Jupyter Notebook（.ipynb）翻訳：コードはそのまま動かせて、マークダウンはきちんと読めますか？
現状の主要診断
“データ分析レポートは通常、実行可能なコード・実行結果・マークダウンによる説明テキストが混在しており、すべてを翻訳するとコードが動作しなくなったり、出力結果が改変されたりする場合があります。”
根本原因の分析
1
セルタイプのインテリジェントな分岐
商訳AIは、JSON構造の`cell_type`フィールドに基づき分岐します：`markdown`セルは翻訳エンジンに送り、`code`セルは厳密に固定します。`raw`セルについては、必要に応じてユーザーが翻訳するかどうかを選択できます。
2
Markdown セル内の数式保護
Markdown セルには、しばしば LaTeX 形式の数式（例：`$E=mc^2$`）が含まれます。AI エンジンは `$` という区切り記号を認識し、その中身を「不変トークン」として扱い、数式の周囲の解説文のみを翻訳します。
3
出力（Output）データのクレンジング
通常、アップロード前に出力を消去することを推奨しますが、テキスト型出力（エラーログや print 結果など）が含まれる場合、AI は設定に応じて自然言語部分のみを翻訳し、Traceback の構造を維持します。
最終ソリューションまとめ
Kaggle コンペティションの共有や教育用ノートのローカライズ要件に完全に適合し、コードのロジックと説明文書が常に同期されることを保証します。