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@@ -161,7 +161,7 @@ def extract_text_from_pdf(pdf_file_path):
 def get_llm_response(selected_llm, query, context, source_code_to_check):
     """選択されたLLMを使用して質問に回答する"""
     system_prompt = "あなたは提供されたコンテキスト（ソースコードチェックリスト）とレビュー対象のソースコードに基づいて、ソースコードをチェックし、その結果を返す有益なアシスタントです。チェックリストの項目ごとにソースコードを評価し、具体的な指摘と改善案を提示してください。コンテキストに情報がない場合は、「提供された情報からは回答できません。」と答えてください。"
-    user_content = f"ソースコードチェックリスト:\n{context}\n\nレビュー対象のソースコード:\n```\n{source_code_to_check}\n```\n\n質問: {query}\n\nチェック結果:"
+    user_content = f"ソースコードチェックリスト:\n{context}\n\nレビュー対象のソースコード:\n```\n{source_code_to_check}\n```\n\nレビュー指示: {query}\n\nチェック結果:"
 
     try:
         if selected_llm == "Ollama":
@@ -176,7 +176,7 @@ def get_llm_response(selected_llm, query, context, source_code_to_check):
                 model=OLLAMA_MODEL_NAME,
                 messages=messages,
                 options={
-                    "temperature": 0.5,
+                    "temperature": 0.7,
                     "num_predict": 2000
                 }
             )
@@ -222,19 +222,51 @@ def get_llm_response(selected_llm, query, context, source_code_to_check):
                 return "Google APIキーが設定されていないため、Geminiモデルは利用できません。"
             # Geminiのsystem instructionはまだベータ版で、messagesと併用できない場合があるため、
             # system_promptをuser_contentの先頭に結合する形式にする。
+            # --- システムプロンプトの調整 (後述の2.プロンプト調整も参照) ---
+            system_prompt = "あなたは提供されたコンテキスト（ソースコードチェックリスト）とレビュー対象のソースコードに基づいて、ソースコードのレビューを行うアシスタントです。チェックリストの項目ごとにソースコードを評価し、潜在的な問題点や改善の機会を提案してください。コンテキストに情報がない場合は、「提供された情報からは回答できません。」と答えてください。"
+            # --- ユーザープロンプトの調整 (後述の2.プロンプト調整も参照) ---
+            user_content = f"ソースコードチェックリスト:\n{context}\n\nレビュー対象のソースコード:\n```\n{source_code_to_check}\n```\n\nレビュー指示: {query}\n\nチェック結果:"
+
             full_user_content = f"{system_prompt}\n\n{user_content}"
             messages = [
                 {"role": "user", "parts": [full_user_content]}
             ]
             print(f"Google Geminiモデル '{GOOGLE_MODEL_NAME}' にリクエストを送信中...")
-            response = client_gemini.generate_content(
-                messages,
-                generation_config=genai.types.GenerationConfig(
-                    temperature=0.5,
-                    max_output_tokens=2000
+            try:
+                response = client_gemini.generate_content(
+                    messages,
+                    generation_config=genai.types.GenerationConfig(
+                        temperature=0.5, # まずは0.5で試す。必要なら0.7などに上げる
+                        max_output_tokens=2000
+                    )
                 )
-            )
-            return response.text.strip()
+
+                # --- エラーハンドリングの強化 ---
+                # response.text を呼び出す前に、応答の候補と終了理由を確認
+                if response.candidates:
+                    candidate = response.candidates[0]
+                    # finish_reason が SAFETY (genai.types.HarmCategory.SAFETY) の場合、安全ポリシーによりブロックされた可能性が高い
+                    if candidate.finish_reason == genai.types.HarmCategory.SAFETY:
+                        safety_ratings = candidate.safety_ratings
+                        safety_details = ", ".join([f"{sr.category.name}: {sr.probability.name}" for sr in safety_ratings])
+                        print(f"Gemini response blocked due to safety policy. Details: {safety_details}")
+                        return f"Google Geminiからの応答が安全ポリシーによりブロックされました。詳細: {safety_details}"
+                    # 正常なコンテンツがあるか確認
+                    elif candidate.content and candidate.content.parts:
+                        return response.text.strip()
+                    else:
+                        # コンテンツがないが、finish_reasonがSAFETY以外の場合
+                        print(f"Gemini response has no content parts. Finish reason: {candidate.finish_reason.name}")
+                        return f"Google Geminiからの応答にコンテンツが含まれていません。終了理由: {candidate.finish_reason.name}"
+                else:
+                    # 候補自体がない場合
+                    print(f"Gemini response has no candidates. Raw response: {response}")
+                    return f"Google Geminiからの応答に候補がありませんでした。生の応答: {response}"
+
+            except Exception as e:
+                # generate_content 自体でエラーが発生した場合
+                print(f"Google Gemini API呼び出し中にエラーが発生しました: {e}")
+                return f"Google Gemini API呼び出し中にエラーが発生しました: {e}"
 
         else:
             return "無効なLLMが選択されました。"