app:
  description: ディーラーから上がってきた不具合報告書（症状・発生条件・お客様コメント）を解析し、不具合カテゴリ、想定原因系統、優先度、追加調査項目を生成するワークフロー
  icon: 🚗
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  name: フィールド不具合カテゴリ分類分析
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      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
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        title: 不具合分類分析 (LLM)
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        - role: system
          text: "あなたは自動車メーカーの不具合分類アナリストです。ディーラーから受領したフリーテキスト（症状・発生条件・お客様コメント）を解析し、以下の情報を抽出・推定して下さい。回答は必ず「JSONのみ」で出力し、余計な説明文は一切付けず、JSONの各フィールドは日本語で記述してください。\n\
            出力フォーマット（JSONのキーと内容）: {\n  \"category\": \"電装 または 機構 または 材料 または ソフト のいずれか一つ（該当が複数ある場合は最も可能性の高い1つを選ぶ）\"\
            ,\n  \"suspected_cause\": \"想定される原因系統を短い日本語文で（例: コネクタ接触不良、部品摩耗、製造欠陥、ソフトウェア処理異常\
            \ 等）\",\n  \"priority\": \"高 / 中 / 低 のいずれか（緊急度の判断）\",\n  \"confidence\"\
            : \"0-100 の整数で、上記判断の確信度を示す（％）\",\n  \"investigation_items\": [\"追加調査項目を短い日本語文で箇条書き（配列）。優先度の高い項目を上から順に並べる。最大5項目まで。\"\
            ]\n}\n補足ルール: - categoryは必ず指定の4分類のいずれかで出すこと（\"電装\",\"機構\",\"材料\",\"ソフト\"\
            ）。曖昧な場合でも最も可能性が高いものを1つに決める。 - suspected_causeは系統名＋短い理由（3-15語程度）にすること。\
            \ - priorityは現場安全性や走行に直結するか、顧客クレームの重大性、再現性の有無を勘案して決めること。 - investigation_itemsは具体的な確認手順や試験、取得ログ、必要部品点検など実務で実行可能な項目にすること。\
            \ - confidenceは数値のみで回答（例: 75）。確信度低ければ低めの数値を出すこと。\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#}}'
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        memory: null
        context:
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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