Jarviは、フランスおよびヨーロッパ全域の300社超のエージェンシーにサービスを提供する採用プラットフォームです。迅速なプロダクト開発は、このチームの競争力の源泉です。しかし、そのスピードがローカライゼーションの課題を生みます。翻訳サイクルが追いつく前に、コンテンツがすぐにずれてしまうのです。

2つの問題、その根本原因は1つ#

Jarviのローカライゼーションにおける課題は、実際には1つの問題が2つの形で現れていたにすぎませんでした。

1つ目は、翻訳品質です。Jarviはフランスおよびヨーロッパ市場向けに、人力翻訳を基準とした品質ラインをすでに確立していました。自動ローカライゼーションへ切り替える前に、既存の人力翻訳コンテンツとLingo.devのローカライゼーションエンジンを直接比較するテストを実施。その結果は、チームの予想を覆すものでした。

「結果には驚きました。Lingo.devの翻訳のほうが、私たちの人力翻訳よりも実際に正確だったのです」と、共同創業者のQuentin Decréは語ります。

理由は構造的です。人間の翻訳者は、プロダクトの文脈を十分に持たないまま原文を訳します。一方、Jarviの採用領域の語彙――たとえば「applicant tracking」「placement」「sourcing pipeline」といった固有用語――で設定されたローカライゼーションエンジンは、その文脈をすべてのリクエストに反映できます。ローカライゼーションエンジンは、プロダクトを理解しています。多くの個々の翻訳者には、それがありません。

2つ目は、同期です。「本当に効いてくるのは、翻訳にかかる時間だけではありません。機能を出すたびに、翻訳すべきものをすべて忘れずに対応することです」とDecréは説明します。「私たちのコンテンツは常にずれていて、それが新市場への拡大の足かせになっていました。」

新機能が増えるたびに、新たな翻訳タスクが発生します。スピード感を持って動くチームでは、そうしたタスクはすぐに積み上がっていきます。未翻訳の文字列があると、フランスのエージェンシーにはその抜け漏れが見えてしまいます。ヨーロッパ展開には、プロダクトの変化にリアルタイムで追随するコンテンツが必要でした。

開発ワークフローに直結したローカライゼーション#

Jarviは、採用領域の専門用語でローカライゼーションエンジンを設定し、それをGitHub Actionsのワークフローに接続しました。今では、プルリクエストがマージされるとCI/CDパイプラインがローカライゼーションエンジンを起動し、翻訳済みの文字列を自動でリポジトリにコミットします。

より大きかったのは、技術的な変化そのものよりも、開発文化の変化でした。

「以前は、翻訳の同期を保てるかどうかをいつも気にしていました。今では機能を作るだけで、ローカライゼーションは自動で進みます。スピードが求められ、複数の国の採用担当者にサービスを提供するプロダクトにとって、これはまさに必要だったものでした。」

成果#

• 翻訳管理に開発者の工数がかからない
• 機能リリースの高速化――ローカライゼーションが足止め要因ではなくなった
• 精度面で従来の人力翻訳の基準を上回るAI翻訳
• ローカライゼーションエンジンの用語集により、すべての言語で用語を一貫して運用
• GitHub Actions連携：すべてのPRにローカライズ済み文字列を含められる

その副次的な効果の1つが、ローカライゼーションの自動化によって、チームがドキュメントやSEO向けのMarkdownコンテンツにより積極的に投資し始めたことです。以前であれば手動翻訳の運用負荷が発生していたコンテンツも、今ではプッシュのたびに自動でローカライズされます。

Jarviは引き続きヨーロッパ全域への展開を進めながら、ビジュアルコンテンツ向けのスクリーンショットベース翻訳など、ローカライゼーションエンジンの追加機能も検討しています。