LangOpsは多言語での成長を支える運用フレームワークです

LangOpsはLanguage Operations（言語オペレーション）の略で、翻訳と多言語コンテンツを管理・最適化するための戦略的アプローチです。

人間の専門知識と適切なツールやテクノロジーを組み合わせることで、市場投入までの時間の短縮、コストの最適化、手作業の削減、そして大規模でも安定した品質を実現し、国際的な成長をより効率的に推進します。

20年の経験と3,000件以上のローカライズプロジェクトを基に、ツールやプラットフォームに関するチームへのコンサルティング、コンテンツの最適化と保管、新規市場のテスト支援といった付加価値サービスも提供しています。

翻訳前のコンテンツ最適化とは、ソースコンテンツを改善して、特に機械翻訳後編集（MTPE）を使用する場合に、翻訳の品質を高め、コストを削減することを意味します。

ソーステキストでは具体的に何を改善できますか？

• コンテンツプロファイリング：セグメントにカテゴリを追加し、AIモデルが各コンテンツタイプに適したトーン＆マナーを適用できるようガイドします
• 機械翻訳後編集（MTPE）に適した言語：AIによる翻訳をより速く、より安く、より正確にするために、表現を簡素化します
• 文化的・言語的な洗練：ネイティブスピーカーの言語専門家による推奨事項に基づき、文化的なニュアンスに対応し、各オーディエンスに合わせてブランドメッセージを洗練させます
• 国際化への対応：さまざまな市場への適応のためにコンテンツを準備します

開発プロセスに国際化を組み込むことで、後から大規模な技術的変更を行うことなく、製品やサービスをさまざまな言語や地域に適応させることができます。

このステップを省略すると、コストのかかるコードの書き換え、ユーザーエクスペリエンスの低下、リリースの遅延につながることがよくあります。私たちはこれらの問題を未然に防ぐ方法を知っており、喜んでその方法をお示しします。

• 翻訳メモリをクリーンアップし、古かったり一貫性のないエントリを削除します
• 用語集に曖昧または矛盾した用語がないかチェックします
• 明確さと正確さのために用語集の定義を更新します
• 必要に応じて新しい用語を提案します

また、用語集、スタイルガイド、ガイドラインをゼロから作成し、それらを定期的に更新するお手伝いもします。

品質ベースのルーティングとは、AIが生成した翻訳を自動的に評価・機械翻訳後編集することで、納期を短縮し、機械翻訳後編集コストを最適化するプロセスです。

各セグメントの品質は自動化ツールを使用して評価されます。承認されなかった文字列のみが、人間の手による機械翻訳後編集のために言語専門家に送られるため、時間と予算の両方を節約できます。

当社のカスタマイズされたAIワークフローと自動翻訳ソリューションの詳細については、専用ページをご覧ください。

データアノテーション（データラベリング）とは、生のデータに意味のあるラベルを追加してコンテキストを与えることです。 多言語データアノテーションは、AIモデルが言語のニュアンスをよりよく理解するのを助けることで、AIが生成した翻訳の正確性と全体的な品質を向上させます。

当社のデータラベリングサービスの詳細については、こちらをご覧ください。