AI翻訳、本当に使える？ 企業から増える「翻訳品質を評価してほしい」という相談

生成AIの進化によって、翻訳の世界が大きく変わり始めています。
ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、これまで専門的な翻訳ソフトや翻訳会社に頼っていた作業を、企業自身が手軽に試せるようになりました。
「これなら、社内でも翻訳できるのでは？」
そんな声が聞こえてくるのも、自然な流れでしょう。

実際、私たち高電社にも、取引先企業からAI翻訳の品質評価を依頼される機会が増えています。
例えば、電気機器メーカーからの相談。

「現在使っている翻訳ツールと、最近話題の生成AIでは、どちらが高品質なのか？」
「自社の製品マニュアルをAI翻訳した場合、どこまで実務に使えるのか？」
「翻訳会社に依頼している業務の一部をAIに置き換えられないか？」

こうした疑問に対して、実際の文書を使って翻訳結果を比較し、専門的な視点から評価してほしいというご要望です。
AI翻訳を試すこと自体は簡単になりました。しかし、その翻訳が本当に業務で使えるのかを判断するのは、意外と難しいものです。
今回は、企業がAI翻訳の導入を検討する際に直面する課題と、翻訳品質を評価することの重要性について考えてみます。

1. AI翻訳の進化は、想像以上に速い

ひと昔前、機械翻訳といえば、原文の単語や文法を機械的に置き換えるイメージが強かったのではないでしょうか。
翻訳結果を見て、「意味はなんとなく分かるけれど、これではそのまま使えない」と感じた経験がある方も多いはずです。
しかし、ニューラル機械翻訳の普及、そして大規模言語モデルを活用した生成AIの登場によって、状況は大きく変わりました。
文脈を踏まえた自然な表現、複雑な文章の言い換え、さらには文章のトーンやスタイルの調整まで、AIが対応できる範囲は広がっています。
特に、ビジネス文書や一般的な説明文では、従来の機械翻訳と比べて、生成AIが読みやすく自然な翻訳を出力する場面も珍しくありません。
これだけの翻訳が、身近なツールで簡単に得られる時代です。
企業が「翻訳業務を見直したい」と考えるのは、当然のことかもしれません。
ただし、ここで注意したいのは、自然な文章と正確な翻訳は必ずしも同じではないということです。

2. 自然な翻訳なのに、間違っている？

例えば、電気機器メーカーの製品マニュアルを考えてみましょう。
一般的な文章であれば、多少の言い回しの違いがあっても、内容が伝われば問題にならないケースがあります。
しかし、製品マニュアルでは話が違います。
操作手順、安全上の注意、部品名称、技術仕様など、正確性が求められる情報が数多く含まれています。

「電源を切る」と「電源を遮断する」
「接続する」と「接続されている」
「必ず実施する」と「必要に応じて実施する」

一見すると些細な違いでも、製品の仕様や作業手順によっては、意味が大きく変わってしまいます。
生成AIは、読みやすく自然な文章を作ることが得意です。その一方で、原文の意味を推測して補ったり、文脈に合うように表現を変えたりすることがあります。
それが読みやすさにつながることもあれば、翻訳では避けるべき意味の変化につながることもあります。
さらに、メーカー独自の製品名称や専門用語、社内で統一されている表現が正しく反映されているかも重要です。
つまり、翻訳結果を見て「自然だから大丈夫」と判断するだけでは不十分なのです。

3. AI翻訳の評価は、単純な点数比べではない

では、AI翻訳の品質を評価するには、何をすればよいのでしょうか。
複数のAI翻訳ツールに同じ文章を入力して、出力結果を比較する。これは最初の一歩として有効です。
しかし、それだけでは十分とはいえません。
評価する際には、例えば次のような視点が必要になります。

• 正確性： 原文の意味や情報が正しく反映されているか。
• 専門用語： 業界固有の用語や製品名称が適切に訳されているか。
• 一貫性： 同じ用語や表現が文書全体で統一されているか。
• 可読性： 対象となる読者にとって自然で理解しやすい文章になっているか。
• 指示への対応： 用語集や翻訳ルール、文体などの指定が守られているか。
• 修正の必要性： 実務で使用するために、どの程度の人手による修正が必要か。

 例えば、一般的なビジネス文書では、読みやすさを重視することがあるでしょう。
一方、安全に関わる製品マニュアルでは、原文の情報を漏れなく正確に伝えることが重要です。
同じAI翻訳ツールでも、文書の種類や用途によって評価は変わります。
また、翻訳の品質だけでなく、翻訳後の修正にかかる時間や費用も考慮する必要があります。
AI翻訳の出力が一見優れていても、専門家による修正に多くの時間がかかるのであれば、業務全体の効率化につながらない可能性があります。
重要なのは、単にどのAIが優れているかを決めることではありません。
自社の業務でAI翻訳をどの範囲に、どのように活用できるのかを明らかにし、AIに任せる作業と、人が確認・修正する作業を適切に分けることです。

4. 翻訳のプロがAI翻訳を評価する意味

ここで、翻訳を専門とする会社の役割が見えてきます。
AI翻訳の評価では、原文と翻訳文を比較し、誤訳や訳抜けを指摘するだけでなく、なぜその訳が問題なのか、実務上どのような影響があるのかを判断する必要があります。
例えば、専門用語の誤りがあった場合、それが単なる表記の揺れなのか、技術的な意味を変えてしまう重大な誤りなのかを見極めなければなりません。
また、翻訳品質の評価では、評価者による判断のばらつきを抑えることも重要です。
評価基準を明確にし、複数の評価者が同じ基準で判断できる仕組みを整える。必要に応じて、修正前後の翻訳文を比較し、どのような修正が必要だったのかを分析する。
こうした作業によって、AI翻訳の強みと弱みが具体的に見えてきます。
高電社では、長年にわたり多言語翻訳や翻訳支援に携わってきた経験を活かし、企業の実際の文書や用途に応じたAI翻訳の評価に取り組んでいます。
評価の対象は、特定のAI翻訳サービスに限りません。
既存の機械翻訳エンジン、生成AIを活用した翻訳、企業が独自に構築した翻訳環境など、導入を検討しているさまざまな仕組みが対象になります。
企業ごとに異なる翻訳ニーズに合わせて、評価内容や観点を検討することが大切だと考えています。

5. 評価して終わり、ではもったいない

AI翻訳の評価を行うと、思いがけない発見があることもあります。

「想定していた以上に高品質だった」
「一般的な文章は問題ないが、専門用語に課題がある」
「特定の文書では優れているが、別の文書では修正が多く必要になる」

こうした結果は、AI翻訳の導入可否を判断するための重要な材料になります。
さらに、その先にある活用方法も検討できます。
例えば、頻繁に発生する一般文書の翻訳にはAIを活用し、専門性の高い文書や重要な対外文書には翻訳者による確認を組み合わせる。
あるいは、過去の翻訳資産や用語集を整備し、それらを活用してAI翻訳の品質を継続的に改善していく。
高電社の「アセット蓄積AI翻訳」も、こうした考え方に基づくサービスです。
翻訳結果を眠らせておくのではなく、人が確認・修正した翻訳データを蓄積し、次の翻訳に活かす。
AIと人の知識や経験を組み合わせることで、企業独自の翻訳品質を育てていくことを目指します。
AI翻訳の評価は、導入するツールを選ぶためだけの作業ではありません。
自社の翻訳資産を見直し、今後の翻訳業務のあり方を考えるきっかけにもなるのです。

6. AI翻訳の実力を、一緒に確かめてみませんか？

AIの進化によって、翻訳手法の選択肢は急速に広がっています。
一方で、選択肢が増えたからこそ、自社にとって何が適切なのかを判断することが難しくなっているともいえます。

「AIを使えば翻訳コストを削減できるのか」
「現在の翻訳業務をどこまでAIに置き換えられるのか」
「複数のAI翻訳サービスを比較したい」
「自社の専門用語や過去の翻訳データを活用できるのか」

こうした疑問をお持ちの企業も多いのではないでしょうか。
AI翻訳の性能は、日々進化しています。今日の評価結果が、半年後、1年後も同じとは限らず、昨日と同じ翻訳結果が、同じAIで明日も得られるとの保証もありません。
だからこそ、実際の業務で使う文書を用いて評価し、定期的に見直していくことが大切です。
高電社では、企業の翻訳業務や導入目的に応じたAI翻訳の品質評価、比較検証、翻訳業務の効率化に向けたご相談を承っています。
AI翻訳の導入を検討している段階でも、現在利用中の翻訳環境に課題を感じている段階でも構いません。
まずは、現在の翻訳業務についてお聞かせください。
AI翻訳の実力を、実際の業務に照らして一緒に確かめてみませんか。

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