diff --git a/src/codeinterpreterapi/planners/planners.py b/src/codeinterpreterapi/planners/planners.py
index 69daee39..232ee246 100644
--- a/src/codeinterpreterapi/planners/planners.py
+++ b/src/codeinterpreterapi/planners/planners.py
@@ -6,25 +6,6 @@
 from langchain.tools import BaseTool
 from langchain_core.runnables import Runnable
 
-SYSTEM_PROMPT_PLANNER = """
-Let's first understand the problem and devise a plan to solve the problem.
-Please output the plan starting with the header 'Plan:'
-and then followed by a numbered list of steps.
-Please make the plan the minimum number of steps required
-to accurately complete the task. If the task is a question,
-the final step should almost always be 'Given the above steps taken,
-please respond to the users original question'.
-At the end of your plan, say '<END_OF_PLAN>'
-"""
-
-SYSTEM_PROMPT_PLANNER_JA = """
-　まず、問題を理解し、問題を解決するための計画を立てましょう。
-計画は'Plan:'の見出しで始め、番号付きのステップリストで出力してください。
-タスクを正確に完了するために必要な最小限のステップ数で計画を立ててください。
-タスクが質問である場合、最後のステップは通常、「上記の手順を踏まえて、ユーザーの元の質問に回答してください」となります。
-計画の最後に'<END_OF_PLAN>'と記載してください。
-"""
-
 
 class CodeInterpreterPlanner:
     @staticmethod
@@ -34,13 +15,16 @@ def choose_planner(llm: BaseLanguageModel, tools: List[BaseTool], is_ja: bool) -
 
         Args:
             llm: Language model.
-            system_prompt: System prompt.
+            tools: List of tools this agent has access to.
+            is_ja: System prompt.
 
         Returns:
             LLMPlanner
         """
-        system_prompt = SYSTEM_PROMPT_PLANNER_JA if is_ja else SYSTEM_PROMPT_PLANNER
-        print("system_prompt(planner)=", system_prompt)
-        prompt = hub.pull("nobu/simple_react")
+
+        prompt_name = "nobu/simple_react"
+        if is_ja:
+            prompt_name += "_ja"
+        prompt = hub.pull(prompt_name)
         planner_agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
         return planner_agent