app.py

import gradio as gr
import cohere
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# Cohereのクライアント初期化
co = cohere.Client(api_key=os.getenv("COHERE_API_KEY"))

# デフォルト値の定義
DEFAULT_QUANT = """【プロジェクト実績】
1. 大手製造業の全社調達業務BPR（PMOリード）
成果：調達コストを15%（約5億円）削減。リードタイムを20%短縮。
2. 小売チェーンの在庫管理システム刷新（業務設計担当）
成果：在庫回転率を1.2倍に向上、廃棄ロスを年間3,000万円抑制。"""

DEFAULT_ESSAY = """「構造化能力と粘り強い合意形成力」
私の強みは、複雑な利害関係が絡む現場において、客観的な事実に基づいた論理的な説明を行い、納得感のある合意を形成する力です。"""

# 印刷用のJavaScript
js_print = "function() { window.print(); }"

# 印刷用のCSS設定（ここですべて制御します）
css = """
/* 画面表示用のフッター非表示 */
footer { visibility: hidden; }

@media print {
    /* 印刷時に隠すもの：ヘッダー、左カラム（フォーム）、ボタン、フッター、タブ等 */
    .no-print, header, footer, .gr-button, .gr-form, .tabs { 
        display: none !important; 
    }
    
    /* レポートエリア以外の余計な余白や境界線を消す */
    .gr-block, .gr-box { 
        border: none !important; 
        box-shadow: none !important;
    }
    
    /* レポートエリア（Markdown）を紙面いっぱいに広げる */
    #report-area { 
        width: 100% !important; 
        margin: 0 !important; 
        padding: 0 !important;
        position: absolute;
        top: 0;
        left: 0;
    }
}
"""

def screen_candidate(name, experience_years, phases, skills, quantitative_data, essay):
    # --- 1. 定量評価 ---
    score = 0
    feedback_points = []
    if experience_years >= 5: score += 20
    elif experience_years >= 3: score += 15
    else: score += 5
    
    phase_score = len(phases) * 7.5
    score += min(phase_score, 30)
    
    if len(quantitative_data.strip()) > 20:
        score += 20
        feedback_points.append("◎実績が具体的に記述されています")

    skill_score = len(skills) * 4
    score += min(skill_score, 20)

    if score >= 80: result = "【合格】即戦力として面接へ"
    elif score >= 60: result = "【保留】カジュアル面談推奨"
    else: result = "【見送り】要件再確認"

    # --- 2. AI定性分析 ---
    prompt = f"""
    あなたは一流の戦略・業務コンサルティングファームのシニアパートナーです。
    定量判定「{result}」を踏まえ、以下の候補者を厳格に評価してください。

    【候補者情報】
    - 氏名: {name}
    - 経験年数: {experience_years}年
    - 経験フェーズ: {', '.join(phases) if phases else "未選択"}
    - スキル: {', '.join(skills) if skills else "未選択"}
    - 実績詳細: {quantitative_data}
    - 自己PR: {essay}

    以下の3点をプロフェッショナルなトーンで分析してください：
    1. 職務適性・強みの分析（コンサルとしての武器）
    2. クリティカルな懸念点と面接での深掘り質問案
    3. 総合評価とアサイン想定（どの役割で期待できるか）
"""

    try:
        # モデル名は安定版を指定
        response = co.chat(message=prompt, model="command-a-03-2025")
        ai_analysis = response.text
    except Exception as e:
        ai_analysis = f"AI評価エラー: {str(e)}"

    # --- 3. レポート作成 ---
    report = f"""# スクリーニング結果報告書\n\n## 1. 定量スコア判定\n- **総合スコア:** {score} / 100\n- **判定:** {result}\n\n## 2. システムチェック\n- {chr(10).join(feedback_points)}\n\n## 3. シニアパートナーによるAI分析\n{ai_analysis}"""
    return report

# Gradio UI
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=css) as demo:
    #  elem_classes に no-print を指定
    gr.Markdown("# 業務コンサルタント採用 AIスクリーニング", elem_classes=["no-print"])
    
    with gr.Row():
        # 左カラム: 入力エリア
        with gr.Column(elem_classes=["no-print"]):
            name = gr.Textbox(label="候補者氏名", placeholder="田中 太郎")
            exp = gr.Number(label="経験年数", value=5)
            phases = gr.CheckboxGroup(["現状分析(As-Is)", "To-Be策定", "要件定義", "ベンダー選定", "合意形成", "定着化支援"], label="経験フェーズ", value=["現状分析(As-Is)", "To-Be策定", "合意形成"])
            skills = gr.CheckboxGroup(["BPR", "ERP導入", "DX推進", "PMP", "英語(ビジネス)", "SQL/データ分析"], label="保有スキル", value=["BPR"])
            quant = gr.Textbox(label="実績詳細", lines=8, value=DEFAULT_QUANT)
            essay = gr.Textbox(label="自己PR", lines=5, value=DEFAULT_ESSAY)
            
            submit_btn = gr.Button("AIスクリーニング実行", variant="primary")
            print_btn = gr.Button("📄 結果のみを印刷 / PDF保存")

        # 右カラム: レポート表示エリア（ここだけを印刷する）
        with gr.Column(elem_id="report-area"):
            output = gr.Markdown(label="判定レポート")

    # イベント設定
    submit_btn.click(fn=screen_candidate, inputs=[name, exp, phases, skills, quant, essay], outputs=output)
    print_btn.click(fn=None, inputs=None, outputs=None, js=js_print)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(css="footer {visibility: hidden;}")