AI の翻訳が優れているかどうかは、どのように判断できますか？商译 AI は品質スコア（QE）を提供していますか？
現状の主要診断
“数千件のファイルを一括で翻訳する場合、ユーザーが一つ一つ確認することは現実的ではありません。どのファイルが“翻車”する可能性があるかを迅速に特定するための仕組みが必要です。”
根本原因の分析
1
COMET/Kiwi に基づく自動スコアリング
商译 AI では、翻訳文生成後に軽量な QE（Quality Estimation）モデルを実行します。本モデルは参照訳文に依存せず、ソース文と訳文の意味的整合性に直接基づきスコアを付与します。スコアが著しく低いセグメントは「高リスク」としてマークされます。
2
不確実性検出
LLMは生成時にLogprobs（対数確率）を出力します。AIが特定の文に対し各単語への信頼度が全体的に低い場合、システムはその文に幻覚や翻訳困難が存在する可能性があると判断し、エディター上でハイライト表示して人による重点的な再確認を促します。
3
フォーマット一貫性チェック
システムはまた、技術的な誤りも自動で検出します。例えば、原文に3つの数字があり訳文に2つしかない場合や、原文の末尾にクエスチョンマークがあるのに訳文で失われている場合などです。これらの厳格な指標も品質評価の一部となります。
最終ソリューションまとめ
データによって翻訳品質を定量化し、訳後編集（PE）作業を的確に進めることで、効率を大幅に向上させます。