ChatGPTの翻訳の使い方｜業務での活用とDeepL・Google翻訳との使い分け【2026年版】

#ChatGPT #業務効率化

公開日

2026.07.27

ChatGPTの翻訳の使い方｜業務での活用とDeepL・Google翻訳との使い分け【2026年版】

海外の取引先に英文メールを返す。英語の製品資料を社内で共有する前に要点をつかむ。日々の業務には、こうした「ちょっとした翻訳」がいくつも紛れ込んでいます。

ChatGPTはプロンプト（指示文）を書けば翻訳にも使うことができ、最近は翻訳に特化したページも登場しています。この記事では、ChatGPTでの翻訳のやり方と業務での使いどころ、DeepLやGoogle翻訳との違い、精度を上げる方法、料金までを整理します。法人で安心して使うために確認したい点も合わせて取り上げます。

※デロイトトーマツミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

ChatGPTの翻訳でできること

ChatGPTで翻訳する方法は2つあります。ふだんのチャット画面で指示する方法と、翻訳に特化したページを使う方法です。まずはそれぞれの使い方と、扱える入力の形式を確認します。

通常のチャットで翻訳する

シンプルなのは、チャット画面に「次の文章を日本語に訳してください」と書いて原文を貼り付ける方法です。原文を「===」などで囲むと、どこからどこまでが訳す対象かが伝わりやすくなります。文書の種類や想定する読み手を添えると、語彙やトーンがその用途に寄っていきます。

参考例

原文を用意せずに使うこともできます。「日本のビジネスメールで使う結びの定型文を英語にして」と頼めば、原文なしでも訳例を返します。長い文章を要約しながら訳す、訳と同時に重要な用語を抜き出す、といった作業を一度の指示でまとめて頼めるのが、翻訳だけのツールとの違いです。

たとえば英文メールなら、「次のメールを日本語に訳し、要点を3行でまとめて」と一度に頼めます。訳と要約を別々に用意せずに済みます。

翻訳専用のChatGPT Translate

OpenAIは、翻訳に特化したページ「ChatGPT Translate」を公開しています。左右に原文と訳文が並ぶ画面で、文脈やトーン、慣用表現をふまえた訳文を返し、ビジネス調・カジュアル・子ども向けといった指定にも対応します。

このページの特徴は、訳して終わりではなく、続けて言い換えや別案を頼める点にあります。最初からやり直さずに対話で訳文を作り込めるのが、従来の翻訳ツールと異なるところです。対応言語は40以上で、ログインなしでも利用できます。

翻訳専用ページは手早く訳すのに向き、長い指示や用語集を渡して作り込むなら通常のチャットが向きます。短い文をその場で訳すか、条件を細かく指定して仕上げるかで使い分けます。看板やメニューを撮って訳すような外出先の用途には、スマホが便利です。

出典：ChatGPT Translate – OpenAI

翻訳できる入力の形式

ChatGPTで翻訳できるのは、入力した文章だけではありません。公式ページでは、次の形式に対応するとしています。

テキスト：入力・貼り付けした文章をその場で翻訳する
ファイル：PDF・Word（DOCX）・PowerPoint（PPTX）などを読み込ませて翻訳する
画像：看板やメニュー、資料のスクリーンショットを撮って翻訳する
音声：話しかけた内容を翻訳する

業務では、英語のPDF資料をそのまま読み込ませて要点を和訳する、といった使い方が現実的です。画像や音声の翻訳は対象や時期によって挙動が変わることがあるため、重要な文書ではテキストを直接貼り付けるほうが確実です。いずれの場合も、訳文を原本と突き合わせて確認する前提で使います。

出典：ChatGPT Translate – OpenAI

長い文章や大量の翻訳

長い文章を一度に貼り付けると、途中で切れたり質が落ちたりすることがあります。章や見出しごとに分けて渡し、用語や文体の指定をそろえておくと安定します。文書全体を訳すときは、前述のファイル読み込みを使う方法もおすすめです。

定型の文章を大量に、自動で訳したい場合は、画面ではなくAPI（外部のプログラムから呼び出す仕組み）を使う方法もあります。ただしAPIは開発の手間がかかるため、まずは画面で試して必要な条件を固めてから検討すると無駄がありません。

業務での翻訳の活用場面

翻訳は、特定の部署だけでなくさまざまな業務にまたがって発生します。ここでは推進担当者が自部門に当てはめやすいよう、具体的な場面に分けて示します。機能の説明よりも、実際に使う場面が浮かぶことを優先しました。

メール：英文メールを貼り付けると下訳ができ、「丁寧なビジネス英語で」「相手は初対面の取引先」と添えると敬意の度合いまで整う
資料・ドキュメント：英語の製品資料やPDFを読み込ませ、要点の和訳や、社内向けの分かりやすい言い換えを依頼できる
議事録：英語混じりの会議メモを貼り付け、決定事項と宿題を整理した日本語の議事録に整える
マニュアル・規程：既存の機械翻訳の訳文を渡し、「主語のYouを使わない」など社内の表記ルールに沿って書き換える
多言語の下訳：告知文やサイトの文面を複数言語のたたき台にして、各国の担当者の確認に回す

資料の要点把握なら、英語のPDFを読み込ませて「日本語で、結論・根拠・次のアクションの3点にまとめて」と頼むと、会議前の下調べが速くなります。全文を訳すより、必要な部分だけを先に押さえることができます。

メールの返信なら、相手の文面を貼り付けて「この内容に、納期を1週間延ばしたい旨の返信を丁寧な英語で」と頼むと、下書きまで一気に進みます。やり取りの往復が減ります。

部門ごとに見ると、使いどころはさらにはっきりします。下の表は代表的な例です。

部門	翻訳の使いどころ
営業	海外顧客へのメール・提案書の下訳、先方資料の要点把握
情報システム	海外ベンダーのドキュメントや問い合わせの和訳
人事・総務	海外拠点向けの案内文や社内規程の多言語化
広報・マーケティング	プレスリリースや告知文の多言語のたたき台づくり
開発	海外ライブラリの説明やエラーメッセージの読解

進め方としては、影響の小さい下訳から試し、慣れてきたら資料や議事録に広げるのが無理のない順番です。たとえば議事録なら、英語の文字起こしを貼り付けて「決定事項・担当・期限の3点で表にして」と頼むと、そのまま共有できる形に近づきます。

社外に出す文章や契約に関わる文章は、訳文をそのまま使わず人がチェックする前提で運用します。最初に「どの文章なら任せ、どの文章は必ず確認するか」を決めておくと、現場が迷いにくくなります。

ChatGPTとDeepL・Google翻訳の違いと使い分け

翻訳ツールにはそれぞれ得意分野があります。ChatGPTは対話で訳文を作り込むこと、DeepLは書式を保った文書翻訳、Google翻訳は対応言語の広さに強みがあります。主要な軸で並べると次のようになります。

項目	ChatGPT	DeepL	Google翻訳
得意なこと	対話で文脈・トーンを作り込む	自然な訳文・書式を保った文書翻訳	対応言語の広さ・手軽さ
対応言語の傾向	翻訳専用ページで40以上	100以上	100以上
ファイル・画像・サイト	ファイル・画像・音声に対応	DOCX・PPTX・PDFなどの文書、書式を保持	文書（10MBまで）・サイトの翻訳
トーンや文脈の指定	自然文の指示で柔軟に調整	フォーマル・カジュアルの切り替え、用語集	主に直訳寄り
料金の目安	無料版あり・有料は後述	無料版あり	無料

※対応状況は2026年6月時点の各社公開情報にもとづく目安です。仕様は変わるため、利用前に各社公式の最新情報を確認してください。

DeepLは、ドキュメントを丸ごと訳しても元の書式やレイアウトを保ち、用語集やフォーマル・カジュアルの切り替えに対応します。有料プランの入力データはモデルの学習に使われず、ISO 27001やSOC 2 Type IIなどの認証を取得しており、プランによってはデータの処理地域を指定できます。

Google翻訳は、Word・PDF・PowerPoint・Excelの文書翻訳（10MBまで、PDFは300ページまで）やウェブサイトの翻訳に対応し、2024年には110言語を追加しています。手軽さと言語の広さが強みで、めずらしい言語の下訳や、サイトをざっと読むときに向いています。

翻訳の精度は、言語の組み合わせや文脈によってばらつきます。英語のように情報量の多い言語との組み合わせは比較的安定し、使用例の少ない言語では精度が下がりやすくなります。重要な文書ほど、精度が一定でない前提で確認の手間を要します。

使い分けの目安は、求めるものによって分かれます。次の整理が出発点になります。

手軽に下訳したい・めずらしい言語：Google翻訳
自然な訳文で文書を書式ごと訳したい：DeepL
相手や用途に合わせてトーンを整えたい・相談しながら仕上げたい：ChatGPT
機密文書を社内ルールのもとで扱いたい：データの扱いを管理できる法人向けの仕組み

実務では、機械翻訳で下訳を作り、ChatGPTでトーンや用語を整える、という組み合わせも有効です。大量のページを継続的に翻訳する、訳の履歴や用語を組織で共有するといった運用には、ChatGPT単体では対応が困難になります。こうした継続的な翻訳業務では、翻訳に特化したツールや、管理機能を備えた基盤と組み合わせます。

ChatGPTの強みは、訳した後に相手や場面に合わせて整え直せる点にあります。DeepLは長い文書を自然な訳文で、書式を保ったまま処理するのが得意です。Google翻訳は、対応言語の広さと操作のしやすさで、その場の理解に役立ちます。

料金の面では、Google翻訳は無料で使え、DeepLとChatGPTは無料版に制限があります。継続して大量に使うなら、各ツールの有料プランやAPIの費用も含めて比べます。

出典：AI document translation – DeepL ／ DeepL infrastructure and data protection – DeepL Help Center ／ Translate documents & websites – Google Translate Help ／ More than 100 new languages – Google Translate Help ／ ChatGPT Translate – OpenAI

料金プランと翻訳に使えるモデル

ChatGPTで翻訳すること自体は無料でも始められます。そのうえで、扱う文章の機密性や使う頻度によって、適したプランは変わります。料金と始め方、翻訳に関わるデータの扱いを順に整理します。

無料で使えるか

翻訳だけなら、無料版や前述のChatGPT Translateで試せます。無料版はメッセージ数やアップロードに制限があり、使えるモデルも有料版より前の世代になります。まず使い勝手を確かめ、業務で日常的に使うなら有料プランを検討する、という順番が現実的です。

主なプランは次のとおりです。

プラン	1ユーザーあたりの月額	主な対象
Free	0ドル（無料）	個人・お試し
Go	8ドル（約1,280円）	個人・軽い利用
Plus	20ドル（約3,200円）	個人・本格利用
Business	年払い20ドル／月払い25ドル（約3,200〜4,000円・2名以上）	チーム・企業
Enterprise	要問い合わせ	大規模・高セキュリティ

※1ドル＝約160円で換算した2026年6月時点の目安です。価格やプラン構成は改定されるため、契約前に公式の最新情報を確認してください。

翻訳の頻度が低ければ、無料版やGoでも足ります。日常的に使い、機密文書も扱うならBusiness以上が現実的です。チームで使うなら、各自がPlusを契約するよりBusinessでまとめるほうが管理しやすくなります。

始め方は、公式サイトでプランを選び、メールアドレスで登録するだけです。チームで使うBusinessは2名から契約でき、管理画面でメンバーを追加します。支払いは主要なクレジットカードに対応し、Enterpriseは請求書払いなどに対応します。

出典：ChatGPT Pricing – OpenAI ／ What is ChatGPT Business? – OpenAI Help Center

翻訳に使えるモデルと機密データの扱い

ChatGPTの翻訳品質は、背後で動くモデルの世代に左右されます。OpenAIのリリースノートでは、GPT-5系の更新で翻訳を含む領域の改善が挙げられており、執筆時点の標準モデルはGPT-5.5です。モデルは入れ替わるため、品質を比べるときは「いつ時点の、どのモデルか」をそろえて確認します。

機密文書を訳す場合は、入力データが学習に使われるかどうかが分かれ目になります。法人向けのBusinessとEnterpriseは、初期設定で入力内容をモデルの学習に利用しません。

個人向けプランでは、初期設定のままだと入力が学習に使われる場合があり、設定から学習への利用を停止できます。社内で広く使う前に、どのプランを、どの設定で使うかを決めておくと安全です。複雑な文章では無料版と有料版で訳の質に差が出るため、重要な翻訳ほど新しいモデルを使えるプランが向きます。

出典：ChatGPT Release Notes – OpenAI Help Center ／ ChatGPT Pricing – OpenAI

社内の機密文書や顧客情報を翻訳する場合、料金だけでなく「入力データが学習に使われないか」「データがどこで処理されるか」「だれがどう使ったかを管理できるか」も選定の軸になります。これらが要件に含まれるとき、汎用ツールの初期設定では条件を満たしにくい場面があります。その選択肢として、当社は法人向けの「エクサベース AI」を提供しています。

エクサベース AIは、入力データをAIの学習に利用せず、データ処理を国内リージョンで完結し、用途に応じてGPT・Gemini・Claudeなどのモデルを使い分けられます。サービスの詳細は、エクサベース AIのサービスページからご確認いただけます。

翻訳の精度を上げるプロンプトと確認の進め方

ChatGPTの訳文の質は、指示の出し方で大きく変わります。そして、どれだけ指示を工夫しても、誤訳がゼロになるわけではありません。ここでは、精度を引き出すプロンプトの組み立て方と、誤訳を前提にした確認の進め方をまとめます。

精度を上げるプロンプトの組み立て方

訳文の質を左右するのは、背景情報をどれだけ渡すかです。次の5点を指示に含めると、用途に合った訳文になりやすくなります。

文書の種類：メール・契約書・マニュアルなど、何の文章かを伝える
想定する読み手：社外の取引先か、社内の同僚か、一般の利用者かを指定する
トーン：「丁寧なビジネス英語で」「だ・である調で」など文体を指定する
守ってほしい用語：訳語を固定したい用語の一覧（用語集）を渡す
原文の区切り：「#原文」「#ルール」のように見出しを付けて指示と原文を分ける

これらを反映すると、たとえば次のような指示になります。

次の#原文を、#条件に従って英語に翻訳してください。

#条件

・想定する読み手：初めて取引する海外の法人担当者

・トーン：丁寧なビジネス英語

・用語：「弊社」はour company、「貴社」はyour company で統一

・出力：訳文のみ

#原文

（ここに日本語の原文を貼り付け）

英語から日本語への翻訳は意味を取りやすい一方、日本語から英語への翻訳は相手の文化や敬意の度合いで表現が変わります。英訳のときは「相手との関係」や「フォーマルさ」を具体的に指定すると、過不足のない表現になりやすくなります。

断りのメールを英訳するなら、相手との関係と状況を添えます。

次の日本語を英語のビジネスメールにしてください。

・相手：取引を検討中の海外企業の担当者

・状況：今回は見送るが、関係は続けたい

・トーン：丁寧で、角が立たない表現

（ここに日本語の原文）

こう指定すると、直訳では出にくい角の立たない断り方に寄せられます。相手や状況を変えれば、同じ形で別の場面にも使えます。

用語集は、はじめから完璧に用意する必要はありません。原文を渡して「訳語をそろえたい用語を抜き出して、訳案を併記して」と頼めば、たたき台を作れます。

最初の訳文が硬いと感じたら、「もう少し柔らかく」「この一文だけ言い換えて」と続けて頼めます。一度で完成させようとせず対話で寄せていくのが、ChatGPTで質を上げるコツです。

誤訳を前提に確認の工程を組む

ChatGPTは、もっともらしいけれど誤った内容を出すことがあり、訳抜けや固有名詞の取り違えも起こります。専門分野や文化的なニュアンスを含む文章ほど、その影響は大きくなります。そのため、訳文をそのまま使うのではなく、確認の工程を業務に組み込みます。

実務では、次の流れで運用すると安定します。

下訳：ChatGPTで訳文のたたき台を作る
確認・修正：訳文を原文と突き合わせ、人が誤訳・訳抜けを直す
用語の統一：用語集や過去訳と照らして訳語をそろえる
確定：社外に出す文章は責任者が最終確認する

とくに数字・金額・固有名詞・日付は、訳の前後で必ず突き合わせます。訳文だけを見て判断しにくいときは、その訳文をもう一度もとの言語に訳し戻し、意味がずれていないかを確かめる方法があります。

確認の負担を減らすには、訳す前に原文側を整えるのも有効です。あいまいな主語や長すぎる一文を直しておくと、訳のぶれが小さくなります。

つまずきやすいのは、次のような点です。

長文での指示漏れ：文章が長いと、後半の指示が反映されにくい
用語のずれ：固有名詞や専門用語が、文脈に合わない訳になる
会話の引きずり：前のやり取りに影響され、訳文に余計な情報が混ざる

いずれも、文章を分ける・用語集を渡す・新しい会話で訳す、といった対処で減らせます。翻訳した文章を社内で共有するときは、元の言語の原文も一緒に残すと、後から確認しやすくなります。

この「人による確認」は省略できる工程ではありません。企業のAI翻訳に関する2026年の調査でも、品質管理に人の確認を欠かせないとする回答が約76%にのぼりました。

ここで紹介した使い方は、うまくいく前提で書いています。実際には、専門用語が並ぶ契約書や、言い回しに意味のあるマーケティング文では誤訳が残りやすく、確認なしで使うとかえって手戻りが生じます。ツールに任せきりにせず人が仕上げる工程まで含めて設計することで、はじめて翻訳の効率化が成果につながります。

出典：2026 AI Translation Report – Crowdin Blog

機密情報を含む翻訳での選択肢｜エクサベース AI

ここまで見てきた選定の軸を、汎用ツールで起こりやすい課題と当社サービスでできることに対応させると、次のように整理できます。

※2026年7月時点

翻訳での選定の軸	汎用ツールで起こりやすい課題	エクサベース AIでできること
機密データの扱い	初期設定では入力が学習に使われる場合がある	入力データをAIの学習に利用しない
データの保存場所	処理される場所を選べないことがある	データ処理を国内リージョンで完結
用語・品質の統一	訳語がぶれ、確認の手間がかかる	プロンプトテンプレートの提供（150以上）で訳のブレを抑える
利用状況の管理	だれがどう使ったかを把握しにくい	管理者による利用状況の把握・禁止ワード登録
定着	導入したものの使われない	導入から定着までを専門家が伴走支援