Modified expression

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04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ja-jp/README.md

@@ -8,7 +8,7 @@ _生成 AI_ は、ユーザーからの依頼に対して、テキスト、画
 
 利用者は、チャットのような馴染み深い手法で、特別な技術の知識や研修を受講しなくても、これらのモデルと対話できるようになりました。これらのモデルは、_プロンプト_ で操作し、ユーザーがテキストの入力（プロンプト）を送ると、AI からの回答（コンプリーション）が得られます。その後、利用者は何度も 「AI と対話」を重ね、複数回のやり取りを通じてプロンプトを洗練させ、期待する回答が得られるまで調整を行います。
 
-現在、「プロンプト」は生成型 AI アプリケーションの主要なプログラミングインターフェースとなり、モデルに対して何を行うべきか指示し、返される回答の品質に影響を与えています。「プロンプト・エンジニアリング」は、大規模で一貫性のある高品質な回答を得るためのプロンプトの設計と最適化に焦点を当てた、急速に成長している研究分野です。
+現在、「プロンプト」は生成 AI アプリケーションの主要なプログラミングインターフェースとなり、モデルに対して何を行うべきか指示し、返される回答の品質に影響を与えています。「プロンプト・エンジニアリング」は、大規模で一貫性のある高品質な回答を得るためのプロンプトの設計と最適化に焦点を当てた、急速に成長している研究分野です。
 
 ## 学習目標
 

10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md

@@ -69,7 +69,7 @@ Power Automate における Copilot AI アシスタント機能を利用する
 
 ## 課題： スタートアップが Copilot を使用して学生の課題と請求書を管理する
 
-スタートアップは、学生にオンラインコースを提供しています。スタートアップは急速に成長し、そのコースの需要に対応するのが難しくなっています。スタートアップはあなたをPower Platform 開発者として新たに採用し、学生の課題と請求書を管理するためのローコードソリューションを構築するように依頼しました。そのソリューションは、アプリを通じて学生の課題の追跡と管理を行い、ワークフローを通じて請求処理のプロセスを自動化するのに役立ちます。あなたは、ソリューションを開発するために生成型 AI を使用するように指示されています。
+スタートアップは、学生にオンラインコースを提供しています。スタートアップは急速に成長し、そのコースの需要に対応するのが難しくなっています。スタートアップはあなたを Power Platform 開発者として新たに採用し、学生の課題と請求書を管理するためのローコードソリューションを構築するように依頼しました。そのソリューションは、アプリを通じて学生の課題の追跡と管理を行い、ワークフローを通じて請求処理のプロセスを自動化するのに役立ちます。あなたは、ソリューションを開発するために生成 AI を使用するように指示されています。
 
 Copilot を使い始める際には、[Power Platform Copilot Prompt Library](https://pnp.github.io/powerplatform-prompts/?WT.mc_id=academic-109639yoterada) を使用して、プロンプトを使い始められます。このライブラリには Copilot と共に、アプリやフローを作成するためのプロンプトのリストが含まれています。また、ライブラリ内のプロンプトを使用して、Copilot に対して要件をどのように説明するかのアイデアを得ることもできます。
 

12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md

@@ -75,7 +75,7 @@ AI が将来の世代への知識を伝えるなどの意思決定を支援す
 
 ### コントロール
 
-生成型 AI は、利用者と AI が協力する関係を作り出します。例えば、利用者は異なる結果を得るためにプロンプトによる指示を変更することができます。さらに、一度結果が出力されたら、利用者はその結果を修正することができ、自分がコントロールしていると感じることができます。例えば、Bing を使うときには、形式やトーン、長さに基づいてプロンプトによる指示をカスタマイズすることができます。そして、出力に変更を加えて、以下のように出力結果を修正することも可能です。
+生成 AI は、利用者と AI が協力する関係を作り出します。例えば、利用者は異なる結果を得るためにプロンプトによる指示を変更することができます。さらに、一度結果が出力されたら、利用者はその結果を修正することができ、自分がコントロールしていると感じることができます。例えば、Bing を使うときには、形式やトーン、長さに基づいてプロンプトによる指示をカスタマイズすることができます。そして、出力に変更を加えて、以下のように出力結果を修正することも可能です。
 
 ![Bing search results with options to modify the prompt and output](../../images/bing1.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada "Bing search results with options to modify the prompt and output")
 
@@ -87,7 +87,7 @@ Bing には、利用者がアプリケーションを自分で操作できる機
 
 ## コラボレーションとフィードバックのための AI アプリケーションの設計
 
-前述の通り、生成型 AI は利用者と AI の協力関係を生み出します。ほとんどの場合、利用者がプロンプトで指示を入力し、AI が結果を出力します。しかし、出力が間違っていた場合どうなるでしょうか？エラーが起きた場合、アプリケーションはどのように対処するのでしょうか？AI は利用者を責めるのでしょうか、それともエラーについて説明する時間を取れるのでしょうか？
+前述の通り、生成 AI は利用者と AI の協力関係を生み出します。ほとんどの場合、利用者がプロンプトで指示を入力し、AI が結果を出力します。しかし、出力が間違っていた場合どうなるでしょうか？エラーが起きた場合、アプリケーションはどのように対処するのでしょうか？AI は利用者を責めるのでしょうか、それともエラーについて説明する時間を取れるのでしょうか？
 
 また、AI アプリケーションは、フィードバックを受け付け、提供するように実装すべきです。これは AI システムの改善だけでなく、ユーザーとの信頼関係の構築にもつながります。設計にはフィードバック・ループを含めるべきで、例えば、出力に対する「いいね」や「よくないね」のボタンを付けるようなシンプルな評価がそれに当たります。
 

13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md

@@ -1,12 +1,12 @@
 # 追加のリソース  
 
-以下は、生成型AIの学習と構築を続けるための他の素晴らしいリソースへのリンクです。
+以下は、生成 AI の学習と構築を続けるための他の素晴らしいリソースへのリンクです。
 
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 ## 🧠 すべてを制覇する一コレクション
 
-このコースを終了したら、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックし、生成型AIの知識をさらに深めてください！
+このコースを終了したら、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックし、生成 AI の知識をさらに深めてください！
 
 ## レッスン1 - 生成 AI と大規模言語モデルの紹介