翻訳

💡TL;DR

Notemdは、LLMが提供する翻訳エンジンを利用して21言語以上でテキストの翻訳を行います。 シングル選択翻訳、全文翻訳、バッチフォルダ翻訳に対応しています。各翻訳タスクでは、タスクごとの設定を通じて専用のプロバイダーやモデルを使用できます。出力言語はUI言語とは別に独立して設定可能です。結果は、お客様の希望に応じて既存ファイルに追記されるか、新しいファイルに書き出されます。

これはObsidian AI知識管理ガイドの一部です。

概要

Notemdでの翻訳は単なる辞書検索ではなく、LLMを活用した文脈認識型翻訳です。モデルは全文やメモ全体を把握し、文体や専門用語、文の構造を保持します。そのため、フレーズ単位で処理するサービスよりも、特に技術的、学術的、創作的な文章において高品質な結果が得られます。

この機能は、選択、アクティブなノート、およびフォルダ全体という3つのスコープをサポートしています。タスクごとのモデル選択と組み合わせることで、カジュアルな翻訳には高速なモデル（Gemini Flash）を、ニュアンスが重要なコンテンツには高性能なモデル（Claude Sonnet）を使用でき、グローバルプロバイダを変更する必要はありません。

動作の仕組み

翻訳コマンド

1. ソース検出 – LLMがコンテンツからソース言語を推測します。手動で指定する必要はありません。
2. プロンプトの作成 -- Notemdは、対象言語、任意のドメインヒント、そして翻訳する内容を含むプロンプトを作成します。
3. LLM 翻訳 – 設定された translateProvider / translateModel がリクエストを処理します。このモデルはマークダウンフォーマット、ウィキリンク、およびコードブロックを保持します。
4. 出力 -- 翻訳されたテキストは、元のテキストの下に追記されるか、バンク内の新しいファイルに書き込まれます。

言語ペア

Notemdは、基盤となるLLMがサポートするあらゆる言語ペアをサポートしています。一般的なペアには以下のものがあります：

ソース	ターゲット	典型的な品質
英語	中国語（簡体字）	素晴らしいです。
中国語	英語	素晴らしいです。
英語	日本語	とても良いです。
英語	ドイツ語 / フランス語 / スペイン語	とても良いです。
対応しているものは何でも	対応しているものは何でも	モデル依存型

translateLanguageの設定によって出力言語が制御されます。ソース言語は自動的に検出されます。

タスクごとのモデル選択

翻訳の品質はモデルによって大きく異なります。Notemdを使えば、翻訳専用のモデルを割り当てることができます：

モデル	スピード	品質	コスト	最適な用途
gemini-2.0-flash-exp	速い	よし	低	カジュアルで大量処理に対応
gpt-4o-mini	速い	よし	低	クイック検索
deepseek-chat	ミディアム	よし	非常に低い	予算多言語対応
claude-3-5-sonnet	ミディアム	素晴らしいです。	ミディアム	技術的／学術的
gpt-4o	ミディアム	素晴らしいです。	ミディアム	ニュアンスに敏感な文章

バッチフォルダ翻訳

フォルダを右クリックし、**「Notemd: フォルダを翻訳」**を選択すると、そのフォルダ内のすべてのノートが翻訳されます。各ファイルは個別に処理されます。並行処理数の設定によって、同時に翻訳されるファイルの数が制御されます。

設定

設定	デフォルト	エフェクト
translateProvider / translateModel	DeepSeek	翻訳タスク専用のプロバイダー
translateLanguage	'en'	ターゲット出力言語
translationAppendToNote	true	翻訳済みのテキストを元のテキストの下に追加します。falseの場合は新しいファイルを作成します。
batchConcurrency	3	バッチ翻訳時に並行して処理されるファイル数

例

中国語の研究ノートを読んでおり、英語版が欲しいです。

1. メモを開く
2. 右クリック --> 「Notemd: 現在のファイルを翻訳する」
3. Notemdは中国語を検出し、設定された対象言語（英語）に翻訳した上で、次のように追加します：

## Translation (English)

The experimental results show that the proposed method achieves
a 12% improvement in F1 score compared to the baseline, primarily
due to the enhanced feature extraction module described in Section 3.

翻訳の上にある元の中国語テキストはそのままです。## Translationという見出しにより、両方のバージョンが同じファイルに保存され、参照しやすくなっています。

ヒント

• 大量の翻訳にはGemini Flashを使用してください – 大規模なフォルダのバッチ翻訳において、最も高速でコストも安いオプションです。
• ウィキリンクを保持する – Notemdの指示により、LLMは翻訳時に[[wiki-links]]をそのまま維持するよう求められています。一部のモデルでは時折これらが展開されてしまうため、翻訳後に確認してください。
• 出力言語を明示的に設定する – ソース側は自動検出で対応できますが、ターゲットに関する曖昧さを避けるために常に translateLanguage を設定してください。
• 一括翻訳コンセプトノート – コンセプトフォルダがある言語で作成されており、別の言語に変換したい場合、フォルダ単位の翻訳機能を使えば一括で対応できます。

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次のステップ

• Research -- 任意の言語で検索・要約し、その後結果を翻訳する
• ワークフロー – ワイキリンクや概念抽出を用いた連続翻訳
• バッチ処理 -- フォルダ操作における並行処理と上書き動作
• LLM プロバイダー – ご使用の言語ペアに最適なモデルを選択してください