app:
  description: 経営会議・役員会の議事録テキストから、議題ごとの論点サマリー、決定事項、アクションアイテム（担当/期限付き）、未決事項、要エスカレーション事項を構造化抽出してJSONで出力するワークフロー
  icon: 📝
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 経営会議 議事録構造化抽出
  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: parameter-extractor
      id: start-to-extract1
      source: start
      target: extract1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: llm
      id: extract1-to-llm1
      source: extract1
      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: 情報抽出（パラメータ抽出）
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: agendas
          type: string
          description: '議題一覧（順序通り）。複数は改行またはカンマで区切る。例: ''第1議題: 中期経営計画, 第2議題: 人事異動'''
          required: true
        - name: summaries
          type: string
          description: '各議題の論点サマリー。議題ごとに1行で、''議題名: 要約''の形式で記載'
          required: true
        - name: decisions
          type: string
          description: 各議題の決定事項。議題ごとに改行で記載。複数ある場合は箇条書き風に記載
          required: false
        - name: action_items
          type: string
          description: アクションアイテム。1件を1行で記載し、'議題名 | 担当者 | 期限(可能ならYYYY-MM-DD) | タスク'の形式にする。複数行可
          required: false
        - name: open_issues
          type: string
          description: 未決事項。議題名ごとに改行で記載
          required: false
        - name: escalations
          type: string
          description: 要エスカレーション事項（要上位対応）。議題名ごとに改行で記載
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の会議議事録テキスト（start.query）を参照し、上記パラメータを抽出してください。返却する各パラメータは人間が読み取りやすいテキスト形式にしてください。アクションアイテムは可能な限り担当者と期限を含めてください。期限が曖昧なら元テキストのまま記載してください。複数項目は改行で区切ってください。
      height: 90
      id: extract1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 構造化JSON生成（LLM）
        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会議議事録を構造化するエキスパートです。与えられた抽出結果をもとに、各議題ごとに次のJSONフォーマットで出力してください。形式以外の説明は不要です。出力は必ず1つの有効なJSONのみとし、空の説明や注釈を含めないでください。\n\
            \n{\n  \"agendas\": [\n    {\n      \"title\": \"議題名 (string)\",\n   \
            \   \"summary\": \"論点サマリー (string)\",\n      \"decisions\": [\"決定事項1\"\
            , \"決定事項2\"],\n      \"action_items\": [\n        {\"owner\": \"担当者\"\
            , \"deadline\": \"YYYY-MM-DD 又は 原文のまま\", \"task\": \"タスク内容\"}\n      ],\n\
            \      \"open_issues\": [\"未決事項1\", \"未決事項2\"],\n      \"escalations\"\
            : [\"要エスカレーション事項1\"]\n    }\n  ]\n}\n\n・各配列フィールドは該当なしなら空配列としてください。\n・日付は可能ならISO形式(YYYY-MM-DD)に正規化してください。正規化できない場合は原文をそのまま入れてください。\n\
            ・議題の順序は抽出された順序（extract1.agendas）に合わせてください。\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: '元テキスト:

            {{#start.query#}}


            抽出結果（パラメータ抽出 node = extract1):

            - agendas:

            {{#extract1.agendas#}}


            - summaries:

            {{#extract1.summaries#}}


            - decisions:

            {{#extract1.decisions#}}


            - action_items:

            {{#extract1.action_items#}}


            - open_issues:

            {{#extract1.open_issues#}}


            - escalations:

            {{#extract1.escalations#}}


            指示: 上記抽出項目を照合し、議題ごとに欠落があれば元テキストから補完して、先頭のsystemで示したJSONスキーマに従って出力してください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 680
        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: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
