機械翻訳は、最初の一稿としては非常に優秀です。多くのコンテンツなら、それだけで十分です。ですが、公開前にもうひと手間必要なケースもあります。先に誤字脱字を整えたソース、途中に人の翻訳者を挟むフロー、ネイティブが書いたように読めるコピー、往復翻訳しても意味が保たれているかの確認です。
こうした工程を自前でつなぎ込むこともできます。translate を呼び、文法チェックをかけ、結果をレビュー担当者に回し、返答を待ち、意味のずれがないか逆翻訳で確認し、差分を調整する、といった具合です。翻訳そのものは簡単な部分です。難しいのは、その間に発生する待機、順序制御、失敗時の扱いをオーケストレーションすることです。そして何より厄介なのは、レビュー担当者の返答に2日かかるようなケースです。
このパイプラインは、そうした工程をあらかじめ組み込んだものです。各ステージは中核となる翻訳ステップを包む任意のラッパーで、ローカライゼーションエンジン上で切り替え（またはリクエストごとに上書き）でき、すでに再試行と障害分離を担っている耐久性のある非同期ジョブ内で実行されます。必要なステージを選べば、あとはプラットフォームが順番に実行し、何が起きたかを記録します。この仕組みが最後に残す考えはひとつです。翻訳ステップを、本当に必要なステージだけで包むこと。
非同期API専用
パイプラインのステージは、Async Localization API で作成されたジョブにのみ適用されます。同期の /localize エンドポイントでは、中核の翻訳ステップだけが実行され、それ以外は実行されません。エンジン上のパイプライン設定も無視されます。人によるレビューステージには、2日間でも停止できるワークフローが必要ですが、単発のリクエスト/レスポンス呼び出しにはその待ち時間を保持する場所がありません。パイプラインは、ジョブが耐久的に維持される場所で機能します。
このページの内容
なぜパイプラインなのか#
翻訳結果そのものは、いま何を訳しているのかを判断してくれません。法務文書なら、原文に文字どおり忠実であることが求められます。マーケティングコピーなら、翻訳文らしさではなく、ネイティブが最初から書いたように読めることが重要です。ユーザー生成のソーステキストなら、ソース側の1つの誤りがすべての対象ロケールに広がる前に、まず誤字脱字を整えたいところです。規制対象のコンテンツなら、適切な資格を持つ人の承認が求められます。
これらはそれぞれ別の仕事です。パイプラインなら、1つの振る舞いを押し付けるのではなく、ステージを組み合わせることで、1つのエンジンでそのどれにも対応できます。何も有効にしなければ、通常の翻訳です。人によるレビューステージを有効にすれば、ジョブはチームの対応を待って一時停止します。リフレーズステージを有効にすれば、出力はネイティブらしく読めるように書き換えられます。以下の各ステージページでは、そのステージがどんなコンテンツ向けか、そして同じくらいはっきりと、どんなコンテンツには向かないかも示しています。目的に逆行するステージを有効にしないためです。
既定値はエンジンの Pipeline タブで一度設定するか、リクエスト内の pipelineConfig オブジェクトで個別の送信ごとに上書きできます。省略したステージはエンジンの設定を継承します。両方のレイヤーの仕組みについては Configure the pipeline を参照してください。
ステージ一覧#
パイプラインは中核のローカライゼーションステップを包みます。ステージは任意の組み合わせで有効にできますが、実行順序はこの固定順です。無効なステージは完全にスキップされます。各ステージには、それぞれの挙動、失敗時の扱い、有効化するための呼び出しを説明した専用ページがあります。
ローカライゼーション前のAI編集
任意。AIエージェントが翻訳前にソースペイロードの誤字、文法、スペルを整えます。これにより、ソースの1つの誤りがすべての対象ロケールに広がるのを防げます。重要ではないステージです。Pre-localization AI edit を参照してください。
中核ローカライゼーション
常に実行されます。エンジンが model config、glossary、ブランドボイス、instructions を適用して翻訳を生成します。これは無効化できない唯一のステージで、他のすべてはこのステージを包む形で動作します。
ローカライゼーション後の人によるレビュー
任意。人が翻訳をレビューします。ダッシュボード上の自社チーム（Internal Review）でも、外部プロバイダーのプロ翻訳者（External Review）でも対応できます。ジョブはイベント駆動の待機でその結果を待って一時停止するため、レビューに時間がかかっても待機中に計算資源を消費しません。Human review を参照してください。
ローカライゼーション後のAI評価
任意で、人によるレビューの結果が出たあとにのみ実行されます。AIエージェントが、人の編集内容をエンジンの glossary、ブランドボイス、instructions に沿う形に調整します。これは、テキストを変更せず品質を採点する AI Reviewers とは別物です。AI評価 を参照してください。
自然なコピーへのリフレーズ
任意。AIエージェントが翻訳を書き換え、対象ロケールでネイティブが書いたような、自然でこなれたコピーに仕上げます。意味、プレースホルダー、タグは保持されます。重要ではないステージです。マーケティングコピー向けで、逐語的な正確さが重要な場合はスキップしてください。Rephrase for natural copy を参照してください。
逆翻訳チェック
任意。出力をソース言語に逆翻訳し、AIが元の文と比較して、意味のずれを minor、major、または critical としてフラグ付けします。重大および致命的な問題は自動修正されます。古典的な人手QA手法を自動化したものです。Back-translation check を参照してください。
ステージが失敗したとき、ジョブはどうなるか#
6段階のパイプラインに対してまず浮かぶ疑問はこうでしょう。ステージを増やすほど壊れる箇所も増えるなら、有効にするほどジョブは失敗しやすくなるのではないか。答えはノーです。重要ではないステージで失敗しても、ジョブ全体は失敗しません。事前編集とリフレーズは重要ではないステージです。どちらかが失敗しても、最後の正常な出力がそのまま次に引き継がれ、ジョブは続行されます。ジョブは壊れる代わりに警告状態へと移行し、有効化された各ステージには、実際に何が走ったかを確認できる記録が残ります。
これがパイプライン全体の考え方です。翻訳ステップを、本当に必要なステージだけで包み、失敗処理をすでに担っているジョブの中で実行し、各ステージごとの記録をあとから読み返せるようにすること。警告付きで完了したジョブがどう報告されるか、またステージごとの確認画面については Observe pipeline runs を参照してください。以下のページでは各ステージそのものを紹介しています。まずは、いま翻訳しているコンテンツに合うものから始めてください。
