翻訳者により多くのコンテキストを伝えるGitLabの新機能

GitLabは、翻訳者と校正者で構成されたグローバルコミュニティによって継続的に翻訳されています。この活動はCrowdinを通じて行われており、78の言語に翻訳することで、GitLabを世界中のユーザーにとってより身近なものにしています。GitLabの翻訳コミュニティには、ボランティア翻訳者、GitLabユーザーである社会人、大学の授業のプロジェクトの一環として翻訳に取り組む学生が参加しています。

GitLabではオープンコアモデルで翻訳者を支援

コミュニティではすばらしい協力体制が築かれているものの、翻訳しているテキストのコンテキストが十分にわからないという、大きな問題に直面することがあります。

優れた翻訳とは、単なる言葉の変換ではありません。意味や意図、わかりやすさをターゲット言語でも維持しなければなりません。ソフトウェア翻訳には、特殊な技術が求められます。優れた翻訳者は、複数の言語だけでなく、製品に関する技術的な知識にも精通していることが一般的です。また翻訳に関連して、以下のようなさまざまな作業を行っています。

技術用語の正確性と一貫性の維持
新しい概念に適した、新たな用語の策定
スタイルやトーンの遵守
共通ロケールデータリポジトリ（CLDR）の複雑な複数形に関する規則の理解
複数の要素からなるメッセージの翻訳可能性と、原文をローカライズ可能にするためのフィードバックの提供方法の理解

翻訳者はコンテキストの調査や質問、GitLabの製品ドキュメントの確認に多くの時間を費やしています。適切なコンテキストがなければ、単純なテキストであっても誤訳され、ユーザーのワークフローを混乱させる可能性があります。GitLabの特長は、翻訳者が製品開発のコンテキストの大部分に直接アクセスできるオープンコアモデルにあります。この透明性により、翻訳者はGitLabのグローバル製品の真の共同制作者として積極的にコントリビュートできます。

詳細なコンテキストを提供する新機能のご紹介

翻訳者のニーズに応え、より多くのコンテキストを提供するために、GitLabは新たな機能を開発しました。翻訳可能な各文字列へのコンテキストリンクの埋め込み機能（具体的には、グローバル製品内検索へのリンクを埋め込む機能）です。これにより、翻訳者はその文字列がコードベース内のどこで使用されているかをすべて特定できるようになります。これらのリンクを使うことで、翻訳者はGit blameを活用してコード内の現在の位置、マージリクエスト内のコミット、元の計画段階の話し合いまで、その文字列の履歴をすべて確認できます。

たとえば、Rotateというテキストを翻訳する場合、**AccessTokens|**というネームスペースによって、そのテキストのコンテキストが、アクセストークンであることが示されます。しかし、Rotateが何を意味するかを示す視覚的なコンテキストはないため、翻訳者はその意味を考え、推測して、可能な限り最善の訳をターゲット言語で提供するしかありません。

新しいコンテキスト支援機能によって、翻訳者は以下のことができるようになりました。

「この文字列の使用箇所をコード内で確認」セクションのURLをクリックします。

「この文字列の使用箇所をコード内で確認」セクション

コード検索結果を確認し、「blameを表示」アイコンをクリックします。

「blameを表示」アイコンが表示された画面

関連するマージリクエストへのリンク（Introduce rotation of personal tokens in UI）を開きます。

関連するマージリクエストへのリンク

コミットページで、実際のマージリクエストへのリンクを開きます。

リンクが表示されたコミットページ

ソフトウェアエンジニアがマージリクエストに追加した画面録画を確認します。

マージリクエストに追加された画面録画

さらに詳しく調べるには、以下のリンクを開きます。 a. リンクされたイシュー（Introduce renew expired token capability in UI）またはその親エピック（Rotate Token through the UI）

リンクされたイシューと親エピック

b. GitLab製品のドキュメントを更新する、関連するマージリクエスト

GitLab製品のドキュメントを更新する、関連するマージリクエスト

これらの調査ステップを通じて、翻訳者はアクセストークンローテーションという技術的な概念、その機能がなぜ追加されたのか、どのように動作するのか、そしてそれがユーザーのどのような問題を解決するのかをより深く理解できます。

この充実した調査プロセスによって、翻訳者はRotateという一見シンプルな単語に対しても、最大限のコンテキストを得た上で、技術的に正確かつ言語的に適切な翻訳を提供できます。

このアプローチは、スクリーンショットの提供や製品ユーザーインターフェイスの確認など、これまでの翻訳支援よりはるかに有益です。翻訳者は今後、以下の方法でコンテキストを完全に把握できます。

コード内で使用されるパスや命名規則からコンテキストを導き出す
元のマージリクエストに追加されたスクリーンショットや動画を確認する
初期の計画や開発段階のディスカッションを読む
そのテキスト表現にいたるまでのエンジニアリング、コピーライティング、製品管理の意思決定プロセスを確認する

AIを活用したコンテキスト支援機能をさらに追加予定

GitLabのローカリゼーションチームはここで止まりません。現在、翻訳者に文字列の用途や配置に関する情報を提供するAI搭載ツールをはじめとした、さらなるコンテキスト支援機能の開発に取り組んでいます。文字列が製品UIのどこでどのように使用されているのかについてエージェントに質問したり、コードの内容を踏まえた回答をいつでも即座に取得したりできるシステムを想像してみてください。

Crowdinのコミュニティに、翻訳者または校正者として参加して、新しいコンテキスト支援機能をお試しください。そして、GitLabの翻訳体験と製品改善について、ぜひご意見をお聞かせください。