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 import gradio as gr
 import pandas as pd
+import itertools
 import tempfile
 import os
 import requests
@@ -11,21 +12,24 @@ def process_csv(csv_file):
     # CSVファイルを読み込む
     df = pd.read_csv(csv_file.name)
 
-    # ChatGPT APIに入力を送信し、出力を取得
-    outputs = []
-    for _, row in df.iterrows():
-        id = row['id']
-        input_text = row['input']
+    # 新しいDataFrameを作成
+    new_df = pd.DataFrame(columns=['id', 'prompt', 'quantity', 'output'])
 
-        # ChatGPT APIから応答を取得
-        output_text = get_chatgpt_response(input_text)
+    # 変数の配列からすべての組み合わせを生成し、新しいpromptを作成
+    for index, row in df.iterrows():
+        variables_combinations = list(itertools.product(*[row[f'変数{i}（var{i}）'].split(',') for i in range(1, 6)]))
+        for combination in variables_combinations:
+            # プロンプトテンプレートに変数の値を埋め込む
+            formatted_prompt = row['プロンプト'].format(var1=combination[0], var2=combination[1], var3=combination[2], var4=combination[3], var5=combination[4])
+            new_prompt = "以下の要件で問題を作ってください。" + formatted_prompt
+            # 新しい行をDataFrameに追加
+            new_df = new_df.append({'id': row['id'], 'prompt': new_prompt, 'quantity': row['作成問題数'], 'output': ''}, ignore_index=True)
 
-        outputs.append({'id': id, 'output': output_text})
+    # 新しいDataFrameのprompt列をChatGPTに送信し、応答をoutput列に保存
+    new_df['output'] = new_df['prompt'].apply(chatgpt_api)
 
-    # 出力をCSVファイルに書き込む
-    output_df = pd.DataFrame(outputs)
     with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
-        output_df.to_csv(tmp.name, index=False)
+        new_df.to_csv(tmp.name, index=False)
         output_path = tmp.name
 
     # ファイル名を変更