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 search:
   exclude: true
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-# コード例
+# 例
 
-[repo](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) の examples セクションで、SDK のさまざまなサンプル実装をご覧ください。examples は、異なるパターンと機能を示す複数のカテゴリーに整理されています。
+[repo](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) の examples セクションで、SDK のさまざまなサンプル実装をご確認ください。examples は、異なるパターンと機能を示す複数のカテゴリーに整理されています。
 
 ## カテゴリー
 
 -   **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):**
-    このカテゴリーの例は、次のような一般的なエージェント設計パターンを示します。
+    このカテゴリーの examples では、次のような一般的な エージェント 設計パターンを説明しています。
 
     -   決定論的ワークフロー
     -   Agents as tools
-    -   並列エージェント実行
+    -   並列 エージェント 実行
     -   条件付きツール使用
-    -   入出力ガードレール
-    -   審判としての LLM
+    -   入出力 ガードレール
+    -   判定者としての LLM
     -   ルーティング
     -   ストリーミング ガードレール
 
 -   **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):**
-    これらの例は、次のような SDK の基本的な機能を紹介します。
+    これらの examples では、次のような SDK の基礎的な機能を紹介しています。
 
-    -   Hello World の例 (デフォルトモデル、GPT-5、open-weight model)
-    -   エージェントのライフサイクル管理
-    -   動的システムプロンプト
-    -   ストリーミング出力 (テキスト、items、function call args)
+    -   Hello World examples（デフォルトモデル、GPT-5、オープンウェイトモデル）
+    -   エージェント のライフサイクル管理
+    -   動的な システムプロンプト
+    -   ストリーミング出力（テキスト、アイテム、関数呼び出しの引数）
     -   プロンプトテンプレート
-    -   ファイル処理 (ローカルとリモート、画像と PDF)
-    -   使用量トラッキング
-    -   非厳格な出力型
+    -   ファイル処理（ローカルおよびリモート、画像および PDF）
+    -   使用状況トラッキング
+    -   非厳密な出力型
     -   以前の response ID の使用
 
 -   **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service):**
-    航空会社向けのカスタマーサービスシステムの例です。
+    航空会社向けのカスタマーサービスシステム例です。
 
 -   **[financial_research_agent](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/financial_research_agent):**
-    金融データ分析のためのエージェントとツールを用いた、構造化されたリサーチワークフローを示す金融リサーチ エージェントです。
+    金融データ分析のための エージェント とツールを用いた、構造化された調査ワークフローを示す金融調査 エージェント です。
 
 -   **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):**
-    メッセージフィルタリングを用いた、実用的なエージェントのハンドオフの例をご覧ください。
+    メッセージフィルタリングを伴う エージェント のハンドオフの実用例をご覧ください。
 
 -   **[hosted_mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp):**
-    hosted MCP (Model context protocol) のコネクターと承認の使い方を示す例です。
+    hosted MCP（Model context protocol）コネクターと承認の使い方を示す examples です。
 
 -   **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):**
-    MCP (Model context protocol) を使ってエージェントを構築する方法を学びます。内容は次のとおりです。
+    MCP（Model context protocol）で エージェント を構築する方法を学べます。以下を含みます。
 
-    -   ファイルシステムの例
-    -   Git の例
-    -   MCP プロンプト サーバーの例
-    -   SSE (Server-Sent Events) の例
-    -   ストリーム可能な HTTP の例
+    -   ファイルシステム examples
+    -   Git examples
+    -   MCP プロンプト サーバー examples
+    -   SSE（Server-Sent Events）examples
+    -   ストリーム可能な HTTP examples
 
 -   **[memory](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory):**
-    エージェント向けのさまざまなメモリ実装の例です。内容は次のとおりです。
+    エージェント 向けのさまざまなメモリ実装の examples です。以下を含みます。
 
     -   SQLite セッションストレージ
     -   高度な SQLite セッションストレージ
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     -   OpenAI セッションストレージ
 
 -   **[model_providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):**
-    カスタムプロバイダーや LiteLLM 連携を含め、SDK で非 OpenAI モデルを使用する方法を確認します。
+    カスタムプロバイダーと LiteLLM 統合を含め、SDK で OpenAI 以外のモデルを使用する方法を確認できます。
 
 -   **[realtime](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/realtime):**
-    SDK を使ってリアルタイム体験を構築する方法を示す例です。内容は次のとおりです。
+    SDK を使用してリアルタイム体験を構築する方法を示す examples です。以下を含みます。
 
     -   Web アプリケーション
-    -   コマンドライン インターフェース
-    -   Twilio 連携
+    -   コマンドラインインターフェース
+    -   Twilio 統合
+    -   Twilio SIP 統合
 
 -   **[reasoning_content](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/reasoning_content):**
-    reasoning content と structured outputs の扱い方を示す例です。
+    reasoning content と structured outputs を扱う方法を示す examples です。
 
 -   **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):**
-    複雑なマルチエージェントによるリサーチワークフローを示す、シンプルな ディープリサーチ クローンです。
+    複雑なマルチ エージェント の調査ワークフローを示す、シンプルな ディープリサーチ クローンです。
 
 -   **[tools](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):**
-    OpenAI がホストするツール と、次のような実験的な Codex ツール機能の実装方法を学びます。
+    OpenAI がホストするツール と、次のような実験的な Codex ツール機能の実装方法を学べます。
 
     -   Web 検索 と、フィルター付き Web 検索
     -   ファイル検索
     -   Code Interpreter
-    -   インラインスキルを備えた Hosted container shell (`examples/tools/container_shell_inline_skill.py`)
-    -   スキル参照を備えた Hosted container shell (`examples/tools/container_shell_skill_reference.py`)
+    -   インラインスキル付きのホスト型コンテナシェル（`examples/tools/container_shell_inline_skill.py`）
+    -   スキル参照付きのホスト型コンテナシェル（`examples/tools/container_shell_skill_reference.py`）
     -   コンピュータ操作
     -   画像生成
-    -   実験的な Codex ツールのワークフロー (`examples/tools/codex.py`)
-    -   実験的な Codex の同一スレッド ワークフロー (`examples/tools/codex_same_thread.py`)
+    -   実験的な Codex ツールワークフロー（`examples/tools/codex.py`）
+    -   実験的な Codex 同一スレッドワークフロー（`examples/tools/codex_same_thread.py`）
 
 -   **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):**
-    ストリーミング音声の例を含め、TTS および STT モデルを使用する音声エージェントの例をご覧ください。
+    ストリーミング音声の examples を含め、TTS および STT モデルを使用した音声 エージェント の examples をご覧ください。