構築」)をお勧めしています。

このデータベースにより、コンテンツ間相互のことばの表現を統一することが可能となります。

翻訳メモリには、「用語の登録」も含まれ、共通で使う用語は辞書化されます。

言葉は人の記憶に頼るとあやふやになって、表現が振れてしまいがちです。

しかし、「翻訳メモリ」にすることであいまいな記憶違いが起きない仕組みとなります。

(詳しくは、「翻訳メモリ」記事)

3. 表記ルールや翻訳ルールの策定

「翻訳メモリ」に表現を登録することと同時に、外見上の記述ルールも決める必要があります。

「スタイルガイド」の策定と確認という言い方をする場合もあります。

記述のルールとしては、大文字・小文字の使いかたから、記号・略語の統一など。

これには、国や地域別のローカライズ（金額や時間ほか単位表記）も含まれます。

これらの表記が振れてしまうと、読みにくくなるため、決め事として統一するのが望ましいのです。

前編集とAI翻訳を経て、次の後編集(ポストエディット)に進みます。

「後編集(ポストエディット)」(Post-Editing)

最近は、「ポストエディット」という言葉が、AI翻訳と一緒に使われることが増えました。

ポストエディットの種類

「ポストエディット」とは、AI翻訳をあとからチェックし、間違いがあれば訂正する作業をいいます。

主に「前編集(プレエディット)」で決めたルールから外れていないかを確認します。

具体的には、このような内容が中心となります。

そして、「前編集」がしっかりしていると、これらの確認がとてもスムーズになります。

ポストエディットが必要になった背景

ところで、このようなプロセスが普及した、大きな理由があります。

それは、「AIに任せきりにしても、最終的な品質の責任をAIに負わすことができない。」

… という当たり前の理解が広まったからです。

できあがったものについて、品質の保証と責任を取ることができるのは、今の段階では人や組織です。

一つ例文をご紹介します。

ある意味、翻訳としては間違っていませんが、人がこのように翻訳すると怒られます。

現状のAIは、字義通り翻訳する傾向が強く、皮肉・ウィット(機知)・冗談・慣用句が苦手です。

人の感情や心情の裏にある意図を理解する力がまだ備わっていないようです。

AIは責任を取らない、取れない！

仮にAIに怒っても、形式的に謝ったり、あるいは訂正したりもしますが、間違いの責任は取ません。

しかし「ポストエディット」を入れると、品質についての保証責任を人や組織が負うことになります。

特にBtoBにおいて重要なのは、「責任の所在の明確化」です。

債務不履行や瑕疵とならないように、人が細かくチェックするため、品質保証が担保されます。

逆に、現状のAIには人格が無いため、法律的にも社会的にも無責任と言えます。

「翻訳内容の品質保証と責任を取る」という当然なことですが、これがAIにはできません。

まとめ

現状、AIの特性は、人間には追い付くことができないほどの正確さとスピードだと思います。

得意とする内容の翻訳は、ものすごく正確に短時間で実行可能です。

しかしいくら正確でも、人間と同様に「100%完ぺき」ということではありません。

節約できた時間を使って、今度は人の得意とする内容で補完するべきではないでしょうか。

足りないところは、誰かが足してあげないといけません。

私たちのようなプロフェッショナルであれば、完ぺきな形でAIの不備を補完できます。

「AIと人との組み合わせによるシナジー効果を求める」が冒頭の結論でした。

eラーニングはコンテンツの種類が多く、用語も共通で使用される場合が通常です。

まさに「翻訳メモリ」と「前・後編集」を組み合わせたソリューションにぴったりです。

AI翻訳の編集チェックを得意とし、品質保証と責任が取れる、翻訳プラス+ にぜひご相談ください。

(他、ご参考ページ)

投稿 AIで広がるグローバル教育 ― eラーニング多言語翻訳に必要なこと は 翻訳+プラス に最初に表示されました。

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はじめに

みなさんの中には、すでに翻訳サービスを利用された方も多いと思われます。

ひょっとしたら「AI翻訳があるから、もう翻訳会社はいらない」と思う方もいるかもしれません。

しかし、AI翻訳を最大限活用するためには、正しい使い方を理解することが重要です。

本記事では、翻訳の品質を左右する要素や、AI翻訳を効果的に使うためのコツをお伝えします。

AI翻訳の正しい使い方とは？

いきなり結論ですが、「AIと人を組み合わせることで、時間・コストを短縮し、品質を向上させる」。

… ということに尽きます。

では、具体的にその方法とは何でしょうか。

その答えは、「MTPE」です。

まずMTは、Machine Translation (機械翻訳) の略。

そして、PEは、Post-Editing (後編集)を表します。

一般的には、「後編集」と言っていますが、実際は「前編集」(Pre-Editing)もこれに加わります。

やっかいな翻訳の例

みなさんにとって「翻訳」というと、どのようなものといったイメージがあるでしょうか。

たとえば、こんな一文があります。

これは、十分に正しく立派な「翻訳」です。

しかし、私たちプロに要求されるのは、この水準では収まりません。

たとえば、先の文を、とても迷惑そうな表情で読んでみるとします。

すると、これは実は皮肉交じりの表現だということが、わかると思います。

実際の場面でもこの文は、しばしばそのような感情を伴って表現されます。

ですから、私たちはこう訳します。「もう、勘弁してよ！」

これは、特に望んでいない、むしろ困るような状況に直面したときに使われます。

(状況によってはユーモアを含む軽い皮肉から、強い不満の表現まで、幅があります。)

皮肉的な使い方(訳し方)の例

場面(利用シーン)が、意味を左右する一例ですが、これは、果たして「翻訳」なのでしょうか。

私たちの仕事である以上、広義としては翻訳だと言えます。

一方、これは「翻案」または「意訳」であると思う方もおられます。

※(これらについては機会を改めて、別の記事でご紹介したいと思います。)

少なくとも「翻訳」とは、単純な言葉の置き換えですむものと、そうでないものとがあるようです。

AIに任せてよいものは、もちろん「単純な言葉の置き換えですむもの」に限られてきます。

ただしその見極めは、元の言語と翻訳言語と、両方の言語知識が無くては難しいでしょう。

何がAIに適するかを事前に見分けたり、間違いがあれば補正したりする作業には深い言語知識が必要です。

それが「前編集(Pre-Editing)」と「後編集(Post-Editing)」と呼ばれるものになります。

「翻訳プラス」として私たちが主に担っているのは、この「前編集」「後編集」です。

その具体的な中身をご説明します。

Pre-Editing (前編集)

これは、「翻訳の前」に行うものになります。具体的に、以下の3つの内容をご紹介します。

1. 原文の吟味
2. 用語の確認または用語集の作成
3. 表記ルールや翻訳ルールの策定

1. 原文の吟味

まず元の原文の内容自体に、明らかな「間違い」が無いかを確認します。

もし明らかな記述ミスが、校正で見落とされている場合、翻訳に影響してしまいます。

(さすがに高度に専門的な内容の正否を判断するのは難しいのですが。)

あるいは、記述ミスとまでいかなくても、「曖昧な内容」も要注意です。

曖昧なままだと、解釈次第では誤訳が生まれる危険性があります。

この解釈の違いは、原文に原因があるため、「人」が翻訳しても「AI」が翻訳しても、起こるものと考えます。

そのような解釈の間違いが生じないよう、「原文」の言い回しを調整する場合もあります。

もちろん「文意を変えたり、意味を損ねたりしないように」することは当然です。

あくまでも、翻訳する際に解釈に迷ったり、間違えて解釈したりしないための事前調整です。

2. 用語の確認用語集の作成

・特に医療翻訳や、法務翻訳

これらのものは、専門の公的機関で使用されている特定の言葉があります。

その特定の専門用語などを知らずに翻訳することは危険です。

たとえば勝手に「訳語」を作ったり、増やしたりしてしまうと、文意が通じなくなる危険があります。

そのため公に認められ使用されている訳語を、固定的に使うべきと考えます。

・技術翻訳

でも、特にアプリを操作する場面の説明などの翻訳には注意が必要です。

もし画面に出てくる文言(用語)と、本文の説明箇所とで表現が違っていたらどうでしょうか。

とても読みにくいものになって、読み手は混乱してしまうと思います。

画面が明らかに間違いで無い場合は、本文の表現は画面に合わせるべきと考えます。

場合によっては、アプリの設計開発段階から、文言翻訳をご依頼いただく機会もあります。

そのような場合も含め、固定的な「用語」を集め、ライブラリー(辞書)としてデータ化します。

どんなにAI翻訳の精度が上がっても、さすがにこの用語辞書が無いといけません。

用語表現が振れてしまい、固定化されないのが、AI翻訳の弱点と限界なのです。

・観光翻訳

そして観光分野では、地名・施設名・特産品名をはじめとした多くの正式用語があります。

それらを無視して翻訳すると、「用語」表現がいたずらに振れてしまいます。

たまにニュースになりますが、誤訳すら起こりえます。

機械翻訳での「御堂筋線」(みどうすじせん)が、Midosuji Muscle Lineになっていたのは有名です。

それではインバウンドの観光客を迷わせて(笑わせて)しまうことになるでしょう。

「翻訳プラス」として私たちは、このような「用語辞書化」と「用語確認」を行なっています。

3. 表記ルールや翻訳ルールの策定

「スタイルガイド」の策定と確認という言い方をする場合もあります。

これには、ローカライズ（たとえば金額や時間表記のフォーマット調整）も含まれます。

記述のルールに関することが多く、大文字・小文字の使いかたから、記号・略語の統一など。

表記が振れてしまうと、やはり読みにくくなるため、決め事として統一するのが望ましいのです。

Post-Editing (後編集)

ポストエディットとは

最近は、「ポストエディット」という言葉が、AI翻訳と一緒に使われることが増えました。

簡単に言うと、AI翻訳をあとからチェックし、間違いがあれば訂正する作業をいいます。

• 「文脈の確認」
• 「文体トーン(調子)の調整」
• 「用語の統一確認」
• 「スタイルガイドや品質基準との照合」。

… このような内容が中心となります。

実は「前編集」がしっかりしていると、これらの確認がとてもスムーズになります。

(例文での説明)

たとえば、次の例文をご覧ください。

何の気なしに眺めていると、AI翻訳で何ら問題ない気がしてきます。

しかし実は、「導入しました」という文字面に隠された、何らかの意図を感じとるべきです。

先の例の「皮肉を込めた感情」と同様です。

それは、「計画や戦略を具体的な行動に移し、実施または実装した」という一歩踏み込んだ内容です。

AI翻訳は、ここでは「紹介した・案内した」を意味するintroduced(導入した)を用いています。

まるで、単に字面だけを見て、浅い解釈で止まっているようです。

これは、その後どうなったか、ちょっとわかりにくい英語だと言えそうです。

しかし、時制を含めて「have implemented」とすると、解釈内容が深まります。

have implementedは、「実施した、実装した」という結果を伝える意味になります。

一歩踏み込んだ「導入」のニュアンスとなります。

※(have現在完了に関しては、こちらのブログを参照)

ポストエディットが必要な理由

このような奥行きのある真意を汲み取る解釈は、AIにはまだ難しいと思われます。

しかし原文の意図をあらかじめ吟味しておくと、このような修正対応もスムーズになります。

こういった、翻訳の専門家でしかできない「ポストエディット」が重視される時代となりました。

ポストエディットが普及した理由

さらに、このAI翻訳の「後編集(ポストエディット)」が広まった理由があります。

おそらく、「AIに任せきりにしても、最終的な品質の責任をAIに負わすことができない。」

… という当たり前の理解が広まったからだと考えられています。

できあがったものについて、品質の保証と責任を取ることができるのは、人や組織です。

もう一つ例文をご紹介します。

ある意味、直訳としては間違っていませんが、人がAIのように翻訳すると怒られます。

仮にAIに怒っても、形式的に謝ったり、あるいは訂正したりするだけです。

間違いの責任は取ってもらえません。取りようがないからです。

そこで「ポストエディット」というチェック工程が必要になってきます。

すると、品質についての保証責任を人や組織が負うことになります。

責任の所在の明確化

もちろん、債務不履行や瑕疵とならないように、真剣にチェックが入るため、大きな品質保証が担保されます。

その意味では、現状のAIには人格が無いため、法律的にも社会的にも無責任と言えます。

「翻訳内容の品質保証と責任を取る」という当然なことですが、これがAIにはできません。

まとめ

現状、AIの特性は、人間には追い付くことができないほどの正確さとスピードだと思います。

得意とする内容の翻訳は、ものすごく正確に短時間で実行が可能です。

しかしいくら正確でも、人間と同様「100%完ぺき」ということではありません。

節約できた時間を使って、今度は人の得意とする内容で補完するべきではないでしょうか。

足りないところは、誰かが足してあげないといけません。

私たちのようなプロの専門家であれば、完ぺきに近い形で補完できると考えます。

「AIと人を組み合わせることで、時間・コストを短縮し、品質を向上させる」が冒頭の結論でした。

AI翻訳の編集チェックを得意とし、品質保証と責任が取れる、翻訳プラス+ にぜひご相談ください。

投稿 「AI翻訳を最大限活用するために」 は 翻訳+プラス に最初に表示されました。