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createdAt: 2025-12-18
updatedAt: 2025-11-06
title: Lokalise の代替となる L10n プラットフォーム
description: ニーズに合った Lokalise の L10n プラットフォームの代替を見つける
keywords:
  - L10n
  - TMS
  - Lokalise
slugs:
  - blog
  - l10n-platform-alternative
  - lokalise
history:
  - version: 7.5.0
    date: 2025-12-18
    changes: 初期バージョン
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# Lokalise のオープンソース L10n 代替（TMS）

## 目次

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# 翻訳管理システム

Translation Management System (TMS) は、翻訳とローカリゼーション（L10n）のプロセスを自動化し、合理化するために設計されたソフトウェアプラットフォームです。従来、TMSはコンテンツがアップロードされ、整理され、人間の翻訳者に割り当てられる中央ハブとして機能します。ワークフローを管理し、翻訳メモリ（同じ文を何度も翻訳するのを避けるため）を保存し、翻訳済みファイルを開発者やコンテンツマネージャーに返却する処理を行います。

本質的に、TMSは歴史的に技術的なコード（文字列が存在する場所）と文化を理解する人間の翻訳者との間の橋渡しでした。

# Lokalise

Lokaliseは現代のTMS領域で重要なプレーヤーです。2017年に設立され、developer experience（DX）とデザイン統合に強く注力することで市場を変革しました。従来の競合と異なり、Lokaliseは洗練されたUI、強力なAPI、FigmaやGitHubのようなツールとの統合を優先し、ファイルの往復に伴う摩擦を減らしました。

「developer-friendly」なTMSとして成功を築き、文字列の抽出と挿入を自動化してエンジニアの工数を削減しました。手作業のスプレッドシートやメールを廃したいスピード重視のテックチームに対して、_continuous localization_（継続的ローカリゼーション）の問題を効果的に解決しました。

# Intlayer

Intlayerは主にi18nソリューションとして知られていますが、ヘッドレスCMSも統合しています。Lokaliseが主に文字列の外部同期ツールとして機能するのとは異なり、Intlayerはコードにより近い位置で動作します。バンドル層からリモートコンテンツ配信までスタック全体を制御することで、コンテンツのフローがよりスムーズかつ効率的になります。

## AI以降、なぜパラダイムは変わったのか？

Lokaliseはローカリゼーションの「DevOps」側、つまり文字列を自動的に移動する仕組みを完成させました。しかし、Large Language Models（LLMs）の到来により、ローカリゼーションのパラダイムは根本的に変化しました。ボトルネックはもはや*文字列を移動すること*ではなく、*それらを生成すること*です。

LLMの登場により、翻訳コストは急落し、速度は飛躍的に向上しました。ローカリゼーションチームの役割は「翻訳者の管理」から「コンテキストとレビューの管理」へと移行しています。

LokaliseはAI機能を追加していますが、根本的には人間のワークフローを管理し、シート数やキー数で課金するよう設計されたプラットフォームのままです。AIファーストの世界では、価値は単に人間のエージェンシーにタスクを割り当てやすいかどうかではなく、いかにAIモデルをオーケストレーションしてコンテキストに配慮したコンテンツを生成できるかにあります。

現時点で最も効率的なワークフローは、まずAIを用いてページをグローバルに翻訳・配置することです。その後、第2フェーズとして、プロダクトが既に収益を上げ始めた段階で、特定の高トラフィックコンテンツを人間のコピーライターが最適化してコンバージョンを向上させます。

/// なぜ Intlayer は Lokalise の良い代替となるのか？

Intlayer は AI 時代に生まれたソリューションです。設計原則として、生の翻訳はコモディティであり、しかしコンテキストが最重要である、という考えに基づいて構築されています。

Lokalise はその急激な価格設定階層が批判されることが多く、スタートアップがスケールするにつれて手が届かなくなることがあります。Intlayer は異なるアプローチを採用しています:

1.  **コスト効率:** 成長を罰する「per key」や「per seat」といった料金モデルに縛られません。Intlayer では自分の推論（BYO Key）に対して支払うため、費用はプラットフォームのマージンではなく実際の利用量に応じて直接スケールします。
2.  **ワークフロー統合:** Lokalise はファイルの同期（自動化されていても）を要求しますが、Intlayer はコンポーネントファイル（React、Next.js 等）内で Declarative Content を直接定義できるようにします。これによりコンテキストが UI の直近に保持され、エラーが減少します。
3.  **ビジュアル管理:** Intlayer は実行中のアプリケーションと直接連携するビジュアルエディタを提供し、編集が完全な視覚的コンテキスト内で行われることを保証します。これは従来の TMS のファイル一覧では切り離されがちな点です。

# 並べて比較

| 機能             | Lokalise（モダンTMS）                                | Intlayer（AIネイティブ）                     |
| :--------------- | :--------------------------------------------------- | :------------------------------------------- |
| **コア哲学**     | 自動化とデザイン段階でのローカリゼーション（L10n）。 | コンテンツロジックとAI生成の管理。           |
| **料金モデル**   | 席数／MAU／キー数に基づく（高コスト）。              | 推論コストは自己負担（BYOキー）。            |
| **統合**         | APIベースの同期／Figmaプラグイン。                   | コードに深く統合（宣言型）。                 |
| **更新**         | 同期の遅延／PR作成が必要。                           | コードベースやライブアプリと即時同期。       |
| **ファイル形式** | 汎用（モバイル、Web、ドキュメント）。                | モダンWeb（JSON、JS、TS）。                  |
| **テスト**       | レビューのワークフロー。                             | CI／CLI／A/Bテスト。                         |
| **ホスティング** | SaaS（クローズドソース）。                           | オープンソース＆セルフホスト可能（Docker）。 |

Intlayerは、コンテンツの深い統合を可能にする完全なオールインワンのi18nソリューションを提供します。リモートのコンテンツはコードベースやライブアプリケーションと直接同期できます。これに対して、Lokaliseは一般的にリポジトリ内のコンテンツを更新するためにプルリクエストの作成に依存しており、「コンテンツの状態」と「アプリケーションの状態」が分離されたままになります。

さらに、IntlayerはFeature FlagやA/Bテストツールとして利用でき、異なるコンテンツバリエーションを動的にテストできます。Lokaliseが文言の正確さに注力するのに対し、Intlayerは動的なデータ配信を通じて*ユーザーエクスペリエンス*を重視します。

Lokaliseはモバイルアプリ（iOS/Android）やデザイン主導のワークフローに優れています。しかし、Next.jsやReactのようなフレームワークを使用するモダンなウェブアプリケーションにおいては、Intlayerが`.js`、`.ts`、およびJSON辞書をネイティブに扱うことで、コンテンツに対する完全なTypeScriptサポートを備えた優れた開発体験（DX）を提供し、翻訳キーの欠落を二度と出荷しないことを保証します。

最後に、データ主権と管理を優先する方のために、Intlayerはオープンソースでセルフホストが可能です。Dockerファイルがリポジトリに直接用意されており、ローカライゼーションインフラストラクチャの完全な所有権を保持できます。これはLokaliseのクローズドなSaaSモデルとは対照的です。
