# General Translation Knowledge Base: 翻訳管理システム（TMS）とは？
URL: https://generaltranslation.com/ja/kb/what-is-a-translation-management-system.mdx
Docs index: https://generaltranslation.com/llms.txt
Description: 翻訳管理システム（TMS）とは、ソースコンテンツとその翻訳を保管し、翻訳メモリ、用語集、レビュー、機械翻訳、外部連携といった翻訳ワークフローを運用するソフトウェアです。翻訳メモリは、完全一致またはあいまい一致によって過去の翻訳を再利用します。代表的な例として Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartling、Transifex があります。
Category: ワークフローツール
Last updated: 2026-10-20
Authors: Kevin Wu, Jackie Chen
Published: 2026-10-20

TMS は、ソースコンテンツを書く人と、それを翻訳する人 (および翻訳エンジン) の間を仲介します。コンテンツはファイルや文字列として TMS に取り込まれ、TMS 内で翻訳・レビューされた後、対象言語ごとに出力されます。TMS 自体がアプリ内で何かをレンダリングすることはありません。それは i18nライブラリの役割です。

## Video

The video is narrated in English, with English captions.

[What is a translation management system (TMS)?](https://caxecubb9c64cezv.public.blob.vercel-storage.com/films/kb-what-is-a-translation-management-system.mp4) (51 秒)

A translation management system (TMS) is software that stores your source content and its translations and runs the translation workflow: translation memory, glossaries, review, machine translation, and integrations. Its translation memory reuses earlier translations by exact or fuzzy match. Crowdin, Lokalise, Phrase, Smartling, and Transifex are common examples. General Translation connects translation generation and review to code releases.

## TMS は何をするのか?

ほとんどの TMS プラットフォームは、共通の構成要素を組み合わせて作られています。

* **コンテンツリポジトリ。** 原文ファイルや個々の文字列を、ロケールごとの翻訳、バージョン、ステータス(未翻訳、翻訳済み、レビュー済み)とあわせて管理します。
* **翻訳メモリ(TM)。** 過去の翻訳元と訳文のペアを蓄積したデータベースです。[Microsoft の用語集](https://learn.microsoft.com/en-us/globalization/reference/glossary)によると、TM は完全一致または「ファジー」(類似)一致によって既存の翻訳を再利用します。これにより、繰り返し出現する文の一貫性が保たれ、コストも抑えられます。ツール間で TM を移行する際の標準形式は TMX です。
* **用語ベースまたは用語集。** 製品名、機能名、技術用語の承認済み訳語に加え、翻訳してはならない用語を管理します。用語ベースには TBX という専用の交換形式があります(Microsoft の[ローカライゼーションガイド](https://learn.microsoft.com/en-us/globalization/localization/localization)を参照)。
* **ワークフローとレビュー。** 翻訳、編集、校正などの工程を言語ごとに担当者へ割り当てます。エディターでは、翻訳元、TM の一致候補、用語集の用語を並べて表示しながら翻訳できます。
* **機械翻訳、AI、ベンダー連携。** 機械翻訳(MT)エンジンや大規模言語モデルによる事前翻訳に加え、人間の翻訳者を提供する言語サービスプロバイダーとも連携できます。
* **QA チェック。** プレースホルダーの欠落、文字数制限の超過、用語集違反、訳語の不統一を自動でチェックします。
* **外部連携。** CLI、API、そして Git ホスティングサービス、CMS、デザインツール向けのコネクターを通じて、コンテンツの取り込みと書き出しを行います。

## ソフトウェアプロジェクトにおけるTMSの仕組み

1. エンジニアがユーザー向けの文字列をキーごとにリソースファイル (JSON、YAML、`.strings`、`strings.xml`、PO) へ抽出し、i18nライブラリが実行時にそれらのファイルを読み込みます。
2. CLIまたはGitインテグレーションが原文ファイルをTMSにプッシュします。たとえばCrowdinのCLIでは、`crowdin.yml`で設定した`crowdin upload`がこれにあたります。
3. TMSはTMとMTエンジンまたはLLMを使って新しい文字列を事前翻訳し、翻訳者とレビュアーに割り当てます。
4. QAチェックが実行され、レビュアーが承認します。
5. 翻訳済みファイルは`crowdin download`、同期、またはプルリクエストによって戻され、アプリの次のリリースに含めて配信されます。

エンジニアが担当するのはステップ1、2、5の部分で、文言が変わるたびにこのサイクルが繰り返されます。

## 翻訳管理システムにはどのようなものがありますか？

各プラットフォームは、これらの基本機能を備えたうえで、それぞれ異なる点に力を入れています。

* **[Crowdin](https://crowdin.com/)** は自らを「AI-powered localization platform (AI搭載のローカライゼーションプラットフォーム) 」と称し、翻訳メモリ、用語集、組み込みのQAチェック、MTエンジン、翻訳会社との外部連携機能を備えています。
* **[Lokalise](https://lokalise.com/)** はWebアプリやモバイルアプリ、ゲームなどのデジタルコンテンツを対象としており、TMの適用、QAチェックの実行、承認ルーティングを自動化するワークフローを提供しています。
* **[Phrase](https://phrase.com/)** は、翻訳管理システムのPhrase TMSと、ソフトウェアローカライゼーション向けのPhrase Stringsを提供しています。
* **[Smartling](https://www.smartling.com/)** は自社のTMSを「all-in-one translation orchestration platform (オールインワンの翻訳オーケストレーションプラットフォーム) 」と称し、ソフトウェアに加えて人手による翻訳サービスも提供しています。
* **[Transifex](https://www.transifex.com/)** は、プロジェクト単位の[翻訳メモリ](https://help.transifex.com/en/articles/6224636-introduction-to-translation-memory)、用語集、そしてコードから文字列をプッシュするための[Transifex Native](https://developers.transifex.com/docs/native)を備えています。

[Weblate](/kb/general-translation-vs-weblate)、[Tolgee](/kb/general-translation-vs-tolgee)、[Locize](/kb/general-translation-vs-locize) といったオープンソースや開発者向けのツールも、これらと一部重なる領域をカバーしています。

## TMSはi18nライブラリや翻訳会社とどう違うのか？

ローカライゼーションの取り組みでは通常、この3つが担う役割すべてが必要になるため、混同されがちです。

|           | i18nライブラリ                      | TMS                                         | 言語サービスプロバイダー (LSP)            |
| --------- | ------------------------------ | ------------------------------------------- | ----------------------------- |
| 概要        | アプリ内のコード                       | ソフトウェアプラットフォーム                              | 翻訳者とプロジェクトマネージャーを抱える企業        |
| 例         | i18next、react-intl、next-intl   | Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartling、Transifex | 翻訳会社やフリーランス翻訳者                |
| 役割        | ロケールの選択、翻訳の読み込み、日付・数値・複数形の書式設定 | 文字列と翻訳の保存、翻訳ワークフローおよびレビューワークフローの実行          | コンテンツの翻訳とレビュー                 |
| 翻訳を生成するか？ | いいえ                            | MT、AI、または作業の割り振り先の人を通じて生成                   | はい (人が翻訳)                     |
| 利用者       | 開発者                            | ローカライゼーションマネージャー、翻訳者、レビュアー                  | ローカライゼーションマネージャー (ベンダーとして利用)  |

LSPは多くの場合、自社のTMS上で作業するか、独自のTMSを持ち込みます。Microsoftのローカライゼーションガイドでは、選択肢としてLSP、単一言語または多言語のベンダー、フリーランス翻訳者が挙げられています。

## TMS が必要な場合と不要な場合

次のような場合は TMS の導入を検討してください。

* 翻訳者や翻訳会社が CAT (コンピューター支援翻訳) エディターや再利用可能な翻訳メモリを必要としている。
* ベンダーとのやり取りに XLIFF や Office ドキュメントを使う、またはベンダーが特定のレビュー・承認ワークフローを求めている。
* ローカライゼーションマネージャーが、多数のコンテンツソース、ベンダー、リリーススケジュールを調整している。

次のような場合は、専用の TMS は不要かもしれません。

* 1～2 言語の少量のテキストであれば、チームメンバーがリポジトリ内で直接翻訳・レビューできる ([i18n の内製](/kb/general-translation-vs-in-house-i18n)を参照) 。
* チームに必要なフォーマット、用語管理、レビュー、配信を、既存の翻訳ワークフローですでにカバーできている。

リリース頻度が高い場合や、コンテンツをコードで管理している場合でも、TMS が選択肢から外れるわけではありません。TMS の Git 外部連携や CI 外部連携を使えば、配信を自動化できることもあります。ツールを選ぶ前に、残る手作業、必要な承認、ファイル形式、ベンダーとの外部連携を比較検討してください。

## General Translationの位置付け

General Translationは、翻訳の生成とレビューをコードのリリースと連動させたい開発者のための選択肢です。[`<T>`](/docs/react/reference/components/t)コンポーネントを使えば、JSX内の文言をそのまま記述しておけます。CLIがマークされた構造とコンテキスト注記を抽出してサービスに翻訳させ、ライブラリがその結果をレンダリングします。そのため、UIメッセージごとに翻訳元キーと説明を個別に管理する必要がありません。

既存のライブラリとレビュー済みのカタログをそのまま使い続けることもできます。[`npx gt upload`](/docs/cli/reference/commands/upload)は既存の翻訳をインポートし、[`npx gt translate`](/docs/cli/reference/commands/translate)は設定済みのリポジトリファイルの更新分を生成しつつ、一致する翻訳を再利用します。共有の[用語集とカスタムプロンプト](/docs/platform/dashboard/guides/defining-context-for-translations)でアプリとドキュメントの用語を統一でき、[ダッシュボードのエディター](/docs/platform/dashboard/guides/reviewing-translations)ではレビュー担当者がリリース前に文言を修正できます。

言語ベンダー、CATエディター、XLIFFでのやり取りを軸に作業を進める場合は、今でもTMSが有力な選択肢です。そのワークフローとGTのコードベースのアプローチのどちらを選ぶべきかについては、[General Translation vs. TMS](/kb/general-translation-vs-tms)を参照してください。エンジニアリング作業、文脈、配信、コストの観点から詳しく比較しています。

## 重要なポイント

* TMSはコンテンツと翻訳を一元管理し、翻訳作業全体を調整します。翻訳メモリ、用語ベース、レビューワークフロー、MTや翻訳ベンダーとのコネクタ、QAチェック、外部連携などの機能を備えています。
* よく比較されるプラットフォームは Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartling、Transifex です。いずれもTMSを中核に、AI翻訳と人間の翻訳者の手配を組み合わせて提供しています。
* i18nライブラリはアプリ内で翻訳をレンダリングし、TMSは翻訳の作成プロセスを管理し、LSPは翻訳者を提供します。
* General Translation は、コードから導出した文脈、翻訳の生成、レビューをリリースまで一貫してつなぎます。既存のカタログやライブラリをそのまま使い続けることも可能です。翻訳ベンダーとの調整やCATツールを使ったワークフローが中心となる場合は、TMSを選ぶとよいでしょう。

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