# AI翻訳コンテンツを各市場で成果につなげる方法 ― Acclaro のアンドリュー・トーマス氏

- 番組: [The AI in Business Podcast](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c32001o5o100ot70lmn)（Daniel Faggella）
- 元のタイトル: How to Make AI-Translated Content Convert in Every Market - with Andrew Thomas of Acclaro
- 配信日: 2026年11月4日
- 長さ: 26分
- 要約作成日: 2026年11月4日
- トピック: [#AI翻訳](https://ai-curator.jp/topics/AI%E7%BF%BB%E8%A8%B3) [#ローカライズ](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BA) [#コンテンツガバナンス](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84%E3%82%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9) [#LLM](https://ai-curator.jp/topics/LLM) [#ブランド管理](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%89%E7%AE%A1%E7%90%86) [#Human-in-the-loop](https://ai-curator.jp/topics/Human-in-the-loop)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmw1s94uk00015t108rju20re

## 要約

Acclaro のマーケティング責任者アンドリュー・トーマス氏が、正確に翻訳されたコンテンツでも市場によって成果が出ない理由を語る回。同氏は問題を翻訳ではなくグローバルなコンテンツガバナンスの課題と位置づけ、マーケティング成果データとローカライズ工程の連携を提案する。さらにブランドガイドや用語集のAI翻訳への組み込み、シャドーローカライズ対策、自動品質チェックによる人間レビューの判断を論じている。

## ポイント

- 翻訳が正確でも市場ごとに成果が違うのは、翻訳ではなくコンテンツガバナンスの問題だと同氏は述べている。
- マーケ運用(MOPS)のパフォーマンスデータをローカライズ側に戻す循環を作れば、SEOのように市場ごとに改善を続けられるという見方を示した。
- 新市場では、現地チームを置く前にAI翻訳コンテンツで需要を試し、反応のある市場で人を投入する方法を勧めている。
- 各社員が勝手にAI翻訳を使うシャドーローカライズには、ブランドガイドや用語を組み込んだ専用ツールを用意して対抗すべきだと述べた。
- 指示がないとLLMは平均的で無個性な訳を出すため、スタイルガイドも各言語に翻訳して組み込む必要があるという。
- AIでAIの出力を自動チェックし、人間の確認が必要なものを確率的に判定する仕組みを使い、評価軸は「成果の質」にすべきと主張した。

## 章立て

- [01:06] **市場ごとに成果が違う理由** — 全言語で公開しても独では成果が出てブラジルでは出ない、という課題を提示。トーマス氏は文化差とAIの限界を挙げ、ガバナンスの問題だと述べる。
- [04:18] **成果データでローカライズを改善** — 日本語LPが目的を果たしているかを誰が答えるべきかを議論。マーケとローカライズのデータ連携でSEOのような改善ループを作る案が示される。
- [06:23] **新市場はAI翻訳で先に試す** — 現地営業を採用してから往復が生じる従来の流れを説明。先にAI翻訳で需要を検証し、有望市場で人を投入する方法を提案する。
- [09:37] **シャドーローカライズへの対処** — 生成AIが全社員に行き渡り、公式プロセス外の翻訳が増えている状況を解説。専用のコパイロットなどを裏側のシステムに接続する対策を述べる。
- [14:00] **ブランドと文化ニュアンス** — スタイルガイドをAI指示に変換する重要性と、文化の変化にモデルが追いつけない例(maskの訳)を紹介。導入時と最終段階に人が関与すべきとする。
- [20:14] **拡張可能な運用とまとめ** — AIでAIをゲートキープする自動品質チェックと、「成果の質」という考え方を説明。最後に3つの要点で締めくくる。

## 解説記事

AIによって、あらゆる言語への翻訳は速く安くなった。しかし、正確に訳されたコンテンツが各市場で読まれ、成果につながる保証はない。本エピソードでは、ローカライズ企業 Acclaro のマーケティング責任者アンドリュー・トーマス氏が、この問題をどう捉え、どう運用すべきかを語っている。

#### 翻訳ではなくガバナンスの問題

司会は「12言語すべてで期限通りに公開したのに、ドイツでは成果が出てブラジルでは動かない」という、グローバルマーケターに馴染みのある状況を提示した。トーマス氏は、文化ごとに価値観や反応が異なり、AIは文化的ニュアンスを取りこぼすことがあると指摘する。そのため、現地文化を理解した人間と適切な品質ゲートを工程に組み込むことが重要だと述べている。

同氏はこれを翻訳やローカライズの問題というより、グローバルな視点でのコンテンツガバナンスの問題だと位置づけた。また、市場による成果差を当然のものとして受け入れるべきではなく、商品自体に問題がない限り、各市場に合わせて調整されたコンテンツは同程度の成果を出せるはずだという見解を示した。

#### 成果データをローカライズに戻す

日本語のランディングページが目的を果たしているかを誰が答えるのか、という問いに対し、トーマス氏は理想的にはマーケティングチームが自ら答えられるべきだと言う。そのためにローカライズ担当や外部ベンダーと良好な関係を築き、MOPS(マーケティングオペレーション)チームが持つ成果データを翻訳工程の管理システムと接続する。これによりローカライズチームが市場ごとに改善を続ける正のフィードバックループができる。同氏はこれを、SEOチームが成果が出るまでコンテンツを修正し続ける営みになぞらえている。

新市場への進出についても、従来のやり方を批判した。現地営業を採用すると、すぐに営業側の発想で資料が要求され、的外れな内容や成果不足で追加依頼が繰り返される。代わりに、AI翻訳が速く安いことを利用し、現地チームを置く前にローカライズ済みコンテンツを公開して需要を探る方法を勧める。関心が見られた市場で初めて人間を関与させ、内容を磨けばよいという考えだ。

#### シャドーローカライズと指示の組み込み

ChatGPT、Claude、Gemini などの汎用モデルには翻訳機能が組み込まれており、誰でも使える。その結果、ブランドガイドラインを通さないマーケ資料が作られるのと同様に、公式のローカライズ工程を通らない「シャドーローカライズ」が起きているという。背景には、官僚的で遅い工程を避けたい心理がある。

トーマス氏は、これと戦うよりも、自社専用のClaudeスキルやコパイロット型エージェントを用意し、ローカライズチームが使う裏側のシステムに接続する方が良いとする。用語集や過去訳を反映させれば、AIの力を活かしつつリスクを減らせるという。

ブランドの扱いについては、Acclaro が新規顧客のブランドスタイルガイドをAIへの指示に変換し、すべての翻訳に適用していると説明した。マーケ資料では厳格に、ヘルプや製品文書ではやや緩やかに、といった濃淡もつける。さらに重要なのは、ガイド自体を各言語向けに翻訳して組み込むことだ。同氏は、LLMは最も典型的なパターンを再現するため、指示がなければ平均的で他社と似た訳になり、それが成果不振の一因になりうると述べた。

#### 人間が必要な場面

人間の関与が必要なのは、導入時のプロンプトとデータ設定、そして最後の仕上げの二箇所だという。文化は常に変化する一方、モデルは過去のデータで学習されているため、「過去の文化」向けのコンテンツを生成しがちだからだ。例として、COVID以前の Google Translate が「mask」を美容用品の意味で訳していたことを挙げ、世界が急変したのにモデルが更新されなかったために起きた誤りだと説明した。専門の言語担当者が初期設定に関わっていれば防げた可能性があるとの趣旨である。

#### AIでAIを監視する運用

全件レビューで速度を犠牲にするか、放置して結果を祈るかという二択に対し、トーマス氏はガバナンスを工程に組み込むことを求める。AIはいつか失敗する前提で、迅速に対処できる体制を整えるべきだという。Acclaro では別のAIモデルによる自動品質チェックで出力を検査し、人間の確認が必要かを確率的に判定しているという。社内に技術力がなければ、適切なパートナーと組むのが近道とも述べた(自社の宣伝ではないと断ったうえでの発言である)。

司会が整理した通り、各コンテンツタイプが各市場で達成すべきことを定義し、品質の閾値を設定して、AIだけで出す範囲と現地専門家に回す範囲を決める流れになる。同氏はこれを「成果の質(quality of outcome)」と呼び、業界が文法的な言語品質に偏ってきたことを批判した。

#### まとめ

日本企業にとっても、多言語展開は翻訳コストの問題から、成果をどう測り改善するかという運用設計の問題へ移りつつある。注目点は三つある。第一に、翻訳品質ではなくエンゲージメントやコンバージョンで評価すること。第二に、ブランドガイドや用語集をAIツールに組み込み、社内の勝手な利用を公式ツールで置き換えること。第三に、自動チェックと現地の専門家を組み合わせ、レビューの要否を判断する仕組みを持つこと。なお、同氏は翻訳会社の立場から語っており、パートナー活用の主張もその文脈で読む必要がある。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: The AI in Business Podcast「How to Make AI-Translated Content Convert in Every Market - with Andrew Thomas of Acclaro」