app:
  description: 商社向けの在庫補充優先度算出ワークフロー。在庫、販売予測、リードタイムから補充優先度スコアと発注提案を生成します。
  icon: 📦
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  mode: workflow
  name: 商社 在庫補充優先度
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kind: app
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    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
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      source: start
      target: code1
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      target: llm1
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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    - data:
        title: 入力整形
        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    text = str(inputs.get(\"query\", \"\
          \")).strip()\n    lines = [l.strip() for l in text.splitlines() if l.strip()]\n\
          \    items = []\n    for line in lines:\n        # 対応フォーマット: SKU, 在庫, 販売予測(期間),\
          \ リードタイム(期間)\n        # タブ区切りやカンマ区切りに対応\n        row = line.replace(\"\\\
          t\", \",\")\n        parts = [p.strip() for p in row.split(\",\") if p.strip()]\n\
          \        if len(parts) < 4:\n            # 不正行はスキップ\n            continue\n\
          \        sku = parts[0]\n        try:\n            stock = float(parts[1])\n\
          \        except:\n            stock = 0.0\n        try:\n            forecast\
          \ = float(parts[2])\n        except:\n            forecast = 0.0\n     \
          \   try:\n            lead = float(parts[3])\n        except:\n        \
          \    lead = 0.0\n        items.append(dict(sku=sku, stock=stock, forecast=forecast,\
          \ lead_time=lead))\n    # 人間向けの簡易一覧テキスト\n    lines_out = []\n    for it\
          \ in items:\n        lines_out.append(\n            \"SKU: \" + str(it.get(\"\
          sku\")) + \", 在庫: \" + str(it.get(\"stock\")) + \", 予測: \" + str(it.get(\"\
          forecast\")) + \", リード: \" + str(it.get(\"lead_time\"))\n        )\n   \
          \ items_text = \"\\n\".join(lines_out)\n    return dict(items=items, items_text=items_text)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: query
        outputs:
          items:
            type: array[object]
            children: null
          items_text:
            type: string
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: AI 分析・提案
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは商社の在庫補充アシスタントです。入力データ（SKU, 在庫, 販売予測(期間), リードタイム(期間)）をもとに、各SKUごとに補充優先度スコアと推奨発注数量を算出してください。出力は必ずJSONのみとし、トップレベルに
            "results" という配列を返してください。各要素は少なくとも次のキーを持ちます: sku (文字列), priority_score
            (数値 0-100), suggested_order_qty (整数), rationale (短い日本語説明)。'
        - role: user
          text: '元の入力テキスト:

            {{#start.query#}}


            整形した構造化データ:

            {{#code1.items_text#}}


            計算方針の例（参考）: 欠品予測 = max(0, forecast * lead_time - stock)

            優先度 = clamp(欠品予測 / (forecast * lead_time + 1) * 100, 0, 100)

            推奨発注数量は欠品予測を基準にしつつ、四捨五入して整数にしてください。上記は例なので、実務的な考慮（発注ロット、最小発注量が与えられていない場合の丸め方等）を簡潔に反映して推奨数量を決め、各SKUの
            rationale に計算根拠を記載してください。必ずJSONのみを返してください。'
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        memory: null
        context:
          enabled: false
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        title: 終了
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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