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i18next / next-intl / vue-i18n 用の JSON 翻訳を自動化する
なぜでしょうか？
まず、ベース言語でコンテンツを宣言します。
次にそれをコピーし、お気に入りのAIプロバイダーに送信し、翻訳を待ち、最後にすべてを /locales や /messages フォルダーに貼り付けます。
そしてこのプロセスを各ロケールや各ネームスペースごとに繰り返します。
コンテンツが変更されるたびに、同じ苦痛なループを繰り返すことになります。
JSONファイルが大きすぎる場合は、動作させるために分割しなければならないことさえあります。
この問題を解決するために、多くのチームはキー単位で課金されるローカリゼーションプラットフォームに頼りますが、大規模なプロジェクトではコストがかさみます。
私の意見では、翻訳そのものにはもはや本当の価値はありません。
2025年には、適切に設計されたスクリプトが、お気に入りのAIプロバイダーに接続されていれば、
より良く、より速く、より安く翻訳できるのです。
わざわざベンダーロックされたソリューションをテックスタックに追加する必要はありません。
それこそが Intlayer が目指しているものです。
お好みのAIモデルのコストで不足している翻訳を生成するスクリプトです。
💡 例: Intlayerのウェブサイト（100以上の英語ページ）に新しい言語を追加するのにかかった費用は、gpt-5-mini を使用しておよそ 4ドル。より大きなモデルは不要です。
試してみたいですか？リポジトリをクローンし、200件の未翻訳ロケールの1つでスクリプトを実行し、PRを送信してください。
Intlayerができること
- 自動テスト対応 – CLI、CI/CDパイプライン、さらにはユニットテスト内でもIntlayerを実行可能。
- 欠落翻訳の自動補完 – Intlayerは欠落した文字列を検出し、それだけを翻訳します。
- スマートチャンク化 – JSONが大きい場合、Intlayerが自動的に分割し、各部分を独立して翻訳します。
- 並列翻訳 – 数百のネームスペースを効率的に処理する並列化機能を内蔵。
- 堅牢なAI処理 – AIプロバイダーが一貫しない構造（文字列 vs オブジェクト）を返した場合、Intlayerは検出・再試行・修正を自動で行います。
- 自由な選択 – 任意のAIプロバイダー（openAI、Anthropic、DeepSeek、Google、Mistralなど）を自分のAPIキーで使用可能。
-> 詳細はこちら: Intlayer with next-i18next
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