# 保険金不正請求の予兆スコア生成 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 生命保険 |
| ユースケース | 保険金不正請求の予兆スコア生成 |
| WFパターン | `` |
| RAG | あり |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/rAswyvUAJkFZHgZc |

## 概要



## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「保険金不正請求の予兆スコア生成」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「生命保険」、UC「保険金不正請求の予兆スコア生成」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有

## ナレッジベース（RAG）

このワークフローにはナレッジベースが必要です。

### 同梱ドキュメント

バンドル内の `knowledge/` フォルダに以下のテキストファイルが保存されています:

- `スコア算出アルゴリズム設計（保険金不正請求の予兆）.txt`
- `請求書類と契約履歴の統合処理手順と前処理ルール.txt`
- `SIU向け調査優先度判定と運用ワークフロー.txt`

### デプロイ手順

1. Dify管理画面 → ナレッジ → 新規作成
2. 上記テキストファイルをアップロード
3. インデキシング完了を待つ
4. WFのKRノードで作成したナレッジベースを選択

またはDDFパイプラインで自動セットアップ:
```
run_pipeline(knowledge_docs=[...])  # 自動でKB作成+ID注入
```

**顧客デモ時は、顧客の実ドキュメントに差し替えるとインパクトが大きくなります。**


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

合格。出力は空やエラーではなく具体的なテキストを返している（判定基準1）。生命保険の不正請求予兆スコア生成というユースケースに沿った内容（総合スコア、根拠、請求金額の閾値超過、ナレッジ検索結果、請求文書からの不審メモ等）を含んでおり関連性が高い（基準2）。顧客デモとして見せられるレベルでスコア・加点理由・レポート・詳細フィールドが提示されており質的要件を満たす（基準3）。出力はポリシー番号（LP-2020-00457）、被保険者名（山田 花子）、請求金額（12000000.0）など入力クエリ固有の要素に具体的に言及している（基準4）。内容は汎用テンプレートだけでなく、具体的な数値や根拠説明を含んでいるため汎用テンプレートのみではない（基準5）。（注）detailsの一部が省略表記になっているが、合格判定に影響する重大な欠落ではない。

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート