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  description: 社員からのオフィス環境改善要望を分類・抽出し、優先度判定と対応提案を生成するワークフロー
  icon: 🏢
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  name: '総務: オフィス改善要望 分類・集約'
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      target: extract1
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        title: 開始
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        - label: query
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        title: 要望抽出（パラメータ抽出）
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          provider: openai
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        - query
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        - name: category
          type: string
          description: '要望カテゴリ（例: 空調、照明、騒音、備品、レイアウト、その他）'
          required: true
        - name: location
          type: string
          description: 発生場所（フロア、会議室、部署等）
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        - name: urgency
          type: string
          description: 緊急度（高 / 中 / 低 や 緊急、至急など）
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        - name: impact
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          description: '影響範囲・影響度（例: 個人、部署全体、全社など）'
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        - name: suggested_action
          type: string
          description: 社員からの希望・提案（あれば）
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        - name: employee_notes
          type: string
          description: 要望本文（自由記述）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下のテキストから、カテゴリ・場所・緊急度・影響・社員メモ・希望対応を抽出してください。値が得られない場合は空文字にしてください。
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        x: 380
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      type: custom
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    - data:
        title: 優先度計算
        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    # ローカル設定（閾値など）\n    # 入力値を文字列化して解析\n\
          \    category = str(inputs.get(\"category\", \"\")).strip()\n    urgency\
          \ = str(inputs.get(\"urgency\", \"\")).strip()\n    impact = str(inputs.get(\"\
          impact\", \"\")).strip()\n    location = str(inputs.get(\"location\", \"\
          \")).strip()\n    # スコアリング（1〜5）\n    score = 0\n    # 緊急度による加点\n    if \"\
          高\" in urgency or \"緊急\" in urgency or \"至急\" in urgency:\n        score\
          \ = score + 3\n    elif \"中\" in urgency:\n        score = score + 2\n \
          \   elif \"低\" in urgency:\n        score = score + 1\n    # 影響度による加点\n\
          \    if \"全体\" in impact or \"広範囲\" in impact or \"部署全体\" in impact:\n \
          \       score = score + 2\n    elif \"中\" in impact:\n        score = score\
          \ + 1\n    # カテゴリ重み付け（安全・設備等はやや高め）\n    if \"空調\" in category or \"照明\"\
          \ in category or \"安全\" in category:\n        score = score + 1\n    # スコアを1〜5に正規化\n\
          \    if score < 1:\n        score = 1\n    if score > 5:\n        score\
          \ = 5\n    summary = \"カテゴリ: \" + category + \"; 場所: \" + location + \"\
          ; 緊急度: \" + urgency + \"; 影響: \" + impact\n    return dict(priority_score=score,\
          \ summary=summary)\n"
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        - value_selector:
          - extract1
          - category
          variable: category
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          - extract1
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          - extract1
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    - data:
        title: 対応提案生成
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          name: gpt-5-mini
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        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは企業総務の施設管理担当者です。社員からの要望をもとに、優先度に基づいた対応提案（要約、優先度理由、実施ステップ、想定工数、関係者／承認窓口、推奨期日、リスク・注意点）を日本語で作成してください。出力は箇条書きと短い表形式の推奨スケジュールを含めてください。


            ---


            【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: '以下は社員からの要望と抽出結果、算出された優先度スコアです。


            要望全文:

            {{#start.query#}}


            抽出結果:

            カテゴリ: {{#extract1.category#}}

            場所: {{#extract1.location#}}

            緊急度: {{#extract1.urgency#}}

            影響: {{#extract1.impact#}}

            社員の希望対応: {{#extract1.suggested_action#}}

            社員メモ: {{#extract1.employee_notes#}}


            自動算出優先度スコア(1〜5): {{#code1.priority_score#}}


            上記を踏まえ、総務（施設管理）として実行可能な対応案を3つ、優先度順に提示し、それぞれに想定工数（小/中/大）、概算の実施目安（例: 3営業日以内
            / 1週間 / 1ヶ月）、必要な承認または外部手配の有無を明記してください。簡潔に記載してください。'
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        title: 終了
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          - llm1
          - text
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