app:
  description: 受付の来客記録ログを解析し、部門別・目的別・時間帯別の来訪傾向とセキュリティ観点の注目事項および接遇改善提案を生成します。
  icon: 🏢
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  name: 来客記録 傾向分析・改善提案ワークフロー
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kind: app
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    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
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      source: start
      target: code1
    - data:
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      target: llm_analysis
    - data:
        sourceType: llm
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    - data:
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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    - data:
        title: ログ解析（前処理）
        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    text = inputs.get(\"text\", \"\")\n\
          \    lines = [l.strip() for l in text.splitlines() if l.strip()]\n    entries\
          \ = []\n    for line in lines:\n        parts = [p.strip() for p in line.split(\"\
          ,\")]\n        if len(parts) >= 6:\n            ts = parts[0]\n        \
          \    name = parts[1]\n            dept = parts[2]\n            purpose =\
          \ parts[3]\n            checkin = parts[4]\n            entries.append(dict(timestamp=ts,\
          \ name=name, department=dept, purpose=purpose, checkin=checkin))\n     \
          \   else:\n            p2 = line.split()\n            if len(p2) >= 5:\n\
          \                entries.append(dict(timestamp=p2[0], name=p2[1], department=p2[2],\
          \ purpose=p2[3], checkin=p2[4]))\n    dept_counts = dict()\n    purpose_counts\
          \ = dict()\n    hour_buckets = dict()\n    for e in entries:\n        d\
          \ = e.get(\"department\", \"不明\")\n        dept_counts[d] = dept_counts.get(d,\
          \ 0) + 1\n        p = e.get(\"purpose\", \"その他\")\n        purpose_counts[p]\
          \ = purpose_counts.get(p, 0) + 1\n        ts = e.get(\"timestamp\", \"\"\
          ) or e.get(\"checkin\", \"\")\n        hour = \"不明\"\n        try:\n   \
          \         if \" \" in ts:\n                hh = ts.split(\" \")[1].split(\"\
          :\")[0]\n                hour = hh\n            elif \"T\" in ts:\n    \
          \            hh = ts.split(\"T\")[1].split(\":\")[0]\n                hour\
          \ = hh\n            else:\n                hour = \"不明\"\n        except\
          \ Exception:\n            hour = \"不明\"\n        try:\n            ih =\
          \ int(hour)\n            if ih >= 6 and ih <= 11:\n                bucket\
          \ = \"朝\"\n            elif ih >= 12 and ih <= 13:\n                bucket\
          \ = \"昼休み\"\n            elif ih >= 14 and ih <= 17:\n                bucket\
          \ = \"午後\"\n            elif ih >= 18 and ih <= 21:\n                bucket\
          \ = \"夕方\"\n            else:\n                bucket = \"夜間/早朝\"\n    \
          \    except Exception:\n            bucket = \"不明\"\n        hour_buckets[bucket]\
          \ = hour_buckets.get(bucket, 0) + 1\n    lines_out = []\n    lines_out.append(\"\
          total_entries: \" + str(len(entries)))\n    lines_out.append(\"departments:\"\
          )\n    for k, v in dept_counts.items():\n        lines_out.append(k + \"\
          : \" + str(v))\n    lines_out.append(\"purposes:\")\n    for k, v in purpose_counts.items():\n\
          \        lines_out.append(k + \": \" + str(v))\n    lines_out.append(\"\
          time_buckets:\")\n    for k, v in hour_buckets.items():\n        lines_out.append(k\
          \ + \": \" + str(v))\n    result = \"\\n\".join(lines_out)\n    return dict(output=result)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: text
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
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    - data:
        title: 分析生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは受付ログのデータ分析担当です。以下の出力フォーマットに従い、来客データの傾向を要約してください。出力は日本語で簡潔に。出力フォーマット（JSON）:
            {"department_stats": [{"department": "部門名", "count": 数値, "pct": "比率(%)"}],
            "purpose_stats": [{"purpose": "目的", "count": 数値, "pct": "比率(%)"}], "time_bucket_stats":
            [{"bucket": "時間帯", "count": 数値, "pct": "比率(%)"}], "notable_security_issues":
            ["短文の指摘"], "summary": "短い総括"}


            ---


            【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: '前処理済みの要約データを分析してください。元データ（前処理出力）:

            {{#code1.output#}}

            要求:

            - 部門別・目的別・時間帯別の傾向を数値と比率で示すこと。

            - セキュリティ観点で注目すべき事象を3点以内で指摘すること（具体的に）。

            - 短い総括を付けること。'
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        memory: null
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          enabled: false
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    - data:
        title: 提案・改善案生成
        type: llm
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          mode: chat
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        - role: system
          text: 'あなたは総務とセキュリティの専門家です。来客対応の接遇改善と施設セキュリティ強化の実行可能な提案を作成してください。提案は優先度と期待効果を含め、実施に必要な簡単な手順を示してください。


            ---


            【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: '分析結果を受けて、接遇体制とセキュリティ改善の提案を作成してください。

            分析結果:

            {{#llm_analysis.text#}}

            追加情報（元ログ原文、必要に応じて参照）:

            {{#start.query#}}

            要求:

            - 重要なセキュリティリスクに対する具体策を3つ提案。

            - 接遇向上のための3つの改善案（実行優先度: 高/中/低、期待効果を短文で）。

            - それぞれの提案に対して実施手順を簡単に3ステップ以内で示す。

            出力は日本語で、箇条書きと短い説明を使って読みやすくしてください。'
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        title: 終了
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        - value_selector:
          - llm_recommend
          - text
          variable: result
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