悪魔は細部に宿る

私はよくこの質問を受けます。 "Bureau WorksはSDL、Phrase、Smartling、Crowdin、Transifexなどとどのように比較されますか？" 人々が物事を比較的に捉えたい理由がわかります。 比較行列は、論理的な意思決定への入り口です。 すべての可能性を1つの列にリストし、その後、コスト、使いやすさ、機能A、Bなどのすべての基準のために列を追加する。

見栄えがよく、論理的根拠を説明するのに役立ちます。 しかし、私の意見では、このような思考プロセスは現実から切り離されていると思います。 現実は、抽象的な特性のリストよりも、経験にはるかに近いものです。

抽象的な視点から見ると、ほとんどの優れた翻訳管理システムは同一です。 それらすべてには、ファイルを翻訳可能なアセットに変換するファイル解析メカニズムがあり、翻訳者に翻訳編集で翻訳メモリや用語集などのナレッジベースからの提案を提供します。 この抽象的な答えは意思決定者を困惑させ、softwareを区別するために機能をさらに深く掘り下げる必要があります。

1. コンテキスト内機能はありますか?
2. それはワークフローの柔軟性と自動化を備えていますか？
3. 異なる設定の複数の翻訳メモリをサポートしますか

そして、リストは続く可能性があります。 これらの例は、十分に具体的に行けば、正しく、合理的に根拠のある決定を下すことができるという絵を描いています。

しかし、私たちの経験では、どのシステムが自分にとって最適かという質問の答えは、比較マトリックスからは遠く離れており、あなたのユーザーやステークホルダーが実装を決定したプラットフォームで得る経験にあります。

これは通常、細かい、境界線上の知覚できない詳細や、文化や顧客の執着などの主観的なものに関係しています。 優れたシステムがうまく実装されていなかったり、単に適合しないユースケースでひどい結果をもたらすのを見たことがありますし、賢く実装されたときにまあまあのシステムがうまく機能するのを見たことがあります。

ソフトウェアは、明らかに経験、実装、ユースケースの互換性に関係しており、ハード機能と同じくらい重要です。 機能は難しく見えるかもしれませんが、その中に全体の宇宙を含んでいます。

たとえば、スペルチェックについて考えてみましょう。 機能を分析する際、ほとんどの人はチェックボックス方式を取るでしょう。 ただし、詳しく見ると、次のような疑問が浮かびます。

1. スペルチェックはどの辞書を使用しますか?
2. それらはどのくらいの頻度で更新されますか？
3. あなたの用語集は特定の言語でのスラングや英語の表現をどのように扱いますか？
4. スペルチェックが実行されるまでどのくらいかかりますか?
5. 別のプロンプトが必要ですか、それとも実行時にシームレスに動作しますか?
6. 提案を実装するのはどれくらい簡単ですか?
7. 提案はどれくらい良いですか?

そして、それはほんの始まりに過ぎません。 経営の観点からは、スペルチェッカーは、持っているか持っていないかのどちらかの単純な機能にすぎません。 しかし、翻訳者の視点から見ると、スペルチェックの効率と効果は、より多くの生産性、安心感、そしてより良い翻訳品質を表すことができます。 それは、欲求不満でストレスを抱えた翻訳者と満足した翻訳者の唯一の区別となることがあります。 

浅く留まり、深さよりも幅に焦点を当てることは魅力的です。 幅が広いほど、特定のツールがより有能に見える場合があり、幅が狭すぎると、制限されていると簡単に見なされる可能性があります。 機能を積み重ねることで、競争力を維持することができます。 チェックボックスのアプローチは、検索エンジンの発見可能性、即時の価値認識、さらには評価に関してソフトウェアを大いに前進させます。 しかし、真の価値となると、経験に勝るものはありません。

私たちと同じように、多くのソフトウェア会社は、ChatGPT 3.5などの画期的な大規模言語モデル(LLM)を最大限に活用することに注力しています。 多くの人々にとって、そのようなパワフルなエンジンに接続することがユーザーに素晴らしい体験を提供するのに十分であるという幻想があります。 しかし、私の意見では、それは出発点の先端の先端にすぎません。

ChatGPTに接続するのは素晴らしいことですが、考慮すべきことは他にもたくさんあります。

1. 応答の品質は、提供される情報とプロンプトの要因です。 これは、それ自体が全体のマイクロバースです。 簡単に言えば、与えられた答えはその元となる質問と同じくらい良いものであり、答えはまた、与えられたエンティティがアクセスできる情報の関数でもあります。人々がこれらのフィードとどのように相互作用するか、そしてこれらのフィードが翻訳体験とどのように相互作用するかは、フィード自体の品質や有用性と同じくらい重要です。 簡単でシームレスで直感的であれば、広く採用され、賞賛される傾向があります。 少しでも使いにくいと、ユーザーが意識的に決定を下す前であっても拒否されます。

私たちにとっての重要な洞察は、Bureau Worksにおいて、細部にこそ本当の魔法があるということです。 細部は、目に見える利益をほとんど生み出さないために非常に多くの研究と作業を必要とするため、苦痛です。 たとえば、完全にリファクタリングされたスペルチェックは、ユーザーエクスペリエンスを変えるかもしれませんが、成長に関してマーケティングマネージャーが活用できる材料はほとんど提供しないかもしれません。

しかし、私の意見では、幅広さと規模が魅力的であると同時に、明らかに小さなことに多くの考えを注ぐのは苦痛ですが、それが私たちのユーザーに本当に素晴らしい体験を提供する唯一の方法です。

結論として、翻訳管理システム や一般的なソフトウェアを選ぶ際には、表面的な機能を超えて、優れたユーザー体験に寄与する詳細や主観的な要因を考慮することが重要です。 これには、調査、努力、細部への注意が必要ですが、真に差別化し、競争上の優位性を提供する唯一の方法です。 細部にこそ本質があり、私たちソフトウェアプロバイダーとしてこのアイデアを受け入れ、ユーザーに最高の体験を提供するために繰り返し改善することが求められています。

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