概要
医学論文をもとにした海外ニュースの翻訳編集について、生成AIを使いながら品質と生産性を両立する運用を整理した案件です。特定の担当者の医学知識と修正経験に依存していた工程を分解し、専門外のスタッフでも同じ基準で作業しやすい標準化方針を設計しました。
課題
- AI翻訳では医学用語や表現の誤りが残り、担当者が毎回修正していた
- ニュース原文と参照論文の内容が一致しているか確認する必要があった
- 翻訳品質が担当者の知識と経験に依存し、他のスタッフへ引き継ぎにくかった
- 品質を維持しながら記事数を増やすための基準と手順が不足していた
施策
- 作業を原文理解、AI翻訳、論文との整合確認、表現調整、最終確認に分解
- 医学用語、根拠の扱い、表現品質について最低限守る基準を整理
- 用語集とスタイルガイドをプロンプトから分離し、継続更新できる構成を提案
- AIが確認すべき項目と、専門家が最終判断する項目を切り分け
- 既存ツールで開始し、品質を測りながら段階的に組織運用へ移す計画を整理
成果
- 翻訳品質を担当者の感覚ではなく、確認項目と判断基準として言語化
- AI翻訳と人の最終編集の責任分界を明確化
- 用語集、スタイルガイド、参照根拠を継続的に改善する運用像を提示
- 専用開発を行わずに始められる、現実的な段階導入プランを具体化
担当範囲
- 業務ヒアリング
- 翻訳工程と品質課題の整理
- AI活用方針の設計
- 品質基準と標準化方針の整理
- 実行プラン策定