【PDFが崩れない翻訳サービス】Readable徹底レビューと効果的な使い方

論文のPDF翻訳は、
多くの論文に触れる人にとって
非常にありがたいものですよね！

最新の翻訳技術は、
複雑な専門用語や多言語の文献を
理解する手助けとなります。

Chat-GPTの他にも
翻訳ツールは多様化しており、
例えば、有名どころだと

DeepLは文書ファイルを
直接翻訳する高精度なツールで、
31言語に対応しています。

また「みらい翻訳」は
Google Chromeの拡張機能として、
DeepLと同等の翻訳能力を提供します。

ただ、PDF翻訳にも
まだまだ課題が残っていて、
特に、レイアウトの崩れや
大きなファイルの取り扱いが
問題となっています。

結論：Readableは、レイアウト崩れがなく、概要を把握した後の詳細な読み込みに適しています。元のPDFと翻訳結果を並べて表示でき、印刷しての確認も便利です。専門分野では実用的な翻訳品質ですが、元の英語が難しい場合、翻訳の理解が難しくなることがあります。（その場合は日英の見開き出力で対応可能）翻訳速度は30〜40秒。大量の文書にはまずChat-GPTで概要をつかみ、Readableで詳細を確認するのがおすすめです。

本当に崩れないの？

これ…一番不安だったんですが、
杞憂でした…
スゴいです！
論文形式だと本当に整って出力されます！

著作権の関係で変換した論文を
直接お見せすることは難しいので、

今回は論文形式に近かった厚労省の
『日本で働こうとする外国人の皆さまへ』
というパンフレットを使って
どれくらい崩れないか
確認いただければと思います。

※画像はクリックで拡大できます。

99％は崩れないです！
改行もちゃんと認識しているので
読みやすいですよね！

少し画面から体を引いて
薄目で見てもらうと、かなり同じ文章量で
収めてくれているとわかります。

ちなみに出力する際に
英語と日本語を見開きで出力できるのも
本サービスの特徴の一つです。

印刷した際に元の文章を読みながら
確認するといった使い方ができるので、
紙媒体で印刷する必要がある場合は
重宝できます。

ただ完璧かというとそうではなく、
図に小さな英文が入っている場合は
読み逃すケースもあるみたいです。

以下の図表では
左下の四角内の文章翻訳を行っていません。
なので図の英文の認識には
課題が残っていそうです。

本文に関しては
ほぼ訳してくれる&崩れも無いと
言っていいです。

※画像はクリックで拡大できます。

翻訳の精度は？

次に翻訳の精度です。
翻訳結果が
何を言っているかわからなければ
意味がないですからね！

方法：PDFが公開されている３雑誌から
独断で選んだ3論文のメソット部を翻訳。
翻訳結果が分かりやすいか否か
Xで投票により調査。

翻訳の精度：結果

翻訳元として今回選んだ論分は
医学雑誌四天王のうち
３雑誌から独断で選びました！

それぞれの論文の
メソッド部を翻訳していきます。

NEJMでテスト

まずは四天王No. 1の呼び声も高い
NEJM！

翻訳したのはこちらの論文
Semaglutide and Cardiovascular Outcomes in Obesity without Diabetes

”In a multicenter, double-blind, randomized, placebo-controlled, event-driven superiority trial, we enrolled patients 45 years of age or older who had preexisting cardiovascular disease and a body-mass index (the weight in kilograms divided by the square of the height in meters) of 27 or greater but no history of diabetes. Patients were randomly assigned in a 1:1 ratio to receive once-weekly subcutaneous semaglutide at a dose of 2.4 mg or placebo. The primary cardiovascular end point was a composite of death from cardiovascular causes, nonfatal myocardial infarction, or nonfatal stroke in a time-to-first-event analysis. Safety was also assessed.”

引用：Semaglutide and Cardiovascular Outcomes in Obesity without Diabetes

”多施設共同二重盲検無作為化プラセボ対照イベント駆動型優越試験におい て、心血管疾患の既往があり、体格指数(体重(キログラム)÷身長(メート ル)の二乗)が27以上で糖尿病の既往がない45歳以上の患者を登録した。セ マグルチドの週1回の皮下投与を2.4mgまたはプラセボの投与に1:1の割合で 無作為に割り付けた。主要心血管系エンドポイントは、初回イベントまで の時間分析における心血管系原因による死亡、非致死性心筋梗塞、非致死 性脳卒中を複合的に評価することであった。安全性についても評価した。”

フォロワーの判断とチクチクの所管

以下文章は理解しやすいでしょうか？

”多施設共同二重盲検無作為化プラセボ対照イベント駆動型優越試験におい て、心血管疾患の既往があり、体格指数(体重(キログラム)÷身長(メート…

— チクチク@製薬ブログ (@mrnetinfo) November 20, 2023

閲覧用を除くと…

大体半々で
分かりやすい&分かりにくいが別れました！

論文特有の表現も多いので
こんなもんかな？

ただ、これは今回測定した
３論文の中では最良の値です。

よくアクセスする人だとわかるかと思いますが
NEJMは４雑誌の中で
最も英語が分かりやすい…適度に簡潔です。

おそらく編集のポシリーの違いでしょうが、
その簡易な英語の翻訳は
AIも、し易いのでしょう。

JAMAでテスト

続いてJAMAです。
余談ですが、JAMAは
１枚のスライドの論文紹介が
四天王最強だと思っています。

英語もNEJMに続いて読みやすい印象です。
まずは同様に原文を引用します。

“We used a random sample of 16 million patients (2006-2020) from the PharMetrics Plus database (IQVIA), a large health claims database that captures 93% of all outpatient prescriptions and physician diagnoses in the US through the International Classification of Diseases, Ninth Revision (ICD-9) or ICD-10. In our cohort study, we included new users of semaglutide or liraglutide, 2 main GLP-1 agonists, and the active comparator bupropion-naltrexone, a weight loss agent unrelated to GLP-1 agonists. Because semaglutide was marketed for weight loss after the study period (2021), we ensured all GLP-1 agonist and bupropionnaltrexone users had an obesity code in the 90 days prior or up to 30 days after cohort entry, excluding those with a diabetes or antidiabetic drug code.”

引用：Risk of Gastrointestinal Adverse Events Associated With Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists for Weight Loss

 PharMetrics Plusデータベース(IQVIA)から1600万 人の患者(2006-2020)を無作為に抽出し、全アウトカムの93 %をカバーする大規模な医療請求データベースを使用した。米国では、国際疾病分類第9版(ICD-9)またはICD-10を通 じて、患者の処方箋と医師の診断が行われた。今回のコ ホート研究では、GLP-1アゴニストであるセマグルチドま たはリラグルチドの新規ユーザー、GLP-1アゴニストとは 無関係の減量剤である活性比較薬ブプロピオン-ナルトレ キソンを対象としました。セマグルチドは試験期間(2021 年)以降に減量販売されたため、糖尿病や抗糖尿病薬のコ ードを持つユーザーを除き、すべてのGLP-1アゴニストお よびブプロピオナルトレキソン使用者がコホート登録前9 0日または最大30日に肥満コードを持つことを保証した。

フォロワーの判断とチクチクの所管

以下文章は理解しやすいでしょうか？

”PharMetrics Plusデータベース(IQVIA)から1600万 人の患者(2006-2020)を無作為に抽出し、全アウトカムの93 %をカバーする大規模な医療請求データベースを使用した。米国では、国際疾病分類第9版(ICD-9)またはICD-10を通…

— チクチク@製薬ブログ (@mrnetinfo) November 20, 2023

閲覧用を除くと…

NEJMと比べて読みにくいが多いですね！
ただちょっと堅っ苦しい表現は多いですが、
意味は伝わるな…という印象です。

当初の印象通りの結果です。

BMJでテスト

最後はBMJです。

”Our study population is described elsewhere.12 13 In brief, we conducted a prospective cohort study with follow-up from 1 January 2007 to 31 December 2018 of KPNC members who were eligible by age for live zoster vaccine. Vaccine eligibility was based on US licensure dates for people aged 60 years or older (25 May 2006, with study entry starting 1 January 2007) and for people aged 50-59 years (24 March 2011). We restricted study entry to people with continuous membership since becoming eligible by age for live zoster vaccine. We excluded individuals who received live zoster vaccine before study entry, or who had an HZ diagnosis in the year before study entry. We followed study participants until the first occurrence of: HZ diagnosis, disenrollment from the health plan, a second dose of live zoster vaccine, receipt of recombinant zoster vaccine, death, or end of study (31 December 2018).”

引用：Effectiveness of the live zoster vaccine during the 10 years following vaccination: real world cohort study using electronic health records

調査対象者は、別項: 1213 簡潔に、生体帯状疱疹ワクチン の年齢別対象者であるKPNC会員を対象に、2007年1月1日か ら2018年12月31日までのフォローアップを伴う前向きコホ ート研究を実施した。ワクチンの接種資格は、60歳以上(2006年5月25日 、試験開始:2007年1月1日)および50～59歳(2011 年3月24日)の米国免許取得日に基づいています。 ライブ帯状疱疹ワクチンの年齢別対象となり、継 続的に加入している人に限定して研究を行った。 試験開始前に生体帯状疱疹ワクチンを接種した人 、試験開始前の 1 年間に HZ 診断を受けた人は 除外した。の初発まで研究参加者を追跡調査した 。HZ診断、健康計画からの脱落、ライブ帯状疱疹 ワクチンの2回目の接種、遺伝子組換え帯状疱疹 ワクチンの接種、死亡、試験終了(2018年12月31 日)まで追跡調査対象者を追跡調査した。

フォロワーの判断とチクチクの所管

以下文章は理解しやすいでしょうか？

”調査対象者は、別項: 1213 簡潔に、生体帯状疱疹ワクチン の年齢別対象者であるKPNC会員を対象に、2007年1月1日か ら2018年12月31日までのフォローアップを伴う前向きコホ ート研究を実施した。ワクチンの接種資格は、60歳以上(2006年5月25日…

— チクチク@製薬ブログ (@mrnetinfo) November 20, 2023

閲覧用を除くと…

うん…分かりにくいですね！
フォロワーの皆さんの評価もよくないです。
85％がわからないのは相当です…

医薬品に触れていて事前知識のあるなら
文章を理解することができますが、

完全な別分野だと
かなり厳しいのではないでしょうか？

ライブ帯状疱疹、生体帯状疱疹、HZと
帯状疱疹の表記の揺れも目立ちます…

３記事訳しての印象ですがやはり
簡単な英語は訳しやすく、
難しく修飾の多い英語は
難しい日本語で出力してきます。

このあたりはAIの学習で改善しそうなので
今後に期待です。

どれくらいの時間で変換できる？

最後に翻訳にかかった時間を測定します！
結論からいうと
平均40秒で作成されますが、
遅いと２分かかりました。

測定方法は前述の３論文と
追加で9論文用意して
計12論文の翻訳時間を測定しました。

ちなみに我が家の
楽天ひかり回線の速度は以下のとおりです。

我が家のUSEN GATE02によるスピードテストの結果

結果は以下のとおり…

雑誌名	PDFのページ数	翻訳時間(秒)
BMJ	8	25.07
BMJ	8	78.15
BMJ	10	25.86
BMJ	11	25.02
JAMA	3	120.5
JAMA	15	10.86
JAMA	3	6.93
JAMA	9	37.66
NEJM	12	76.26
NEJM	9	25.95
NEJM	11	22.22
NEJM	11	25.50

ちょっと分かりにくいので
雑誌ごとの平均値をグラフにすると…
大体どの雑誌も40秒前後。
ちなみに中央値は25秒前後です。

散布図でページ数との関係を見ても
関係はなさそうなので、通信速度とか
他の要因が関係してそう…

私の環境だと大体が25秒前後で、
遅くなる分も含めると
平均40秒で出力できそうです。

実用的な範囲ですね！

他サービスとの比較は？

最後に他サービスとの特徴と
料金比較を見ていきましょう！
実はReadableは類似のサービスの中では
最安値帯です。

これも大きな特徴ですね。

サービス名	特徴	料金
Wondershare「PDFelement」	PDF文書の作成、編集、変換、署名、注釈付けなどができるソフトウェア。OCR機能により、画像やスキャンしたPDFをテキストに変換できる。	14,800円/永続ライセンス 翻訳はProのみ
DeepL Pro	高品質な機械翻訳サービス。翻訳支援ツールとの連携やデータのセキュリティが強化されたプランがある。	1,000円〜（月額・プランにより異なる。ファイル数制限あり）
みらい翻訳	AIを用いた英語翻訳サービス。高精度かつスピーディーな翻訳ができる。無料のお試し翻訳もある。Googleの拡張機能は入れて損がない。	年額120,000円(税抜)〜（1ワード一円、12万ワードまで対応）
本格翻訳10	翻訳ソフトのロングセラー。NECの最新翻訳エンジンを搭載し、自然な翻訳を実現。オフライン翻訳も可能。	3,278円（ダウンロード版・Amazon）
本格翻訳10 Platinum	本格翻訳10の上位版。基本辞書に加えて、106分野の専門辞書を収録。仕事や勉強などより専門的な翻訳に役立つ。	21,780円（ダウンロード版・Amazon）
ChatGPT Plus	GPT-4の大規模なモデルを利用するAI自動対話ツール。高いパフォーマンスと品質の対話体験を提供。プラグインによる機能拡張やコードインタープリター機能もある。	20ドル（月額）
Readable	AIを用いたPDFファイルの翻訳ツール。PDFファイルをアップロードするだけで、すぐにレイアウトを保ったまま翻訳された文書を読むことができる。平均30秒というスピード翻訳が可能。	980円〜（月額・プランにより異なる）

最も近いものだと
DeepL Proの1,000円プランがありますが、
このプランでは月5ファイル翻訳という
制限がついています。

Readableは無制限です。
大量に使う場合はやはりコスパに優れます。

まとめ

レイアウトが崩れない
PDF翻訳サービスReadableの
忖度ない感想を紹介しました。

特に今回は

という4つの疑問を見ていきました！
使い方のイメージが湧いてきましたでしょうか？

結論：Readableは、レイアウト崩れがなく、概要を把握した後の詳細な読み込みに適しています。元のPDFと翻訳結果を並べて表示でき、印刷しての確認も便利です。専門分野では実用的な翻訳品質ですが、元の英語が難しい場合、翻訳の理解が難しくなることがあります。（その場合は日英の見開き出力で対応可能）翻訳速度は30〜40秒。大量の文書にはまずChat-GPTで概要をつかみ、Readableで詳細を確認するのがおすすめです。

特別特典

有料版Readable の無料トライアル期間が
１週間→５週間に伸びる
スベシャルコードです！

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試用には十分でしょう！

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