app:
  description: 配送遅延情報から原因を分析し、改善策を含む報告書のドラフトを自動生成します。
  icon: 🚚
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 物流 配送遅延要因分析レポート
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.1.5
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: 配送遅延に関する情報をご入力ください。分析レポートを生成します。
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 配送遅延要因分析レポート生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは物流の配送遅延要因分析の専門家です。提供された配送遅延情報に基づき、具体的な遅延原因を分析し、それに対する実現可能で効果的な改善策を提案してください。


            レポート形式で構成し、以下の項目を必ず含めてください：


            1. **遅延事象の概要**：入力された情報を簡潔にまとめます。

            2. **遅延の推定原因**（複数可）：考えられる原因を具体的にリストアップします。

            3. **各原因に対する具体的な改善策**：それぞれの原因に対応する対策を詳細に記述します。

            4. **改善策の期待効果**：提案された改善策がもたらすであろう効果を記述します。


            分析は客観的データに基づき、論理的かつ簡潔に記述してください。専門用語を適切に使用し、分かりやすい日本語で報告書を作成してください。


            ---


            【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: '配送遅延情報：

            {{#start.query#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
