|
ドキュメント
デモを予約プラットフォーム
プラットフォーム
MCPCLIAPIワークフロー
ガイド変更履歴

はじめに

  • イントロダクション
  • エンジンを接続

ローカライゼーションエンジン

  • 概要
  • ブランドボイス
  • Instructions
  • 用語集
  • LLMモデル
  • キャッシュトークン
  • ロケール解決

品質

  • レポート
  • AI評価者
  • プレイグラウンド
  • エンジン提案

管理

  • APIキー
  • チーム
  • ロールと権限
  • 監査ログ

AI評価者

AI評価は、ローカライゼーションエンジンが生成した翻訳を自動でチェックする品質評価です。各翻訳リクエストの後、Lingo.dev が独立したLLMによる評価を実行し、用語集への準拠、指示の遵守、さらにユーザーが定義したカスタム基準に照らして出力を検証します。レビューは非同期で実行されるため、翻訳レスポンスを妨げることはありません。

仕組み#

ローカライゼーションエンジンが翻訳リクエストを完了すると、該当するレビューが非同期評価用のキューに追加されます。各レビューでは、ソーステキスト、翻訳結果、コンテキスト、評価基準を受け取る独立したLLMが実行されます。返されるのは、合否またはパーセンテージスコアの構造化された結果で、結果が完全でない場合はその理由も含まれます。

どのレビューをそのエンジンで実行するかは、エンジンのReviewsタブで管理します。レビューは次の3つのカテゴリに分かれます。

カテゴリチェック内容結果タイプ設定方法
用語集項目のAI評価翻訳がエンジンのglossaryルールに従っているか合否エンジンごとの組み込みトグル
指示のAI評価翻訳がエンジンの各instructionsに従っているか指示ごとの合否エンジンごとの組み込みトグル
カスタムAI評価者組織レベルで定義した独自の評価基準合否 または 0〜100%組織レベルのAI評価者からエンジンごとに選択

組み込みAI評価#

すべてのローカライゼーションエンジンには、翻訳がエンジン自身の設定に沿っているかを検証する2種類の組み込みレビューが用意されています。有効化と無効化は、エンジンのReviewsタブで行えます。

用語集項目のAI評価#

翻訳が、該当するすべての用語集ルールに従っているかを確認します。エンジンにカスタム翻訳(例: "Deploy" → "Bereitstellen")や非翻訳語(例: "OAuth")がある場合、このレビューでは翻訳がそれらを正しく守っているかを検証します。

このレビューでは、文法的な変化形も考慮されます。ある語の特定の格に対する用語集ルールは、その語のすべての形に適用されます。競合する用語集ルールが存在する場合でも、そのうち1つに従っていれば、その翻訳は準拠していると見なされます。

結果は、翻訳リクエスト全体に対する単一の合否判定として返され、不合格の場合は理由も含まれます。

指示のAI評価#

各指示を個別に評価します。たとえばエンジンに3つの指示がある場合、このレビューでは3つの個別の合否判定が返され、結果が不合格であればそれぞれに理由が付きます。

指示の基準が翻訳対象の内容に当てはまらない場合、その指示は N/A を返すことがあります。たとえば丁寧表現に関する指示は、翻訳に製品名や、丁寧さが関係しない技術用語しか含まれていない場合、N/A を返します。N/A の結果は集計スコアから除外されます。

どちらの組み込みレビューも、エンジンに該当する設定がある場合にのみ実行されます。たとえば、ロケールペアに一致する用語集項目がなければ、用語集項目のAI評価は実行されません。

エンジンごとのレビュー設定#

そのエンジンでどのレビューを実行するかは、エンジンのReviewsタブで設定します。このタブは2つのセクションに分かれています。

上部の組み込みトグルでは、用語集項目のAI評価と指示のAI評価を制御します。これらは独立しているため、エンジンの設定内容に応じて、どちらか片方だけを有効にすることもできます。

トグルの下にあるカスタムAI評価者には、組織レベルで定義されたすべてのAI評価者が一覧表示されます。各AI評価者を、そのエンジンに対して個別にオン・オフできます。これにより、品質チェックの共通ライブラリを維持しながら、必要なものだけを選んで適用できます。

1つのエンジンで、組み込みレビューと複数のカスタムAI評価者を同時に実行できます。すべてのレビューは各翻訳リクエスト後に非同期で実行され、結果は翻訳ログとReportsに表示されます。

AI評価者の種類#

ブール型AI評価者#

二択の判定、つまり pass または fail を返します。ルールを満たしているかどうかを明確に判定したい場合に適しています。

例:

  • "翻訳ですべてのHTMLタグと属性が保持されていますか?"
  • "対象言語の複数形ルールは正しく適用されていますか?"
  • "翻訳でドイツ語の敬称(Sie)が使われていますか?"

結果は合格率として集計されます。75% は、評価された4件の翻訳のうち3件が合格したことを意味します。

パーセンテージ型AI評価者#

0〜100 のスコアを返します。品質のように、連続的な尺度で評価したい項目に適しています。

例:

  • "ネイティブ話者にとっての翻訳の自然さを評価してください(0〜100)"
  • "翻訳が元のトーンと意図をどの程度維持しているかを採点してください(0〜100)"
  • "文法的な正確さを0〜100の尺度で評価してください"

結果は、評価期間全体の平均として集計されます。

AI評価者の設定#

項目説明
名前AI評価者を識別するラベル(例: "複数形チェック")
指示自然言語で記述する評価基準
タイプboolean(合否)または percentage(0〜100)
ソースロケール一致させるソースロケール、または任意を表す *
ターゲットロケール一致させるターゲットロケール、または任意を表す *
プロバイダー / モデル評価に使用するLLM(翻訳モデルとは独立)
サンプリング評価対象にするリクエストの割合(0〜100%)
Allow N/A無関係なペアに対してAI評価者が "not applicable" を返せるかどうか
Enabled設定を削除せずにレビューのオン・オフを切り替え

AI評価者の指示を書く#

指示フィールドはAI評価者の中核です。評価用LLMに、何をチェックすべきかを正確に伝える役割を持ちます。具体的で、検証可能な基準として記述してください。

良い指示#

ブール型:

text
Check whether all HTML tags in the source text are preserved
exactly in the translation. Tags must not be added, removed,
modified, or reordered. Pass if all tags are preserved, fail
if any tag is missing or altered.

パーセンテージ型:

text
Rate the fluency of the translation on a scale of 0-100.
100 means a native speaker would find it completely natural.
0 means it reads like machine output. Deduct points for
awkward phrasing, unnatural word order, or overly literal
constructions.

良い指示の条件#

  • 具体的な基準 - 合否の意味、または 0 と 100 が何を表すかを明確に定義する
  • 観察可能な結果 - LLM が意図を推測するのではなく、テキストを読んで評価できる必要がある
  • AI評価者ごとに1つの観点 - 多面的な品質チェックは、別々のAI評価者に分ける

ロケールのマッチング#

AI評価者は、ソースロケールとターゲットロケールに基づいて翻訳リクエストにマッチします。ワイルドカード * は任意のロケールに一致します。

ソースロケールターゲットロケール一致する対象
ende英語 → ドイツ語の翻訳のみ
en*英語からのすべての翻訳
*ja日本語へのすべての翻訳
**すべての翻訳

1つの翻訳リクエストに対して、ロケールペアに一致するAI評価者が複数ある場合は、複数のAI評価者が同時に実行されることがあります。

サンプリング#

すべての翻訳をレビューする必要はありません。サンプリング率によって、一致するリクエストのうち何%を評価するかを制御できます。

サンプリング動作
100%一致するすべてのリクエストをレビュー(網羅的ですがコストは高め)
50%一致するリクエストのおよそ半分をレビュー
10%10件に1件。個別スコアより傾向把握を重視する高ボリュームのエンジンに有効
0%無効化しなくても、AI評価者を実質的に一時停止できます

サンプリングは、リクエスト時にランダムチェックで適用されます。十分な件数のリクエストがあれば、実際の評価率は設定した割合に収束します。

N/A サポート#

allowsNA が有効な場合、レビュー用LLMはスコアの代わりに "not applicable" を返せます。これは、基準がすべてのロケールペアに当てはまるわけではないAI評価者に便利です。

例: 敬称の慣習をチェックするAI評価者は、英語 → 英語の翻訳では N/A を返します(英語にはフォーマル/インフォーマルの区別がないため)が、英語 → ドイツ語ではスコアを返します。

レポートでは、N/A の結果は平均値や合格率から除外されます。スコアを下げたり、不自然に押し上げたりすることはありません。

理由#

AI評価者は、結果が完全でない場合に理由も返すため、何が問題だったのかを把握しやすくなります。

  • 完全スコア(合格または100%) - 理由は null(説明不要)
  • N/A - 理由は null
  • 不完全なスコア - 1文の簡潔な説明

これによりレビュー結果をすぐに活用できます。翻訳がチェックに失敗した場合も、手動で調査しなくても理由を把握できます。

レビューモデル#

各AI評価者には、翻訳モデルとは独立した専用のLLMプロバイダーとモデル設定があります。この分離は意図的なものです。翻訳を生成するモデルと、その翻訳を評価するモデルは同じであるべきではありません。

モデルの独立性

翻訳用とは別のモデルでレビューすることで、独立した評価が得られます。たとえば GPT-4o で翻訳を生成し、Claude Sonnet で評価すれば、自己評価ではなくセカンドオピニオンを得られます。

AI評価者レポート#

レビュー結果は、ダッシュボードのAI評価者レポートセクションで可視化され、次の内容を確認できます。

  • 合格率の推移 - ブール型AI評価者では、日次の割合として表示
  • 平均スコアの推移 - パーセンテージ型AI評価者では、日次平均として表示
  • ロケールペアごとの内訳 - 各ソース → ターゲットの組み合わせごとの状況を個別に確認
  • 集計ビュー - すべてのロケールペアを1本のトレンドラインに統合

AI評価者レポートは、ボリューム重視のReportsを補完します。両方を組み合わせることで、スループットと品質の全体像を把握できます。

MCP 経由でAI評価者を管理する#

Lingo.dev MCP server を使っている場合は、AIコーディングアシスタントからAI評価者を直接作成・設定できます。

text
"Create a boolean AI reviewer for all locale pairs that checks
whether HTML tags are preserved in translations."
text
"Add a percentage AI reviewer for English to German that rates
translation fluency on a 0-100 scale, sampling 50% of requests."

次のステップ#

Reports
翻訳量、トークン使用量、ロケールの対応状況をモニタリング
LLM Models
AI評価者が評価対象とする翻訳モデルを設定
Glossaries
用語集準拠のAI評価者がチェックする用語を設定
API Reference
ローカライゼーションAPIをワークフローに統合

このページは役に立ちましたか?

Max PrilutskiyMax Prilutskiy·更新済み 約2か月前·2分で読めます