1. はじめに
はじめまして！「卓越した品質保証」を目指して日々奮闘中のタクヒンと申します。 今回が初投稿となりますので、簡単に自己紹介をさせてください。私は新卒以来、一貫して品質管理（QA）の業務に携わっており、現在は翻訳QA（以下、LQA）に従事して1年目になります。 （※もしLQAについて詳しく知りたい方は、**LQAとゲームローカライズの話**などを参考にしていただければと思います。）
突然ですが、LQAの実務において「この誤訳、BランクにするべきかCランクにするべきか……」と悩んだり、担当者によって判定がバラついてしまったりすることはありませんか？
本記事では、そんな「曖昧になりがちなLQAの判定基準」を客観化・統一化するために、作成・導入した**「LQA特有の障害判定基準表」**の事例を紹介します。
2. 背景と課題：なぜQA基準の流用では限界だったのか
これまで私たちのチームでは、LQAの障害判定を行う際、機能的な不具合を主眼とする「既存のQA（品質保証）判定基準表」を流用してきました。
しかし、一般的なQA基準は「開発リスク（進行不能など）」や「再現性」に重きを置いているため、LQA特有の「言語的・文化的な問題点（誤訳、文化的タブー、不快感など）」を十分にカバーできていませんでした。その結果、運用を続ける中で深刻な課題が浮き彫りになっていました。
課題①：判定の属人化と「基準の不在」
最大の課題は、ランク判定が担当者の「経験値」や「主観」に依存してしまうことでした。
「この誤訳はユーザーにとって致命的か？」という問いに対し、ベテランは過去の炎上事例を加味して「高」と判断できても、経験の浅いメンバーは判断材料がなく「中」としてしまうなど、人によって結果に大きなブレが生じていました。
課題②：データの信頼性欠如と分析への悪影響
この「判定のブレ」は、単なる担当者間の認識違いでは済みません。以下のように、その後のプロジェクト全体の品質管理プロセスに支障をきたす要因となっていました。
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統計データの信頼性低下:
人によって基準が違うため、「Sランク障害の件数」などの集計データが実態を表さなくなります。これにより、プロジェクトの品質推移を正しく把握できなくなります。 -
根本分析（Root Cause Analysis）の阻害:
「なぜそのバグが起きたのか」を振り返る際、本来は軽微なものが重大として扱われたり、逆に重大なリスクが見過ごされたりすることで、正しい傾向分析や再発防止策の策定が困難になります。 -
開発チームとの連携不全:
LQA側で優先度の高いバグ（例：深刻な誤訳）を報告しても、基準が曖昧だと開発側に重要性が伝わらず、「修正は後回し」と判断され、リリースの質に関わるリスクを抱えることになります。
課題③：教育コストの増大
明確な言語化された基準がないため、新入メンバーが適切な判定を行えるようになるまで、「OJTで感覚を掴んでもらう」という非効率な時間を要していました。
3. 導入した施策：「カスタマーインパクト」視点への転換
そこで私たちは、従来の「開発リスク（機能ベース）」のアプローチから、エンドユーザーへの影響を重視する**「カスタマーインパクトベース」**のアプローチへと視点を転換し、独自の判定基準表を策定しました。
【判定の2つの軸】
以下の2点を判断の主軸としています。
- ユーザーの体験・信頼への影響（没入感を削ぐか、不快感を与えるか）
- プロダクトの収益・運営・契約上のリスク（返金リスク、IP毀損など）
【障害ランクの定義（一部抜粋）】
これらの軸に基づき、障害を S（緊急/最高重要度） から D（軽微） までの5段階に再定義しました。
4. 導入による効果
この独自基準表を導入したことで、明確な効果が出ています。
判定の標準化と統計精度の向上
「LQA特有の障害」にフォーカスした基準があるため、誰が判定しても同じランク付けになり、バグデータの信頼性が向上しました。これにより、正しい品質分析が可能になりました。
属人化の解消
担当者の経験量に左右されず、客観的なガイドラインに沿って判断できるため、チーム全体の判断スピードが上がりました。
教育コストの削減
明文化された「正解」があるため、LQA未経験者でもドキュメントを参照するだけで、一定レベルの正確な判定ができる体制が整いました。
5. 今後の展望
判定基準は一度作って終わりではありません。
運用していく中で出てきた「このケースはAかBか迷う」といったグレーゾーンの事例や、チーム内からのフィードバックを基に、今後も随時更新・改善を続けていく予定です。
LQAにおける「品質の物差し」を整えることは、単なる業務効率化だけでなく、ユーザーにより良い体験を届けるための第一歩だと考えています。
今回の事例が少しでも皆様のローカライズの現場に役立てば幸いです。
以上、最後までご覧いただきありがとうございました！