app:
  description: 病院の診断書から傷病名・入院日数・手術コードを抽出し、約款と照合して給付可否のドラフトを生成する査定支援ワークフロー。入力は画像URLまたは既存のOCRテキストを1つのテキスト欄に貼り付けてください。
  icon: 🩺
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 生命保険 診断書OCR給付金査定ドラフト
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
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  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: 診断書の画像URLまたはOCR済みテキストを入力してください。
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
      id: start-to-code1
      source: start
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: parameter-extractor
      id: code1-to-extractor1
      source: code1
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: knowledge-retrieval
      id: extractor1-to-kr1
      source: extractor1
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
      id: kr1-to-llm1
      source: kr1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: llm
      id: extractor1-to-llm1
      source: extractor1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: template-transform
      id: llm1-to-template1
      source: llm1
      target: template1
    - data:
        sourceType: template-transform
        targetType: end
      id: template1-to-end
      source: template1
      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: OCR結果整形
        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    # 入力は画像URLまたはOCR済みテキストを想定。外部OCR呼び出しは行わないため、\n\
          \    # 画像URLが渡された場合はURLをそのまま保存し、既にOCRテキストならそのまま返す。\n    raw = inputs.get(\"\
          input\")\n    text = \"\"\n    try:\n        text = str(raw) if raw is not\
          \ None else \"\"\n    except Exception:\n        text = \"\"\n    # 出力は文字列として返す（後続の抽出ノードで参照）\n\
          \    return dict(ocr_text=text)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: input
        outputs:
          ocr_text:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 診断書 要素抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
        query:
        - code1
        - ocr_text
        parameters:
        - name: disease_name
          type: string
          description: 傷病名（可能であれば診断名をできるだけ正確に）
          required: true
        - name: hospitalization_days
          type: number
          description: 入院日数（整数）
          required: true
        - name: surgery_code
          type: string
          description: 手術コード（存在する場合）
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の診断書テキストから情報を抽出してください。入院日数は整数で返してください。存在しない項目は空文字または null として扱えるようにしてください。
      height: 90
      id: extractor1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 約款ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        query_variable_selector:
        - start
        - query
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
            completion_params:
              temperature: 0.3
          score_threshold_enabled: false
          top_k: 5
      height: 90
      id: kr1
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 給付金査定ドラフト生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.5
        prompt_template:
        - role: system
          text: あなたは生命保険の引受・給付査定支援を行う専門アシスタントです。約款と診断書情報を照合し、査定担当者がレビューできる『給付可否のドラフト』を作成してください。出力は日本語で、理由を明確に示してください。出力形式はJSONで、キーは
            decision, reason, draft_text, recommended_payout_amount の4つとしてください。recommended_payout_amount
            が不明な場合は null を入れてください。
        - role: user
          text: '診断書テキスト:

            {{#code1.ocr_text#}}


            抽出結果:

            - 傷病名: {{#extractor1.disease_name#}}

            - 入院日数: {{#extractor1.hospitalization_days#}}

            - 手術コード: {{#extractor1.surgery_code#}}


            約款からの関連抜粋（参照用）:

            {{#kr1.result#}}


            上記を参照して、以下を行ってください:

            1) 給付可能か否かを decision に ''可'' または ''否'' で示す。

            2) 判定理由を reason に箇条書きで簡潔に記載する。

            3) 査定担当者向けのドラフト文面を draft_text に記載する（査定コメント＋確定文案案）。

            4) 支払可能であれば推奨支払額を recommended_payout_amount に整数で示す（想定が難しい場合は null）。


            注意: 約款に明確な規定がある場合は必ず引用して判定根拠に含めてください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 1280
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: レポート整形
        type: template-transform
        template: '査定ドラフト（自動生成）:


          {{ analysis }}


          --- 上記を査定担当として確認してください ---

          '
        variables:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: analysis
      height: 90
      id: template1
      position:
        x: 1580
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - template1
          - output
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 1880
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
