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@@ -279,19 +279,20 @@ def generate_basic_data(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable
         traceback.print_exc()
         return []
 
-# 完全版データ生成関数（AI評価付き）
-def generate_full_data(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable):
-    """完全版のデータ生成（実際のAPI使用 + AI評価）"""
+# AI評価付きデータ生成関数（リアルタイムプログレス付き）
+def generate_full_data_with_progress(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable):
+    """完全版のデータ生成（リアルタイム進行状況付き）"""
     try:
         if not all([age, sex, tumor_type]):
-            return []
+            yield []
+            return
         
-        safe_progress_update(None, 0.1, "🔄 AI評価システムを初期化中...")
+        yield "🔄 AI評価システムを初期化中..."
         
         # 日本語の腫瘍タイプを英語に翻訳
         try:
             if translator is not None:
-                safe_progress_update(None, 0.15, "🌐 腫瘍タイプを英語に翻訳中...")
+                yield "🌐 腫瘍タイプを英語に翻訳中..."
                 TumorName = translator.translate(tumor_type)
                 print(f"腫瘍タイプ翻訳: {tumor_type} → {TumorName}")
             else:
@@ -303,21 +304,23 @@ def generate_full_data(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable)
 
         # 質問文を生成
         try:
-            safe_progress_update(None, 0.2, "❓ 患者情報から評価用質問を生成中...")
+            yield "❓ 患者情報から評価用質問を生成中..."
             ex_question = generate_ex_question_English(age, sex, TumorName, GeneMutation, Meseable, Biopsiable)
             print(f"生成された質問: {ex_question}")
         except Exception as e:
             print(f"質問生成エラー: {e}")
-            return []
+            yield []
+            return
         
         # 臨床試験データの取得
         try:
-            safe_progress_update(None, 0.3, "🔍 ClinicalTrials.govから臨床試験データを検索中...")
+            yield "🔍 ClinicalTrials.govから臨床試験データを検索中..."
             print(f"臨床試験データを検索中: {TumorName}")
             df = fetch_clinical_trials(TumorName)
             if df.empty:
                 print("臨床試験データが見つかりませんでした")
-                return []
+                yield []
+                return
             print(f"取得した臨床試験数: {len(df)}")
             
             # DataFrameを辞書のリストに変換
@@ -325,19 +328,19 @@ def generate_full_data(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable)
             
         except Exception as e:
             print(f"臨床試験データ取得エラー: {e}")
-            return []
+            yield []
+            return
         
         # AI評価の実行（最大10件まで）
         evaluation_limit = min(len(data_list), 10)
         print(f"AI評価実行: {evaluation_limit} 件を処理します")
         
-        safe_progress_update(None, 0.4, f"🤖 AI評価開始: {evaluation_limit}件の臨床試験を分析中...")
+        yield f"🤖 AI評価開始: {evaluation_limit}件の臨床試験を分析中..."
         
         for i, item in enumerate(data_list[:evaluation_limit]):
             try:
-                # プログレスバーの更新（0.4から0.9まで）
-                progress_value = 0.4 + (0.5 * (i + 1) / evaluation_limit)
-                safe_progress_update(None, progress_value, f"🧠 AI評価中: {i+1}/{evaluation_limit} - {item['NCTID']}")
+                # リアルタイム進行状況表示
+                yield f"🧠 AI評価中: {i+1}/{evaluation_limit} - {item['NCTID']}"
                 
                 print(f"評価中 ({i+1}/{evaluation_limit}): {item['NCTID']}")
                 target_criteria = item['Eligibility Criteria']
@@ -356,21 +359,20 @@ def generate_full_data(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable)
                 item['AgentGrade'] = "unclear"
         
         # 評価されなかった残りのアイテムにはプレースホルダーを設定
-        safe_progress_update(None, 0.95, "📊 結果を整理中...")
+        yield "📊 結果を整理中..."
         
         for item in data_list[evaluation_limit:]:
             item['AgentJudgment'] = f"完全版：{age}歳{sex}の{tumor_type}患者（評価制限により未処理）"
             item['AgentGrade'] = "unclear"
         
-        safe_progress_update(None, 1.0, f"✅ 完了: {len(data_list)}件中{evaluation_limit}件をAI評価")
-        
         print(f"完全版評価完了。結果: {len(data_list)} 件（うち{evaluation_limit}件をAI評価）")
-        return data_list
+        
+        # 最終結果を返す
+        yield data_list
         
     except Exception as e:
         print(f"完全版データ生成中に予期しないエラー: {e}")
-        traceback.print_exc()
-        return []
+        yield []
 
 # HTMLテーブル生成関数
 def create_html_table(data, show_grade=True):
@@ -619,24 +621,36 @@ with gr.Blocks(title="臨床試験適格性評価", theme=gr.themes.Soft()) as d
 
     # イベントハンドリング
     def update_data_and_display(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
-        """データ生成と表示更新（プログレステキスト付き）"""
+        """データ生成と表示更新（リアルタイムプログレス付き）"""
         try:
             groq_available = bool(os.getenv("GROQ_API_KEY"))
             
             # 初期進行状況表示
-            current_progress = safe_progress_update(None, 0.05, "🚀 処理を開始しています...")
+            initial_progress = "🚀 処理を開始しています..."
+            yield gr.update(), [], initial_progress
             
             if FULL_VERSION and groq_available:
-                current_progress = safe_progress_update(None, 0.1, "🤖 AI適格性評価モードで実行中...")
-                data = generate_full_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
+                mode_progress = "🤖 AI適格性評価モードで実行中..."
+                yield gr.update(), [], mode_progress
+                
+                # AI評価付きデータ生成（ユーザーに進行状況を返すジェネレーター）
+                for progress_info in generate_full_data_with_progress(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
+                    if isinstance(progress_info, str):  # 進行状況メッセージ
+                        yield gr.update(), [], progress_info
+                    else:  # 最終結果
+                        data = progress_info
+                        break
             elif FULL_VERSION:
-                current_progress = safe_progress_update(None, 0.1, "🔍 基本モードで実行中...")
+                mode_progress = "🔍 基本モードで実行中..."
+                yield gr.update(), [], mode_progress
                 data = generate_basic_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
             elif LANGCHAIN_AVAILABLE:
-                current_progress = safe_progress_update(None, 0.1, "📡 基本検索モードで実行中...")
+                mode_progress = "📡 基本検索モードで実行中..."
+                yield gr.update(), [], mode_progress
                 data = generate_basic_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
             else:
-                current_progress = safe_progress_update(None, 0.1, "📋 サンプルモードで実行中...")
+                mode_progress = "📋 サンプルモードで実行中..."
+                yield gr.update(), [], mode_progress
                 data = generate_sample_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
             
             if data:
@@ -645,19 +659,17 @@ with gr.Blocks(title="臨床試験適格性評価", theme=gr.themes.Soft()) as d
                 if FULL_VERSION and groq_available:
                     ai_evaluated_count = len([item for item in data if 'エラー' not in item.get('AgentJudgment', '') and '未処理' not in item.get('AgentJudgment', '')])
                     final_progress += f"（うち{min(len(data), 10)}件をAI評価済み）"
-                current_progress = safe_progress_update(None, 1.0, final_progress)
+                yield html_table, data, final_progress
             else:
                 html_table = "<div style='text-align: center; padding: 20px; color: #666;'>⚠️ 該当する臨床試験が見つかりませんでした</div>"
                 final_progress = "⚠️ 該当する臨床試験が見つかりませんでした"
-                current_progress = safe_progress_update(None, 1.0, final_progress)
+                yield html_table, [], final_progress
                 
-            return html_table, data, current_progress
         except Exception as e:
             error_msg = f"❌ エラー: {str(e)}"
             error_html = f"<div style='text-align: center; padding: 20px; color: #d32f2f;'>{error_msg}</div>"
             print(f"データ更新エラー: {e}")
-            error_progress = safe_progress_update(None, 1.0, error_msg)
-            return error_html, [], error_progress
+            yield error_html, [], error_msg
 
     def filter_and_show(data, grade):
         """フィルタリングと表示更新"""