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docs/ja/tracing.md

@@ -4,52 +4,52 @@ search:
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 # トレーシング
 
-Agents SDK には組み込みのトレーシングが含まれており、エージェント実行中に発生するイベント、例えば LLM 生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、さらにはカスタムイベントまでを包括的に記録します。 [Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使うと、開発中および本番環境でワークフローをデバッグ、可視化、監視できます。
+Agents SDK には組み込みのトレーシングが含まれており、エージェント実行中のイベント（ LLM の生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、さらには発生したカスタムイベントまで）を包括的に記録します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使用すると、開発中および本番環境でワークフローのデバッグ、可視化、監視ができます。
 
 !!!note
 
-    トレーシングはデフォルトで有効です。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります。
+    トレーシングはデフォルトで有効です。トレーシングを無効化する方法は 2 つあります。
 
-    1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、トレーシングをグローバルに無効化できます
-    2. 単一の実行に対しては、[`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定して無効化できます
+    1. env var `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、グローバルにトレーシングを無効化できます
+    2. [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定して、単一の実行に対してトレーシングを無効化できます
 
-***OpenAI の API を使用し Zero Data Retention (ZDR) ポリシーで運用している組織では、トレーシングは利用できません。***
+***OpenAI の API を使用し、 Zero Data Retention (ZDR) ポリシーの下で運用している組織では、トレーシングは利用できません。***
 
 ## トレースとスパン
 
--   **トレース** は「ワークフロー」の単一のエンドツーエンド操作を表します。スパンで構成されます。トレースには以下のプロパティがあります。
-    -   `workflow_name`: 論理的なワークフローまたはアプリです。例: "Code generation" や "Customer service"。
-    -   `trace_id`: トレースの一意の ID。未指定の場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。
-    -   `group_id`: 同一会話からの複数トレースをリンクするためのオプションのグループ ID。たとえばチャットスレッド ID を使用できます。
-    -   `disabled`: True の場合、このトレースは記録されません。
-    -   `metadata`: トレースのオプションのメタデータ。
--   **スパン** は開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには以下があります。
-    -   `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ
+-   **Traces** は「ワークフロー」の 1 回のエンドツーエンドの操作を表します。これは Spans で構成されます。 Traces には次のプロパティがあります:
+    -   `workflow_name`: 論理的なワークフローまたはアプリです。たとえば「 Code generation」や「 Customer service」などです。
+    -   `trace_id`: トレースの一意な ID です。渡さない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。
+    -   `group_id`: オプションのグループ ID で、同じ会話からの複数のトレースを関連付けます。たとえば、チャットスレッド ID を使うことができます。
+    -   `disabled`: `True` の場合、トレースは記録されません。
+    -   `metadata`: トレース用のオプションのメタデータです。
+-   **Spans** は開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。 Spans には次が含まれます:
+    -   `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ。
     -   所属するトレースを表す `trace_id`
-    -   親スパン（存在する場合）を指す `parent_id`
-    -   スパンに関する情報である `span_data`。たとえば、`AgentSpanData` はエージェントに関する情報、`GenerationSpanData` は LLM 生成に関する情報を含みます。
+    -   この Span の親 Span を指す `parent_id`（存在する場合）
+    -   Span に関する情報である `span_data`。たとえば `AgentSpanData` には Agent に関する情報が含まれ、 `GenerationSpanData` には LLM 生成に関する情報が含まれます。
 
 ## デフォルトのトレーシング
 
-デフォルトでは、SDK は次のものをトレースします。
+デフォルトでは、 SDK は次をトレースします:
 
--   全体の `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` は `trace()` でラップされています。
+-   `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体は `trace()` でラップされます。
 -   エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップされます
--   LLM 生成は `generation_span()` でラップされます
--   関数ツールの呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます
+-   LLM の生成は `generation_span()` でラップされます
+-   関数ツール呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます
 -   ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます
 -   ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます
--   音声入力（音声認識）は `transcription_span()` でラップされます
--   音声出力（音声合成）は `speech_span()` でラップされます
--   関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下に配置される場合があります
+-   音声入力（ speech-to-text ）は `transcription_span()` でラップされます
+-   音声出力（ text-to-speech ）は `speech_span()` でラップされます
+-   関連する音声スパンは `speech_group_span()` の配下（親子関係）になる場合があります
 
-デフォルトでは、トレース名は "エージェント ワークフロー" です。`trace` を使う場合はこの名前を設定でき、または [`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定できます。
+デフォルトでは、トレース名は「 Agent workflow」です。 `trace` を使用する場合にこの名前を設定でき、また [`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定できます。
 
-さらに、[カスタム トレース プロセッサー](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを別の宛先へ送信（置換またはセカンダリ宛先として）できます。
+加えて、（置き換え先、または二次送信先として）トレースを別の宛先へ送るために、[カスタムトレースプロセッサー](#custom-tracing-processors) を設定できます。
 
 ## 高レベルのトレース
 
-`run()` への複数回の呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。これは、コード全体を `trace()` でラップすることで実現できます。
+場合によっては、 `run()` の複数回の呼び出しを 1 つのトレースに含めたいことがあります。これは、コード全体を `trace()` でラップすることで実現できます。
 
 ```python
 from agents import Agent, Runner, trace
@@ -64,49 +64,48 @@ async def main():
         print(f"Rating: {second_result.final_output}")
 ```
 
-1. `Runner.run` への 2 回の呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は 2 つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。
+1. `Runner.run` の 2 回の呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は 2 つのトレースを作るのではなく、全体のトレースの一部になります。
 
 ## トレースの作成
 
-[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数でトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。方法は 2 つあります。
+[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使ってトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。方法は 2 つあります:
 
-1. 【推奨】トレースをコンテキストマネージャとして使用します。つまり `with trace(...) as my_trace`。これにより適切なタイミングで自動的に開始・終了されます。
-2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を手動で呼び出すこともできます。
+1. **推奨**: トレースをコンテキストマネージャーとして使用します。例: `with trace(...) as my_trace`。これにより、適切なタイミングでトレースが自動的に開始・終了します。
+2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を手動で呼ぶこともできます。
 
-現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を通じて追跡されます。これは自動的に並行実行で動作することを意味します。トレースを手動で開始・終了する場合は、現在のトレースを更新するために `start()`/`finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡す必要があります。
+現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) によって追跡されます。つまり、並行処理でも自動的に動作します。トレースの開始/終了を手動で行う場合、現在のトレースを更新するために `start()` / `finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡す必要があります。
 
 ## スパンの作成
 
-さまざまな [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドでスパンを作成できます。一般的には、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数も利用できます。
+各種 [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使用してスパンを作成できます。一般に、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムのスパン情報を追跡するために [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数が利用できます。
 
-スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で追跡される最も近い現在のスパンの下にネストされます。
+スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、 Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) によって追跡される、最も近い現在のスパンの配下（ネスト）になります。
 
 ## 機微データ
 
-一部のスパンは機微データを取得する可能性があります。
+一部のスパンは、機微データとなり得る情報を取得する場合があります。
 
-`generation_span()` は LLM 生成の入出力を、`function_span()` は関数呼び出しの入出力を保存します。機微データを含む可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] によってそのデータの取得を無効化できます。
+`generation_span()` は LLM 生成の入力/出力を保存し、 `function_span()` は関数呼び出しの入力/出力を保存します。これらには機微データが含まれる可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] により、それらのデータ取得を無効化できます。
 
-同様に、音声スパンはデフォルトで入力および出力音声の base64 エンコード済み PCM データを含みます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定して、この音声データの取得を無効化できます。
+同様に、音声スパンにはデフォルトで入力および出力音声の base64 エンコードされた PCM データが含まれます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定して、この音声データの取得を無効化できます。
 
-デフォルトでは `trace_include_sensitive_data` は `True` です。アプリの実行前に環境変数 `OPENAI_AGENTS_TRACE_INCLUDE_SENSITIVE_DATA` を `true/1` または `false/0` に設定することで、コードなしでデフォルトを変更できます。
+デフォルトでは、`trace_include_sensitive_data` は `True` です。アプリを実行する前に環境変数 `OPENAI_AGENTS_TRACE_INCLUDE_SENSITIVE_DATA` を `true/1` または `false/0` にエクスポートすることで、コードなしでデフォルトを設定できます。
 
-## カスタム トレーシング プロセッサー
+## カスタムトレースプロセッサー
 
-トレーシングの高レベルなアーキテクチャは次のとおりです。
+トレーシングの高レベルのアーキテクチャは次のとおりです:
 
--   初期化時に、トレースを作成する責任を持つグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。
--   `TraceProvider` に [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] を設定し、トレース／スパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信します。これが OpenAI バックエンドへスパンとトレースをバッチでエクスポートします。
+-   初期化時に、トレースを作成する責務を持つグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。
+-   `TraceProvider` を [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] で設定し、トレース/スパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信します。これにより、スパンとトレースがバッチで OpenAI バックエンドへエクスポートされます。
 
-このデフォルト設定をカスタマイズして、別のバックエンドへの送信や追加のバックエンドへの送信、エクスポーターの動作変更を行う方法は 2 つあります。
+このデフォルト設定をカスタマイズして、別のバックエンドへの送信（代替または追加）や、 exporter の挙動を変更するには 2 つの方法があります:
 
-1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] は、トレースやスパンが準備できたタイミングで受け取る **追加** のトレースプロセッサーを追加できます。これにより、OpenAI のバックエンドへの送信に加えて独自の処理を実行できます。
-2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] は、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに **置き換え** られます。これにより、OpenAI バックエンドに送信する `TracingProcessor` を含めない限り、トレースはバックエンドに送信されません。
+1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] では、準備ができたトレースとスパンを受け取る **追加の** トレースプロセッサーを追加できます。これにより、 OpenAI のバックエンドへ送ることに加えて、独自の処理を行えます。
+2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] では、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーで **置き換え** できます。つまり、送信を行う `TracingProcessor` を含めない限り、トレースは OpenAI バックエンドへ送信されません。
 
+## Non-OpenAI Models でのトレーシング
 
-## Non-OpenAI モデルでのトレーシング
-
-OpenAI の API キーを非 OpenAI モデルで使用して、トレーシングを無効化することなく OpenAI Traces ダッシュボードで無料のトレーシングを有効化できます。
+OpenAI の API キーを Non-OpenAI Models とともに使用することで、トレーシングを無効化することなく、 OpenAI Traces ダッシュボードで無料のトレーシングを有効化できます。
 
 ```python
 import os
@@ -127,7 +126,7 @@ agent = Agent(
 )
 ```
 
-単一の実行に対してのみ別のトレーシングキーが必要な場合は、グローバルなエクスポーターを変更する代わりに `RunConfig` 経由で渡してください。
+単一の実行に対してのみ別のトレーシングキーが必要な場合は、グローバルな exporter を変更する代わりに `RunConfig` 経由で渡してください。
 
 ```python
 from agents import Runner, RunConfig
@@ -139,10 +138,10 @@ await Runner.run(
 )
 ```
 
-## 注意
-- Openai Traces ダッシュボードで無料のトレースを表示します。
+## 注意事項
+- Openai Traces ダッシュボードで無料のトレースを表示できます。
 
-## 外部トレーシング プロセッサー一覧
+## 外部トレースプロセッサー一覧
 
 -   [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents)
 -   [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk)
@@ -163,4 +162,5 @@ await Runner.run(
 -   [Galileo](https://v2docs.galileo.ai/integrations/openai-agent-integration#openai-agent-integration)
 -   [Portkey AI](https://portkey.ai/docs/integrations/agents/openai-agents)
 -   [LangDB AI](https://docs.langdb.ai/getting-started/working-with-agent-frameworks/working-with-openai-agents-sdk)
--   [Agenta](https://docs.agenta.ai/observability/integrations/openai-agents)
+-   [Agenta](https://docs.agenta.ai/observability/integrations/openai-agents)
+-   [PostHog](https://posthog.com/docs/llm-analytics/installation/openai-agents)