app:
  description: 店舗別の売上・在庫データから発注優先度と欠品リスクの要約と対応案を生成します。
  icon: 📦
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  mode: workflow
  name: 発注欠品サマリ作成
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kind: app
version: 0.6.0
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    suggested_questions: []
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    text_to_speech:
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
      id: start-to-code1
      source: start
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
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      id: code1-to-llm1
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      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      source: llm1
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
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        - label: query
          max_length: 2048
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          type: paragraph
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    - data:
        title: 前処理 (テキスト正規化)
        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    # ユーザーが1つのテキスト欄に入力した売上・在庫情報（フリーフォーマット、あるいはCSV貼付等）を簡易正規化して渡します。\n\
          \    text = inputs.get(\"text\", \"\")\n    # 基本的な正規化: 余分な空白・改行を単一スペースに\n\
          \    normalized = \" \".join(text.split())\n    # 簡易な検出: ユーザーが \"CSV:\"\
          \ を含めていれば分離して扱う\n    if \"CSV:\" in normalized:\n        parts = normalized.split(\"\
          CSV:\", 1)\n        note = parts[0].strip()\n        csv_part = parts[1].strip()\n\
          \        processed = \"NOTE: \" + note + \" CSV_DATA: \" + csv_part\n  \
          \  else:\n        processed = normalized\n    return dict(processed=processed)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: text
        outputs:
          processed:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: AI分析・要約
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは小売・流通業界向けの在庫管理と発注最適化の専門家です。与えられた店舗別の売上・在庫データをもとに、以下を出力してください。
            1) 各店舗ごとの要約（売れ筋、在庫状況、直近の販売トレンド等）、 2) 発注優先度（High, Medium, Low）とその理由（根拠となる数値やルール）、
            3) 欠品リスクの定量スコア（0-100）と主な要因、 4) 優先的に取るべき対応案（短期/中期/長期、推奨数量やターゲット店舗等）、 5)
            重要な前提や注意点（データの欠損や想定期間など）。 出力形式: 最初に「簡潔なエグゼクティブサマリ（3-4文）」、次にJSONブロックで詳細を出してください。JSONのトップレベルキーは必ず
            executive_summary, store_summaries, recommended_actions の3つにしてください。 store_summaries
            は店舗ごとの配列で、各要素は store_id, ordering_priority, stockout_risk_score, reasons
            (配列), metrics (任意の数値指標) を含めてください。 可能なら、各判断に対して簡潔な根拠（数値や閾値）を含めてください。


            ---


            【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: '入力データ（正規化済）: {{#code1.processed#}} ユーザー指示（必要なら追加要望をここに記載）: {{#start.query#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
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        y: 282
      type: custom
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    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
