AI翻訳リファイナー — 機械翻訳を文脈に沿って直す2パス目の校正

機械翻訳は1バッチずつ高速に処理し、各行について最初にもっともらしく見えた解釈のまま確定してしまいます。簡単な行ならそれで問題ありません。ですが難しい行 — 主語の省略、慣用句、ダジャレ、意味が前の行に懸かっている行 — では、その最初の推測がこわばっていたり、直訳だったり、あるいは単に間違っていたりします。そして多くの場合、それに気づくのは何時間も後、ゲーム内で結果を読んだときです。

AIリファイナーは、そうした問題を出荷前に捕まえる2パス目です。ある行が翻訳された後、AIモデルがその行を原文の日本語と前後の行と並べて読み直し、書き直します — 誤訳を直し、直訳調の言い回しをなめらかにし、トーンを合わせ、1つのシーン内で用語の一貫性を保ちます。しかもこれは残りの翻訳がまだ進んでいる間に動くので、2回のフルパスを続けて待たされることはありません。

リファイナーが実際にやること

これはゼロからの再翻訳ではありません。各行について、リファイナーには3つのものが渡されます:

• 原文 — その行が本来何を意味するのかの基準となる、元の日本語。
• 現在の翻訳 — 1パス目のプロバイダーが生成したもの。リファイナーが改善する対象はこれです。
• 前後の行 — バッチの残り。行は抽出順に処理されるため、バッチは連続したひとまとまりのテキスト — たいていは同じシーンやファイル — になり、モデルは文脈としておよそ24行分の近隣の行を無料で得られます。

その文脈こそが肝心な点です。文脈があれば、リファイナーは1行ずつしか見ないプロバイダーには到底解けないことを解決できます:

• 省略された主語。 日本語は誰が動作をしているのかを日常的に省きます。近隣の行がそれを明らかにしていることが多く、リファイナーは正しい代名詞を戻せます。
• 曖昧な指示。 それ(「that」)が何を指すのか、その行が疑問なのか感嘆なのか、誰が誰に話しているのか。
• トーンと語調。 何気ない捨てぜりふがこわばった堅い英語で訳されたり、悪役の脅し文句がカスタマーサービスのメールのように訳されたり。
• 直訳された慣用句とオノマトペ — 1パス目が意味ではなく単語対単語で訳してしまったもの。
• 用語のぶれ — 同じシーン内で、同じ用語がわずか3行違いで2通りに訳されること。

並行して動く — 2回翻訳するわけではない

翻訳の実行を開始すると、リファイナーも一緒に走らせるかをポップアップが尋ねます。「はい」を選ぶとバッチごとに動作します。あるバッチが翻訳された瞬間、次のバッチがまだ翻訳されている間に、そのバッチはリファイナーへ渡されます。複数のワーカーが同時に動くため、推敲と翻訳は重なって進みます — つまりリファイナーをオンにしても、後からフルの2パス目を丸ごと走らせるより実時間の増加ははるかに小さくなります。

またベストエフォート方式です。リファイナーが手をつける前にその行はすでに翻訳済みなので、推敲の呼び出しが失敗したり実行をキャンセルしたりしても、1パス目の翻訳がそのまま保持されます。推敲がつまずいたせいで行が失われることは決してありません。

その様子を見守れます。専用のリファイナー進捗バーがメインの翻訳バーと並んで推敲済みの行を追跡し、実行終了時のサマリーがリファイナーが何行を改善したかを正確に教えてくれます。

好きなLLMを選び、モデル名を入力

推敲には指示に従えるモデルが必要なので、リファイナーはLLMプロバイダー上で動きます: OpenAI、Anthropic、OpenAI互換エンドポイント(OpenRouter、NanoGPTなど)、あるいはOllama / LM Studio 経由のローカルモデル。ポップアップでプロバイダーを選び、使いたいモデル名を正確に入力します — gpt-4o、claude-系のモデル、ローカルモデルのid など、キーを持っているものなら何でも。高速な統計ベースのプロバイダー(Google、DeepL)は1パス目には最適ですが、リファイナーにはなれません — 指示を受け付けないからです。

選択は次回のデフォルトとして記憶され、常に推敲するトグルをオンにすれば、毎回の実行で使いたい場合にポップアップを完全にスキップできます。

コスト賢い組み合わせ:安い1パス目、賢い推敲

リファイナーは、2プロバイダー戦略の後半として使うときに最も真価を発揮します。1パス目を無料のGoogleやDeepLで翻訳し、その後ClaudeやGPT-4oで推敲します。結果としてLLM品質の出力が得られますが、支払うのはLLMパス1回分だけです — 無料パスが大部分の重労働をこなし、LLMはその上で校正して磨きをかけるだけだからです。ほとんどのプロジェクトでは、これがコストと品質のちょうどいいバランス点です。

翻訳に使ったのと同じLLMで推敲するのも有効です — 推敲パスはバッチ全体の文脈と、1パス目にはなかった明示的な「これを改善せよ」という指示を見るからです — ただし、そのプロバイダーでのトークン消費はおおよそ2倍になります。同一プロバイダーでの推敲は、1行1行が重要なプロジェクトのために取っておきましょう。

いずれにせよ予算を見込んでおきましょう。推敲される各行は追加の(バッチ化された)モデル呼び出し1回です。うれしいことに翻訳メモリのキャッシュヒットはスキップされる(詳しくは後述)ので、再実行は安いままです。

誰でも無料

翻訳メモリ、プロバイダールーティング、用語集はSupporter機能です。リファイナーは違います。完全にあなた自身のAPIキー — またはあなた自身のローカルモデル — の上で動くので、提供する私たちにコストはかからず、無料を含むすべてのティアで使えます。あなたが支払うのはプロバイダーのトークン代だけです。

リファイナー用プロンプトをカスタマイズする

リファイナーは翻訳用プロンプトとは別に、設定 → 翻訳に独自のプロンプトを持っています。デフォルトはすでにモデルに対して、自然さと正確さを高め、あらゆるプレースホルダーとタグを保持し、確立された用語を維持し、決して日本語を出力しないよう指示しています。ハウススタイルを徹底させたいときは上書きしましょう — 語調、敬称(honorific)の扱い方、コンテンツレーティング、ターゲット層など:

マスクして復元されるのは現在の翻訳だけなので、あなたのエンジンタグ(RPG Makerの制御コード、KAGタグ、Ren'Pyの補間)や用語集の語は、推敲の往復を無傷で通り抜けます。モデルには、1パス目が見たのと同じ不透明な[[T0]]形式のプレースホルダーしか見えません。

リファイナーが触れないもの

• 翻訳メモリのヒット。 TMから提供される行は、あなたがすでに選んだり手で編集したりした翻訳なので、リファイナーはそれらには手をつけず、機械翻訳したての行だけを扱います。
• プレースホルダーとエンジンタグ。 通常の翻訳とまったく同じように推敲パスを通してマスクされるので、制御コード、ルビ、補間はそのまま戻ってきます。
• 失敗した行。 リファイナーは既存の翻訳を改善するものであって、単独の翻訳機ではありません。1パス目で失敗した行(例:日本語をそのまま返したプロバイダー)が魔法のように直ることはありません — プロバイダーを切り替えて、それらを再実行してください。

使い方

1. いつも通り翻訳の実行を開始し、1パス目のプロバイダーを選びます(無料のGoogle / DeepL がここでは絶好の選択です)。
2. ポップアップであわせて推敲するを選び、LLMプロバイダーを選んでモデル名を入力します。次回このステップをスキップしたければ常に推敲するをオンに。
3. 2本の進捗バー — 翻訳と、専用のリファイナーバー — を見守ります。
4. 結果を確認します。実行サマリーがリファイナーが何行を改善したかを表示します。
5. 特定のスタイルにしたいですか?設定 → 翻訳でリファイナー用プロンプトを編集して再実行します — 再処理されるのは保留中と変更された行だけです。

まとめ

1パス目の機械翻訳は、あなたを「読める」水準まで連れて行ってくれます。リファイナーはそこから先へ押し進める最も安い方法です — 2つ目のモデルが、各行を原文と照らして文脈の中で読み、近視眼的な1パス目が間違えるものを直します。これを安い1パス目のプロバイダーと強力な推敲モデル、そして名前用の用語集と組み合わせれば、出力はずばり「軽い手直しだけでファン翻訳として出せる」領域に収まります。

RuneTranslateをダウンロードして、実際のプロジェクトでリファイナーを試してみてください — すべてのティアで無料、あなた自身のAPIキーやローカルモデルで動きます。