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Python
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"""
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Script generation module using Google Gemini Pro
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This module generates natural Japanese narration scripts based on:
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- Extracted PDF data
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- Video transcription
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- Template constraints
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"""
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import os
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import json
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from typing import Dict, Any, List, Optional
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try:
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import google.generativeai as genai
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except ImportError:
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genai = None
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class ScriptGenerator:
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"""Generate narration scripts using Gemini Pro"""
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def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
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self.api_key = api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY")
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if not self.api_key:
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raise ValueError("GEMINI_API_KEY not found in environment")
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if genai is None:
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raise ImportError(
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"google-generativeai not installed. "
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"Run: pip install google-generativeai"
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)
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genai.configure(api_key=self.api_key)
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self.model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
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def generate(
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self,
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pdf_data: Dict[str, Any],
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video_data: Optional[Dict[str, Any]] = None,
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style: str = "friendly"
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) -> Dict[str, Any]:
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"""Generate narration script
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Args:
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pdf_data: Structured data from PDF extraction
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video_data: Optional video transcription data
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style: Narration style ('friendly', 'professional', 'casual')
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Returns:
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Dictionary containing:
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- segments: List of narration segments
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- total_duration: Estimated total duration in seconds
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- sync_points: Recommended chart/video sync points
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"""
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print(" Generating script with Gemini Pro...")
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# Build the prompt
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prompt = self._build_prompt(pdf_data, style)
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try:
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# Call Gemini API
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response = self.model.generate_content(prompt)
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# Parse the response
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script_data = self._parse_response(response.text)
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print(f" ✓ Generated {len(script_data['segments'])} script segments")
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return script_data
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except Exception as e:
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print(f" ⚠️ Gemini API error: {e}")
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print(" Falling back to template-based script...")
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return self._generate_fallback_script(pdf_data)
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def _build_prompt(self, pdf_data: Dict, style: str) -> str:
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"""Build the prompt for Gemini Pro"""
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client_name = pdf_data.get("client_name", "お客様")
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current_age = pdf_data.get("current_age", 35)
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retirement_age = pdf_data.get("retirement_age", 65)
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current_assets = pdf_data.get("current_assets", 5000)
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annual_income = pdf_data.get("annual_income", 600)
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annual_expenses = pdf_data.get("annual_expenses", 450)
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prompt = f"""
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あなたはファイナンシャルプランナーのナレーション原稿作成アシスタントです。
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以下の顧客情報に基づいて、3〜5分の解説動画用のナレーション原稿を作成してください。
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【顧客情報】
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- お名前: {client_name}様
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- 現在年齢: {current_age}歳
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- 退職予定年齢: {retirement_age}歳
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- 現在の資産: {current_assets}万円
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- 年収: {annual_income}万円
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- 年間支出: {annual_expenses}万円
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【原稿作成の指示】
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1. 合計3〜5分（180〜300秒）の原稿を作成してください
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2. 以下のセグメントに分割してください：
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- オープニング（挨拶と概要説明）
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- 現在の状況説明
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- 将来の資産推移の解説
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- 退職後の生活資金について
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- リスクと対策の提案
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- クロージング（まとめと安心感）
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3. 各セグメントには以下を含めてください：
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- id: セグメント番号（1から開始）
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- text: ナレーション文（自然な日本語、敬語）
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- duration: 推定時間（秒）
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||
- type: シーンタイプ（"narration", "chart_intro", "chart_highlight", "transition"）
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||
- chartSync: チャート表示の指示（該当する場合のみ）
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4. トーンは{style}（親しみやすく、でも専門的）にしてください
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5. 出力はJSON形式で、以下の構造で返してください：
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{{
|
||
"segments": [
|
||
{{
|
||
"id": 1,
|
||
"text": "ナレーション文",
|
||
"duration": 3.5,
|
||
"type": "narration",
|
||
"chartSync": {{
|
||
"chartId": "assetDepletion",
|
||
"highlightYear": 2025
|
||
}}
|
||
}}
|
||
]
|
||
}}
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必ずJSON形式のみを返してください。説明文は不要です。
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"""
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return prompt
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def _parse_response(self, response_text: str) -> Dict[str, Any]:
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"""Parse Gemini's JSON response"""
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# Remove markdown code blocks if present
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text = response_text.strip()
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if text.startswith("```json"):
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||
text = text[7:]
|
||
if text.startswith("```"):
|
||
text = text[3:]
|
||
if text.endswith("```"):
|
||
text = text[:-3]
|
||
text = text.strip()
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||
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# Parse JSON
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data = json.loads(text)
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# Calculate total duration
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total_duration = sum(seg.get("duration", 0) for seg in data["segments"])
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return {
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"segments": data["segments"],
|
||
"total_duration": total_duration,
|
||
}
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def _generate_fallback_script(self, pdf_data: Dict) -> Dict[str, Any]:
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||
"""Generate a template-based script as fallback"""
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||
client_name = pdf_data.get("client_name", "お客様")
|
||
current_age = pdf_data.get("current_age", 35)
|
||
retirement_age = pdf_data.get("retirement_age", 65)
|
||
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||
segments = [
|
||
{
|
||
"id": 1,
|
||
"text": f"{client_name}様、こんにちは。これから、あなたの人生設計について、詳しくご説明させていただきます。",
|
||
"duration": 5.0,
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||
"type": "narration",
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": 2,
|
||
"text": f"現在{current_age}歳の{client_name}様の資産状況を見てみましょう。",
|
||
"duration": 3.5,
|
||
"type": "chart_intro",
|
||
"chartSync": {
|
||
"chartId": "cashFlow",
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": 3,
|
||
"text": f"{retirement_age}歳での退職を想定した場合、将来の資産推移はこのようになります。",
|
||
"duration": 4.0,
|
||
"type": "chart_highlight",
|
||
"chartSync": {
|
||
"chartId": "assetDepletion",
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": 4,
|
||
"text": "退職後の生活資金については、計画的な準備が大切です。",
|
||
"duration": 3.5,
|
||
"type": "narration",
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": 5,
|
||
"text": "ご不明な点がございましたら、いつでもご相談ください。ありがとうございました。",
|
||
"duration": 4.0,
|
||
"type": "narration",
|
||
},
|
||
]
|
||
|
||
return {
|
||
"segments": segments,
|
||
"total_duration": sum(s["duration"] for s in segments),
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def generate_script(
|
||
pdf_data: Dict[str, Any],
|
||
video_data: Optional[Dict[str, Any]] = None
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""Convenience function for script generation"""
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||
try:
|
||
generator = ScriptGenerator()
|
||
return generator.generate(pdf_data, video_data)
|
||
except (ValueError, ImportError) as e:
|
||
print(f" ⚠️ Cannot initialize ScriptGenerator: {e}")
|
||
print(" Using fallback template script...")
|
||
generator_fallback = ScriptGenerator.__new__(ScriptGenerator)
|
||
return generator_fallback._generate_fallback_script(pdf_data)
|