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@@ -82,23 +82,24 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
 # 対話履歴
 # 日本語のプロンプト例
 messages = [
-    {"role": "user", "content": "大規模言語モデルの今後の展望について、3つの主要なトレンドを詳しく説明してください。"}
+    {"role": "user", "content": "生成AIについて日本語で200字以内で教えてください。"}
 ]
 
-# Gemmaのチャットテンプレートを適用 (必須)
-prompt = tokenizer.apply_chat_template(
+# 📝 変更点: トークナイズとテンプレート適用を同時に行う
+# **tokenizer() 関数に直接 messages リストを渡します**
+input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
     messages, 
-    tokenize=False, 
-    add_generation_prompt=True # 推論開始のトークンを追加
-)
+    tokenize=True,             # トークナイズを実行
+    add_generation_prompt=True,
+    return_tensors="pt"        # PyTorchテンソルを返す
+).to(model.device)
 
-# 推論（テキスト生成）
-input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+# ---------------------------------------------------------------------------------
 
 print("--- 推論中 ---")
 
 outputs = model.generate(
-    input_ids,
+    input_ids=input_ids, # 修正後の input_ids を使用
     max_new_tokens=512, 
     do_sample=True, 
     temperature=0.6, 
@@ -113,4 +114,4 @@ response_start = generated_text.find("<model>") + len("<model>")
 clean_response = generated_text[response_start:].strip()
 
 print("\n[生成された応答]\n")
-print(clean_response)
+print(clean_response)