difference between transcription and translation: Explained

It’s easy to get these two mixed up, but the core difference is pretty straightforward. 文字起こし is all about turning spoken words into written text—all in the same language. On the other hand, translation is about taking content from one language and converting it into another.

こう考えてみてください。文字起こしは書面の記録を作成し、翻訳は二つの異なる言語の間に橋を架けるものです。

文字起こし vs 翻訳 簡単な比較

文字起こしと翻訳は、特にグローバルビジネスにおいては一緒に行われることが多いものの、本質的にはまったく異なる仕事であり、まったく別のスキルを必要とします。これを正しく理解し見極めることは、複数の地域や言語をまたいで事業を行うあらゆる企業にとって重要なポイントです。

コアプロセスの定義

Transcription is a single-language job. The entire focus is on accuracy—creating a word-for-word written version of what was said in an audio or video file. The person doing this, a transcriptionist, needs an incredible ear and a sharp eye for detail. If you're curious about this career, we have a detailed guide on what a transcriptionist job involves.

しかし、翻訳とは、意味こそがすべてである多言語プロセスです。書かれたものでも話されたものでも、内容を取り上げ、そのメッセージを新しい言語で正確に伝えることが求められます。これは単に単語を置き換えることではなく、正確に訳すために、文化、慣用表現、文脈を深く理解することが必要とされるのです。

This difference is reflected in their market sizes, too. The global transcription market was valued at around 21.01 billion** in 2022. In contrast, the much broader language services industry, which includes translation, was valued at a massive **60.68 billion. You can dig deeper into these industry trends and statistics.

これをより明確にするために、主な違いを簡単にまとめました。

主な違いの概要

この表は、文字起こしと翻訳の基本的な特徴を比較したハイレベルな概要を示しており、両者の違いがすぐにわかるようになっています。

究極的に言えば、文字起こしは文書化に関するものであり、翻訳はコミュニケーションに関するものです。どちらも不可欠ですが、まったく異なる問題を解決します。

コアワークフローとプロセスの比較

文字起こしと翻訳の違いを本当に理解するには、それぞれが実際にどのように行われているのかを見る必要があります。両者はまったく異なるプロセスに従っており、それぞれ独自の手順、課題、品質チェックがあって、最終的な成果を形作っています。

文字起こしは、話し言葉の音声から書かれたドキュメントへの、比較的まっすぐな変換プロセスです。すべては、会議や動画で話された内容を記録し、それをテキストに変換することから始まります。とてもシンプルな流れです。

しかし、その最初の原稿が最終版になることは決してありません。現実の世界は雑然としており、バックグラウンドノイズ、人が互いに話し被る状況、あるいは専門性の高い業界用語などが、どれほど優れた自動システムであっても簡単に誤作動させてしまうのです。

文字起こしワークフローの解説

文字起こしにおける本当の仕事は、クリーンアップの工程にあります。自動ツールや人間が最初のテキストを作成したあと、その文章を洗練させるために、人間の編集者が介入しなければなりません。この校正の段階で、正確さと読みやすさが確定されるのです。

標準的な文字起こしプロセスは、次のような流れになります。

This last step is absolutely essential for creating a document you can actually rely on. If you're curious about what a good transcript can do, it's worth checking out how transcripts can enhance video searchability and content workflows.

翻訳ワークフローの全容

一方で翻訳は、まったく別種の存在です。はるかに多層的で、繊細なプロセスです。ただ単語を入れ替えるだけではなく、まったく新しい読者に向けて、その読者固有の文化的背景ごと意味を組み立て直す作業なのです。

The journey starts with a source text, which is often a completed transcript. The translator's first job isn't to translate but to understand—to fully absorb the message, tone, and any subtle cultural cues.

ここからが面白いところです。ある国で大ヒットするマーケティングスローガンも、そのまま直訳してしまうと、別の国ではまったく響かなかったり、最悪の場合は不快感を与えてしまうことさえあります。

最後に、翻訳されたテキストは通常、2人目のネイティブスピーカーによって入念にチェックされます。これは単なるスペルチェックではなく、最終的な文章が正確で自然であり、元の意図やニュアンスをきちんと捉えているかを確認するための品質管理のステップです。 このような深く多段階のプロセスこそが、両者をはっきりと分ける点です。一方は「記録」を作るのに対し、もう一方は文化と文化の間に「橋」をかけるのです。

AI が各分野をそれぞれ違う形で変えている理由

AIが物事を大きく変えている様子を見ると、文字起こしと翻訳はまったく違う2つの物語を語っていることがわかります。文字起こしでは、重要なのは単一言語内でのスピードと正確さであり、これはAIが完全にやり遂げたタスクです。一方で翻訳には、文脈や文化、微妙なニュアンスへの深い理解が求められ、これはどんなテクノロジーにとってもはるかに高いハードルとなります。

AI's big win in transcription comes from Automatic Speech Recognition (ASR). Think of ASR as an engine trained on countless hours of audio, learning to turn spoken words into written text in the blink of an eye. This has completely flipped the script, turning what used to be a tedious, manual job into a streamlined, automated process. The main goal here is simple: recognize sounds, figure out who’s talking, and spit out a word-for-word record.

The economic impact of this efficiency is massive. The AI-powered transcription market is expected to rocket from 21.01 billion** in 2022 to around **35.8 billion by 2032. If you want to dive deeper into how this works, check out our complete guide to automated meeting transcription.

翻訳におけるAI：より深い課題

In the world of translation, the game-changer is Neural Machine Translation (NMT). This isn't just a word-for-word swap like old translation tools. NMT models look at entire sentences to get a feel for grammar, context, and what the speaker actually means. The result is a much more natural and fluent translation.

それでも、この仕事は本質的により難しいものです。機械は単に単語を翻訳するだけでは足りず、その文化的な重みや慣用的な癖まで理解する必要があります。そのレベルのニュアンスは、ほとんど常に人間の専門家がいてはじめて、十分に正確に扱うことができます。目標は単に言葉を置き換えることではなく、アイデアを本当に伝えることなのです。

As you’d expect, the demand for better cross-language communication is driving major growth. The machine translation market was pegged at about 9 billion** in 2024 and is projected to hit **23.53 billion by 2032. You can learn more about the trends driving this growth.

At the end of the day, the difference is crystal clear. For transcription, AI is a workhorse, cranking out accurate raw material at an incredible pace. For translation, it’s more like a brilliant assistant, helping a human expert navigate the delicate art of carrying meaning from one culture to another. Zooming out, it's fascinating to see how broader content creation automation strategies powered by AI are changing how we all communicate.

ビジネス会議に最適なサービスの選び方

Deciding between transcription and translation for a business meeting really just boils down to one simple question: do you need to document what was said, or do you need to bridge a language gap? That’s it. Your answer will point you directly to the right service, ensuring everyone is on the same page and the meeting actually accomplishes something.

こう考えてみてください。文字起こしとは、会話を元の言語のまま、一言一句そのまま書き起こした記録を作成することです。これは社内ドキュメント向けには最適なツールで、例えば、チームミーティング、法的な証言録取、参加者全員が同じ言語を話すトレーニングセッションなどに使われます。最終的な目的は、記録用やコンプライアンス対応、あるいは後から参照するための、わかりやすく検索可能なテキストファイルを作成することです。

Translation, on the other hand, is your go-to when you have people in the room who don't speak the same language. It's the process of converting speech from one language into another, making sure the original meaning and cultural nuances stay intact. This is absolutely critical for international sales calls, global town halls, or any situation where understanding hinges on breaking down linguistic barriers. Don’t underestimate its power; a staggering 76% of global consumers say they prefer to buy products with information in their own language. You can dig into more stats about how localization impacts sales at Sonix.ai.

以下のインフォグラフィックは、各サービスの異なる目的に対してAIがどう取り組んでいるかを的確に表しています――文字起こしでは速度と正確さ、翻訳では意味と文脈が重視されています。

ご覧のとおり、文字起こしにおけるAIの役割は、音声からテキストをできるだけ速く生成することです。翻訳では、AIははるかに難しい作業を担っています。異なる言語間で文脈や意味を解釈しなければならないからです。

シナリオベースのおすすめ

実践的に考えてみましょう。この選択をさらに分かりやすくするために、どちらを選ぶべきかが分かる、いくつかの実際のビジネスシナリオを紹介します。ここで正しく判断できるかどうかは、会議が参加者全員にとってどれだけ有用でアクセスしやすいかに直結します。

サービスを会議の目標にマッチさせる

あなたの具体的な会議ニーズを適切なソリューションに結びつけるために、クイックリファレンステーブルを用意しました。これは、主な目的に基づいて正しい選択をするのに役立つ、分かりやすいガイドです。

会議タイプ別のサービス推奨

最終的には、会議の目的に合わせて選択することが最も重要です。正しく選べば、コミュニケーションを効果的にし、会議の成果を確かなものにできます。

主要なAI文字起こし・翻訳ツールの概要

適切なAIツールを選ぶということは、マーケティング用の誇大広告を見抜き、実際に自分に何をしてくれるのかに焦点を当てることです。各用途向けに設計されたツールを見てみると、文字起こしと翻訳の違いははっきりと理解できます。前者は一つの言語で話されたすべての言葉を正確に記録することに特化している一方で、後者は二つの異なる言語間で意味を損なわずに伝えるという厄介な世界を相手にしています。

When you’re looking at transcription tools, you care about accuracy, especially with different accents. You need to know who said what (speaker identification), and you want it to play nice with your meeting software like Zoom or Microsoft Teams. For translation, the game changes. It’s all about whether the tool gets the context right, how many languages it supports, and if it can handle a huge document or a live conversation without falling apart.

AI文字起こしサービスで注目すべきポイント

文字起こしツールの目的は、何時間も編集に時間をかけなくても済む、きれいで信頼できるテキストファイルを得ることです。最高のツールにはそれぞれ得意分野があるので、日常的に何に使うかを考えて選びましょう。

ここにいくつかの主力どころがあります：

So, which one is for you? If your team just needs fast, searchable meeting notes, Otter.ai is a fantastic choice. But if that transcript is going to be the foundation for a global marketing campaign, you’ll want the human-verified accuracy that Rev provides. For a deeper dive, check out our guide on the 12 best AI transcription software options for 2025.

AI翻訳サービスで注目すべきポイント

翻訳ツールで重要なのは、意味とニュアンスを損なわないことです。単純に単語を一対一で置き換えるだけではうまくいきません。優れたツールは文脈を理解し、人が実際に書いたように聞こえる訳文を生み出します。

ここに有力な候補をいくつかご紹介します。

社内向けの簡単なメールなら、Google 翻訳で十分に用が足ります。ですが、新しいオーディエンス向けにウェブサイトのコピーやマーケティング資料を翻訳するなら、DeepL のようなツールが持つ微妙なニュアンスが必要になります。結局のところ重要なのは、とてもシンプルな問いです。単に「理解できればよい」のか、それとも「プロフェッショナルに伝える必要がある」のか？

グローバルなコンテンツワークフローの構築

文字起こしと翻訳の違いを理解することは、単なる定義の話ではありません。賢く効果的なグローバルコミュニケーション戦略を構築することにつながります。これら二つのサービスは競合関係ではなく、パートナーです。どんな言語であっても、あなたのメッセージが明確で一貫して伝わるようにする、一つの強力なプロセスにおける二つの不可欠なステップだと考えてください。

優れた多言語コンテンツへの道は、常に高品質な文字起こしから始まります。録画されたチームミーティングであれ、公開ウェビナーであれ、新しいマーケティング動画であれ、最初に行うべきことは、その音声をクリーンで正確なテキストファイルに変換することです。これこそが、文字起こしが担う重要な役割です。

しっかりとした土台づくりから始める

この最初の文字起こしは、あなたの「唯一の信頼できる情報源」として機能します。これは、元の言語で話された内容をそのまま記録したものです。ただし、現実的に考えると、生のAI文字起こしが完璧であることはほとんどありません。聞き間違えた単語やおかしな句読点、混乱した話者ラベルが含まれていることがあります。1語でも翻訳を始める前に、人間がそのドキュメントを確認し、編集する必要があります。

重要なコンテンツに対しては、この編集ステップは絶対に省略できません。ここで専門用語を修正し、ブランド名を正しく整え、会話の内容がきちんと理解できるようにします。まずソーステキストを最終確定させることで、その後の作業の土台となる検証済みの基盤を作り出せるのです。

翻訳へのシームレスな引き継ぎ

Once you have a polished, approved transcript, it's ready for the next stage. This clean document is handed off to your translators, who can now focus on what they do best: adapting the meaning and nuance for a new audience. They won't be left guessing what a speaker really meant or trying to work from a garbled text.

This two-step workflow—transcribe first, then translate—is your best defense against errors spreading through your international content. It makes the entire process more efficient and ensures the final translations are accurate, culturally on-point, and true to your original message. It’s simply the most reliable way to scale your communications and make sure your message connects, every single time.

よくある質問

まだいくつか疑問が頭の中を飛び回っているかもしれません。ここでは、多くの人が自分のミーティングコンテンツをどう扱うのが一番良いか考えるときによく出てくる代表的な質問に答えていきましょう。

1つのAIツールで文字起こしと翻訳は両方できる？

Yes, many modern platforms can handle both, but it's rarely a single, seamless process. Think of it as a two-step dance. First, the tool’s transcription engine turns the audio into text in the original language. Then, a separate translation engine takes that text and converts it into another language.

厄介なのは、あるツールは文字起こしは驚くほど優れているのに翻訳はイマイチだったり、あるいはその逆だったりすることです。品質が自分の基準を満たしているか確認するには、両方の機能をそれぞれ別々にテストする必要があります。

最新のAIツールがあっても、人によるレビューはまだ必要ですか？

何か重要なことに関して？もちろんです。

With transcription, a human is crucial for catching those tricky industry-specific terms, correctly identifying who said what, and cleaning up the punctuation. AI gets you 90% of the way there, but a person provides that final polish, especially if the audio quality isn't perfect.

When it comes to translation, human oversight is even more critical. AI often fumbles with cultural nuances, brand voice, and idioms—the very things that make communication feel authentic. It can translate the words, but it often misses the meaning.