主要な生成AI・機械翻訳ツールの日英翻訳品質比較

2025年3月27日2025年4月2日

翻訳

こんにちは！

最近、ChatGPTやClaude、GoogleのBard（Gemini）といった“生成AI”が注目を浴びていますが、同時にDeepLやGoogle翻訳、Bing翻訳などの“従来型機械翻訳エンジン”も年々パワーアップしているのをご存じでしょうか？

この記事では、日英（日本語⇔英語）の翻訳において代表的な生成AIと機械翻訳を徹底比較します。専門家やユーザーがどんな評価をしているのか、実際にどこが優れていて、どんな場面で使うと効果的なのか――まとめてご紹介していきます。

目次 [ close ]

1. 翻訳品質の全体傾向と評価指標

最近登場した大規模言語モデル（LLM）を使った生成AI翻訳は、文脈理解や自然な言い回しがかなり得意。一方、これまでの機械翻訳エンジン（DeepLやGoogle翻訳など）は安定した直訳傾向や専門用語の使い分けが強みです。

ChatGPT (GPT-4)

文脈やスラングをしっかり捉えてくれて、英日でも日英でも「読みやすい！」と高評価を獲得しています。

Google翻訳（従来型）

直訳調でフォーマル寄りという評判が多いです。

評価指標として使われるもの

人間の専門家レビュー
翻訳チェッカーやプロ翻訳者が、訳文の正確さや自然さをどれぐらい高く評価するか。
BLEUなどの自動評価スコア
原文と訳文を機械的に比較し、どれだけ“近い”かをスコア化したもの。
MQM（Multidimensional Quality Metrics）などの評価尺度
エラータイプや重要度を細かく分けて評価する仕組み。

最近では、GPT-4を搭載したChatGPTがBLEUスコアなどでも高得点をマークしており、既存の機械翻訳を上回るというレポートも増えてきました。一方で、DeepLが自社テストで「ウチの新モデルはGPT-4より高評価だった」とアピールするなど、結果はケースによってさまざま。

要は、どんな評価方法で、どんな文章を訳すかで「どちらが優れているか」が変わるのが現状です。

2. 各主要ツールの翻訳性能と特徴

ここからは個別に“強み・弱み”を見ていきましょう。

2-1. ChatGPT (GPT-4)

翻訳品質の特徴

文脈理解が非常に高く、スラングや慣用句を正しく汲み取れる
「フォーマルに訳して」「カジュアルにして」など、プロンプト指示で柔軟に文体変更OK
多言語翻訳ベンチマークでしばしばトップ評価

メリット

自然かつ読みやすい訳文になりやすい
最新の言語モデルゆえ、専門知識や用語にも強い場合が多い
背景知識が必要な文章でも、ある程度“理解”した上で訳すのでニュアンスが伝わりやすい

デメリット

翻訳結果の“ブレ”があり、同じ文でも微妙に表現が変わる → 用語統一したい場面ではやや不便
稀に“意訳しすぎ”て、余計な説明が入る場合あり
長文を一括で翻訳するときはセクション分割が必要など、実務向けのUIがない

有料版（GPT-4搭載）と無料版（GPT-3.5）では精度に差があるため、本格的に使う場合はGPT-4のほうが安心です。

2-2. Claude (Anthropic)

翻訳品質の特徴

GPT-4に匹敵する、と言われる長文得意なモデル
フォーマット（箇条書きや段落）を忠実に保ちながら訳す傾向が評価されている

メリット

超長文のまとめや翻訳を一回で処理可能（最大10万トークンなど大容量OK）
フォーマット崩れが少なく、段落やリストをそのまま綺麗に残す
GPT-4よりもレスポンスが速いという声もあり、大量翻訳のコスト面で有利

デメリット

GPT-4ほど細かいニュアンスをコントロールしづらい場面がある
用語の一貫性や精密さで少しだけミスが出ることも
一般向けインターフェースが少なく、まだ利用ハードル高め

「長文を丸ごと翻訳してもらいたい」「レイアウト維持がとにかく大事」という場合に大きな強みを発揮しそうです。

2-3. Google Bard (Gemini)

翻訳品質の特徴

対話型AIのBard（PaLM2モデル～Gemini世代）で翻訳も可能
今後大きく進化すると期待されているが、執筆時点ではGPT-4ほどの安定感はなし

メリット

多言語・マルチモーダルに対応できる潜在力。Google製なので無料で使える
指示次第で文体・トーン変更OK
GメールやGoogle Docsなどとの連携が進むと、利便性が高くなる可能性大

デメリット

出力の体裁が崩れたり、訳文の安定性にまだ課題あり
“カジュアルすぎる”または“直訳すぎる”といったブレが指摘されている
翻訳精度の公開評価が少なく、まだ未知数な部分が多い

2024年以降にリリースが進む新モデル（Gemini正式版）でどこまで品質UPするかが注目されています。

2-4. DeepL翻訳

翻訳品質の特徴

ドイツ発の人気翻訳。日本語⇔英語で非常に高品質と評判
新モデルは「旧モデル比1.7倍の品質向上」をうたうなど、さらなる進化中

メリット

直訳と意訳のバランスが良く、自然な訳を安定して出しやすい
同じ文を入れるとほぼ同じ結果が出る → 大量翻訳のときに用語統一しやすい
用語集（グロッサリー）機能や、PDF/Wordの書式維持翻訳など実務向け機能が充実
専門家や翻訳業界でも評価が高く、「まずDeepL使う」流れが根強い

デメリット

創造的な言い回しや、比喩表現には弱いとされる
稀に訳漏れや微妙な用語ミスの報告事例あり
対応言語が約30と少なめ（主要言語は押さえているが）

本格的なビジネス用途や専門書類をがっつり訳したいときに有力な選択肢です。英日間の翻訳はとにかく“堅実”な印象。

2-5. Google翻訳

翻訳品質の特徴

世界で最も利用されている翻訳サービス。
近年のアップデートで日本語⇔英語もかなり良くなったけれど、他の最新AIに比べると中位評価が多い

メリット

100言語以上に対応し、誰でも無料で使える利便性
モバイルアプリや音声翻訳、カメラ翻訳など便利機能が豊富
速度が速く、ちょっとした会話文や定型文の意味を把握するのに最適

デメリット

直訳調で少し硬く、ニュアンスが薄れがち
長文や曖昧な文脈の処理はあまり得意ではない
用語やスタイルのカスタマイズ機能が無い

「サッと意味を知りたい」「マイナー言語にも対応したい」場面で強力。いざというときの汎用ツールとして頼りになります。

2-6. Bing翻訳 (Microsoft Translator)

翻訳品質の特徴

Microsoft製。Officeアプリと組み合わせやすい
Google翻訳と同レベルかやや下ぐらいという声が多い

メリット

WindowsやOfficeとの統合が便利
対応言語100以上。
企業向けにAzureのカスタム翻訳も可能

デメリット

DeepLやChatGPTほどの話題性や評価実績が少ない
直訳っぽくて硬い印象になることがある
最新モデルのアップデート状況が不透明

特段の強みが見えにくい反面、Microsoft製品中心の環境では使いやすい存在です。

3. 分野別の翻訳品質比較

翻訳といっても、法律系の契約書なのか、医療・科学分野の専門文書なのか、はたまた日常会話や文学的な表現なのか――分野によって得意ツールが違います。

1. 法律・契約文書

正確な用語と厳密なニュアンスが必要 → DeepLが評価されやすい
ChatGPTも指示で「契約書調で」とやるとかなり良いが、安定性ではDeepLが一歩上

2. 医療・科学技術文書

DeepLは専門用語データベースが充実していることが多く、安定感がある
GPT-4は膨大な知識で略語や背景を推測し、自然な文章にまとめるのが得意
Claudeは超長文の論文を一気に訳せる強みあり

3. IT・製造業マニュアル

定型的・命令調の文が多く、DeepLが機械的に正確に訳してくれる → ポストエディットが楽
ChatGPTは“言い換えや補足”を勝手に入れやすい
大量ページを一気に翻訳したい場合はClaudeも候補

4. 日常会話・カジュアル文

スラングや口語表現を自然に訳すのはChatGPT (GPT-4)が抜群に上手
DeepLやGoogle翻訳は直訳寄りで固くなりがち
砕けた表現・ジョーク・比喩などを生き生きと訳すにはGPT-4有利

4. 主要ツール比較表（品質・長所と短所）

ツール名	翻訳品質（総合）	長所・メリット	短所・デメリット
ChatGPT (GPT-4)	非常に高い（自然さが群を抜く）	– 文脈理解・ニュアンスの忠実度が抜群 – スラングや比喩も的確に訳す – プロンプトで文体・語調を微調整 – 継続アップデートで常に最新	– 同じ文章でも用語揺れのリスク – 稀に意訳しすぎや“幻覚”が入る – 一括翻訳・用語集機能がなく実務UIは不向き
Claude 2	GPT-4に近い水準（長文翻訳では上回る例あり）	– 長文でも一気に処理でき、段落またぎの文脈維持が得意 – 箇条書き等のフォーマット再現力◎ – 応答が速い・大量翻訳のコスト安	– ニュアンス面でGPT-4に一歩及ばないことも – 用途によっては専門用語にミス – 一般ユーザにはまだ敷居高め
Google Bard	中～高（今後のアップデート次第）	– 多言語対応の次世代AI、Google製で無料 – 指示次第で文体変更など柔軟 – 将来的なDocsやGmail連携に期待	– 訳文の体裁が崩れやすく、安定性に課題 – 現状はGPT-4に比べて正確さが劣る面あり – スコアや事例が少なく未知数
DeepL 翻訳	高い（専門家評価◎、新モデルでさらに向上）	– 直訳＆意訳バランス良く自然 – 安定性が高く毎回同じ訳が得やすい – 用語集やPDF・Word書式保持など機能が豊富	– 比喩やスラングなど独特な表現には弱め – 稀に訳抜けや用語ミス報告あり – 対応言語が30程度とやや少ない
Google翻訳	中（改善継続中だがムラあり）	– 世界最多の対応言語、無料 – 速度が速く、多機能アプリも充実 – 基本的な誤訳は少なく安定	– 直訳調で硬くなりがち – 文脈理解力が弱くニュアンスを落としがち – 用語設定などのカスタマイズが不可
Bing翻訳	中（Googleと同レベルか少し下）	– Microsoft製品との連携が便利 – 多言語対応 – 直訳寄りで再現性はある	– 目立つ強みが少なく評価事例も少ない – 硬い文体になる傾向 – 最新モデルの情報が不透明

※評価は執筆時点（2024年頃）のものです。AI翻訳の進歩は速いため、半年～1年おきにチェックすると状況が変わっている可能性があります。

5. まとめ

生成AI翻訳（ChatGPT/GPT-4、Claude、Bardなど）
文脈理解や表現力が強み。スラングやイディオム、複雑な表現に強い。指示を細かく出して意訳を調整できるので、読みやすい＆自然な文章になりやすい。一方、用語統一や原文への忠実さという面では、まだ揺れや誤差が出ることも。
従来型機械翻訳（DeepL、Google翻訳、Bing翻訳など）
安定感と専門用語の正確さが魅力。特にDeepLは専門家評価も高く、法人利用にも重宝されている。ただしニュアンスの再現や斬新な言い回しは生成AIにやや遅れをとるシーンも。

分野・用途に合わせて使い分けがベスト