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G2 4.6 stars rating | Phrase

文字列のローカリゼーションとは

文字列は、ソフトウェアのローカリゼーションプロジェクトで使用される、表示可能なテキストです。文字列には、見出し、ボタン内の文字、エラーメッセージなどがあります。文字列翻訳は、上記のような文字列の継続的なローカリゼーションで、アジャイル開発の一環です。

ファイル形式の変換

ソフトウェア文字列をPhrase Stringsにアップロードし、他の任意のファイル形式で翻訳をダウンロードできます。文字列翻訳はファイル形式を選びません。文字列ベースのローカリゼーションで一般的なファイル形式は、.jsonと.ymlです。

File formats visual | Phrase
Source of truth visual | Phrase

信頼できる単一の情報源

Phrase Stringsは、あらゆる言語のソフトウェア文字列の、信頼できる単一の情報源としての役割を果たします。ユーザーフレンドリーな翻訳エディタで、原文原稿の編集、翻訳、原稿のレビューを行います。

継続的ローカリゼーション

Phrase Stringsを使用すると、文字列のローカリゼーションを高速化できるため、開発者は翻訳を待つ必要がありません。スプリントの終わりまでに各言語で原稿の準備を整えることで、すべての市場で一斉に新機能をリリースできます。

シームレスな作業

Phrase Stringsは、強力なインテグレーションとAPIを駆使し、ユーザーの働き方に合わせることができます。1つの場所からコンテンツのインポートとエクスポートを自動化し、翻訳ジョブを開始し、コンテンツを配布することで、リリースサイクルを迅速化し、デプロイ時間を半分に短縮できます。

Figma

Figmaから直接Phraseに翻訳タスクを送信し、最終的な翻訳を簡単に取得することができます。

GitHub icon | Phrase

GitHub

ブランチやリポジトリをPhraseに自動送信して、信頼性の高い翻訳を実現します。

Sketch icon | Phrase

Sketch

各ページをSketchから直接送信することで、デザイン段階で翻訳を行い、市場投入までの時間を削減しましょう。

数字で見るPhrase

プロジェクト納期の短縮

必要な労働力の削減

ファイル形式

Lystは、翻訳者が翻訳を追加または更新してからわずか1分以内にPhraseを利用してコンテンツをサイト上で公開できるプロセスを開発しました。これにより、新機能の導入ごとに平均48時間のエンジニアリング時間を節約できます。

Enrique Quilez

Localization Manager

皆様の疑問にお答えします

文字列とキーの違いは何ですか?

文字列は、見出しやボタンなどの表示可能なテキストです。キーは、コード内で文字列を参照するために使用するIDです。文字列のローカリゼーションにより、コピー&ペースト作業が不要となり、開発者の時間が節約されます。

翻訳プロセスにおいて、文字列の扱いにはどのような違いがありますか?

文書内のテキストセグメントと違い、ソフトウェア文字列には優先順位がありません。そのため、翻訳メモリ(TM)の使用において若干の違いがあります。文書内のセグメントには101%のTMマッチがありますが、文字列ベースのローカリゼーションにはありません。(101%のTMマッチとは、原文が完全一致するだけでなく、前後のセグメントも一致するということです。)

もう1つの側面はコンテキストです。文字列翻訳では視覚的なコンテキストが非常に重要です。文字列は一般的に短く、前後のセグメントから得られるコンテキストがありません。

文字列翻訳を自動化するにはどうすればよいですか?

Phrase Stringsでは、GitLab、GitHub、Bitbucketなどのコードリポジトリとのインテグレーションをすぐに利用できます。そこで新たなキーが作成されると、翻訳用にPhrase Stringsに自動的に同期されます。APIを使用して、よりカスタマイズされたワークフローを構築することもできます。デザイナー向けには、FigmaおよびSketchとのインテグレーションが用意されています。UIデザインの準備ができるとすぐに翻訳プロセスが開始されるため、翻訳とコーディングを並行して行うことができます。すぐに翻訳が必要な場合は、翻訳メモリの一致と機械翻訳を使用して、新しいコンテンツを自動的に翻訳することができます。

言語の壁を取り除く鍵

A white Suzuki car parked on a city street at night, surrounded by streetlights and vibrant light trails, reflecting a modern and urban ambiance.

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生成AI時代の翻訳パートナーシップ:テクノロジーと翻訳サービスの融合で実現する成功事例

Phrase は、翻訳テクノロジーを提供する立場から、長年にわたりプロフェッショナルな翻訳サービスを提供する翻訳センターと協業し、テクノロジー × 翻訳サービス × コンサルティング を組み合わせた総合的な支援体制、すなわち「Ecosystem」を構築してきました。 今回のウェビナーでは、そのEcosystemの中核を担うパートナーである株式会社翻訳センター ソリューション営業部 浦田 大将様をお迎えし、10年以上にわたる協業のなかでどのようにお客様のローカライゼーションの成功を共に支えてきたのかを、具体的な事例とともにご紹介します。 翻訳センターは、日本で唯一の上場翻訳会社であり、日本最大規模の翻訳プロバイダとして、長年にわたりPhraseを主力の翻訳テクノロジーとして活用してきました。現在、Phraseのプラットフォームを通じて翻訳センターに翻訳業務を依頼している企業は、翻訳メモリや用語集といった翻訳資産の蓄積を進めながら、翻訳プロセスの自動化や品質管理を実現し、最適なヒューマントランスレーションを活用しています。 ウェビナーでは、翻訳センター様による導入実績・活用事例の紹介に加え、Phraseからも、今まさに進化を遂げている翻訳関連の生成AI活用や、プラットフォームの最新機能についてご紹介します。

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