app:
  description: 貸出中資産リストから現地棚卸・点検のチェックリストと必要項目を自動生成するワークフロー
  icon: 📋
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: リース 資産棚卸チェック作成
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
      id: start-to-code1
      source: start
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: knowledge-retrieval
      id: code1-to-kr_auto
      source: code1
      target: kr_auto
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    - id: kr_auto-to-llm1
      source: kr_auto
      target: llm1
      data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 資産リスト整形
        type: code
        code_language: python3
        code: "def _safe_str(v):\n    \"\"\"Convert any value to string safely.\"\"\
          \"\n    if v is None:\n        return \"\"\n    if isinstance(v, list):\n\
          \        return \"\\n\".join(str(i) for i in v)\n    return str(v)\n\ndef\
          \ _safe_list(v):\n    \"\"\"Ensure value is a list.\"\"\"\n    if v is None:\n\
          \        return []\n    if isinstance(v, str):\n        return [v]\n   \
          \ if isinstance(v, list):\n        return v\n    return [v]\n\ndef main(**kwargs)\
          \ -> dict:\n    inputs = kwargs\n    # ユーザー入力（貸出中資産リスト）をシンプルに構造化する前処理\n\
          \    text = \"\"\n    if \"text\" in inputs and inputs[\"text\"] is not\
          \ None:\n        text = str(inputs[\"text\"])\n    lines = [ln.strip() for\
          \ ln in text.splitlines() if ln.strip() != \"\"]\n    items = []\n    for\
          \ ln in lines:\n        # カンマ区切りの想定: asset_id, name, location, borrower,\
          \ condition\n        parts = [p.strip() for p in ln.split(\",\")]\n    \
          \    asset_id = parts[0] if len(parts) > 0 else \"\"\n        name = parts[1]\
          \ if len(parts) > 1 else \"\"\n        location = parts[2] if len(parts)\
          \ > 2 else \"\"\n        borrower = parts[3] if len(parts) > 3 else \"\"\
          \n        condition = parts[4] if len(parts) > 4 else \"\"\n        item\
          \ = dict(asset_id=asset_id, name=name, location=location, borrower=borrower,\
          \ condition=condition)\n        items.append(item)\n    result = dict(items=items)\n\
          \    return dict(output=result)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: text
        outputs:
          output:
            type: object
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 棚卸チェック生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは現地棚卸と点検チェックリスト作成の専門アシスタントです。以下の指示に厳密に従ってください。

            出力はまずJSON形式（機械的に解析できる構造）で与え、その後に読みやすい日本語の箇条書きチェックリストを付けてください。

            JSON部分は次のキーを必ず含めること:

            - assets: 各資産ごとのオブジェクト配列（asset_id, name, location, borrower, condition）

            - inspection_checklist: 資産タイプ共通の点検項目配列（例: 外観、シリアル確認、動作確認、安全装置、付属品確認 等）

            - required_documents: 現地棚卸・貸出管理で必要となる書類・項目（各項目に簡潔な説明を付与）

            - per_asset_actions: 各資産に対する具体的な検査手順と優先度（高/中/低）

            - risk_assessment: 総合リスク判定（高/中/低）と根拠（1-2文）

            JSONの後に、人間が読みやすいチェックリスト形式で、資産ごとの要点と点検手順を記載してください。

            '
        - role: user
          text: 'ユーザー入力（原文）:

            {{#start.query#}}


            整形済み資産データ:

            {{#code1.output#}}


            指示:

            1) 上記の整形済みデータを基に、現地棚卸・点検で必要なチェックリストと必要項目を出力してください。

            2) 各資産について、最低限確認すべき項目（識別情報、動作、外観、付属品、保管状態、安全関連）を明示すること。

            3) 重要度（優先度）と、現地での実務メモ（担当者への短い指示）を付与すること。

            4) 可能なら貸出履歴や借用者情報がある場合は注意点を記載すること。

            5) 出力はまずJSON（上記キーを含む） → 次に読みやすい日本語チェックリストの順にすること。

            '
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: true
          variable_selector:
          - kr_auto
          - result
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      id: end
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      height: 90
      width: 244
    - id: kr_auto
      type: custom
      width: 244
      height: 90
      position:
        x: 380
        y: 282
      data:
        title: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
            completion_params:
              temperature: 0.7
        query_variable_selector:
        - start
        - query
  hash: null
