国際会議で、日本側の部長が言った。「前向きに検討します」。
AI同時通訳の字幕には、前向きな約束を示す英文が出た。
相手の担当者は、翌週の契約を待った。
会議の前、担当者は通訳ツールの比較表を何枚も作っていた。
比較表を何枚も作ったのに、なぜ字幕は約束を書いたのか。
AI同時通訳は、人の通訳者と何が違うのか
相手の担当者は、字幕を信じて翌週の契約を待った。画面に出た一行は、相手の手元では約束として残る。
通訳ツールを入れたのに、入れる前にはなかった誤解が、商談の場に残る。
字幕付きの映画では、翻訳者が前もって訳を作る。AI同時通訳では、オンライン会議の発言を、AIがほぼリアルタイムで訳す。
訳は、字幕などで画面に出る。
人の通訳に比べて、費用は安く、事前の調整も少なくて済む。Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどとの連携も進んでいる。
Microsoft Teamsの通訳機能は、日本語を含む10言語に対応する。マイクロソフトのサポートページの記載だ（2026年10月時点）。
人の通訳者は、主語を省いた発言も、結論が最後に来る発言も、文脈と表情から補って訳す。機械が文脈から補う力は、一般に人の通訳者に比べて限られる。
同じサポートページも、人名や専門用語の訳は不正確になりうると注意書きを添える。
含みを預けた日本語は、機械を通ると何が起きるか
日本語の会議には、意味の一部を文脈に預ける言い回しが多い。
部長の「前向きに検討します」も、その一つだ。まだ約束ではないという含みを、言葉の外に預けている。
人の通訳者なら、表情や場の流れから含みを補えるかもしれない。機械が補える範囲は、人より狭い。
言葉の外で伝えるつもりだった含みは、機械を通ると消える。別の意味になって届くこともある。
前向きに検討します、を機械が前向きな約束として訳したとする。困るのは、通訳ツールより、言った本人である。
カラクリは、比較表の外にあった。訳の質をいちばん左右する変数は、話し手の日本語である。
AI同時通訳の質は、伝えたいことを話し手が条件として言葉にするかで決まる。
含みは、条件の形に言い換えて話す
AI同時通訳を使う会議では、話し方を四つ変える。
- 主語を言って、一文を短く区切る
- 専門用語や略語は、最初に一度言い換える
- 議題と結論を先に言う
- 含みを持たせたいことは、条件として言う
マイクロソフト自身も、訳の精度を上げるコツを挙げている。明瞭に簡潔に話す、短い文を使う、こまめに間を置く、の三つだ。
検討します、の代わりに、来週の社内会議で予算の承認が取れれば進めます、と言う。
機械に訳しやすい話し方は、人にも伝わりやすい話し方だ。
会議の前に、含みのある言い回しをAIに言い換えてもらう方法もある。次のプロンプトのかっこの中を、自分の発言に書き換えて使う。
次の発言を、AI同時通訳でそのまま伝わる日本語に言い換えてください。
発言：（例：前向きに検討します）
本当に伝えたいこと：（例：来週の社内会議で予算の承認が取れたら進めます）
条件：主語を入れてください。一文を短く区切り、結論を先に言ってください。本当に伝えたいことの欄を書くのは、話し手だ。自分の前提を言葉にして渡せば、AIも相手も、同じ意味で受け取る。
比較表の日本語対応の欄は、ここで差がつく
話し方を変えたうえで、ツールを選ぶ。物差しは、対応言語数、リアルタイム性、導入のしやすさ、料金体系、セキュリティの五つだ。
情報は、2025年4月時点のものである。
Wordly AIやLiveVoiceなど、主要なツールの比較表で細かく読むのは、日本語対応の欄だ。欄の記号一つに、性質の違う二つがまとまっている。
二つとは、画面が日本語かと、訳がどれだけ正確かである。自分の会議でどちらが重いかで、順位は入れ替わる。
画面の日本語は、ツールを選べば手に入る。訳の正確さは、ツールと話し手の両方で決まる。
部長の一言を、条件の形で言い直す
冒頭の一言を、条件の形に言い換えてみる。「来週の社内会議で予算の承認が取れれば進めます」。
条件を言葉にすれば、字幕も条件を訳す。相手の担当者は、翌週に何を待てばよいかが分かる。
字幕に約束を書かせたのは、機械より、含みを文脈に預けた部長の一言である。
この記事の考え方は、拙著『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』の8章3節、音声対話の活用例に書きました。この節を読むと、AIに渡す言葉と会議で話す言葉が、相手が補わなくても伝わる形になっているかを点検できるようになります。
AIの答えが物足りないとき、疑うべきはAIか、自分の言葉か。
『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』
AIは言葉でしか動かない。プロンプトを暗記するのをやめ、構成要素に分解して、自分の言葉で意図を込める力を鍛える本です。
読み終えたとき、手元に残るもの
- 必須、任意、形式の三つに分けたプロンプトの構造
- 回答の質を変える、意図を込めた生きたプロンプト
- 発注と検収は人が担う、AIとの役割分担
- 章末の演習プロンプト26題
4刷重版。全国の大学図書館65館が所蔵しています（2026年10月時点）。