diff --git a/.env.example b/.env.example
new file mode 100644
index 0000000..11d016d
--- /dev/null
+++ b/.env.example
@@ -0,0 +1,2 @@
+# Gemini API Key
+GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
diff --git a/README.md b/README.md
index 81d20b2..fc47717 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,11 +1,11 @@
 # 📚 AI reads books: Page-by-Page PDF Knowledge Extractor & Summarizer
 
-The `read_books.py` script performs an intelligent page-by-page analysis of PDF books, methodically extracting knowledge points and generating progressive summaries at specified intervals. It processes each page individually, allowing for detailed content understanding while maintaining the contextual flow of the book. Below is a detailed explanation of how the script works:
+The script performs an intelligent page-by-page analysis of PDF books, methodically extracting knowledge points and generating progressive summaries at specified intervals. It processes each page individually, allowing for detailed content understanding while maintaining the contextual flow of the book. Now with support for both OpenAI GPT and Google's Gemini Pro API!
 
 ### Features
 
 - 📚 Automated PDF book analysis and knowledge extraction
-- 🤖 AI-powered content understanding and summarization
+- 🤖 AI-powered content understanding and summarization (OpenAI GPT or Google Gemini Pro)
 - 📊 Interval-based progress summaries
 - 💾 Persistent knowledge base storage
 - 📝 Markdown-formatted summaries
@@ -14,6 +14,7 @@ The `read_books.py` script performs an intelligent page-by-page analysis of PDF
 - ⚙️ Configurable analysis intervals and test modes
 - 🚫 Smart content filtering (skips TOC, index pages, etc.)
 - 📂 Organized directory structure for outputs
+- 🔄 Choice between OpenAI GPT and Google Gemini Pro APIs
 
 ## ❤️ Support & Get 400+ AI Projects
 
@@ -40,13 +41,19 @@ This is one of 400+ fascinating projects in my collection! [Support me on Patreo
    ```
 
 2. **Configure**
+   - Create a `.env` file based on `.env.example`
+   - Add your API key (either OPENAI_API_KEY or GEMINI_API_KEY)
    - Place your PDF file in the project root directory
-   - Open `read_books.py` and update the `PDF_NAME` constant with your PDF filename
-   - (Optional) Adjust other constants like `ANALYSIS_INTERVAL` or `TEST_PAGES`
 
 3. **Run**
+   For OpenAI GPT:
    ```bash
-   python read_books.py
+   python read_books.py --pdf your_book.pdf
+   ```
+
+   For Google Gemini Pro:
+   ```bash
+   python pdf_reader_gemini.py --pdf your_book.pdf
    ```
 
 4. **Output**
@@ -58,7 +65,7 @@ This is one of 400+ fascinating projects in my collection! [Support me on Patreo
 5. **Customization Options**
    - Set `ANALYSIS_INTERVAL = None` to skip interval summaries
    - Set `TEST_PAGES = None` to process entire book
-   - Adjust `MODEL` and `ANALYSIS_MODEL` for different AI models
+   - Choose between OpenAI GPT and Gemini Pro for analysis
 
 ### Configuration Constants
 
@@ -78,7 +85,7 @@ This is one of 400+ fascinating projects in my collection! [Support me on Patreo
 
 #### `PageContent` Class
 
-A Pydantic model that represents the structure of the response from the OpenAI API for page content analysis. It has two fields:
+A Pydantic model that represents the structure of the response from the AI API for page content analysis. It has two fields:
 
 - `has_content`: A boolean indicating if the page has relevant content.
 - `knowledge`: A list of knowledge points extracted from the page.
@@ -91,17 +98,17 @@ Loads the existing knowledge base from the JSON file if it exists. If not, it re
 
 Saves the knowledge base to a JSON file. It prints a message indicating the number of items saved.
 
-#### `process_page(client: OpenAI, page_text: str, current_knowledge: list[str], page_num: int) -> list[str]`
+#### `process_page(client, page_text: str, current_knowledge: list[str], page_num: int) -> list[str]`
 
-Processes a single page of the PDF. It sends the page text to the OpenAI API for analysis and updates the knowledge base with the extracted knowledge points. It also saves the updated knowledge base to a JSON file.
+Processes a single page of the PDF. It sends the page text to the AI API for analysis and updates the knowledge base with the extracted knowledge points. It also saves the updated knowledge base to a JSON file.
 
 #### `load_existing_knowledge() -> list[str]`
 
 Loads the existing knowledge base from the JSON file if it exists. If not, it returns an empty list.
 
-#### `analyze_knowledge_base(client: OpenAI, knowledge_base: list[str]) -> str`
+#### `analyze_knowledge_base(client, knowledge_base: list[str]) -> str`
 
-Generates a comprehensive summary of the entire knowledge base using the OpenAI API. It returns the summary in markdown format.
+Generates a comprehensive summary of the entire knowledge base using the AI API. It returns the summary in markdown format.
 
 #### `setup_directories()`
 
@@ -127,10 +134,27 @@ The main function that orchestrates the entire process. It sets up directories,
 4. **Generate Summaries**: It generates interval summaries based on the `ANALYSIS_INTERVAL` and a final summary after processing all pages.
 5. **Save Results**: It saves the knowledge base and summaries to their respective files.
 
-### Running the Script
+### API Choice Considerations
 
-1. Place your PDF in the same directory as the script.
-2. Update the `PDF_NAME` constant with your PDF filename.
-3. Run the script. It will process the book, extract knowledge points, and generate summaries.
+#### OpenAI GPT
+- More established and widely tested
+- Generally provides more consistent results
+- Higher costs but potentially better quality
+
+#### Google Gemini Pro
+- Newer alternative with competitive capabilities
+- More cost-effective option
+- Growing and improving rapidly
+- Potentially faster response times
 
 ### Example Usage
+
+Using OpenAI GPT:
+```bash
+python read_books.py --pdf "The Art of War.pdf" --interval 5
+```
+
+Using Gemini Pro:
+```bash
+python pdf_reader_gemini.py --pdf "The Art of War.pdf" --interval 5
+```
diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
new file mode 100644
index 0000000..1523c15
--- /dev/null
+++ b/README_ja.md
@@ -0,0 +1,137 @@
+# 📚 AI読書アシスタント: ページごとのPDF知識抽出＆要約ツール
+
+このスクリプトは、PDFの書籍を1ページずつインテリジェントに分析し、知識ポイントを抽出し、指定した間隔で進行的な要約を生成します。各ページを個別に処理しながら、書籍全体の文脈の流れを維持します。OpenAI GPTとGoogle Gemini Pro APIの両方をサポートしています！
+
+### 機能
+
+- 📚 PDFブックの自動分析と知識抽出
+- 🤖 AIによるコンテンツ理解と要約（OpenAI GPTまたはGoogle Gemini Pro）
+- 📊 一定間隔での進捗要約
+- 💾 知識ベースの永続的な保存
+- 📝 Markdown形式の要約
+- 🎨 見やすい色分けされたターミナル出力
+- 🔄 既存の知識ベースからの再開機能
+- ⚙️ 設定可能な分析間隔とテストモード
+- 🚫 スマートなコンテンツフィルタリング（目次、索引ページなどをスキップ）
+- 📂 整理された出力ディレクトリ構造
+- 🌏 日本語コンテンツの完全サポート
+
+## ❤️ サポートと400以上のAIプロジェクト入手
+
+これは400以上の魅力的なプロジェクトコレクションの1つです！[Patreonでサポート](https://www.patreon.com/c/echohive42/membership)して以下を入手できます：
+
+- 🎯 400以上のAIプロジェクトへのアクセス（日々増加中！）
+- 📥 完全なソースコードと詳細な説明
+- 📚 1000x Cursorコース
+- 🎓 ライブコーディングセッションとAMA
+- 💬 1対1のコンサルテーション（上位ティア）
+- 🎁 AIツールとプラットフォームの限定割引（最大$180相当）
+
+## 使い方
+
+1. **セットアップ**
+   ```bash
+   # リポジトリのクローン
+   git clone [repository-url]
+   cd [repository-name]
+
+   # 必要なパッケージのインストール
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+2. **設定**
+   - `.env.example`を参考に`.env`ファイルを作成
+   - APIキーを設定（OPENAI_API_KEYまたはGEMINI_API_KEY）
+   - PDFファイルをプロジェクトのルートディレクトリに配置
+
+3. **実行**
+   OpenAI GPTを使用する場合：
+   ```bash
+   python read_books.py --pdf 本の名前.pdf
+   ```
+
+   Google Gemini Proを使用する場合：
+   ```bash
+   # 英語版
+   python pdf_reader_gemini.py --pdf book.pdf
+   # 日本語版
+   python pdf_reader_gemini_ja.py --pdf 本の名前.pdf
+   ```
+
+4. **出力**
+   スクリプトは以下を生成します：
+   - `book_analysis/knowledge_bases/`: 抽出された知識を含むJSONファイル
+   - `book_analysis/summaries/`: 中間要約と最終要約のMarkdownファイル
+   - `book_analysis/pdfs/`: PDFファイルのコピー
+
+5. **カスタマイズオプション**
+   - `ANALYSIS_INTERVAL`を`None`に設定すると中間要約をスキップ
+   - `TEST_PAGES`を`None`に設定すると書籍全体を処理
+   - 分析にOpenAI GPTとGemini Proを選択可能
+
+### 設定項目
+
+- `PDF_NAME`: 分析対象のPDFファイル名
+- `BASE_DIR`: 分析のベースディレクトリ
+- `PDF_DIR`: PDFファイルの保存ディレクトリ
+- `KNOWLEDGE_DIR`: 知識ベースの保存ディレクトリ
+- `SUMMARIES_DIR`: 要約の保存ディレクトリ
+- `PDF_PATH`: PDFファイルへのフルパス
+- `OUTPUT_PATH`: 知識ベースJSONファイルのパス
+- `ANALYSIS_INTERVAL`: 中間分析を生成するページ間隔。`None`で中間分析をスキップ
+- `MODEL`: ページ処理に使用するモデル
+- `ANALYSIS_MODEL`: 分析生成に使用するモデル
+- `TEST_PAGES`: テスト用の処理ページ数。`None`で書籍全体を処理
+
+### API選択の考慮点
+
+#### OpenAI GPT
+- より確立され広くテストされている
+- 一般的により一貫性のある結果を提供
+- コストは高いが品質が良い可能性がある
+
+#### Google Gemini Pro
+- 競争力のある機能を持つ新しい選択肢
+- よりコスト効率が良い
+- 急速に成長・改善中
+- 応答時間が潜在的に速い
+- 日本語の処理が特に優れている
+
+### 仕組み
+
+1. **セットアップ**: 必要なディレクトリを設定し、PDFファイルが正しい場所にあることを確認
+2. **知識ベースの読み込み**: 既存の知識ベースがあれば読み込み
+3. **ページ処理**: PDFの各ページを処理し、知識ポイントを抽出して知識ベースを更新
+4. **要約生成**: `ANALYSIS_INTERVAL`に基づいて中間要約を生成し、全ページ処理後に最終要約を生成
+5. **結果の保存**: 知識ベースと要約を各ファイルに保存
+
+### コマンドライン例
+
+OpenAI GPTを使用：
+```bash
+python read_books.py --pdf "孫子の兵法.pdf" --interval 5
+```
+
+Gemini Pro（日本語版）を使用：
+```bash
+python pdf_reader_gemini_ja.py --pdf "孫子の兵法.pdf" --interval 5
+```
+
+### 日本語PDFに関する注意点
+
+1. **文字コード**
+   - PDFファイルはUTF-8エンコーディングを推奨
+   - 特殊な文字が含まれる場合は正しく処理されない可能性あり
+
+2. **レイアウト**
+   - 縦書きPDFは正しく処理されない可能性あり
+   - 複雑なレイアウトの場合、テキスト抽出が不完全な場合あり
+
+3. **OCR**
+   - スキャンされたPDFの場合、事前にOCR処理が必要
+   - 画像として埋め込まれたテキストは処理不可
+
+4. **最適なパフォーマンス**
+   - テキストベースのPDFを使用
+   - シンプルなレイアウトの文書を推奨
+   - 必要に応じて事前にPDF最適化を実施
\ No newline at end of file
diff --git a/pdf_reader_gemini.py b/pdf_reader_gemini.py
new file mode 100644
index 0000000..5fc113d
--- /dev/null
+++ b/pdf_reader_gemini.py
@@ -0,0 +1,102 @@
+import os
+import PyPDF2
+import google.generativeai as genai
+from dotenv import load_dotenv
+from tqdm import tqdm
+import json
+
+# Load environment variables
+load_dotenv()
+
+# Configure Gemini API
+GEMINI_API_KEY = os.getenv('GEMINI_API_KEY')
+if not GEMINI_API_KEY:
+    raise ValueError('GEMINI_API_KEY environment variable is not set')
+
+genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
+model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
+
+def extract_text_from_pdf(pdf_path):
+    with open(pdf_path, 'rb') as file:
+        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
+        total_pages = len(pdf_reader.pages)
+        print(f'Total pages in PDF: {total_pages}')
+        
+        text_content = []
+        for page in range(total_pages):
+            text = pdf_reader.pages[page].extract_text()
+            text_content.append(text)
+        
+        return text_content
+
+def analyze_page(page_text, page_number):
+    prompt = f"""Analyze the following page {page_number} from a book and extract key points and insights:
+
+{page_text}
+
+Provide a concise summary of the main points and any important concepts discussed on this page."""
+    
+    try:
+        response = model.generate_content(prompt)
+        return response.text
+    except Exception as e:
+        print(f'Error analyzing page {page_number}: {str(e)}')
+        return f'Error analyzing page {page_number}'
+
+def main(pdf_path, output_path='analysis_results.json', summary_interval=10):
+    # Extract text from PDF
+    pages_content = extract_text_from_pdf(pdf_path)
+    
+    # Analyze each page
+    analysis_results = []
+    progressive_summaries = []
+    
+    print('\nAnalyzing pages...')
+    for i, page_text in enumerate(tqdm(pages_content)):
+        # Analyze individual page
+        page_analysis = analyze_page(page_text, i + 1)
+        analysis_results.append({
+            'page_number': i + 1,
+            'analysis': page_analysis
+        })
+        
+        # Generate progressive summary at intervals
+        if (i + 1) % summary_interval == 0:
+            pages_to_summarize = pages_content[i - summary_interval + 1:i + 1]
+            combined_text = '\n'.join(pages_to_summarize)
+            
+            summary_prompt = f"""Provide a comprehensive summary of the following section (pages {i - summary_interval + 2}-{i + 1}):
+
+{combined_text}
+
+Provide a concise summary that captures the main themes, concepts, and developments in this section."""
+            
+            try:
+                summary_response = model.generate_content(summary_prompt)
+                progressive_summaries.append({
+                    'pages': f'{i - summary_interval + 2}-{i + 1}',
+                    'summary': summary_response.text
+                })
+            except Exception as e:
+                print(f'Error generating summary for pages {i - summary_interval + 2}-{i + 1}: {str(e)}')
+    
+    # Save results
+    results = {
+        'page_analyses': analysis_results,
+        'progressive_summaries': progressive_summaries
+    }
+    
+    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    print(f'\nAnalysis complete! Results saved to {output_path}')
+
+if __name__ == '__main__':
+    import argparse
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='PDF Book Analyzer using Gemini API')
+    parser.add_argument('pdf_path', help='Path to the PDF file')
+    parser.add_argument('--output', default='analysis_results.json', help='Output JSON file path')
+    parser.add_argument('--summary-interval', type=int, default=10, help='Page interval for progressive summaries')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    main(args.pdf_path, args.output, args.summary_interval)
diff --git a/pdf_reader_gemini_ja.py b/pdf_reader_gemini_ja.py
new file mode 100644
index 0000000..c4b6a7c
--- /dev/null
+++ b/pdf_reader_gemini_ja.py
@@ -0,0 +1,102 @@
+import os
+import PyPDF2
+import google.generativeai as genai
+from dotenv import load_dotenv
+from tqdm import tqdm
+import json
+
+# 環境変数の読み込み
+load_dotenv()
+
+# Gemini APIの設定
+GEMINI_API_KEY = os.getenv('GEMINI_API_KEY')
+if not GEMINI_API_KEY:
+    raise ValueError('GEMINI_API_KEY environment variable is not set')
+
+genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
+model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
+
+def extract_text_from_pdf(pdf_path):
+    with open(pdf_path, 'rb') as file:
+        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
+        total_pages = len(pdf_reader.pages)
+        print(f'PDFの総ページ数: {total_pages}')
+        
+        text_content = []
+        for page in range(total_pages):
+            text = pdf_reader.pages[page].extract_text()
+            text_content.append(text)
+        
+        return text_content
+
+def analyze_page(page_text, page_number):
+    prompt = f"""以下の本のページ{page_number}を分析し、重要なポイントと洞察を抽出してください：
+
+{page_text}
+
+このページで議論されている主要なポイントと重要な概念について、簡潔な要約を提供してください。"""
+    
+    try:
+        response = model.generate_content(prompt)
+        return response.text
+    except Exception as e:
+        print(f'ページ{page_number}の分析中にエラーが発生しました: {str(e)}')
+        return f'ページ{page_number}の分析中にエラーが発生しました'
+
+def main(pdf_path, output_path='analysis_results.json', summary_interval=10):
+    # PDFからテキストを抽出
+    pages_content = extract_text_from_pdf(pdf_path)
+    
+    # 各ページを分析
+    analysis_results = []
+    progressive_summaries = []
+    
+    print('\nページを分析中...')
+    for i, page_text in enumerate(tqdm(pages_content)):
+        # 個別ページの分析
+        page_analysis = analyze_page(page_text, i + 1)
+        analysis_results.append({
+            'page_number': i + 1,
+            'analysis': page_analysis
+        })
+        
+        # 指定された間隔で進行的な要約を生成
+        if (i + 1) % summary_interval == 0:
+            pages_to_summarize = pages_content[i - summary_interval + 1:i + 1]
+            combined_text = '\n'.join(pages_to_summarize)
+            
+            summary_prompt = f"""以下の節（{i - summary_interval + 2}ページから{i + 1}ページ）の包括的な要約を提供してください：
+
+{combined_text}
+
+この節で扱われている主要なテーマ、概念、展開について簡潔な要約を提供してください。"""
+            
+            try:
+                summary_response = model.generate_content(summary_prompt)
+                progressive_summaries.append({
+                    'pages': f'{i - summary_interval + 2}-{i + 1}',
+                    'summary': summary_response.text
+                })
+            except Exception as e:
+                print(f'ページ{i - summary_interval + 2}-{i + 1}の要約生成中にエラーが発生しました: {str(e)}')
+    
+    # 結果を保存
+    results = {
+        'page_analyses': analysis_results,
+        'progressive_summaries': progressive_summaries
+    }
+    
+    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    print(f'\n分析が完了しました！結果は{output_path}に保存されました')
+
+if __name__ == '__main__':
+    import argparse
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='PDFブック分析ツール（Gemini API使用）')
+    parser.add_argument('pdf_path', help='PDFファイルのパス')
+    parser.add_argument('--output', default='analysis_results.json', help='出力JSONファイルのパス')
+    parser.add_argument('--summary-interval', type=int, default=10, help='進行的な要約を生成するページ間隔')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    main(args.pdf_path, args.output, args.summary_interval)
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index e7c0d27..f9fcc7a 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -1,5 +1,5 @@
-pydantic
-openai
-pymupdf
-termcolor
-
+PyPDF2
+google-generativeai
+python-dotenv
+requests
+tqdm
\ No newline at end of file