ChatGPT、Claude、Geminiでドスラク語翻訳をテストしてみた（2026年）

クイックアンサー： いいえ。私たちのテストでは、ChatGPTのドスラク語の出力のおよそ3分の1に、創作された単語か文法の誤りが含まれていました。消えない墨を入れるなら、ドスラク語wikiの辞書、ピーターソンの『Living Language Dothraki』で確認するか、予約を入れる前にMithrandirに文法をダブルチェックしてもらいましょう。

2026年5月、主要な最先端LLM3つに、同一のドスラク語翻訳テストを行いました。結果はかなりひどく、タトゥーのアイデアをChatGPTに翻訳させる一般のファンには、警告が必要だと思うほどでした。

これがモデルごとのテストデータと評価です。

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テスト

各モデルに同じプロンプトを使いました。

この文をドスラク語に翻訳してください。デイヴィッド・J・ピーターソンが記録した言語の公式の語彙だけを使ってください。存在しない単語がある場合は、でっち上げずに教えてください。

文：「[テスト文]」

デナーリスの公式の台詞から、まったく新しい内容まで、6つのテスト文を用意しました。テストしたモデルは、ChatGPT-5（OpenAI）、Claude Opus 4.7（Anthropic）、Gemini 2.5 Pro（Google）です。すべてのテストは2026年5月の同じ日に、同一のプロンプトで、システム指示の上書きなしで実行しました。

各出力は、ドスラク語wikiの辞書とピーターソンの『Living Language Dothraki』に照らして採点しました。誤りは次のように数えました。(a)創作された語彙、(b)誤った語形変化、(c)誤った語順、(d)意味を変えてしまう黙っての言い換え。

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テスト1：公式の台詞そのまま

英語："I love you, moon of my life."（「愛しているわ、わが命の月よ」）

期待される答え：Anha zhilak yera, jalan atthirari anni.（デナーリスの実際の台詞）

3つとも公式の台詞は扱えました。学習データに含まれているので、予想どおりです。

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テスト2：単純な新しい文

英語："The horse drinks water."（「馬が水を飲む」）

期待される答え：Hrazef indela eshna.（主語・動詞・目的語。hrazef＝馬、indela＝飲む（3人称）、eshna＝水）

Geminiは、文の半分でハルシネーションを起こしました。

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テスト3：直接対応する語がない概念

英語："I sent you an email yesterday."（「昨日あなたにメールを送りました」）

期待される答え：文法的な拒否。ドスラク語には「メール」に当たる公式の語がなく、モデルはそう伝えるべきです。

ハルシネーションを起こさなかったのはClaudeだけでした。ChatGPTとGeminiは、どちらも単語を創作しました。

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テスト4：慣用句

英語："It's raining cats and dogs."（「土砂降りだ」＝直訳は「猫と犬が降っている」）

期待される答え：文法的な拒否。これは英語の慣用句で、ドスラク語にはありません。

ここでのGeminiの出力は、実はラテン語で、不可解です。Claudeは、文化的な翻訳の問題を正しく扱いました。

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テスト5：数字

英語："I have three horses."（「私は馬を3頭持っている」）

期待される答え：Anha vekhak sen hrazef.（sen＝3）

Geminiは、イタリア語の数詞と誤った複数形を創作しました。ChatGPTとClaudeは、きちんと処理しました。

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テスト6：複雑な文

英語："Tomorrow my khalasar will ride east to find water for the horses."（「明日、わがカラサルは馬のための水を探して東へ馬を走らせる」）

期待される答え：Asshekh anni khalasares anni dothrak vorsqoyaan adakhat eshna hrazefea.のようなもの。ただし、ドスラク語の中核語彙に「東」の公式の語はなく、太陽にまつわる方角の比喩があるだけです。

Geminiは、事実上あきらめました。ChatGPTは、方角の語を作り出しました。Claudeは、欠落を指摘しました。

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総合結果

6つのテスト全体で：

6つすべてを正しく処理したのはClaudeだけで、主に、求められても語彙をでっち上げなかったおかげです。

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汎用LLMがドスラク語で失敗する理由

理由は3つあります。

1. 学習コーパスが小さい。 ドスラク語の記録された語彙は約3,000語です。LLMが目にするのは、ピーターソンの公式資料よりも、ドスラク語に関連するコンテンツ（ファンフィクション、誤訳されたタトゥー、偽のドスラク語を使った宣伝文）のほうがはるかに多いのです。統計的な事前分布が汚染されています。

2. 有用性への偏り。 LLMは、RLHFで役に立つよう訓練されています。「この単語は知りません」は、「その単語らしく聞こえるものがこちらです」よりも役に立たないと感じられるため、生成してしまいます。

3. 検索による裏づけがない。 ChatGPTとGeminiは、既定ではクエリ時にドスラク語wikiを参照しません。内部パラメータから生成します。ウェブ検索つきのClaudeなら確認できますが、既定のチャットはそうではありません。

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より良い道：制約つきAIチューター

TengwarのMithrandir AIチューターはClaudeをベースに、ピーターソンが記録した語彙に制約されています。ない単語について尋ねられると、でっち上げずに欠落を指摘します。文法の助けを求められると、ピーターソンの規則を引用します。社内評価では、新しい内容でのMithrandirのドスラク語ハルシネーション率は2%未満で、ChatGPT-5の30%以上とは対照的です。

制約つきAIチューターは、ChatGPTより遅く、地味で、パーティーでは見栄えがしません。しかし、正確さが重要なときには、正しいツールです。タトゥー、結婚の誓い、人前で使うつもりのあらゆる文では、それが重要です。

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結論

どうしても汎用LLMを使うなら、ドスラク語では3つのうちClaudeが最も強力です。このタスクでは、Geminiは完全に避けましょう。

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よくある質問

ChatGPTはドスラク語を翻訳できますか？ ChatGPTは、学習データに含まれる基本的なドスラク語のフレーズ、つまりドロゴ・カールのよくある台詞、デナーリスの会話、あいさつなどは翻訳できます。それ以上になると、私たちのテストではChatGPT-5は約30%の確率で単語をでっち上げます。デイヴィッド・J・ピーターソンが記録したドスラク語に存在しない語彙を、頻繁に作り出します。

ドスラク語に最適なAIはどれですか？ 2026年の私たちの評価では、Claude Opus 4.7が直接の文法テストで最も良い成績で、ハルシネーション率も最低でした。ただし、TengwarのMithrandirのようなドスラク語専門のAIチューターは、どの汎用LLMよりも優れています。ピーターソンが記録した語彙に制限されており、単語をでっち上げることを拒むからです。

なぜLLMはドスラク語の単語を作り出すのですか？ LLMは、自信をもって役に立つ回答をするよう訓練されています。ドスラク語に対応する語がない概念を翻訳するよう求められると、その穴を認める代わりに、ドスラク語らしく聞こえる単語を生成します。医療や法律でLLMを使うときに問題になるのと同じハルシネーションの問題です。解決策は、モデルを確認済みの語彙リストに制限することで、TengwarのMithrandirがそうしています。

TengwarのMithrandirは、プロンプトを付けただけのGPTですか？ Mithrandirは、ピーターソンが記録したドスラク語、エルフ語、クリンゴン語の語彙に制限されたナレッジベースを持つ、Claudeベースのものです。そのベースにない単語について尋ねられると、でっち上げずにその欠落を指摘します。一般消費者向けの製品でChatGPTやClaudeそのものとチャットするのとは、動作モードが異なります。

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