--- title: 10日間で340万語：Localexポストエディット事例 description: ほんの数年前まで、小規模なLSP（言語サービスプロバイダー）が数百万語規模のプロジェクトを数週間で処理したという話は、狂気の沙汰に聞こえたでしょう。しかし今日では、テクノロジーとチームワークのおかげで、それが現実になりつつあります。 canonical: https://ja.smartcat.com/blog/3-400-000-go-no-words-10-nichikan-localex-post-editing-ke-su-sutadi/ language: ja updated: 2026-09-02 --- # 10日間で340万語：Localexポストエディット事例 ほんの数年前まで、小規模なLSP（言語サービスプロバイダー）が数百万語規模のプロジェクトを数週間で処理したという話は、狂気の沙汰に聞こえたでしょう。しかし今日では、テクノロジーとチームワークのおかげで、それが現実になりつつあります。 Localexは、2015年にリモートで働くローカリゼーション専門家グループによって設立されたLSP（言語サービスプロバイダー）です。同社は困難なプロジェクトを扱うことを決して避けてはいませんでしたが、わずか3か月弱で650万語のポストエディットを依頼されることは、彼らの基準からしても挑戦的な案件でした。 さらに、顧客は世界有数のテクノロジー企業であったため、金銭的なリスクだけでなく、企業の評判もかかっている状況でした。 LSPはこのプロジェクトを引き受けることを決断しました。道中で直面した数々の障害にもかかわらず、彼らはこれを成功へと導くことができました。彼らはどのような困難に遭遇し、それをどのように克服したのでしょうか？ 詳しく見ていきましょう。 まずは、数字を見てみましょう： | プロジェクト全体 | 6,500,000語 | 3ヶ月 | 6ヶ月 | 9ヶ月 | 12ヶ月 | 15ヶ月 | 18ヶ月 | 21ヶ月p> | 3か月 | 32言語 | 重要バッチ | 3,400,000語 | 10日間 | 6言語 | 重要バッチの総チーム規模 | 130名の言語専門家 | 重要バッチにおける言語ごとの最大チーム規模 | 27名の言語専門家 | 使用技術 | ニューラル機械翻訳、翻訳メモリ、 用語集、CATツール、C# では、課題について説明します。 ## 側面：サイズ ## 課題：こんなに大勢の人をどこで見つけるのか？ Localexは社内スタッフと信頼できるフリーランスの言語専門家双方と協力しています。しかし、これほど大規模なプロジェクトでは、一部の言語では20名以上の言語専門家、全体では100名以上の言語専門家までチームを拡大する必要がありました。 *Localexは、一部の言語では20人以上の言語専門家、全体では100人以上のチーム拡大が必要でした。* ## ソリューション：Smartcatマーケットプレイス Smartcatの[25万人の強力なマーケットプレイス](https://ja.smartcat.com/marketplace/)のおかげで、 Localexは新規ポストエディターを迅速に見つけ、翻訳プロセスに追加することができました。すべてSmartcatのUIを使用し、メールを1通も送信せず、外部求人サイトを参照することなく実現しました。 ## 課題：これらすべてをどう管理すればよいのか？ 従来の環境では、130名の言語専門家を管理するには10～15名のプロジェクトマネージャーが必要となります。これはLocalexが社内に擁する人数を上回ります。さらに、これによりプロジェクト費用が必然的に増加します。そして、すべてのプロジェクトマネージャーを管理するマネージャーも必要となるでしょう。 *補足：従来型の手法では、10～15名のプロジェクトマネージャーに加え、それら全員を統括するマネージャーも必要となります。* ## ソリューション：Smartcatワークフロー自動化 Smartcatの中核には、進捗の追跡、関係者との連絡、プロジェクト資産の管理をすべて一元的に行える、強力なワークフロー自動化プラットフォームがあります。これによりLocalexは、社内のプロジェクトマネージャー4名のみでプロジェクト全体を管理することが可能となりました。 「Smartcatは、ポストエディター、校正者、QAスペシャリスト、プロジェクトマネージャーといった大規模なチームと連携する際に不可欠な、シームレスなコミュニケーションを実現してくれました」— Çiğdem Tura、Localex オペレーションマネージャー ## 課題：品質をどう保証するか？ これほどの規模のプロジェクトを扱う場合、品質基準をある程度「許容」し、自動化されたQAツールのみに頼る誘惑に駆られるものです。しかし、Localexが選んだ道はそうではありませんでした。 「大量の作業量や厳しい納期に『隠れ』て、それらを言い訳にして質の低い仕事を提供したくなかったのです。」 ## 解決策：チームワーク Localexは技術的・言語的観点から品質を保証するため専任者を配置しましたが、Smartcatの協働的な性質によって、追加的かつ見過ごされがちな品質向上がもたらされました。 「誰かがコメントを残すと、あらゆる言語の言語学者全員がそれを見ることができます。こうして言語学者たちは曖昧さについて互いに注意を促し、誤解の可能性について議論し、有用なリンクを共有しました。多くの場合、言語学者たちの間に友好的で生産的な絆が育まれるのを私たちは目撃しました。」 *「誰かがコメントを残すと、あらゆる言語の言語学者全員がそれを見ることができます。言語学者たちの間に生産的な絆が生まれることに気づきました。」* ## アスペクト：ポストエディティング このプロジェクトでは、最初からポストエディティング（PEMT）の使用が顧客の要望でした。主な理由は明らかに価格です：PEMTは「従来型」翻訳に比べて少なくとも2倍、時には3倍も安価です。これにより、一連の特有の課題が生じました。 ## 課題：PEMTとは一体何か？ PEMTは業界において決して新しい概念ではないにもかかわらず、多くの企業、特に翻訳者はその本質を未だに理解できていない。多くの人が「完璧」（それが何を意味するにせよ）を目指して、機械翻訳の生の出力を過剰に編集しようとする。一方で、注意を払わず、自然には聞こえるが事実誤認のある機械翻訳の出力を見逃してしまう人々もいる。 ## 解決策：教育する Localexは全ポストエディターにTAUSガイドラインを共有しました。Smartcatのコメント機能のおかげで、文書内かつ文脈に沿ってこれを行うことができたため、延々と続くメールのやり取りは不要でした。 ## 課題：どの機械翻訳エンジンが優れているか？ 機械翻訳エンジンはコンテンツの種類によって処理方法が異なり、どのエンジンがプロジェクトに最適かは事前に予測できません。これほど大規模なプロジェクトでは、誤訳による代償が大きすぎる可能性があります。 ## 解決策：テスト 幸いなことに、Smartcatは様々な機械翻訳エンジンをサポートしており、対応するチェックボックスにチェックを入れるだけでテストできます。これは言語ごとに個別に設定可能です： ## 課題：機械翻訳が失敗したらどうなるか？ [ニューラル機械翻訳](https://ja.smartcat.com/ai-translator/)により、機械翻訳は「十分良い」翻訳に適した手段となりつつあるものの、時にはそれすら達成できない場合もある。主な原因としては、原文の誤った書式設定、誤字（意図的・偶発的を問わず）、などが挙げられる。 ある特定のサブプロジェクトでは、機械翻訳の出力結果があまりにも的外れだったため、翻訳者は最初から全てを手作業でやり直す必要がありました。 ## 解決策：再交渉する ロカレックスは顧客に状況を説明したところ、幸いにも完全な理解と合意を得ることができました。ロカレックスと翻訳者の双方が、当初合意した料金よりも高い単価で作業を行うことが可能となりました。 各金額はSmartcatの[支払い自動化機能](https://ja.smartcat.com/payments/)を用いて請求書に追加されました。 ## 側面：技術的詳細 ## 課題：ファイル形式 数百万語規模のプロジェクトでは、多様なフォーマットが含まれることが多く、それぞれに独自のアプローチが必要です。例えばLocalexでは、十数種類の異なるフォーマットに対応する必要があり、それぞれが固有の特殊な特徴を持っていました。 ## 解決策：適切なCAT ほとんどのCATツールは様々なファイル形式をサポートしていますが、そのサポート範囲はツールによって異なります。Localexでは、初期の前処理が必要なケースも一部ありましたが（詳細は後述）、ほとんどの形式でSmartcatを利用することができました。 ## 課題：ローカライズに不向きなコンテンツ ITプロジェクトにおいては、CATツールが標準で認識しないカスタム形式の文書が扱われることがあります。例えば、Localexが対応を迫られたXLF形式はXMLベースでありながら、ローカライズ作業を困難にする課題が数多く存在しました。具体的には、極端に長いセグメント、複雑なタグ構造、カスタムプレースホルダーなどが挙げられます。 ## 解決策：前処理および後処理 Localexはソースコンテンツに対して正規化処理を実施し、不要な改行の削除、タグの非表示化、再セグメンテーション、翻訳不可部分のプレースホルダー追加を行いました。これによりポストエディターがテキストを扱いやすくなり、最終的に生産性が向上しました。 ## 課題：決済 世界中に散らばる130人の言語専門家への支払いとなると、たった1カ国に12人いる場合よりも支払いの問題ははるかに深刻になります。各国には送金に関する独自の規制があり、慣れた方法が利用できない国もある上、取引コストは許容範囲から法外なものまで様々です。 ## 解決策：支払い自動化ソリューションを利用する LocalexはSmartcatの[支払い自動化](https://ja.smartcat.com/payments/)ソリューションを2つの方法で活用しました。まず、Smartcat経由で採用したフリーランサーへの支払いです。この場合、プロセスは完全にシームレスで、Smartcatが各案件の全費用を自動計算します。 次に、Localexは翻訳業務以外の仕事に対してカスタム支払いを追加し、同じ請求書に含めました。 同社はフリーランサーへの支払いに関して*一切*の書類作業を処理する必要がなく、取引コストを削減でき、法的・税務上の考慮事項について二度と考えることもなかった。なぜなら、これらすべてがSmartcatによって処理されていたからだ。 ## 結果 結局、Localexはプロジェクトを期日通りに納品し、顧客の満足を得ました。具体的な成果は以下の通りです： - **生産性30～40％向上** - ポストエディター1人あたり平均5,000～8,000語/日の翻訳処理 - プロジェクトコスト40％削減 - 100名以上の言語専門家から収集したフィードバック - 機械翻訳エンジン訓練用の新規データ - Smartcatへの改善フィードバック提供 p> - 機械翻訳エンジンのトレーニング用新規データ - Smartcatのさらなる改善に向けたフィードバック提供 ## 要点 サイズ - [Smartcat マーケットプレイス](https://ja.smartcat.com/marketplace/)で新しいポストエディターを見つけましょう - Smartcatのワークフロー自動化機能でコミュニケーションと進捗管理を効率化 - 言語専門家間のチームワークを促進し品質を確保 p> - Smartcatのワークフロー自動化機能で進捗管理とコミュニケーションを効率化 - 品質確保のため翻訳者間のチームワークを促進 ポストエディティング - ポストエディターにTAUSガイドラインを共有する - 最適な機械翻訳エンジンをテストする - 顧客と合意した「機械翻訳回避計画」を用意する 技術的要件 - 使用CATツールが想定される全ファイル形式（または大半）をサポートしていることを確認する - 翻訳を簡素化するため、ファイルを前処理・正規化する 品質管理 - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する 品質管理 - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する 品質管理 - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する 品質管理 - 翻訳品質を保証するため、品質管理プロセスを確立する - Smartcatの[支払い](https://ja.smartcat.com/payments/)自動化プラットフォームを活用し、事務処理を削減する ## 大口顧客が小規模な言語サービス会社を選ぶ理由 大手テック企業が、このような大規模プロジェクトを多国籍のMLV（中堅・大手広告代理店）ではなく、ブティックエージェンシーに託す決断を下したことは、一見すると直感に反するように思えるかもしれない。しかし、この事例を詳しく見ていくと、その理由は明らかになる。 まず第一に、小規模なエージェンシーは、そのクライアントに対して全リソース、あるいはほぼ全リソースを投入することができ、プロジェクト期間中は事実上「チームメイトとしての企業」となることができます。Localexの国際営業部長であるベキル・ディリ氏は次のように述べています。「私たちは毎朝クライアントとデイリーミーティングを行い、進捗状況を共有し、発生しうる問題に対処し、24時間365日リクエストに対応可能でした。」 第二に、これによりプロセスがはるかに透明化されます。MLVがこのようなプロジェクトで取る可能性が高い手法は、10の小さなLSPを見つけ、プロジェクトの一部をそれらに委託することです。下流レベルで発生するすべての事象は顧客から完全に隠蔽されるため、進捗状況のリアルタイム追跡は不可能です。 最後に、MLVはオーバーヘッドコストがはるかに高い。これには以下が含まれる： - 彼らが必要とする補助要員の軍勢、 - プロジェクト価格に何らかの形で含まれる広告費用、そして - 関与するサプライチェーン下流のすべてのLSPからのマージン。 これらを総合的に考慮すると、業界の仕組みを理解している顧客が、巨大企業との取引をますます避け、より小規模で機敏な代理店をベンダーとして好む理由が理解できるでしょう。 残念ながら、多くの顧客は業界の仕組みを理解していません。解決策は？この事例を共有し、彼らが正しい選択をする手助けをすることです。