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+import streamlit as st
+import pandas as pd
+from huggingface_hub import InferenceClient
+from duckduckgo_search import DDGS
+import json
+
+# --- 1. 初期設定 ---
+# HFのアクセストークン(Settings > Access Tokensで作成)を、
+# Spaces の Settings > Variables and Secrets に　「HR_TOKEN」として保存してください。
+import os
+token = os.getenv("HF_TOKEN")
+client = TnferenceClient("meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct", token=token)
+
+st.set_pae_cofig(page_title="企業情報リサーチAI", layout="wide")
+st.title("🏢 企業情報一覧生成プロトタイプ")
+
+# --- 2. 検索ロジック ---
+def get_web_info(query):
+    """DuckDuckGoを使用してWeb検索結果のようやくを取得"""
+    with DDGS() as ddgs:
+        results = [r for r in ddgs.text(query, max_results=5)]
+    return "\n".join([f"Source:{r['href']}\nContent: {r['body']}" for r in results])
+
+# --- 3. UI部分 ---
+theme = st.text_input("リサーチしたいテーマを入力してください。", placeholder="例: 日本国内の生成AIスタートアップ")
+
+if st.button("情報を収集してリスト化"):
+    if not token:
+        st.error("HF_TOKENが設定されていません。SettingsからSecretを設定してください。")
+    else:
+        with st.spinner("Webから情報を検索中..."):
+            # Web検索実行
+            raw_data = get_web_info(theme)
+
+            # AIへのプロンプトreturn"区生
+            prompt = f"""
+            以下のWeb検索結果を元に、テーマ「{theme}」に関連する企業のリストを作成してください。
+            出力は必ず以下のキーを持つJSON形式のリストにしてください:
+            "companies": [{"name":"企業名", "description":"企業説明", "website":"企業のウェブサイトURL"}]
+
+            【検索結果】:
+            {raw_data}
+            """
+
+            try:
+                # AIによる構造化
+                response = clent.chat_completion(
+                    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                    max_tokens=1500,
+                    response_format={"type": "json_object"}
+                )
+
+                #　結果の解析と表示
+                res_content = response.choices[0].message.content
+                data = json.loads(res_content)
+                df = pd.DataFrame(data["companies"])
+                
+                st.success("リストの生成が完了しました！")
+                st.dataframe(df, use_container_windth=True)
+
+                #CSVダウンロード機能
+                csv = df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
+                st.download_button("CSVとしてダウンロード", csv, "company_list.csv", "compnay_list.csv")
+
+            except Exception as e:
+                st.error(f"エラーが発生しました: {e}")
+                st.write("AIの応答":, res_content)