diff --git a/docs/japanese.md b/docs/japanese.md
new file mode 100644
index 00000000..c6a653f2
--- /dev/null
+++ b/docs/japanese.md
@@ -0,0 +1,225 @@
+# 🕷️ ScrapeGraphAI: 一度のクロールで完結
+[](https://pepy.tech/project/scrapegraphai)
+[](https://github.com/pylint-dev/pylint)
+[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/actions/workflows/pylint.yml)
+[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/actions/workflows/codeql.yml)
+[](https://opensource.org/licenses/MIT)
+[](https://discord.gg/gkxQDAjfeX)
+
+ScrapeGraphAIは、大規模言語モデルと直接グラフロジックを使用して、ウェブサイトやローカルドキュメント（XML、HTML、JSONなど）のクローリングパイプラインを作成するPythonライブラリです。
+
+クロールしたい情報をライブラリに伝えるだけで、残りはすべてライブラリが行います！
+
+
+ 
+
+
+## 🚀 インストール方法
+
+Scrapegraph-aiの参照ページはPyPIの公式サイトで見ることができます: [pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/)。
+
+```bash
+pip install scrapegraphai
+```
+**注意**: 他のライブラリとの競合を避けるため、このライブラリは仮想環境でのインストールを推奨します 🐱
+
+## 🔍 デモ
+
+公式のStreamlitデモ：
+
+[](https://scrapegraph-ai-web-dashboard.streamlit.app)
+
+Google Colabで直接試す：
+
+[](https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing)
+
+## 📖 ドキュメント
+
+ScrapeGraphAIのドキュメントは[こちら](https://scrapegraph-ai.readthedocs.io/en/latest/)で見ることができます。
+
+Docusaurusの[バージョン](https://scrapegraph-doc.onrender.com/)もご覧ください。
+
+## 💻 使い方
+
+ウェブサイト（またはローカルファイル）から情報を抽出するための3つの主要なクローリングパイプラインがあります：
+
+- `SmartScraperGraph`: 単一ページのクローラー。ユーザープロンプトと入力ソースのみが必要です。
+- `SearchGraph`: 複数ページのクローラー。検索エンジンの上位n個の検索結果から情報を抽出します。
+- `SpeechGraph`: 単一ページのクローラー。ウェブサイトから情報を抽出し、音声ファイルを生成します。
+- `SmartScraperMultiGraph`: 複数ページのクローラー。プロンプトを与えると、
+**OpenAI**、**Groq**、**Azure**、**Gemini**などの異なるLLMをAPI経由で使用することができます。また、**Ollama**のローカルモデルを使用することもできます。
+
+### 例 1: ローカルモデルを使用したSmartScraper
+[Ollama](https://ollama.com/)がインストールされていること、および`ollama pull`コマンドでモデルがダウンロードされていることを確認してください。
+
+``` python
+from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
+
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "model": "ollama/mistral",
+ "temperature": 0,
+ "format": "json", # Ollamaではフォーマットを明示的に指定する必要があります
+ "base_url": "http://localhost:11434", # OllamaのURLを設定
+ },
+ "embeddings": {
+ "model": "ollama/nomic-embed-text",
+ "base_url": "http://localhost:11434", # OllamaのURLを設定
+ },
+ "verbose": True,
+}
+
+smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
+ prompt="すべてのプロジェクトとその説明をリストしてください",
+ # ダウンロード済みのHTMLコードの文字列も受け付けます
+ source="https://perinim.github.io/projects",
+ config=graph_config
+)
+
+result = smart_scraper_graph.run()
+print(result)
+```
+
+出力は、プロジェクトとその説明のリストになります：
+
+```python
+{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': 'Open Source project aimed at controlling a real life rotary pendulum using RL algorithms'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': 'Developed a Deep Q-Network algorithm to train a simple and double pendulum'}, ...]}
+```
+
+### 例 2: 混合モデルを使用したSearchGraph
+**Groq**をLLMとして、**Ollama**を埋め込みモデルとして使用します。
+
+```python
+from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
+
+# グラフの設定を定義
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "model": "groq/gemma-7b-it",
+ "api_key": "GROQ_API_KEY",
+ "temperature": 0
+ },
+ "embeddings": {
+ "model": "ollama/nomic-embed-text",
+ "base_url": "http://localhost:11434", # OllamaのURLを任意に設定
+ },
+ "max_results": 5,
+}
+
+# SearchGraphインスタンスを作成
+search_graph = SearchGraph(
+ prompt="Chioggiaの伝統的なレシピをすべてリストしてください",
+ config=graph_config
+)
+
+# グラフを実行
+result = search_graph.run()
+print(result)
+```
+
+出力は、レシピのリストになります：
+
+```python
+{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}
+```
+
+### 例 3: OpenAIを使用したSpeechGraph
+
+OpenAI APIキーとモデル名を渡すだけです。
+
+```python
+from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
+
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "api_key": "OPENAI_API_KEY",
+ "model": "gpt-3.5-turbo",
+ },
+ "tts_model": {
+ "api_key": "OPENAI_API_KEY",
+ "model": "tts-1",
+ "voice": "alloy"
+ },
+ "output_path": "audio_summary.mp3",
+}
+
+# ************************************************
+# SpeechGraphインスタンスを作成して実行
+# ************************************************
+
+speech_graph = SpeechGraph(
+ prompt="プロジェクトの詳細な音声要約を作成してください。",
+ source="https://perinim.github.io/projects/",
+ config=graph_config,
+)
+
+result = speech_graph.run()
+print(result)
+```
+出力は、ページ上のプロジェクトの要約を含む音声ファイルになります。
+
+## スポンサー
+
+
+
+## 🤝 貢献
+
+貢献を歓迎し、Discordサーバーで改善や提案について話し合います！
+
+[貢献ガイド](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/CONTRIBUTING.md)をご覧ください。
+
+[](https://discord.gg/uJN7TYcpNa)
+[](https://www.linkedin.com/company/scrapegraphai/)
+[](https://twitter.com/scrapegraphai)
+
+
+## 📈 ロードマップ
+
+[こちら](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/docs/README.md)でプロジェクトのロードマップをご覧ください！ 🚀
+
+よりインタラクティブな方法でロードマップを視覚化したいですか？[markmap](https://markmap.js.org/repl)をチェックして、マークダウンの内容をエディタにコピー＆ペーストして視覚化してください！
+
+## ❤️ 貢献者
+[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/graphs/contributors)
+
+
+## 🎓 引用
+
+研究目的で当社のライブラリを使用する場合は、以下の参考文献を引用してください：
+```text
+ @misc{scrapegraph-ai,
+ author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
+ title = {Scrapegraph-ai},
+ year = {2024},
+ url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
+ note = {大規模言語モデルを利用したクローリングのためのPythonライブラリ}
+ }
+```
+## 作者
+
+
+ 
+
+
+## 連絡先
+| | 連絡先 |
+|--------------------|----------------------|
+| Marco Vinciguerra | [](https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/) |
+| Marco Perini | [](https://www.linkedin.com/in/perinim/) |
+| Lorenzo Padoan | [](https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/) |
+
+## 📜 ライセンス
+
+ScrapeGraphAIはMITライセンスの下で提供されています。詳細は[LICENSE](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/LICENSE)ファイルをご覧ください。
+
+## 謝辞
+
+- プロジェクトの貢献者とオープンソースコミュニティのサポートに感謝します。
+- ScrapeGraphAIはデータ探索と研究目的のみに使用されます。このライブラリの不正使用については一切責任を負いません。
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