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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パート③をご紹介します。
適切なTMツールの選び方：必要な機能と、将来を見据えた拡張性
さまざまなチームやガイドラインが関わる、複雑なローカリゼーションプロジェクトを進めていませんか？このスピードに対応するには、エンタープライズ向けの翻訳メモリ（TM）システムが必要です。現在のワークフローにフィットし、変化するニーズに合わせて、業務規模の拡大・縮小に対し柔軟に対応できるものが求められます。
他システムと連携せずに単独で利用できるスタンドアロン型のTMツールも存在しますが、その多くはかなりニッチなものです。
これらのツールの多くは、小規模なプロジェクトに取り組むフリーランサー向けに作られているため、自動化や他サービスとの連携よりも、低価格であることとシンプルさが優先されています。そのため、多数の納期や複数の市場を同時に抱えているチームにとっては、必ずしも実用的とは言えません。
「小規模なツールでは、お客様の現在のニーズも将来のニーズも、おそらく十分に満たせません。成長は常にすぐ目の前まで来ているからです。」
XTM シニアソリューションエンジニア
John Weisgerber
ほとんどのエンタープライズ対応TMソフトウェアは、人とコンテンツを一つのスムーズなフローでつなぐ、より 包括的な翻訳管理システム（TMS） またはコンピュータ支援翻訳（CAT）製品に組み込まれています。コンテキストを切り替えることなく、翻訳、メモリ、品質保証、 プロジェクト管理 といった主要な機能を、すべて一貫して利用できます。
XTM Cloudは、このオールインワンアプローチを見事に実現していますが、チームによっては、memoQやSDL Trados（Trados Studio）、そのほかの代替ツールを使用している場合もあります。
以上を踏まえたうえで、TMツール本体と、それを搭載するソフトウェアにおいて優先すべき点は、次のとおりです。
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評価すべき点 |
絶対に必要な機能 |
あったら嬉しい機能 |
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AIサポート:より高速で、より正確な翻訳のために |
機械翻訳との接続（各種エンジン）、スマートマッチング |
AI品質スコアリング、自動ワークフロールーティング、言語セーフティメカニズム |
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クラウドアクセス:グローバルチームがリアルタイムでコラボレーションし、タスクをより迅速に完了できるようにする |
Webベースのプラットフォーム、リアルタイムコラボレーション |
モバイルアクセス、オフライン同期 |
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TMマッチ品質:正確さを確保し、やり直しを減らすために |
ファジーマッチング、コンテキスト認識 |
高度な言語分析と言語間レバレッジ |
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ファイルサポート:さまざまなコンテンツタイプで作業し、書式を保護するため |
標準フォーマット(XLIFF、TMX、HTML) |
特殊なファイル形式(例:JSON、DITA)、API接続 |
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チーム機能:ビジネスにおける翻訳のサイロ化を解消するため |
マルチユーザーアクセス、大規模データベースの処理 |
負荷分散、エンタープライズクラスの稼働時間保証 |
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レポート作成と分析:パフォーマンスを追跡し、継続的に改善するため |
基本的な使用状況の統計、TMマッチ率 |
品質ダッシュボード、TMレバレッジのトラッキング |
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統合オプション:技術スタックにシームレスに組み込み、手動でのデータ入力を排除するため |
CATツールおよびMTエンジンへのコネクタ（例: Google翻訳、Microsoft Translator） |
TMSの緊密な統合、CMSおよびコードリポジトリのサポート |
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セキュリティとコンプライアンス:機密コンテンツを保護し、規制を順守するため |
役割ベースのアクセス、データ暗号化、GDPR準拠 |
シングルサインオン（SSO）、監査ログ、ISO 27001 |
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拡張性:増大するコンテンツ需要と多様なニーズに対応するため |
複数のユーザーと言語の処理 |
多言語ワークフロー、ビジネスの成長に応じて拡大できる柔軟な価格設定 |
もし本気でローカライズの拡大に取り組むのであれば、両方の列に挙げた機能を、どれも欠かせないものとして扱ってください。これらの機能を利用できるチームは、作業をより素早く進められ、規模を問わず品質を維持できるため、限られた機能で妥協しているあらゆる競合他社を上回る成果を出すことができます。
Ariel Corporationのチームに聞いてみましょう。XTMの翻訳メモリソフトウェアを、同社が特に好んで利用しているCMSであるAdobe Experience ManagerとMTエンジンのSYSTRANに統合した結果、 人手による翻訳作業を31％削減し、機械翻訳の品質を2倍に高めることができました。
TMソフトウェアをステップ2と3で使用した結果、ワークフローは次のようになりました。
出典: XTM
Arielのコンテンツシステム管理者であるRonald Egle氏は、この成果について次のように説明しています。
「当社では、コンテンツ管理システムとXTMの間でデータを自動連携させる、非常に優れた仕組みを構築していました。このプロセスにSYSTRAN MTを組み込んだことで、その仕組みはさらに洗練されたものになりました。その後、XTM 12.7のリリースとニューラル・ファジー・アダプテーションの登場により、まさに金鉱を掘り当てたような大きな成果が得られました。現在では、機械翻訳と人手による編集の両方の強みを活かし、卓越したコスト効率を実現できています。 」
コンテンツシステム管理者、Ariel
Ronald Egle
これは、ひとつのTMアプリケーションだけで、あらゆる エンタープライズローカリゼーション のニーズを同時に満たすことは不可能だと示す代表的な例です。ただし、適切な機能や統合を活用すれば、ビジネスにおける時間とコストを大幅に削減できる翻訳ワークフローを構築できます。
パート④へ
引用元：The smart way to localize with translation memory software｜XTM
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