読めない言語の翻訳をレビューする
プロデューサーやQA担当、開発者がローカライズファイルを見る時間は、翻訳者一人が見る時間よりずっと長くなりがちです。しかしその時間のほとんどは、テキストを読める状態で発生しません。これはプロセスの欠陥ではなく、二、三言語しか話せないチームで十数言語のゲームを出す以上、当たり前の状況です。
つい「読めないものは信頼するしかない」と諦めたくなりますが、それは早計です。翻訳が実際にゲーム内で使えるかどうかを左右する要素の多くは意味とは無関係で、対象言語を一語も知らなくても確認できます。
言語知識が一切いらない機械的なチェック
もっとも分かりやすいのはフォーマットの整合性です。`{playerName}` や `%d` のようなプレースホルダーは、翻訳後もそのまま残っているか壊れているかのどちらかで、テキスト検索だけで確認でき、意味の理解は不要です。リッチテキストのタグ(`<b>`、`<color=red>`)や、原文と揃うべき末尾の句読点、文字列内の改行文字も同様です。
長さもまた機械的に見られるシグナルです。固定幅のUI要素で使われる文字列が、原文に比べて極端に長い、あるいは短い場合、内容が分からなくても確認する価値があります。リスクは切り詰めや枠からのはみ出しであって、意味の正しさとは独立して発生する問題だからです。
- 原文にあるプレースホルダーとタグが翻訳文にすべて過不足なく含まれているか
- 対応の取れていない `{`、`}`、`%`、`<` が残っていないか
- UIが実際に表示できる範囲の長さに収まっているか
- 複数行を想定した文字列で、行数が期待どおりか
意味が分からなくても確認できる一貫性
アイテム名やステータス名、固有名詞など繰り返し登場する原文の用語は、その言語で文法上どうしても表記が揺れる場合を除き、どこに出てきても同じ訳語になっているべきです。単語の意味を知らなくても、同じ原文が三つのファイルでまったく違う見た目の訳語になっていることには気づけます。原文の列でグルーピングして訳文の列を見比べれば、同じ入力から極端に異なる出力が出ているケースを見つけられます。それが誤りかどうかは分からなくても、翻訳者への質問として投げる価値はあります。
逆方向のチェックも有効です。関係なさそうな原文に対して同じ訳語が並んでいる場合も、正当な共有訳かコピーミスかを確認する価値があります。
未訳や機械翻訳っぽさが見た目で分かるパターン
その言語が読めなくても、文字列がまだ原文の言語のまま、あるいはそれに近い状態であることには気づけます。ラテン文字の原文言語は、多くの非ラテン文字の言語とは見た目がはっきり違うため、未訳の行はどちらも読めない目にも浮いて見えます。翻訳済みのはずの文の中に原文の単語がそのまま残っているのも見つけやすい手がかりです。固有名詞を除けば、多くの言語は外国語の単語をそのまま流用しません。
機械翻訳っぽさにも、意味が分からずとも見える兆候があります。ファイル全体で文の長さが不自然に均一だったり、句読点の使い方が対象言語ではなく原文言語の慣習に沿っていたり、翻訳メモリの一致が、原文側では無関係な意味の文字列とほぼ同一だったりする場合です。
バックトランスレーションは慎重に使う
バックトランスレーション(訳文を再度翻訳にかけて自分の言語でおおよその意味を掴む方法)は、レビュー手法ではなくスポットチェックの道具として使うものです。文がだいたい何について書かれているかは分かるので、間違ったアイテム名や否定の抜け、文脈と明らかに噛み合わない文を見つけるには十分です。しかし語調や自然さ、その台詞をそのキャラクターが本当に言いそうかどうかは何も教えてくれません。流暢で丁寧に書かれた翻訳も、ぎこちない翻訳も、同じような粗いバックトランスレーション結果に収束することがあります。
バックトランスレーションの結果が食い違ったら、それは結論ではなく質問として扱い、ネイティブの読者に確認する対象として旗を立てるだけにとどめます。逆に一致していても、それは意味についての安心材料でしかなく、品質を保証するものではありません。
ネイティブの目が本当に必要な部分
語調やユーモア、レジスター(このキャラクターは乱暴なのか丁寧なのか、砕けているのか堅いのか)、そしてその台詞が実際に人が話しそうな言い回しかどうか — これらは、どれだけ丁寧なプロセスを組んでも原文側からは検証できません。文化的な適合性も同様で、原文で成立していたジョークやイディオムや言及が訳文でも自然に機能するかどうかは、その言語で生活している人にしか判断できません。
現実的な答えはレビューを諦めることではなく、役割を分けることです。フォーマットと一貫性のチェックは、誰であってもすべての行に対して行い、ネイティブの読者による確認は、新規コンテンツと、上記のチェックで引っかかった行、バックトランスレーションで疑わしいと感じた行に絞ったサンプルに充てる。この分担によって、言語を読めない人の作業からも実質的なカバレッジを得つつ、貴重なネイティブの読者の時間を本当に必要な行に集中させられます。