翻訳会社（LSP）や企業内ローカリゼーションチームにとって、数百ページに及ぶ技術マニュアルや医療レポートの翻訳を始める前に、最も重要で時間のかかる作業は何でしょうか。
答えは、用語集（Glossary / Termbase）の作成です。
長文文書、あるいは複数文書を並行して翻訳するプロジェクトでは、用語の「表記・訳語を統一すること」が品質を左右します。1ページ目ではある重要部品を「メインボード」と訳し、50ページ目では「マザーボード」と訳してしまうと、読者を混乱させかねません。法規制や医療に関する文書であれば、深刻な安全上の問題につながる可能性もあります。
従来の手作業による用語集作成の課題
従来、用語集を作るための作業は「用語抽出（Term Extraction）」と呼ばれ、通常は経験豊富な翻訳者やプロジェクトマネージャーが手作業で行ってきました。
- 数百ページにわたる契約書、マニュアル、カタログ、レポートなどの複雑な文書を通読する。
- 経験に基づき、繰り返し登場する新語、略語、固有名詞、機器モデルなどをハイライトする。
- それらを Excel にコピーし、標準的な訳語や定義を調べたうえで、翻訳者全員が参照する数十語の用語集にまとめる。
この作業は担当者の経験に大きく依存します。数日を要することもあり、出現頻度は低くても非常に重要な略語を見落としやすいという課題もあります。
SimplifyAIの翻訳前インテリジェント分析（Pre-Translate Analysis）
AI翻訳とは、文書全体をそのまま大規模言語モデルに渡すことではありません。経験豊富な翻訳専門家のように、翻訳前に文書を確認・整理する工程が必要です。
SimplifyAIでは、正式な翻訳の前に**翻訳前分析（Pre-Translate Analysis）**を実施し、文書内の重要な用語を事前に発見・整理できるよう支援します。
ステップ1：文書全体をクラウドでスキャン
長文文書をアップロードすると、システムがまず文書内容を分析し、翻訳対象のテキストを抽出します。システム内に既存の用語設定やプロジェクト用の参照用語集を登録している場合は、それらもあわせて参照します。
ステップ2：インテリジェントな用語抽出（Term Extraction）
大規模言語モデルの文脈理解を活用し、システムは文書のコンテキスト（Context）に応じて、プロジェクト内で高頻度に出現する、または重要性の高い業界固有の語句を自動で用語抽出します。
抽出対象は、次のように整理できます。
- コア用語（Core Terms）：厳密な定義を持つ専門用語。
- 一貫性を保つフレーズ（Consistency Phrases）：厳密な専門用語ではないものの、文書全体で呼び方を統一したほうがよい表現（ソフトな優先設定）。
- 翻訳しない語句（Do-Not-Translate / Passthrough）：特定のブランド名、型番コード、コード用プレースホルダーなど。
ステップ3：確認できる翻訳計画（Pre-Translation Plan）を作成
このステップの重要な点は、翻訳前に用語を確認できることです。文書全体を翻訳してから用語の不統一に気付き、修正し直す必要を減らせます。
システムは抽出した語句と大規模言語モデル、または既存の用語ベースをもとに、重要用語の候補訳を事前に作成します。この時点では、メインの翻訳タスクはまだ開始されません。システム上でAIが作成した用語集を確認し、人手で校正、修正、追加できます。
ステップ4：翻訳中も用語の一貫性を維持
用語集を確認して「翻訳を開始」を選択すると、システムは後続の翻訳でこの用語集を継続的に参照します。文書が長く、内容が複数の部分に分けて処理される場合でも、重要部品名、ブランド名、固有名詞について、できる限り同じ呼称を維持できるよう支援します。
効率、一貫性、専門性を両立
自動用語抽出は、翻訳プロジェクトの準備期間（Preparation）を大幅に短縮し、翻訳後に用語の不統一によって発生する修正作業を減らすのに役立ちます。
正確性と一貫性が求められるB2Bの翻訳プロジェクトでは、翻訳開始前に用語を整理するほうが、完成後にページごとに修正するよりも信頼できる進め方になる場合があります。複雑な原稿ファイルをSimplifyAIにアップロードし、まずは確認・調整可能な用語候補を作成してみてください。