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  description: 水道局の漏水通報受付ワークフロー
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  name: 漏水通報受付ワークフロー
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
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      source: start
      target: extract1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: if-else
      id: extract1-to-ifelse1
      source: extract1
      target: ifelse1
    - data:
        sourceType: if-else
        targetType: llm
      id: ifelse1-true-to-llm_high
      source: ifelse1
      sourceHandle: 'true'
      target: llm_high
    - data:
        sourceType: if-else
        targetType: if-else
      id: ifelse1-false-to-ifelse2
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      target: ifelse2
    - data:
        sourceType: if-else
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      sourceHandle: 'true'
      target: llm_mid
    - data:
        sourceType: if-else
        targetType: llm
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      source: ifelse2
      sourceHandle: 'false'
      target: llm_low
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
    - data:
        sourceType: llm
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      source: llm_mid
      target: end
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
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      source: llm_low
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
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      type: custom
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    - data:
        title: 情報抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: urgency
          type: string
          description: 緊急度（高／中／低）
          required: true
        - name: location
          type: string
          description: 漏水場所（道路／宅地内／メータ周辺／蛇口／不明）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: '以下の通報文から、緊急度と漏水場所を抽出してください。

          判定基準:

          - 高: 道路冠水、大量噴出、断水の恐れがある記載

          - 中: 常時漏水の記載、またはメータ周辺の漏水

          - 低: 蛇口や止水栓の軽微な漏水

          出力は必ず「urgency」と「location」に対応する値のみを返してください。値は日本語で「高」「中」「低」と「道路」「宅地内」「メータ周辺」「蛇口」「不明」のいずれかを使ってください。

          '
      height: 90
      id: extract1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 緊急度が高か？
        type: if-else
        conditions:
        - comparison_operator: is
          id: cond-high
          value: 高
          variable_selector:
          - extract1
          - urgency
        logical_operator: and
      height: 90
      id: ifelse1
      position:
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 緊急度が中か？
        type: if-else
        conditions:
        - comparison_operator: is
          id: cond-mid
          value: 中
          variable_selector:
          - extract1
          - urgency
        logical_operator: and
      height: 90
      id: ifelse2
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      width: 244
    - data:
        title: 高緊急度対応
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは水道局の応急対応担当です。市民に対して、緊急度判定理由、推奨される初動対応、連絡すべき担当部署と電話番号（可能な限り短く明確に）を提供してください。出力は箇条書きで、最初に緊急度を明記してください。


            ---


            【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: '通報文: {{#start.query#}}

            抽出結果: 緊急度={{#extract1.urgency#}}、場所={{#extract1.location#}}

            上記に基づき、なぜ緊急度が高と判断したか、初動対応、連絡先を教えてください。緊急度が高の場合の連絡先は「工務課（24時間対応） 03-XXXX-9999」です。'
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          enabled: false
        memory: null
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          enabled: false
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      id: llm_high
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 中緊急度対応
        type: llm
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          name: gpt-5-mini
          mode: chat
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは水道局の対応案内担当です。市民に対して、緊急度判定理由、推奨初動対応、連絡すべき担当部署と電話番号を簡潔に示してください。


            ---


            【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: '通報文: {{#start.query#}}

            抽出結果: 緊急度={{#extract1.urgency#}}、場所={{#extract1.location#}}

            上記に基づき、なぜ緊急度が中と判断したか、初動対応、連絡先を教えてください。中の場合の連絡先は「工務課（平日対応） 03-XXXX-1234」です。'
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          enabled: false
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        y: 282
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      width: 244
    - data:
        title: 低緊急度対応
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.6
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        - role: system
          text: 'あなたは水道局の案内担当です。市民に対して、緊急度判定理由、推奨初動対応、連絡すべき担当部署と電話番号を簡潔に示してください。


            ---


            【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: '通報文: {{#start.query#}}

            抽出結果: 緊急度={{#extract1.urgency#}}、場所={{#extract1.location#}}

            上記に基づき、なぜ緊急度が低と判断したか、初動対応、連絡先を教えてください。低の場合の連絡先は「お客様センター 0120-XXX-XXX」です。'
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          - llm_high
          - text
          variable: result
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