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Instructions/04-Use-own-data.md

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 lab:
-  title: 独自のデータを使用するカスタム Copilot を作成する
+  title: 独自のデータを使用する生成 AI アプリを作成する
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-# 独自のデータを使用するカスタム Copilot を作成する
+# 独自のデータを使用する生成 AI アプリを作成する
 
-取得拡張生成 (RAG) は、カスタム データ ソースからのデータを、生成 AI モデルのプロンプトに統合するアプリケーションを構築するために使用される手法です。 RAG は、カスタム *Copilot* を開発するために一般的に使用されるパターンです。チャット ベースのアプリケーションでは、言語モデルを使用して入力を解釈し、適切な応答を生成します。
+取得拡張生成 (RAG) は、カスタム データ ソースからのデータを、生成 AI モデルのプロンプトに統合するアプリケーションを構築するために使用される手法です。 RAG は、生成 AI アプリを開発するために一般的に使用されるパターンです。チャット ベースのアプリケーションでは、言語モデルを使用して入力を解釈し、適切な応答を生成します。
 
 この演習では Azure AI Foundry ポータルを使用して、カスタム データを生成 AI プロンプト フローに統合します。
 
 この演習は約 **45** 分かかります。
 
 ## "Azure AI 検索" リソースを作成する
 
-Copilot ソリューションでは、カスタム データをプロンプト フローに統合します。 この統合をサポートするには、ご利用のデータのインデックス作成に使用する Azure AI 検索リソースが必要です。
+生成 AI アプリ ソリューションでは、カスタム データをプロンプト フローに統合します。 この統合をサポートするには、ご利用のデータのインデックス作成に使用する Azure AI 検索リソースが必要です。
 
 1. Web ブラウザー内で [Azure portal](https://portal.azure.com) (`https://portal.azure.com`) を開き、ご自身の Azure 資格情報を使用してサインインします。
 1. [ホーム] ページ上で **[+ リソースの作成]** を選択し、「`Azure AI Search`」を検索します。 それから、次の設定で新しい Azure AI 検索リソースを作成します。
@@ -240,7 +240,7 @@ RAG ベースのプロンプト フローでインデックスを使用する前
 
 ## 課題 
 
-Azure AI Foundry ポータルで構築されたコパイロットに独自のデータを統合するところまで行いました。さらに詳しく調べてみましょう。
+Azure AI Foundry ポータルで構築された生成 AI アプリに独自のデータを統合するところまで行いました。さらに詳しく調べてみましょう。
 
 Azure AI Foundry ポータルを使用して新しいデータ ソースを追加し、インデックスを作成し、インデックス付きデータをプロンプト フローと統合してみます。 試すことができるデータ セットは次のとおりです。
 

README.md

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-# Azure AI Studio の演習
+# Azure AI FoundryExercises
 
-このリポジトリには、[Azure AI Studio に関する Microsoft Learn モジュール](https://docs.microsoft.com/training)での実践的な演習をサポートするための手順とアセットが含まれています。
+このリポジトリには、[Azure AI Foundry ポータルに関する Microsoft Learn モジュール](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-custom-copilots-ai-studio/)での実践的な演習をサポートするための手順とアセットが含まれています。
 
 ## 問題の報告