# 退職者アンケート 要約・傾向抽出 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 人事 |
| ユースケース | 退職者アンケート 要約・傾向抽出 |
| WFパターン | `start → llm(面談記録解析・構造化) → template(整形) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/S962RZb0j32om0xe |

## 概要

退職者への面談記録・アンケートを入力として、退職理由の構造化、組織課題の抽出、引き止め可能性の評価、改善提言を生成する。組織の構造的課題を可視化する。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「退職者アンケート 要約・傾向抽出」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「人事」、UC「退職者アンケート 要約・傾向抽出」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有


## テスト入力例

### 入力例1
```
【退職者面談記録】社員: 渡辺氏（プロダクト本部、在職4年、シニアエンジニア）
退職日: 2026/05/31
次職: 他社SaaS企業（シリーズB、役職+1、年収+150万円）

【退職理由（本人の言葉）】
主要因はキャリアアップとフラットな組織文化への魅力。当社では上位層の異動が少なく、技術リードへの道が狭いと感じた。次職は技術的な裁量がさらに大きく、意思決定が速い環境。

【背景要因】
- 直近の評価面談で、自分の期待と会社側の評価にズレを感じた
- 1on1で1年以上キャリアの話をしてもらえなかった
- 尊敬していた先輩エンジニアが半年前に退職、メンターを失った
- 担当プロダクトの戦
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

このデモ出力は、指定された合格基準をすべて満たしています。

1.  **意味のあるテキスト出力**: 出力は明確で構造化された日本語テキストであり、JSON形式のデータも含まれており、Noneや空、エラーではありません。
2.  **ユースケースとの関連性**: 「退職理由の構造化」「組織課題の抽出」「引き止め可能性の評価」「改善提言」「組織課題の可視化指標」といった、ユースケース要件に完全に合致する内容が詳細に生成されています。
3.  **顧客デモとして十分な品質**: 報告書形式で論理的に構成され、プロフェッショナルな語調で書かれており、顧客デモとして見せるのに十分な品質を備えています。
4.  **入力クエリ固有の要素への言及**: 「渡辺氏」という具体的な個人名とその退職理由（例: キャリアアップ志向、技術リードへの道が狭い、給与水準が市場と比較して低いなど）、そして「平均引き止め可能性が0.2」といった具体的な数値や状況に言及しており、入力データに基づいた分析が明確に示されています。
5.  **汎用テンプレートではない**: 個別の面談記録や集計データを元にした詳細な分析と提言がなされており、汎用的なテンプレートや定型文のみで構成されているわけではありません。退職理由の背景要因、組織的課題の影響度、具体的な改善提言が詳細に記述されています。

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート