プロダクト・エンジニアリング
学びを、言語の境界の先へ。
プログラミング学習サービスの翻訳で考えた、品質・自動化・モデル選定のトレードオフ。
背景
プログラミング教材の多言語化は、単なる文字列の翻訳ではありません。
課題
用語、教材の構造、画面上の文脈が、翻訳後の分かりやすさを左右します。
アプローチ
- Cypressで構造のチェックと画面キャプチャを自動化する。
- 教材の要件に照らして、カスタム翻訳モデルとLLMを比較する。
教材としての体験を守る
データ構造が正しいだけでは、子どもにとって分かりやすい教材かどうかは判断できません。画面と内容の確認は、プロダクトを届ける工程の一部です。
タスクに合う選択をする
品質、準備のコスト、継続利用のコスト。新しいモデルを選ぶこと自体を目的にせず、要件に照らして判断します。
変化・成果
自動チェックと画面確認のフロー改善により、翻訳品質を支える仕組みを整えました。
成果の範囲と、これから
公開情報はワークフローの改善を説明しています。売上への寄与や総工数の削減量を定量化したものではありません。