翻訳管理
製品そのものの精度を検証
AI訳の正誤確認
品質管理体制
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AIの出力は一見、良く見えるので、
校正者がきちんと校正したかが分かりません。
(校正者が一部の確認をスキップしても分からない。)
「翻訳(製品)管理」の他に「人の管理」を導入した2層の管理が必要
翻訳管理
AI訳の正誤確認
人の管理
校正ログ(修正箇所)の分析
「なぜその修正をしたか」の根拠確認
仕事の価値
評価
従来 アウトプット速度が重要
AI後 アウトプットを校正できる高度な業務能力と、人を管理できる能力が重要(速度はAIで十分)
報酬
従来 アウトプット量による報酬
AI後 業務能力と管理能力による評価とプロモーション
2+1者で構成した品質管理を実施しています。
フィードバックヒエラルキ
品質管理者➡校正者
校正精度の監督的指導:「AI出力をチェックする人」の出力を、チェックする。案件ごとの具体的なフィードバックを通じて、ベテランであっても継続的なスキル研鑽を図る。
弁理士・外国弁護士➡品質管理者
高難易度の技術的/法的アドバイス:翻訳標準の改善のための、翻訳方法に関する助言。
黒矢印:訳文の流れ
赤矢印:フィードバックの流れ
品質管理者が、私たちのフィードバックヒエラルキの核心です。
下記能力に優れた熟練翻訳者を社内で厳選し、任命しています。
校正者に加えて、品質管理者も翻訳を確認します。
品質管理者が、校正後の翻訳を監修します。
クレームは、全件監修します。
明細書は、スキルクラスに応じて1割~10割を監修します。
この監修により、校正者による校正状況を確認します。
校正者の業務品質を総合的に評価し、校正者のスキルクラスを決定します。(次スライド参照)
校正者は、品質管理者によるスキル評価に基づき、クラス分け(+3レベル分け)されます。
校正者は、社内での自身の評価を明確に把握することができます。
アソシエイトクラス:レベル1~3
原文の技術内容を正確に反映した、高精度な校正ができる
エンジニアクラス:レベル1~3
特許表現に精通し、技術内容を考慮した標準精度の校正ができる
トレーニークラス:レベル1~3
基礎的な校正が出来る(用語の統一、記載形式の遵守)
校正者への報酬は、スキルクラスに応じて適切に設定されています。
・量をこなすことによって報酬を高めるのではなく、
・質を高めることによって報酬が高まる制度
を実施することで、スキル向上を動機付けています。
報酬レベル
アソシエイトクラス:報酬レベル7~9
エンジニアクラス:報酬レベル4~6
トレーニークラス:報酬レベル1~3
AI翻訳のミス事例を蓄積し、社内全員で共有しています。個人が担当案件のフィードバックのみから得られるよりも、はるかに多くの経験値を積むことができます。
経験値を担当者個人の知見に留めず、
組織の集積知として資産化しています。
これによりスキルの属人化を防ぎ、安定な品質を保ちます。
AIは、リアルタイムといえるほどの速さで、随時変化しています。ミス事例には日付を記録し、新しいミスを優先して共有しています。更新情報は、全員に自動通知されます。
情報が瞬時に陳腐化する時代において、
ノウハウの鮮度は、判断の質と成果に直結します。
各担当者が、最新の情報に基づいて、各業務に臨みます。
品質管理者がグループ長となり、複数の校正者を受け持つグループ教育を行っています。
品質管理者が、グループメンバを長期的に教育します。
各人の傾向や弱点を深く理解し、的確で一貫性のある指導を実現しています。
原文から別言語への正確な組み換え
最終的には知識・経験・判断力に優れた人の介入が重要
人が確認し、妥当性を見極める、スキル・仕組み・体制
これをもってAIは真に機能します。
技術的正確性及び法的適格性の担保
翻訳者の役割変化