理由を述べるには、because、because of、since、for、due to、as、on account of、thanks toなどを用いて表現できます。
技術文では理由を明確に表現するために、because,、because of、due toがもっとも頻繁に使われます。他には、since、for、asも使われます。それぞれのことばのニュアンスの違いと技術文の例文を以下に示します。
because
理由をより直接的かつ明示的に述べます。理由を述べるのに最も一般的な表現です。
例：
The request to DescribeCluster failed because the ClusterID is invalid.
ClusterID が無効なため、DescribeCluster へのリクエストに失敗しました。
because of
becauseは接続詞であるのに対して、これは前置詞です。becauseより簡潔に表現できます。
例：
The request processing has failed because of an unknown internal error.
不明な内部エラーにより、リクエスト処理が失敗しました。
due to
フォーマルな表現で、客観的な原因を示します。
例：
There was an issue deleting the package version due to insufficient IAM permissions.
IAM アクセス許可が不十分であるため、パッケージバージョンの削除中に問題が発生しました。
since
既に分かっている、発生している、または存在している事実を強調します。
例：
Since the machine learning model is deployed separately from the database and the application, each can scale up or scale out independently of the others.
機械学習モデルはデータベースやアプリケーションとは別にデプロイされるため、それぞれが独立してスケールアップまたはスケールアウトできます。
for
理由を簡潔に述べます。
例：
The system crashed for lack of memory.
メモリ不足のため、システムがクラッシュしました。
理由や原因を示すfor は、due toやbecause ofに置き換え可能で、これらを使うことでより直接的に表現できます。
The system crashed for lack of memory.
↓
The system crashed due to lack of memory.
The system crashed for lack of memory.
↓
The system crashed because of lack of memory.
as
補足的または間接的な理由を述べ、結果に重きを置きます。
例：
As we keep fine-tuning tailored NLP models periodically, reducing model training times and costs is also important.
カスタマイズされた NLP モデルを定期的に微調整し続けるため、モデルトレーニングの時間とコストを削減することも重要です。
サービスについてはこちら