目次
結論
翻訳の用語管理とは👇
👉 用語の訳し方を統一し、品質と信頼性を保つこと
です。
そしてAI時代では👇
👉 「用語管理できる人」と「できない人」で圧倒的な差がつきます。
用語管理とは何か
用語管理とは👇
👉 専門用語の訳語を決めて統一すること
例👇
- semiconductor → 半導体
- battery → 電池
👉 同じ単語は必ず同じ訳
なぜ用語管理が重要なのか
① 一貫性の確保
👉 訳ブレ防止
② 品質向上
👉 誤解を防ぐ
③ クライアント信頼
👉 プロとして評価される
👉 特許翻訳では特に重要
用語管理をしないとどうなるか
NG例👇
- battery → 電池
- battery → バッテリー
👉 同じ文書内で混在
結果👇
👉 信頼性低下
👉 クレーム
👉 リピートなし
用語管理の方法
① 用語集を作る
👉 基本
例👇
| 英語 | 日本語 | 備考 |
|---|---|---|
| substrate | 基板 | 半導体 |
② 分野ごとに分ける
👉 混在防止
③ 常に更新する
👉 新しい用語追加
👉 継続が重要
用語管理ツール
CATツール
- Trados
- memoQ
👉 用語集連携
スプレッドシート
👉 シンプル
Notion・Obsidian
👉 管理しやすい
👉 自分に合うものを選ぶ
用語管理と翻訳メモリの違い
| 項目 | 用語管理 | 翻訳メモリ |
|---|---|---|
| 単位 | 単語 | 文 |
| 目的 | 統一 | 再利用 |
| 柔軟性 | 高 | 低 |
👉 両方必要
AI時代の用語管理
ここが重要👇
① ChatGPTに用語を渡す
👉 精度アップ
② Codexに登録
👉 パターン化
③ RAGで参照
👉 自動適用
👉 AIの精度は用語で決まる
用語管理ができる人の特徴
できない人
- 感覚翻訳
- バラバラ
- データなし
できる人
- 一貫性
- データ化
- 更新習慣
👉 プロは後者
まとめ
用語管理とは👇
👉 翻訳の品質を支える基盤
👉 必須スキル
最後に
AI時代の翻訳は👇
👉 「どれだけデータを持っているか」
そしてその中核が👇
👉 用語管理
👉 構造理解
👉 Codex
👉 AI
👉 これで勝つ
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