すでに翻訳に AI評価者 を使っていれば、品質が落ちた瞬間に気づけます。用語集の用語が守られていない、文体のルールが外れている、スコアが基準を下回っている。問題を見つけるのは簡単です。難しいのは、それを適切なエンジンの修正に落とし込むことです。不合格のレビューを読み、共通点を見つけ、それが用語集の追加なのか、指示の修正なのか、ブランドボイスの変更なのかを判断し、実際に書き込む。この後半の作業こそ時間がかかり、しかも気づかないうちに後回しになりがちです。
エンジン提案は、その作業を代わりに引き受けます。レビューのスコアが低いと、Lingo.dev がレビュー内容を読み取り、共通パターンを見つけ、エンジンの 用語集、指示、または ブランドボイス に対する的確な編集案を、理由付きで提示します。あとは内容をレビューして Apply をクリックするか、Dismiss するだけ。低スコアが、具体的なエンジン改善に変わります。
提案は翻訳の変更ではなく、編集案です
提案とは、エンジン設定に対する保留中の変更です。適用すると、実際の用語集項目、指示、またはブランドボイスのエントリが書き込まれます。つまり、手作業で作成するのと同じレコードです。再翻訳は行われません。変更が反映されるのは、エンジンが実行する次回の翻訳からです。
低スコアから自動で提案#
これが、提案が表示される最も基本的なパターンです。AI評価者 を使っていれば、すべての翻訳はすでに用語集、指示、カスタム基準に照らしてスコアリングされています。低スコアが続く、boolean チェックに失敗する、割合スコアが基準を下回る。そうした状態は、エンジンのどこかを調整すべきだというシグナルです。auto-suggestions を有効にすると、Lingo.dev がそのシグナルを受けて自動で動きます。不合格のレビューを読み、共通点を見つけ、こちらから頼まなくてもバックグラウンドで編集案を提案します。
有効化はエンジンの Reviews タブから行えます。以後は、低スコアが続くたびに提案が静かに生成され、Suggestions タブに並びます。通知でも知らせてくれるので、見逃されることもありません。
スパムのようには増えません
自動生成にはデバウンスがかかっており、実行はおおむねエンジンごとに10分に1回です。そのため、低スコアが一気に増えても、提案が洪水のように押し寄せるのではなく、よく整理された1つのバッチとして生成されます。さらに、同一の提案は重複排除されるため、同じ編集案が二度表示されることはありません。
どの翻訳でもきっかけになる#
シグナルになるのはレビューのスコアであって、翻訳の出どころではありません。エンジンが 同期呼び出し で実行された場合でも、非同期ジョブ でも、完全な ローカライゼーションパイプライン を通るジョブでも、結果は同じ AI評価者 によって評価され、低スコアであれば同じ提案につながります。つまり、レビュー付きのエンジンを通る翻訳トラフィックが増えるほど、提案は本番で実際に起きている問題をより正確に反映するようになります。
人の修正も、ひとつのシグナルです#
翻訳を人の手で直した時点で、レビューした人はすでに「エンジンのどこが間違っていたか」を示しています。つまり、修正そのものが答えであり、まだ設定に入っていないだけです。そこで Lingo.dev では、人による編集が完了すると、その内容をエンジンの出力と差分比較し、その修正がそもそも不要になっていたはずのルールを提案します。アプリ内で自社チームが編集した場合でも、外部の認定翻訳者による修正でも、止まっていた外部レビューを同僚が引き継いだ場合でも、得られるシグナルは同じで、提案される内容も同じです。対象になるのは、レビューした人が実際に変更したキーだけ。翻訳をそのまま承認してもコストはかからず、学習も起きません。
編集ベースの提案が勝手に適用されることはありません
修正はチームの外から入ることもあるため、それに基づく提案は、エンジンが自分の提案を自動適用する設定でも、Apply するまではpendingのままです。外部翻訳者からエンジンが学習するには、必ずあなたの確認が入ります。
必要なタイミングで生成#
次の低スコアを待つ必要はありません。Generate suggestions ボタンを押せば、直近の低スコアレビューと現在のエンジン設定を使って、同じ分析をすぐ実行できます。auto-suggestions が有効かどうかは関係ありません。ほかの変更を加えたあとで改めて状況を見たいときや、待つのではなく自分のタイミングで提案を出したいときに便利です。
提案される内容#
各提案は、エンジンの3つの要素のいずれかを対象にし、既存エントリへの追加または更新として提示されます。
| 操作 | 適用すると何が起きるか |
|---|---|
| 用語集項目を追加 / 更新 | 用語集 のルールを作成または変更します。強制される訳語、または翻訳不可としてマークされた用語が対象です。 |
| 指示を追加 / 更新 | ロケールごとの 指示 を作成または変更します。 |
| ブランドボイスを追加 / 更新 | ロケールごとの ブランドボイス を作成または変更します。 |
各提案には reasoning が付き、なぜその編集を提案しているのかが短く説明されます。さらに、適用対象のロケールも明示されます。中身の見えない変更をただ信じる必要はありません。何を変えるのか、なぜ変えるのかを確認してから書き込めます。
提案はピンポイントです
モデルが提案するのは、エンジン全体の書き換えではなく、用語集項目1件、指示1件といった最小単位の編集です。それぞれを個別にレビューして適用できるので、正しい3件だけ採用し、合わない1件は外せます。
レビュー、適用、却下#
提案はエンジンの Suggestions タブに pending として表示されます。各提案には、変更案、対象ロケール、理由が表示されます。できる操作は2つです。
Apply
提案された変更をエンジンに書き込みます。実際の用語集項目、指示、またはブランドボイスのエントリとして保存されます。Apply は、提案された編集をそのまま確定的に書き込む処理です。2回目の AI 呼び出しはなく、予想外の変更もありません。提案は applied としてマークされ、変更はエンジンの次回の翻訳から反映されます。
Dismiss
提案を取り下げます。製品にとって適切ではない提案だったときに使ってください。用語や表現については、どんなモデルよりもあなたのほうがよくわかっています。Dismiss しても、エンジンには何も書き込まれません。
適用時に書き込まれるのは、手作業で作成するものと同じ種類のレコードです。つまり、適用後にブラックボックスになることはありません。通常の用語集項目、指示、またはブランドボイスのエントリとして、ほかと同じように開いて編集・削除できます。
Apply しても再翻訳はされません
提案を適用して変わるのは、エンジンの設定であって過去の翻訳ではありません。すでに翻訳済みのコンテンツは、再度翻訳されるまで既存の出力を保持します。改善が現れるのは、次にエンジンが走ったときです。
通知#
生成処理で新しい提案が作成されると、エンジンのメンバーに通知されます。アプリ内とメールの両方で届くため、誰にも開かれないタブに改善案が埋もれることはありません。通知システムはプラットフォームのほかの機能と同じです。通知を受け取りたくない場合は、通知設定で Engine suggestions generated をミュートしてください。
自分のフィードバックから生成#
すべての問題が低スコアとして現れるわけではありません。ときには、言語担当者やサポートチケットが、何が問題なのかをそのまま言葉で教えてくれることもあります。たとえば「ドイツ語のコピーが堅すぎる」「製品名は翻訳しないでほしい」といった内容です。そうしたテキストは Engine Suggestions API からそのまま入力でき、同じ種類の提案を得られます。流れはここで紹介しているレビュー・適用・却下と同じで、違うのはきっかけだけです。レビューのスコアではなく、あなた自身が書いたフィードバックがトリガーになります。
評価するのはレビュー、動くのは提案#
AI評価者 とエンジン提案は、1つの品質ループを構成する両輪です。AI評価者は 測定 を担います。各翻訳を用語集、指示、カスタム基準に照らしてスコアリングし、品質がどこで落ちているかを示します。提案は 実行 を担います。低スコアを読み取り、それを改善するためのエンジン変更を提案します。AI評価者が問題を見つけ、提案が修正案を下書きし、最終判断はあなたが行う。こうして、翻訳して、評価して、提案して、適用して、次の翻訳でもっと良くする。そのループが閉じます。
