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  description: 小売・流通向けの顧客レビューを要因別に分類し、改善点の優先順位と仕様変更案をレポート化するワークフロー
  icon: 🛍️
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  name: レビュー分析と改善提案
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      target: llm1
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
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        title: レビュー分類
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        - role: system
          text: "あなたは小売・流通業界のレビュー分析アナリストです。与えられた顧客レビューテキストを要因（例: 商品品質, 配送, 梱包, カスタマーサービス,\
            \ 価格, 返品プロセス 等）ごとに分類し、各要因について感情（positive/neutral/negative）、重大度(1-5)、および代表的な抜粋を抽出してください。さらに、各要因に対する改善提案および優先度（1-5）を提示してください。出力は必ずJSON形式で、以下の構造に従ってください：\
            \ {\n  \"categories\": [\n    {\n      \"factor\": \"要因名\",\n      \"\
            sentiment\": \"positive|neutral|negative\",\n      \"severity\": 1,\n\
            \      \"excerpts\": [\"抜粋1\", \"抜粋2\"]\n    }\n  ],\n  \"recommendations\"\
            : [\n    {\n      \"factor\": \"要因名\",\n      \"priority\": 5,\n     \
            \ \"proposed_changes\": \"具体的な仕様変更案や施策\"\n    }\n  ]\n}\n\n\n---\n\n【最終出力フォーマット\
            \ (この指示が最優先)】\n最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON\n配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。\n\
            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る\n- リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化\n- 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える\n\
            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする\n\n(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\nに変換してください。)"
        - role: user
          text: '{{#start.query#}}'
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        memory: null
        context:
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    - data:
        title: 集計と優先順位付け
        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\
          \        'output': text,\n    }\n"
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: llm_text_0
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            type: string
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    - data:
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          - code1
          - output
          variable: result
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