通訳・翻訳のAI活用・自動化

通訳・翻訳のAI活用でできること

依頼を受け、資料を準備し、通訳・翻訳を行い、納品し、請求します。

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、通訳・翻訳で、その手間が生まれる理由で説明しています。

1. 依頼の準備

依頼内容の確認 / 専門分野の調査 / 用語集の準備 / 原文の分量と体裁の確認

• 専門用語や背景知識の自動検索・説明（探し係・依頼内容の確認）
• 関連情報の自動収集と要約（まとめ係・専門分野の調査）
• 複数資料からの用語自動抽出と統一（下書き係・用語集の準備）
• 原文の分量と体裁を見比べて条件を出す（見比べ係・原文の分量と体裁の確認）

2. 顧客との契約

顧客への提案 / 見積もり作成 / 契約締結 / 過去の類似案件の単価さがし

• 過去の提案書や顧客情報からの提案書下書き作成（下書き係・顧客への提案）
• 翻訳量や難易度に応じた見積書の下書き作成（下書き係・見積もり作成）
• 契約書のテンプレート選定と必要情報の自動入力（下書き係・契約締結）
• 過去の類似案件の単価を探して比べる（探し係・過去の類似案件の単価さがし）

3. 作業の段取り

翻訳者・通訳者の手配 / 参考資料の収集 / 作業スケジュールの調整 / 用語集と参考資料の突き合わせ

• 専門分野や言語能力に合う人材の自動選定（見比べ係・翻訳者・通訳者の手配）
• 過去の翻訳データや関連文書の自動検索・整理（まとめ係・参考資料の収集）
• 納期と担当者の空き状況を照らし合わせた自動調整（見張り係・作業スケジュールの調整）
• 用語集と参考資料を見比べて不足を出す（見比べ係・用語集と参考資料の突き合わせ）

4. 翻訳・通訳

翻訳・通訳作業 / 品質チェック / 修正対応 / 訳文の用語ゆれの突き合わせ

• 用語集に基づいた表現の統一と文脈に合わせた表現の提案（下書き係・翻訳・通訳作業）
• 用語集や過去の翻訳データとの自動照合・不自然な表現検出（まとめ係・品質チェック）
• 修正履歴の自動記録と変更点の関係者への通知（見張り係・修正対応）
• 訳文と用語集を見比べてゆれを出す（見比べ係・訳文の用語ゆれの突き合わせ）

5. 納品・事後対応

納品 / フィードバック対応 / アフターサポート / 納品物の体裁・形式の確認

• 納品形式の自動確認と、顧客への納品完了通知（見張り係・納品）
• 顧客からのフィードバック内容の自動分類と担当者への通知（まとめ係・フィードバック対応）
• 過去のQ&Aからの回答案の提示・FAQの下書き作成（探し係・アフターサポート）
• 納品物の体裁と指定形式を見比べる（見比べ係・納品物の体裁・形式の確認）

6. 請求と入金の確認

請求書作成 / 支払い確認 / 経費精算 / 税区分と源泉徴収の確認

• 納品実績に基づいた請求書の下書き作成（下書き係・請求書作成）
• 銀行口座の入金データと請求データの自動照合（書き写し係・支払い確認）
• 領収書の自動読み取りと精算書の下書き作成（書き写し係・経費精算）
• 請求書の税区分と源泉の記載を見比べる（見比べ係・税区分と源泉徴収の確認）

通訳・翻訳でよくあるご相談の例

• 例：依頼された専門分野の過去資料や関連法規を自動で探し、要点をまとめる
• 例：過去の類似案件から、文字数や難易度に応じた見積書の下書きを自動で作成する
• 例：登録翻訳者のスキルやスケジュールから、最適な担当者を自動で選び出す
• 例：翻訳中の専門用語が用語集と合っているか自動で確認し、表現のブレをなくす
• 例：顧客からのフィードバックを自動で分類し、担当者に通知する
• 例：納品した翻訳データから、自動で請求書の下書きを作成する

通訳・翻訳で、AIに任せられないのはどこですか？

その現場で通る言い方を、文脈の外から決めることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

同じ語でも、業界と相手で正しい訳が変わります。決め手は原文の外にあります。

だから「唯一の正解」は、AIには出せません。選ぶのは、いまも訳者です。

AIが減らすのは、選ぶ責任ではありません。用語集との突き合わせと、表記ゆれの洗い出しです。