第4章
予算・人的リソース増強は 根本解決ではない
多くの企業では、翻訳の課題にリソースを投入して対処しようとします。しかしこのアプローチは、思わぬ落とし穴となることがあります。
既存のプロセスではスケールの効率化を実現できず、翻訳需要の増加に伴いコストは指数関数的に増大します。同時に運用上の課題は増加し、誤訳や不整合のリスクもそれに伴って高ります。リソースを増やすほど、得られる効果は急速に減速していきます。
既存のプロセスを維持したまま社内の引き継ぎを強化したり、ワークフロー内の相互関係を深めたりするだけでは根本的な解決にはなりません。真の問題解決は、AIによってワークフローそのものを根本から変革することにあります。
経営層の71％が、AIを活用したワークフローの自動化は2026年の優先課題と回答。
出典：2025年DeepLグローバルビジネス・エグゼクティブ調査
2026年、AIを活用したワークフローの自動化を優先課題と掲げる割合
イギリス：0%
ドイツ：0%
アメリカ：0%
フランス：0%
日本：0%
出典：2025年DeepLグローバルビジネス・エグゼクティブ調査
『「翻訳について考えるとき、それはもはや言語だけではなく、プロセスや組織、そして社内の文化を考慮しなければなりません。そして組織は改めて自身に問いかける必要があるようです。AIによる恩恵を受けるための準備は整っているのか？と』
Caritas デジタルトランスフォーメーション・AI責任者 ハリー・ヴィッツハム
業務の自動化への投資先の中でも、翻訳ほど多くの業務領域に横断的な影響を与え、かつコスト削減とリスク低減の両面で即効性を発揮する分野は他にありません。 AIによって翻訳プロセスを本質的に変革するための技術的・運用的な土台は、すでに整っています。
こうした状況を踏まえ、経営層の間では「人間の監視を必要とせず、AIに意思決定を委ねることが可能な業務領域」について次のように判断しています。
経営層がAIに意思決定を委ねられると考える分野
0%
複数言語での多言語コミュニケーション
0%
コンプライアンス・ブランド適合性チェックなどの作業
0%
業務効率化やプロセスの最適化
出典：2025年DeepLグローバルビジネス・エグゼクティブ調査
