リサーチ · The Edit Distance Report · 2026
翻訳チームの時間が最も活きる場所
翻訳された2700万件の文を測定しました。人が修正するのは、AI提案の約8%、機械翻訳の15%です。
2700万件の文 ／ 2024年8月から2026年9月まで ／ 顧客のテキストは読んでいません
レポートが示す4つの数値
42%から16%へ
修正量、1か月目から10か月目
47%
機械翻訳より少ない修正
100件中84件
修正なしで使われるAI提案
100文中98文
レビューで変更されなかった文
人が修正する量
コンテキストを踏まえたAI提案8%
通常の機械翻訳15%
翻訳メモリが充実するほど、修正は減ります
その役割は、これまで以上に重要です
ローカライゼーションを統括する人
提案の修正は、1語あたり7%速いだけです。時間が戻ってくるのは読む工程です。その大半が、すでに正しいからです。 そこで仕事は、何を読むか、何をレビューに回すか、何を翻訳メモリに残すかを決めることに移ります。このフローを動かす人が、AIで節約できる時間を決めます。
フローを動かすのは担当者
- 1提案翻訳メモリと用語集をもとにAIが提案します。100件中84件はそのまま使われます。
- 2精読どの文を精読するかを選びます。意味がずれた可能性のある箇所は、Smellsが示します。
- 3レビュー実施するレビュー工程を選びます。工程はリスクのある箇所に絞ります。
- 4登録翻訳メモリと用語集に何を登録するかを決めます。充実するほど、修正は減ります。
測定方法
| データ | wxrksプラットフォーム上の2700万件の文。2024年8月から2026年9月まで。 |
|---|---|
| 指標 | 編集距離。文が確定されるまでに人が変更した単語の割合です。 |
| プライバシー | 集計値のみです。顧客名は出さず、テキストも読んでいません。 |
| 作成者 | wxrks（旧Bureau Works） |
このデータが示さないこと
- 数えているのは修正の量で、品質ではありません。品質は次の調査テーマです。
- 実運用のデータであり、実験室でのテストではありません。
- 学習曲線は、利用を続けたアカウントを追跡したものです。
8%が、かつてなく重要になっています
全体の半分の文は、手を加えずにそのまま使われます。残る修正は、人の判断が結果を左右する箇所にあります。
- 52%修正なし
- 13%軽度、5%まで
- 8%中程度、5%から15%
- 13%大幅、15%から50%
- 14%書き直し、半分超
レポートの内容
- 2024年と2026年の比較
- 提案の出どころ別の修正量
- 学習曲線
- 言語別の修正量
- レビューと現地レビュー
- スピード
- 測定方法とプライバシー
よくある質問
無料ですか？
はい。フォーム入力もメール登録も不要です。
日本語版はありますか？
レポート本文は英語です。このページでは主な数値をまとめています。
編集距離とは何ですか？
提案が確定されるまでに人が変更した単語の割合です。0%は、提案がそのまま採用されたことを意味します。
共有できますか？
はい。リンクやPDFを、どなたにでも送っていただけます。