1. なぜこのチェックが必要なのか
近年、AI翻訳の導入により、翻訳スピードの向上とコスト削減が確実に実現されています。
特に技術文書や統合報告書においても 、AI翻訳を活用する企業が急速に増えています。
しかし実際の現場では、次のような声が多く聞かれます：
「翻訳は終わっているのに、そのまま使えない」
「公開直前になって問題が見つかる」
「結局、全面修正になってしまう」
つまり、AI翻訳は“完成”ではなく、“下書き”に過ぎないというのが実態です。
特に開示資料や製品マニュアルのように、外部公開を前提とした文書では、
👉 小さなミスが企業リスクにつながります。
2. AI翻訳でよく起きる問題
AI翻訳をそのまま使用した場合、以下のような問題がよく発生しています：
数値の不一致（本文と図表）
用語のばらつき（同一概念の複数訳）
表現の不自然さ（特に宣伝用資料の英語）
文脈の不整合（前後で意味が変わる）
レイアウト崩れ（DTP未調整）
これらの問題は、
👉 公開後に発覚すると修正が困難であり、
投資家への信頼低下
クレーム対応
再制作コスト
といった影響を引き起こします。
3. AI翻訳 “公開前チェックリスト” 10項目
🔷 ① 数値の一致性
本文と図表の数値が一致しているか
単位（％ / 円 / ton / mm 等）が正しいか
桁数・小数点の表記が統一されているか
👉 IR資料では最も重要なチェック項目です
🔷 ② 用語統一
同一用語が同一訳で統一されているか
ESG用語が標準表現か
技術用語が正確に使われているか
👉 用語のブレは信頼性低下に直結します
🔷 ③ 文脈の整合性
前後文で意味が一貫しているか
主語・対象が途中で変わっていないか
数値説明と本文ロジックが一致しているか
👉 AIは文章単位で翻訳するため、ここが崩れやすい
🔷 ④ 表現の自然さ
投資家向け英語として適切か
技術文書として明確か
曖昧な表現が含まれていないか
👉 特に直訳では通用しません
🔷 ⑤ Warning / 注意表記
Warning / Caution / Notice の使い分け
安全レベルの誤りがないか
誤解を招く表現がないか
👉 製品マニュアルでは法的リスクに直結
🔷 ⑥ レイアウト確認
テキスト溢れ（Overset）がないか
改行位置が不自然でないか
表組みが崩れていないか
👉 現段階ではAI絶対に解決できない領域
🔷 ⑦ 図表との整合性
グラフ・図表の数値と本文が一致しているか
ラベル・注記が翻訳されているか
図内テキストが未翻訳のまま残っていないか
👉 IR資料で最も多いミスの一つ
🔷 ⑧ UI・操作用語
ボタン名・操作用語が統一されているか
実際のUIと一致しているか
手順説明と操作が一致しているか
🔷 ⑨ 多言語展開の前提確認
他言語へ展開可能な構造になっているか
文の長さ・構造が極端でないか
レイアウト崩壊のリスクがないか
👉 英語段階で崩れると他言語にも影響してしまう。
🔷 ⑩ 最終QA（全体確認）
ページ全体の整合性
トーン・文体の統一
全体として違和感がないか
👉 最終的には「人の目」での確認が不可欠
4. よくある問題
多くの企業では、このチェックが：
翻訳会社
制作会社
IR・経営企画・広報などそれぞれで個別に行われています。
👉 結果として：
・抜け漏れが発生
・二重チェックが発生
・誰も全体を把握していない
5. 当社のアプローチ
当社では：
🔷 YIYO AI翻訳管理システムにより：
✔ 用語自動管理
✔ リスク箇所の検出
✔ 修正履歴の管理
さらに：
✔ 翻訳
✔ DTP
✔ QA
を一体で対応
6. 結果
✔ 公開前トラブル削減
✔ 修正工数削減
✔ 品質安定
まとめ
AI翻訳は“速さ”を提供する
しかし“品質”を決めるのは人により確認プロセスである
👉 AI翻訳品質 無料簡易診断 実施中
ご興味のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。