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@@ -132,7 +132,8 @@ def select_columns(df: pd.DataFrame, columns: list) -> pd.DataFrame:
         if c not in seen:
             unique_columns.append(c)
             seen.add(c)
-    # フィルタリングされたカラムでデータフレームを作成
+    if AutoEvalColumn.model.name not in unique_columns:
+        unique_columns.insert(1, AutoEvalColumn.model.name)  # Type_の次にModelを挿入
     filtered_df = df[unique_columns]
     return filtered_df
 
@@ -355,15 +356,16 @@ with demo:
             if 'Model' in COLS:
                 COLS.remove('Model')
             
-            # 'datatype_dict' を再定義
+            # datatypeを準備
             datatype_dict = {}
             for col in leaderboard_df_filtered.columns:
                 if col == 'Model':
-                    datatype_dict[col] = "markdown"
+                    datatype_dict[col] = "str"  # markdownからstrに変更
                 elif col in TYPES:
                     datatype_dict[col] = TYPES[col]
                 else:
                     datatype_dict[col] = "str"  # デフォルトのデータ型
+        
             
             # 'Type_' が 'datatype_dict' に含まれているか確認
             if 'Type_' not in datatype_dict:
@@ -382,10 +384,11 @@ with demo:
             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()}")
             
-            # Gradio Dataframe コンポーネントの初期化（datatype を省略）
+            # Gradio Dataframe コンポーネントの初期化
             leaderboard_table = gr.components.Dataframe(
-                value=leaderboard_df_filtered,
-                # datatype=datatype_dict,  # 一時的にコメントアウト
+                value=leaderboard_df_filtered.to_dict('records'),
+                headers=list(leaderboard_df_filtered.columns),
+                datatype=datatype_dict,
                 elem_id="leaderboard-table",
                 interactive=False,
                 visible=True,