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目的

翻訳またはローカライズされたコンテンツを複数の品質基準で評価し、公開可能か、ネイティブスピーカーによるレビューが必要か、再翻訳が必要かを判断します。技術的な翻訳スコアリング（長さの比率、書式の保持、プレースホルダーの整合性、重要用語の一貫性）に加え、コンテンツ品質の評価、ブランドボイスの一貫性チェック、市場固有のコンプライアンス検証を組み合わせ、総合的な多言語品質スコアを算出します。

翻訳またはローカライズのワークフロー後、コンテンツを公開する前に品質を検証するため、このコマンドを使用してください。「問題なさそう」という主観的な判断に代わり、構造化された再現可能なスコアリング手法によって、自動翻訳でよく発生する問題（ブランドボイスの逸脱、書式の破損、翻訳禁止用語の欠落、対象市場でのコンプライアンス上の抜け、コンテンツの欠落や追加を示す長さの歪み）を検出します。総合スコアにより、公開・レビュー・再翻訳の分類が明確になり、チームは取るべき対応を正確に把握できます。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• 原文：翻訳元のテキストです。インラインテキスト、ファイルパス、または原文コンテンツの URL で指定します。翻訳の正確性をスコアリングする際の参照として使用します。技術的な翻訳スコアリングに必須です。省略した場合、コンテンツ品質、ブランドボイス、コンプライアンスの各基準のみがスコアリングされます
• 翻訳文：スコアリングする翻訳またはローカライズ済みのテキストです。インラインテキスト、ファイルパス、または URL で指定します。評価対象となる主要なコンテンツです。必須です
• 原文の言語：原文の言語コード（例：en-US、en-GB、de-DE）です。指定がない場合は、言語設定でブランドの主要言語が使用されます
• 翻訳先の言語：翻訳文の言語コード（例：de-DE、fr-FR、hi-IN、ja-JP）です。必須です。適用されるコンプライアンスルールと、参照する翻訳サービスのベンチマークを決定します
• 翻訳禁止用語（任意）：翻訳文に原文のまま含める必要がある特定の用語です。既定では、ブランドプロファイルの language.do_not_translate リストが使用されます。このスコアリング実行でブランドリストを補足する用語を追加できます
• コンテンツタイプ（任意）：スコアリング対象のコンテンツの種類です。blog、email、ad、landing_page、social、product_description、legal、technical を指定します。コンテンツ品質スコアの重み付けと、ブランドボイスの期待値に影響します。既定では、コンテンツの構造に基づいて自動検出されます

プロセス

1. ブランドコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を読み込み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ブランドボイスの各要素、対象市場向けのコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）、業界コンテキストを適用します。言語設定を読み込みます。特に、language.do_not_translate の翻訳禁止用語と、過去のスコアリング実行から得られた翻訳品質のベースラインを確認します。また、~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にガイドラインがあるか確認します。存在する場合は、すべての言語に適用される制限事項とボイス＆トーンのルールを読み込みます。~/.claude-marketing/sops/ に代理店の SOP があるか確認します。ブランドが設定されていない場合は、「先にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で続行します。
2. 技術的な翻訳スコアリングを実行する：元のコンテンツ、翻訳後のコンテンツ、ソース言語、ターゲット言語、翻訳禁止用語を指定して、language-router.py --action score を実行します。これにより、4 つのサブスコアが算出されます。長さの比率（翻訳後のコンテンツの長さと、その言語ペアで想定される長さを比較します。たとえば、language-router.py の EXPANSION_RATIOS テーブル（想定範囲の基準）によると、ドイツ語は英語より通常 10～35％長く、日本語は通常 20～50％短くなります。想定範囲からの逸脱は、コンテンツの欠落または追加を示します）、書式の保持（Markdown の構造、HTML タグ、{{first_name}} などのマージタグ、UTM パラメーター、リンク構造が翻訳後もそのまま維持されているかを確認します）、重要用語の一貫性（ブランドプロフィールのすべての翻訳禁止用語と追加指定された用語が、翻訳文に指定どおりに含まれているかを確認します）、プレースホルダーの完全性（すべての変数、テンプレートトークン、動的コンテンツマーカーが翻訳版に含まれ、正しい位置にあるかを確認します）。
3. コンテンツ品質評価を実行する：翻訳後のコンテンツのみを対象に eval-runner.py --action run-quick を実行し、ターゲット言語の独立したコンテンツとして採点します。構成の品質、ターゲット読者にとっての読みやすさ、完全性、一貫性を評価し、技術的には正確でもネイティブコンテンツとして不自然な翻訳を検出します。eval-runner は、翻訳されたコンテンツか、最初からその言語で作成されたコンテンツかにかかわらず、プラグインの標準的な品質評価項目に基づいて採点します。
4. ブランドボイスの一貫性を確認する：brand-voice-scorer.py --brand {slug} --text "{translated_content}" を実行し、翻訳後のコンテンツがブランドのボイスプロフィールにどの程度一致するか採点します。翻訳後もブランドボイスが保たれている必要があります。ブランドの核となる個性（フォーマルさ、活気、ユーモア、権威性）を維持しながら現地の期待に合わせ、すべての言語でブランドらしさが認識できる表現を目指します。元のコンテンツと同じボイス評価項目に基づいて翻訳後のコンテンツを採点し、翻訳によるボイスのずれを検出します。
5. 対象市場のコンプライアンスを確認する：ターゲット言語・地域コードに基づいて、skills/context-engine/compliance-rules.md から適用される規制要件を特定します。EU の言語では、GDPR に準拠した同意文言、Cookie の同意、消去権への言及を確認します。hi-IN およびその他のインドの言語では、DPDPA への準拠を確認します。pt-BR では LGPD、ko-KR では PIPA、ja-JP では APPI、en-US では適用される場合に CAN-SPAM および CCPA/CPRA を確認します。必要なコンプライアンス要素が翻訳後のコンテンツに含まれ、英語から単にコピーされただけでなく、正しくローカライズされていることを確認します。準拠、一部準拠（要素は含まれているものの、十分にローカライズされていない）、非準拠（必須要素が不足）のいずれかで採点します。
6. 多言語の総合スコアを算出する：4 つの評価項目について加重総合スコアを算出します。翻訳技術スコア（40％。翻訳の中核となる正確性を評価）、コンテンツ品質スコア（25％。ターゲット言語での読みやすさと構成の品質を評価）、ブランドボイススコア（20％。言語間のボイスの一貫性を評価）、コンプライアンススコア（15％。対象市場の規制要件への準拠を確認）です。各評価項目は 0～100 点で採点し、総合スコアは加重平均とします。元のコンテンツが提供されていない場合（技術的な翻訳スコアリングを省略する場合）は、重みを再配分します。コンテンツ品質 40％、ブランドボイス 35％、コンプライアンス 25％とします。
7. 結果を分類する：総合スコアに基づいて、明確な対応区分を割り当てます。85 以上：公開可能（コンテンツは対象市場の品質基準を満たしており、公開を妨げる問題はありません。公開ワークフローに進められます）、70～84：ネイティブスピーカーによるレビューを推奨（コンテンツは実用可能ですが、品質に不足があるため、公開前にネイティブスピーカーが確認・修正する必要があります。レビューが必要な具体的な問題を列挙します）、70 未満：再翻訳（コンテンツには、部分的な修正では対処できない重大な品質上の問題があります。問題点と、最も改善が必要な評価項目に関する具体的なガイダンスを添えて、再翻訳を推奨します）。
8. 改善案を提示する：基準を下回る評価項目（技術 < 85、コンテンツ品質 < 80、ブランドボイス < 75、コンプライアンス < 100）について、具体的で実行可能な改善案を提示します。技術的な問題については、具体的な問題を示します（例：「翻訳禁止用語の『BrandName Pro』が 3 行目で『BrandName Profi』に翻訳されています。『BrandName Pro』のまま表記する必要があります」）。ボイスの問題については、評価項目と該当するテキストを示します（例：「翻訳文のフォーマルさは 8 ですが、ブランドの目標値は 5 です。『Wir freuen uns, Ihnen mitzuteilen』を『Wir sind gespannt, euch zu zeigen』に置き換えてください」）。コンプライアンスについては、不足している要件と関連する規制を示します（例：「GDPR に準拠した配信停止リンクがありません。第 7 条第 3 項に基づき、EU を対象とするすべてのメールコンテンツで必要です」）。

出力

以下を含む、構造化された多言語品質スコアカードです。

• 多言語総合スコア：重み付けした総合スコア（0～100）、文字評価（A+～F）、公開／レビュー／再翻訳の分類を示し、すぐに実行できる判断を提示します
• 翻訳技術スコアの内訳：技術スコアの総合値と、4つのサブスコア（言語ペアの想定範囲および実測比率を示す長さ比率、保持した要素数と破損した要素数を示す書式保持、翻訳禁止用語の違反があればその一覧を示す重要用語の一貫性、欠落または変更されたプレースホルダーの一覧を示すプレースホルダーの整合性）
• コンテンツ品質スコア：翻訳文をターゲット言語の単独のテキストとして評価した、eval-runnerによる品質スコア。翻訳がネイティブコンテンツとしてどのように仕上がっているかを示す、構成、読みやすさ、完全性、一貫性の各次元の内訳も含みます
• ブランドボイススコア：brand-voice-scorer.pyによるボイスの一貫性スコア。翻訳版の各次元（フォーマルさ、エネルギー、ユーモア、権威性など）の内訳をブランドプロファイルの目標値と比較し、翻訳中に逸脱したボイスの次元を明らかにします
• コンプライアンス状況：ターゲット市場に適用される各規制のコンプライアンスチェック結果。適合、一部適合、または不適合を示し、欠落している要素やローカライズが不適切な要素を具体的に特定します
• 分類と対応：「公開可能」「ネイティブスピーカーによるレビューを推奨」「再翻訳」のいずれかを明確に判定し、スコアのしきい値と公開を妨げる問題に基づく理由を示します
• 具体的な問題と修正案：すべての次元で見つかった問題について、コンテンツ内の正確な位置、問題の説明、具体的な修正案を示します。次元ごとにまとめ、各グループ内では重大度の高い順に並べます
• ベースラインとの比較（利用可能な場合）：このスコアとブランドの多言語品質ベースラインとの比較。過去のスコアリング実行に基づくこの言語ペアの平均スコア、傾向（向上、横ばい、低下）、およびこのコンテンツがブランドの通常の品質を上回るか下回るかを示します

使用エージェント

• localization-specialist — 多言語スコアリングのワークフローを主導します。language-router.pyを使用して翻訳の技術スコア（長さ比率、書式、重要用語、プレースホルダー）を算出し、特定の言語ペアの特性（想定される文章の伸長・短縮比率、書式の慣習）を踏まえて結果を解釈します。翻訳禁止用語が保持されていることを検証し、機械的な正確さにとどまらない文化的適応の品質を評価します。さらに、各次元のスコアを統合して、多言語品質の総合スコア、分類、実行可能な改善提案を提示します
• quality-assurance — eval-runner.pyを使用して翻訳文のコンテンツ品質評価を実行し、ターゲット言語の単独のコンテンツとして採点します。標準の品質評価フレームワーク（構成、読みやすさ、完全性、一貫性）を適用し、翻訳の正確さとは切り離して、ネイティブコンテンツとして読みやすい翻訳かどうかを判断します。評価設定でブランド固有の品質しきい値を確認し、quality-tracker.pyによるベースライン追跡のためにスコアが記録されていることを確認します