app:
  description: 上司と部下の1on1面談メモを入力し、テーマ別要点、双方のアクション、上司が注意すべき兆候、そして人事向けの組織課題サマリを生成するワークフロー
  icon: 📝
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 1on1メモ要約・アクション抽出
  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: parameter-extractor
      id: start-to-pe1
      source: start
      target: pe1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: llm
      id: pe1-to-llm1
      source: pe1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    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: 情報抽出（パラメータ抽出）
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: themes
          type: string
          description: 面談の主要テーマ別要点（カンマ区切りまたは箇条書き形式）
          required: true
        - name: manager_actions
          type: string
          description: 上司側の具体的アクション（箇条書き、カンマ区切り）
          required: true
        - name: employee_actions
          type: string
          description: 部下側の具体的アクション（箇条書き、カンマ区切り）
          required: true
        - name: warning_signs
          type: string
          description: 上司が注意すべき兆候・リスク（短いフレーズで列挙）
          required: true
        - name: org_summary
          type: string
          description: 人事向けの組織課題の早期検知サマリ（要点）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の1on1メモから、指定された各項目を明確に抽出してください。出力は各項目ごとに短く簡潔に列挙してください。リストはカンマ区切りか箇条書き形式で返してください。
      height: 90
      id: pe1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: サマリ生成・整形（LLM）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは人事担当者向けの高度な要約・分析支援AIです。以下の抽出結果と原文メモを元に、(1) テーマ別の要点、(2) 上司と部下のアクションを箇条書きで、(3)
            上司が注意すべき兆候を強調し、(4) 人事が早期検知すべき組織課題サマリ（短い推奨対応含む）を分かりやすく出力してください。出力は日本語で行い、見出しと箇条書きで整理してください。


            ---


            【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】

            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON

            配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。

            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る

            - リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化

            - 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える

            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする


            (構造化されたデータ項目を内部で扱うのは構いませんが、出力時に Markdown

            に変換してください。)'
        - role: user
          text: '原文メモ:

            {{#start.query#}}


            抽出結果:

            - テーマ別要点: {{#pe1.themes#}}

            - 上司のアクション: {{#pe1.manager_actions#}}

            - 部下のアクション: {{#pe1.employee_actions#}}

            - 注意すべき兆候: {{#pe1.warning_signs#}}

            - 人事向けサマリ: {{#pe1.org_summary#}}


            指示:

            1) 「テーマ別要点」ごとに短い説明（1-2文）を付ける。2) 上司と部下のアクションは実行可能な短いステップで箇条書きにする。3) 注意すべき兆候は優先度（高/中/低）を推定して示す。4)
            人事向けサマリは、観察された組織リスクと推奨アクションを含めて要約する。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      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
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
