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docs/readme_jp.md

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 ## イントロダクション
-これは、エンドツーエンドの自動データパイプラインを構築するサイドプロジェクトです。データソースとして台湾政府が提供する天気データを使用しています。この自動パイプラインは、広く知られている自動化ツールであるApache Airflowによって駆動されます。Airflowタスクでダウンロードされたデータは、AWS S3ストレージにアップロードされます。AWS S3は、Snowflakeデータウェアハウスの外部テーブルとして設定されています。
+これは、エンドーツーエンドの自動データパイプラインを構築するサイドプロジェクトです。台湾政府が提供する天気データをデータソースとして使用しています。この自動パイプラインは、広く知られている自動化ツールであるApache Airflowによって駆動されています。Airflowタスクでダウンロードされたデータは、AWS S3ストレージにアップロードされ、さらなるデータ変換プロセスを受け、様々の最終結果に仕上がる。AWS S3は、Snowflakeデータウェアハウスの外部テーブルとして設定されています。
 
 ![Overview](../images/jp/project_overview_jp.jpg)
 
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 ## 抽出・ロードプロセス
 
-このプロジェクトの自動データパイプラインは、セルフホストされたApache Airflowに基づいており、AWS S3をリモートストレージとして使用しています。DAGは異なる頻度でスケジュールされ、台湾政府が提供するオープンデータプラットフォームから目的のデータを取得します。取得されたデータはAWS S3にアップロードされます。
+このプロジェクトにおける自動化データパイプラインは、セルフホストのApache Airflow上に構築され、リモートストレージとしてAWS S3を使用しています。DAGは異なる頻度でスケジュールされ、台湾政府が提供するオープンデータプラットフォームから必要なデータを取得します。取得したデータはAWS S3 にアップロードされます。
 
 ![Extract-Load](../images/jp/extract_load_jp.jpg)
 
 
 ## 変換プロセス
-データ変換パイプラインでは、S3ストレージをSnowflakeの外部テーブルとして使用し、dbt（データビルドツール）を利用して外部テーブルからデータを変換します。変換プロセスは、ステージング、中間、およびアーティファクトの3つのステップで構成され、それぞれ異なる目的に対応しています。
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+データ変換パイプラインでは、S3ストレージをSnowflakeの外部テーブルとして使用し、dbt（data build tool）を活用して外部テーブルのデータを変換しています。変換プロセスは、ステージング、中間、アーティファクトの3つの段階に分かれており、それぞれ異なる目的に対応しています。
 
 ![Transformation](../images/jp/transformation_jp.jpg)
 
 
 > 詳細な変換および処理情報については、自動生成されたdbtドキュメントを参照してください: [Web Page](https://davidho27941.github.io/weather_data_dbt/#!/overview)
 
 ## 将来の計画
-現在の設計では、HTTP接続ディレクトリによるリアルタイムデータの取得を行っていますが、これはシンプルである一方で、オペレーターが予期しないエラーに直面した際にデータ取得に失敗する可能性があります。Kafkaデータストリーミングの実装は、フォールトトレランスのための潜在的な解決策です。
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+現在の設計では、HTTP直接接続によるリアルタイムデータの取得を行っていますが、これはシンプルである一方で、オペレーターが予想されていないエラーに直面した際に、タスクが失敗する可能性があります。Kafkaデータストリーミングの実装は、故障許容性の向上に役立つと思われている。