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AI
英検の公式サイトの英語はネイティブにはどう映るのか
往復翻訳スコアは直訳ほど高くなる。では「スコアは高いけどネイティブ的にビミョーな英語」とは？ 英検公式サイトの英文を題材に、直訳調の英語が生まれる構造を考えてみました。
Embedding で関連記事を自動リンクする仕組みを追加
Next.jsとSupabaseのベクトル検索（Embedding）を活用し、記事の意味的な近さを判定する関連記事表示機能を実装。 単語一致型の定番ツールとは異なる、意味に基づく自動リンクの仕組みと、今後のハイブリッド化の展望を解説。
翻訳スコア 0.96 なのに英訳が破綻した話
往復翻訳スコアが高くても、英訳がネイティブに不自然なケースが発生。翻訳品質には「意味保持率」と「ネイティブ適合性」という直交する2軸があることを考察し、今後のAI翻訳評価改善策を提案します。
ブログのタグ付けをAIおまかせで自動化する
ブログのタグ付けにおける「粒度」や「名寄せ」の煩雑さを解消するため、Gemini APIとGitHub Actionsを駆使してタグ管理を完全自動化しました。プロンプトへのルール組み込みからパイプライン実装まで、安定した自動分類を実現するコツを解説。
翻訳プロンプトを3パターン試してみた
AI翻訳の不自然さを解消するためプロンプトを調整したところ、往復翻訳スコアの評価メカニズムが汚染される問題が発覚。その原因と解決策を考察します。
AI翻訳モデル比較: 往復翻訳スコアで見る Gemini ファミリーの実力
GeminiやClaudeなど複数のAIモデルで往復翻訳を検証し、記事内容による翻訳精度の違いを比較。Embeddingモデルの特性差や、 translateとevaluateモードの比較検証を通して、最適なAI翻訳活用の可能性を探る。
AIで翻訳品質を自動検証する仕組み
「日本語→英語→日本語」の往復翻訳で、正解データなしに翻訳品質を自動検証する仕組みを作りました。Gemini Embedding + pgvector でスコアを数値化し、複数モデルを比較します。
Hello World
映画やアニメの感想から技術メモまでを綴るブログの初投稿。 AIを活用した多言語展開や、複数モデルを比較検証する自動翻訳の仕組みなど、ブログ運営の技術的な取り組みについても紹介します。