翻訳の仕事はAIでなくなる？未経験から目指す人の判断表と残る領域

こんにちは、Kredo Blog編集部です！翻訳の仕事は、AIで丸ごとなくなるとは見られていません。一般的な文書は「機械翻訳＋人の確認」に移り、専門分野の翻訳と訳文を確かめる仕事が残ります。

これから目指す人は、英語力に加えて「専門分野」と「機械翻訳の訳を直す力」をセットで考える必要があります。この記事では、未経験から目指す人の判断表、公的なデータ、人に残る領域、始め方を順に整理します。

この記事でわかること

翻訳の仕事はAIでなくなる？結論と未経験から目指す人の判断表

結論は、「なくなる」ではなく「仕事の中身が変わる」です。下訳（最初のおおまかな訳）を、人が一から作る場面は減っていきます。かわりに、機械翻訳の訳を確かめて仕上げる作業と、専門分野の翻訳が中心になります。

では、未経験からこれから目指してよいのでしょうか。次の5項目で、自分に当てはまる数を数えてみてください。

3つ以上当てはまるなら、今からでも目指す価値があります。2つ以下の人は、先に専門分野を1つ決めるところから始めると、遠回りになりません。この表は編集部が仕事の中身から整理した目安で、合否を決めるものではありません。

翻訳に限らず、英語を使う仕事全体へのAIの影響は、英語を使う仕事はAIでなくなる？職種別の影響と将来性の見分け方で職種別にまとめています。この記事では、翻訳にしぼって掘り下げます。

公的なデータでは翻訳の将来性はどう見られている？

日本と米国の公的な資料は、どちらも「AIで効率は上がるが、翻訳者の需要は残る」という見方です。以下は、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）と、米国労働統計局（BLS）の説明です（2026年10月時点）。

厚生労働省（job tag）：ポストエディットという仕事も生まれている

job tagの「翻訳者」のページは、AIについて次の3つのことを書いています。

同じページは、翻訳を「出版翻訳」と「産業翻訳」に分けています。業界全体では、契約書やマニュアルなどを訳す産業翻訳の仕事が圧倒的に多い、という説明です。

米国労働統計局（BLS）：雇用は2035年までに2%増の見通し

BLSの職業見通しハンドブックは、通訳者と翻訳者を1つの職業として扱っています。2025年の雇用は約73,900人で、2035年までに2%増える見通しです。伸びは全職業の平均よりゆるやかですが、減る見通しではありません。賃金の中央値は、年60,170ドルです（2025年5月）。

求人は、毎年平均で約6,000件が見込まれています。その多くは、ほかの職業に移る人や引退する人の入れ替わりによるものです。また、働く人の28%は自営です。

AIについては、翻訳者とローカライズ担当者の仕事を効率よくしている、と説明しています。そのうえで、多くの場合コンピューターは人の翻訳者に並ぶ仕事ができず、完全な自動化はできないとしています。

ただし、BLSの数字は米国のものです。日本の雇用の予測ではないので、「公的な機関も、すぐ消える仕事とは見ていない」という参考にとどめてください。

「機械翻訳＋人の確認」とは？ポストエディットで確かめる6つの点

ポストエディットは、機械翻訳が出した訳文を、人が確かめて直す作業です。一から訳す力に加えて、「ずれに気づいて直す力」が問われます。BLSも、機械翻訳が自動で作った文章を翻訳者が見直す工程を「post-editing」と説明しています。

国際規格もあります。ISO 18587:2017は、機械翻訳の出力を人が全面的に直す工程と、直す人に求められる力を定めた規格です（ISO、2026年10月時点。改訂の作業中）。規格があること自体が、この作業が専門の仕事として扱われていることを示しています。

では、人は何を確かめるのでしょうか。次の表は、編集部が整理した6つの点です。

直し方の感覚をつかむために、和文英訳の例を3つ挙げます。編集部が作った例で、特定の翻訳ソフトの出力ではありません。

真ん中の列の訳も文法は合っていますが、仕事の文書としては不自然だったり、意味が逆に伝わったりします。機械翻訳の訳は自然に読めるぶん、意味のずれを見落としやすい点に注意が必要です。原文と訳文を、1文ずつ見比べる根気が要ります。

AIに任されやすい翻訳・人に残る翻訳は？分野別の表

人に残りやすいのは、間違えたときの影響が大きい文書と、読み手の心を動かす文章です。次の表は、7つの分野を編集部が仕事の中身から整理したもので、統計による予測ではありません。

表を見ると、どの分野でも下訳はAIに任されやすくなっています。人に残るのは、右の列にある「判断」と「責任」の部分です。そのため、分野の知識がないと、右の列の仕事は引き受けにくくなります。

厚生労働省のjob tagも、産業翻訳は最先端の技術を扱う分野での需要が大きいと説明しています。専門知識を進んで取り入れる努力が欠かせない、とも書かれています。英語に何を組み合わせるかは、転職で英語力を活かすために必要な+αのスキル・資格5選も参考になります。

「AI翻訳で仕事がこない」と感じるのはなぜ？3つの理由と対策

仕事がこないと感じる背景には、頼まれる作業が「訳す」から「確かめる」に変わってきたことがあります。編集部が整理した理由と対策は、次の3つです。

3つに共通するのは、「英語ができる」だけを売りにすると、機械翻訳と比べられてしまうことです。比べられにくいのは、分野の知識と、訳文に責任を持つ姿勢です。

すでに仲介サイトや翻訳会社に登録している人は、プロフィールの1行目から見直しましょう。「英日翻訳」だけでなく、分野、文書の種類、ポストエディットに対応できることを書きます。頼む側が、任せる仕事を想像しやすくなります。

なお、依頼の件数や単価がどれだけ変わったかを示す公的な統計は、この記事では扱っていません。収入の見通しは、登録する翻訳会社や取引先に、分野ごとの条件を直接聞くのが確実です。

未経験から翻訳の仕事を目指す5ステップ

未経験から始めるなら、先に分野を決め、機械翻訳を直す練習をしてからトライアルを受けます。順番を逆にして、英語力だけで応募を始めると、選ばれにくくなります。

厚生労働省のjob tagは、翻訳者について入職にあたって特に資格や免許は必要とされないと説明しています。産業翻訳は、関連分野の実務経験者が多い仕事です。翻訳会社のトライアル（試験）の出来で、登録や発注が決まるのが一般的とも書かれています。最初は、下訳や比較的やさしい仕事から任されます。

この流れに機械翻訳への対応を加えたのが、次の5ステップです。

在宅で始めたい人に向けて、翻訳を含む在宅の仕事を英語を使う在宅の仕事10選で紹介しています。別の仕事と並行して始めると、収入が安定するまでの負担を減らせます。

語学力の示し方について、job tagは、検定やTOEICのスコアの提出を求められる場合があるとしています。資格が必須ではないぶん、トライアルの訳文そのものが評価の中心になります。

AIを道具として使う練習をするには？（KredoのAI留学の例）

機械翻訳の訳を直す側に回るには、AIに作らせて、自分で確かめて直す作業を毎日くり返すのが練習になります。独学でもできる練習です。ここでは練習の場の一例として、KredoのAI留学を、公式ページで確認できる範囲で紹介します。先にお伝えすると、翻訳者の養成課程ではありません。

翻訳を目指す人にとっての接点は、AIの使い方を英語で学ぶ点です。AIのグループ授業は英語で行われ、1クラスは3〜5人です。生成AIを使って文章や画像、アプリを作る課題に、4週間取り組みます。AIの出力をそのまま使わずに確かめる姿勢は、機械翻訳の訳を直す作業にも通じます。

一方で、次の4つのどれかに当てはまる人には合いません。

内容と費用の全体像は、AI留学とは？留学でAI（人工知能）を学ぶ方法・費用・向く人【2026年】にまとめています。自分の目的に合うか迷うときは、無料カウンセリングで相談できます。

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よくある質問

Q. 翻訳家に将来性はありますか？

A. あります。厚生労働省のjob tagも、今後も翻訳者に一定の需要が見込まれると説明しています（2026年10月時点）。ただし、将来性があるのは専門分野を持ち、機械翻訳の訳を直せる人です。一般的な文書を一から訳すだけの仕事は、減っていくと考えておきましょう。

Q. 未経験・在宅でも、翻訳の仕事は始められますか？

A. 始められます。資格や免許が必須の仕事ではないからです。ただ、産業翻訳は関連分野の実務経験者が多いので、自分の経験に近い分野を選ぶと有利です。最初は、翻訳会社のトライアルや小さな仕事で実績を作ります。

Q. ポストエディットは、ふつうの翻訳より簡単ですか？

A. 簡単とは言えません。自然に読める訳文の中から、意味のずれを見つける必要があるからです。直す人に求められる力は、国際規格（ISO 18587:2017）にも定められています。翻訳の力がある人ほど、速く正確に直せる作業です。

Q. 生成AIがあれば、翻訳者はいらなくなりますか？

A. そうは見られていません。米国労働統計局は、AIが翻訳の仕事を効率よくする一方で、完全な自動化はできないと説明しています。AIは翻訳者の代わりというより、翻訳者が使う道具になっています。

Q. 本の翻訳（出版翻訳）を目指すのは難しいですか？

A. 産業翻訳より、仕事の数は少なくなります。job tagは、出版社への持ち込み、コンテストへの応募、翻訳学校の紹介で仕事を得ると説明しています。学問的な知識や文学的な才能も求められる分野です。

まとめ

翻訳の仕事は、AIでなくなるのではなく、中身が変わっていきます。一般的な文書の下訳は機械翻訳に移り、人の仕事は「訳文を確かめて仕上げること」と「専門分野の翻訳」に寄っていきます。日本と米国の公的な資料も、翻訳者の需要は残るという見方です。

未経験から目指すなら、英語力・専門分野・機械翻訳を直す力の3つをそろえることを目標にしてください。判断表の5項目で自分の位置を確かめ、分野を1つ決めるところから始めます。

まずは今日、自分の分野の短い文章を機械翻訳にかけてみましょう。訳文を原文と見比べ、6つの点のどこにずれがあるかを探すと、最初の練習になります。

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