SOE-LOC

ローカライズプロセスの標準化デビッド・キムローカライズプロデューサーソニー・オンライン・エンターテインメント

概要ソニーオンラインエンターテインメント国際事業・開発（２００１年発足）現行ローカライズプロジェクトエバークエスト２、プラネットサイド、Pirates of the Burning Sea、 Free Realms、The Agency、DC Universe Online、Legend of Norrath、Free Realms TCG、 Match Attax、 Station.com 年間仕事量アップデート数：50-60 新規英単語数：～200万総翻訳単語数：～850万翻訳メモリ（TM）総単語数英単語：～1500万総翻訳単語数：～6000万

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 概要 Capability（能力） Maturation（成長） Model (モデル) Integration（組織化）カーネギーメロン大学SEIにより考案されたソフトウエア品質向上のステップアップモデルソフト開発の世界基準として広く使われている施行モデル組織の運用方法とレベルアップの為必要な要素を解明する近道として活用

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 第一段階 • 第一段階はInitial（初期）と呼ぶ • プロセスが一定しておらず、プロジェクトにより、作業手順や方式が大きく異なってしまう • 上記の理由により管理が難しく、作業労力、時間、人員などの予測が困難初期予測がしづらく、管理も行き届いていない。状況に対し反応する受動的な体制

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 第二段階 • プロジェクト単位で小規模な作業方法が確立、体系化する • 方式や手順が安定するが、プロジェクトへの要求に対し、受動的に反応する必要性が残るマネージド（管理化）プロジェクトをプロセス化。受動的体制初期予測がしづらく、管理も行き届いていない。状況に対し反応する受動的な体制

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 第三段階 • 組織全体で作業手順を体系化 • 問題を事前に察知して、能動的対処が可能になる • 管理の視野が広がるデファインド（定義化）組織をプロセス化。能動的対処体制マネージド（管理化）プロジェクトをプロセス化。受動的体制初期予測がしづらく、管理も行き届いていない。状況に対し反応する受動的な体制

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 第四段階 • 作業プロセスの基準点を設定し、客観的に良し悪しの判断が可能となる数値化プロセス性能を測り、数値化して管理するデファインド（定義化）組織をプロセス化。能動的対処体制マネージド（管理化）プロジェクトをプロセス化。受動的体制初期予測がしづらく、管理も行き届いていない。状況に対し反応する受動的な体制

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 最終段階最適化プロセスの改善を重視する。数値化プロセス性能を測り、数値化して管理する。デファインド（定義化）組織をプロセス化。能動的対処体制。マネージド（管理化）プロジェクトをプロセス化。受動的体制。初期予測がしづらく、管理も行き届いていない。状況に対し反応する受動的な体制

ローカライズ標準化の進化最適化標準化 • 翻訳エンジンが検索無標準化 • 翻訳エンジンが組織化データを蓄積するされる • 翻訳ストリングが状態 • 翻訳エンジンが使用さを示すれずに、効率が悪い • 英語対訳に個別なID が振り分けられ、翻訳 • 文脈に対する文章コン • 対訳ID振り分けが無くテキストデータの共有の共同資産として蓄積長期的な語彙や訳文されるの統一性が無い • ワークフロー自動化、そしてフィードバックの • 標準化された翻訳 • 標準共有データ形式体系化データ共有フォーマッにより、情報が共有トが無く、翻訳者の共同作業にならない • これらにより、ワークフローがスムーズに流れ、 • アドホック（その場限り問題対処も容易になるの）ローカライズ

Capability Maturation Integration Model (CMMI) がだ安Ｃおつ定Ｍき。しＭてロてＩ最適化もーお第、カら一場ラず段当イ、階数値化たズそのり環のお的境たさにもめら解統作いデフアィンド（定義化）決一業。せさ管初ざれ理期るてが段マネージド（管理化）をお困階得ら難でなずではい、あ作初期。何る業か点方問が式題めが

初期具体的な問題 • 違うグループ、違う担当者、違う内容。それぞれの対応に追われる – ファイル形式 – ファイルの交換方法（こっちはFTP,そちらはネットワークのシェア等） • 実際の翻訳より、問題解決と火消しに追われる時間が多い • 膨大な資料から翻訳を必要とする部分を人力で探す • 翻訳者も何を翻訳しているのか理解できない – ゲーム内でどう組み込むのかイメージができない • 例）英語には無い女性と男性の言葉遣いの違い。キャラクター別口調の変化等 – 「GO!」：男性「行け！」女性：「お行きなさい！」 – 他の翻訳者の作業が確認できないので、経験の蓄積が偏り、遅い。

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標準化が無い環境翻訳エンジン問題：変化する文章へ対応ができないの欠如結果：翻訳クオリティの低下問題：英語を元に検索することに対訳IDの欠如結果：原文の些細な変化で対訳が見つからないその場限りの翻訳問題：毎回データ形式が変化してしまう。データ形式結果：ファイル紛失、データ破損、ユーザミス多発その場限りの翻訳問題：翻訳データベースの欠如ワークフロー結果：効率の低下、スケジュールの遅延それぞれの要因を掘り下げて調べてみる。翻訳エンジンにより、文章の変化に的確に対応できる。対訳IDの組み込みで、些細な変化（「Go!」から「Go!!」等）を察知して、自動的に対処できる。

標準化の欠落による経済損失翻訳エンジン６～１２人月エンジニアリング修正の欠如対訳IDの欠如不要な再翻訳：数万ドル追加費用その場限りの翻訳データ形式１２～１８人月翻訳修正その場限りの翻訳ワークフロー過剰な人員要求とエラー頻発

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初期ローカライズプロセスの流れ新しいコンテンツコンテンツ更新データの目測組み込みとデータ仕分けとデバッグ送信 QAと翻訳とデバッグ質問・回答

初期状態からステップアップ • まずは混乱の収縮から。ローカライズプロセスのそれぞれの段階で現場のノウハウ蓄積により、自然と上手な手段が構築される • いつかは混乱の限界に到達する（混沌と管理能力の均衡） • この時点で標準化のワンステップを踏む – プロセスの標準化 – データ形式の標準化 – ツール群の標準化 • SCEは標準化のツールに「LAMS」,SOEは「C*STAR」を使っています。

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標準化の導入翻訳エンジン組織化したの欠如翻訳エンジン活用対訳IDの欠如対訳ID導入その場限りの翻訳標準翻訳データデータ形式形式その場限りの翻訳高効率、高水準のワークフロー翻訳プロセス

標準化の恩恵組織化したダイナミック文法により、より高いクオリティ翻訳エンジン導入対訳ID導入原文英語の変化を追跡標準翻訳データの相互交換簡略化データ形式高効率、高水準の翻訳プロセス翻訳データベース・ツール群の管理

標準化による仕事量変化外部翻訳仕事量の６０％新規完全一致公開コンテンツ (70% Disc) (15% Disc) 仕事量の２５％部分的翻訳 (50% Disc) 仕事量の２５％

Capability Maturation Integration Model (CMMI) でバこク定きッとト義るクで単化よさロ位をうせーで導最適化にらカの入なれラノするるイウる。。ズハ事このウで数値化のクが一こオ共貫とリ有しでテでた全ィき翻デファインド（定義化）体をる訳の測。体シ定次制スしにをテ、数構マネージド（管理化）ム結値築が果化でさををきらフ導、にィ入プ初期改ーすロ善ドるェ

最適化への道プロジェクトごとの標準化 •データ形式と方式の標準化 •XLIFF,JAVAプロパティ、XMLスキーマ定義化 •ツールの標準化 •プロセスの標準化次のステップは標準化の数値化とその最適化 •数値化のスケール、基準点を設ける数値化 •内部でクオリティを測定、フィードバックするシステムの構築 •能動的にプロセスの改善、ノウハウ蓄積を共有する •目標は全ての分野において改善を続ける事 •コスト低減最適化 •クオリティ向上 •作業速度向上、グループの対応力向上

Capability Maturation Integration Model (CMMI) 最適化数値化デファインド（定義化）マネージド（管理化）初期

標準化の最適化組織化した翻訳エンジン翻訳エンジン活用検索履歴保存ステータス履歴付き対訳ID導入対訳ID データベース標準翻訳データコンテキスト情報形式交換高効率、高水準の作業自動化と翻訳プロセスフィードバック応答

最適化したワークフロー PMチーム公開翻訳・QA 中核ツールゲームデザイン CS・コミュニティ（新規コンテンツ）

まとめ：結論 • 標準化＝効率化 – 翻訳の40％が内部ツールで処理 – 一つのMMOにつき、１人年のエンジニアリング時間節約 – 毎日更新しつつ、新規ビルド無しで10日で10.5万単語を処理 • 最適化＝クオリティ – 正しい文法 – 文脈、発言キャラクターなど、コンテキストの充実による翻訳クオリティ向上 – QAの速度と生産性向上

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by kenji ono on Apr 06, 2010

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