翻訳会社の求人票には「翻訳コーディネーター・機械翻訳のポストエディット・品質チェック補助」が慢性的に不足していると書かれており、その3つはAIで大幅に効率化できる。
翻訳会社というのは、AIが最も「得意と苦手が混在する」業種のひとつだと私は思っている。機械翻訳の精度は劇的に上がった。でも「完璧な機械翻訳」はまだ存在しない。だからこそ「機械翻訳を人間が直す（ポストエディット）」という新しい仕事が生まれている。AIに仕事を奪われた業界ではなく、「AIを使いこなす人材が足りない業界」——それが今の翻訳会社だ。
翻訳会社の現場と、求人票が物語る人手不足
翻訳会社の業務は「翻訳者が翻訳する」だけではない。案件管理・翻訳者のアサイン・進捗管理・品質チェック・納品という一連のフローを担う「コーディネーター」業務が、実は会社を回す要だ。
求人サイトで「翻訳会社 スタッフ」と検索すると、こうした募集文言の傾向がある。
- 「翻訳コーディネーター（翻訳者への発注・進捗管理・納品管理）」
- 「機械翻訳のポストエディット補助・品質チェックスタッフ」
- 「翻訳メモリ・用語集の整備・管理」
- 「クライアントからの問い合わせ対応・見積もり作成補助」
- 「バイリンガルまたは外国語堪能な方・翻訳・語学業界経験者歓迎」
かつては「翻訳経験者・語学力の高い人材」が求められていたが、近年は「機械翻訳ツールを使いこなしながら品質を整えられる人材（MT後処理）」へのニーズが高まっている。このシフトが採用市場のミスマッチを生み出している。
求人から読み取れる3つの困りごと
困りごと①：コーディネーター業務（案件管理・翻訳者アサイン）のボリュームが増大
案件の受付・見積もり・翻訳者アサイン・進捗確認・品質チェック依頼・納品——この一連の流れを複数案件並行で管理するコーディネーター業務は、翻訳者を何十人も抱える会社では専任スタッフが必要なほどの業務量だ。しかし小規模会社では1〜2名がこなしており、繁忙期に回らなくなる。
困りごと②：機械翻訳の品質チェック（ポストエディット）の基準が不統一
機械翻訳（DeepL・Google翻訳等）が普及し、翻訳の初稿はMTで作るワークフローが増えた。しかし「どこまで直すべきか」「どの表現が不自然か」の判断基準が担当者によってバラバラで、品質のばらつきが顧客クレームの原因になる。基準の明文化・教育ツールの整備が追いついていない。
困りごと③：用語集・翻訳メモリの整備・更新が積み残しになる
翻訳の品質と効率を左右する「用語集（専門用語・クライアント固有の表現）」と「翻訳メモリ（過去の翻訳パターンを蓄積したデータベース）」の整備は、日々の業務をこなしながら並行してやる必要があるが、後回しになりがちだ。用語集が古いまま使われ、翻訳のブレが発生する。
その困りごと、AIならこうなる
Before → After ①：翻訳品質チェックの「ポストエディットガイドライン」の作成
Before： 新しいポストエディットスタッフが入るたびに口頭で教えている。「どのレベルまで直すか」の基準がなく、過剰編集または手抜きのどちらかになる。
After： 作業レベル・よくあるMTのエラーパターン・修正の優先度をAIで整理し、スタッフ全員が使えるガイドラインを作成。
【プロンプト例①：機械翻訳ポストエディットガイドラインの作成】
翻訳会社のポストエディット（MT後処理）スタッフ向けの
品質チェックガイドラインを作成してください。
【前提条件】
・使用MT：DeepL
・作業レベル：フルPE（ライトPEより丁寧に・出版品質ではない）
・対象分野：ビジネス文書・マニュアル・プレスリリース
・言語対：英日
ガイドラインに含める内容：
1. フルPEの定義と作業範囲（何を直すべきか・直さなくていいか）
2. よくあるDeepLの誤訳パターン10選（英日の典型例）
3. 修正の優先度（必須修正・推奨修正・任意修正の3段階）
4. 用語集との照合方法
5. 品質チェックリスト（納品前の最終確認用）
Before → After ②：クライアント向け見積書・案件確認メールのテンプレート作成
Before： 案件ごとに見積書とメールをゼロから作成。業種・言語ペア・作業内容が違うたびに考え直している。
After： 案件情報をAIに渡すと、見積書の文章部分と確認メールが即座に生成。コーディネーターの業務時間が大幅に削減される。
【プロンプト例②：翻訳案件見積もり・確認メールの作成】
以下の案件情報をもとに、クライアントへの見積書の本文と
案件確認メールを作成してください。
【案件情報】
・クライアント：製造業（機械メーカー）の広報担当
・依頼内容：製品カタログの日英翻訳
・ページ数：20ページ・総語数：約4,000語
・納期希望：2週間後
・特記事項：過去に別の会社で翻訳した旧版があり、参考資料として提供してもらえる
見積書本文（料金・納期の数値は[料金][納期]とプレースホルダーを使用）：
確認メール（受注確認・作業開始のご連絡として）：
Before → After ③：専門分野ごとの用語集の初版をAIで作成
Before： 医療・法律・IT・金融など専門分野の用語集を作りたいが、ゼロから作る時間がなく、翻訳者が独自のメモで管理している。
After： 専門分野と言語ペアをAIに伝えると、用語集の初版が即座に生成。翻訳者と確認しながら精度を上げていく基盤ができる。
【プロンプト例③：専門分野別翻訳用語集の初版作成】
以下の条件で、翻訳会社の用語集（初版）を作成してください。
翻訳メモリ管理ツールに登録できる形式で。
【条件】
・専門分野：ITソフトウェア（SaaS製品のUI・マニュアル）
・言語対：英日
・登録語数：50語程度
出力形式：
| 英語原文 | 日本語訳（推奨） | 日本語訳（非推奨・NG例） | 備考・文脈 |
特に以下のカテゴリを中心に：
・UI操作（ボタン・メニュー・ステータス表示）
・ユーザー管理・権限設定
・課金・サブスクリプション関連
・エラー・トラブルシューティング
導入ステップと費用感
ステップ1：ポストエディットガイドラインをAIで作成・共有する（今月から）
品質基準の明文化から始める。月額数千円のAIツールで今日から着手できる。ガイドライン1本を整備するだけで、スタッフの品質ばらつきが大幅に減る。
ステップ2：主要専門分野の用語集初版をAIで一気に作成する（1〜2ヶ月）
医療・法律・IT・金融など自社の主力分野の用語集をAIで初版作成し、翻訳者との確認を経て正式版にする。用語集があるだけで翻訳の一貫性が上がり、修正時間が減る。
ステップ3：補助金活用でTMSとAI翻訳ツールを本格統合する
デジタル化・AI導入補助金（最大450万円・補助率1/2〜2/3、最新の公募要領で要確認）を活用して、翻訳メモリ管理システム（TMS）へのAI機能統合や、案件管理の自動化ツールを本格導入する。
よくある質問
Q. AIが翻訳を行う時代に、翻訳会社はなくならないのか？
A. なくならない。理由は明確だ——機械翻訳は「大量の文章を高速に初稿化する」のは得意だが、「ニュアンス・文化的背景・文脈の調整」は人間の専門家が必要だ。翻訳会社のビジネスモデルは「MT+人間の組み合わせによる品質保証サービス」にシフトしており、人間の付加価値はむしろ明確になっている。
Q. 自社のクライアント資料をAIに入れて用語集を作るのは情報漏洩にならないか？
A. クライアントの機密情報を含む文書をChatGPTなどの外部AIに入力することには注意が必要だ。契約上の守秘義務の範囲を確認した上で、具体的な製品名・社名・未公開情報は省いてサンプル文書として使う方法が安全だ。エンタープライズ版（データを学習に使わない設定）の活用や、社内AI環境の構築も選択肢になる。
Q. 翻訳者（フリーランス）へのAI活用指示はどうすればよいのか？
A. 翻訳者へのAI使用ガイドラインを作成し、「MTの使用可否・使用ツール・POSTの品質レベル」を案件ごとに明示することを推奨する。この「案件ごとのAI使用ルールの明文化」自体をAIで作成できる。フリーランス翻訳者との関係でも、指示の明確化によってトラブルが減る。
山崎恭平／AI内製化総合研究所 所長
株式会社インバウンドホールディングス専務取締役。営業と交渉の世界で成果を上げてきた一方、パソコン作業は横で支えてくれる事務方に頼りきりだった。AIの登場で、一番苦手だったパソコン作業が「自分でできる」に変わり、気づけば中小企業から上場企業まで10社以上のAI顧問を務めるように。スプレッドシートの関数すら分からなかった私でもできた——だから、誰でもできる。AIの学校や顧問にお金を払い続けるのは、本質的にもったいない。初期は人を頼ってもいい。でも最後は自分たちで内製してほしい。そんな思いで、このメディアを作った。
