Idea Note No. 2: Source-Verification Translation Method through Dialogue with Generative AI — A Trial Workflow for Translation Quality Control Grounded in the Source Text

Abstract(English)

This note describes a practical workflow for managing translation quality in which the source text, rather than the translated text, is treated as the primary object of verification. The workflow, which the author provisionally terms the Source-Verification Translation Method (SVTM), is designed for situations where the author wishes to write in a native language (here: Japanese) but does not have the time or resources to closely read and evaluate the translation in the target language (here: English).

In this method, a generative AI system first produces a draft translation. The AI is then instructed to compare the source text and the translation, and to report, in the source language, where meanings have been lost, nuances altered, or information over-specified or omitted. Based on these source-language difference reports, the author issues further revision instructions—again only in the source language—and repeats this cycle until either no further issues are raised or a practically acceptable level is reached.

The note situates this workflow in relation to conventional back-translation and bilingual review, and outlines the perceived benefits (such as keeping attention anchored on the source text and making discrepancies easier to notice) as well as its limitations (including reliance on the AI model and the lack of systematic evaluation of target-language naturalness). It is presented as a provisional record of current practice rather than a prescriptive standard. Notably, the English version of this note, as deposited on Zenodo, was itself produced and iteratively refined using the Source-Verification Translation Method described herein.
In addition, as a small applied example in the context of literary translation, the short story “The White on the Pillar — from *Bakumatsu Embers Record*” was likewise drafted in Japanese and rendered into English using the same workflow; its English version is published separately as an online piece.
https://medium.com/@tsumugi-iori/the-white-on-the-pillar-from-bakumatsu-embers-record-59da83d46c60

License Notice:
This work is licensed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license (commercial use and redistribution of modified versions are not permitted).

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Special Thanks — Tosa
To the unseen circles who navigated the open seas of dialogue,
and to those who kept the quiet ground steady beneath their steps —
together they reminded us that both motion and stillness are part of every honest exchange.

要旨(日本語)

本ノートは、翻訳文そのものではなく原文側を主たる検証対象とする、実務的な翻訳品質管理フローについて記述するものである。筆者はこの手順を暫定的に「原文照合翻訳法(Source-Verification Translation Method, SVTM)」と呼び、日本語で執筆した原稿を他言語へと送り出す際に、「訳文を細かく読む余裕はないが、原文の意図は自分で保持したい」という状況を想定している。

本手順では、まず生成AIに訳文の初稿を生成させ、そのうえで原文と訳文をAIに照合させる。意味の脱落、ニュアンスの変質、情報の過不足などについて、AI から原文言語(日本語)で差分の説明を受け取り、その説明を手がかりに、同じく日本語のみで修正方針を指示する。このサイクルを反復し、AI からの指摘がほぼ出なくなるか、実務上許容できる水準に達したと判断できるところまで調整を行う。

あわせて、本ノートでは従来のバックトランスレーションやバイリンガルチェックとの違いを整理し、原文側への集中のしやすさや違和感の検知しやすさといった利点とともに、モデルやプロンプト設計への依存、目標言語側の「こなれ具合」を系統的には評価していないことなどの限界も明示する。本ノートは、唯一の正当な方法を主張するものではなく、現時点での運用実態を記録する暫定的な基準点として位置づけられている。なお、Zenodo に登録される本ノートの英語版も、ここで述べる原文照合翻訳法によって作成・調整されている。
また、本手法を文学テキストに適用した小さな実例として、『幕末余燼録』の一編「柱の白」の英訳版も、日本語原稿から同様の手順で英訳を行い、別途オンラインで公開している。
https://medium.com/@tsumugi-iori/the-white-on-the-pillar-from-bakumatsu-embers-record-59da83d46c60

ライセンスについて:
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