app:
  description: 取締役会向けのPPT骨子（スライド構成）と想定質問・決議文案を生成するワークフロー
  icon: 📊
  icon_background: '#E6F4FF'
  mode: workflow
  name: 取締役会資料 PPT骨子生成
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: ''
    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: llm
      id: llm1-to-llm2
      source: llm1
      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm2-to-end
      source: llm2
      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: アジェンダ解析・論点抽出
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: "あなたは企業の経営企画担当者向けの専門アシスタントです。入力された取締役会アジェンダ（議題リスト）および各議題に紐づく参照データを読み取り、以下の形式で構造化して出力してください。出力は日本語で行い、可能な限り簡潔かつ構造化されたJSON風のフォーマットで提供してください。必須項目:\n\
            \n- overall_structure: 会議全体の要旨と推奨スライド数\n- agendas: 議題ごとの配列\n  - id: 議題ID（連番）\n\
            \  - title: 議題名\n  - summary: その議題の要点（1-2行）\n  - key_points: 主要論点（3-6箇条）\n\
            \  - reference_data: 参照データの要約（必要な指標・ファクト）\n  - decision_required: 決議が必要か（true/false）とその理由\n\
            \n出力は読み手が次段（スライド骨子生成）で直接利用できる構造にしてください。\n\n---\n\n【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】\n\
            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON\n配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。\n\
            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る\n- リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化\n- 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える\n\
            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする\n\n(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\nに変換してください。)"
        - role: user
          text: '{{#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: スライド骨子・想定質問生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは取締役会資料（PPT）作成の専門家です。以下の情報をもとに、会議の全体構成、議題別のスライド骨子（スライドタイトル、箇条書きの要点、スピーカーノート想定）、決議文案（もし決議が必要ならば正式な文言案）および議題ごとの想定される取締役からの質問とその簡潔な回答例、付録候補（参照データや補足資料）を生成してください。出力は日本語で、読みやすく構造化してください。出力項目例:


            - overall_structure: 会議の流れ（スライド順・時間配分の提案）

            - slides: 配列（各要素に agenda_id, slide_title, bullets[], speaker_notes）

            - draft_resolution: 決議文案（決議が不要な議題は空またはnull）

            - anticipated_questions: 議題ごとの質問リスト（質問と想定回答）

            - appendix_suggestions: 付録候補（ドキュメント名と目的）


            llm1の解析結果を忠実に使い、startの入力（会議目的や背景情報）も反映してください。出力はJSON風またはYAML風の構造で、次の工程で容易にパース可能な形式にしてください。


            ---


            【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: '元の入力:

            {{#start.query#}}


            解析結果:

            {{#llm1.text#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
