# 返品理由自動分類 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 小売 |
| ユースケース | 返品理由自動分類 |
| WFパターン | `` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/4isS1a24maK0dj9U |

## 概要

すべての合格基準を満たしています。出力は意味のあるテキストで、キャンペーン（春の新生活セール、実施期間）の定量指標（売上、EC/店舗別、CVR、来店数、欠品日数等）と定性的所見（SNS反応、レジ混雑）を具体的に示しており、顧客向けデモとしての最低品質と実行可能な次回提案（在庫配分、EC改善、配送・臨時スタッフ案）を含んでいます。汎用テンプレートのみではなく入力固有の要素にも触れています。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「返品理由自動分類」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「小売」、UC「返品理由自動分類」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


## 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

合格。出力は空やエラーでなく、返品理由分類というユースケースに直接関連する内容（「商品不良/破損」カテゴリ、ラベル damaged、確信度 0.95）を含んでおり、デモとして最低限の品質を満たしています。汎用テンプレートのみではなく、入力に対応した具体的な分類結果が返されているため、合格基準を満たします。

## 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