世界規模で展開することは大きな成長のチャンスですが、さまざまな市場に合わせて大量のコンテンツを各国の文化・言語仕様に調整することは簡単なことではありません。
しかし、 AIローカリゼーションを使用することで、より迅速に大量のコンテンツを拡販することができ、翻訳コストを抑えることもできます。

この記事では、AIローカリゼーションと人間の専門知識のバランスを取り、ブランドがすべての言語で真に共感されるようにする方法パート②を解説します。

AIローカリゼーションはいつ使用すべきでしょうか?

スマートなローカリゼーションとは、AIと人の作業をバランスよく組み合わせて使うべきであり、どちらか一方に偏らないことが重要です。たとえば、リスクの低いコンテンツや繰り返しの多いコンテンツについては、テクノロジーをより活用することができる一方で、誤った言葉を使用することで訴訟を起こされたり、CTA（Call To Action）が文化の違いによる不適切な表現として失敗に終わってしまったらどうなるでしょうか?

そこで人間の出番です。

最高のAIでも、業界の専門用語や地元の人々が実際に話す言葉をすべて理解できるわけではありません。
ここで、それを補う人間の特定分野の専門家 (SME) と地域のレビュー担当者が登場します。
別名、類語辞典を持ったロボットのような話し方から救ってくれる存在です。

たとえば、 ある調査 では、AI翻訳の方がより高速かつコスト効率よく翻訳できることがわかりました。
しかし、人間は微妙なニュアンスや文化的なニュアンスをより正確に捉えます。

そのため、次のことに役立ちます。

• AIが見逃す可能性のある微妙なエラーをキャッチ
• 技術的な正確性を確保する
• 文化的または規制上の危険なことにフラグ付けする

「翻訳」をクリックする前に、作業するコンテンツの種類と、何が問題になるかについて考えてください。
AIローカリゼーションと人間のリンギストに適したコンテンツの例をいくつか示します。 

コンテンツの階層化により、AIまたは人間のワークフローをローカリゼーションに割り当てて、予算を最大限に活用できるようになります。
たとえば、次のように3つの層を作成することができます。

• 社外向けや重要文書： 全て人間による翻訳 (例：契約書やプレスリリース)
• 社内向け： 人間によるレビューを伴うAI翻訳 (例：サポートドキュメントや社内ガイド)
• 概要把握： AI 翻訳と自動品質保証 (例: 製品仕様やバッチリスト)

コンテンツの階層化により、AIのスピードと人間の正確さという両方の長所を活用できます。
さらに、CFO（最高財務責任者）の介入を必要としないローカリゼーション予算。

成功するAIローカリゼーション技術スタックを支える7つの主要テクノロジー

AI ローカリゼーションは、単にすべての作業を実行する優れたツールというわけではありません。各技術者がバトンを渡し、作業を迅速かつ正確に進めていきます。
目標が翻訳品質の向上であろうと、ワークフローの混乱の軽減であろうと、それを実現するために舞台裏で機能するAIテクノロジーをご紹介します

これらのツールを組み合わせることで、強力なAIローカリゼーション戦略のバックボーンが形成されます。テクノロジーが進歩するにつれて、その能力も向上していきます。

それぞれが、言語の壁を越えて完璧に翻訳することを保証する役割を果たすのです。 

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AIローカリゼーションワークフローを始める方法：6つの簡単なステップ

コンテンツの取り込みと解析

何かをローカライズする前に、そのコンテンツが存在する場所から適切なコンテンツを取得（取り込む）必要があります。それが コンテンツ管理システム（CMS） であっても、コードリポジトリであっても同じです。解析によってそのコンテンツが分解されます。

翻訳すべきもの（製品の説明やボタンのラベルなど）と翻訳すべきでないものを分離します。HTML タグやコード スニペットも考慮しましょう。
適切な解析を行わないと、次のようなリスクが生じます。

• 重要なコンテンツが欠落しているため、サイトが未完成に見える
• アプリやウェブサイトを完全に破壊する可能性のある技術的要素を翻訳してしまう

どちらも世界への展開としては良い兆候とは言えません。
複数の地域にまたがって 100,000 以上のSKU（在庫管理単位）を管理する大企業小売業者が、すべての製品とサイズガイドを正しくローカライズする必要があるとします。クラウドベースのTMSを使用すると、ブランドはCMSから製品コンテンツを自動的に取得できます。

次に、TMSのコード解析機能である組み込みパーサーを使用して、翻訳可能なテキストをコード要素から正確に分離します。
正しく行うための次の3つのヒントをご紹介します。

• すべてのプラットフォームと統合できるTMSを選択たとえば、XTM CloudはWordPress、GitHub、Figma、AEMなどの重要なシステムと統合できます。
• 解析ルールを早めに設定解析プロファイルを構成して、さまざまなファイルタイプ (HTMLやJSONなど) を認識し、翻訳できない要素を自動的に保護します。
• 簡単なテスト取り込みの実行コンテンツライブラリ全体に拡張する前に、必ず最初に少量のバッチを取り込んで、予期しない問題がないか確認してください。

サイトに動的なコンテンツ（パーソナライズされたオファーや動的なサイズ表など）が多数ある場合は、TMSがそれらのフィールドをどのように解析するかを再確認してください。

今、少し設定作業をしておけば、後で何千回もの編集を省くことができます。 

 

 AIによる前処理

コンテンツが翻訳エンジンに渡される前に、スマートな前処理によってコンテンツがクリーンアップされ、エラーがチェックされます。
このステップでは、AIを使用してキーワードを自動的に収集し、疑似翻訳（構造上の問題を見つけるための簡単なダミー翻訳）を実行します。

次に、タイプミスやコンテキストの欠落など、ソースの品質をチェックします。
このステップを省略すると、最高のAIでも失敗する可能性があります。乱雑な入力は、ほとんどの場合、乱雑な出力につながります。15か国にわたって新しい患者教育資料をローカライズする準備をしている製薬企業を想像してください。

翻訳前に用語集が固定されていない場合、「臨床試験」などの重要な用語が誤って翻訳または解釈される可能性があります。規制上の頭痛の種ですね。前処理を正しく行い、後に起こりうる誤訳などを回避するための3つのヒントをご紹介します。

• 用語の収穫：TMSに組み込まれている用語抽出ツール (XTM用語マネージャなど) を使用して、すべての翻訳で一貫性を保つ必要がある重要な用語のリストを作成します。
• 疑似翻訳：単語をダミーテキストに置き換えてテスト翻訳を実行しますが、書式はそのままです。これにより、壊れたレイアウトやハードコードされたテキストを検出できます。
• ソース品質チェック： AI 駆動型の 言語品質評価 (LQA) 機能を使用して、実際の翻訳を開始する前に元のコンテンツの問題 (句読点の欠落や表現の一貫性の欠如など) をフラグ付けします。

適切な前処理を行うと、後で何時間 (または何日) もかけて面倒なやり直しをする手間を省くことができます。 

 

 エンジンルーティングとMT出力 

エンジンルーティングとは、予め決められたルールに沿ってコンテンツの種類ごとに最適な MT エンジンが自動的に選択される仕組みを指します。技術マニュアルに適したものもあれば、会話型の マーケティングコピーに適したものもあります。事前に適切なマッチングを行うことで、後から行う編集作業にかかる時間 (および費用) を大幅に節約できます。

たとえば、 製造企業 では、詳細なメンテナンスマニュアルやソーシャルメディア広告をローカライズする必要がある場合があります。
もし両方を同じ MTエンジンに送信した場合、マニュアルは問題なく機能するかもしれません。ただし、広告コピーはロボットのように奇妙に聞こえる可能性があります。
MT エンジンをAIが自動判別するインテリジェントエンジンルーティングでは以下の処理を行います:

　1) 技術文書は技術専門エンジンに
　2) クリエイティブなコピーはマーケティング言語を学習したエンジンに

TikTokトレンドの台本のような組み立てマニュアルを望む人は誰もいません。TMSが役立つ3つの方法は次のとおりです。

• エンジンプロファイルの設定：XTMのような堅牢なプラットフォームでは、コンテンツタイプやローカリゼーションプロジェクトに基づいて、さまざまなMTエンジンを構成できます。
• エンジンの自動選択：メタデータに基づいて適切なエンジンを自動的に選択するルールを作成します (「これは法的文書です」または「これはアプリのUIテキストです」など)。
• 必要に応じたカスタマイズ：一部のTMSプラットフォームでは、独自のデータセットを使用してMTエンジンを微調整し、時間の経過とともに精度を高めることができます。

エンジンルーティングにより対応時間と品質が向上し、人間による編集が減り、リリースが速くなります。

 

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パート3へ続く 

引用元：AI localization: the definitive guide for 2025｜XTM

 

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