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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# 軽量な日本語モデルを使用
-chatbot = pipeline("text-generation", model="rinna/japanese-gpt2-medium")
+# 日本語T5モデルをロード
+pipe = pipeline("text2text-generation", model="sonoisa/t5-base-japanese")
 
-def chat_fn(message):
-    prompt = f"ユーザー: {message}\nアシスタント:"
-    output = chatbot(prompt, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.7)
-    reply = output[0]["generated_text"].split("アシスタント:")[-1].strip()
-    return reply
+def format_report(memo):
+    # プロンプトに「事故報告書風に整えてください」と指示を入れる
+    input_text = f"以下のメモを事故報告書の文章に整えてください:\n{memo}"
+    result = pipe(input_text, max_length=512, do_sample=False)
+    return result[0]["generated_text"]
 
-demo = gr.Interface(
-    fn=chat_fn,
-    inputs=gr.Textbox(label="質問を入力"),
-    outputs=gr.Textbox(label="返答"),
-)
+iface = gr.Interface(fn=format_report,
+                     inputs="text",
+                     outputs="text",
+                     title="事故報告書整理AI")
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+iface.launch()