main code

.gradio/certificate.pem

@@ -0,0 +1,31 @@
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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=
+-----END CERTIFICATE-----

gmap_scraping_output/scraping_results.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+QueryIndex,OriginalQuery,ResultRank,Status,ExtractedName,ExtractedWebsite,ExtractedPhone,ExtractedAddress,ReviewCount,ReviewsCombined,ExtractionError,PlaceURL,DetailHTMLFilename
+1,渋谷 カフェ,N/A,Interrupted,Interrupted Query 1,,N/A,N/A,0,,詳細ページ例外処理中に中断リクエスト,N/A,N/A
+1,渋谷 カフェ,0,Error: Query Level Exception - InvalidSessionIdException,Error (Overall Query 1),,N/A,N/A,0,,,N/A,N/A

maps2.py

@@ -15,10 +15,12 @@ import traceback
 import io
 import contextlib
 from datetime import datetime
-import threading # スレッド中断のために追加
+import threading
+import pandas as pd
+import tempfile
 
 # --- WebDriverの選択 ---
-IN_COLAB = 'google.colab' in str(get_ipython()) if 'get_ipython' in globals() else False
+IN_COLAB = 'google.colab' in str(globals().get('get_ipython', ''))
 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
@@ -36,10 +38,9 @@ else:
         ChromeDriverManager = None
 
 # --- 中断フラグ ---
-# スレッドセーフな中断イベントを使用
 interrupt_event = threading.Event()
 
-# --- Helper Functions ---
+# --- Helper Functions (From Script 1) ---
 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"):
@@ -127,7 +128,6 @@ def find_details_data_by_id_or_heuristic(data_list, place_id=None):
 
     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
@@ -175,6 +175,7 @@ def interruptible_sleep(duration):
 # --- HTML抽出関数 (本文抽出を span.wiI7pd 優先に変更、中断チェック追加) ---
 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、中断チェックあり)"""
+    # この関数はスクレイピング処理中に呼び出される
     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}
@@ -185,10 +186,10 @@ def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
         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。")
+            # 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。")
+        # 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)
         if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("HTML解析中に中断リクエスト")
@@ -294,15 +295,15 @@ def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
                     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']}'")
+        # 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)...")
+        # 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。")
+            # 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 = []
@@ -310,10 +311,10 @@ def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
                 if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("HTML解析中に中断リクエスト")
                 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。")
+                    # 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。")
+            # 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):
@@ -351,9 +352,9 @@ def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
                     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。")
+            # 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 InterruptedError as e_interrupt: # 中断エラーをキャッチ
         print(f"    HTML解析処理が中断されました: {e_interrupt}")
@@ -365,11 +366,11 @@ def extract_details_and_reviews_from_html(html_content):
         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']}'")
+    # print(f"  [HTML Extractor - Details & Reviews (wiI7pd priority)] 完了: Name='{details['name']}'")
     return details
 
 
-# --- CSV Loading Function (中断チェック追加) ---
+# --- CSV Loading Function (From Script 1, 中断チェック追加) ---
 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（中断チェックあり）"""
     queries = []
@@ -454,7 +455,7 @@ def load_queries(csv_path):
     return queries
 
 
-# --- Single Query Processing Function (中断チェック強化) ---
+# --- Single Query Processing Function (From Script 1, 中断チェック強化) ---
 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 (中断チェックあり)"""
     print(f"\n--- クエリ処理開始 [Index:{query_index}] ---: {query}")
@@ -495,10 +496,6 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
             print("  検索結果リスト表示を確認。")
         except TimeoutException as e_timeout:
             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}")
-            print("--- HTML Snapshot (Timeout) ---")
-            try: print(driver.page_source[:1000])
-            except: print("    ページソース取得失敗")
-            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
         except Exception as e_wait:
@@ -525,7 +522,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                     break
                 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...")
+                    # 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...")
                     interruptible_sleep(SCROLL_PAUSE_TIME * 1.5) # 中断可能な待機
                     if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("検索リストスクロール中に中断リクエスト") # 待機後にもチェック
                     new_height = driver.execute_script("return arguments[0].scrollHeight", list_container)
@@ -537,7 +534,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                 last_height = new_height
             except Exception as e_scroll:
                 if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("検索リストスクロールエラー処理中に中断リクエスト") # エラー処理中もチェック
-                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(f"★★★★★ 検索リストスクロール中にエラー ★★★★★\n{type(e_scroll).__name__}: {e_scroll}")
                 print("    スクロールエラー発生。可能な範囲で続行します。")
             scroll_attempts += 1
             if scroll_attempts >= MAX_SCROLL_ATTEMPTS:
@@ -553,18 +550,18 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                 EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, list_container_selector))
             )
             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。")
+            # print(f"    '{result_card_selector}' 要素を {len(result_cards)} 件発見。")
 
             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...")
+                 # 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'
                  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。")
+                 # 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...")
+                 # print(f"    警告: 代替セレクタ 'a.Nv2PK' で試行...")
                  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。")
+                 # print(f"    代替セレクタで {len(result_cards)} 件発見。")
 
             link_extraction_errors = 0
             for card_idx, card in enumerate(result_cards):
@@ -629,7 +626,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                 review_tab_clicked = False
                 review_scroll_element = None
                 try:
-                    print(f"    {review_tab_text}タブ クリック試行...")
+                    # print(f"    {review_tab_text}タブ クリック試行...")
                     review_tab = WebDriverWait(driver, 10).until(
                         EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, review_tab_xpath))
                     )
@@ -656,7 +653,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                 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: 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 ---")
+                except Exception as e_click_review: 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}")
 
                 # --- 口コミエリアのスクロール処理 ---
                 if review_scroll_element:
@@ -685,7 +682,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                             review_last_height = review_new_height
                         except Exception as e_review_scroll:
                             if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("口コミスクロールエラー処理中に中断リクエスト")
-                            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(f"★★★★★ 口コミスクロール中にエラー ★★★★★\n{type(e_review_scroll).__name__}: {e_review_scroll}")
                             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
                         review_scroll_attempts += 1
@@ -708,11 +705,11 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                         try:
                             more_buttons = driver.find_elements(By.XPATH, more_buttons_xpath)
                             if not more_buttons:
-                                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})。")
+                                # 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��ンは見つかりませんでした (試行 {click_attempts+1}/{max_click_attempts})。")
                                 break
 
-                            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...")
+                            # 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...")
                             for btn_idx, button in enumerate(more_buttons):
                                 if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("「もっと見る」クリック中に中断リクエスト") # 中断チェック
                                 try:
@@ -729,14 +726,14 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                                 except StaleElementReferenceException: 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: print(f"        ボタン {btn_idx+1} のクリック中にエラー: {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。")
+                            # 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。")
                             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。")
+                                # 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:
                             if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("「もっと見る」検索エラー処理中に中断リクエスト")
-                            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 ---")
+                            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}")
                             break
                         click_attempts += 1
                         if click_attempts < max_click_attempts:
@@ -744,7 +741,7 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                             if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("「もっと見る」試行間待機中に中断リクエスト")
 
                     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。")
+                    # 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。")
                     interruptible_sleep(WAIT_TIME_BASE * 0.5)
                     if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("「もっと見る」クリック後に中断リクエスト")
 
@@ -759,12 +756,17 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                     except: pass
                     safe_place_name_part = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', temp_name)[:20].strip() or "no_name"
                     tab_suffix = "_reviews_expanded" if review_tab_clicked else "_overview"
-                    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)
+                    # クエリごとのサブディレクトリを作成
+                    query_subdir = os.path.join(output_dir, f"Q{query_index:03d}_{safe_query_part}")
+                    os.makedirs(query_subdir, exist_ok=True)
+                    detail_html_fname = f"R{i:03d}_{safe_place_name_part}{tab_suffix}.html"
+                    detail_html_path = os.path.join(query_subdir, detail_html_fname)
+
                     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}")
+                    # 相対パスを保存
+                    result_details['html_filename'] = os.path.join(f"Q{query_index:03d}_{safe_query_part}", detail_html_fname)
+                    print(f"    HTMLを保存しました: {result_details['html_filename']}")
                 except Exception as e_save_html:
                     print(f"    HTML取得/保存エラー: {e_save_html}")
                     result_details['html_filename'] = 'Error Saving HTML'
@@ -787,22 +789,14 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
                     result_details['status'] = 'Error: Empty HTML Content'
 
             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}")
-                print("--- HTML Snapshot (Timeout) ---")
-                try: print(driver.page_source[:1000])
-                except: print("    ページソース取得失敗")
-                print("--- End Snapshot ---")
+                print(f"★★★★★ 詳細ページ読み込みタイムアウト ★★★★★\nURL: {place_url}")
                 result_details['status'] = f'Error: Detail Page Timeout'; result_details['name'] = f"Error (Timeout R:{i})"
             except NoSuchElementException as e_nse:
-                 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}")
-                 print("--- HTML Snapshot (NSE) ---")
-                 try: print(driver.page_source[:1000])
-                 except: print("    ページソース取得失敗")
-                 print("--- End Snapshot ---")
+                 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}")
                  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:
                 if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("詳細ページ例外処理中に中断リクエスト") # 例外処理中もチェック
-                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 ---")
+                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}")
                 result_details['status'] = f'Error: Detail Page Exception - {type(e_detail).__name__}'; result_details['name'] = f"Error (Exception R:{i})"
             finally:
                 # 中断された場合、ステータスを上書き
@@ -824,26 +818,23 @@ def process_single_query_full_list(driver, query, query_index, output_dir, wait_
         print(f"--- クエリ処理{status_msg} [Index:{query_index}] - {len(results_list)} 件の結果 ---")
     return results_list
 
-# --- 中断リクエスト用関数 ---
+# --- 中断リクエスト用関数 (From Script 1) ---
 def request_interrupt():
     """中断フラグをセットする"""
     if not interrupt_event.is_set():
         print("\n!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")
         print("!!! 中断リクエストを受け付けました。 !!!")
-        print("!!! 現在の処理が完了次第、停止します... !!!")
+        print("!!! 現在のスクレイピング処理が完了次第、停止します... !!!")
         print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!\n")
         interrupt_event.set()
     else:
         print("\n--- 中断は既にリクエストされています ---")
-    # GradioのTextboxに即時反映させるため、ダミーの値を返す
-    # (clickイベントのoutputsにTextboxを指定する必要があるため)
-    # 実際にはログは run_scraping 内で更新される
     return "[中断リクエスト受信]"
 
-# --- Gradio Processing Function (中断処理対応) ---
+# --- Gradio Processing Function (From Script 1, 中断処理対応, 途中ダウンロード削除) ---
 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, progress=gr.Progress()):
-    """Gradioインターフェースから呼び出されるメイン処理関数（中断機能付き）"""
+    """Gradioインターフェースから呼び出されるスクレイピング処理関数"""
     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
@@ -851,6 +842,7 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
     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
+    html_base_output_dir = None # HTML出力ベースディレクトリ
     interrupted_flag = False # 処理が中断されたかを示すフラグ
 
     # --- 中断フラグをリセット ---
@@ -860,19 +852,19 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
     # 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("=== スクレイピング処理開始 ===")
             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
+                print("エラー: クエリ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, None # ログ, 結果CSV, HTMLフォルダパス
                 return
-            yield log_stream.getvalue(), None # 初期ログをUIに反映
+            yield log_stream.getvalue(), None, 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"
-            OUTPUT_CSV_FILENAME = output_csv_name.strip() or "結果_reviews_expanded.csv"
+            OUTPUT_DIR = output_dir_name.strip() or "gmap_scraping_output"
+            OUTPUT_CSV_FILENAME = output_csv_name.strip() or "scraping_results.csv"
             CSV_ENCODING = csv_encoding
             try:
                 wait_config = {
@@ -882,33 +874,35 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                 }
             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}
+                wait_config = {'base': 4.0, 'detail': 25.0, '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
+            yield log_stream.getvalue(), None, None
 
             # 出力ディレクトリ設定と作成
             if not os.path.isabs(OUTPUT_DIR):
                 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}")
+            html_base_output_dir = os.path.join(OUTPUT_DIR, "html_files") # HTML保存用サブディレクトリ
+            output_csv_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, OUTPUT_CSV_FILENAME) # CSVはメインディレクトリに
+            print(f"HTML出力先ベースディレクトリ: {html_base_output_dir}")
             print(f"CSV出力先ファイル: {output_csv_path}")
             os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
-            yield log_stream.getvalue(), None
+            os.makedirs(html_base_output_dir, exist_ok=True) # HTML用サブディレクトリも作成
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir # HTMLフォルダパスを返す
 
             # CSVからクエリ読み込み (中断チェックあり)
             queries = load_queries(SEARCH_QUERIES_CSV_PATH)
-            yield log_stream.getvalue(), None
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
             if interrupt_event.is_set(): # 読み込み中に中断されたかチェック
                 print("CSV読み込み中に中断されたため、処理を終了します。")
                 interrupted_flag = True
                 raise InterruptedError("CSV loading interrupted") # 処理を中断フローへ
             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
+                yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
                 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
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
             # --- 中断チェック ---
             if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("WebDriver初期化前に中断リクエスト")
@@ -916,7 +910,7 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
             # WebDriver初期化
             progress(0, desc="WebDriver初期化中...")
             print("\nWebDriver初期化中...")
-            yield log_stream.getvalue(), None
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
             options = Options()
             options.add_argument('--no-sandbox')
             options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
@@ -966,22 +960,21 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                 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 ---\n", traceback.format_exc(), "\n----------------------")
-                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
+                yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
                 return
-            yield log_stream.getvalue(), None
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
             # --- 中断チェック ---
             if interrupt_event.is_set(): raise InterruptedError("CSV処理開始前に中断リクエスト")
 
+            # CSVヘッダーを定義 (口コミ本文も個別列にするか検討 → 結合文字列でよさそう)
             csv_header = ['QueryIndex', 'OriginalQuery', 'ResultRank', 'Status', 'ExtractedName',
-                          'ExtractedWebsite', 'ExtractedPhone', 'ExtractedAddress', 'Reviews',
+                          'ExtractedWebsite', 'ExtractedPhone', 'ExtractedAddress', 'ReviewCount', 'ReviewsCombined',
                           'ExtractionError', 'PlaceURL', 'DetailHTMLFilename']
             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
+            print(f"結果CSVファイルを '{file_mode}' モードで開きます (パス: {output_csv_path}, エンコーディング: {CSV_ENCODING})。")
+            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
             try:
                 with open(output_csv_path, file_mode, newline='', encoding=CSV_ENCODING, errors='replace') as csv_file:
@@ -1003,21 +996,20 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                         progress(i / total_queries, desc=f"クエリ {i}/{total_queries} 処理中: {query[:30]}...")
                         start_time_query = time.time()
                         print(f"\n===== クエリ {i}/{total_queries} 開始: '{query}' =====")
-                        yield log_stream.getvalue(), None
+                        yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
                         results = []
                         try:
                             # --- 単一クエリのスクレイピング処理実行 (中断例外をキャッチ) ---
-                            results = process_single_query_full_list(driver, query, i, OUTPUT_DIR, wait_config)
+                            # HTML保存先として html_base_output_dir を渡す
+                            results = process_single_query_full_list(driver, query, i, html_base_output_dir, wait_config)
                         except InterruptedError as e_interrupt_query:
                             print(f"クエリ {i} の処理が中断されました: {e_interrupt_query}")
                             interrupted_flag = True # メインループに中断を伝える
-                            # results には中断時点までの結果が入っている可能性がある
                             if not any(r['status'] == 'Interrupted' for r in results):
-                                # results に中断を示すものがなければ追加
                                 results.append({'query_index': i, 'original_query': query, 'result_rank': 'N/A', 'status': 'Interrupted', 'name': f'Interrupted Query {i}', 'url': '', 'phone': 'N/A', 'address': 'N/A', 'reviews': [], 'extraction_error': str(e_interrupt_query), 'place_url': 'N/A', 'html_filename': 'N/A'})
 
-                        yield log_stream.getvalue(), None
+                        yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
                         # --- 取得結果をCSVに書き込み ---
                         written_count_query = 0
@@ -1025,30 +1017,39 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                         for result_data in results:
                             try:
                                 reviews_list = result_data.get('reviews', [])
+                                review_count = 0
                                 formatted_reviews = ""
                                 if isinstance(reviews_list, list) and reviews_list:
                                     review_texts = []
                                     for idx, review_item in enumerate(reviews_list):
                                         if isinstance(review_item, dict):
                                             r_text = str(review_item.get('text', '')).replace('\n', ' ').replace('\r', '')
-                                            review_texts.append(f"[{idx+1}] 投稿者: {review_item.get('reviewer', 'N/A')} | 評価: {review_item.get('rating', 'N/A')} | 本文: {r_text}")
+                                            reviewer = review_item.get('reviewer', 'N/A')
+                                            rating = review_item.get('rating', 'N/A')
+                                            review_texts.append(f"[{idx+1}] {reviewer} ({rating}): {r_text}")
                                         elif isinstance(review_item, str):
                                             review_texts.append(f"[{idx+1}] {review_item.replace('n', ' ').replace('r', '')}")
-                                    formatted_reviews = "\n\n".join(review_texts)
-                                elif isinstance(reviews_list, str):
+                                    formatted_reviews = " || ".join(review_texts) # 区切り文字で結合
+                                    review_count = len(reviews_list)
+                                elif isinstance(reviews_list, str): # 文字列の場合（エラーメッセージなど）
                                     formatted_reviews = reviews_list.replace('\n', ' ').replace('\r', '')
 
                                 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ヘッダーに合わせてデータを準備
                                 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, extraction_error_msg,
-                                    result_data.get('place_url', 'N/A'), result_data.get('html_filename', 'N/A')
+                                    review_count, # レビュー数
+                                    formatted_reviews, # 結合されたレビュー文字列
+                                    extraction_error_msg,
+                                    result_data.get('place_url', 'N/A'),
+                                    # HTMLファイル名は output_dir からの相対パス
+                                    result_data.get('html_filename', 'N/A')
                                 ]
                                 writer.writerow(row_data)
                                 written_count_query += 1
@@ -1063,7 +1064,8 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                         end_time_query = time.time()
                         query_status_msg = "中断" if result_data.get('status') == 'Interrupted' else "完了"
                         print(f"===== クエリ {i}/{total_queries} {query_status_msg} - {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
+                        # ここで部分的なCSVを yield しないように変更
+                        yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
 
                         # 中断フラグが立っていたら、ループを終了
                         if interrupted_flag:
@@ -1071,17 +1073,19 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                             break
 
                         # --- クエリ間の待機 (中断可能) ---
-                        if i < total_queries:
+                        if i < total_queries and not interrupted_flag:
                             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
+                            yield log_stream.getvalue(), None, html_base_output_dir
                             interruptible_sleep(sleep_duration)
                             # 待機後にも中断チェック
                             if interrupt_event.is_set():
                                 print("待機中に中断リクエストを検出。処理を終了します。")
                                 interrupted_flag = True
                                 break # ループを抜ける
+                        elif interrupted_flag:
+                            pass # 中断されたら待機しない
                         else:
                              print("\n全クエリの処理が完了しました。")
 
@@ -1095,14 +1099,12 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
                  print(f"エラータイプ: {type(e_csv_loop).__name__}: {e_csv_loop}\n--- Traceback ---\n{traceback.format_exc()}\n----------------------")
 
         except InterruptedError: # run_scraping全体で中断をキャッチ
-            print("\n★★★★★ 処理がユーザーによって中断されました ★★★★★")
+            print("\n★★★★★ スクレイピング処理がユーザーによって中断されました ★★★★★")
             interrupted_flag = True # 中断フラグを立てる
-            # ここで特別な処理は不要、finallyブロックで終了処理が行われる
         except Exception as e_main:
             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__}: {e_main}")
             print("\n--- スタックトレース ---\n", traceback.format_exc(), "\n----------------------")
-            # エラー発生時も、可能な限りログと途中までのCSVを返す
 
         finally:
             # --- 終了処理 ---
@@ -1118,101 +1120,553 @@ def run_scraping(input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
             end_time_total = time.time()
             total_duration_seconds = end_time_total - start_time_total
             final_status = "中断" if interrupted_flag else "完了"
-            print(f"\n=== 全処理終了 ({final_status}) ===")
+            print(f"\n=== スクレイピング全処理終了 ({final_status}) ===")
             print(f"終了時刻: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
             print(f"処理{final_status}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)")
             if interrupted_flag:
-                 print("*** 処理は途中で中断されました ***")
+                 print("*** スクレイピング処理は途中で中断されました ***")
 
             final_log = log_stream.getvalue()
 
             # プログレスバーを完了状態にする
-            progress(1.0, desc=f"処理{final_status}")
+            progress(1.0, desc=f"スクレイピング処理 {final_status}")
 
+            # 最終的なCSVファイルのパスを返す
+            final_csv_output = None
             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}")
-                 yield final_log, gr.File(value=output_csv_path, label=f"結果CSVダウンロード ({final_status})")
+                 final_csv_output = gr.File(value=output_csv_path, label=f"スクレイピング結果CSV ({final_status})")
             elif output_csv_path:
                  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:
                  print("結果CSVファイルは生成されませんでした。")
-                 yield final_log, None
+
+            # HTMLフォルダパスも返す
+            yield final_log, final_csv_output, html_base_output_dir
 
 
-# --- Gradio UI 定義 (中断ボタン追加) ---
+# --- Helper Functions (From Script 2) ---
+def normalize_folder_path(folder_path):
+    """フォルダパスを正規化する関数"""
+    try:
+        if not isinstance(folder_path, str): return None
+        # 引用符や余分なスペースを削除
+        folder_path = folder_path.strip().strip('"').strip("'")
+        # バックスラッシュをスラッシュに変換し、正規化
+        folder_path = os.path.normpath(folder_path).replace("\\", "/")
+        return folder_path
+    except Exception as e:
+        print(f"フォルダパス正規化エラー: {e}")
+        return None
+
+def extract_shop_name_from_html_filename(filename):
+    """HTMLファイル名から店名を抽出する関数 (拡張)"""
+    try:
+        # 例: R001_店舗名_reviews_expanded.html
+        # 例: R001_店舗名_overview.html
+        # 例: Q001_R001_店舗名_クエリ_detail_reviews_expanded.html (古い形式も考慮)
+        base = os.path.basename(filename)
+        # まず拡張子と既知の接尾辞を削除
+        base = re.sub(r'(_reviews_expanded|_overview)?\.html$', '', base)
+        # ランキング部分 (Rxxx_ または Qxxx_Rxxx_) を削除
+        base = re.sub(r'^(Q\d+_)?R\d+_', '', base)
+        # 古い形式の可能性のある接尾辞を削除
+        base = re.sub(r'_detail_overview$|_detail_reviews_expanded$|_detailRESS$', '', base)
+        # 残った部分を店名とする (前後のアンダースコアや空白トリム)
+        shop_name = base.replace('_', ' ').strip()
+        return shop_name if shop_name else filename
+    except:
+        return filename # エラー時は元のファイル名を返す
+
+def collect_reviews_from_html(folder_path, progress=gr.Progress()):
+    """指定フォルダ内のHTMLから口コミデータを収集する関数"""
+    reviews_data = []
+    log_stream = io.StringIO()
+
+    # フォルダパスを正規化
+    folder_path = normalize_folder_path(folder_path)
+    if not folder_path:
+        print("エラー: 無効なHTMLフォルダパスです。", file=log_stream)
+        return pd.DataFrame(), log_stream.getvalue()
+
+    # フォルダの存在確認
+    if not os.path.exists(folder_path):
+        print(f"エラー: フォルダ '{folder_path}' が見つかりません。", file=log_stream)
+        return pd.DataFrame(), log_stream.getvalue()
+
+    # フォルダ内のすべてのHTMLファイルを処理対象とする
+    try:
+        all_files = []
+        # 再帰的にサブディレクトリも探索
+        for root, _, files in os.walk(folder_path):
+            for filename in files:
+                if filename.lower().endswith(".html"):
+                    all_files.append(os.path.join(root, filename))
+
+        if not all_files:
+            print(f"警告: '{folder_path}' 以下にHTMLファイルが見つかりません。", file=log_stream)
+            return pd.DataFrame(), log_stream.getvalue()
+
+        print(f"処理対象のHTMLファイル数: {len(all_files)}", file=log_stream)
+
+        total_files = len(all_files)
+        for i, file_path in enumerate(all_files):
+            progress(i / total_files, desc=f"HTML解析中 {i}/{total_files}")
+            filename = os.path.basename(file_path)
+            relative_path = os.path.relpath(file_path, folder_path) # ベースフォルダからの相対パス
+
+            # 店名をファイル名から抽出
+            shop_name = extract_shop_name_from_html_filename(filename)
+
+            # HTMLファイルを読み込む
+            try:
+                with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
+                    html_content = file.read()
+            except Exception as e:
+                print(f"ファイル '{relative_path}' の読み込みエラー: {e}", file=log_stream)
+                continue
+
+            # BeautifulSoupでパース
+            soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml' if 'lxml' in globals() else 'html.parser')
+
+            # 基本情報も念のため抽出 (h1があれば店名として優先)
+            h1_tag = soup.find('h1')
+            if h1_tag:
+                shop_name = h1_tag.get_text(strip=True)
+
+            # 口コミカードを取得 (Script 1の抽出ロジックに合わせる: jftiEf or MyEned)
+            review_card_selectors = ['div.jftiEf', 'div.MyEned']
+            review_cards = []
+            for sel in review_card_selectors:
+                review_cards = soup.select(sel)
+                if review_cards:
+                    break
+
+            if not review_cards:
+                # print(f"ファイル '{relative_path}' に口コミデータが見つかりません (jftiEf/MyEned)。", file=log_stream)
+                # 口コミがなくても、店舗情報だけは記録するかもしれない（オプション）
+                # reviews_data.append({
+                #     "ファイル名": relative_path, "店名": shop_name, "投稿者": "N/A",
+                #     "投稿者情報": "N/A", "評価": "N/A", "投稿時期": "N/A",
+                #     "口コミ本文": "口コミなし", "オーナーからの返信": "N/A"
+                # })
+                continue
+
+            for card_idx, card in enumerate(review_cards):
+                try:
+                    # 投稿者名 (.d4r55)
+                    reviewer_el = card.select_one('.d4r55')
+                    reviewer_name = reviewer_el.get_text(strip=True) if reviewer_el else "不明"
+
+                    # 投稿者情報（ローカルガイド情報など .RfnDt）
+                    reviewer_info_el = card.select_one('.RfnDt')
+                    reviewer_details = reviewer_info_el.get_text(strip=True) if reviewer_info_el else "なし"
+
+                    # 評価 (.kvMYJc aria-label)
+                    rating_el = card.select_one('.kvMYJc')
+                    rating_value = "不明"
+                    if rating_el and rating_el.get('aria-label'):
+                        match = re.search(r'星 (\d+(\.\d+)?)', rating_el['aria-label'])
+                        if match: rating_value = f"星 {match.group(1)}" # "星 X.X" 形式で保存
+
+                    # 投稿時期 (.rsqaWe)
+                    post_time_el = card.select_one('.rsqaWe')
+                    post_time_value = post_time_el.get_text(strip=True) if post_time_el else "不明"
+
+                    # 口コミ本文 (span.wiI7pd 優先)
+                    review_text_el = card.select_one('span.wiI7pd')
+                    if not review_text_el:
+                        review_text_el = card.select_one('span[jscontroller="MZnM8e"]') # フォールバック
+                    review_content = review_text_el.get_text(strip=True) if review_text_el else "なし"
+
+                    # オーナーからの返信 (.CDe7pd) - 注意: これは古いセレクタかもしれない
+                    # 新しい構造では返信は別のdiv構造になっている可能性がある
+                    # 簡単のため、一旦 .CDe7pd を試す
+                    owner_response_el = card.select_one('.CDe7pd')
+                    owner_response_text = owner_response_el.get_text(strip=True) if owner_response_el else "なし"
+
+                    # データを辞書形式で保存
+                    review_data = {
+                        "ファイル名": relative_path,
+                        "店名": shop_name,
+                        "投稿者": reviewer_name,
+                        "投稿者情報": reviewer_details,
+                        "評価": rating_value,
+                        "投稿時期": post_time_value,
+                        "口コミ本文": review_content,
+                        "オーナーからの返信": owner_response_text
+                    }
+                    reviews_data.append(review_data)
+                except Exception as e_card:
+                    print(f"ファイル '{relative_path}' の口コミカード {card_idx+1} の解析中にエラー: {e_card}", file=log_stream)
+
+        progress(1.0, desc="HTML解析完了")
+
+    except Exception as e_folder:
+        print(f"フォルダ '{folder_path}' の処理中に予期せぬエラー: {e_folder}", file=log_stream)
+        print(traceback.format_exc(), file=log_stream)
+        return pd.DataFrame(), log_stream.getvalue()
+
+    # DataFrameに変換
+    df = pd.DataFrame(reviews_data)
+    if df.empty:
+        print("警告: 口コミデータが収集できませんでした。", file=log_stream)
+    else:
+        print(f"収集された口コミデータ件数: {len(df)}", file=log_stream)
+        # print("DataFrameの列:", df.columns.tolist(), file=log_stream) # デバッグ用
+
+    return df, log_stream.getvalue()
+
+# --- Functions for Review Search Tab ---
+
+def get_csv_columns_safe(csv_file_obj):
+    """アップロードされたCSVファイルから安全に列名を取得する"""
+    if csv_file_obj is None:
+        return gr.Dropdown(choices=[], label="検索対象の列 (CSVをアップロードしてください)")
+    try:
+        # pandasで読み込んで列名を取得
+        # TODO: エンコーディング自動判別を追加した方が良いかも
+        df_peek = pd.read_csv(csv_file_obj.name, nrows=5) # 先頭数行だけ読む
+        columns = df_peek.columns.tolist()
+        # "ReviewsCombined" や "口コミ" など、検索に適した列をデフォルトで選択させる候補
+        default_col = next((c for c in columns if c.lower() in ['reviewscombined', '口コミ', '口コミ本文', 'text', 'review']), columns[0] if columns else None)
+        return gr.Dropdown(choices=columns, value=default_col, label="検索対象の列")
+    except Exception as e:
+        print(f"CSV列名取得エラー: {e}")
+        return gr.Dropdown(choices=[], label=f"列名取得エラー: {e}")
+
+def search_reviews_controller(search_source, html_folder_path, uploaded_csv_file, search_column, keyword, progress=gr.Progress()):
+    """口コミ検索のコントローラー関数"""
+    log_stream = io.StringIO()
+    df = pd.DataFrame()
+    search_results_df = pd.DataFrame()
+    temp_csv_path = None
+    results_text = ""
+
+    print(f"検索ソース: {search_source}", file=log_stream)
+
+    try:
+        if search_source == "HTMLフォルダから検索":
+            if not html_folder_path:
+                results_text = "エラー: HTMLフォルダパスを入力してください。"
+                return results_text, None, None, log_stream.getvalue()
+
+            print(f"HTMLフォルダから口コミを収集中: {html_folder_path}", file=log_stream)
+            df, collect_log = collect_reviews_from_html(html_folder_path, progress)
+            log_stream.write(collect_log)
+            search_col_actual = "口コミ本文" # HTMLからの場合はこの列を検索
+            if df.empty:
+                results_text = f"エラー: フォルダ '{html_folder_path}' から口コミデータが収集できませんでした。"
+            elif search_col_actual not in df.columns:
+                 results_text = f"エラー: 収集したデータに '{search_col_actual}' 列が見つかりません。"
+
+
+        elif search_source == "CSVファイルから検索":
+            if uploaded_csv_file is None:
+                results_text = "エラー: 検索対象のCSVファイルをアップロードしてください。"
+                return results_text, None, None, log_stream.getvalue()
+            if not search_column:
+                results_text = "エラー: 検索対象の列を選択してください。"
+                return results_text, None, None, log_stream.getvalue()
+
+            print(f"アップロードされたCSVから検索: {os.path.basename(uploaded_csv_file.name)}, 列: {search_column}", file=log_stream)
+            try:
+                # TODO: エンコーディングを考慮
+                df = pd.read_csv(uploaded_csv_file.name)
+                search_col_actual = search_column
+                if search_col_actual not in df.columns:
+                     results_text = f"エラー: アップロードされたCSVに列 '{search_col_actual}' が見つかりません。"
+            except Exception as e_csv:
+                 results_text = f"エラー: CSVファイルの読み込みに失敗しました。ファイル形式やエンコーディングを確認してください。\n{e_csv}"
+
+        else:
+            results_text = "エラー: 不明な検索ソースです。"
+
+        # データフレームと検索列が有効かチェック
+        if results_text: # 上記のいずれかでエラーが発生した場合
+            pass
+        elif df.empty:
+             if search_source == "HTMLフォルダから検索":
+                 results_text = "情報: 収集された口コミデータがありませんでした。"
+             else:
+                 results_text = "エラー: CSVからデータを読み込めませんでした。"
+        elif not keyword or keyword.strip() == "":
+             results_text = "情報: キーワードが入力されていません。全件表示します。"
+             search_results_df = df # キーワード空欄時は全件
+        else:
+            keyword = keyword.strip()
+            print(f"キーワード '{keyword}' で列 '{search_col_actual}' を検索中...", file=log_stream)
+            try:
+                # NaNを空文字列に変換してから検索
+                search_results_df = df[df[search_col_actual].fillna('').astype(str).str.contains(keyword, case=False, na=False)]
+                count = len(search_results_df)
+                if count > 0:
+                    results_text = f"キーワード '{keyword}' を含む口コミが {count} 件見つかりました。"
+                    print(results_text, file=log_stream)
+                else:
+                    results_text = f"キーワード '{keyword}' を含む口コミは見つかりませんでした。"
+                    print(results_text, file=log_stream)
+            except KeyError:
+                 results_text = f"エラー: DataFrameに検索対象列 '{search_col_actual}' が見つかりません。"
+                 print(results_text, file=log_stream)
+            except Exception as e_search:
+                 results_text = f"検索中にエラーが発生しました: {e_search}"
+                 print(results_text, file=log_stream)
+                 print(traceback.format_exc(), file=log_stream)
+
+        # 結果をCSVに保存 (検索結果がある場合)
+        if not search_results_df.empty:
+            try:
+                with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".csv", mode="w", encoding="utf-8-sig") as temp_file:
+                    search_results_df.to_csv(temp_file.name, index=False)
+                    temp_csv_path = temp_file.name
+                print(f"検索結果を一時CSVファイルに保存しました: {temp_csv_path}", file=log_stream)
+            except Exception as e_csv_save:
+                print(f"検索結果のCSV保存中にエラー: {e_csv_save}", file=log_stream)
+                results_text += "\n警告: 検索結果のCSV保存に失敗しました。"
+
+        # テーブル表示用に列を絞る（存在しない列は無視）
+        display_columns = ['店名', '投稿者', '評価', '投稿時期', '口コミ本文', 'オーナーからの返信', 'ファイル名']
+        if search_source == "CSVファイルから検索" and not search_results_df.empty:
+            # CSVからの場合、元の列名を優先しつつ、なければHTML由来の列名も試す
+            available_cols = search_results_df.columns.tolist()
+            display_columns = [col for col in available_cols if col in display_columns or col == search_column] # 検索列も表示
+
+        # 存在しない列を除外してDataFrameを返す
+        display_df = search_results_df[[col for col in display_columns if col in search_results_df.columns]] if not search_results_df.empty else pd.DataFrame()
+
+
+    except Exception as e_controller:
+        error_msg = f"口コミ検索コントローラーで予期せぬエラー: {e_controller}"
+        print(error_msg, file=log_stream)
+        print(traceback.format_exc(), file=log_stream)
+        results_text = error_msg
+
+    return results_text, display_df, gr.File(value=temp_csv_path if temp_csv_path else None), log_stream.getvalue()
+
+
+def export_all_reviews_controller(search_source, html_folder_path, uploaded_csv_file, progress=gr.Progress()):
+    """全口コミデータをCSVにエクスポートするコントローラー関数"""
+    log_stream = io.StringIO()
+    df = pd.DataFrame()
+    temp_csv_path = None
+    results_text = ""
+
+    print(f"全件エクスポート開始。ソース: {search_source}", file=log_stream)
+
+    try:
+        if search_source == "HTMLフォルダから検索":
+            if not html_folder_path:
+                results_text = "エラー: HTMLフォルダパスを入力してください。"
+                return results_text, None, log_stream.getvalue()
+
+            print(f"HTMLフォルダから全口コミを収集中: {html_folder_path}", file=log_stream)
+            df, collect_log = collect_reviews_from_html(html_folder_path, progress)
+            log_stream.write(collect_log)
+            if df.empty:
+                results_text = f"情報: フォルダ '{html_folder_path}' から収集できる口コミデータがありませんでした。"
+
+        elif search_source == "CSVファイルから検索":
+            if uploaded_csv_file is None:
+                results_text = "エラー: 対象のCSVファイルをアップロードしてください。"
+                return results_text, None, log_stream.getvalue()
+
+            print(f"アップロードされたCSVをエクスポート対象として読み込み中: {os.path.basename(uploaded_csv_file.name)}", file=log_stream)
+            try:
+                # アップロードされたCSVをそのままデータフレームとする
+                df = pd.read_csv(uploaded_csv_file.name)
+                if df.empty:
+                    results_text = "情報: アップロードされたCSVは空です。"
+            except Exception as e_csv:
+                 results_text = f"エラー: CSVファイルの読み込みに失敗しました。\n{e_csv}"
+
+        else:
+            results_text = "エラー: 不明な検索ソースです。"
+
+        # データフレームが有効で、空でない場合にCSVエクスポート
+        if not df.empty:
+            try:
+                with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix="_all.csv", mode="w", encoding="utf-8-sig") as temp_file:
+                    df.to_csv(temp_file.name, index=False)
+                    temp_csv_path = temp_file.name
+                results_text = f"全 {len(df)} 件のデータをCSVファイルにエクスポートしました。"
+                print(results_text, file=log_stream)
+                print(f"エクスポートファイル: {temp_csv_path}", file=log_stream)
+            except Exception as e_csv_save:
+                results_text = f"全件CSVエクスポート中にエラー: {e_csv_save}"
+                print(results_text, file=log_stream)
+                print(traceback.format_exc(), file=log_stream)
+
+    except Exception as e_controller:
+        error_msg = f"全件エクスポートコントローラーで予期せぬエラー: {e_controller}"
+        print(error_msg, file=log_stream)
+        print(traceback.format_exc(), file=log_stream)
+        results_text = error_msg
+
+    return results_text, gr.File(value=temp_csv_path if temp_csv_path else None), log_stream.getvalue()
+
+
+# --- Gradio UI 定義 (統合版) ---
 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・中断機能付き)")
+    gr.Markdown("# Google Maps スクレイピング & 口コミ検索ツール")
     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。
-        **「処理中断」ボタン**で進行中の処理を安全に停止できます（現在のクエリ完了後）。
-
-        **処理フロー:**
-        1. クエリ���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）。
-        7. 各ステップおよび待機中に**中断リクエストをチェック**。
-
-        **注意:** ネットワーク状況やサイト構造の変更により時間がかかる、またはエラーが発生する場合があります。
+        **タブ1:** Google Mapsから店舗情報をスクレイピングし、結果をCSVとHTMLファイルに出力します。
+        **タブ2:** スクレイピングで保存されたHTMLフォルダ、またはアップロードしたCSVファイルから口コミ情報を検索・エクスポートします。
         """
     )
 
-    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)
-
-    with gr.Row():
-        start_button = gr.Button("処理開始", variant="primary", size="lg", scale=3)
-        # --- 中断ボタンを追加 ---
-        stop_button = gr.Button("処理中断", variant="stop", size="lg", scale=1)
-
-    gr.Markdown("### ③ 処理ステータスとエラーログ")
-    # プログレスバーを追加
-    progress_bar = gr.Progress(track_tqdm=True)
-    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")
-    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
-    # 処理開始ボタン
-    start_button.click(
-        fn=run_scraping,
-        inputs=[input_csv_file, output_dir_name, output_csv_name, csv_encoding,
-                wait_time_base, wait_time_detail, wait_time_search, headless_mode],
-        outputs=[status_textbox, output_csv_download],
-        # progress 引数を渡す
-        show_progress='full' # Gradio 組み込みのプログレス表示を使う場合
-    )
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("① スクレイピング実行"):
+            gr.Markdown("### Google Maps スクレイピング設定")
+            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を抽出し、結果CSVとHTMLファイル群を出力します。
+                HTMLファイルはクエリごとにサブディレクトリに保存されます。
+                **「処理中断」ボタン**で進行中のスクレイピング処理を安全に停止できます（現在のクエリ完了後）。
+                """
+            )
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=2):
+                    gr.Markdown("#### 入力ファイルと出力設定")
+                    input_csv_file_scrape = 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_scrape = gr.Textbox(label="出力先ベースディレクトリ名", value="gmap_scraping_output")
+                    output_csv_name_scrape = gr.Textbox(label="出力CSVファイル名 (ベースディレクトリ内)", value="scraping_results.csv")
+                    csv_encoding_scrape = 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_scrape = 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("#### 待機時間設定 (秒)")
+                    wait_time_base_scrape = gr.Number(label="基本待機", minimum=1, maximum=20, step=0.5, value=4)
+                    wait_time_detail_scrape = gr.Number(label="詳細/口コミ最大待機", minimum=10, maximum=60, step=1, value=25)
+                    wait_time_search_scrape = gr.Number(label="検索リスト最大待機", minimum=5, maximum=60, step=1, value=15)
+
+            with gr.Row():
+                start_button_scrape = gr.Button("スクレイピング開始", variant="primary", size="lg", scale=3)
+                stop_button_scrape = gr.Button("処理中断", variant="stop", size="lg", scale=1)
+
+            gr.Markdown("#### 処理ステータスとエラーログ")
+            progress_bar_scrape = gr.Progress(track_tqdm=True)
+            status_textbox_scrape = gr.Textbox(label="ログ", lines=15, interactive=False, autoscroll=True, max_lines=2000)
+
+            gr.Markdown("#### 結果")
+            output_csv_download_scrape = gr.File(label="結果CSVダウンロード", interactive=False)
+            # HTMLフォルダパスを表示するためのテキストボックス (読み取り専用)
+            html_output_folder_path_display = gr.Textbox(label="HTML保存先フォルダパス (口コミ検索タブで使用)", interactive=False)
+
+        with gr.TabItem("② 口コミ検索"):
+            gr.Markdown("### 口コミ検索・エクスポート")
+            gr.Markdown(
+                """
+                **検索ソース**を選択し、HTMLフォルダパスまたはCSVファイルを指定して口コミを検索・エクスポートします。
+                - **HTMLフォルダから検索:** タブ1で出力されたHTMLファイル群が含まれる**ベースディレクトリ内の `html_files` フォルダ**、または他のHTMLファイル群を含むフォルダを指定してください。
+                - **CSVファイルから検索:** タブ1で出力された結果CSV、または同様の形式のCSVファイルをアップロードしてください。
+                """
+            )
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    search_source_review = gr.Radio(
+                        choices=["HTMLフォルダから検索", "CSVファイルから検索"],
+                        label="検索ソースを選択",
+                        value="HTMLフォルダから検索"
+                    )
+                    html_folder_path_review = gr.Textbox(
+                        label="HTMLフォルダパス",
+                        placeholder="例: gmap_scraping_output/html_files",
+                        visible=True # 初期表示
+                    )
+                    uploaded_csv_review = gr.File(
+                        label="検索対象CSVファイル",
+                        file_types=[".csv"],
+                        visible=False # 初期非表示
+                    )
+                    search_column_review = gr.Dropdown(
+                        label="検索対象の列 (CSV選択時)",
+                        choices=[],
+                        interactive=True,
+                        visible=False # 初期非表示
+                    )
+                    keyword_review = gr.Textbox(label="検索キーワード (空欄で全件)")
+                    search_button_review = gr.Button("検索実行", variant="primary")
+                    export_all_button_review = gr.Button("全件CSVエクスポート")
+
+                with gr.Column(scale=2):
+                    gr.Markdown("#### 検索/エクスポート結果")
+                    status_textbox_review = gr.Textbox(label="処理状況", lines=5, interactive=False)
+                    output_table_review = gr.Dataframe(label="検索結果（テーブル）")
+                    search_csv_output_review = gr.File(label="検索結果CSVダウンロード", interactive=False)
+                    all_reviews_csv_output_review = gr.File(label="全件エクスポートCSVダウンロード", interactive=False)
+                    progress_bar_review = gr.Progress(track_tqdm=True) # 口コミ収集/エクスポート用
+
+            # --- イベントハンドラ定義 ---
+
+            # --- タブ1: スクレイピング ---
+            start_button_scrape.click(
+                fn=run_scraping,
+                inputs=[input_csv_file_scrape, output_dir_name_scrape, output_csv_name_scrape, csv_encoding_scrape,
+                        wait_time_base_scrape, wait_time_detail_scrape, wait_time_search_scrape, headless_mode_scrape],
+                outputs=[status_textbox_scrape, output_csv_download_scrape, html_output_folder_path_display],
+                # progress 引数は Gradio 側で自動的に渡される (show_progress='full' の場合)
+            )
+
+            stop_button_scrape.click(fn=request_interrupt, inputs=None, outputs=status_textbox_scrape) # ログに中断リクエストを表示
+
+            # --- タブ2: 口コミ検索 ---
+
+            # 検索ソースの選択に応じてUI表示を切り替え
+            def update_review_source_ui(source):
+                if source == "HTMLフォルダから検索":
+                    return {
+                        html_folder_path_review: gr.Textbox(visible=True),
+                        uploaded_csv_review: gr.File(visible=False, value=None), # クリア
+                        search_column_review: gr.Dropdown(visible=False, value=None, choices=[]) # クリア
+                    }
+                elif source == "CSVファイルから検索":
+                    return {
+                        html_folder_path_review: gr.Textbox(visible=False, value=""), # クリア
+                        uploaded_csv_review: gr.File(visible=True),
+                        search_column_review: gr.Dropdown(visible=True) # 列選択を表示
+                    }
+                else:
+                    return { # デフォルト
+                        html_folder_path_review: gr.Textbox(visible=True),
+                        uploaded_csv_review: gr.File(visible=False, value=None),
+                        search_column_review: gr.Dropdown(visible=False, value=None, choices=[])
+                    }
+
+            search_source_review.change(
+                fn=update_review_source_ui,
+                inputs=search_source_review,
+                outputs=[html_folder_path_review, uploaded_csv_review, search_column_review]
+            )
 
-    # 中断ボタン
-    # stop_button.click(fn=request_interrupt, inputs=None, outputs=None, cancels=[start_event]) # Gradioのcancel機能を使う場合
-    # cancels 引数を使うには、start_button.click の返り値を変数に受ける必要があるが、
-    # 複数出力がある場合はタプルになるなど複雑化する。
-    # ここでは、Python側でフラグを立ててチェックする方式を採用。
-    # request_interrupt の戻り値を status_textbox に一時的に表示する例
-    stop_button.click(fn=request_interrupt, inputs=None, outputs=status_textbox)
+            # CSVアップロード時に列名を取得してドロップダウンを更新
+            uploaded_csv_review.upload(
+                fn=get_csv_columns_safe,
+                inputs=uploaded_csv_review,
+                outputs=search_column_review
+            )
+
+            # 検索ボタンのクリック
+            search_button_review.click(
+                fn=search_reviews_controller,
+                inputs=[search_source_review, html_folder_path_review, uploaded_csv_review, search_column_review, keyword_review],
+                outputs=[status_textbox_review, output_table_review, search_csv_output_review, status_textbox_scrape] # 最後のログはデバッグ用に入れておく
+            )
+
+            # 全件エクスポートボタンのクリック
+            export_all_button_review.click(
+                fn=export_all_reviews_controller,
+                inputs=[search_source_review, html_folder_path_review, uploaded_csv_review],
+                outputs=[status_textbox_review, all_reviews_csv_output_review, status_textbox_scrape] # 最後のログはデバッグ用
+            )
 
 
 # --- UI起動 ---
 print("Gradio UIを起動します...")
-# queue()で複数ユーザー対応、share=Trueで共有リンク生成
-demo.queue().launch(share=True, debug=False)
+# queue()で複数ユーザー対応、share=Trueで共有リンク生成 (Colabでは自動的に共有リンク)
+# launch() に debug=True をつけるとリロードなどが有効になるが、不安定になることもある
+demo.queue().launch(share=False, debug=False)