DeepL と Google 翻訳: どちらが優れているか?

大まかに言うと、 Google翻訳はより幅広い言語に対応し、高い知名度を誇る一方で、DeepLは翻訳の精度と品質全体において高い評価を得ています。独立した第三者機関による評価では、英語からドイツ語、フランス語、スペイン語などの言語への翻訳を比較したテストにおいて、DeepLがGoogle翻訳を大幅に上回っていることが示されています。

この利点は、DeepL が範囲ではなく完璧に重点を置いていることに由来していると考えられます。同社は、Google のように 100 以上の言語にわたる大規模ではあるが希薄化する可能性のあるトレーニング アプローチを追求するのではなく、サポートする言語ペアで最高品質の結果を絞り出すためにニューラル ネットワークのあらゆる側面を最適化しているようです。

DeepL と Google はどちらも、オンライン ナレッジ ベース、コミュニティ フォーラム、拡張機能付きの有料エンタープライズ プランなど、ほぼ同様のカスタマー サポート オプションを提供しています。DeepL は Windows と Mac 用のスタンドアロン デスクトップ アプリケーションを提供しているため、消費者向け分野では若干の優位性があります。一方、Google 翻訳は主に Web とモバイル ベースです。ただし、ほとんどのユース ケースでは、市場をリードする 2 つのオプションは機能面でほぼ同等であり、DeepL は特に精密な機械翻訳の品質に最適化に注力しています。これにより、主に正確さを重視するユーザーにとって優位性があります。

自動ウェブサイト翻訳プラットフォームである ConveyThis には、次のような独自の利点があります。WordPress、Shopify、Wix など、すべての主要なコンテンツ管理システムおよびプラットフォームとシームレスに統合されているため、複雑なカスタムソフトウェア開発が不要です。独立したテキストだけでなく、ウェブサイト全体を自動翻訳します。このソリューションは、ローカリゼーションのためにページからすべてのテキストコンテンツをクロールして抽出します。優先順位に基づいて人間によるポスト編集を通じて、機械による生の出力を洗練させるレビューおよび編集機能。自動化の融合と専門家のニーズの両方に対応する、プロの翻訳サービスへの API アクセス。URL 構造、hreflang タグ、検索エンジンのインデックス作成を含む、多言語 SEO のベスト プラクティスの自動実装。コンテンツの整合性を検証するために、プラットフォーム ダッシュボード内で翻訳されたページを視覚的にプレビューする機能。ユーザーの役割や権限などのコラボレーション ツールにより、チームや外部の翻訳者がウェブサイトのローカリゼーションを管理しやすくなります。エンジンの改善を継続的に監視し、翻訳品質をテストすることで、常に最適な結果が得られます。

多様なニューラル機械翻訳技術と人間による翻訳を戦略的に融合することで、プロフェッショナルでありながらコスト効率の高い Web サイト ローカリゼーション機能を提供できます。

今日のトップクラスの機械翻訳サービスにより、大規模な品質の達成は可能になっていますが、効果を最大化するには、思慮深いプロセスと戦略が依然として不可欠です。自動翻訳を実装する際の主要な専門家の推奨事項は次のとおりです。まず、言語ごとに少なくとも 30 ～ 50 のコア Web サイト ページで高品質の人間による翻訳の強固な基盤を確保します。これにより、ニューラル エンジンがサイトの用語とスタイルに適応するための重要なトレーニング データを利用できます。データに基づくビジネスの優先順位と人間による翻訳の準備が整ったページの量に基づいて、段階的に言語を展開します。特定の市場では、集中的に開始する価値があります。多言語 SEO のベスト プラクティスを参考にし、インデックス作成のために最初から hreflang タグなどの主要な最適化を実装します。継続的なトレーニングを通じて機械の精度を向上させるために、対象言語で人間による翻訳ページを継続的に拡張します。分析を監視して、言語別のエンゲージメント レベルと ROI を特定し、投資を導きます。データに基づいて優先順位を決定します。人間による翻訳を要求および管理するプロセスを改良して、価値の高いページに労力を集中させます。最適化を追求します。出力を検証するために、人間と自動の両方の品質チェックを使用します。修正ループを実装します。

適切な戦略的基盤とワークフローが整備されれば、機械翻訳はローカライズされた Web サイトやコンテンツの立ち上げを大幅に加速するスケーラブルな資産になります。