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             print([f"'{c}'" for c in leaderboard_df_filtered.columns])
             
             # 'Type_' カラムのデータ型とユニーク値を再確認
-            print(f"'Type_' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['Type_'].dtype}")
-            print(f"'Type_' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['Type_'].unique()}")
+            print(f"'T' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['T'].dtype}")
+            print(f"'T' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['T'].unique()}")
             
+            # 'T' カラムを文字列型に変換
+            leaderboard_df_filtered['T'] = leaderboard_df_filtered['T'].astype(str)
+            
+            # データ型を定義
             datatype = {col: "str" for col in leaderboard_df_filtered.columns}
             datatype['Model'] = "markdown"
-            type_column = 'T' if 'T' in leaderboard_df_filtered.columns else 'Type_'
-            datatype[type_column] = "str"
             
+            # デバッグ用出力
+            print("Datatype dictionary:", datatype)
+            print("Preview of leaderboard_df_filtered:")
+            print(leaderboard_df_filtered.head())
+            
+            # カラム名を確認してスペースや特殊文字がないか確認
+            print([f"'{c}'" for c in leaderboard_df_filtered.columns])
+            
+            # 'T' カラムのデータ型とユニーク値を再確認
+            print(f"'T' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['T'].dtype}")
+            print(f"'T' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['T'].unique()}")
+            
+            # Gradio Dataframe コンポーネントの初期化
             leaderboard_table = gr.components.Dataframe(
                 value=leaderboard_df_filtered.to_dict('records'),
                 headers=list(leaderboard_df_filtered.columns),