Lab Safety Runbook

# selfdirected_agent_a_20260707T182425

This directory is a materialized LLM BuildPlan artifact candidate.

## Readiness

- First screen value: ユーザーは複雑な実験手順書や安全データシートを読み解く代わりに、ボタン一つで「どのステップで、何に注意し、どう対策すべきか」がまとめられた具体的な安全チェックリストを手に入れることができます。
- Core interaction: 「サンプル手順書を読み込む」ボタンを押すと、AIが複数の文書を統合分析して生成した、危険箇所が明示された安全手順チェックリストが表示されます。
- State change: 初期状態では空だった右側のペインに、サンプル手順書を読み込むと、ステップごとの説明、危険警告、安全対策が記載されたチェックリストが生成・表示されます。
- Inspectable output: 生成された安全手順チェックリスト。各ステップごとに、元の文書からは読み取りにくい潜在的な危険（例：試薬の組み合わせによるリスク）が明示されています。
- Static data boundary: このデモは、事前に用意されたサンプル手順書のテキストデータとその解析結果（トレース）のみを使用します。リアルタイムでの文書解析や外部APIへの接続は行いません。
- Remaining weakness: 今は単一の固定サンプルしか扱えませんが、将来的にはユーザーが任意のPDFをアップロードできるようにし、実験器具の在庫管理システムと連携して「今使える器具での代替手順」まで提案できるようにしたいです。研究室の安全管理の定番ツールになるのが夢です。

## Interaction Proof Plan

- Primary action: サンプル手順書を読み込む
- Initial state: アップロードエリアと「サンプル手順書を読み込む」ボタンが表示されており、右ペインに安全手順リストは表示されていない状態。
- Expected state: 画面が左右に分割され、左ペインにサンプル手順書のプレースホルダーが表示され、右ペインにAIが生成したステップごとの安全手順チェックリストが表示されている状態。リストには少なくとも一つの危険警告アイコンが表示されている。
- Visible evidence: 実験プロトコル_合成A_Ver1.2.pdf; 安全手順チェックリスト; ステップ1; 危険警告; 試薬Xは引火性; 保護手袋、保護メガネ着用

## MVP Contract

- Required files: `source/README.md`, `source/metadata.json`, `source/manifest.json`, `source/app/page.tsx`, `source/core/pipeline.ts`, `source/core/gemini.ts`, `source/data/sample-input.ts`, `source/data/sample-trace.ts`, `source/validation/self-review.json`
- Non-goals: No live external API integration; No login-only experience; No paid API dependency; No external publishing
- Forbidden dependencies: external API; secret; login-only flow; paid API; external publishing

## MVP Contract V2

- Artifact tier: proposed_integration
- External dependency mode: proposed
- Runtime boundary: network=none, secrets=none, externalWrites=none
- Render verification: required (render, click, state_change, screenshot)
- Public copy boundary: デモは静的なサンプルデータと提案されたAI処理パイプラインに基づいています。; AIによる分析結果はあくまで参考情報であり、最終的な安全確認は人間の専門家が行う必要があります。; このツールは公式の緊急指示や安全を保証するものではありません。
- External integrations: Google Gemini API=not_connected
- Mock fidelity: 複数文書からのテキスト統合; 実験ステップの特定; 各ステップに関連する危険情報と安全対策の抽出と紐付け

## Files

- `source/README.md`: 製品の概要、使い方、技術的な詳細、および制限事項を説明するドキュメント。
- `source/metadata.json`: 製品のメタデータを定義するJSONファイル。
- `source/manifest.json`: ビルドに含まれるすべてのファイルのリスト。
- `source/app/page.tsx`: 製品のメインUIコンポーネント。静的なトレースデータを再生するランナー。
- `source/core/types.ts`: コアロジックで共有される型定義。
- `source/core/pipeline.ts`: 処理パイプライン全体のオーケストレーションを定義。
- `source/core/gemini.ts`: Google Gemini APIとの通信を行うための参照実装。
- `source/core/steps/extractTextFromDocuments.ts`: パイプラインの第一ステップ。文書からテキストを抽出する。
- `source/core/steps/identifyHazardsAndSteps.ts`: パイプラインのコアステップ。AIを使って危険箇所を特定する。
- `source/core/steps/generateRunbook.ts`: パイプラインの最終ステップ。AIの分析結果から構造化されたランブックを生成する。
- `source/data/sample-input.ts`: デモで使用する静的な入力データ。
- `source/data/sample-trace.ts`: デモで再生される、パイプラインの完全な実行トレース。
- `source/validation/self-review.json`: ビルド成果物の自己レビュー。MVP基準を満たしているかを確認。

## Demo Placeholder

- `demo-placeholder.md`: Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring.

## DB Write

skipped: BuildPlan materialization is artifact-only for this session. Creating Project rows requires existing Run/Theme/Agent/Category IDs and should be owned by the integration session.

{
  "version": 1,
  "artifactId": "selfdirected_agent_a_20260707T182425",
  "generatedAt": "2026-07-07T18:36:15.589Z",
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  "sourceFiles": [
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      "purpose": "製品の概要、使い方、技術的な詳細、および制限事項を説明するドキュメント。",
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    },
    {
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      "purpose": "デモで使用する静的な入力データ。",
      "sizeBytes": 1216,
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      "generatedFrom": "source/data/sample-input.ts"
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      "purpose": "デモで再生される、パイプラインの完全な実行トレース。",
      "sizeBytes": 4896,
      "checksum": "a0159dc2aa8e1ac280875eca7dca6c30647b534540d65011f2de528ba8fd8cee",
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    },
    {
      "relativePath": "source/validation/self-review.json",
      "purpose": "ビルド成果物の自己レビュー。MVP基準を満たしているかを確認。",
      "sizeBytes": 1671,
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    }
  ],
  "demo": {
    "path": "demo-placeholder.md",
    "purpose": "Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring."
  },
  "readiness": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは複雑な実験手順書や安全データシートを読み解く代わりに、ボタン一つで「どのステップで、何に注意し、どう対策すべきか」がまとめられた具体的な安全チェックリストを手に入れることができます。",
    "coreInteraction": "「サンプル手順書を読み込む」ボタンを押すと、AIが複数の文書を統合分析して生成した、危険箇所が明示された安全手順チェックリストが表示されます。",
    "stateChange": "初期状態では空だった右側のペインに、サンプル手順書を読み込むと、ステップごとの説明、危険警告、安全対策が記載されたチェックリストが生成・表示されます。",
    "inspectableOutput": "生成された安全手順チェックリスト。各ステップごとに、元の文書からは読み取りにくい潜在的な危険（例：試薬の組み合わせによるリスク）が明示されています。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、事前に用意されたサンプル手順書のテキストデータとその解析結果（トレース）のみを使用します。リアルタイムでの文書解析や外部APIへの接続は行いません。",
    "remainingWeakness": "今は単一の固定サンプルしか扱えませんが、将来的にはユーザーが任意のPDFをアップロードできるようにし、実験器具の在庫管理システムと連携して「今使える器具での代替手順」まで提案できるようにしたいです。研究室の安全管理の定番ツールになるのが夢です。"
  },
  "interestingness": "新規性として、複数の実験手順書や安全データシート(MSDS)をAIが横断的に読み解き、個々の文書を読むだけでは気づきにくい「手順と薬品の危険な組み合わせ」を発見する点があります。他のツールとの差別化は、単に危険箇所をハイライトするだけでなく、安全な実行順序に沿った具体的なアクションチェックリストを生成することで、研究者が「次に何をすべきか」を明確にし、ヒューマンエラーを直接的に防ぐ実用性にあります。技術的には、最新のLLMが持つ高度な文書理解・推論能力を活用し、専門的で構造化されていない複数の情報源から、実行可能な単一のワークフローを合成する点で、実世界の問題解決への応用価値を示しています。",
  "mvpContract": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは複雑な実験手順書や安全データシートを読み解く代わりに、ボタン一つで「どのステップで、何に注意し、どう対策すべきか」がまとめられた具体的な安全チェックリストを手に入れることができます。",
    "coreInteraction": "「サンプル手順書を読み込む」ボタンを押すと、AIが複数の文書を統合分析して生成した、危険箇所が明示された安全手順チェックリストが表示されます。",
    "stateChange": "初期状態では空だった右側のペインに、サンプル手順書を読み込むと、ステップごとの説明、危険警告、安全対策が記載されたチェックリストが生成・表示されます。",
    "inspectableOutput": "生成された安全手順チェックリスト。各ステップごとに、元の文書からは読み取りにくい潜在的な危険（例：試薬の組み合わせによるリスク）が明示されています。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、事前に用意されたサンプル手順書のテキストデータとその解析結果（トレース）のみを使用します。リアルタイムでの文書解析や外部APIへの接続は行いません。",
    "requiredFiles": [
      "source/README.md",
      "source/metadata.json",
      "source/manifest.json",
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/core/gemini.ts",
      "source/data/sample-input.ts",
      "source/data/sample-trace.ts",
      "source/validation/self-review.json"
    ],
    "nonGoals": [
      "No live external API integration",
      "No login-only experience",
      "No paid API dependency",
      "No external publishing"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ]
  },
  "mvpContractV2": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは複雑な実験手順書や安全データシートを読み解く代わりに、ボタン一つで「どのステップで、何に注意し、どう対策すべきか」がまとめられた具体的な安全チェックリストを手に入れることができます。",
    "coreInteraction": "「サンプル手順書を読み込む」ボタンを押すと、AIが複数の文書を統合分析して生成した、危険箇所が明示された安全手順チェックリストが表示されます。",
    "stateChange": "初期状態では空だった右側のペインに、サンプル手順書を読み込むと、ステップごとの説明、危険警告、安全対策が記載されたチェックリストが生成・表示されます。",
    "inspectableOutput": "生成された安全手順チェックリスト。各ステップごとに、元の文書からは読み取りにくい潜在的な危険（例：試薬の組み合わせによるリスク）が明示されています。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、事前に用意されたサンプル手順書のテキストデータとその解析結果（トレース）のみを使用します。リアルタイムでの文書解析や外部APIへの接続は行いません。",
    "requiredFiles": [
      "source/README.md",
      "source/metadata.json",
      "source/manifest.json",
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts",
      "source/validation/self-review.json"
    ],
    "nonGoals": [
      "No live external API integration"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ],
    "contractVersion": "mvp-contract-v2",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "externalIntegrations": [
      {
        "service": "Google Gemini API",
        "intendedUse": "ユーザーがアップロードしたPDF形式の実験手順書と安全データシートのテキストを解析し、実験ステップ、使用薬品、潜在的な危険情報を特定し、統合して安全な実行手順（SafetyRunbookStep）を生成する。モデルは`gemini-2.5-flash`を想定。",
        "dataFlow": "Uploaded Document Text -> Gemini API -> Structured Hazard Analysis (JSON)",
        "authRequirement": "api_key",
        "currentImplementation": "not_connected",
        "adapterPath": "source/core/gemini.ts",
        "sampleDataPath": "source/data/sample-trace.ts",
        "riskNotes": [
          "AIモデルの理解度により、専門用語や文脈の誤解釈が発生する可能性。",
          "生成される安全手順が不完全であったり、誤った情報を提示したりするリスク。",
          "AIによるリスク検出の網羅性に限界があるため、人間の最終確認が不可欠。"
        ]
      }
    ],
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "mvpComplexityBudget": {
      "maxScreens": 1,
      "maxPrimaryActions": 1,
      "maxSourceFiles": 12,
      "maxNewDependencies": 0,
      "allowDatabase": false
    },
    "integrationAssumptions": [
      {
        "service": "Google Gemini API",
        "verificationStatus": "unverified",
        "unavailableOrUnknown": [
          "PDFを直接入力した場合の解析精度",
          "大量の専門用語を含む長文ドキュメントに対する安定性",
          "APIのレートリミットやコストの詳細"
        ],
        "rateLimitRisk": "unknown",
        "costRisk": "unknown",
        "termsRisk": "low"
      }
    ],
    "mockFidelity": {
      "samplePayloadPath": "source/data/sample-input.ts",
      "simulatedBehaviors": [
        "複数文書からのテキスト統合",
        "実験ステップの特定",
        "各ステップに関連する危険情報と安全対策の抽出と紐付け"
      ],
      "omittedBehaviors": [
        "OAuth, rate limits, live network calls, or other omitted behavior",
        "APIエラーハンドリング（例：不適切な形式のレスポンス）",
        "あいまいな記述や矛盾する情報に対するAIの判断プロセス"
      ],
      "failureCasesIncluded": [
        "empty result"
      ]
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "デモは静的なサンプルデータと提案されたAI処理パイプラインに基づいています。",
        "AIによる分析結果はあくまで参考情報であり、最終的な安全確認は人間の専門家が行う必要があります。",
        "このツールは公式の緊急指示や安全を保証するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムデータとの連携",
        "ライブAPI統合の保証",
        "自動的な外部公開",
        "プロダクションレディなAPIの振る舞い",
        "AIが人間の専門的判断を代替する",
        "完全な安全性の保証"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    },
    "humanReviewTriggers": [
      "safety_critical_domain"
    ]
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "サンプル手順書を読み込む",
    "initialState": "アップロードエリアと「サンプル手順書を読み込む」ボタンが表示されており、右ペインに安全手順リストは表示されていない状態。",
    "expectedState": "画面が左右に分割され、左ペインにサンプル手順書のプレースホルダーが表示され、右ペインにAIが生成したステップごとの安全手順チェックリストが表示されている状態。リストには少なくとも一つの危険警告アイコンが表示されている。",
    "visibleEvidence": [
      "実験プロトコル_合成A_Ver1.2.pdf",
      "安全手順チェックリスト",
      "ステップ1",
      "危険警告",
      "試薬Xは引火性",
      "保護手袋、保護メガネ着用"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='load-sample-procedure']",
      "div[data-proof='pdf-viewer']",
      "div[data-proof='safety-checklist']",
      "span[data-proof='hazard-icon']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "generatedOutput": {
    "title": "Lab Safety Runbook",
    "oneLiner": "複雑な実験手順書(PDF)と薬品安全シート(MSDS)から、危険箇所をハイライトしたステップごとの安全な実行手順を生成する。",
    "artifactShape": "workspace",
    "templatePatternId": "source_to_mission",
    "surfacePattern": "work_simplifier",
    "aiMechanismPattern": "workflow_generation"
  },
  "implementationNotes": [
    "作り手(mugi99)の『リスクを意識し、実用的な構造を好む』というペルソナに基づき、UIは華美な装飾を排し、PDF原文と生成されたチェックリストを比較しやすい2ペイン構成とした。危険警告は目立つように背景色を変え、実用性を最優先した。",
    "『不確実性や失敗状態を含む』という品質基準を満たすため、UIのフッターに明確な免責事項を常時表示し、AIの分析が完全ではないことをユーザーに伝えている。",
    "`templatePatternId: source_to_mission` の選択は、単なる情報表示ではなく、ユーザーが手順に沿って安全確認を進めるという一連の「ミッション」を支援する、という製品の核心を形作るために決定された。"
  ],
  "knownRisks": [
    "AIによる危険性の抽出が不完全だった場合、ユーザーに誤った安心感を与え、かえって事故を誘発する可能性がある。UIとドキュメントで免責事項を強調しているが、本質的なリスクとして残る。",
    "デモは静的な成功例のみを再生するため、AIが複雑な指示を誤解釈したり、JSON形式でない出力を返したりするような失敗ケースをユーザーが体験できない。"
  ],
  "title": "Lab Safety Runbook",
  "oneLiner": "複雑な実験手順書(PDF)と薬品安全シート(MSDS)から、危険箇所をハイライトしたステップごとの安全な実行手順を生成する。",
  "agentId": "agent_a",
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_a",
    "planningIntent": "このコンセプトは、私の選定ルールである「ユーザーの判断やワークフローの瞬間を優先する」「トレードオフや次のアクションを提示する」に最も合致している。私の作り手としての信条「曖昧なオペレーション上のリスクを構造化し、実行可能な形にする」を体現しており、危険な実験という具体的なワークフローを安全に実行するための判断支援ツールとなっている。AI内省リスクが低く、専門分野でありながら「安全マニュアル」というコンセプトの具体性・理解しやすさが他の候補より優れており、最終選定の決め手となった。最近の「会議室」型とは一線を画す、能動的なワークフロー支援ツールである点も、多様性の確保に貢献すると判断した。",
    "publicProductionMemo": "この「Lab Safety Runbook」は、複雑な実験手順書や安全データシートから、潜在的な危険箇所を特定し、ステップごとの安全な実行手順を提示することで、研究現場でのヒューマンエラーを未然に防ぐことを目指しました。AIによる分析はあくまで補助であり、最終的な安全確認は人間が行うという作り手の判断を明確にすることで、利用者が安心して使えるよう配慮しています。安全に関わる曖昧な情報を構造化し、明確なアクションに変換する、実用性を重視した体験設計です。",
    "feedbackConstraints": [
      "The artifact now proves a full late-stage chain, but the public copy should keep the human-assisted provenance boundary explicit.",
      "AIによる情報抽出の誤りや重要な情報の見落としが発生する可能性を明確にユーザーに伝えること。",
      "The tool must explicitly state that it provides personalized guidance and simulation, not official emergency instructions or a guarantee of safety."
    ],
    "learningApplied": [
      "Decision系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。",
      "The artifact now proves a full late-stage chain, but the public copy should keep the human-assisted provenance boundary explicit."
    ]
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "devpost_fireflai",
    "sourceProductUse": "inspiration_only",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "A",
      "observedFields": [
        "name",
        "url",
        "sourceType",
        "sourceCategory",
        "attentionProof",
        "evidenceRefs"
      ],
      "inferredFields": [
        "coreMechanism",
        "transferableStructure",
        "antiCloneBoundary",
        "remixableThemes",
        "bestRemixTargets"
      ],
      "missingFields": [],
      "usePolicy": "inspiration_only"
    },
    "antiCloneBoundary": "消防士の緊急対応、戦術的クレーム、不動産情報のスクレイピングはコピーしない。散在する証拠を実行可能なブリーフィングに変換する構造のみを、よりリスクの低い研究室の安全というドメインに転用する。`fireflai`のUI/UX、特定のクレーム形式、データソースに特化した要素は模倣しない。",
    "sourceBoundary": "`devpost_fireflai` は着想源 (inspiration only) であり、消防士の緊急対応、戦術的クレーム、不動産情報のスクレイピングといった具体的な機能やドメインは使用しない。散在する証拠を実行可能なブリーフィングに変換する構造のみを、研究室の安全というドメインに転用する。",
    "missingSourceEvidence": [
      "codeUrl missing",
      "UI evidence unavailable",
      "live data not used"
    ]
  },
  "dbWrite": {
    "status": "skipped",
    "reason": "BuildPlan materialization is artifact-only for this session. Creating Project rows requires existing Run/Theme/Agent/Category IDs and should be owned by the integration session."
  }
}

{
  "version": 1,
  "artifactId": "selfdirected_agent_a_20260707T182425",
  "status": "needs_review",
  "entrypoint": "source/app/page.tsx",
  "checks": {
    "firstScreenValue": "declared",
    "userControlledInteraction": "declared",
    "stateChange": "declared",
    "interactionProofPlan": "declared",
    "mvpContractV2": "declared",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "renderVerification": "required",
    "inspectableOutput": "declared",
    "staticDataBoundary": "declared",
    "forbiddenDependencies": "declared_absent"
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "サンプル手順書を読み込む",
    "initialState": "アップロードエリアと「サンプル手順書を読み込む」ボタンが表示されており、右ペインに安全手順リストは表示されていない状態。",
    "expectedState": "画面が左右に分割され、左ペインにサンプル手順書のプレースホルダーが表示され、右ペインにAIが生成したステップごとの安全手順チェックリストが表示されている状態。リストには少なくとも一つの危険警告アイコンが表示されている。",
    "visibleEvidence": [
      "実験プロトコル_合成A_Ver1.2.pdf",
      "安全手順チェックリスト",
      "ステップ1",
      "危険警告",
      "試薬Xは引火性",
      "保護手袋、保護メガネ着用"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='load-sample-procedure']",
      "div[data-proof='pdf-viewer']",
      "div[data-proof='safety-checklist']",
      "span[data-proof='hazard-icon']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "mvpContractV2": {
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "デモは静的なサンプルデータと提案されたAI処理パイプラインに基づいています。",
        "AIによる分析結果はあくまで参考情報であり、最終的な安全確認は人間の専門家が行う必要があります。",
        "このツールは公式の緊急指示や安全を保証するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムデータとの連携",
        "ライブAPI統合の保証",
        "自動的な外部公開",
        "プロダクションレディなAPIの振る舞い",
        "AIが人間の専門的判断を代替する",
        "完全な安全性の保証"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    }
  },
  "notes": [
    "Generated by materialize-llm-plan fallback. Human or reviewer validation must confirm the UI actually implements the declared MVP behavior."
  ]
}

"use client";

import { useState } from 'react';
import { pipelineTrace } from '../data/sample-trace';

// NOTE: To keep the demo self-contained and offline, core logic types are redeclared here.
// This component MUST NOT import from `source/core`.
type SafetyRunbookStep = {
  stepId: string;
  stepNumber: number;
  description: string;
  hazards: string[];
  safetyMeasures: string[];
  requiredMaterials: string[];
};

type Runbook = {
  title: string;
  steps: SafetyRunbookStep[];
};


export default function Home() {
  const [runbook, setRunbook] = useState<Runbook | null>(null);
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);

  const handleLoadSample = () => {
    setIsLoading(true);
    // Simulate network delay
    setTimeout(() => {
      setRunbook(pipelineTrace.finalOutput.runbook);
      setIsLoading(false);
    }, 500);
  };

  const pipelineSteps = [
    { name: '1. 文書からテキストを抽出', id: 'extract' },
    { name: '2. AIによる手順と危険情報の特定', id: 'identify' },
    { name: '3. 安全手順チェックリストの生成', id: 'generate' },
  ];

  return (
    <div style={{ fontFamily: 'sans-serif', maxWidth: '1200px', margin: '0 auto', padding: '20px' }}>
      <header style={{ borderBottom: '1px solid #eee', paddingBottom: '10px', marginBottom: '20px' }}>
        <h1>Lab Safety Runbook</h1>
        <p>実験手順書と安全シート(MSDS)から、危険箇所をハイライトした安全な実行手順をAIが生成します。</p>
      </header>

      <div style={{ marginBottom: '20px' }}>
        <h2>処理パイプライン</h2>
        <ul style={{ display: 'flex', listStyle: 'none', padding: 0, gap: '10px' }}>
          {pipelineSteps.map((step, index) => (
            <li key={step.id} style={{ background: '#f0f0f0', padding: '10px', borderRadius: '5px' }}>
              {step.name}
            </li>
          ))}
        </ul>
      </div>

      <div style={{ marginBottom: '20px' }}>
        <button 
          onClick={handleLoadSample} 
          disabled={isLoading || !!runbook}
          data-proof="load-sample-procedure"
          style={{ padding: '10px 20px', fontSize: '16px', cursor: 'pointer' }}
        >
          {isLoading ? '読み込み中...' : (runbook ? '読み込み完了' : 'サンプル手順書を読み込む')}
        </button>
      </div>

      <main style={{ display: 'flex', gap: '20px', minHeight: '500px' }}>
        <div style={{ flex: 1, border: '1px solid #ccc', padding: '10px', background: '#fafafa' }} data-proof="pdf-viewer">
          <h3>元の手順書</h3>
          {runbook ? (
            <div>
              <h4>{pipelineTrace.sampleInput.documents[0].fileName}</h4>
              <p>（ここにPDFの内容が表示されます）</p>
              <pre style={{ whiteSpace: 'pre-wrap', fontSize: '12px', color: '#555' }}>
                {pipelineTrace.intermediateOutputs.find(o => o.stepId === 'extractTextFromDocuments')?.output.extractedContent.substring(0, 500)}...
              </pre>
            </div>
          ) : (
            <p>サンプルを読み込むと、ここに元の手順書が表示されます。</p>
          )}
        </div>

        <div style={{ flex: 1, border: '1px solid #ccc', padding: '10px' }} data-proof="safety-checklist">
          <h3>安全手順チェックリスト</h3>
          {runbook ? (
            <div>
               <h4>{runbook.title}</h4>
               {runbook.steps.map(step => (
                 <div key={step.stepId} style={{ border: '1px solid #ddd', borderRadius: '5px', padding: '15px', marginBottom: '15px', background: 'white' }}>
                    <p><strong>ステップ{step.stepNumber}: {step.description}</strong></p>
                    {step.hazards.length > 0 && (
                      <div style={{ background: '#fff0f0', border: '1px solid #ffcccc', borderRadius: '4px', padding: '10px', marginTop: '10px' }}>
                        <p><span data-proof="hazard-icon">⚠️ <strong>危険警告</strong></span></p>
                        <ul>
                          {step.hazards.map((hazard, i) => <li key={i}>{hazard}</li>)}
                        </ul>
                      </div>
                    )}
                     <div style={{ marginTop: '10px' }}>
                        <strong>安全対策:</strong>
                        <ul>
                          {step.safetyMeasures.map((measure, i) => <li key={i}>{measure}</li>)}
                        </ul>
                    </div>
                 </div>
               ))}
            </div>
          ) : (
            <p>サンプルを読み込むと、ここにAIが生成した安全手順が表示されます。</p>
          )}
        </div>
      </main>

      <footer style={{ marginTop: '20px', paddingTop: '10px', borderTop: '1px solid #eee', fontSize: '12px', color: '#777' }}>
        <p><strong>免責事項:</strong> このツールは静的なサンプルデータに基づくデモです。AIによる分析結果はあくまで参考情報であり、最終的な安全確認は人間の専門家が行う必要があります。このツールは公式の緊急指示や安全を保証するものではありません。</p>
      </footer>
    </div>
  );
}