私は、AIやプログラムのドキュメント、統計の説明など、日本語でしか理解できません。
英語を眺めても、断片的な単語の意味が分かるところもありますが、全体像はつかめません。
いわゆる、「言語の壁」が立ちはだかっていて、日本語に閉じ込められているのです。
しかし、量や内容の深さ、スピード感は英語の記事にはかなわないところもあるようです。
特に Python の公式ドキュメントやライブラリの解説 は、どうしても英語が中心です。
そこで今回、DeepL API を Python から使えるようにし、WebページやPDFを翻訳してファイルに保存できる仕組み を作ってみました。
今回使ったライブラリと役割
| ライブラリ | やってくれること |
|---|---|
| deepl | DeepL 公式SDK。翻訳APIを呼び出して、英語⇔日本語を変換できる |
| trafilatura | Webページの本文だけを抽出。広告やメニューなど余計な部分を除いてテキストを取得 |
| pdfplumber | PDFから文字を抽出。スキャン画像は不可だが、文字として保存されたPDFなら処理可能 |
| playwright | 403エラーやCloudflareなどでブロックされるページをブラウザ経由で取得するバックアップ |
| pandas | 翻訳した結果をCSVやParquet形式に保存して、後から検索・加工できる |
実際に試したこと
例えば、Python の公式ドキュメント 「statistics モジュール」
👉 https://docs.python.org/3/library/statistics.html
を翻訳してみました。
ブラウザ翻訳
- ページ全体の文脈を保持しているため、読みやすい自然な日本語になります。
→ 読むためには最適。
DeepL + Python の仕組み
- 行単位・段落単位で翻訳するため、不自然な日本語が混ざることもあります。
-
しかし、大きな利点があります：
-
翻訳結果を CSVやParquetに保存できる
- 表やマークダウンに整形したり、音声化するなど自由に加工できる
- 特定の関数名や用語だけをフィルタして抜き出せる
つまり、
👉 読みやすさはブラウザ翻訳
👉 データ活用はDeepL API
という棲み分けができるのです。
まとめ
今回の取り組みで得られたことは大きく2つあります。
-
英語の壁を越えて一次情報にアクセスできるようになったこと
→ もう日本語記事だけに頼らず、公式ドキュメントそのものを読める。 -
翻訳結果をデータとして保存・加工できるようになったこと
→ 文章をただ読むだけでなく、学習教材や検索可能なデータベースに変換できる。
特に 「翻訳済みのデータを手元に残せる」 点は、ブラウザ翻訳にはない強みです。
これは、個人学習だけでなく、チームやコミュニティで知識を共有する上でも役立ちます。
💡 今回の試みで、「英語ドキュメントをただ読む」から一歩進んで、自分の環境に取り込み、加工・再利用できる道 が開けました。
言語の壁は、もう単なるハードルではなく 「加工可能なデータの入口」 になったのです。
