app:
  description: 特定の地域課題と地域の特性に基づき、具体的な地域活性化策のアイデアを提案します。
  icon: 🤖
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  name: 地域活性化策アイデア生成
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    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: code
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      target: code1
    - data:
        sourceType: code
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      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
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          type: paragraph
          variable: query
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    - data:
        title: 情報抽出（地域課題と特性）
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.1
        prompt_template:
        - role: system
          text: "あなたは優秀な情報抽出アシスタントです。\n以下の入力テキストから、「地域課題」と「地域特性」を正確に抽出し、指定されたJSON形式で出力してください。\n\
            \n出力は必ず以下のJSON形式に従ってください。\n{\n  \"地域課題\": \"<抽出された地域課題>\",\n  \"地域特性\"\
            : \"<抽出された地域特性>\"\n}\n"
        - role: user
          text: '---

            入力テキスト:

            {{#start.query#}}

            '
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        memory: null
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          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
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    - data:
        title: JSON解析と変数化
        type: code
        code_language: python3
        code: "import json\n\ndef _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\n\
          def main(**kwargs) -> dict:\n    inputs = kwargs\n    json_string = inputs[\"\
          llm_output\"]\n    problem = \"抽出失敗または不明な地域課題\"\n    characteristic = \"\
          抽出失敗または不明な地域特性\"\n    \n    try:\n        data = json.loads(json_string)\n\
          \        problem = data.get(\"地域課題\", problem)\n        characteristic =\
          \ data.get(\"地域特性\", characteristic)\n    except json.JSONDecodeError:\n\
          \        pass # JSON解析エラーの場合はデフォルト値を使用\n\n    return dict(problem=problem,\
          \ characteristic=characteristic)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: llm_output
        outputs:
          problem:
            type: string
            children: null
          characteristic:
            type: string
            children: null
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: アイデア生成
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは地域活性化の専門家です。

            以下の地域課題と地域特性に基づいて、具体的で実行可能性のある地域活性化策のアイデアを複数（3〜5つ程度）提案してください。


            提案のポイント:

            - 地域の特性を最大限に活かしていること。

            - 地域課題の解決に貢献すること。

            - 簡潔で分かりやすい説明であること。



            ---


            【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: '---

            地域課題: {{#code1.problem#}}

            地域特性: {{#code1.characteristic#}}

            ---

            具体的な地域活性化策のアイデアを提案してください。

            '
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
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    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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      type: custom
      width: 244
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