pingcap · yahonda · Aug 20, 2026 · Aug 20, 2026 · Aug 20, 2026 · Aug 20, 2026
diff --git a/ai/concepts/vector-search-overview.md b/ai/concepts/vector-search-overview.md
@@ -27,7 +27,7 @@ aliases: ['/ja/tidb/stable/vector-search-overview/','/ja/tidb/dev/vector-search-
 
 ベクトル埋め込み（または埋め込み）とは、現実世界のオブジェクトを高次元空間で表現する数値のシーケンスです。これは、文書、画像、音声、動画などの非構造化データの意味と文脈を捉えます。
 
-ベクトル埋め込みは機械学習において不可欠であり、意味的類似性検索の基盤となる。
+ベクトル埋め込みは機械学習において不可欠であり、意味的類似性検索の基盤となります。
 
 TiDB は、ベクトル埋め込みのストレージと検索を最適化するように設計された[ベクトルデータ型](/ai/reference/vector-search-data-types.md)と[ベクトル検索インデックス](/ai/reference/vector-search-index.md)を導入し、AI アプリケーションでの使用を強化します。ベクトル埋め込みを TiDB に保存し、ベクトル検索クエリを実行して、これらのデータ タイプを使用して最も関連性の高いデータを見つけることができます。
 

diff --git a/ai/integrations/tidb-mcp-server.md b/ai/integrations/tidb-mcp-server.md
@@ -11,11 +11,11 @@ TiDB MCP Serverは、自然言語による指示を用いてTiDBデータベー
 
 [モデルコンテキストプロトコル（MCP）](https://modelcontextprotocol.io/introduction)は、LLMと外部ツール間の通信を標準化するプロトコルです。
 
-MCPはクライアント/サーバーアーキテクチャを採用しており、ホストアプリケーションが複数の外部サーバーに接続できるようになっている。
+MCPはクライアント/サーバーアーキテクチャを採用しており、ホストアプリケーションが複数の外部サーバーに接続できるようになっています。
 
 -   **ホスト**：Claude DesktopやCursorなどのIDEといった、MCPサーバーへの接続を開始するAI搭載アプリケーション。
 
--   **クライアント**：ホストアプリケーションに組み込まれたコンポーネントで、個々のMCPサーバーと1対1の接続を確立する。
+-   **クライアント**：ホストアプリケーションに組み込まれたコンポーネントで、個々のMCPサーバーと1対1の接続を確立します。
 
 -   **サーバー**： **TiDB MCPサーバー**などの外部サービスで、クライアントが外部システムとやり取りするためのツール、コンテキスト、およびプロンプトを提供します。
 

diff --git a/ai/quickstart-via-python.md b/ai/quickstart-via-python.md
@@ -13,7 +13,7 @@ aliases: ['/ja/tidb/stable/vector-search-get-started-using-python/','/ja/tidb/de
 -   TiDB Python SDKを使用してTiDBに接続します。
 -   一般的な埋め込みモデルを使用してテキスト埋め込みを生成します。
 -   ベクトルをTiDBテーブルに格納します。
--   ベクトル類似度を用いて意味検索を実行する。
+-   ベクトル類似度を用いて意味検索を実行します。
 
 > **Note:**
 >

diff --git a/alert-rules.md b/alert-rules.md
@@ -49,7 +49,7 @@ summary: TiDB クラスターのアラート ルールについて学習しま
 
 -   解決：
 
-    リーダーのバランスが取れているかどうかを確認するには、[**TiKV詳細**&gt;**クラスタ**ダッシュボード](/grafana-tikv-dashboard.md#cluster)を確認する。
+    リーダーのバランスが取れているかどうかを確認するには、[**TiKV詳細**&gt;**クラスタ**ダッシュボード](/grafana-tikv-dashboard.md#cluster)を確認します。
 
 #### `TiDB_domain_load_schema_total` {#tidb_domain_load_schema_total}
 
@@ -140,7 +140,7 @@ summary: TiDB クラスターのアラート ルールについて学習しま
 
 -   解決：
 
-    TiKV の監視ステータスを確認する。
+    TiKV の監視ステータスを確認します。
 
 #### `TiDB_monitor_time_jump_back_error` {#tidb_monitor_time_jump_back_error}
 

diff --git a/as-of-timestamp.md b/as-of-timestamp.md
@@ -64,7 +64,7 @@ insert into t values (1), (2), (3);
 Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
 ```
 
-表内のデータを表示する。
+表内のデータを表示します。
 
 ```sql
 select * from t;

diff --git a/backup-and-restore-using-dumpling-lightning.md b/backup-and-restore-using-dumpling-lightning.md
@@ -80,7 +80,7 @@ LIMIT
 ターゲットの TiKV クラスターには、インポートされたデータを保存するのに十分なディスク容量が必要です。[標準ハードウェア要件](/hardware-and-software-requirements.md)に加えて、ターゲットの TiKV クラスターのストレージ容量は**、データソースのサイズ × <a href="/faq/manage-cluster-faq.md#is-the-number-of-replicas-in-each-region-configurable-if-yes-how-to-configure-it">レプリカ数</a>× 2**よりも大きくなければなりません。たとえば、クラスターがデフォルトで 3 つのレプリカを使用する場合、ターゲットの TiKV クラスターは、データソースのサイズの 6 倍よりも大きなストレージ容量が必要です。この式に x 2 が含まれている理由は次のとおりです。
 
 -   インデックスには余分な容量が必要になる場合があります。
--   RocksDBには空間増幅がある。
+-   RocksDBには空間増幅があります。
 
 ## Dumplingを使用してフルデータをバックアップします {#use-dumpling-to-back-up-full-data}
 

diff --git a/best-practices/_index.md b/best-practices/_index.md
@@ -49,7 +49,7 @@ TiDBにおけるスキーマ設計のベストプラクティスを学びまし
 
 ## パフォーマンスチューニング {#performance-tuning}
 
-TiKVやPDなどのTiDBコンポーネントのチューニング方法、および読み取り専用ストレージノードなどの機能を使用してさまざまなワークロード下でのパフォーマンスを向上させる方法を理解する。
+TiKVやPDなどのTiDBコンポーネントのチューニング方法、および読み取り専用ストレージノードなどの機能を使用してさまざまなワークロード下でのパフォーマンスを向上させる方法を理解しましょう。
 
 | ベストプラクティスのトピック                                                                   | 説明                                                                                               |
 | -------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |

diff --git a/best-practices/tidb-best-practices.md b/best-practices/tidb-best-practices.md
@@ -215,4 +215,4 @@ TiDBは、以下のシナリオに適しています。
 -   シャーディングはしたくない
 -   アクセスモードには明らかなホットスポットはありません
 -   トランザクション、高い一貫性、およびディザスタリカバリが求められます。
--   リアルタイムのハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP）分析を実現し、データパイプラインを削減したいと考えている。
+-   リアルタイムのハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP）分析を実現し、データパイプラインを削減したいと考えています。
diff --git a/br/backup-and-restore-overview.md b/br/backup-and-restore-overview.md
@@ -11,7 +11,7 @@ BRは以下の要件を満たしています。
 
 -   クラスターデータを最短5分のRPO（目標復旧時点）でディザスタリカバリ（DR）システムにバックアップすることで、災害発生時のデータ損失を軽減します。
 -   アプリケーションの動作不良が発生した場合は、エラー発生前の時点までデータをロールバックすることで対処します。
--   司法監督の要件を満たすために、履歴データの監査を実施する。
+-   司法監督の要件を満たすために、履歴データの監査を実施します。
 -   本番環境を複製することで、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング、シミュレーションテストに便利になります。
 
 ## 使用する前に {#before-you-use}

diff --git a/check-before-deployment.md b/check-before-deployment.md
@@ -21,7 +21,7 @@ summary: TiDB をデプロイする前に環境チェック操作について学
 
 `/dev/nvme0n1`データ ディスクを例に挙げます。
 
-1.  データ ディスクを表示する。
+1.  データ ディスクを表示します。
 
     ```bash
     fdisk -l
@@ -54,7 +54,7 @@ summary: TiDB をデプロイする前に環境チェック操作について学
     mkfs.ext4 /dev/nvme0n1p1
     ```
 
-4.  データ ディスクのパーティション UUIDを表示する。
+4.  データ ディスクのパーティション UUIDを表示します。
 
     この例では、nvme0n1p1 の UUID は`c51eb23b-195c-4061-92a9-3fad812cc12f`です。
 

diff --git a/clinic/clinic-data-instruction-for-tiup.md b/clinic/clinic-data-instruction-for-tiup.md
@@ -150,5 +150,5 @@ PingCAP Clinicによって収集された診断データは、クラスターの
 
 -   `std` : ファイル名に`stderr`含まれるログファイル。
 -   `rocksdb` : プレフィックスが`rocksdb` 、サフィックスが`.info`ログ ファイル。
--   `slow` : クエリ ログ ファイルが遅い。
+-   `slow` : スロークエリログファイル。
 -   `unknown` : 上記のいずれの種類にも一致しないログ ファイル。
diff --git a/configure-load-base-split.md b/configure-load-base-split.md
@@ -18,7 +18,7 @@ TiDBでは、負荷が特定のノードに集中すると、ホットスポッ
 以前は、この問題の解決策として、1 つ以上のホットスポットリージョンを分割するコマンドを手動で実行していましたが、この方法には 2 つの問題がありました。
 
 -   リージョンを均等に分割することは、必ずしも最適な選択とは限りません。リクエストが少数のキーに集中する可能性があるためです。このような場合、均等分割後もホットスポットがいずれかのリージョンに残る可能性があり、目的を達成するには複数回の均等分割が必要になる場合があります。
--   人間の介入はタイムリーでも簡単でもない。
+-   人間の介入はタイムリーでも簡単でもありません。
 
 ## 実装原理 {#implementation-principles}
 

diff --git a/dashboard/dashboard-profiling.md b/dashboard/dashboard-profiling.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: TiDB Dashboard Instance Profiling - Manual Profiling
-summary: 手動プロファイリングを使用すると、TiDB、TiKV、PD、 TiFlashインスタンスの現在のパフォーマンスデータをオンデマンドで収集できます。エキスパートはCPUやメモリなどのリソース消費量の詳細を分析し、進行中のパフォーマンス問題を特定できます。このページには、TiDB Dashboardまたはブラウザからアクセスできます。対象インスタンスを選択してプロファイリングを開始し、必要に応じて期間を変更します。リアルタイムの進行状況を確認し、プロファイリング完了後にパフォーマンスデータをダウンロードできます。詳細な操作については、プロファイリング履歴を確認する。
+summary: 手動プロファイリングを使用すると、TiDB、TiKV、PD、 TiFlashインスタンスの現在のパフォーマンスデータをオンデマンドで収集できます。エキスパートはCPUやメモリなどのリソース消費量の詳細を分析し、進行中のパフォーマンス問題を特定できます。このページには、TiDB Dashboardまたはブラウザからアクセスできます。対象インスタンスを選択してプロファイリングを開始し、必要に応じて期間を変更します。リアルタイムの進行状況を確認し、プロファイリング完了後にパフォーマンスデータをダウンロードできます。詳細な操作については、プロファイリング履歴を確認します。
 ---
 
 # TiDB Dashboardインスタンスプロファイリング - 手動プロファイリング {#tidb-dashboard-instance-profiling-manual-profiling}

diff --git a/dashboard/top-sql.md b/dashboard/top-sql.md
@@ -37,7 +37,7 @@ Top SQLは、パフォーマンスの問題を分析するのに適していま
 
 以下のいずれかの方法で、Top SQLページにアクセスできます。
 
--   TiDB Dashboardにログイン後、左側のナビゲーションメニューにある**Top SQL**をクリックしてください。
+-   TiDB Dashboardにログイン後、左側のナビゲーションメニューにある**Top SQL**をクリックします。
 
     ![Top SQL](/media/dashboard/v8.5-top-sql-access.png)
 

diff --git a/develop/dev-guide-connection-parameters.md b/develop/dev-guide-connection-parameters.md
@@ -120,7 +120,7 @@ connections = ((core_count * 2) + effective_spindle_count)
 
 -   **core_countは**、 [ハイパースレッディング](https://en.wikipedia.org/wiki/Hyper-threading)有効にするかどうかに関わらず、物理コアの数です。
 -   データが完全にキャッシュされると、 **effective_spindle_count を**`0`に設定する必要があります。キャッシュのヒット率が低下すると、カウントは実際の数値である`HDD`に近づきます。
--   **この計算式が*SSD*にも有効かどうかは検証されておらず、不明である。**
+-   **この計算式が*SSD*にも有効かどうかは検証されておらず、不明です。**
 
 SSDを使用する場合は、経験に基づき、以下の式を使用することをお勧めします。
 

diff --git a/develop/dev-guide-sample-application-golang-sql-driver.md b/develop/dev-guide-sample-application-golang-sql-driver.md
@@ -310,10 +310,10 @@ openDB("mysql", func(db *sql.DB) {
 
 ### ドライバーまたはORMフレームワークを使用していますか？ {#using-driver-or-orm-framework}
 
-Golangドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となる。
+Golangドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となります。
 
 -   データベース接続を手動で確立および解放します。
--   データベースのトランザクションを手動で管理する。
+-   データベースのトランザクションを手動で管理します。
 -   データ行をデータオブジェクトに手動でマッピングします。
 
 複雑なSQL文を書く必要がない限り、 [GORM](/develop/dev-guide-sample-application-golang-gorm.md)などの[ORM](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Object-relational_mapping)フレームワークを使用して開発することをお勧めします。ORMフレームワークは、次のような点で役立ちます。

diff --git a/develop/dev-guide-sample-application-java-jdbc.md b/develop/dev-guide-sample-application-java-jdbc.md
@@ -319,10 +319,10 @@ public void deletePlayer(String id) throws SQLException {
 
 ### ドライバーまたはORMフレームワークを使用していますか？ {#using-driver-or-orm-framework}
 
-Javaドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となる。
+Javaドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となります。
 
 -   データベース接続を手動で確立および解放します。
--   データベースのトランザクションを手動で管理する。
+-   データベースのトランザクションを手動で管理します。
 -   データ行をデータオブジェクトに手動でマッピングします。
 
 複雑なSQL文を書く必要がない限り、 [Hibernate](/develop/dev-guide-sample-application-java-hibernate.md)、 [MyBatis](/develop/dev-guide-sample-application-java-mybatis.md) 、 [Spring Data JPA](/develop/dev-guide-sample-application-java-spring-boot.md)などの[ORM](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Object-relational_mapping)フレームワークを開発に利用することをお勧めします。これにより、以下のようなメリットが得られます。

diff --git a/develop/dev-guide-sample-application-python-django.md b/develop/dev-guide-sample-application-python-django.md
@@ -243,11 +243,11 @@ python manage.py migrate
 2.  アプリケーションにアクセスするには、ブラウザを開いて`http://localhost:8000/`にアクセスしてください。サンプルアプリケーションでは、以下の操作が可能です。
 
     -   新しいプレイヤーを作成します。
-    -   プレイヤーを一括作成する。
-    -   全プレイヤーを表示する。
-    -   プレイヤーを更新する。
-    -   プレイヤーを削除する。
-    -   2人のプレイヤー間で商品を取引する。
+    -   プレイヤーを一括作成します。
+    -   全プレイヤーを表示します。
+    -   プレイヤーを更新します。
+    -   プレイヤーを削除します。
+    -   2人のプレイヤー間で商品を取引します。
 
 ## サンプルコードスニペット {#sample-code-snippets}
 

diff --git a/develop/dev-guide-sample-application-python-mysql-connector.md b/develop/dev-guide-sample-application-python-mysql-connector.md
@@ -297,10 +297,10 @@ with get_connection(autocommit=True) as conn:
 
 ### ドライバーまたはORMフレームワークを使用していますか？ {#using-driver-or-orm-framework}
 
-Pythonドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となる。
+Pythonドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となります。
 
 -   データベース接続を手動で確立および解放します。
--   データベースのトランザクションを手動で管理する。
+-   データベースのトランザクションを手動で管理します。
 -   データ行（ `mysql-connector-python`ではタプルまたは辞書として表現されます）をデータオブジェクトに手動でマッピングします。
 
 複雑なSQL文を書く必要がない限り、 [SQLAlchemy](/develop/dev-guide-sample-application-python-sqlalchemy.md) 、 [Peewee](/develop/dev-guide-sample-application-python-peewee.md)、Django ORMなどの[ORM](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Object-relational_mapping)フレームワークを使用して開発することをお勧めします。これにより、次のようなことが可能になります。

diff --git a/develop/dev-guide-sample-application-python-mysqlclient.md b/develop/dev-guide-sample-application-python-mysqlclient.md
@@ -300,10 +300,10 @@ with get_mysqlclient_connection(autocommit=True) as conn:
 
 ### ドライバーまたはORMフレームワークを使用していますか？ {#using-driver-or-orm-framework}
 
-Pythonドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となる。
+Pythonドライバはデータベースへの低レベルアクセスを提供するが、開発者には以下のことが必要となります。
 
 -   データベース接続を手動で確立および解放します。
--   データベースのトランザクションを手動で管理する。
+-   データベースのトランザクションを手動で管理します。
 -   データ行（ `mysqlclient`ではタプルとして表現されています）をデータオブジェクトに手動でマッピングします。
 
 複雑なSQL文を書く必要がない限り、 [SQLAlchemy](/develop/dev-guide-sample-application-python-sqlalchemy.md) 、 [Peewee](/develop/dev-guide-sample-application-python-peewee.md)、Django ORMなどの[ORM](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Object-relational_mapping)フレームワークを使用して開発することをお勧めします。これにより、次のようなことが可能になります。