製造
自動車部品メーカーのAI翻訳システム導入
手順書の多言語化を数週間から数時間へ — 教育遅延と生産不具合の悪循環を断つ(想定)
PythonClaude APIReactTypeScriptAWS
約80%
翻訳工数の削減
用語辞書 + 翻訳メモリの蓄積
数時間
多言語化リードタイム
手作業時代は約2週間/文書
3言語
英・ベトナム・インドネシア語
レイアウト保持のまま一括出力
想定期間3〜4ヶ月
想定体制PM 1名 + エンジニア 1〜2名
※数値・期間・体制は想定事例に基づく試算です。
課題
海外実習生の受け入れのたびに、操作手順書や生産基準書の翻訳が足かせになっていた。膨大な文書を手作業で訳すため多言語化は数週間がかり。教育開始が遅れ、理解が不十分なまま現場に入ることが生産不具合につながる悪循環が生じていた。外部翻訳は高コストな上、社内用語や安全に関わる表現が正しく訳されない品質問題も抱えていた。
アプローチ
Claude APIを核に、製造業の専門用語に対応した翻訳システムを構築する。社内用語辞書を登録し、「金型」「締付けトルク」のような用語は全文書で同じ訳語に統一。数値・単位の一致や警告文の定型スタイルは自動チェックで担保する。Word・PDF・Excelをアップロードするだけでレイアウトを保持したまま多言語出力でき、翻訳メモリが確定訳文を蓄積して、改訂のたびに速く確実になる仕組みとする。
想定される成果
翻訳工数は約80%削減、多言語化のリードタイムは数週間から数時間への短縮を見込む。実習生の教育を前倒しで開始でき、理解不足に起因する生産不具合の低減につながる。訳語の一貫性が保たれることで、安全表現のばらつきという品質リスクも解消される。
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