IT・通信翻訳コスト

ソフトウェアの多言語化をAI翻訳で効率化し、翻訳コストを削減

ソフトウェアの多言語化を進める企業が、複数のAIモデルから最適な訳を選ぶ翻訳の仕組みを使い、翻訳者はAIの提案を確認・修正する形に切り替えることで、人手の修正を減らし翻訳費用を抑えた取り組み。

使用ツール：Claude、複数のLLMを切り替える翻訳基盤

事例の要約

課題: 海外展開を進めるソフトウェア企業では、製品画面やアプリ内の文章を多言語で素早く用意する必要があったが、従来の翻訳では時間と費用がかかり、機械翻訳の品質も十分ではなかった。
取り組み: 多言語化の基盤上で、複数のAIモデルの訳を言語の組み合わせや内容の種類に応じて比較し、最適な訳を選ぶ。
翻訳者は編集画面でAIの訳の提案を受け入れる、修正する、却下するのいずれかを選ぶ。
製品画面やアプリ内メッセージなど、文脈が重要な長めの文章もAIで訳す。
成果: AI翻訳の大半が、人の修正なしで公開できる品質になった。
人による確認や修正が減り、従来の翻訳方法と比べて費用が大幅に下がった。
新しい市場向けのコンテンツを、より早く公開できるようになった。

出典 Anthropic（Claude） claude.com/customers/lokalise

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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