app:
  description: 棚卸差異エントリから、可能性の高い原因と改善アクションを推定するワークフロー（小売・流通向け））
  icon: 📦
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  name: 棚卸差異原因推定
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    - data:
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        targetType: knowledge-retrieval
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      source: start
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
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      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
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    - data:
        title: ナレッジ検索
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        - __KR_0__
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    - data:
        title: 原因推定・改善アクション生成
        type: llm
        model:
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          name: gpt-5-mini
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        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは小売・流通業界の棚卸差異分析に精通した分析アシスタントです。与えられた棚卸差異のエントリと参照ナレッジをもとに、以下を出力してください:


            1) 上位3つまでの可能性の高い原因（各原因ごとに簡潔な説明、発生メカニズム、推定確度: 高/中/低）

            2) 各原因に対する具体的な改善アクション（優先度: 高/中/低と、短期的に実施可能な即時対応1つ）

            3) 必要な追加データや確認ポイント（店舗/商品/操作に関する具体的な項目）


            出力はJSON形式で、keyは "causes" (配列)、"recommendations" (配列)、"additional_checks"
            (配列) としてください。各配列要素は文字列またはオブジェクトとし、簡潔に記述してください。


            ---


            【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: '棚卸差異エントリ:

            {{#start.query#}}


            参照ナレッジ（関連手順・事例・規程など）:

            {{#kr1.result#}}


            上記を参照して、指定のJSONフォーマットで回答してください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
