@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238504,
 author = {三浦, 由起子 and Yukiko, Miura},
 issue = {11},
 month = {Aug},
 note = {著者は，10 年以上にわたり医療分野における翻訳実務に携わってきた．NLP のバックグラウンドは持たないが，さまざまな生成 AI ツールを活用して簡易的にカスタム化した AI 翻訳システムを構築し，性能検証と品質向上を試みている．具体的には，ChatGPT の GPTs，Claude の Projects，GraphRAG，LLM の API を用いて，プロンプトエンジニアリングの最適化，RAG によるドメイン知識の付与，人間と AI の協調プロセスの導入などを実施した．本研究はまだアイデア検証段階ではあるものの，翻訳者主導の AI 翻訳システムへの道を拓くものである．, The author has worked as a professional translator specializing in the medical field for over a decade. This paper describes the process of quality assessment and improvement for AI translation systems by simply customizing selected generative AI tools, including ChatGPT GPTs, Claude Projects, GraphRAG, and LLM APIs. Our attempts comprised optimizing prompt engineering, imparting domain knowledge by RAG, and introducing a collaborative process between humans and AI. Although this research is still in the idea validation phase, it paves the way for a translator-driven AI translation system.},
 title = {生成AIツールを活用したカスタムAI翻訳システムの性能検証と品質向上のための試行錯誤},
 year = {2024}
}