翻訳プロセスを自動化し、MDR/IVDRの納期に間に合わせます。すべての市場において、一貫性のあるコンプライアンスに準拠した文書を作成できます。
製品テキストのローカライズ
ライフサイエンスおよび医療機器の大手企業はSmartcatを信頼しています。チームを1つのプラットフォームでまとめ、コンプライアンスに準拠した翻訳を大規模に実行できます。
70%
手作業による調整が少ない
チームやツール間の手作業によるハンドオフに費やす時間を削減。コンテンツの作成から最終レビューまで、ローカリゼーションのワークフローを自動化します。
4倍
より迅速な市場アクセス
IFU、ラベリング、医療機器ソフトウェアの翻訳を自動化することで、製品リリースサイクルを加速します。
95%+
品質と一貫性
医療用語を学習したAIで高い精度を実現。患者の安全性と規制当局の承認をサポートするために、一貫したコンテンツを維持する。
医療機器のUIを翻訳する
医療機器や接続されたモバイルアプリのユーザーインターフェースを効率的に翻訳します。私たちのAIは、機能的な問題を防ぐためにコードと変数を保持します。
ドキュメンテーションワークフローの合理化
医療機器の技術文書翻訳のスピードアップIFU、臨床試験文書、規制当局への申請を一元化されたプラットフォームで処理。
用語の一貫性を確保する
検証済みの用語集と翻訳メモリにより、すべての文書や機器ソフトウェアで医療用語の一貫性を保つことができます。チームをまとめて、用語を一元管理。
コンテンツ・システムの接続
CMS、ドキュメントリポジトリ、デザインツールと直接統合できます。Smartcatは、コンテンツの更新を検出し、翻訳ワークフローを自動的にトリガーします。
1
プロジェクトの設定
IFUや臨床試験報告書など、翻訳するコンテンツを選択します。コンテンツソースを接続し、ターゲット言語と専門家レビュアーを選択します。
2
AIに仕事をさせる
ライフサイエンスに精通したAIがお客様のコンテンツを瞬時に翻訳します。一元化された用語集から特定の用語を適用し、一貫性を保ちます。
3
確認・納品
社内または市場にいる医療レビュアーがAIの出力を検証します。修正のたびに次のプロジェクトのAIが改善され、継続的な品質が保証される。
セットアップが簡単
使いやすさ
グローバル企業顧客
フォーチュン500社の
コンテンツはエンドツーエンドの暗号化によって保護されます。SmartcatはSOC II認証を取得し、GDPRに準拠しており、機密性の高い医療データを保護する役割ベースのアクセスなどの機能を備えている。
SmartcatのAIプラットフォームが医療機器翻訳をどのように効率化できるかをご覧ください。コンプライアンスに準拠した正確なドキュメントを、より早く市場に送り出すことができます。
Smartcatはライフサイエンス業界向けに設計されたAI搭載のプラットフォームである。医療コンテンツをより速く、より正確に翻訳するのに役立ちます。これにより、規制要件を確実に満たし、市場投入までの時間を短縮することができます。
当社のプラットフォームは、ライフサイエンス・データで訓練されたAIと、有資格の人間レビュアーによる強制的な検証を組み合わせている。一元化された用語集と翻訳メモリにより、特定の医療用語が常に正確かつ一貫して使用されます。
Smartcatは、すべての文書に一貫性を持たせることで、コンプライアンスをサポートします。このプラットフォームは、完全な監査証跡と自動化された品質チェックを提供する。これにより、自信を持って提出可能な文書を作成することができます。
当社のプラットフォームは、医療機器の技術文書翻訳戦略を完全なものにするため、幅広いコンテンツに対応しています。これには、IFU、臨床試験文書、特許、ラベリング、機器ソフトウェアUI、マーケティング資料が含まれる。
はい。Smartcatは、社内のチームや専門家がコラボレーションするためのシートを無制限に提供します。また、当社のマーケットプレイスから吟味された医療および規制当局のレビュアーを調達し、チームを増強することもできます。
当社はデータセキュリティを真剣に受け止めております。Smartcat は SOC II 認定を受けており、GDPR に準拠しています。すべてのコンテンツは、エンドツーエンドの暗号化と役割ベースのアクセス制御によって保護され、機密情報を安全に保護します。
Smartcatは、テクノロジーと人材を結びつける単一のAIプラットフォームである。これにより、手作業によるハンドオフをなくし、コストを削減し、翻訳ワークフローを完全にコントロールすることができます。従来のエージェンシー・モデルに比べ、迅速なターンアラウンドと高い一貫性が得られます。
デバイス技術翻訳とは、デバイス自体に関連するすべてのテキストをローカライズすることです。これには、デバイスの画面上のソフトウェア・ユーザー・インターフェース(UI)、埋め込まれたテキスト、およびハードウェアの一部であるユーザー向けの指示が含まれる。
MITニュース。(2024)。MITの研究者は、より信頼性の高いAIエージェントを訓練する効率的な方法を開発しました。https ://news.mit.edu/2024/mit-researchers-develop-efficiency-training-more-reliable-ai-agents-1122
マッキンゼー&カンパニー. (2024).職場における超主体性:AIの可能性を最大限に引き出すために人々を力づける。 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
ミドルベリー国際大学院。(2024)。AIと翻訳・通訳の未来に関する8つの主要な知見。 https://www.middlebury.edu/institute/news/eight-key-insights-ai-and-future-translation-and-interpretation
OECD. (2024).人工知能が生産性、分配、成長に与える影響。 https://www.oecd.org/en/publications/the-impact-of-artificial-intelligence-on-productivity-distribution-and-growth_8d900037-en.html
スタンフォード大学 – 人間中心のAI研究所(HAI)。(2025年)。AI インデックス レポート 2025 。 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report