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Update Japanese translation for Part 8 content #16

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Update Japanese translation for Part 8 content #16

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21 changes: 14 additions & 7 deletions translations/ja/labs/part8-evaluation-led-development.md
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@@ -1,14 +1,14 @@
![Foundry Local](https://www.foundrylocal.ai/logos/foundry-local-logo-color.svg)

# Part 8: Foundry Localによる評価主導開発
# パート8: Foundry Localによる評価主導開発

> **目標:** 同じローカルモデルをテスト対象エージェントと審査役の両方に使用して、AIエージェントを体系的にテスト・評価するフレームワークを構築し、出荷前にプロンプトを自信を持って反復できるようにすること。

## なぜ評価主導開発なのか？

AIエージェントを構築する際に、「まあ大体合っている」では不十分です。<strong>評価主導開発</strong>ではエージェントの出力をコードのように扱い、まずテストを書き、品質を測定し、スコアがしきい値を満たして初めて出荷します。

Zava Creative Writer（Part 7）では、<strong>Editorエージェント</strong>がすでに軽量な評価者として機能し、ACCEPTまたはREVISEを判断しています。このラボではそのパターンを形式化し、任意のエージェントやパイプラインに適用可能な再現可能な評価フレームワークにします。
Zava Creative Writer（パート7）では、<strong>Editorエージェント</strong>がすでに軽量な評価者として機能し、ACCEPTまたはREVISEを判断しています。このラボではそのパターンを形式化し、任意のエージェントやパイプラインに適用可能な再現可能な評価フレームワークにします。

| 問題 | 解決策 |
|---------|----------|
Expand Down Expand Up @@ -48,7 +48,7 @@ LLMを使用せず高速で決定的に検証できるチェック：
- エージェントの応答
- 評価基準

そして構造化されたスコアを返します。これはPart 7のEditorパターンに似ていますが、テストスイート全体に体系的に適用されます。
そして構造化されたスコアを返します。これはパート7のEditorパターンに似ていますが、テストスイート全体に体系的に適用されます。

### 4. 評価主導のイテレーションループ

Expand All @@ -62,7 +62,7 @@ LLMを使用せず高速で決定的に検証できるチェック：
|-------------|---------|
| **Foundry Local CLI** | モデルをダウンロード済みでインストールされている |
| <strong>言語実行環境</strong> | **Python 3.9+**、および/または **Node.js 18+**、および/または **.NET 9+ SDK** |
| <strong>完了済み</strong> | [Part 5: Single Agents](part5-single-agents.md) と [Part 6: Multi-Agent Workflows](part6-multi-agent-workflows.md) |
| <strong>完了済み</strong> | [パート5: シングルエージェント](part5-single-agents.md) と [パート6: マルチエージェント ワークフロー](part6-multi-agent-workflows.md) |

---

Expand Down Expand Up @@ -194,7 +194,7 @@ and provides practical advice, but could include safety equipment.
**検討すべき質問:**
1. いつルールベースチェックをLLM審査より信用するか？
2. モデルは自身の出力を信頼して審査できるか？限界は何か？
3. Part 7のEditorエージェントパターンと比べてどうか？
3. パート7のEditorエージェントパターンと比べてどうか？

---

Expand Down Expand Up @@ -249,7 +249,7 @@ Zava Creative WriterのEditorエージェント（`zava-creative-writer-local/sr
{"decision": "accept/revise", "editorFeedback": "...", "researchFeedback": "..."}
```

これはPart 8のLLM審査と<strong>同じコンセプト</strong>ですが、オフラインのテストスイートでなく本番パイプラインに組み込まれています。両者とも：
これはパート8のLLM審査と<strong>同じコンセプト</strong>ですが、オフラインのテストスイートでなく本番パイプラインに組み込まれています。両者とも：

- モデルから構造化されたJSON出力を使用
- システムプロンプトに定義された品質基準を適用
Expand Down Expand Up @@ -283,4 +283,11 @@ Zava Creative WriterのEditorエージェント（`zava-creative-writer-local/sr

## 次のラボ

[Part 9: Whisperでの音声文字起こし](part9-whisper-voice-transcription.md)に進み、Foundry Local SDKを使ったオンデバイスの音声認識を体験しましょう。
[パート9: Whisperでの音声文字起こし](part9-whisper-voice-transcription.md)に進み、Foundry Local SDKを使ったオンデバイスの音声認識を体験しましょう。

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