app:
  description: 保険金査定の判定内容を入力し、顧客向けの査定理由書ドラフトを自動生成します。
  icon: 🧾
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  name: 保険 査定理由書自動生成
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extractor1
      source: start
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: llm
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      source: extractor1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      target: code1
    - data:
        sourceType: code
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      source: code1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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          type: paragraph
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    - data:
        title: 情報抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.2
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        - start
        - query
        parameters:
        - name: policy_holder
          type: string
          description: 契約者情報（氏名、契約番号、連絡先等）
          required: true
        - name: accident_summary
          type: string
          description: 事故概要（発生日時、場所、状況の要約）
          required: true
        - name: assessment_result
          type: string
          description: 査定結果（全額支払 / 一部支払 / 免責 のいずれか）
          required: true
        - name: rationale
          type: string
          description: 判定根拠（査定者が記載した理由や適用条文の要約）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 'ユーザー入力（start.query）から以下の4項目を抽出・正規化してください。1) policy_holder: 契約者情報、2)
          accident_summary: 事故概要、3) assessment_result: ''全額支払'' または ''一部支払'' または ''免責''
          のいずれかに正規化、4) rationale: 判定根拠。不要な装飾は除き、各値は簡潔に整形して返してください。'
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    - data:
        title: 査定理由書生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
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            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは保険査定理由書の作成に精通した専門家です。顧客に対して丁寧かつ分かりやすい日本語の文面を作成してください。法律用語や約款文言を用いる場合でも、可能な限り顧客向けに平易な説明を付けてください。


            ---


            【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: '以下の抽出結果を受け取り、出力フォーマットのルールに従って3つのセクションを生成してください。


            【入力】

            契約者情報: {{#extractor1.policy_holder#}}

            事故概要: {{#extractor1.accident_summary#}}

            査定結果: {{#extractor1.assessment_result#}}

            判定根拠: {{#extractor1.rationale#}}


            【出力ルール】

            1) セクション1: 査定理由書本文（顧客向けに丁寧で礼儀正しく、結論→簡潔な理由→今後の手続き案内を含めること）

            2) セクション2: 適用した約款条項の説明（査定に適用した条項を簡潔に引用し、その意味を顧客向けに要約すること。可能であれば条項番号や見出し名を明記する）

            3) セクション3: 不服申立ての案内文（申立て方法、提出先、期限、必要書類の例を含めること）


            必ず以下のマーカーで各セクションを囲んでください（後続のコードで抽出します）:

            <<<査定理由書本文_START>>>

            (ここに査定理由書本文)

            <<<査定理由書本文_END>>>


            <<<約款説明_START>>>

            (ここに約款条項の説明)

            <<<約款説明_END>>>


            <<<不服申立て案内_START>>>

            (ここに不服申立ての案内文)

            <<<不服申立て案内_END>>>


            出力は日本語で、分かりやすく簡潔に。'
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          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
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        y: 282
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    - data:
        title: 結果分割・構造化
        type: code
        code_language: python3
        code: "def main(**kwargs) -> dict:\n    candidates = ['llm_text_0']\n    text\
          \ = ''\n    for name in candidates:\n        v = kwargs.get(name)\n    \
          \    if v:\n            text = str(v)\n            break\n    return {\n\
          \        'reason_document': text,\n        'clause_explanation': text,\n\
          \        'appeal_instructions': text,\n    }\n"
        variables:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: llm_text_0
        outputs:
          reason_document:
            type: string
            children: null
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            type: string
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            type: string
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    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - code1
          - reason_document
          variable: result
      id: end
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