01
プロダクトのコンテキストは GitHub、Slack、Notion、Figma、TMS に分散しており、翻訳を始める時点で一か所にまとまっていることはありません。
製品のローカライズ
あらゆるリリースに対応し続ける製品ローカライゼーション
製品の変更内容、プルリクエスト、ローンチ概要を、AI支援ワークフローと人による承認を組み込んだ仕組みで、レビュー済みのリリース可能な翻訳に変換できます。
デモをリクエストする変化
製品の文字列は、ローカライズが追いつくよりも速く変化します
02
AIの下書きは、UIの制約や用語集のルール、プルリクエストで実際に変更された内容を見落とします。
03
翻訳作業の開始がリリースサイクルの後半にずれ込むため、ローカライズがローンチを遅らせたり、不完全な状態でリリースされたりします。
概要
製品チームは継続的にリリースします。その一方で、ローカライズチームは事後になって、複数のツールに散らばったコンテキストを突き合わせることになります。
01
仕事が行われる場所から製品に関するコンテキストを取得する
文字列の変更、PRの説明、Slackスレッド、ローンチ概要を集約し、翻訳者が文言の差分だけでなく、変更理由も把握できるようにします。
02
お好みのLLMで下書きを生成する
スタックを単一のモデルベンダーに縛られることなく、OpenAI、Claude、Gemini、または他のプロバイダーを利用できます。
03
レビュー前に、用語集、トーン、UIの制約を適用してください。
ドラフトが人間のレビュアーに届く前に、用語、文字数制限、製品のトーンを徹底します。
04
既存のワークフロー内で、レビュー担当者に作業を割り当てましょう。
ローカライズチームがすでに使用しているTMSで、レビューの割り当て、承認、コメントを管理できます。
仕組み
プルリクエストからリリース可能なロケールまで
Hyperlocaliseは、プロダクトの変更シグナルを、チームがすでに運用しているレビューおよび同期ワークフローにつなげます。
01
GitHubのPR
変更された文字列を検出して、PRのコンテキストを収集する。
02
製品コンテキスト
ブリーフ、用語集、UI制約を取得する
03
AI翻訳の下書き
LLMを使ってロケールのドラフトを生成する
04
人によるレビュー
TMSワークフローでレビュアーに回す
05
TMS同期
承認済みの翻訳をプッシュバックする
06
リリース確認
出荷前に未解決のロケールにフラグを付ける
主な機能
製品リリースを加速するために
01
TMSを置き換えるのではなく、TMSと同期する
承認済みの文字列を、移行プロジェクトを立ち上げることなく、Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartlingなどのプラットフォームにプッシュできます。
02
本番公開前に不適切な翻訳を検出する
リリースチェックと回帰テストのゲートを実行し、未対応のロケールや品質上の問題をマージ前に検出します。
他とは何が違うのか
製品スタック全体を支えるAIネイティブなレイヤー — もうひとつのTMSではありません。
HyperlocaliseはTMSに取って代わるものではありません。エンジニアリングの変更シグナル、LLMを活用したドラフト作成、人によるレビュー、そして安心してリリースできる状態をつなぐワークフローレイヤーを追加します。
01TMSに依存しない
02LLMに依存しない
03人間が介在することを前提に設計されています
04GitHubや製品概要を踏まえたコンテキスト対応
05リリースのスピードに対応したローカライゼーション業務向けに構築されています。
06エンジニアリング、プロダクト、ローカライズの各ワークフローに対応します。
ワークフローの例
新しいオンボーディングフローは金曜日のリリースで公開されます。
プロダクトマネージャーが、オンボーディングフローを刷新するプルリクエストをマージします。Hyperlocaliseは変更された文字列を検出し、プルリクエストとプロダクトブリーフからコンテキストを収集して、各対象ロケール向けの翻訳案を作成します。さらに、用語集とトーンのルールを確認し、TMSでレビュアーに割り当てます。承認された翻訳を同期して戻し、リリース列車が出発する前に未解決のロケールを通知します。
A few things you might ask.
Shipping product copy in every locale.
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