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@@ -23,9 +23,10 @@ genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
 gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
 groq_client = Groq(api_key=GROQ_API_KEY)
 
-# 日本語感情分析モデルの読み込みを無効化（パフォーマンス向上のため）
-print("日本語感情分析モデルは無効化されています（パフォーマンス向上のため）")
-sentiment_analyzer = None
+# 日本語感情分析モデルの初期化（グローバル変数として保持）
+print("日本語感情分析モデルを初期化中...")
+# モデル自体はグローバル変数として保持し、実際の読み込みは必要時に行う
+sentiment_analyzer_model = None
 
 THEME_URLS = {
     "default": "https://cdn.pixabay.com/photo/2017/03/28/12/11/chairs-2181960_1280.jpg",
@@ -291,17 +292,31 @@ def get_relationship_stage(affection):
     return "ステージ4：最親密"
 
 def update_affection(message, affection):
-    # 感情分析モデルを使用せず、メッセージの長さに基づいて好感度を更新
-    # これにより、モデルの読み込みによるパフォーマンス問題を回避
-    message_length = len(message)
+    global sentiment_analyzer_model
     
-    # 短いメッセージは好感度を下げる、長いメッセージは好感度を上げる
-    if message_length < 10:
-        return max(0, affection - 1)  # 短いメッセージ
-    elif message_length > 30:
-        return min(100, affection + 3)  # 長いメッセージ
-    else:
-        return min(100, affection + 1)  # 普通のメッセージ
+    try:
+        # モデルが未ロードの場合のみロード
+        if sentiment_analyzer_model is None:
+            print("感情分析モデルをロード中...")
+            from transformers import pipeline
+            sentiment_analyzer_model = pipeline("sentiment-analysis", model="koheiduck/bert-japanese-finetuned-sentiment")
+            print("感情分析モデルのロード完了")
+        
+        # 感情分析を実行
+        result = sentiment_analyzer_model(message)[0]
+        print(f"感情分析結果: {result}")
+        
+        if result['label'] == 'positive':
+            return min(100, affection + 5)
+        elif result['label'] == 'negative':
+            return max(0, affection - 5)
+        else:
+            return affection
+            
+    except Exception as e:
+        print(f"感情分析エラー: {e}")
+        # エラーが発生した場合は現在の好感度を維持
+        return affection