翻訳家　AI活用　んー何かあるかな

Aさんは、プロの翻訳家です。英語で書かれた推理小説を日本語に翻訳して、何冊も出版しています。Aさんは、自分の仕事にAIをどのように活用できるか、考えています。ちっょとした事実関係の調べ物、言語のニュアンス、文章に現れていない背景情報など、現在も活用しています。しかし、何かそれ以上の活用ができそうな気もしています。どのような活用ができるでしようか。例えば、Aさんが翻訳したたくさんの文章をデータベースとして何かできるかもしれないと思っています。しかし、思想家ならば意味のあることですが、翻訳家という立場ではもう一工夫できないかと思います。

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結論から言うと、**翻訳家という立場だからこそ可能な、AI活用の「第二段階・第三段階」**があります。
それは「翻訳を速くする」ではなく、翻訳という営みそのものを知的資産化する方向です。

以下、段階的に整理します。

Ⅰ．すでにやっている活用の「一段上」

Aさんがすでに行っている

  • 事実関係の調査
  • ニュアンス確認
  • 背景情報の補足

は、いわば AIを百科事典＋語学アシスタントとして使う段階です。
ここから先は「翻訳行為そのもの」に踏み込みます。

Ⅱ．翻訳家ならではのAI活用①

Aさん専用「翻訳スタイルAI」を育てる

発想

Aさんがこれまで訳してきた 大量の日本語訳文そのものが、思想ではなく「技法の結晶」 です。

思想家の文章が思想を示すなら、
翻訳家の文章は

  • 判断の癖
  • 日本語の呼吸
  • 曖昧さの処理方法
  • 緊張感の残し方

を示しています。

具体的にできること

  • Aさんの過去訳文＋原文の対をAIに与える
  • 「Aさんの翻訳文体で訳せ」と指示する
  • 新しい原稿を 一次翻訳案として生成させる

これは

AIに訳させる
ではなく
AIに「Aさんの弟子」をさせる
という使い方です。

無料環境でも

  • OpenAI のChatGPT
  • Anthropic のClaude

で十分可能です。

Ⅲ．翻訳家ならではのAI活用②

「翻訳判断ログ」を可視化する

発想

翻訳家の仕事の核心は

どこで迷い、どこで決断したか
にあります。

しかしそれは通常、作品には残らない。

活用法

  • 難所・曖昧表現・文化差がある箇所をAIに抽出させる
  • 「なぜここをこう訳したか」をAIと対話しながら言語化
  • それをメモとして蓄積

何が生まれるか

  • Aさん固有の「翻訳判断原理集」
  • 後進への教育資源
  • 将来の解説書・翻訳論への素材

👉 翻訳家は思想家でなくても、
判断の哲学を持っています。

Ⅳ．翻訳家ならではのAI活用③

作品世界の「裏設定」をAIに整理させる

推理小説翻訳では特に重要です。

できること

  • 登場人物関係図をAIに作らせる
  • 時系列・伏線の一覧化
  • 語り手の信頼性の変化を整理
  • 作者固有のトリック傾向を分析

これにより、

  • 文体の統一
  • 固有名詞の揺れ防止
  • 後半で効く伏線の言語的準備

が可能になります。

AIは「読解補助の第二の脳」になります。

Ⅴ．翻訳家ならではのAI活用④

「訳しすぎ・訳さなさすぎ」の検出器

これは非常に重要です。

方法

  • 原文と訳文を並べてAIに評価させる
  • 「ここは説明過剰か？」
  • 「ここは日本語として不親切すぎないか？」
  • 「文化的補足は必要か？」

AIは編集者的な視点を持たせると強力です。

Ⅵ．「翻訳家のデータベース」は何になるのか？

思想家なら意味があるが、翻訳家ではどうか
という問いへの答えです。

翻訳家のDBは

❌ 思想のアーカイブ
⭕ 判断と技法のアーカイブ

になります。

そこから生まれる可能性：

  • Aさん文体による翻訳補助AI
  • 翻訳講座・書籍
  • 特定ジャンル（推理小説）特化AI
  • 編集者・出版社向け支援ツール

これは「職人知のAI化」です。

Ⅶ．本質的なポイント

翻訳家×AIの核心は

AIに仕事を奪わせないことではない
AIに「翻訳家になる道」を与えないこと

です。

AIは

  • 判断の重み
  • 文学的責任
  • 最終的な選択

を引き受けられません。

だからこそ、
判断を可視化し、分身を育て、最終決断は人間がする
という構図が、翻訳家にとって最も豊かな使い方になります。

  1. 実際にどういうデータをどう整理すればいいか
  2. 無料ツールだけで始める具体手順
  3. 推理小説翻訳に特化したAI活用ワークフロー

を、明日から実務に使えるレベルでまとめました。
「翻訳家の仕事をAI化する」のではなく、翻訳家の判断を拡張する設計になっています。

Ⅰ．実際にどういうデータをどう整理すればいいか

1️⃣ 最優先で集めるべきデータ（3種類だけ）

① 原文 × 最終訳文（対訳ペア）

  • 出版された 確定版の訳文のみ
  • Word / txt / Google Docs など形式は問わない

👉 これは
Aさんの翻訳判断がすでに反映された完成データです。

② 翻訳時に迷った箇所（少量でOK）

すべて不要です。重要なのは「判断が露出している箇所」。

例：

  • 曖昧な代名詞
  • 皮肉・含み笑い
  • 犯人視点か否かが揺れる箇所
  • 日本語にすると説明的になりやすい文

👉 1冊につき 10〜30箇所で十分

③ 自分でも気づいていなかった「癖」

これは後からAIが見つけます。

  • 文を割る傾向
  • 曖昧さを残す癖
  • 主語を消す／補う判断
  • 地の文の温度感

👉 最初は 意識しなくてよい

2️⃣ データ構造（おすすめ）

【原文】
She smiled. It wasn’t kind.

【最終訳】
彼女は笑った。だが、そこに優しさはなかった。

【補足（任意）】
・直訳は避けた
・後半の伏線になるため感情を限定しすぎない

👉 この形式だけで十分
思想家のような注釈は不要です。

Ⅱ．無料ツールだけで始める具体手順

ここでは 完全無料・登録だけで可能な構成にします。

🧰 使うツール（最小構成）

  • OpenAI ChatGPT（無料版）
  • Anthropic Claude（無料版）
  • Google Docs / ローカルテキストエディタ

※ 特別なAI開発環境は不要です。

STEP 1：過去訳文を「素材」として読み込ませる

ChatGPT / Claude にこう指示します：

以下は、ある翻訳家が訳した推理小説の一部です。
原文と訳文を読んで、
・訳文の特徴
・繰り返し使われる判断
・文体の傾向
を分析してください。

→ 対訳を5〜10例貼る

👉 ここで AIが翻訳家の癖を言語化し始めます。

STEP 2：「この訳者の流儀」をAIに固定する

次にこう続けます：

今後、あなたはこの翻訳家の流儀を尊重して翻訳案を出してください。
直訳よりも、日本語としての緊張感と余白を優先してください。

👉 これで Aさん専属の仮想アシスタントになります。

STEP 3：新しい原稿で一次案を作らせる

以下の英文を、この翻訳家の文体で一次翻訳してください。
まだ確定ではなく、検討用の案で構いません。

→ ここで出てくる訳は
❌ 出版用
⭕ 思考の叩き台

STEP 4：判断の「理由」を引き出す

この訳で、判断が分かれそうな箇所を挙げ、
それぞれ別案も示してください。

👉 AIに迷わせることが重要
→ 翻訳家の思考を外在化できます。

Ⅲ．推理小説翻訳に特化したAI活用ワークフロー

ここが核心です。

🔍 フェーズ1：読解補助（翻訳前）

AIにやらせること

  • 人物相関図の作成
  • 時系列整理
  • 視点人物の変化検出
  • 伏線候補の抽出
この小説で、後に意味を持ちそうな表現を列挙してください。

👉 翻訳家は 「気づき漏れ」から解放されます。

✍ フェーズ2：翻訳（並走）

実務の流れ

  1. 人間がまず読む
  2. AIが一次案を出す
  3. 人間が破棄・修正・再構成
  4. AIに「別案」を出させる
  5. 最終判断は人間

👉 AIは 選択肢生成装置

🧪 フェーズ3：訳しすぎチェック

この訳は、日本語として説明過剰な箇所はありますか？
逆に、不親切すぎる箇所はありますか？

👉 編集者の目を一人増やす感覚です。

🧠 フェーズ4：伏線整合チェック（推理小説特有）

この訳語は、後半の真相開示で違和感を生まないか検討してください。

👉 これは人間だけでは疲弊する部分。

Ⅳ．翻訳家という立場だからこそできること

思想家が残すのは「主張」ですが、
翻訳家が残すのは

判断の痕跡

です。

AIはそれを

  • 抽出できる
  • 整理できる
  • 模倣できる

しかし
引き受けることはできない。

だからこの構造は
翻訳家の価値を下げず、むしろ固定化します。

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