翻訳はもう解決済みだと思っていた。すると多言語プロダクトを出すときに痛感したこと
Dev.to / 2026/6/3
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要点
- 著者は翻訳はAIに投げれば解決すると考えていたが、多国籍のユーザー相手に実際のプロダクトを作ると「技術的には翻訳できている」ことと「本当に理解できる」ことは別問題だと分かった。
- AIモデルによって誤りのタイプが異なり、文脈を取り落としたり、流暢に聞こえても意味を微妙に変えてしまうことがある。
- 著者は単一モデルを信頼するのをやめ、複数モデルの出力を比較するようにした結果、複数モデルが独立して同意する翻訳が最良であることが多いと見つけた。
- より大きな学びは翻訳そのものではなく、AI全般において「複数モデルが食い違うと何が起きるか」を問うワークフローが有益だという点だ。
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