近年、DeepLやChatGPTに代表される生成AIの急速な進歩により、英日・日英翻訳の現場では単純な業務の多くがAIによって瞬時かつ低コストで処理できるようになりました。その結果、従来人間が担っていた翻訳案件が大幅に減少し、多くの翻訳者が仕事量や収入の減少に直面しています。たとえば2024年に英国作家協会（Society of Authors）が実施した調査では、回答者の36%が「生成AIの登場で仕事を失った」、43%が「AIのせいで収入が減少した」と報告しています。またフリーランス翻訳者のレートは20%以上下落し、ChatGPT公開後には平均収入が約3割近く落ち込んだという分析もあります。こうしたデータが示すように、翻訳業界は今まさに大きな転換点に立たされています。

もっとも、これは単なる「AIによる人間の置き換え」の物語ではありません。AIの進出により失われる仕事がある一方で、新たな役割や機会も生まれつつあります。本稿では、生成AIが翻訳業界に及ぼす影響と展望を整理し、翻訳者が今後生き残るために習得すべきスキルや戦略、さらに翻訳以外の分野への展開やAIとの共存方法について詳しく探っていきます。

目次 [ close ]
  1. 1. 生成AIが翻訳業界に与える影響と今後の見通し
  2. 2. 生き残るために翻訳者が習得すべきスキル
  3. 3. 生成AIと翻訳者の共存・補完的な役割
  4. 4. 翻訳以外の収入源・業務分野への展開
  5. 5. 生成AIを積極活用して競争力を高める方法
  6. おわりに

1. 生成AIが翻訳業界に与える影響と今後の見通し

現在の影響：生成AI（大規模言語モデルを含む）は翻訳プロセスに革命をもたらし、特に「速さ」と「コスト」の面で従来の翻訳を圧倒しています。Google翻訳は今や1日に1000億語以上（年間1兆件以上）の翻訳を処理しており、DeepLなど高度な機械翻訳は特定言語ペアでは人間に近い精度を示すまでになっています。その結果、大量で定型的な文書（マニュアルや定型業務文書など）や平易なビジネス文書は、スピード重視でAI翻訳に置き換えられるケースが増えました。事実、商業翻訳や技術翻訳の分野でAIによる代替が顕著であるとの報告もあります。一方で高度な文芸翻訳など「創造性」や「文体の妙」を要する領域では、依然として人間翻訳者に頼らざるを得ない状況が続いています。スペイン語文学の翻訳家トーマス・ブンステッドは「AIに任されているのは、微妙なニュアンスをそれほど必要としない型通りの仕事（例えば取扱説明書など）であり、複雑で込み入った文章やイディオム表現は引き続き人間の手に委ねられている」と指摘しています。実際、文学やクリエイティブ分野の翻訳需要は今も人間に残されていますが、マニュアル翻訳などの「パンとバター」に相当する仕事はAIに奪われつつあるのが現状です。

将来的な展望：AIの性能向上と普及は今後ますます加速すると見込まれています。生成AIの活用は企業にも急速に広がっており、大手企業の90%以上が何らかのAIを導入、生産性が平均47%向上したというデータもあります。翻訳分野でもAI翻訳市場は年率25%で成長し、2025年に約29億ドル規模だった市場が2029年には約72億ドルに達する予測があります。一方、人間の翻訳者の雇用成長率は今後10年で2%程度（米国労働統計局の予測）と平均を下回る見通しです。将来的には、コンテンツ制作の段階からAIが多言語展開を担う可能性も指摘されています。ウェブローカライズ社CEOのポール・カー氏は「コンテンツが生み出されるオーサリング環境において、生成AIが直接多言語コンテンツ生成を支援するようになるだろう」と述べており、すでに各種の制作プラットフォームが文章執筆時に翻訳AIを組み込む動きを見せています。つまり**「翻訳」という独立した工程そのものが縮小**し、コンテンツ作成と翻訳の境界がAIによって溶け合う未来も考えられるのです。

もっとも、こうした展開は人間翻訳者が不要になることを意味しません。むしろ、高品質な翻訳が求められる領域では引き続き人間の役割が重要です。法務や医療の翻訳は依然として正確さと責任の観点で人間が優位であり、AIの誤訳が許されない分野では**「最後の砦」としての人間**が不可欠です。今後の業界像としては、AIに置換される領域と人間が守る領域で住み分けが進むと同時に、両者が協調して作業するハイブリッド型のワークフローが主流になると考えられます（詳細は後述）。要するに、翻訳者の仕事は「淘汰」ではなく「進化」していくというのが有力な見方です。

2. 生き残るために翻訳者が習得すべきスキル

生成AI時代に翻訳者が活躍し続けるには、従来以上に幅広いスキルセットを身につけ、自身の付加価値を高める必要があります。具体的には次のようなスキル・知識が重要になります。

  • 機械翻訳のポストエディット（PEMT）能力:  AIが生成した翻訳文を人間が校正・修正するポストエディットは、新時代の翻訳者にとって核となるスキルです。ポストエディットを導入すれば、生産性が劇的に向上します。例えば、人力翻訳のみだと1日2,000～3,000語程度が標準的な作業量ですが、機械翻訳＋ポストエディットでは1日7,000語以上と2倍超の生産性を達成できるケースもあります。実際、ある調査では半数以上の翻訳者が既にポストエディットを業務に取り入れているとの結果もあります。ただし、ポストエディットには従来の翻訳とは異なるスキルが求められます。機械翻訳特有のエラーを見抜き素早く修正する力、MTエンジンの癖や弱点に関する知識、そして効率的な修正手順や品質管理のノウハウなど、専門的な訓練が必要です。ポストエディット技能については業界団体がモデルを提示しており、エラー対応技術やMT基礎知識、コンサルティング的視点まで含めた包括的な能力開発が推奨されています。
  • 専門分野の深化（スペシャリゼーション）:  汎用的な翻訳ほどAIに代替されやすい一方、専門知識が要求される領域では人間の強みが生きます。したがって、翻訳者は一つまたは複数の専門分野で際立った知見を持つことが重要です。例えば法律翻訳では各国の法体系や専門用語の深い理解、医薬翻訳では高度な理科系知識と正確性、文芸翻訳では創造力と文化理解、マーケティング翻訳（トランスクリエーション）ではターゲット文化に響くコピーライティング力が求められます 。これらの分野はAIがまだ苦手とする領域であり、人間が介在する価値が高いため、専門性を磨けば高単価かつ安定した需要を期待できます。実際、法律や医療の翻訳資格を取得したり、学位コースで専門翻訳を学ぶ翻訳者も増えています。
  • プロンプトエンジニアリング:  ChatGPTのような生成AIに最適な指示（プロンプト）を設計する技術も、新たなスキルとして注目されています。適切なプロンプトを与えれば、AIによる翻訳の質や用語統一が向上し、ポストエディットの手間を減らすことができます。プロンプトエンジニアリングは「人間の意図をAIに正確に伝える技術」と言え、AIを思い通りに使いこなす鍵です。例えば「この文章から用語集を作って」「カジュアルな口調に変えて」といった指示を工夫することで、翻訳作業の補助やスタイル調整をAIに任せることも可能になります  。現在では翻訳者向けのAI・プロンプト研修コースも登場しており、将来的にはプロンプト設計の巧拙が翻訳品質と効率を左右する場面が増えていくでしょう。
  • AIツールおよびCATツールの活用スキル:  翻訳メモリや用語データベースを扱うCATツール（Trados, MemoQなど）と、機械翻訳エンジンや品質チェックソフトウェアとの連携は今や必須スキルとなりつつあります  。今後は翻訳管理システム（TMS）や各種AI支援ツールを使いこなせる技術力が求められます。具体的には、MTエンジンをCATツールに組み込んで翻訳効率を上げる方法、AIを用いた用語抽出や自動QAチェックの活用、さらには簡単なプログラミング知識（スクリプト作成やAPI利用）なども習得できれば強みになります。テクノロジーに精通した翻訳者は、生産性と品質の両面で優位に立てるでしょう。
  • 異文化対応力・クリエイティビティ:  AIには真似できない人間固有の強みとして、文化的背景の深い理解や創意工夫による言語表現力が挙げられます  。翻訳者は各言語圏の慣習・ユーモア・含意といった行間の意味を読み取る力や、単に直訳するのでなく文脈に応じた意訳・意匠を凝らした表現を創出する力を磨くべきです。例えばジョークや比喩、歴史的・社会的な参照が含まれる文章は、AIは字義には訳せても真意を外すことがありますが、人間であれば適切に解釈し意図に沿った翻訳が可能です  。また、昨今重要性が増すジェンダーニュートラルな表現や特定ターゲット層向けのトーン調整なども、人間ならではのきめ細かな対応領域です。このような**「文化の橋渡し役」**としての技能は、AI時代において翻訳者が提供できる貴重な価値となります  。

以上のように、翻訳者は単なる言語変換者に留まらず、「分野の専門家」「言語テクノロジーの使い手」「文化コンサルタント」として多面的なスキルを身につけることが求められます。幸い、各種の研修プログラムやオンライン講座がこれら新スキル習得を支援しているので、積極的に学習投資することが重要です。

3. 生成AIと翻訳者の共存・補完的な役割

人間とAIの協調は、翻訳の未来におけるキーワードです。完全自動化ではなくハイブリッド型の翻訳プロセスを構築することで、AIの長所と人間の長所を組み合わせ、両者が補完しあうことが可能です。実際、「翻訳の未来はコラボレーションにある」との見解もあり、以下のような共存モデルが考えられています。

  • 分担と増強（Augmentation）:  単純で繰り返しの多い部分はAIに任せ、創造性や高度な判断が必要な部分を人間が担当するやり方です。例えば大規模プロジェクトでまずAIが下訳を一括で行い、人間はその中の重要箇所やニュアンス重視箇所を重点的にチェック・修正することで、生産性と品質の両立を図ります。AIは疲れ知らずで一貫性がありますが、文脈解釈や微妙な表現調整は不得手です。そこを人間が補うことで、トータルとして効率的かつ質の高い翻訳成果物を得ることができます。
  • AI下訳＋人間リビジョン（Revision workflow）:  AIにまず初稿翻訳をさせ、人間がそれを校正・改良するというプロセスは、既に多くの場面で採用されています。この方法では人間翻訳者はゼロから翻訳する代わりに、編集者・レビューア的な役割を担います。人間は誤訳の訂正や文体の調整、用語の統一に注力し、AIが持つ速度を活かしつつ最終品質を保証します。出版翻訳の分野でも、一部の出版社がAI翻訳＋人間チェック（ポストエディット）に切り替えた例が報告されています。このようなワークフローでは、**翻訳者は「品質の門番」**として位置づけられ、訳文全体の整合性と完成度を人間が担保します。
  • 役割分化（Specialization division）:  翻訳内容の種類に応じてAIと人間が得意分野を住み分ける戦略です。例えば技術文書や定型レポートはAIが担当し、マーケティング文書や文学作品は人間が手がける、といった形で案件を振り分けます。現状でも実際に、AI翻訳の影響が大きいのは取扱説明書等の定型文書であり、人間は文学や高品質が要求される文書に集中する傾向が出ています。このモデルでは翻訳者はクリエイティブ面・高度品質面のスペシャリストとして価値を発揮します。
  • AIへのフィードバック（Training partnership）:  人間翻訳者がAIに学習用データやフィードバックを提供し、AIの翻訳精度を高めていく協働の形も重要です。具体的には、ポストエディットで修正した内容をAIエンジンにフィードバックして用語集やスタイルガイドに反映させたり、カスタムMTエンジンのトレーニングデータを人間が吟味して提供したりすることが挙げられます。人間が積極的にAIを育てることで、将来的には翻訳者自身がAI開発の一部を担い、より自分のニーズに合ったAIツールを手元に持つことも可能になるでしょう。

このような協調モデルは既に実践段階にあります。例えば、ある翻訳企業ではAIリアルタイム翻訳＋人間チェックの仕組みをイベント通訳に導入し、複数言語への同時翻訳を実現しつつ品質も維持する試みが行われています。その結果、2時間の映像ローカライズ作業で従来比30%の時間短縮・コスト削減が達成できたという報告もあります。また、翻訳支援ソフトTradosも最新バージョンではAIとの連携機能を強化し、翻訳者がAIの提案を取り入れやすい環境を整えています。

重要なのは、最終的な判断と責任は常に人間が持つという点です。上記のような協働プロセスにおいても、人間翻訳者が品質管理者として意思決定を行うことで、AIの誤りや不適切な表現をコントロールできます。うまく共存関係を築けば、AIは翻訳者の強力なアシスタントとなりうるのです。実際、翻訳会社Nuanxed社のロバート・カステン・カールバーグCEOは「翻訳者のツールボックスにAIを統合することで、生産性を高めつつ創造性や品質は損なわれない」と述べており、対立ではなく統合こそが持続可能な道であると強調しています。また翻訳者協会共同議長のイアン・ジャイルズ氏も「文芸的・創造的翻訳は形を変えてでも生き残るだろう」と述べ、人間の創造性への需要は消えないとしています。要するに、**AIと翻訳者は敵対する関係ではなく、お互いの得意領域を生かした「共生関係」**を築いていけるということです。

4. 翻訳以外の収入源・業務分野への展開

生き残り戦略として、翻訳者が自身のスキルを他分野に応用し、サービスの幅を広げることも有効です。言語に精通したプロフェッショナルとして培った能力は、純粋な翻訳業務以外にも多くの分野で活かせます。以下に主な展開先とその可能性を挙げます。

  • ローカライズ（Localization）:  ローカライズとは単に言葉を訳すだけでなく、文化的背景や市場ニーズに合わせてコンテンツを最適化する作業です。ソフトウェアやウェブサイト、ゲームなどのローカライズ分野では、翻訳者がプロジェクトマネージャー的な役割を担い、翻訳と併せてレイアウト調整・法規対応・ユーザー体験の調整など包括的に関与するケースもあります。実際、多くの翻訳者がローカライズサービスを提供しており、企業のグローバル展開を言語面から支えるコンサルタントとして活躍しています。ローカライズは今後も需要が高く、翻訳者にとって有望な収入源と言えます。
  • トランスクリエーション・コンテンツ制作:  トランスクリエーション（Transcreation）とは、特にマーケティングや広告文書で行われる「翻訳＋コピーライティング」のような作業で、原文のニュアンスを生かしつつターゲット言語で創造的に文章を作り直すことです。これは翻訳者の言語力とライティング力を活かせる分野であり、機械には困難なクリエイティブ対応として重宝されています 。また、翻訳者がコンテンツライターや編集者として活動する例も増えています。例えばブログ記事やホワイトペーパー、SNS投稿など、多言語コンテンツを一から執筆したり、既存コンテンツを各言語向けにローカライズ記事執筆したりする仕事です  。ある翻訳者は一般翻訳からキャリアを始め、マーケティング・広告分野に特化する中でSEOを意識した多言語コピーライティングのニーズに気づき、この分野のスペシャリストとなったと報告しています  。実際に、その翻訳者は依頼に応じてキーワード調査から文章作成まで手掛け、現在では「翻訳＋SEO＋コピー」のサービスを提供して大きな成功を収めています。このように、言語能力と文章作成力を組み合わせることで**「多言語コンテンツ制作者」**として活躍する道が開けます。
  • 多言語SEO対策:  上記と関連しますが、特に多言語SEOはテックに強い翻訳者にとって新興のニーズがあるニッチ分野です  。ウェブサイトの各言語版で検索エンジン上位を取るには、単なる翻訳ではなく現地の検索需要に合わせたキーワード最適化やメタタグの調整が必要です  。しかし、多言語SEOに精通した翻訳者はまだ少なく、専門知識の欠如がクライアントに損失をもたらすケースもあると指摘されています。そのため、SEO知識を持つ翻訳者は市場で引っ張りだこです。実際にドイツの翻訳者協会やATA（米国翻訳者協会）でも「SEO翻訳」のセミナーが開催されるなど関心が高まっており、この分野で実績を作れば競争力のあるサービス提供が可能となります。
  • 映像・音声分野（AVT）:  字幕翻訳や吹き替え翻訳といったオーディオビジュアル翻訳（AVT）の分野も、翻訳者がスキルを発揮できる領域です。映画・ドラマからYouTube動画まで映像コンテンツの需要が世界的に伸びており、多言語展開には優れた字幕や音声ローカライズが欠かせません。AIによる自動字幕生成も登場していますが、微妙なタイミング調整やセリフのニュアンス再現など、最終的な品質向上には人間の手が必要です。また字幕制作者には文字数制限内で意味を伝える要約力やリズム感ある文体が要求され、これも翻訳者が磨けるスキルです。AVTは専門性が高いぶん報酬も比較的良いため、興味があれば専門講座を受講するなどして参入を検討できます。
  • 言語コンサルティング・教育:  翻訳者として培った知識を活かし、言語コンサルタントや講師として活動する道もあります。企業向けに異文化コミュニケーション研修を行ったり、他の翻訳者にCATツールや市場動向についてコンサルするケースです  。あるいは個人や学校で語学教師・翻訳講座講師として副収入を得る人もいます。特に近年オンライン教育が普及したことで、各国語での翻訳スキル講座やAI時代の翻訳戦略セミナーなどを開講し、受講料収入を得る翻訳者も出てきました。こうした知見の提供も立派なサービスであり、自身のブランディングや新規顧客獲得にも繋がります。
  • AI関連業務への参画:  AI時代ならではの新たな職域として、AI開発や運用に言語面から関与する役割も考えられます。例えば、大手IT企業では多言語音声認識やチャットボット開発のプロジェクトに**「言語スペシャリスト」を起用する例があります。また「プロンプトエンジニア」と呼ばれる職種は、まさに大規模言語モデルを意図通り動かすためのプロンプトを研究・設計する仕事で、言語のニュアンスに精通した人材が求められています 。翻訳者はこの適性を備えており、新たなキャリアとして注目できます。さらに、機械翻訳エンジンのカスタマイズや品質評価を担当する「機械翻訳エンジニア（MTエンジニア）」の役割もあります 。具体的には、適切なMTモデルの選定や用語集の導入、出力品質の評価・改善を行う仕事で、プログラミング知識と翻訳知識の両方が活きます 。他にも、翻訳プロジェクトごとにAI利用の方針を立てるポストエディット・コンサルタントや、AIの出力品質を監修しつつ文化調整やクリエイティブ翻訳も行う「ラングエージスペシャリスト」的な役割も登場しています 。このように、「言語×AI」**という視点で新たな業務領域を開拓することは、翻訳者にとって今後ますます重要になるでしょう。

以上のような多角的なサービス展開は、翻訳者のビジネスを安定させる上で有効です。実際、COVID-19下でATAが行ったアンケートでも、多くの翻訳者が校正、ポストエディット、トランスクリエーション、ローカライズ等の関連サービスを提供することで不況を乗り切ったと報告されています。「翻訳しかできない翻訳者」から脱却し、言語を軸に幅広い価値を提供できるプロになることが、生き残りの鍵と言えます。

5. 生成AIを積極活用して競争力を高める方法

最後に、翻訳者が生成AIを味方につけて競争力を向上させるための具体的な方法を整理します。重要なのは恐れるのではなく積極的にAIを活用する姿勢です。言い換えれば、「AIに取って代わられる翻訳者ではなく、AIを使いこなす翻訳者が生き残る」ということです。実際ある専門家は「AIは翻訳者を置き換えない。しかし、AIを使いこなす翻訳者が、AIを使わない翻訳者を置き換えるだろう」と述べています。この言葉通り、次のような方法でAIを活用することが有効です。

  • AI翻訳を下訳に使う:  まず最も基本的なのは、DeepLなど信頼できる機械翻訳エンジンをドラフト翻訳に活用することです。適切な使い方をすれば、AIは文脈をある程度考慮した高品質な下訳を数秒で生成してくれます。それを土台にポストエディットを行うことで、ゼロから全て翻訳するより圧倒的に速く仕上げることができます。例えばCATツールにAI翻訳を統合し、翻訳メモリと組み合わせて翻訳候補を提示させれば、翻訳者は編集に専念でき生産性が飛躍的に向上します。もちろん、機械翻訳の出力は誤りも含むため**「常に批判的に見直す」**姿勢は必要ですが、まずAIにやらせてみて人間が微調整する流れを確立することが肝要です。
  • OCR・音声認識で前処理を効率化:  AIは翻訳作業の周辺プロセスにも力を発揮します。例えば紙の資料や画像PDFを翻訳する際、OCR（光学文字認識）ツールを使えばテキスト化にかかる手間を省けます。また、動画や音声の翻訳では、自動音声書き起こし（ASR）ツールにより瞬時にスクリプトを取得することで作業を劇的に効率化できます。Otterなどの音声認識AIを用いれば、英語のみならず多言語での会議録起こしもある程度自動化でき、文字起こしに費やす時間を大幅短縮できます。このように、AIを「翻訳前工程」の効率化に利用することで、本来の翻訳作業により多くの時間とエネルギーを割くことができます。
  • AIによる翻訳チェックと校正:  翻訳の自己校正にAIを活用するのも有用です。例えば、GrammarlyのようなAI文章校正ツールは英文の文法ミスやスタイルの不統一をリアルタイムで指摘してくれます。またChatGPTに訳文を見せて「不自然な表現がないか？」と尋ねたり、用語の統一漏れが無いかチェックさせたりすると、第三者の目によるレビュー的な効果が得られます。AIはあくまで機械なので鵜呑みにはできませんが、自分では見落としがちな点を炙り出すセカンドオピニオンとして機能させることができます。これにより品質向上と納期短縮の両方を実現できます。
  • 用語集構築やスタイル変換への活用:  生成AIは用語管理やスタイル調整といった面でも力を発揮します。例えば長文から重要用語を抽出して2カ国語対訳の用語集を自動生成させたり（実際にChatGPTに医学マニュアル文書を与えて用語リストを作成させる例があります  ）、文章全体を一括して敬語体からタメ口体に変換させたり、性別表現をニュートラルに置き換えたりすることも可能です。これらは従来人力で時間を要した作業ですが、AIを賢く使えば数秒から数分で完了します。得られた成果物は必ず人間が確認する必要がありますが、AIの力で用語統一やトーン合わせを下支えしてもらうことで、最終チェックのみに注力できるようになります。
  • AI活用の情報収集と実験:  日進月歩でAIツールが登場する今、翻訳者自身が常に新しいAI活用法をキャッチアップすることも大切です。専門家のブログやウェビナーで紹介される活用事例（例えば「ChatGPTで用語集を自動生成する方法」や「対話型AIに翻訳の難所を相談するテクニック」など）を積極的に試してみましょう。失敗しても構いません——重要なのは自分のワークフローに組み込めるAIの使い道を開拓する姿勢です。これにより、他の翻訳者との差別化や付加サービスの提供にも繋がります。

以上のような取り組みにより、「AIを使いこなす翻訳者」として市場での競争力を高めることができます。実際、アップワーク（クラウドソーシング大手）の調査では、翻訳案件に携わるフリーランサーの83%が普段からAIを活用していると回答しており、既に大多数がAIを自らの業務に取り入れていることがわかります。言い換えれば、AI活用はもはや特別な優位ではなく新たな前提条件になりつつあるのです。だからこそ「AIなしでも高品質を維持できる」ことに甘んじず、AIを積極的に取り入れて高品質・高速なサービス提供を追求することが重要です。

おわりに

生成AIの登場によって翻訳者の役割は大きく変わりつつあります。しかし、それは決して翻訳者が不要になることを意味しません。むしろ、進化した翻訳者像が求められているのです。高度な専門知識や文化理解、AIを使いこなす技術、そして言葉に魂を吹き込む創造性——これらを兼ね備えた翻訳者は、これからの時代にも確固たる価値を提供し続けるでしょう。翻訳業界全体も「置き換え」ではなく「共進化」の方向に進んでおり、適応した翻訳者には新たなチャンスが開けています。生成AIと競い合うのではなく手を取り合い、自らの可能性を広げながら言葉のプロフェッショナルとして進化し続けることが、翻訳者が未来を切り拓く鍵となるでしょう。

参考文献・出典：

  • Ella Creamer, “Survey finds generative AI proving major threat to the work of translators”, The Guardian (2024年4月16日)  
  • Gabriele Hahlbrock, “How is AI shaping and changing the translation industry?”, TranslaStars (2023年7月23日)  
  • Eleonora Monoscalco, “How to Use AI to Improve Your Translation Productivity and Quality”, TranslaStars (2024年3月6日)  
  • Tomorrow Desk編集部, “Freelance Translators in Peril: AI Tools Wipe Out Traditional Translation Work!”, TomorrowDesk (2025年5月4日)  
  • Madalena Sánchez Zampaulo, “How and Why You Should Diversify Your Freelance Translation Business”, American Translators Association (2020年7月6日)  
  • Olga Beregovaya, “Savvy Diversification Series – Multilingual SEO: A booming niche for tech-savvy translators”, ATA (2021年3月16日)  
  • Paul Carr, “Generative AI: Friend Or Foe For The Translation Industry?”, Forbes Tech Council (2023年8月11日) （ウェブローカライズによる引用）