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※本記事は、英語の記事に機械翻訳をかけて、ポストエディットしたものです。 |
チームは、毎週同じ翻訳を繰り返す必要はありません。もし、より良い方法があるのであれば、その必要がないのです。
翻訳メモリソフトウェアは、 一度承認された翻訳を自動的に再利用することで、繰り返し発生しがちな無駄な作業を解消できます。 プロジェクトを重ねるたびに賢くなり、一貫したブランドボイスを保ちながら、コスト削減も実現します。
この記事では、翻訳メモリシステムがローカリゼーションのワークフローをどのように高速化するのか、さらに自社のビジネスに最適なシステムをどのように選び、活用していくかについてご紹介します。
翻訳メモリ（TM）ソフトウェアは、過去に翻訳した単語やフレーズ、文を蓄積し、それらを再利用できるようにすることで、翻訳者の作業時間を短縮するのに役立ちます。同じ作業を繰り返さずに済むようにしてくれるため、繰り返し作業は確実に防ぐことができます。
これは、本質的には翻訳のための賢いファイリングシステムです。メモリ内に保存されている 翻訳テキスト のスニペット（翻訳済みの単語やフレーズ、文章）は、 セグメント または 翻訳ユニット と呼ばれます。
機械翻訳（MT）エンジン が毎回まったく新しい訳文を生成するのに対して、TMシステムでは、すでに人がレビューして承認したテキストを再利用します。
例えば、次のようになります。
ほとんどのTMソフトウェアでは、保存された単語や文、フレーズなどのテキスト文字列に対し、それらがどこから来たのか、どの程度信頼できるのかを示すメタデータを組み合わせて管理します。
次に、新しく保存されたテキストが各セグメントとどの程度一致しているかを評価します。ここでは、代表的なマッチタイプをご紹介します。
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マッチレベル |
概要 |
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完全一致 |
原文がすでに翻訳済みの文章と完全に一致していて、そのまま問題なく利用できる場合に発生します。これは最良のケースです！ |
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ファジーマッチ |
テキストが似ているが同一ではない場合に表示されます。95%一致や75%一致などの場合があります。マッチ率が低いほど、より多くの作業が必要になります。 高度なAIローカリゼーション によって、これらの処理への対応能力は大きく向上しています。その点に対するXTM Cloudのアプローチについては、後ほど改めて詳しくご説明します。 |
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コンテキストマッチ |
このタイプでは、各単語や文の前後にどのような語句が来るかを考慮します。これにより、同じ用語でも位置によって訳語が変わってしまう問題を防ぐことができます。 例えば、カーナビアプリにある「Go home」は自宅までの経路案内を意味するが、ウェブサイトのメニューにある「Go home」はホームページへ戻るという別の意味になります。 |
このような正確な情報を蓄積した翻訳メモリデータベースが成長していくことで、ユーザーはより素早く作業できるようになります。 品質と一貫性 が大きく向上するにつれてコストは下がり、その結果として、利害関係者の満足度も大きく高まります。
一方、 TMアラインメント は、過去に実施した翻訳プロジェクトをもとにデータベースを構築する際に役立ちます。システムが既存の翻訳済み文書をスキャンし、各バージョン同士でどの文が対応しているかを判別します。
XTM Cloud プラットフォームでは、TMアライメントは「Memory Builder」と呼ばれます。その設定はとても簡単で、手順は次のとおりです。
出典: XTM
必要な情報を入力してファイルを添付するだけで完了です。そして「Align」をクリックするだけで、XTM Cloudがあなたの作業時間を数か月分も節約してくれます。
パート②へ
引用元：The smart way to localize with translation memory software｜XTM
当社は、英国のXTM社が提供する翻訳プラットフォームの、日本国内で唯一の正規リセラーです。
XTM社は、世界最大規模の翻訳テクノロジーを開発しており、以下の主なサービスを提供しています。
・翻訳管理システム（Translation Management System）「XTM」
・プロジェクト／ベンダーマネジメントをサポートする「XTRF」
・UI（ユーザーインターフェース）翻訳を効率化する支援ツール「Rigi」
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