翻訳の質は語学力ではなく、「誰が誰に言うのか」を渡せるかで決まる。
いまのAIの翻訳力は、意味を取り違えることがほとんどないレベルに達しています。それでも「なんか直訳くさい」訳文が返ってくるのは、AIの能力不足ではなく、情報不足が原因です。同じ英文でも、契約書とSNS投稿では正解の日本語が違う——その文脈を、AIは貼り付けられた文章だけからは読み取れません。
つまり翻訳プロンプトの本体は、語学の指示ではなく状況の説明です。誰が書いた文章を、誰が読むのか。フォーマルなのか砕けていいのか。これを渡すだけで、翻訳ツールの出力とは別物の「使える訳文」になります。
「私たちはあなたのリクエストを受け取ったことを嬉しく思います」——意味は分かるけれど、日本のビジネスメールでは誰も書かない文章が返ってきます。これをそのまま使うと、読んだ相手に「機械翻訳をそのまま送ってきたな」が伝わります。
文脈ゼロの翻訳指示に対して、AIは原文の構造に忠実な訳＝直訳を選びます。英語の「We are pleased to...」を日本語の商習慣（「〜いたしました。」で簡潔に）へ変換するには、これがビジネスメールだという情報が要るのです。
逆方向（日→英）ではもっと深刻です。日本語の「お世話になっております」「よろしくお願いします」を文脈なしで直訳すると、英語圏では意味不明な文になります。翻訳とは言葉の置き換えではなく、文化の置き換えだからです。
【 】の中を自分の状況に書き換えて使ってください。全部埋まらなくても大丈夫——埋めた分だけ、出力があなた仕様になります。
書いた人・読む人・種類・トーン。この4つが翻訳の正解を決めます。同じ「Thanks!」でも、上司宛なら「ありがとうございます」、同僚なら「ありがとう！」——AIはこの4点があれば正しく選べます。
自然さを優先すると、原文から離れる箇所が必ず出ます。そこに「※原文では〜」の注釈が付けば、ニュアンスの変更を自分で承認できます。誤訳の早期発見にも効く、このレシピの安全装置です。
業界には業界の訳語があります（サッカーとフットボール、ローンチとリリース）。「この業界の慣用表記で」の一言で、用語の違和感が消えます。
「IT業界に詳しい翻訳者」のように役割へ専門分野を入れると、文脈の推測精度が上がります。契約・医療など間違いが致命的な分野ほど効きます。
日→英の訳文に不安があるときは、出てきた英文を「この英文を知らない人として日本語に訳して」と逆翻訳させると、意図とズレた箇所が浮かび上がります。大事な文章の検品に。
「同じ内容で、フォーマル／標準／カジュアルの3パターン出して」と頼むと、相手との距離感に合う一通を選ぶだけになります。英文メールの返信で特に便利です。
過去の「原文と、自分が満足した訳文」のペアを1〜2組見せてから頼むと、用語も文体もそのペアに寄ります。定期的に翻訳する文書があるなら最強の時短です。
AI翻訳は契約書の「内容を理解する」には十分ですが、署名する文書の正文にはできません。法的効力が絡む文書は、AI訳を下敷きに専門家の確認を挟んでください。
社外秘の文書を翻訳したいときほど、入力が学習に使われない設定のAI（会社契約のプランなど）を使うこと。翻訳は便利すぎて、うっかり貼ってしまいがちな場面です。
翻訳ツールは「文章を訳す」のが仕事ですが、チャット型AIは状況を汲んで訳し分けたり、訳注や複数案を出したりできます。逆に大量の文書を一括で訳すなら専用ツールが速い。使い分けが正解です。
主要な言語なら同じプロンプトで使えます。ただしマイナーな言語ほど精度は落ちるので、重要な文書では逆翻訳チェック（アレンジ参照）を挟むのがおすすめです。
音声会話に対応したAIアプリなら可能です。このレシピの「状況4点セット」を会話練習の設定（相手役・場面）として渡すと、場面別のロールプレイ相手になります。
レシピは覚えるより、今日の仕事でひとつ試すほうが早い。