【2026年最新】AI翻訳ツール徹底比較：DeepL・Google翻訳・ChatGPT翻訳の精度と使い分け

import deepl

translator = deepl.Translator("YOUR_AUTH_KEY")

# 基本的な翻訳
result = translator.translate_text(
    "本日の会議資料を添付いたします。ご確認のほどよろしくお願いいたします。",
    source_lang="JA",
    target_lang="EN-US"
)
print(result.text)

# 用語集を使った翻訳
glossary = translator.create_glossary(
    "IT用語集",
    source_lang="JA",
    target_lang="EN-US",
    entries={
        "機械学習": "machine learning",
        "深層学習": "deep learning",
        "推論": "inference",
        "特徴量": "feature"
    }
)

result = translator.translate_text(
    "機械学習モデルの推論パイプラインを構築しました。",
    source_lang="JA",
    target_lang="EN-US",
    glossary=glossary
)

from google.cloud import translate_v2 as translate

client = translate.Client()

# 基本的な翻訳
result = client.translate(
    "PostgreSQLのパフォーマンスチューニングについて解説します。",
    target_language="en",
    source_language="ja"
)
print(result["translatedText"])

# バッチ翻訳
texts = [
    "AIモデルの推論を最適化する方法",
    "データベースのインデックス設計",
    "マイクロサービスアーキテクチャの実践"
]

results = client.translate(texts, target_language="en")
for result in results:
    print(f"{result['input']} -> {result['translatedText']}")

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def translate_with_context(text, source_lang="日本語", target_lang="英語",
                           tone="professional", domain="technology"):
    """コンテキストを指定した高品質翻訳"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.3,
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": f"""あなたはプロの翻訳者です。
                以下の条件で翻訳してください：
                - 翻訳元言語: {source_lang}
                - 翻訳先言語: {target_lang}
                - トーン: {tone}
                - 専門分野: {domain}
                - 原文のニュアンスと意図を正確に保持すること
                - 翻訳先言語として自然な表現を使用すること
                - 専門用語は業界標準の訳語を使用すること"""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"以下のテキストを翻訳してください：\n\n{text}"
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 使用例
translated = translate_with_context(
    "本システムは、エッジデバイス上でリアルタイム推論を行うことで、"
    "クラウドへの通信遅延を最小化し、プライバシーを保護します。",
    tone="technical",
    domain="AI/IoT"
)
print(translated)

{
  "name": "Multi-tool Translation Pipeline",
  "nodes": [
    {
      "name": "Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "parameters": {
        "path": "translate",
        "method": "POST"
      }
    },
    {
      "name": "Route by Content Type",
      "type": "n8n-nodes-base.switch",
      "parameters": {
        "rules": [
          { "value": "technical", "output": 0 },
          { "value": "marketing", "output": 1 },
          { "value": "general", "output": 2 }
        ]
      }
    },
    {
      "name": "DeepL - Technical",
      "type": "n8n-nodes-base.deepl"
    },
    {
      "name": "ChatGPT - Marketing",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi"
    },
    {
      "name": "Google - General",
      "type": "n8n-nodes-base.googleTranslate"
    }
  ]
}