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@@ -0,0 +1,1194 @@
+import gradio as gr
+import os
+import csv
+import json
+import time
+from bs4 import BeautifulSoup
+from selenium.webdriver.chrome.options import Options
+from selenium.webdriver.common.by import By # Byクラスをインポート
+from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
+from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
+from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException, TimeoutException, StaleElementReferenceException, ElementClickInterceptedException
+import re
+from urllib.parse import urlparse, urljoin
+import traceback # tracebackをインポート
+import io
+import contextlib
+from datetime import datetime
+
+# --- WebDriverの選択 ---
+IN_COLAB = 'google.colab' in str(get_ipython()) if 'get_ipython' in globals() else False
+if IN_COLAB:
+    print("Google Colab環境を検出。google_colab_selenium を使用します。")
+    try: import google_colab_selenium as gs
+    except ImportError: print("google_colab_seleniumが見つかりません。!pip install google-colab-selenium を実行してください。"); gs = None
+else:
+    print("ローカル環境を検出。通常の selenium webdriver を使用します。")
+    from selenium import webdriver
+    gs = None
+    try:
+        from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
+        from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
+    except ImportError:
+        print("webdriver-manager が見つかりません。 `pip install webdriver-manager` を実行してください。")
+        ChromeService = None
+        ChromeDriverManager = None
+
+
+# --- Helper Functions ---
+def find_prefixed_data_string(data_structure):
+    """データ構造内から ")]}'\n" で始まる文字列を見つける（再帰的検索）"""
+    if isinstance(data_structure, str) and data_structure.startswith(")]}'\n"):
+        return data_structure
+    elif isinstance(data_structure, list):
+        for item in data_structure:
+            found = find_prefixed_data_string(item)
+            if found:
+                return found
+    elif isinstance(data_structure, dict):
+        for value in data_structure.values():
+            found = find_prefixed_data_string(value)
+            if found:
+                return found
+    return None
+
+def find_details_data_by_id_or_heuristic(data_list, place_id=None):
+    """
+    JSONデータリストから詳細情報を含む可能性のあるリストを特定する。
+    place_idがあればそれを優先し、なければヒューリスティック（住所形式など）で探す。
+    """
+    if not isinstance(data_list, list):
+        return None
+
+    potential_candidates = []
+    for item in data_list:
+        # 詳細データは通常、要素数が比較的多いリスト形式
+        if not isinstance(item, list) or len(item) < 30:
+            continue
+
+        is_candidate = False
+        # place_id が指定されていれば、リスト内にそのIDが含まれるかチェック
+        if place_id and place_id in str(item):
+            is_candidate = True
+        # place_id がない場合は、住所らしき情報が含まれるかヒューリスティックにチェック
+        elif not place_id:
+            has_address_like = any(
+                isinstance(sub, str) and
+                ("〒" in sub or
+                 any(k in sub for k in ["都", "道", "府", "県", "市", "区", "町", "村", "丁目", "番地", "号"]) or
+                 re.search(r'\d+-\d+-\d+', sub))
+                for sub in item
+            )
+            if has_address_like:
+                is_candidate = True
+
+        if is_candidate:
+            potential_candidates.append(item)
+
+    if not potential_candidates:
+        return None
+
+    # 候補が1つならそれを返す
+    if len(potential_candidates) == 1:
+        return potential_candidates[0]
+
+    # 候補が複数ある場合、スコアリングで最もそれらしいものを選ぶ
+    best_candidate = None
+    max_score = -1
+
+    for candidate in potential_candidates:
+        score = len(candidate) # 要素数が多いほど詳細情報の可能性が高い
+        try:
+            # 特定のインデックスにリストが存在するか（構造的な特徴）
+            if any(isinstance(candidate[idx], list) and candidate[idx] for idx in [7, 13, 178] if idx < len(candidate)):
+                score += 50
+            # URLらしき文字列が含まれるか
+            if 7 < len(candidate) and isinstance(candidate[7], list) and len(candidate[7]) > 0 and isinstance(candidate[7][0], str) and candidate[7][0].startswith('http'):
+                score += 50
+            # 別の構造的な特徴
+            if 34 < len(candidate) and isinstance(candidate[34], list) and candidate[34]:
+                score += 30
+        except Exception:
+            # スコアリング中のエラーは無視
+            pass
+
+        if score > max_score:
+            max_score = score
+            best_candidate = candidate
+
+    return best_candidate
+
+
+def is_domain_like(text):
+    """文字列がドメイン名らしい形式か簡易的に判定"""
+    if not isinstance(text, str): return False
+    text = text.strip().lower()
+    common_tlds = ['.com', '.jp', '.co.jp', '.net', '.org', '.info', '.biz']
+    # URLスキーマ、パス、特殊文字、全角文字、IPアドレス形式、前後のドット、連続ドットは除外
+    if re.search(r'^(https?|ftp)://|[/\\?#\s\u3000-\uFFFF:;@!$%^*()=+]', text): return False
+    if re.match(r'^\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}$', text): return False
+    if text.startswith('.') or text.endswith('.') or '..' in text: return False
+    # ドットを含み、一般的なTLDで終わるかチェック
+    return '.' in text and any(text.endswith(tld) for tld in common_tlds)
+
+def safe_get(data, index, default=None):
+    """ネストされたリストや辞書から安全に値を取得する"""
+    if isinstance(index, int):
+        try:
+            return data[index] if isinstance(data, list) and index < len(data) else default
+        except IndexError:
+            return default
+    elif isinstance(index, list): # インデックスのリストでネストされた要素を取得
+        current = data
+        for idx in index:
+            try:
+                if isinstance(current, list) and isinstance(idx, int) and idx < len(current):
+                    current = current[idx]
+                elif isinstance(current, dict) and idx in current:
+                    current = current[idx]
+                else:
+                    return default # 途中でリスト/辞書でない、またはインデックス/キーが存在しない場合
+            except (IndexError, KeyError, TypeError):
+                return default # その他の予期せぬエラー
+        return current
+    elif isinstance(index, str): # 文字列インデックスは辞書のキーとして扱う
+        return data.get(index, default) if isinstance(data, dict) else default
+    return default
+
+
+# --- HTML抽出関数 (本文抽出を span.wiI7pd 優先に変更) ---
+def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
+    """詳細HTMLから基本情報と口コミ情報を抽出 (本文は span.wiI7pd 優先)"""
+    print("  [HTML Extractor - Details & Reviews (wiI7pd priority)] 開始")
+    soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml' if 'lxml' in globals() else 'html.parser')
+    details = {"name": "N/A", "url": "", "phone": "N/A", "address": "N/A", "links": {}, "reviews": [], "extraction_error": None}
+    try:
+        # --- 基本情報の抽出 ---
+        main_container_selector = '.aIFcqe'
+        main_container = soup.select_one(main_container_selector)
+        search_root = soup # デフォルトはページ全体
+        if main_container:
+            print(f"    '{main_container_selector}' コンテナ発見。基本情報を抽出。")
+            search_root = main_container
+        else:
+            print(f"    警告: '{main_container_selector}' コンテナが見つかりません。ページ全体から基本情報を抽出。")
+
+        # 名前 (h1タグを探す)
+        name_tag = search_root.find('h1')
+        if name_tag:
+            details['name'] = name_tag.get_text(strip=True)
+        elif details['name'] == 'N/A': # フォールバックで<title>から取得
+            title_tag = soup.find('title')
+            if title_tag and title_tag.string:
+                title_text = title_tag.string.replace('- Google マップ', '').strip()
+                if title_text.lower() != "google マップ": details["name"] = title_text
+
+        # 電話、住所、ウェブサイトなどの情報を抽出
+        selectors_map = {
+            "phone": ['button[data-item-id^="phone:tel:"]', 'div.Io6YTe', 'button[aria-label*="電話番号"]'],
+            "address": ['button[data-item-id="address"]', 'div.rogA2c', 'button[aria-label*="住所"]'],
+            "website": ['a[data-item-id="authority"][href^="http"]', 'button[data-item-id="authority"]', 'a[aria-label*="ウェブサイト"][href^="http"]'],
+            "other_link": ['a.CsEnBe[href^="http"]'] # 公式サイト以外のリンク
+        }
+
+        for info_type, selectors in selectors_map.items():
+            found_val = None
+            for selector in selectors:
+                element = search_root.select_one(selector)
+                # コンテナ内で見つからなければページ全体で再検索
+                if not element and search_root != soup:
+                    element = soup.select_one(selector)
+
+                if element:
+                    data_item_id = element.get('data-item-id', '')
+                    aria_label = element.get('aria-label', '')
+                    element_text = element.get_text(strip=True)
+                    href = element.get('href')
+
+                    if info_type == "phone":
+                        phone_num = None
+                        if data_item_id.startswith('phone:tel:'): phone_num = data_item_id.split(':')[-1]
+                        elif "電話番号:" in aria_label: phone_num = re.search(r'([\d-]+)', aria_label.split("電話番号:")[-1])
+                        elif element.name == 'div' and re.match(r'^[\d\s-]+$', element_text): phone_num = element_text
+                        # 電話番号形式の整形と検証
+                        if isinstance(phone_num, str): phone_num = phone_num.strip()
+                        elif hasattr(phone_num, 'group'): phone_num = phone_num.group(1).strip()
+                        if phone_num and re.match(r'^[\d-]+$', phone_num.replace('ー','-')):
+                            found_val = phone_num.replace('ー','-')
+                            break # 電話番号が見つかったらループ脱出
+                    elif info_type == "address":
+                        addr_text = None
+                        if data_item_id == 'address': addr_text = element_text
+                        elif "住所:" in aria_label: addr_text = aria_label.split("住所:")[-1].split('(新しいウィンドウで開きます)')[0].strip()
+                        elif element.name == 'div' and ("〒" in element_text or any(k in element_text for k in ["都","道","府","県","市","区","町","村"])): addr_text = element_text
+                        # 住所らしき文字列か簡易チェック
+                        if addr_text and len(addr_text) > 5: # ある程度の長さがあるか
+                            found_val = addr_text
+                            break # 住所が見つかったらループ脱出
+                    elif info_type == "website" or info_type == "other_link":
+                        if href and href.startswith('http') and 'google.com' not in urlparse(href).netloc: # Google自身のリンクは除外
+                            link_name = "N/A"; is_website = False
+                            # リンクの種類を判別
+                            if data_item_id == 'authority' or "ウェブサイト" in aria_label:
+                                link_name = element_text if is_domain_like(element_text) else "ウェブサイト"
+                                is_website = True
+                            elif info_type == "other_link":
+                                link_name = f"リンク ({element_text})" if element_text else "外部リンク"
+                            elif is_domain_like(element_text): # ドメイン名らしきテキストの場合
+                                link_name = element_text
+
+                            if link_name != "N/A":
+                                normalized_url = href.rstrip('/')
+                                # 重複を避けて links 辞書に追加
+                                if not any(existing_url.rstrip('/') == normalized_url for existing_url in details["links"].values()):
+                                    details["links"][link_name] = href
+                                    # website タイプで見つかったものを優先的にメインURL候補へ (まだ未設定の場合)
+                                    if is_website and details["url"] == "":
+                                        details["url"] = href
+                                    # website タイプならこのセレクタでの探索は終了
+                                    if info_type == "website":
+                                        found_val = href # 見つかったことを示す
+                                        break # websiteセレクタのループ脱出
+
+            # 各タイプの最初の有効な値を details に格納 (other_link は除く)
+            if found_val and info_type in details and info_type != "other_link":
+                details[info_type] = found_val
+
+        # メインURLがまだ決まっていない場合、links 辞書から探す
+        if details["url"] == "":
+            priority = ["ウェブサイト", "authority"] # 公式サイトらしき名前を優先
+            found_url_in_links = False
+            for p_word in priority:
+                for name, url in details["links"].items():
+                    if p_word in name.lower():
+                        details["url"] = url
+                        found_url_in_links = True
+                        break
+                if found_url_in_links:
+                    break
+            # それでも見つからなければ、ドメイン名らしきリンク > 最初のリンク
+            if not found_url_in_links:
+                domain_link = next((url for name, url in details["links"].items() if is_domain_like(name)), None)
+                if domain_link:
+                    details["url"] = domain_link
+                elif details["links"]: # linksに何かあれば最初のものをURLとする
+                    details["url"] = next(iter(details["links"].values()))
+        print(f"    基本情報抽出完了: Name='{details['name']}'")
+
+
+        # --- 口コミ情報の抽出 ---
+        print("    口コミ情報抽出開始 (span.wiI7pd 優先)...")
+        review_container_selector = 'div.GHT2ce.NsCY4'
+        review_container = soup.select_one(review_container_selector)
+        if review_container:
+            print(f"    '{review_container_selector}' 口コミコンテナ発見。")
+            # 口コミカードの特定 (jftiEf or MyEned)
+            review_card_selectors = ['div.jftiEf', 'div.MyEned']
+            review_cards = []
+            for sel in review_card_selectors:
+                review_cards = review_container.select(sel)
+                if review_cards:
+                    print(f"      口コミカードセレクタ '{sel}' で {len(review_cards)} 件発見。")
+                    break
+            if not review_cards:
+                print("      警告: 口コミコンテナ内で口コミカードが見つかりません。")
+
+            extracted_reviews = []
+            for card_idx, card in enumerate(review_cards):
+                try:
+                    review_text = "N/A"; reviewer_name = "N/A"; rating = "N/A"
+
+                    # 口コミ本文抽出 (span.wiI7pd 優先)
+                    text_span_wiI7pd = card.select_one('span.wiI7pd')
+                    if text_span_wiI7pd:
+                        review_text = text_span_wiI7pd.get_text(strip=True)
+                    else:
+                        # フォールバック: span[jscontroller="MZnM8e"]
+                        full_text_span = card.select_one('span[jscontroller="MZnM8e"]')
+                        if full_text_span:
+                            review_text = full_text_span.get_text(strip=True)
+
+                    # 投稿者名 (.d4r55)
+                    name_el = card.select_one('.d4r55');
+                    if name_el: reviewer_name = name_el.get_text(strip=True)
+
+                    # 評価 (.kvMYJc aria-label)
+                    rating_el = card.select_one('.kvMYJc');
+                    if rating_el:
+                        aria_label = rating_el.get('aria-label', '');
+                        match = re.search(r'星 (\d+(\.\d+)?)', aria_label) # "星 5.0" などを想定
+                        if match: rating = match.group(1)
+
+                    # 情報が一部でも取れていれば追加
+                    if review_text != "N/A" or reviewer_name != "N/A":
+                        extracted_reviews.append({"reviewer": reviewer_name, "rating": rating, "text": review_text if review_text != "N/A" else ""})
+
+                except Exception as e_card:
+                    print(f"      口コミカード {card_idx+1} の解析中にエラー: {e_card}")
+                    extracted_reviews.append({"reviewer": "Error", "rating": "N/A", "text": f"解析エラー: {e_card}"})
+
+            details['reviews'] = extracted_reviews
+            print(f"    口コミ抽出完了: {len(details['reviews'])} 件")
+        else:
+            print(f"    警告: '{review_container_selector}' 口コミコンテナが見つかりません。")
+
+    except Exception as e_extract:
+        print(f"★★★★★ HTML抽出処理中にエラーが発生しました ★★★★★")
+        error_trace = traceback.format_exc()
+        print(error_trace)
+        details['extraction_error'] = f"Type: {type(e_extract).__name__}, Msg: {e_extract}\nTrace: {error_trace}"
+
+    print(f"  [HTML Extractor - Details & Reviews (wiI7pd priority)] 完了: Name='{details['name']}'")
+    return details
+
+
+# --- CSV Loading Function ---
+def load_queries(csv_path):
+    """CSVファイルを読み込み、1列目のクエリをリストとして返す"""
+    queries = []
+    encodings_to_try = ['utf-8-sig', 'utf-8', 'cp932', 'shift_jis'] # 試すエンコーディングリスト
+    file_encoding = None
+    print(f"CSVファイル読み込み開始: {os.path.basename(csv_path)}")
+    if not csv_path or not os.path.exists(csv_path):
+        print("エラー: CSVファイルが見つかりません。")
+        return []
+
+    # ファイルのエンコーディングを特定
+    for encoding in encodings_to_try:
+        try:
+            with open(csv_path, 'r', encoding=encoding, errors='strict') as f:
+                f.read(1024) # ファイルの一部を読んでエンコーディングを確認
+            file_encoding = encoding
+            print(f"  エンコーディング '{encoding}' で読み込み試行...")
+            break
+        except (UnicodeDecodeError, LookupError):
+            continue # 次のエンコーディングを試す
+        except Exception as e_enc:
+            print(f"  '{encoding}' 試行中に予期せぬエラー: {e_enc}")
+            continue
+
+    if not file_encoding:
+        print(f"エラー: ファイル '{os.path.basename(csv_path)}' を読み込めるエンコーディングが見つかりません。")
+        return []
+
+    line_num = 0
+    try:
+        with open(csv_path, 'r', encoding=file_encoding, newline='') as f:
+            reader = csv.reader(f)
+            try:
+                header = next(reader) # 最初の行を読み込む
+                line_num += 1
+                print(f"  1行目 (ヘッダー可能性あり): {header}")
+            except StopIteration:
+                print("情報: CSVファイルが空です。")
+                return [] # ファイルが空なら終了
+
+            # 1行目がヘッダーかどうかを判定 (簡易的)
+            header_keywords = ['query', 'search', 'keyword', 'クエリ', '検索', 'キーワード', '店舗', '会社']
+            first_col_header = header[0].strip().lower() if header else ""
+            is_header = any(hkw in first_col_header for hkw in header_keywords)
+
+            # 1行目がヘッダーでなく、かつ内容があればクエリとして追加
+            if not is_header and header and header[0].strip():
+                queries.append(header[0].strip())
+            elif is_header:
+                print("  1行目はヘッダーと判断しスキップします。")
+
+            # 2行目以降を処理
+            for row in reader:
+                line_num += 1
+                # 1列目にデータがあればクエリとして追加
+                if row and row[0].strip():
+                    queries.append(row[0].strip())
+                # 1列目が空でも他の列にデータがあれば警告を表示 (スキップ対象)
+                elif any(cell.strip() for cell in row):
+                    print(f"警告: 行 {line_num} の1列目が空です: {row}。スキップします。")
+
+        print(f"  CSVから {len(queries)} 件の有効なクエリを抽出しました。")
+    except Exception as e:
+        # CSV処理中のエラーハンドリング
+        print(f"★★★★★ CSVファイル処理中にエラー (行 {line_num}) ★★★★★")
+        print(f"エラータイプ: {type(e).__name__}")
+        print(f"エラーメッセージ: {e}")
+        print("--- スタックトレース ---")
+        print(traceback.format_exc())
+        print("----------------------")
+        return [] # エラー発生時は空リストを返す
+    return queries
+
+
+# --- Single Query Processing Function (「もっと見る」クリック追加, SyntaxError修正) ---
+def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_config):
+    """単一クエリ処理: 検索→リストスクロール→リンク抽出→詳細ページ→口コミタブ→口コミスクロール→「もっと見る」クリック→HTML取得→解析"""
+    print(f"\n--- クエリ処理開始 [Index:{query_index}] ---: {query}")
+    results_list = []
+    safe_query_part = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', query)[:30].strip() or "empty_query"
+    base_url = "https://www.google.com/maps/"
+
+    # 待機時間設定
+    WAIT_TIME_BASE = wait_config['base']
+    WAIT_TIME_DETAIL = wait_config['detail']
+    WAIT_TIME_SEARCH = wait_config['search']
+    # スクロール設定
+    SCROLL_PAUSE_TIME = max(1.5, WAIT_TIME_BASE * 0.5)
+    MAX_SCROLL_ATTEMPTS = 30
+    SCROLL_PAUSE_TIME_REVIEW = max(1.0, WAIT_TIME_BASE * 0.3)
+    MAX_SCROLL_ATTEMPTS_REVIEW = 500 # 口コミは多い場合があるので回数を増やす
+    REVIEW_SCROLL_STUCK_LIMIT = 5 # 口コミスクロール停止判定の閾値
+
+    try:
+        # 1. 検索実行とリスト表示待機
+        search_url = f"https://www.google.com/maps/search/{query.replace(' ', '+')}"
+        print(f"  URLにアクセス: {search_url}")
+        driver.get(search_url)
+        print(f"  検索結果リスト表示待機 (最大{WAIT_TIME_SEARCH}秒)...")
+        list_container_selector = 'div[role="feed"], div[aria-label*="の検索結果"]'
+        try:
+            list_container = WebDriverWait(driver, WAIT_TIME_SEARCH).until(
+                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, list_container_selector))
+            )
+            # リスト内に最初の場所リンクが表示されるまで待つ
+            WebDriverWait(driver, 10).until(
+                EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, f'{list_container_selector} a[href*="/maps/place/"]'))
+            )
+            print("  検索結果リスト表示を確認。")
+        except TimeoutException as e_timeout:
+            # タイムアウトエラー処理
+            print(f"  エラー: 検索結果リストの表示タイムアウト。URL: {search_url}\n{e_timeout}")
+            # ★★★ SyntaxError修正 ★★★
+            print("--- HTML Snapshot (Timeout) ---")
+            try:
+                print(driver.page_source[:1000]) # デバッグ用にHTMLの先��を表示
+            except Exception as e_snapshot:
+                print(f"    ページソース取得失敗: {e_snapshot}")
+            print("--- End Snapshot ---")
+            results_list.append({'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': 0, 'place_url': search_url, 'html_filename': 'N/A', 'name': f'Error (List Timeout)', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': f'Error: List Timeout'})
+            return results_list # このクエリはこれ以上処理できない
+        except Exception as e_wait:
+            # その他のリスト待機エラー処理
+            print(f"★★★★★ リスト待機中に予期せぬエラー ★★★★★\nURL: {search_url}\n{type(e_wait).__name__}: {e_wait}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+            results_list.append({'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': 0, 'place_url': search_url, 'html_filename': 'N/A', 'name': f'Error (List Wait Exception)', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': f'Error: List Wait Exception'})
+            return results_list # このクエリはこれ以上処理できない
+
+        # 2. 検索リストのスクロール
+        print("  検索リストをスクロールして全結果を表示...")
+        last_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", list_container)
+        scroll_attempts = 0
+        stuck_count = 0
+        while scroll_attempts < MAX_SCROLL_ATTEMPTS:
+            try:
+                # スクロール実行
+                driver.execute_script('arguments[0].scrollTop = arguments[0].scrollHeight', list_container)
+                time.sleep(SCROLL_PAUSE_TIME)
+                # 新しい高さを取得
+                new_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", list_container)
+                # 終了マーカーを探す
+                end_markers = driver.find_elements(By.XPATH, "//span[contains(text(), '結果は以上です')] | //p[contains(text(), '結果は以上です')]")
+                if any(el.is_displayed() for el in end_markers):
+                    print("    「結果は以上です」表示確認。検索リストスクロール終了。")
+                    break
+                # 高さが変わらなくなった場合の処理
+                if new_height == last_height:
+                    stuck_count += 1
+                    print(f"    検索リストスクロール高さ変化なし ({stuck_count}回目)。再試行...")
+                    time.sleep(SCROLL_PAUSE_TIME * 1.5) # 少し長めに待つ
+                    new_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", list_container) # 再確認
+                    if new_height == last_height and stuck_count >= 3: # 3回連続で変化なければ終了と判断
+                        print("    高さ変化なしが続いたため、検索リストスクロール終了と判断。")
+                        break
+                else:
+                    stuck_count = 0 # 高さが変わればリセット
+                last_height = new_height
+            except Exception as e_scroll:
+                # スクロール中のエラー
+                print(f"★★★★★ 検索リストスクロール中にエラー ★★★★★\n{type(e_scroll).__name__}: {e_scroll}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+                print("    スクロールエラー発生。可能な範囲で続行します。")
+                # スクロールエラーは致命的ではない場合もあるので続行
+            scroll_attempts += 1
+            if scroll_attempts >= MAX_SCROLL_ATTEMPTS:
+                print(f"    検索リスト最大スクロール回数 ({MAX_SCROLL_ATTEMPTS}) 到達。")
+
+        # 3. リンク抽出
+        print("  検索結果リストからリンクを抽出...")
+        unique_place_links = set()
+        result_card_selector = '.hfpxzc' # メインのセレクタ
+        try:
+            # スクロール後にコンテナ要素を再取得
+            list_container_updated = WebDriverWait(driver, 10).until(
+                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, list_container_selector))
+            )
+            # メインセレクタで要素を検索
+            result_cards = list_container_updated.find_elements(By.CSS_SELECTOR, result_card_selector)
+            print(f"    '{result_card_selector}' 要素を {len(result_cards)} 件発見。")
+
+            # メインセレクタで見つからない場合の代替セレクタ試行
+            if not result_cards:
+                 print(f"    警告: '{result_card_selector}' が見つかりません。代替セレクタ 'a.hfpxzc' で試行...")
+                 result_card_selector = 'a.hfpxzc' # aタグ自体がクラスを持つ場合
+                 result_cards = list_container_updated.find_elements(By.CSS_SELECTOR, result_card_selector)
+                 print(f"    代替セレクタで {len(result_cards)} 件発見。")
+            if not result_cards:
+                 print(f"    警告: 代替セレクタ 'a.Nv2PK' で試行...") # さらなる代替
+                 result_card_selector = 'a.Nv2PK'
+                 result_cards = list_container_updated.find_elements(By.CSS_SELECTOR, result_card_selector)
+                 print(f"    代替セレクタで {len(result_cards)} 件発見。")
+
+            # 取得した要素からリンクURLを抽出
+            link_extraction_errors = 0
+            for card_idx, card in enumerate(result_cards):
+                try:
+                    link_element = None
+                    if card.tag_name == 'a': # 要素自体がaタグの場合
+                        link_element = card
+                    else: # 要素内にaタグを探す
+                        try:
+                            link_element = card.find_element(By.TAG_NAME, 'a')
+                        except NoSuchElementException:
+                            continue # aタグがなければスキップ
+
+                    if link_element:
+                         href = link_element.get_attribute('href')
+                         # Google Mapsの場所詳細URLか確認
+                         if href and "/maps/place/" in href and not href.startswith("javascript:"):
+                             absolute_href = urljoin(base_url, href) # 相対URLを絶対URLに変換
+                             unique_place_links.add(absolute_href) # setに追加して重複排除
+                except StaleElementReferenceException:
+                    # 要素が古くなった場合は無視して次へ
+                    link_extraction_errors += 1
+                    continue
+                except Exception as e_extract_link:
+                    # その他のリンク抽出エラー
+                    print(f"★★★★★ カード {card_idx+1} からのリンク抽出エラー ★★★★★\n{type(e_extract_link).__name__}: {e_extract_link}")
+                    link_extraction_errors += 1
+            if link_extraction_errors > 0:
+                 print(f"    リンク抽出中に {link_extraction_errors} 件のエラーが発生しました。")
+            print(f"  抽出したユニークリンク数: {len(unique_place_links)}")
+        except Exception as e_find_links:
+            # リンク抽出プロセス全体のエラー
+            print(f"★★★★★ リンク抽出プロセス全体でエラー ★★★★★\n使用したセレクタ: '{result_card_selector}'\n{type(e_find_links).__name__}: {e_find_links}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+            results_list.append({'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': 0, 'place_url': driver.current_url, 'html_filename': 'N/A', 'name': f'Error (Link Extraction Fail)', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': f'Error: Link Extraction Fail'})
+            return results_list # リンクがなければ続行不可
+
+        # 有効なリンクが見つからなかった場合
+        if not unique_place_links:
+            print("  有効な詳細ページリンクが見つかりませんでした。このクエリの結果はありません。")
+            results_list.append({'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': 0, 'place_url': driver.current_url, 'html_filename': 'N/A', 'name': 'No Results Found', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': 'Success: No Results'})
+            return results_list # 結果がないのでこのクエリは終了
+
+        # 4. 各リンクの詳細ページを処理
+        print(f"  {len(unique_place_links)} 件の詳細情報を取得...")
+        link_list = sorted(list(unique_place_links))
+        processed_urls = set()
+
+        for i, place_url in enumerate(link_list, 1):
+            if place_url in processed_urls: continue # 既に処理済みのURLはスキップ
+            processed_urls.add(place_url)
+
+            print(f"\n  --- 詳細取得 [Query:{query_index}, Result:{i}/{len(link_list)}] ---")
+            # 結果格納用辞書初期化
+            result_details = {'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': i, 'place_url': place_url, 'html_filename': 'N/A', 'name': 'N/A', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': 'Pending', 'extraction_error': None}
+
+            try:
+                # 詳細ページへ遷移
+                print(f"    詳細ページに遷移: {place_url}")
+                driver.get(place_url)
+                # ページタイトル(h1)が表示されるまで待機
+                WebDriverWait(driver, WAIT_TIME_DETAIL).until(
+                    EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'h1'))
+                )
+                time.sleep(WAIT_TIME_BASE * 0.2) # 少し待機
+
+                # --- 口コミタブをクリック ---
+                review_tab_text = "クチコミ" # カタカナ指定
+                review_tab_xpath = f"//button[@role='tab'][contains(., '{review_tab_text}') or contains(@aria-label, '{review_tab_text}')]"
+                review_tab_clicked = False
+                review_scroll_element = None # 口コミスクロール対象要素
+                try:
+                    print(f"    {review_tab_text}タブ クリック試行 (XPath: {review_tab_xpath})...")
+                    # クリック可能になるまで待機
+                    review_tab = WebDriverWait(driver, 10).until(
+                        EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, review_tab_xpath))
+                    )
+                    # スクロールして表示させてからJavaScriptでクリック
+                    driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView({block: 'center'});", review_tab)
+                    time.sleep(0.3) # スクロール安定待ち
+                    driver.execute_script("arguments[0].click();", review_tab)
+                    review_tab_clicked = True
+                    print(f"    {review_tab_text}タブをクリックしました。口コミコンテナ表示待機...")
+
+                    # --- 口コミコンテナ表示待機 & 要素取得 ---
+                    review_container_selector = 'div.GHT2ce.NsCY4' # 口コミコンテナのセレクタ
+                    # コンテナ内の最初のレビューカード（どちらかのクラス）
+                    first_review_card_selector = f'{review_container_selector} div.jftiEf:first-of-type, {review_container_selector} div.MyEned:first-of-type'
+
+                    # コンテナ要素が表示されるまで待機し、スクロール対象として取得
+                    review_scroll_element = WebDriverWait(driver, WAIT_TIME_DETAIL).until(
+                         EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, review_container_selector))
+                    )
+                    # 念のため、最初のカードも表示されるか短時間待つ
+                    WebDriverWait(driver, 5).until(
+                        EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, first_review_card_selector))
+                    )
+                    print(f"    口コミコンテナ ('{review_container_selector}') 表示確認、スクロール要素取得。")
+                    time.sleep(WAIT_TIME_BASE * 0.5) # レンダリング待ち
+
+                except TimeoutException:
+                    print(f"    警告: {review_tab_text}タブまたは口コミコンテナの表示タイムアウト。")
+                except ElementClickInterceptedException:
+                     print(f"    警告: {review_tab_text}タブのクリックが遮られました。")
+                except NoSuchElementException:
+                     print(f"    警告: {review_tab_text}タブが見つかりません。")
+                except Exception as e_click_review:
+                    # その他のタブクリック関連エラー
+                    print(f"★★★★★ {review_tab_text}タブ処理中に予期せぬエラー ★★★★★\n{type(e_click_review).__name__}: {e_click_review}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+
+                # --- 口コミエリアのスクロール処理 ---
+                if review_scroll_element:
+                    print("    口コミエリアをスクロールして全件表示試行...")
+                    review_last_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", review_scroll_element)
+                    review_scroll_attempts = 0
+                    review_stuck_count = 0
+                    while review_scroll_attempts < MAX_SCROLL_ATTEMPTS_REVIEW:
+                        try:
+                            # スクロール実行
+                            driver.execute_script('arguments[0].scrollTop = arguments[0].scrollHeight', review_scroll_element)
+                            time.sleep(SCROLL_PAUSE_TIME_REVIEW)
+                            # 新しい高さを取得
+                            review_new_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", review_scroll_element)
+
+                            # 高さが変わらなくなったかチェック
+                            if review_new_height == review_last_height:
+                                review_stuck_count += 1
+                                if review_stuck_count >= REVIEW_SCROLL_STUCK_LIMIT:
+                                    print(f"    口コミスクロール高さが{REVIEW_SCROLL_STUCK_LIMIT}回変化なし。スクロール終了と判断。")
+                                    break
+                                else:
+                                    # 停滞時は少し長く待って再試行
+                                    time.sleep(SCROLL_PAUSE_TIME_REVIEW * 2)
+                            else:
+                                review_stuck_count = 0 # 高さが変わればリセット
+
+                            review_last_height = review_new_height
+                        except Exception as e_review_scroll:
+                            # 口コミスクロール中のエラー
+                            print(f"★★★★★ 口コミスクロール中にエラー ★★★★★\n{type(e_review_scroll).__name__}: {e_review_scroll}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+                            print("    口コミスクロールエラー発生。可能な範囲で続行します。")
+                            break # スクロールエラー時はループ中断
+                        review_scroll_attempts += 1
+                        if review_scroll_attempts >= MAX_SCROLL_ATTEMPTS_REVIEW:
+                            print(f"    最大口コミスクロール回数 ({MAX_SCROLL_ATTEMPTS_REVIEW}) 到達。")
+                    print("    口コミエリアのスクロール完了。")
+                elif review_tab_clicked:
+                    # 口コミタブはクリックできたが、スクロール要素が見つからなかった場合
+                    print("    警告: 口コミスクロール要素が見つからなかったため、口コミスクロールをスキップします。")
+
+
+                # --- 「もっと見る」ボタンをクリック ---
+                if review_tab_clicked and review_scroll_element: # 口コミタブがクリックされ、スクロール要素が見つかっている場合のみ実行
+                    print("    「もっと見る」ボタンを検索してクリック試行...")
+                    more_buttons_xpath = "//button[contains(text(), 'もっと見る')]" # 「もっと見る」ボタンのXPath (要UI確認)
+                    clicked_count = 0
+                    click_attempts = 0
+                    max_click_attempts = 3 # 複数回試行（動的追加対策）
+                    while click_attempts < max_click_attempts:
+                        buttons_found_this_round = 0
+                        try:
+                            # 現在表示されている「もっと見る」ボタンを全て取得
+                            more_buttons = driver.find_elements(By.XPATH, more_buttons_xpath)
+                            if not more_buttons:
+                                # ボタンが見つからない場合
+                                if click_attempts == 0: print("      「もっと見る」ボタンが見つかりませんでした。")
+                                else: print(f"      追加の「もっと見る」ボタンは見つかりませんでした (試行 {click_attempts+1}/{max_click_attempts})。")
+                                break # ループ終了
+
+                            print(f"      「もっと見る」ボタンを {len(more_buttons)} 個発見 (試行 {click_attempts+1}/{max_click_attempts})。クリック開始...")
+                            # 見つかったボタンを順番にクリック
+                            for btn_idx, button in enumerate(more_buttons):
+                                try:
+                                    # ボタンが表示されていてクリック可能か確認
+                                    if button.is_displayed() and button.is_enabled():
+                                        # JavaScriptでクリック (クリック妨害対策)
+                                        driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView({block: 'center'});", button) # ボタンを画面中央へ
+                                        time.sleep(0.2) # スクロール待機
+                                        driver.execute_script("arguments[0].click();", button)
+                                        clicked_count += 1
+                                        buttons_found_this_round += 1
+                                        time.sleep(0.3) # クリック後のDOM変化/読み込み待ち
+                                except ElementClickInterceptedException:
+                                    # クリックが遮られた場合
+                                    print(f"        ボタン {btn_idx+1} のクリックが遮られました。スキップします。")
+                                except StaleElementReferenceException:
+                                    # 要素が古くなった場合
+                                    print(f"        ボタン {btn_idx+1} が古くなりました。スキップします。")
+                                except Exception as e_click_more:
+                                    # その他のクリックエラー
+                                    print(f"        ボタン {btn_idx+1} のクリック中に���ラー: {e_click_more}")
+                            print(f"      今回の試行で {buttons_found_this_round} 個の「もっと見る」ボタンをクリックしました。")
+                            # 今回クリックできるボタンがなければ終了
+                            if buttons_found_this_round == 0:
+                                print("      これ以上クリックできる「もっと見る」ボタンはありませんでした。")
+                                break
+
+                        except Exception as e_find_more:
+                            # 「もっと見る」ボタン検索中のエラー
+                            print(f"★★★★★ 「もっと見る」ボタン検索中にエラー ★★★★★\n{type(e_find_more).__name__}: {e_find_more}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+                            break # 検索エラー時はループ終了
+                        click_attempts += 1
+                        # 次の検索まで少し待つ (DOM更新待ち)
+                        if click_attempts < max_click_attempts:
+                            time.sleep(1.0)
+
+                    # クリック結果のサマリー
+                    if clicked_count > 0:
+                        print(f"    合計 {clicked_count} 個の「もっと見る」ボタンをクリックしました。")
+                    else:
+                        print("    クリックされた「もっと見る」ボタンはありませんでした。")
+                    # 全てのクリック処理後に少し待つ
+                    time.sleep(WAIT_TIME_BASE * 0.5)
+
+                # --- HTML取得と保存 (「もっと見る」クリック後) ---
+                print("    ページのHTMLを取得・保存中...")
+                detail_html_content = ""
+                try:
+                    # 全ての操作が終わった後のHTMLを取得
+                    detail_html_content = driver.page_source
+                    # ファイル名生成
+                    temp_name = 'N/A'
+                    try: temp_name = driver.find_element(By.TAG_NAME, 'h1').text
+                    except: pass # h1が見つからなくてもエラーにしない
+                    safe_place_name_part = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', temp_name)[:20].strip() or "no_name"
+                    tab_suffix = "_reviews_expanded" if review_tab_clicked else "_overview" # ファイル名で状態を示す
+                    detail_html_fname = f"Q{query_index:03d}_R{i:03d}_{safe_place_name_part}_{safe_query_part}_detail{tab_suffix}.html"
+                    detail_html_path = os.path.join(output_dir, detail_html_fname)
+                    # ファイル書き込み
+                    with open(detail_html_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                        f.write(detail_html_content)
+                    result_details['html_filename'] = detail_html_fname
+                    print(f"    HTMLを保存しました: {detail_html_fname}")
+                except Exception as e_save_html:
+                    # HTML保存エラー
+                    print(f"    HTML取得/保存エラー: {e_save_html}")
+                    result_details['html_filename'] = 'Error Saving HTML'
+
+                # --- HTML解析 (本文抽出ロジックは関数側で変更済み) ---
+                if detail_html_content:
+                    print("    HTMLを解析して情報を抽出中...")
+                    extracted_info = extract_details_and_reviews_from_html(detail_html_content)
+                    # 抽出結果をマージ
+                    result_details.update(extracted_info)
+                    # ステータス設定
+                    if result_details.get('extraction_error'):
+                        result_details['status'] = f"Warning: HTML Extraction Error" # 抽出エラーは警告
+                    else:
+                        result_details['status'] = 'Success'
+                    print("    HTML解析完了。")
+                else:
+                    # HTMLが取得できなかった場合
+                    print("    エラー: HTMLコンテンツが空のため、情報抽出をスキップします。")
+                    result_details['status'] = 'Error: Empty HTML Content'
+
+            # 詳細ページ処理中の各種例外ハンドリング
+            except TimeoutException as e_timeout_detail:
+                print(f"★★★★★ 詳細ページ読み込みタイムアウト ★★★★★\nURL: {place_url}\n{e_timeout_detail}")
+                # ★★★ SyntaxError修正 ★★★
+                print("--- HTML Snapshot (Timeout) ---")
+                try:
+                    print(driver.page_source[:1000])
+                except Exception as e_snapshot:
+                    print(f"    ページソース取得失敗: {e_snapshot}")
+                print("--- End Snapshot ---")
+                result_details['status'] = f'Error: Detail Page Timeout'; result_details['name'] = f"Error (Timeout R:{i})"
+            except NoSuchElementException as e_nse:
+                 # 主にh1が見つからないケースなど
+                 print(f"★★★★★ 詳細ページで必須要素(h1など)が見つかりません ★★★★★\nURL: {place_url}\n{e_nse}")
+                 # ★★★ SyntaxError修正 ★★★
+                 print("--- HTML Snapshot (NSE) ---")
+                 try:
+                     print(driver.page_source[:1000])
+                 except Exception as e_snapshot:
+                     print(f"    ページソース取得失敗: {e_snapshot}")
+                 print("--- End Snapshot ---")
+                 result_details['status'] = f'Error: Detail Page Missing Element (e.g., h1)'; result_details['name'] = f"Error (ElementNotFound R:{i})"
+            except Exception as e_detail:
+                # その他の予期せぬエラー
+                print(f"★★★★★ 詳細ページ処理中に予期せぬエラー ★★★★★\nURL: {place_url}\n{type(e_detail).__name__}: {e_detail}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+                result_details['status'] = f'Error: Detail Page Exception - {type(e_detail).__name__}'; result_details['name'] = f"Error (Exception R:{i})"
+            finally:
+                # 処理結果をリストに追加
+                results_list.append(result_details)
+
+    except Exception as e_main_query:
+        # クエリ単位での大きなエラー
+        print(f"★★★★★ クエリ '{query}' [Index:{query_index}] の処理全体でエラー ★★★★★\n{type(e_main_query).__name__}: {e_main_query}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n--- End Traceback ---")
+        results_list.append({'query_index': query_index, 'original_query': query, 'result_rank': 0, 'place_url': 'N/A', 'html_filename': 'N/A', 'name': f'Error (Overall Query {query_index})', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'status': f'Error: Query Level Exception - {type(e_main_query).__name__}'})
+    finally:
+        # クエリ処理終了ログ
+        print(f"--- クエリ処理終了 [Index:{query_index}] - {len(results_list)} 件の結果 ---")
+    return results_list
+
+
+# --- Gradio Processing Function ---
+def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
+                 wait_time_base, wait_time_detail, wait_time_search, headless_mode):
+    """Gradioインターフェースから呼び出されるメイン処理関数"""
+    log_stream = io.StringIO() # ログ出力用
+    start_time_total = time.time() # 全体処理時間計測開始
+    driver = None # WebDriverオブジェクト初期化
+    processed_query_count = 0 # 処理済みクエリ数
+    total_results_count = 0 # CSV書き込み総行数
+    total_queries = 0 # 総クエリ数
+    output_csv_path = None # 出力CSVファイルパス
+
+    # 標準出力と標準エラー出力をログストリームにリダイレクト
+    with contextlib.redirect_stdout(log_stream), contextlib.redirect_stderr(log_stream):
+        try:
+            print("=== 処理開始 ===")
+            print(f"開始時刻: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+            # 入力ファイルチェック
+            if input_csv_file is None:
+                print("エラー: CSVファイルが選択されていません。処理を中断します。")
+                yield log_stream.getvalue(), None # ログと空の結果を返す
+                return
+            yield log_stream.getvalue(), None # 初期ログをUIに反映
+
+            # パラメータ設定
+            SEARCH_QUERIES_CSV_PATH = input_csv_file.name
+            OUTPUT_DIR = output_dir_name.strip() or "html_reviews_expanded" # HTML保存ディレクトリ
+            OUTPUT_CSV_FILENAME = output_csv_name.strip() or "結果_reviews_expanded.csv" # 出力CSV名
+            CSV_ENCODING = csv_encoding # CSVエンコーディング
+            # 待機時間設定 (不正値チェック含む)
+            try:
+                wait_config = {
+                    'base': max(1.0, float(wait_time_base)),
+                    'detail': max(10.0, float(wait_time_detail)),
+                    'search': max(5.0, float(wait_time_search))
+                }
+            except ValueError:
+                print("警告: 待機時間に無効な値が入力されました。デフォルト値を使用します。")
+                wait_config = {'base': 4.0, 'detail': 20.0, 'search': 15.0}
+            print(f"待機時間設定: 基本={wait_config['base']}秒, 詳細/口コミ={wait_config['detail']}秒, 検索={wait_config['search']}秒")
+            yield log_stream.getvalue(), None
+
+            # 出力ディレクトリ設定と作成
+            if not os.path.isabs(OUTPUT_DIR): # 相対パスなら絶対パスに変換
+                OUTPUT_DIR = os.path.join(os.getcwd(), OUTPUT_DIR)
+            output_csv_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, OUTPUT_CSV_FILENAME)
+            print(f"HTML出力先ディレクトリ: {OUTPUT_DIR}")
+            print(f"CSV出力先ファイル: {output_csv_path}")
+            os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) # ディレクトリが存在しなければ作成
+            yield log_stream.getvalue(), None
+
+            # CSVからクエリ読み込み
+            queries = load_queries(SEARCH_QUERIES_CSV_PATH)
+            yield log_stream.getvalue(), None # ログ更新
+            if not queries:
+                print("エラー: CSVから処理可能なクエリが見つかりませんでした。処理を終了します。")
+                yield log_stream.getvalue(), None
+                return
+            total_queries = len(queries)
+            print(f"{total_queries} 件のクエリを処理します。")
+            yield log_stream.getvalue(), None
+
+            # WebDriver初期化
+            print("\nWebDriver初期化中...")
+            yield log_stream.getvalue(), None
+            options = Options()
+            options.add_argument('--no-sandbox')
+            options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
+            options.add_argument('--lang=ja-JP') # 日本語指定
+            options.add_argument("--window-size=1920,1080") # ウィンドウサイズ
+            options.add_argument('--disable-extensions') # 拡張機能無効化
+            options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled') # 自動化検出回避策
+            options.add_argument('--disable-gpu') # GPU無効化（安定性向上目的）
+            # 自動化フラグを隠すオプション
+            options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
+            options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
+            # パスワード保存ダイアログなどを無効化
+            options.add_experimental_option("prefs", {
+                "credentials_enable_service": False,
+                "profile.password_manager_enabled": False
+            })
+            # ヘッドレスモード設定
+            if headless_mode:
+                print("  ヘッドレスモードで実行します。")
+                options.add_argument('--headless=new') # 新しいヘッドレスモード
+            else:
+                print("  通常モード (非ヘッドレス) で実行します。")
+
+            # WebDriverインスタンス生成
+            try:
+                if IN_COLAB and gs:
+                    # Colab環境
+                    print("  Colab環境でgoogle_colab_seleniumを使用します。")
+                    driver = gs.Chrome(options=options)
+                elif not IN_COLAB and ChromeService and ChromeDriverManager:
+                    # ローカル環境 (webdriver-manager使用)
+                     try:
+                         print("  webdriver-managerを使用してChromeDriverパスを解決します...")
+                         service = ChromeService(ChromeDriverManager().install())
+                         driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
+                         print("  ChromeDriver (webdriver-manager) 起動成功。")
+                     except Exception as e_wdm:
+                         # webdriver-manager失敗時のフォールバック
+                         print(f"  webdriver-managerでの初期化エラー: {e_wdm}")
+                         print("  PATH上のChromeDriverで試行します...")
+                         driver = webdriver.Chrome(options=options) # PATH上のドライバで再試行
+                         print("  ChromeDriver (PATH) 起動成功。")
+                elif not IN_COLAB:
+                    # ローカル環境 (webdriver-managerなし、PATH上のドライバ使用)
+                    print("  PATH上のChromeDriverを使用します...")
+                    driver = webdriver.Chrome(options=options)
+                    print("  ChromeDriver (PATH) 起動成功。")
+                else:
+                    # 上記いずれでもない場合 (通常は発生しない)
+                    raise Exception("WebDriverを初期化できませんでした。適切なWebDriver設定が見つかりません。")
+
+                # 暗黙的な待機 (要素が見つかるまで指定秒数待つ)
+                driver.implicitly_wait(3)
+                print("WebDriver初期化完了。")
+            except Exception as e_wd_init:
+                # WebDriver初期化失敗時のエラー処理
+                print(f"★★★★★ WebDriver初期化失敗 ★★★★★")
+                print(f"エラータイプ: {type(e_wd_init).__name__}")
+                print(f"エラーメッセージ: {e_wd_init}")
+                print("--- スタックトレース ---")
+                print(traceback.format_exc())
+                print("----------------------")
+                print("ヒント: ChromeDriverのバージョンとChromeブラウザのバージョンが一致しているか確認してください。")
+                if not IN_COLAB: print("      `webdriver-manager`がインストールされていない場合は `pip install webdriver-manager` を試してください。")
+                yield log_stream.getvalue(), None # ログと空の結果を返す
+                return # WebDriverがないと処理継続不可
+            yield log_stream.getvalue(), None
+
+            # CSVヘッダー定義 (「もっと見る」クリック版)
+            csv_header = ['QueryIndex', 'OriginalQuery', 'ResultRank', 'Status', 'ExtractedName',
+                          'ExtractedWebsite', 'ExtractedPhone', 'ExtractedAddress', 'Reviews', # 口コミ列
+                          'ExtractionError', # HTML抽出エラー列
+                          'PlaceURL', 'DetailHTMLFilename']
+            # CSVファイルモード設定 (追記 'a' or 新規 'w')
+            file_exists = os.path.exists(output_csv_path)
+            file_mode = 'a' if file_exists and os.path.getsize(output_csv_path) > 0 else 'w'
+            print(f"CSVファイルを '{file_mode}' モードで開きます (エンコーディング: {CSV_ENCODING})。")
+            yield log_stream.getvalue(), None
+
+            # CSVファイル処理 (メインループ)
+            try:
+                # CSVファイルを指定モード・エンコーディングで開く
+                with open(output_csv_path, file_mode, newline='', encoding=CSV_ENCODING, errors='replace') as csv_file:
+                    writer = csv.writer(csv_file)
+                    # 新規ファイルの場合、ヘッダー行を書き込む
+                    if file_mode == 'w':
+                        print("  新規CSVファイルのためヘッダー行を書き込みます。")
+                        writer.writerow(csv_header)
+                        csv_file.flush() # ヘッダー書き込み後すぐにフラッシュ
+                    elif file_exists:
+                         print(f"  既存ファイル '{os.path.basename(output_csv_path)}' に追記します。")
+
+                    # クエリごとに処理を実行
+                    for i, query in enumerate(queries, 1):
+                        start_time_query = time.time() # クエリ処理時間計測開始
+                        print(f"\n===== クエリ {i}/{total_queries} 開始: '{query}' =====")
+                        yield log_stream.getvalue(), None # 各クエリ開始前にログ更新
+
+                        # --- 単一クエリのスクレイピング処理実行 ---
+                        results = process_single_query_full_list(driver, query, i, OUTPUT_DIR, wait_config)
+                        yield log_stream.getvalue(), None # クエリ処理後にログ更新
+
+                        # --- 取得結果をCSVに書き込み ---
+                        written_count_query = 0
+                        print(f"  クエリ {i} の結果をCSVに書き込み中...")
+                        for result_data in results:
+                            try:
+                                # レビューデータを整形して文字列にする
+                                reviews_list = result_data.get('reviews', [])
+                                formatted_reviews = ""
+                                if isinstance(reviews_list, list) and reviews_list:
+                                    review_texts = []
+                                    for idx, review_item in enumerate(reviews_list):
+                                        # 各レビューをフォーマット
+                                        if isinstance(review_item, dict):
+                                            r_text = str(review_item.get('text', '')).replace('\n', ' ').replace('\r', '') # 改行をスペースに
+                                            review_texts.append(
+                                                f"[{idx+1}] 投稿者: {review_item.get('reviewer', 'N/A')} | "
+                                                f"評価: {review_item.get('rating', 'N/A')} | "
+                                                f"本文: {r_text}"
+                                            )
+                                        elif isinstance(review_item, str): # 予期せぬ形式の場合
+                                            review_texts.append(f"[{idx+1}] {review_item.replace('n', ' ').replace('r', '')}")
+                                    # 各レビューを改行2つで結合
+                                    formatted_reviews = "\n\n".join(review_texts)
+                                elif isinstance(reviews_list, str): # 既に文字列の場合
+                                    formatted_reviews = reviews_list.replace('\n', ' ').replace('\r', '')
+
+                                # HTML抽出エラーメッセージを取得 (長すぎる場合は短縮)
+                                extraction_error_msg = result_data.get('extraction_error', '')
+                                if extraction_error_msg and len(extraction_error_msg) > 500:
+                                    extraction_error_msg = extraction_error_msg[:250] + "..." + extraction_error_msg[-250:]
+
+                                # CSVに書き込む行データを作成 (ヘッダー順に合わせる)
+                                row_data = [
+                                    result_data.get('query_index', i),
+                                    result_data.get('original_query', query),
+                                    result_data.get('result_rank', 'N/A'),
+                                    result_data.get('status', 'Unknown'),
+                                    result_data.get('name', 'N/A'),
+                                    result_data.get('url', ''),
+                                    result_data.get('phone', 'N/A'),
+                                    result_data.get('address', 'N/A'),
+                                    formatted_reviews,       # 整形済みレビュー
+                                    extraction_error_msg,    # HTML抽出エラー
+                                    result_data.get('place_url', 'N/A'),
+                                    result_data.get('html_filename', 'N/A')
+                                ]
+                                # CSVファイルに書き込み
+                                writer.writerow(row_data)
+                                written_count_query += 1
+                            except Exception as e_write:
+                                # CSV書き込み中のエラー処理
+                                print(f"★★★★★ CSV書き込み中にエラーが発生しました (行スキップ) ★★★★★")
+                                print(f"エラーデータ (一部): {str(result_data)[:200]}...") # エラー原因データを一部表示
+                                print(f"エラータイプ: {type(e_write).__name__}: {e_write}")
+
+                        csv_file.flush() # 各クエリ処理後にファイルに書き出す
+                        total_results_count += written_count_query
+                        processed_query_count += 1
+                        end_time_query = time.time() # クエリ処理時間計測終了
+                        print(f"===== クエリ {i}/{total_queries} 完了 - {written_count_query}件書き込み, 所要時間: {end_time_query - start_time_query:.2f} 秒 =====")
+                        yield log_stream.getvalue(), None # 各クエリ完了後にログ更新
+
+                        # --- クエリ間の待機 ---
+                        if i < total_queries: # 最後のクエリの後には待機しない
+                            # ランダム性を持たせた待機時間
+                            sleep_duration = wait_config['base'] * 1.5 + (hash(query + str(i)) % (wait_config['base'] * 1.5))
+                            sleep_duration = max(wait_config['base'] * 0.8, min(sleep_duration, wait_config['base'] * 4.0))
+                            print(f"次のクエリまで {sleep_duration:.2f} 秒待機します...")
+                            yield log_stream.getvalue(), None
+                            time.sleep(sleep_duration)
+                        else:
+                             print("\n全クエリの処理が完了しました。")
+
+            except IOError as e_io:
+                 # CSVファイルオープン/書き込み時のIOエラー
+                 print(f"★★★★★ CSVファイル '{output_csv_path}' のオープン/書き込み中にIOエラー ★★★★★")
+                 print(f"エラータイプ: {type(e_io).__name__}")
+                 print(f"エラーメッセージ: {e_io}")
+                 print("--- スタックトレース ---")
+                 print(traceback.format_exc())
+                 print("----------------------")
+                 print("ファイルが他のプログラムで開かれていないか、書き込み権限があるか確認してください。")
+                 output_csv_path = None # 結果ファイルパスを無効化
+            except Exception as e_csv_loop:
+                 # CSV処理ループ中の予期せぬエラー
+                 print(f"★★★★★ CSV処理ループ中に予期せぬエラー ★★★★★")
+                 print(f"エラータイプ: {type(e_csv_loop).__name__}")
+                 print(f"エラーメッセージ: {e_csv_loop}")
+                 print("--- スタックトレース ---")
+                 print(traceback.format_exc())
+                 print("----------------------")
+
+
+        except Exception as e_main:
+            # run_scraping関数全体での予期せぬエラー
+            print(f"\n★★★★★ メイン処理 (run_scraping) 中に予期せぬエラーが発生しました ★★★★★")
+            print(f"エラータイプ: {type(e_main).__name__}")
+            print(f"エラーメッセージ: {e_main}")
+            print("\n--- スタックトレース ---")
+            print(traceback.format_exc()) # スタックトレースをログに出力
+            print("----------------------")
+            # エラー発生時も、可能な限りログと途中までのCSVを返す
+            yield log_stream.getvalue(), output_csv_path if output_csv_path and os.path.exists(output_csv_path) else None
+            return # 処理終了
+
+        finally:
+            # --- 終了処理 ---
+            if driver:
+                print("\nWebDriver終了処理中...")
+                try:
+                    driver.quit() # ブラウザを閉じる
+                    print("WebDriver正常終了。")
+                except Exception as e_quit:
+                    # WebDriver終了時のエラー
+                    print(f"★★★★★ WebDriver終了時にエラー ★★★★★")
+                    print(f"エラータイプ: {type(e_quit).__name__}: {e_quit}")
+
+            # 全体処理時間計測終了と結果表示
+            end_time_total = time.time()
+            total_duration_seconds = end_time_total - start_time_total
+            print(f"\n=== 全処理終了 ===")
+            print(f"終了時刻: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+            print(f"処理完了クエリ数: {processed_query_count}/{total_queries if total_queries > 0 else 'N/A'} 件")
+            print(f"CSV書き込み総行数: {total_results_count} 件")
+            print(f"総処理時間: {total_duration_seconds:.2f} 秒 ({total_duration_seconds/60:.2f} 分)")
+
+            # 最終ログを取得
+            final_log = log_stream.getvalue()
+
+            # 結果CSVファイルの存在確認とGradioへの出力設定
+            if output_csv_path and os.path.exists(output_csv_path) and os.path.getsize(output_csv_path) > 0:
+                 print(f"結果CSVファイル: {output_csv_path}")
+                 # GradioのFileコンポーネントにファイルパスを渡してダウンロード可能にする
+                 yield final_log, gr.File(value=output_csv_path, label="結果CSVダウンロード")
+            elif output_csv_path:
+                 # ファイルパスはあるが、空か存在しない場合
+                 print(f"警告: 結果CSVファイル '{output_csv_path}' は空または存在しません。")
+                 yield final_log, None
+            else:
+                 # ファイルパス自体がない場合 (IOErrorなど)
+                 print("結果CSVファイルは生成されませんでした。")
+                 yield final_log, None
+
+
+# --- Gradio UI 定義 ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# Google Maps スクレイピング (口コミ全件表示試行)") # タイトル
+    gr.Markdown(
+        """
+        CSVクエリで検索し、詳細ページで「クチコミ」タブをクリック後、口コミエリアを**最後までスクロール**し、
+        さらに**「もっと見る」ボタンを全てクリック**して全件表示を試みます。
+        その後、基本情報と口コミ情報(`span.wiI7pd`優先)を抽出し、CSVに出力します。
+        **処理フロー:**
+        1. クエリ検索 → リストスクロール → リンク抽出。
+        2. 詳細ページ遷移 → **「クチコミ」タブクリック** → 口コミコンテナ待機。
+        3. **口コミエリアを最後までスクロール**。
+        4. **「もっと見る」ボタンを全てクリック** (複数回試行)。
+        5. HTML取得 → **bs4**で解析 (基本情報: `.aIFcqe`優先, 口コミ本文: `span.wiI7pd`優先)。
+        6. 結果をCSVに出力（HTMLも保存）。
+
+        **注意:** 「もっと見る」ボタンの挙動やセレクタは変わりやすいです。エラーログを確認し、コード修正が必要になる場合があります。
+        """
+    ) # 説明文
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### ① 入力ファイルと出力設定")
+            input_csv_file = gr.File(label="検索クエリCSVファイル (1列目のみ使用)", file_types=[".csv"])
+            output_dir_name = gr.Textbox(label="HTML保存先ディレクトリ名", value="html_reviews_expanded")
+            output_csv_name = gr.Textbox(label="出力CSVファイル名", value="結果_reviews_expanded.csv")
+            csv_encoding = gr.Dropdown(label="出力CSVエンコーディング", choices=['utf-8-sig', 'cp932'], value='utf-8-sig')
+            headless_mode = gr.Checkbox(label="ヘッドレスモードで実行 (エラー発生時はOFF推奨)", value=True)
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### ② 待機時間設定 (秒)")
+            wait_time_base = gr.Number(label="基本待機", minimum=1, maximum=20, step=0.5, value=4)
+            wait_time_detail = gr.Number(label="詳細/口コミ最大待機", minimum=10, maximum=60, step=1, value=25)
+            wait_time_search = gr.Number(label="検索リスト最大待機", minimum=5, maximum=60, step=1, value=15)
+
+    start_button = gr.Button("処理開始", variant="primary", size="lg")
+    gr.Markdown("### ③ 処理ステータスとエラーログ")
+    # ログ表示エリアの設定 (行数、スクロール)
+    status_textbox = gr.Textbox(label="ログ", lines=25, interactive=False, autoscroll=True, max_lines=2000)
+    gr.Markdown("### ④ 結果ダウンロード")
+    # 結果ファイルダウンロード用コンポーネント
+    output_csv_download = gr.File(label="結果CSVダウンロード", interactive=False)
+
+    # ボタンクリック時の動作設定
+    start_button.click(
+        fn=run_scraping, # 実行する関数
+        inputs=[input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
+                wait_time_base, wait_time_detail, wait_time_search, headless_mode], # 入力コンポーネント
+        outputs=[status_textbox, output_csv_download] # 出力コンポーネント
+    )
+
+# --- UI起動 ---
+print("Gradio UIを起動します...")
+# queue()で複数ユーザー対応、share=IN_COLABでColab環境なら共有リンク生成
+demo.queue().launch(share=IN_COLAB, debug=False)