eラーニング翻訳のベストプラクティス8選

ミレニアル世代の65%が、キャリア開発の機会を仕事選びの理由として挙げています。そのため、国際的な従業員にとってeラーニング翻訳を適切に提供することは、もはや「あれば良い」ものではなく、世界的なトップ人材を惹きつけ、維持するための重要な要素となっています。

コースコンテンツの設計や下書きの作成を始める前に、eラーニングコンテンツを翻訳する際の最初のステップは、常にターゲットとなる学習者を調査することです。詳細な調査を行うことで、翻訳されたコンテンツが関連性が高く、魅力的であり、対象となる学習者に意図したメッセージを効果的に伝えることができるようになります。

対象となる学習者の文化的ニュアンス、地域の信念、地域ごとの言語の違い、好みの学習スタイル、教育背景を理解することを中心とした研究目標を設定してください。これらの目標を掲げることで、作成するコンテンツのエンゲージメント率と理解度が向上し、学習成果全体の改善につながります。

研究を行う方法は数多く存在します。例えば：

• アンケートの送付

• インタビューの実施

• フォーカスグループの運営

• 観察研究の実施

調査から得られた定量的・定性的データを活用すれば、受講者の心に響き、学習の旅路を支えるeラーニング教材を作成するために必要な情報を得られます。

• 後々の大規模な修正を軽減するため、リソースをより効率的に活用できます

• テキストの拡張、右から左への言語、その他のレイアウト上の問題をコース設計段階で考慮できます

• 教材全体を通じて、明確で一貫性があり簡潔な言語の使用を促進します

• ローカライゼーションプロセス全体を効率化します

効果的にローカライズおよび翻訳可能なコースを設計する際には、元のソーステキストにおける口語表現の使用を避けることが重要です。これらは他の言語へ適切に翻訳されない場合が多いためです。

また、大量のテキストが埋め込まれた画像やマルチメディアファイルの使用には注意が必要です。これらは翻訳がより複雑になる可能性があります。最後に、コース設計では常に編集可能なソースファイルを使用してください。これにより、言語専門家、編集者、現地の専門家がファイルを容易に扱えるようになります。

用語集やスタイルガイドに業界関連の用語を掲載するだけでなく、執筆者向けの文化的配慮や考慮事項に関するガイダンスセクションを設けることをお勧めします。このガイダンスにより、翻訳者は対象読者層に適した魅力的なコンテンツを作成できるようになります。

翻訳用語集の主な構成要素には、企業および業界固有の用語やフレーズ、関連する頭字語や略語、そして原文言語のまま残すべき（つまり翻訳しない）単語を含める必要があります。

スタイルガイドには、ブランドが好む表現方法やトーンを記述し、対象読者に関する詳細を記載する必要があります。その他の言語上の好みや参考資料もスタイルガイドに含めることができます。

これを効果的に行うと、学習者の関与度と理解度が飛躍的に向上します。また、eラーニングコンテンツが翻訳・ローカライズされると、学習者は雇用主から理解され、認められていると感じることが多く報告されています。これにより離職率が低下し、従業員は勤務先企業への忠誠心をより強く感じるようになります。

eラーニングコンテンツにおけるローカライズの例としては、以下のようなものがあります：

• すべてのテキストをターゲット言語に翻訳する

• 学習者に馴染みのある事例やシナリオにカスタマイズする

• ターゲット層が共感できる文化的参照や慣用句に調整する

• 日付や時刻の表記形式を現地の慣習に合わせる

• 測定単位や通貨をターゲット地域の使用形式に変換する

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• 日付と時刻の表記形式を現地の慣習に合わせて変更する

• 測定単位と通貨をターゲット地域で使用されるものに換算する

• 動画や音声クリップを現地言語で吹き替えまたは字幕を追加する

• シンボル、色、デザイン要素を学習者が慣れ親しんだものに合わせる

• 必要に応じて右から左へ読む言語向けにレイアウトとデザインを適応させる

この戦略の一環として：

• 迅速なテキスト変更を可能にする翻訳に適したフォーマットを使用する

• プロの校正者、翻訳者、現地の専門家、および主題の専門家を起用し、UI要素をレビューする

• 公開前にターゲット層のユーザーでコンテンツをテストし、未翻訳のテキストやエラーを検出する

AI翻訳とAI吹き替えツールを使えば、動画を数秒で翻訳できます。 AI吹き替えは、世界中の学習コンテンツを言語の壁なく提供するための、費用対効果が高く効率的な方法です。

テキストの拡張と収縮とは、翻訳された文やフレーズが元の言語版よりも長くなったり短くなったりする現象を指します。これは言語構造、構文、語彙の違いによって生じ、多言語コースでは一般的な現象です。翻訳文が原文より長い場合をテキスト拡張、翻訳文が原文より短い場合をテキスト収縮と呼びます。

テキストがどの程度拡大または縮小するかは、翻訳対象となる二つの言語の違いに起因し、大きく変動する可能性があります。

翻訳されたeラーニングコンテンツにおけるテキストの拡張と収縮に備えるために、採用できる戦略は数多く存在します。

以下が当社のトップのアドバイスです：

• レイアウト設計にレスポンシブデザインの原則を取り入れる

• スケーラブルなテキストボックスを使用する

• 調整可能なUI要素を活用する

• 明確で正確な言語を使用する

• 画像やUI要素内にテキストを直接埋め込まない

• 拡張性を考慮した十分な余白を確保したデザインを行う

• ローカライゼーションツールを活用する

• テキストの動的生成を避ける

• テキストの動的生成を避ける

• テキストの動的生成を避ける

• テキストの動的生成を避ける

• 画像やUI要素内にテキストを直接埋め込まないこと

• 将来的な拡張を見据え、十分な余白を設けたデザインを心がけること

• 翻訳メモリ（TM）やコンピュータ支援翻訳（CAT）ツールなど、ローカライゼーション管理を支援するツールを活用すること

eラーニング教材の翻訳やローカライズにAI翻訳ツールを活用することには大きな利点がありますが、それでもなお、コンテンツを最終決定する際には、専門家、言語専門家、校正者、専門分野の専門家などとの協働が依然として極めて重要です。

eラーニング教材の一貫性、高品質、正確性を確保できるだけでなく、これらの専門家はローカライゼーションの成功に不可欠な文化的配慮、ニュアンス、文脈を考慮に入れることができます。

Smartcatでは、無制限のユーザーライセンスモデルにより、管理者、プロジェクトマネージャー、言語専門家、校閲者、専門分野のエキスパートを自由に追加できます。品質と一貫性を確保するため、必要に応じてあらゆるチームメンバーと共同作業が可能です。また、SmartcatマーケットプレイスからAIを活用して新しい言語専門家や校閲者を調達することもできます。

eラーニング教材の翻訳において、調査が常に起点となるべきであるのと同様に、コンテンツを確定する前の最終段階では、対象となる学習者層のメンバーによるテストを実施すべきです。実施するテストの種類は教材や対象者によって異なりますが、以下の方法を検討するとよいでしょう：

• パイロットテスト
  対象ユーザーの中から少人数のグループを選び、インタビュー、アンケート、フォーカスグループを用いて詳細なフィードバックを収集します。

• ユーザビリティテスト
  対象ユーザーに特定のeラーニングモジュールを完了してもらい、ユーザビリティや学習上の問題点を特定します。

• A/Bテスト
  翻訳済みeラーニング教材の2バージョンを使用し、学習者の学習成果がより向上する方を観察します。

• アンケート調査
  対象ユーザーに、eラーニング教材を学習する前と、特定のモジュールを完了した後にアンケートへの回答を依頼します。

eラーニングのローカライゼーションとは何ですか？

eラーニングのローカライゼーションは、対象となるユーザーの文化的背景、地域性、言語、学習スタイルに合わせてコンテンツを適応させるものです。単純な翻訳とは異なり、ローカライゼーションでは特定のユーザー嗜好を考慮し、コンテンツをより魅力的で関連性の高いものにします。

eラーニングコンテンツを翻訳する最適な方法は何ですか？

最善の方法には、対象ユーザー層の徹底的な調査、翻訳とローカライゼーションを考慮したコース設計、用語集とスタイルガイドの作成、ローカライゼーションの優先順位付け、マルチメディアコンテンツの翻訳、テキストの拡張・短縮への対応、翻訳専門家の活用、ネイティブスピーカーによるコンテンツテストが含まれます。

eラーニング翻訳のメリットとは何ですか？

eラーニングの翻訳は、学習者の関与と理解を深め、価値を感じさせ、定着率を高め、コンテンツを多言語でアクセス可能かつ関連性のあるものにすることで、従業員の忠誠心を育みます。

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