Update app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import google.generativeai as genai
+import time
+import os
+
+# 外部ファイルの読み込み（news_collector.py と ai_analyst.py が同じ場所にある前提）
+from news_collector import fetch_rss_news
+from ai_analyst import analyze_news
+
+def run_insight_process(api_key):
+    """
+    ニュース取得から解析までを順次実行し、ログをリアルタイムで画面に返す関数
+    """
+    if not api_key or len(api_key) < 10:
+        yield "❌ エラー: 有効なGemini APIキーをサイドバーに入力してください。"
+        return
+
+    # APIキーのセット（ai_analyst.pyが参照できるように環境変数にもセット）
+    os.environ["GEMINI_API_KEY"] = api_key
+    genai.configure(api_key=api_key)
+
+    log_output = "🚀 投資インサイト解析を開始します...\n"
+    yield log_output
+
+    try:
+        # 1. ニュース収集
+        log_output += "📡 ニュースサイトから最新記事を収集中...\n"
+        yield log_output
+        articles = fetch_rss_news()
+        
+        if not articles:
+            yield log_output + "❌ ニュースの取得に失敗したか、記事が見つかりませんでした。"
+            return
+
+        log_output += f"✅ {len(articles)}件のニュースを取得しました。上位5件を解析します。\n\n"
+        yield log_output
+
+        # 2. 解析ループ（上位5件）
+        top_articles = articles[:5]
+        for i, article in enumerate(top_articles):
+            log_output += f"🔍 解析中 ({i+1}/{len(top_articles)}): {article['title']}\n"
+            yield log_output
+            
+            # AI解析の実行
+            try:
+                res = analyze_news(article)
+                
+                # スコアの数値化とバリデーション
+                try:
+                    score = int(res.get('market_impact_score', 0))
+                except:
+                    score = 0
+                
+                # スコアに応じたアイコンと符号
+                if score > 0:
+                    score_display = f"+{score}"
+                    icon = "📈"
+                elif score < 0:
+                    score_display = f"{score}"
+                    icon = "📉"
+                else:
+                    score_display = "0"
+                    icon = "➖"
+
+                # レポートの構築（文字バラバラ対策済み）
+                report = f"===== 【分析結果】 {icon} スコア: {score_display} / 10 =====\n"
+                report += f"■ 歴史的類似性:\n{res.get('historical_precedent', '情報なし')}\n\n"
+                
+                # リスト形式のデータ（弱気視点）が文章で返ってきた場合でも正しく表示する処理
+                report += f"■ 警戒すべきリスク/弱気視点:\n"
+                bearish = res.get('bearish_view', [])
+                if isinstance(bearish, list):
+                    for r in bearish:
+                        report += f" ・{str(r)}\n"
+                else:
+                    report += f" ・{str(bearish)}\n"
+
+                # リスト形式のデータ（影響セクター）の表示処理
+                report += f"\n■ 影響セクター:\n"
+                sectors = res.get('sector_impact', [])
+                if isinstance(sectors, list):
+                    report += f"{', '.join([str(s) for s in sectors])}\n"
+                else:
+                    report += f"{str(sectors)}\n"
+                
+                report += "==========================================\n\n"
+                
+                log_output += report
+                yield log_output
+
+            except Exception as e:
+                log_output += f"⚠️ この記事の解析中にエラーが発生しました: {str(e)}\n\n"
+                yield log_output
+            
+            # 無料枠のAPI制限を考慮して少し待機
+            if i < len(top_articles) - 1:
+                time.sleep(2)
+
+        log_output += "🎉 すべての解析作業が完了しました。"
+        yield log_output
+
+    except Exception as e:
+        yield log_output + f"\n❌ システムエラーが発生しました: {str(e)}"
+
+# --- Gradio UIのデザイン ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 📈 AI投資インサイト・アナライザー
+    最新の経済ニュースを取得し、Gemini 1.5 Flashが投資判断を21段階でスコアリングします。
+    """)
+    
+    with gr.Sidebar():
+        gr.Markdown("### 設定")
+        api_input = gr.Textbox(
+            label="1. Gemini API Key", 
+            type="password", 
+            placeholder="AI Studioのキーを貼り付け"
+        )
+        start_btn = gr.Button("解析実行", variant="primary")
+        gr.Markdown("---")
+        gr.Markdown("[APIキーの取得はこちら(無料)](https://aistudio.google.com/app/apikey)")
+    
+    # 実行ログ兼レポート表示エリア
+    status_log = gr.Textbox(
+        label="実行ログおよび詳細レポート", 
+        lines=30, 
+        interactive=False, 
+        show_copy_button=True
+    )
+
+    # ボタンクリック時の動作
+    start_btn.click(
+        fn=run_insight_process, 
+        inputs=[api_input], 
+        outputs=status_log
+    )
+
+# アプリの起動
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()