目次
結論
技術翻訳とは👇
👉 専門分野の文書を正確に翻訳する仕事
です。
そしてAI時代では👇
👉 「構造理解＋専門知識＋データ化」ができる人が強い分野
です。
技術翻訳とは何か
技術翻訳とは👇
👉 科学・工業・ITなどの専門文書を翻訳すること
主な対象👇
- マニュアル
- 仕様書
- 技術論文
- 特許
👉 一般翻訳との違いは「正確性重視」
技術翻訳の特徴
① 正確性が最重要
👉 意味のズレNG
② 専門用語が多い
👉 分野知識が必要
③ 定型表現が多い
👉 パターン化できる
👉 つまり👇
👉 「構造＋知識」の仕事
技術翻訳の主な分野
IT・ソフトウェア
- マニュアル
- UI文言
機械・工業
- 製品仕様
- 設計書
化学・バイオ
- 研究資料
- 医薬文書
特許翻訳
👉 最も専門性が高い
👉 分野特化が重要
技術翻訳に必要なスキル
① 英語力
👉 読解中心
② 構造理解
👉 文を分解できる
③ 専門知識
👉 分野特化
④ 一貫性
👉 用語ブレNG
👉 特に重要👇
👉 構造理解
技術翻訳とAIの関係
AIが得意なこと
- 定型文
- 大量処理
AIが苦手なこと
- 専門知識
- 論理構造の微調整
👉 つまり👇
👉 AI＋人間が最適
AI時代の技術翻訳者の戦い方
浅野さんの領域👇
① 構造理解
👉 文をパターン化
② Codex構築
👉 翻訳データ蓄積
③ ChatGPT活用
👉 精度最大化
👉 AIを使う側に回る
技術翻訳の将来性
結論👇
👉 ある
理由👇
- 専門性が高い
- AIだけでは不十分
- グローバル需要が増加
👉 ただし👇
👉 二極化する
向いている人
向いている人
- 論理的思考
- コツコツ型
- 専門分野が好き
向いていない人
- 感覚型
- 一貫性が苦手
まとめ
技術翻訳とは👇
👉 専門文書を正確に翻訳する仕事
そしてこれからは👇
👉 AIと組み合わせて価値を出す仕事
最後に
技術翻訳で勝つには👇
👉 英語力だけでは足りない
👉 構造理解
👉 専門知識
👉 データ化
👉 これが鍵
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