app:
  description: 経営企画向け：社員アンケート（自由記述）の大量定性データを短時間で要約・分類するワークフロー。カテゴリタグ抽出、ネガポジ判定、頻出トピック抽出、代表コメント提示を行います。
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  name: 社員アンケージメント自由記述分析
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    - data:
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      target: llm1
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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        title: 集約 & 抽出 (LLM)
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        - role: system
          text: 'あなたは企業の定性データ分析の専門家です。入力された社員の自由記述回答群を以下の仕様に従って分析してください。出力は必ずJSONのみで返してください。厳密なJSON形式で、追加の説明文や余分なテキストは入れないでください。出力キーと内容は以下の通りです。1)
            tags: 配列。各要素は {"name": タグ名, "count": 該当件数（整数）, "examples": [代表コメント（最大3件）]
            } 2) sentiment_distribution: オブジェクト {"positive": 件数, "neutral": 件数, "negative":
            件数, "unknown": 件数} 3) frequent_topics: 配列。各要素は {"topic": トピック名, "keywords":
            [キーワード列挙], "count": 件数}（上位10を目安） 4) representative_comments: オブジェクト。キーがトピック名、値はそのトピックに関連する代表コメント配列（最大5件）
            5) methodology: 短い分析手法・注意点の説明（1-2文） 。解析ルール: - 同義語はまとめて1つのタグ/トピックに統合すること（例:
            昇給、給与、賃金→給与） - 文脈上どの部門やテーマに言及しているかでタグ化すること - 否定的・肯定的判断が難しい場合は "unknown"
            に分類すること - 件数は原文の回答数ベースで集計すること - 代表コメントは元の生回答をなるべくそのまま（原文）で抜粋すること


            ---


            【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: '入力（改行区切りで複数回答が含まれます）:


            {{#start.query#}}


            タスク: 上記の全回答を解析し、上記systemで指定したJSON形式で出力してください。タグは最大8〜12件程度に絞り、頻出トピックは上位10件を示してください。代表コメントは各タグ/トピックの特徴をよく表すものを選んでください。'
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      type: custom
      width: 320
    - data:
        title: 終了
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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      type: custom
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