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ChatGPTで翻訳を行う方法!使い方やプロンプト例を徹底解説

この記事のポイント

  • ChatGPTは高度な文脈理解に基づいた翻訳が可能
  • 出力形式の指定やプロンプトエンジニアリングで精度向上
  • 翻訳だけでなく、校正や文章のブラッシュアップにも活用可能
  • DeepLやGoogle翻訳との比較では、それぞれ長所・短所がある
  • 目的や状況に応じて適切な翻訳ツールを選択することが重要

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

ChatGPTは複数の言語に対応しており、高度な文脈理解に基づいた翻訳を提供してくれます。。しかし、文章のスタイルや文化的背景を考慮したり、特定の表現の正確さを求めたりする場合、ChatGPTよりも他の翻訳サービスが適していることもあります。

この記事ではChatGPTを活用した翻訳方法について、プロンプトや実際の出力例を交えつつ解説します。
また、DeepLやGoogle翻訳といった他の有名な翻訳サービスとの比較も行いながら、ChatGPTで翻訳を行うメリットとその限界についても検証していきます。ぜひ最後までお読みください。

最新モデル、OpenAI o1(o1-preview)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
OpenAI o1(ChatGPT o1)とは?その特徴や使い方、料金体系を徹底解説!

ChatGPTは翻訳に使える?翻訳精度は?

ChatGPTは、その高度なAI技術を活かし、多言語対応の翻訳サービスとしても機能します。
大量の学習データを活用することで、ChatGPTはさまざまな言語パターンや構造を理解し、異なる言語間の関係性を捉えます。

これにより、外国語翻訳の分野において、多様な文脈や表現に柔軟に対応できる能力を持っています。


ChatGPTで翻訳を行うメリットとデメリット

ChatGPTで翻訳を行うメリットとしては、高度なコンテキスト理解により、与えられた文脈を考慮して正確な翻訳を行うことが可能なことが挙げられます。

さらに、口語やフォーマルな表現など、指定したスタイルでの翻訳が可能であり、特定の単語レベルや語彙を含むようにプロンプトを設定することもできます。

しかしながら、ChatGPTの能力には限界があり、特定の専門知識や文化的な背景に関する理解が不足している場合、正確な翻訳を行うことが難しい場合があります。

また、出力結果に誤情報(ハルシネーション)が含まれる可能性もあるため、生成されたテキストを鵜呑みにするのではなく、必ず人間の手でチェックする必要があります。

【関連記事】
➡️ChatGPTで翻訳を行うメリットデメリット記事


ChatGPTを利用した翻訳の活用例

ここでは、ChatGPTを利用した翻訳方法について、実際のプロンプトと出力例を交えつつ紹介していきます。

英文を翻訳してもらう

ChatGPTに翻訳を依頼する場合は、以下の様な簡単なプロンプトを入力するだけで行えます。

プロンプトの例

以下の英文を日本語に翻訳してください。

{翻訳を依頼したい文章}


翻訳を依頼する言語に合わせて、プロンプトを書き替えてください。

以下は実際に英文ニュースの翻訳をChatGPTにお願いした例です。

chatgptで翻訳
BBC Newsの翻訳を依頼した例 引用元:Lunar New Year: Sheffield promises biggest-ever celebration


ChatGPTから得られた日本語翻訳は以下の通りです。
ChatGPTの翻訳結果
ChatGPTによる翻訳結果


このようにChatGPTに翻訳を依頼することで、日本語以外の記事などもすぐに読むことが出来てとても便利です。
また、ChatGPTは文章だけでなく様々なファイルを読み込む事が可能なので、「英文のPDFファイルを添付して翻訳してもらう」といった事も可能です。

【関連記事】

ChatGPTにPDFを読み込ませる方法を解説!要約や翻訳にも活用可能 | AI総合研究所

ChatGPTにPDFやパワポを読み込ませる方法を解説。要約や翻訳まで無料で行えます。手動でのテキストコピペからプラグインや外部サービスの利用まで、各手法の特徴と使い勝手を比較し、文書処理の効率化に役立つ情報を提供します

https://www.ai-souken.com/article/loading-pdfs-into-chatgpt

指定したテーマについて英文で出力してもらう

翻訳したい文章を用意するのではなく、「特定のテーマや出力したい内容を伝え、それを英語で出力してもらう」といった使い方もできます。

プロンプトの例

友情についての感謝の言葉を含んだ英文を作成してください。


すると以下の様な回答を得ることが出来ました。
簡単なテーマから英文を出力
簡単なテーマから英文を出力


このようにChatGPTに出力したい内容についての指示を出すと、そのテーマに沿った文章のを多言語でも回答してもらえます。

翻訳の間違いやニュアンスを指摘してもらう

ChatGPTは、ただ文章を渡された文章の翻訳を行うだけでなく、表現の誤りや改善点を指摘してもらうことも可能です。

プロンプトの例

以下の文について誤訳を指摘していただけますか?

{英文やフレーズ}


上記のプロンプトを用いて、「日本語特有の表現である猫をかぶるというフレーズの翻訳が正しいかChatGPTに聞いてみた結果」がこちらです。
誤訳を指摘
誤訳を指摘


すると、このようにChatGPTは日本語のイディオムもきちんと識別出来ています。

日本語固有の表現を英語に直訳してしまうと、不自然な表現になってしまう事が多々あります。一方ChatGPTは自然言語の文脈理解に長けていることから、ただ翻訳するだけでなくきちんと意味を汲み取って回答を生成することが可能です。

【関連記事】
➡️ChatGPTを英文校正に活用する方法やプロンプトをわかりやすく解説


ChatGPTを翻訳に活用する時のポイント

ここでは、ChatGPTを翻訳に活用する時のポイントを出力形式の指定プロンプト手法の活用校正の依頼の3つの視点に分けて解説しています。
これらのポイントを押さえてChatGPTで効果的に翻訳を行いましょう。

出力形式を指定する

ChatGPTに希望通りの文章を生成してもらう上で効果的な方法は、ニュアンスやシーンを指定することです。
例えば、クライアントへのメールの文面を翻訳してもらう際には「カジュアルなトーン」で、「ビジネスライク」で、などというフレーズを追加することにより、より希望に沿った文章を作成してもらえます。

実際に、出力形式を指定せず翻訳を依頼した場合出力形式を指定して出力を依頼した場合の出力を比べてみます。

出力形式を指定せず翻訳を依頼した場合
入力したプロンプト

以下の文を英語に翻訳してください。
お世話になっております。
一般社団法人日本○○協会の山田太郎です。

●月●日(●曜日)付けで、大阪支社に着任いたしました。
本社在籍中は大変お世話になりました。

こちらでの生活は初めての経験ですが、
気分一新、より仕事に邁進していきたいと思っております。
お近くにお越しの際は、ぜひご連絡ください。

今後ともご指導ご鞭撻のほど、よろしくお願いいたします。


出力結果はこちらです。正しく翻訳されてはいるものの、「ただ与えられた文章を直訳しただけ」と感じられる結果になりました。
出力形式指定なし
出力形式について指定せずに翻訳を依頼した時の出力


そこで、今度は「ビジネスライクな英語に翻訳して」と出力形式を指定して依頼してみます。

出力形式指定あり
入力したプロンプトはこちらです。

以下の文をビジネスライクな英語に翻訳してください。
お世話になっております。                                            
一般社団法人日本○○協会の山田太郎です。

●月●日(●曜日)付けで、大阪支社に着任いたしました。
本社在籍中は大変お世話になりました。

こちらでの生活は初めての経験ですが、
気分一新、より仕事に邁進していきたいと思っております。
お近くにお越しの際は、ぜひご連絡ください。

今後ともご指導ご鞭撻のほど、よろしくお願いいたします。


すると以下の様に、実際のメールの文にそのまま使えるような、自然な文章に書き替えられた英文が作成されました。
出力形式指定あり
出力形式を指定した上で翻訳を依頼した時の出力

この例からわかるように、希望するフォーマットやニュアンス等の形式を指定することで、よりニーズに沿った文章を生成できます。

プロンプトエンジニアリングを活用する

適切なプロンプトの作成は、ChatGPTが生成するテキストの方向性や内容を指示するために必要不可欠です。
プロンプトの質が低いと、ChatGPTへ指示がうまく伝わらず、思うような出力が得られない可能性があります。

そこでポイントになるのが、、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる手法です。これはプロンプトの構造を明確にし、ChatGPTの出力精度を向上させる為の手法です。
プロンプトエンジニアリングに関する論文や手法は多数公開されていますが、中でも代表的であるゼロショットフューショットといった手法はシンプルで初心者でも扱いやすいです。

翻訳用途以外でも、ChatGPTをはじめとするLLMを利用する上でとても役に立つテクニックなので、ぜひプロンプトエンジニアリングは学んでおくことをおすすめします。

【関連記事】
➡️プロンプトエンジニアリング完全ガイド!ChatGPTで使える例文も紹介

生成した文章の校正を依頼する

ChatGPTは英文の校正・添削などの文章校正ツールとして利用することもできます。ChatGPTに文章の校正を依頼することで、即座なフィードバックを得ることが出来るので時間とコストの節約にも繋がります。

また、一度ChatGPTに翻訳を出力してもらった後に、出力された文章を再度ChatGPTに渡して文章をブラッシュアップしてもらうという方法も効果的です。
これにより、翻訳→校正という流れをスムーズに行えます。


ChatGPTと有名翻訳サービス(DeepL・Google翻訳)の比較

ここでは。代表的な翻訳サービスであるDeepLGoogle翻訳の翻訳結果と、ChatGPTの翻訳結果を比較し、両者の出力結果の違いや特徴について考察していきます。
翻訳に使う文章は、小説版『ハリーポッターと賢者の石』の一部を抜粋しました。

オリジナル文

Mr and Mrs Dursley, of number four, Privet Drive, were proud to say that they were perfectly normal, thank you very much. They were the last people you’d expect to be involved in anything strange or mysterious, because they just didn’t hold with such nonsense.
Mr Dursley was the director of a firm called Grunnings, which made drills. He was a big, beefy man with hardly any neck, although he did have a very large moustache. Mrs Dursley was thin and blonde and had nearly twice the usual amount of neck, which came in very useful as she spent so much of her time craning over garden fences, spying on the neighbours. The Dursleys had a small son called Dudley and in their opinion there was no finer boy anywhere.
出典:Harry Potter and the Philosopher's Stone

ChatGPT vs DeepL

以下の表は、ChatGPTとDeepLの翻訳結果を比較したものです。

ChatGPTの回答 DeepLの回答
ダーズリー夫妻は、プリベット・ドライブ4番地に住むことを誇りに思っており、とても普通であると自信を持って言い切れます。彼らはどんな奇妙で神秘的なことにも関わる最後の人々であり、そんなナンセンスには賛同しませんでした。ダーズリー氏は、ドリルを製造するグランニングスという会社の社長でした。彼は首がほとんどない大柄な男性で、非常に大きな髭を持っていました。ダーズリー夫人は細身で金髪で、通常の倍近い首の長さを持っていました。これは、彼女がほとんどの時間を庭のフェンスに身を乗り出して、近所の人々を監視するのに非常に役立っていました。ダーズリー夫妻にはデュードリーという小さな息子がおり、彼らにとってはどこにもいないほど素晴らしい少年だということでした。 プリベット・ドライブ4番地に住むダーズリー夫妻は、自分たちはまったく正常だと胸を張っていた自分たちは至って普通だと胸を張っていた。彼らは奇妙でミステリアスなことに巻き込まれるとは思ってもみなかったからだ。というのも、彼らはそのようなばかげたことはしないからだ。というのも、彼らはそのようなくだらないことに口を挟まないかだ。ダーズリー氏は、ドリルを製造するグラニングスという会社の取締役だった。ドリル製造会社の取締役だった。体格のいい男で、首はほとんどなかった、大きな口ひげがあった。ダーズリー夫人は細くてブロンドで、首は通常の2倍近くあった、その首は、庭のフェンス越しに首をかしげながら庭のフェンス越しに隣人の様子を窺っていたのだ。ダーズリー家にはダドリーという小さな息子がいた。ダドリーという小さな息子がいた。

双方の回答を比較してみると、どちらも基本的な文の構造や情報は正確なものの、一部の表現や選択された言葉に違いがあります。以下にいくつかのポイントを挙げてみます。

  • 「自信を持って言い切れます」と 「胸を張っていた」
    これはどちらも同じ意味を伝えていますが、"自信を持って言い切れます" は少し誇張された表現に感じられます。ここではDeepLの回答の方が一般的で穏やかな表現です。

  • 「通常の倍近い首の長さ」と 「通常の2倍近くあった」
    これもニュアンスの違いはさほどありませんが、DeepLの回答の方が簡潔で自然な表現です。

  • DeepLの回答は「自分たちは至って普通だと胸を張っていた」という箇所と、文末の「ダドリーという小さな息子がいた**という箇所が、多少文章自体は違うものの何故か2回に渡って同じような文章が出力されています。

ChatGPT vs Google翻訳

先ほどと同じ文章を用いて、ChatGPTとGoogle翻訳の翻訳結果を比較しました。

ChatGPTの回答 Google翻訳回答
ダーズリー夫妻は、プリベット・ドライブ4番地に住むことを誇りに思っており、とても普通であると自信を持って言い切れます。彼らはどんな奇妙で神秘的なことにも関わる最後の人々であり、そんなナンセンスには賛同しませんでした。ダーズリー氏は、ドリルを製造するグランニングスという会社の社長でした。彼は首がほとんどない大柄な男性で、非常に大きな髭を持っていました。ダーズリー夫人は細身で金髪で、通常の倍近い首の長さを持っていました。これは、彼女がほとんどの時間を庭のフェンスに身を乗り出して、近所の人々を監視するのに非常に役立っていました。ダーズリー夫妻にはデュードリーという小さな息子がおり、彼らにとってはどこにもいないほど素晴らしい少年だということでした プリベット通りの 4 番地に住むダーズリー夫妻は、自分たちはまったく正常であると誇りを持って言いました、ありがとうございます。 彼らは、奇妙なことや神秘的なことに関わることを期待できない人々でした。なぜなら、彼らはそのようなナンセンスなことを受け入れられなかったからです。ダーズリー氏は、ドリルを製造するグランニングスという会社の取締役でした。 彼は大柄でがっしりとした男で、首はほとんどありませんでしたが、非常に大きな口ひげを生やしていました。 ダーズリー夫人は痩せていて金髪で、通常の2倍近くの首を持っていましたが、庭のフェンスをよじ登ったり、近所の人たちを監視したりするのに多くの時間を費やしていたので、これは非常に役に立ちました。 ダーズリー家にはダドリーという小さな息子がいたが、彼らの意見では、これほど立派な男の子はどこにもいなかったという。

こちらも、両者の結果を比較してみると、いくつか特徴が見られます。

  • Google翻訳では、「彼らの意見では」という箇所について、ChatGPTでは省略されている一方で、Google翻訳では直訳したものが出力されています。この部分は前後の文章を考慮すると省略した方が自然です。

  • また、Goggle翻訳の回答の「ありがとうございます」という文章は、「Thank you very much」というオリジナル文を直訳しています。しかし文脈を踏まえると嫌味や皮肉を含んでいる為、ここでは意訳する方が適切かと考えられます。

これらの比較結果から、感情や表現力が重要な場面ではDeepLの方がより適切であり、文章の意味を忠実に伝えたい場合はChatGPTが優秀かと考えられます。
Google翻訳は対応言語が多く、入力可能な文字数が多いといったメリットはあるものの、今回の結果を見ると際立った長所は見受けられませんでした。
実際の利用時には、それぞれの翻訳サービスの特徴を理解して目的に応じて使い分けることが大切です。


まとめ

この記事では、ChatGPTを翻訳に活用する方法や注意点、代表的な翻訳サービスとの違いについて解説しました。
ChatGPTは多言語対応の翻訳サービスとして機能し、高度なコンテキスト理解により正確な翻訳が可能です。
一方、DeepLはChatGPTに比べて文脈に沿った翻訳を生成できるものの、重複表現といったエラーが散見されます。
また、ChatGPTで翻訳を効果的に行うには、出力形式の指定やプロンプト手法の活用、校正依頼が欠かせません。

他の翻訳サービスとの比較からもわかるように、ChatGPTは情報の伝達には優れていますが、感情や表現力が重要な場面では限界があります。

ChatGPTとその他の翻訳サービスの特性を理解し、目的に応じて適切に活用していきましょう!

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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