自動翻訳で作業を効率化！スムーズなワークフローの実現ガイド③

機械翻訳の生出力は企業らしさを表すブランドボイスを損なう可能性がありますが、適切なQAツールを使えば、スピードを落とさずにブランドボイスを維持できます。研究によると、 機械翻訳は今もなお、分野特有の用語や使用頻度の低い技術用語の翻訳に苦労しているとのことです。馴染みのないコンテンツを扱うと、間違いが起きやすいのは言うまでもありません。

エンタープライズ向けの業務自動化により、ニューラル機械翻訳に品質管理の仕組みが組み込まれます。これらの仕組みは、翻訳するコンテンツに応じて調整されます。重要なのは スピードと品質のバランスです。XTMのプロダクトディレクターであるSara Basile氏は次のように述べています。

「世界中の企業が、大規模な多言語コンテンツを作成できるようになり、市場投入までの時間と社内コストを削減できるようになりました。しかし、GenAIを大規模に導入しようとしている企業にとって、最大の懸念は品質です。だからこそ、自動化されたワークフローには、機械翻訳の生出力ではなく、組み込みの安全対策が欠かせません。 」

Sara Basile
XTMプロダクトディレクター

すべてのコンテンツに、同じレベルで人の目によるチェックが必要なわけではありません。 大量でリスクが低いコンテンツであれば、機械翻訳の生出力だけでも十分な場合があります。一方で、顧客向けやブランドに関わる内容は、人によるレビューが必要です。

独自のワークフローを決める際の出発点として、こうした使い分けを参考にしてください。

これらはあくまで出発点で、厳密なルールではありません。これらの判断は、コンテンツ戦略を基準に行うべきです。 

たとえばフィンテック企業では、顧客向けコンテンツをすべて人の手による翻訳に回すようにしています。一方、SaaS系スタートアップ企業では、多くのマーケティング資料の翻訳に、軽微な編集を加えた機械翻訳を活用しています。

※XTM など一部のツールは、翻訳の正確性を保ち、関連する法律や規制に準拠するために、特定の法的要件を満たすよう設定できます。XTMのテクノロジー管理機能は、法的用語を正確かつ一貫して使用できるよう支援します。

AIを活用した品質保証ツールが、ここで違いを生み出します。たとえばXTM AIは、これらの安全策をワークフローに直接組み込んでいます。翻訳チームをサポートする方法は、次のとおりです。 

• 翻訳メモリを活用し、過去の類似コンテンツから 正確な翻訳 を導き出して、プロジェクト間の一貫性を保ちます。ゼロから翻訳する必要がありません。 
• Language Guardは、公開前に90以上の言語をスキャンして、有害または不快な用語を検出します。このシステムは、不適切な表現を自動で検出し、改善案を提案します。 
•  Intelligent Scoreは、各翻訳セグメントに対し、 AIで 品質スコアを算出します。まずリンギストが問題の領域に集中できるよう支援し、レビューのプロセスをスピーディーに進めます。
• インテリジェントワークフローは、品質についての知見やパフォーマンスデータに基づいてコンテンツを自動で振り分けます。システムは手動操作なしで、適切なQAステップを自動的に開始します。
• 用語管理では、承認済みの用語を適用し、 翻訳メモリへ登録します。

引用元： XTM

XTMは、DeepLやGoogle Translateなどの主要な機械翻訳エンジンにも接続できます。あらゆる言語ペアに対して、最適なエンジンを選択できます。XTM AIコントロールセンターを使えば、必要なAIサポート量を正確に調整できます。また、チームのニーズに合わせて、特定の機能のオン/オフを切り替えます。

結論： 機械翻訳に適切な安全対策が施されていれば、より多くのコンテンツタイプで安心して利用できます。大規模な処理はテクノロジーに任せ、重要な場面ではチームが品質を確実に担保します。

自動化されたプロジェクト管理

毎月数百件の翻訳プロジェクトを管理する場合、プロジェクトを手動で設定すると生産性が下がります。スマートな自動化で、プロジェクトの混乱を解消できます。

最も生産性の高い日であっても、翻訳者の36%は1日あたり1,500～3,000語しか翻訳できません。チームは、プロジェクトの作成やリンギストへのアサイン、ファイルの振り分けに割何時間も費やし、貴重な管理時間を浪費しています。最新の自動化では、インテリジェントワークフローによってこれを改善します。プロジェクトの立ち上げからリンギストのアサインまで、責任を持って一貫管理するのです。

ここでは、プロジェクトマネージャーの負担になっている反復作業を、どのように自動化して処理するかを説明します。

• Rule-based triggersがコンテンツソースを24時間監視し、条件を満たすとプロジェクトが自動的に開始されます。たとえば、スペイン語の製品ドキュメントが更新されるたびに、EMEA（ヨーロッパ・中東・アフリカ）の新規市場向け翻訳が作成されます。
• Auto-deliveryは、完成した翻訳をCMS、マーケティングプラットフォーム、またはコードの保管場所へ直接返送します。これは、人が手作業で介入することなく実行されます。さらに、通常はプロジェクトのタイムラインに2～3日ほど上乗せされるアップロードやダウンロードの遅延も削減されます。
• 継続的なローカリゼーションを行うことで、安定したワークフローが生まれます。これにより、週次の翻訳バッチに伴う、繁忙と閑散が極端に入れ替わる作業負荷が解消されます。XTMの継続的なプロジェクト の自動化により、コスト見積りが自動生成され、プロジェクト履歴も管理されます。 

反復的なタスクを自動化することで、チームは次のことが可能になります。

• 新しいプロジェクトマネージャーを雇うことなく、より多くのコンテンツを処理できます
• 手動ファイル転送による2～3日の遅延を削減できます。
• 管理の負担を増やさず、コンテンツ更新を拡張します。
• バッチ処理ではなく、統一されたワークフローで進めることで、翻訳者の疲労を防ぎます。

結論： プロジェクトのセットアップから配信までを 自動化すれば、混乱は解消されます。つまり、チームは、ストレスを半減させつつ、コンテンツ処理量を2倍に出来るのです。これまで当然のように繰り返されてきた土壇場での慌ただしい戦いは、今後はごくまれなケースになります。 

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