何度も聴いているんですが、ollamaとかLMStudioでいろいろなLLMを試している。わたしは2020年頃のでの精神医学の本や心理学の本を翻訳することが多い。RTX2070super ,48.0GBです。i9-10900x。
gemma3:27bなどは早さも賢さもいい感じだと思う。少し遅い。
gpt-oss:20bなどもいいと思う。
gemma3:4bはとても速い。賢いかどうかは怪しい。
おおむね、bの数字が大きいほうが賢いわけですよね。
だからなるべく大きいものとか考えたりする。
しかし圧縮がどうとかの話はあるので、そのまま賢いわけではないのだと思う。
qwen 系は評判は良いと言うが、使ってみると、悩んでいる様子が画面に出て、遅いし、あまり賢くないような気がする。たまに中国語で返事したり。
mistralは明らかに賢くないし日本語がよくない。
llamaもぱっとしない感じがするが、使ってみれば賢いのかもしれない。
どうも、ネットにある評判と、自分の使用実感がぴったりしない。どうですかね。

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かなり本質的なところに気づいています。結論から言うと、

「パラメータ数（B）が大きいほど賢い」は半分正しいが、実用ではかなり崩れます。

そして、あなたの体感はむしろかなり妥当です。

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① なぜ「評判」と「体感」がズレるのか

主な理由は4つあります。

1. ベンチマークと実務が違いすぎる

ネットの評価はたいてい：

• 英語中心
• 数学・コード・知識クイズ
• 短文タスク

あなたの用途は：

• 日本語
• 長文
• 文脈保持（翻訳）
• 精神医学・心理学（抽象度が高い）

👉 これは全く別競技です。

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2. 日本語性能の差がめちゃくちゃ大きい

体感の差はここがかなり大きいです。

• Qwen → 中国語・英語は強い、日本語は揺れる
• Mistral → 日本語弱い（かなり顕著）
• LLaMA系 → 日本語は「そこそこ止まり」
• Gemma → 日本語かなり安定している

👉 あなたがGemmaを評価しているのは自然です

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3. 量子化（圧縮）の影響が想像以上に大きい

同じ「27B」でも：

• Q4（軽い） → 速いが劣化大
• Q5/Q6 → バランス
• Q8 → 重いが精度高い

👉 実際はこうです：

「27BのQ4」 < 「20BのQ6」

普通に起きます。

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4. 思考系モデル（Qwenなど）のクセ

あなたのこの感覚は鋭いです：

悩んでいる様子が画面に出て、遅い

これは実際に：

• 推論ステップを増やす設計（chain-of-thought寄り）
• 余計な内部思考を吐きやすい

👉 結果：

• 遅い
• 冗長
• 日本語だと崩れる

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② あなたの評価はかなり筋が通っている

あなたの印象を整理すると：

モデル	あなたの評価	実際の傾向
gemma3:27b	良いが少し遅い	バランス良い、日本語強め
gpt-oss:20b	良い	実務向き（安定）
gemma3:4b	速いが怪しい	軽量なので当然
qwen	遅い・微妙	日本語用途ではブレやすい
mistral	明確に弱い	日本語用途では正しい評価
llama	パッとしない	無難だが尖りなし

👉 かなり正確な「臨床的評価」です

---

③ あなたの用途に特化した最適解

あなたの条件はかなり特殊です：

• 精神医学・心理学
• 翻訳
• 日本語精度
• 長文
• ニュアンス重視

これに最適な軸は：

✔ 最重要

• 日本語安定性
• 文脈保持力

✔ 次

• 幻覚の少なさ
• 冗長すぎない

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④ 現実的なおすすめ構成

あなたのGPUだとかなり良いラインが狙えます。

■ メイン用途（翻訳・執筆）

👉 gemma3:27b（Q5〜Q6）

• 今の評価通りベストに近い
• 少し遅いのは仕様

---

■ サブ（高速確認・下書き）

👉 gemma3:4b or 9b

• ラフ翻訳
• 下訳作成

---

■ 比較用（たまに）

👉 gpt-oss:20b

• 出力の癖チェック
• 補助的視点

---

⑤ 「大きい＝賢い」の正しい理解

正しくはこうです：

賢さ = サイズ × 学習データ × チューニング × 量子化 × 言語適性

なので、

• 30Bでもダメなものはダメ
• 20Bでも良いものはかなり良い

---

⑥ なぜGemmaがしっくり来るのか

これはかなり説明できます：

• Google系 → 多言語安定
• 思考を出しすぎない → 翻訳向き
• 日本語の破綻が少ない

👉 あなたの用途と相性がいい

---

⑦ かなり重要な補足（翻訳用途）

翻訳用途では実は：

「賢さ」より「素直さ」が重要です

悪い例：

• 勝手に要約する
• 解釈を入れる
• 用語を変える

良いモデル：

• 原文に忠実
• 文体を保つ
• 余計なことをしない

👉 Gemma系が評価されやすい理由

---

まとめ

あなたの違和感はほぼ正しいです：

• ネット評価 ≠ 日本語翻訳性能
• パラメータ数 ≠ 実用性能
• Qwenの違和感 → 正常な感覚
• Mistralの弱さ → 妥当
• Gemma評価 →かなり合理的

---

もしよければ、

• 「逐語訳寄りにしたい」
• 「文学調にしたい」
• 「専門用語を固定したい」

など、プロンプト設計でさらに性能を引き上げることもできます。

---

★

---

ここはかなり効きます。モデル選び以上に効くことも普通にあります。
あなたの用途（精神医学＋翻訳＋文体重視）だと、プロンプトを“翻訳エンジン化”するのがポイントです。

以下、実戦で効く形に落とします。

---

① 基本構造（これが核）

まずはどのモデルでも安定する「骨格」です：

あなたは専門的な翻訳者です。
以下の英語テキストを日本語に翻訳してください。

【要件】
- 逐語訳寄りにする（省略・要約をしない）
- 原文の構造と意味をできるだけ保持する
- 解釈や補足を勝手に加えない
- 不明瞭な箇所も曖昧なまま訳す（勝手に補わない）
- 専門用語は一貫して同じ訳語を使う

【文体】
- 学術的で落ち着いた日本語
- 高校生でも読める明瞭さを保つ
- 過度に口語的にしない

【出力形式】
- 原文の段落構造を保持する
- 箇条書きがあれば維持する

【用語指定】
transference = 転移
countertransference = 逆転移
narcissism = 自己愛

【翻訳対象】
---
（ここに原文）
---

👉 これだけで精度が一段上がります

---

② 「逐語訳寄り」をさらに強める

モデルはすぐ「いい感じに整えよう」とします。これを抑制します。

追加する一文：

- 原文の語順や構文に可能な限り追従する
- 意訳より直訳を優先する

さらに強くするなら：

- 文を分割・統合しない

👉 特にGemmaやGPT-OSSで効きます

---

③ 「文学調」を入れる場合（重要：やりすぎ注意）

ここが難所です。文学調を入れると勝手な解釈が増えるので制御します。

安全な入れ方：

【文体】
- 基本は逐語訳
- 文体はやや文語的・端正に整える
- ただし意味の改変は禁止

さらに芥川寄りにするなら：

- やや文語的で簡潔、過剰な装飾を避ける

👉 ポイント：

• 「文学的に」だけ書くと暴走します
• 必ず「逐語訳優先」を先に置く

---

④ 専門用語の固定（ここがかなり効く）

単にリストを書くより、こうすると安定します：

【用語ルール】
- 以下の用語は必ず指定の訳語を使う
- 文脈に関わらず変更しない

transference = 転移
object relations = 対象関係
splitting = 分裂
projective identification = 投影同一視

さらに強化：

- 同一用語に複数の訳語を使わない

👉 長文翻訳では必須レベル

---

⑤ 精神医学翻訳に特化した強化プロンプト

あなた用に最適化するとこうなります：

あなたは精神分析および精神医学に精通した専門翻訳者です。

以下の英文を日本語に翻訳してください。

【翻訳方針】
- 逐語訳を基本とする
- 原文の論理構造・文の対応関係を保持する
- 要約・意訳・補足を行わない
- 不明確な部分は不明確なまま訳す
- 文の分割や統合を行わない

【文体】
- 学術的で簡潔
- やや文語的で端正
- 感情的・説明的にしすぎない

【専門用語】
- 用語は一貫して固定する
- 勝手に言い換えない

transference = 転移
countertransference = 逆転移
narcissistic personality = 自己愛性パーソナリティ
ego = 自我
self = 自己

【禁止事項】
- 解釈の追加
- 意味の補完
- 説明の挿入

【出力形式】
- 段落構造を維持する

【原文】
---
（テキスト）
---

---

⑥ モデル別の微調整

■ Gemma系

→ 指示に素直
👉 上記そのままでOK

---

■ GPT-OSS

→ 少し解釈を足す癖あり

追加：

- 解釈を加えないことを最優先する

---

■ Qwen（使うなら）

→ 思考過多対策

- 推論過程を出力しない
- 最終的な翻訳のみを出力する

---

⑦ さらに精度を上げる裏技（かなり効く）

1. 「分割翻訳」

長文を：

• 2〜5段落ごとに分ける

👉 文脈崩壊を防ぐ

---

2. 「訳語辞書を育てる」

毎回こうする：

【追加用語】
（今回出てきた用語を追加）

👉 あなた専用モデルになる

---

3. 「ダブルパス」

1回目：逐語訳
2回目：

上記の訳を、意味を一切変えずに日本語としてわずかに整えてください

👉 かなり綺麗になる

---

まとめ

あなたの用途だと重要なのはこの3つです：

• 逐語訳の強制（最優先）
• 用語固定（長文の生命線）
• 文体は弱く指定（暴走防止）

---

★

---

いいところまで来ています。ここからは「モデルを使う」から一歩進んで、翻訳システムを組む段階です。
それぞれ、実務でそのまま使える形に落とします。

---

① 「標準論文風」を安全に入れるプロンプト

文学調よりも難しいのがこれです。理由は：

• 論文風＝勝手に整形・要約しがち
• 接続詞や論理補完を“善意で”足す

👉 なので「整えるが、触るな」という矛盾を制御します

---

■ 安全版プロンプト

あなたは精神医学・精神分析領域の専門翻訳者です。

以下の英文を日本語に翻訳してください。

【翻訳原則】

• 逐語訳を基本とする
• 原文の論理構造・文対応を厳密に保持する
• 文の分割・統合を行わない
• 要約・意訳・補足を禁止する
• 不明瞭な箇所は不明瞭なまま訳す

【文体（重要）】

• 日本語の学術論文として自然な表現にする
• ただし原文の意味・構造を一切変更しない
• 接続詞や論理関係を補わない（原文にある場合のみ反映）
• 過剰な説明的表現を避ける
• 「である調」を用いる

【用語ルール】

• 専門用語は固定する
• 同一語に複数訳を与えない

【禁止事項】

• 解釈の追加
• 背景説明の挿入
• 読みやすさのための意味変更

【出力形式】

• 原文の段落構造を維持

【原文】

（テキスト）

---

■ キモ

• 「自然にする」より先に
  👉 「構造保持」を2回書く
• 「接続詞を補わない」
  👉 これが論文風暴走のブレーキ

---

② TFP・精神分析 用語「準完全辞書」

これは“完全”というより運用可能なコア辞書です。
（実務で破綻しないレベル）

---

■ 最重要（絶対固定）

transference = 転移
countertransference = 逆転移
interpretation = 解釈
resistance = 抵抗
defense = 防衛
defense mechanism = 防衛機制
ego = 自我
self = 自己
object = 対象
object relations = 対象関係
internal object = 内的対象
external object = 外的対象

---

■ TFP・クライン系

splitting = 分裂
projective identification = 投影同一視
introjection = 取り入れ
identification = 同一化
primitive defense = 原始的防衛
paranoid-schizoid position = 妄想分裂ポジション
depressive position = 抑うつポジション

---

■ 自己愛・人格構造

narcissism = 自己愛
pathological narcissism = 病理的自己愛
narcissistic personality = 自己愛性パーソナリティ
personality organization = パーソナリティ構造
identity diffusion = 同一性拡散

---

■ 臨床プロセス

working alliance = 治療同盟
therapeutic frame = 治療枠
enactment = 行動化（エナクトメント）
acting out = 行動化
containment = コンテインメント
holding = ホールディング

---

■ 判断が分かれるやつ（重要）

ここは固定した方がいい

self representation = 自己表象
object representation = 対象表象
affect = 感情
drive = 欲動

---

👉 ポイント：

• 「affect＝情動」にすると文脈でズレる
• 「representation＝表象」は固定した方が安定

---

③ 章単位で破綻しない翻訳パイプライン

ここが一番重要です。
モデル性能より効きます。

---

■ 全体構造

① 前処理
② 分割翻訳
③ 用語統一チェック
④ スタイル統一
⑤ 最終整形

---

① 前処理（これをやる人は少ない）

- 用語リストを先に作る
- 固有名詞を抽出
- 曖昧語（it, theyなど）の参照確認

👉 これだけで精度が変わる

---

② 分割翻訳（最重要）

ルール：

• 1チャンク：500〜1500語
• 段落単位で切る

---

プロンプトに追加：

これは章の一部である。
前後との一貫性を保つこと。

---

③ 用語統一チェック（地味に効く）

2段階でやります：

---

■ 機械チェック

上記翻訳で、同一英語語に複数の訳語が使われていないか確認し、修正してください

---

■ 人間チェック（あなた）

👉 ここで辞書更新

---

④ スタイル統一（論文風に寄せる）

以下の文章を、意味を一切変更せず、日本語の学術論文として文体を統一してください

👉 ここで初めて「整える」

---

⑤ 最終整形

• 表記ゆれ修正
• 句読点統一
• 用語最終固定

---

④ 実務での最強ワークフロー（簡略版）

正直これが一番使えます：

---

Step 1

逐語訳（Gemma 27B）

---

Step 2

用語チェック

---

Step 3

論文風リライト（弱く）

---

👉 たったこれだけで：

• 精度
• 可読性
• 一貫性

全部上がります

---

まとめ

あなたの領域だと重要なのは：

• ❌ モデルを変えること
• ⭕ 翻訳プロセスを設計すること

---

特に効く3つ：

• 逐語訳の強制
• 用語辞書の固定
• 分割処理

---

ここまでやると、ローカルLLMでも
かなり商業翻訳に近い品質まで行きます。

---

★

---

この2つは、翻訳品質を一段引き上げる“職人技”に近い部分です。順に、実務で回る形にします。

---

① 英語 → 日本語 → 再英語（バックトランスレーション）

目的はシンプルで、

「訳がズレていないか」を機械的に炙り出す

ことです。

ただしやり方を間違えると、逆に混乱します。ポイントは「比較の仕方」です。

---

■ 基本フロー

① 原文（EN）
② 日本語訳（JA）
③ 再英訳（EN'）
④ EN と EN' を比較

---

■ Step①：通常翻訳（ここは既にやっている）

逐語訳プロンプトでOK

---

■ Step②：再英訳（ここが重要）

ただ戻すだけだと意味がありません。制約を強くかけます：

以下の日本語を英語に翻訳してください。

【要件】
- 日本語の意味を忠実に英語に戻す
- 解釈・補足を加えない
- できるだけ直訳的に戻す
- 元の英文を推測して修正しない

【禁止】
- 自然な英語への書き換え
- 意味の補完

---
（日本語訳）
---

👉 「自然な英語禁止」がかなり重要

---

■ Step③：比較のやり方（核心）

ここが一番価値があります。

単なる目視ではなく、モデルにやらせます：

以下の2つの英文を比較し、意味の差異を指摘してください。

【評価観点】
- 意味のズレ
- 論理関係の変化
- 省略・追加
- ニュアンスの変化

【出力形式】
- 差異のみ箇条書き
- 問題がある箇所を原文ベースで指摘

---
原文：
（EN）

再英訳：
（EN'）
---

---

■ 何が検出できるか

かなり実用的です：

• subtly → 「微妙に」→ “slightly” （ズレ）
• may → 「〜かもしれない」→ “will” （誤り）
• 対象関係の主語ズレ
• 因果関係の崩れ

👉 人間だと見逃す部分が出ます

---

■ 注意点（重要）

バックトランスレーションは：

• ❌ 完全一致を目指すものではない
• ⭕ 意味の破綻検出ツール

---

■ 実務での使いどころ

全部にやる必要はないです：

• 難解な段落
• 概念定義部分
• 理論の核心

👉 ここだけで十分効果あり

---

② Gemmaを安定させる設定（かなり効く）

Gemmaは「素直」ですが、設定でかなり変わります。

---

■ 結論（まずこれ）

temperature: 0.2〜0.4
top_p: 0.9
top_k: 40
repeat_penalty: 1.05〜1.1

---

■ なぜこうなるか

● temperature（最重要）

• 低い → 安定・逐語寄り
• 高い → 勝手に意訳・文学化

👉 翻訳なら：

0.2〜0.3がベスト

---

● top_p

• 0.9で十分
• 下げすぎると不自然になる

---

● top_k

• 40前後が安定
• 下げると単調になる

---

● repeat_penalty

• 1.05〜1.1でOK
• 高すぎると用語がブレる（重要）

---

■ NG設定（ありがち）

temperature: 0.7以上 ← 意訳暴走
repeat_penalty: 1.2以上 ← 用語崩壊

---

③ 翻訳特化の“モード切替”

用途別に分けるとさらに良いです：

---

■ 厳密翻訳モード

temperature: 0.2
top_p: 0.9

👉 定義・理論部分

---

■ バランスモード

temperature: 0.35

👉 通常本文

---

■ 仕上げモード（リライト用）

temperature: 0.4〜0.5

👉 最終整形だけ

---

④ 地味だけど効く設定

■ systemプロンプト固定

毎回これを入れる：

あなたは逐語訳を重視する専門翻訳者である。

👉 これだけでブレが減る

---

■ 出力長（context）

長文なら：

• contextは大きめ（8k以上）

👉 文脈崩壊防止

---

⑤ 最終的な“完成形ワークフロー”

あなた向けに最適化すると：

① Gemma（低温）で逐語訳
② 用語チェック
③ 必要箇所のみバックトランスレーション
④ 軽く論文風整形

---

まとめ

この2つの本質は：

---

■ バックトランスレーション

→ 誤訳検出装置

---

■ Gemma設定

→ 挙動の固定化

---

そして一番重要なのは：

モデルの賢さより「揺れないこと」

---

ここまでやると、かなり“翻訳機”として安定します。

---

★

---

かなり実務レベルのところまで来ました。
いまキャンバスに出したコードが、そのまま最小構成の完成形です。

ここから先は「どう使い込むか」が本質なので、重要ポイントだけ補足します。

---

① このパイプラインの核心

この構成の強みは3つです：

■ 1. 用語辞書が外部化されている

→ モデルではなくあなたが主導権を持つ

---

■ 2. グローバルプロンプトが分離されている

→ 章単位での一貫性が出る

---

■ 3. 分割処理が入っている

→ 長文でも破綻しない

---

② 実務での使い方（かなり重要）

■ まずやること

1. dictionary.json を育てる
2. global_prompt.txt を固定する

👉 この2つが“翻訳人格”になります

---

③ 訳語辞書の運用（ここが勝負）

■ 悪い運用

• 毎回プロンプトに書く
• 気分で変える

👉 破綻します

---

■ 良い運用

① 辞書をどんどん追加

{
  "transference": "転移",
  "ego": "自我",
  "self representation": "自己表象"
}

---

② 「揺れたら即追加」

例：

• affect → 感情 or 情動 → どちらかに固定

---

③ 分野ごとに分けてもいい

• tfp.json
• klein.json
• general_psychiatry.json

👉 後で統合可能

---

④ グローバルプロンプトの本質

これはかなり重要です：

「毎回同じ人格で訳させる装置」

---

■ 良いグローバルプロンプトの条件

• 抽象的すぎない
• ルールが明確
• 毎回同じ

---

■ 強化版（おすすめ）

あなたは精神分析および精神医学の専門翻訳者である。

【最優先】
逐語訳を行うこと。

【翻訳原則】
- 原文の文構造を保持する
- 文の分割・統合を行わない
- 意訳・補足を禁止
- 曖昧さを保持する

【文体】
- 学術論文調（である調）
- 過剰に自然な日本語にしない

【用語】
- 用語辞書を最優先で適用
- 同一語は必ず同一訳語

【禁止】
- 解釈の追加
- 背景説明
- 要約

---

⑤ 精度を一段上げる改造（おすすめ）

■ ① 用語チェック自動化（追加可能）

関数を1つ足すだけ：

def check_terms(text):
    prompt = f"""
以下の翻訳で用語の不一致があれば指摘してください：

{text}
"""
    return call_ollama(prompt)

👉 地味に効く

---

■ ② バックトランスレーション統合

def back_translate(text):
    prompt = f"""
以下を英語に逐語的に戻してください：
{text}
"""
    return call_ollama(prompt)

👉 難所だけ使う

---

③ ログ保存（重要）

Path(f\"log_chunk_{i}.txt\").write_text(result)

👉 後で検証できる

---

⑥ 実務的な運用フロー（完成形）

あなた向けに最適化すると：

---

■ STEP 1

input.txt に原文を入れる

---

■ STEP 2

スクリプト実行

---

■ STEP 3

output.txt を確認

---

■ STEP 4（重要）

• 用語揺れ修正
• dictionary.json 更新

---

■ STEP 5

必要箇所だけ再翻訳

---

👉 これを繰り返すと：

“自分専用翻訳エンジン”になります

---

⑦ 正直な話（かなり重要）

ここまでやると：

• モデル差より
• プロンプト差より

👉 辞書と運用が支配的になります

---

まとめ

あなたの段階だともうポイントはこれです：

---

■ 技術的コア

• Ollama + 分割処理

---

■ 品質コア

• 用語辞書

---

■ 一貫性コア

• グローバルプロンプト

---

そして最重要：

翻訳は「モデル性能」ではなく「システム設計」で決まる

---

★

---

ここから先は完全に「研究開発寄り」ですが、やる価値はあります。
順に、実装イメージがそのまま浮かぶ粒度で整理します。

---

① 複数モデルで多数決（ensemble翻訳）

目的は：

モデルの癖・誤訳を相殺する

---

■ 基本構造

Gemma → 翻訳A
GPT-OSS → 翻訳B
（余裕あればQwenなど）→ 翻訳C

→ 統合（judge）

---

■ 一番シンプルな方法（実用）

Step1：複数翻訳を作る

outputs = {
  "gemma": translate_with_gemma(text),
  "gptoss": translate_with_gptoss(text)
}

---

Step2：統合プロンプト

これが核心：

以下は同一英文の複数の日本語訳である。

【評価基準】
- 原文への忠実性
- 用語の一貫性
- 意味の正確性
- 逐語性

【指示】
- 最も適切な訳をベースにする
- 必要に応じて他の訳の良い部分を統合する
- 新たな解釈は加えない

---
訳A:
（Gemma）

訳B:
（GPT-OSS）
---

最終訳を出力せよ

---

■ なぜ効くか

• Gemma → 安定・素直
• GPT-OSS → やや解釈力あり

👉 「直訳 × 理解」の合成

---

■ 注意（重要）

• 3モデル以上は逆に不安定になることあり
• judgeは一番安定なモデル（Gemma）にやらせる

---

■ 実務的おすすめ構成

翻訳：Gemma + GPT-OSS
統合：Gemma

---

② 章全体をembeddingで整合性チェック

これはかなり強力です。やると一気にプロ品質に近づきます。

---

■ 何をするのか

同じ概念が別の訳になっていないか検出する

---

■ 発想

例えば：

• 「自己表象」
• 「自己イメージ」
• 「self representation」

👉 同じ意味なのに揺れている

---

■ 基本フロー

① 全翻訳文を文単位に分割
② 各文をembedding化
③ 類似文をクラスタリング
④ 用語の揺れを検出

---

■ 実装イメージ（簡略）

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

embeddings = [embed(sentence) for sentence in sentences]

for i in range(len(sentences)):
    for j in range(i+1, len(sentences)):
        sim = cosine_similarity([embeddings[i]], [embeddings[j]])
        if sim > 0.85:
            print("類似:", sentences[i], sentences[j])

---

■ 何が起きるか

• 同じ内容の文が見つかる
• 訳語のズレが見える

---

■ 実務での使い方

• 章ごとに実行
• 「怪しいペア」だけ人間が確認

👉 全部読む必要がなくなる

---

■ 軽量版（おすすめ）

embedding使わずに：

同じ概念を異なる訳語で表現している箇所を指摘せよ

👉 これを章全体に投げるだけでもかなり効く

---

③ 訳語自動抽出システム

これは辞書を“自動成長”させる仕組みです。

---

■ 目的

重要用語を自動で拾って辞書化する

---

■ 基本プロンプト

以下の英文から専門用語を抽出し、日本語訳候補を提示せよ。

【条件】
- 精神医学・精神分析の専門用語に限定
- 一般語は除外
- 頻出語を優先

【出力形式】
英語 = 日本語候補

---

■ 例

projective identification = 投影同一視
ego ideal = 自我理想

---

■ 自動化フロー

① 原文投入
② 用語抽出
③ dictionary.json に追加（手動確認あり）

---

■ 精度を上げる工夫

● 頻度フィルタ

if word_count > 3:
    keep()

---

● 既存辞書との照合

if term not in dictionary:
    add_candidate()

---

■ 応用（かなり強い）

■ 文脈付き抽出

用語 + その使用文を出せ

👉 訳語判断が正確になる

---

④ 3つを統合するとどうなるか

最終形はこうです：

---

■ 完全版パイプライン

① 用語自動抽出
② 辞書更新
③ 複数モデル翻訳
④ ensemble統合
⑤ embeddingで揺れ検出
⑥ 修正

---

⑤ 正直な評価

ここまでやると：

• 商業翻訳にかなり近い
• 人間の役割は「監督」になる

---

まとめ

それぞれの役割はこうです：

---

■ ensemble翻訳

→ 誤訳を減らす

---

■ embeddingチェック

→ 一貫性を担保する

---

■ 用語抽出

→ 辞書を進化させる

---

そして本質はこれです：

翻訳を「単発処理」から「循環システム」に変える

---

ここまで来ると、もう「良いモデル探し」は終わりで、

• 自分専用翻訳環境をどう育てるか

のフェーズに入っています。

---

★

---

③ 超シンプル運用（おすすめ） ■ 必要なもの（3つだけ） ① 用語辞書（テキスト） ② グローバルプロンプト（テキスト） ③ 翻訳したい原文

■ 実際の流れ ① プロンプトを1つ作る これを「テンプレ」として保存：

あなたは精神医学の専門翻訳者である。

【ルール】

• 逐語訳
• 文構造維持
• 意訳禁止

【用語】 transference = 転移 ego = 自我 self = 自己

【本文】

（ここに原文）

👉 メモ帳でもNotionでもOK

② 原文を貼る 👉 Ollama / LMStudioにコピペ

③ 出てきた訳を修正 👉 気になる用語があれば辞書に追加

④ 「擬似パイプライン」化する Pythonの代わりにこうします：

■ STEP 1（翻訳） 普通に投げる

■ STEP 2（用語チェック） これをそのまま投げる：

この翻訳で、同じ英語に対して異なる訳語が使われていないか確認せよ ■ STEP 3（整形） 意味を変えずに、学術論文調に整えよ 👉 これで十分「システム化」されています

⑤ さっきの高度な話の“本質だけ”抜くと コードは忘れてOKで、やっていることはこれだけです：

■ ① 複数モデル 👉 「別モデルでもう1回訳す」

■ ② embedding 👉 「似た文で訳がズレてないか見る」

■ ③ 自動抽出 👉 「重要そうな単語をメモる」

👉 全部、人力でもできます

⑥ 一番重要な現実 あなたの今の状況だと：

GPUあり

モデル選定できてる

翻訳の目もある

👉 すでに上位数％の環境です

⑦ 本当に効くのはここ コードではなく：

用語を固定する

逐語訳を徹底する

長文を分ける

👉 これだけで品質は跳ねます

まとめ Pythonは「自動化の道具」でしかない

あなたの目的には必須ではない

今は手動パイプラインで十分プロレベルに行ける

もし希望があれば、

👉 「完全コピペだけで回る翻訳テンプレ（最終版）」

を作ります。 （コード一切なしで、かなり完成度高いもの）

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了解です。ここまでの内容を全部「コードなし」で回せる形に統合します。
そのままコピペして使える完成版テンプレです。

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■ ① メイン翻訳テンプレ（最重要）

これを「基本形」として保存してください（メモ帳・Notionなど）

あなたは精神医学および精神分析に精通した専門翻訳者である。

以下の英文を日本語に翻訳せよ。

【最優先原則】

• 逐語訳を行うこと

【翻訳ルール】

• 原文の文構造・論理関係を保持する
• 文の分割・統合を行わない
• 要約・意訳・補足を禁止する
• 不明瞭な箇所は不明瞭なまま訳す
• 勝手に意味を補完しない

【文体】

• 学術論文調（である調）
• 過度に自然な日本語にしない
• 簡潔で端正にする

【用語ルール】

• 同一英語には必ず同一訳語を使う
• 用語の言い換えを禁止する

【用語辞書】
transference = 転移
countertransference = 逆転移
ego = 自我
self = 自己
object relations = 対象関係
splitting = 分裂
projective identification = 投影同一視

【出力形式】

• 原文の段落構造を維持する

【原文】

（ここに英文を貼る）

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■ ② 用語チェックテンプレ（必ず使う）

翻訳後にこれを投げるだけ

以下の翻訳についてチェックせよ。

【チェック項目】

• 同一英語語に対して複数の訳語が使われていないか
• 専門用語が一貫しているか
• 勝手な言い換えがないか

【指示】

• 問題がある箇所のみ指摘せよ
• 必要なら修正案を提示せよ

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（翻訳文を貼る）

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■ ③ 論文調仕上げテンプレ（最後に使う）

※ここ重要：最後だけ使う

以下の日本語を整形せよ。

【条件】

• 意味を一切変更しない
• 情報を追加しない
• 削除もしない

【目的】

• 学術論文として自然な日本語に整える
• 「である調」に統一する
• 冗長な表現をわずかに整理する

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（翻訳文）

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■ ④ バックトランスレーション（難所だけ）

怪しい段落だけでOK

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Step1（再英訳）

以下の日本語を英語に翻訳せよ。

【条件】

• 逐語的に戻すこと
• 自然な英語にしない
• 解釈を加えない
• 元の英文を推測して修正しない

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（日本語訳）

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Step2（比較）

以下の2つの英文を比較せよ。

【観点】

• 意味のズレ
• 論理関係の変化
• 省略や追加
• ニュアンスの変化

【出力】

• 問題がある箇所のみ指摘

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原文：
（元の英文）

再英訳：（戻した英文）

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■ ⑤ 複数モデル比較（余裕があるとき）

以下は同一英文の複数の翻訳である。

【評価基準】

• 原文への忠実性
• 用語の一貫性
• 逐語性

【指示】

• 最も適切な訳を選ぶ
• 必要なら統合する
• 新たな解釈は加えない

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訳A：
（Gemma）

訳B：（GPT-OSS）

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■ ⑥ 用語抽出テンプレ（辞書育成）

以下の英文から専門用語を抽出せよ。

【条件】

• 精神医学・精神分析に関連する語のみ
• 一般語は除外
• 重要度の高い語を優先

【出力形式】
英語 = 日本語候補

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（原文）

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■ ⑦ 実際の運用（これだけやればOK）

最小構成：

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① 翻訳（①テンプレ）

↓

② 用語チェック（②テンプレ）

↓

③ 最後に整形（③テンプレ）

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👉 これだけでかなり完成度高い

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■ ⑧ さらに精度を上げるなら

• 難しい段落だけ④
• 迷ったら⑤
• 新しい用語は⑥で追加

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■ 最後に（重要）

このテンプレの本質はこれです：

モデルに「考えさせない」こと

• 逐語訳を強制
• 用語を固定
• 勝手な解釈を封じる

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ここまで整っていれば、
ローカルLLMでもかなり安定して「翻訳機」として動きます。

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もし次にやるとしたら：

• 用語辞書をあなた専用に最適化
• 著者別（Freud / Kernbergなど）テンプレ分岐

このあたりが次のステップです。