app:
  description: 製造業の現場からの故障報告を分類し、優先度と想定対応案を自動生成するワークフロー
  icon: 🛠️
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  mode: workflow
  name: 設備故障レポート分類・対応案生成
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kind: app
version: 0.6.0
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extract1
      source: start
      target: extract1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: knowledge-retrieval
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      source: extract1
      target: kr_auto
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
    - id: kr_auto-to-llm1
      source: kr_auto
      target: llm1
      data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
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        - label: query
          max_length: 2048
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          type: paragraph
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    - data:
        title: 情報抽出
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          provider: openai
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            temperature: 0.2
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        - start
        - query
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        - name: category
          type: string
          description: '故障のカテゴリ（例: 電気、機械、制御、配管等）'
          required: true
        - name: priority
          type: string
          description: '推定優先度（例: 高 / 中 / 低、または Critical / High / Medium / Low）'
          required: true
        - name: severity
          type: number
          description: 重大度（1-10 の数値、10が最も深刻）
          required: true
        - name: suggested_action
          type: string
          description: 現時点で想定される対応案（短く）
          required: true
        - name: estimated_downtime_hours
          type: number
          description: 想定ダウンタイム（時間）
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: '以下の現場からの故障報告テキストから、指定した項目を抽出してください。

          - category: 故障のカテゴリを簡潔に（1語〜3語）

          - priority: 優先度（High/Medium/Lowなど、適切な英語または日本語で）

          - severity: 1から10の数値で評価（10が最も深刻）

          - suggested_action: 現場でまず実施すべき対応案（短文）

          - estimated_downtime_hours: 想定ダウンタイム（時間）。不明な場合は空で良い。

          出力は各パラメータを指定の型で埋めること。明確にわからない場合は推定で構わない。

          '
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 対応案生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは製造現場の設備保全エンジニア向けのアシスタントです。現場報告をもとに、優先度・判断根拠・安全上の注意点・即時対応（ステップバイステップ）・必要な部品・想定ダウンタイム・エスカレーション先と伝えるべき情報を簡潔かつ実務で使える形式で出力してください。重要度が高い場合は
            ''緊急対応'' を明示してください。出力は箇条書きと短い要約（1-2文）を含めてください。


            重要: 回答の各手順・セクションにナレッジ検索結果を使用した場合は [参考: 文書名] タグを付けること。回答の末尾に「参考資料:」セクションを付けて参照した全文書名を一覧すること。省略不可。


            ---


            【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: "現場からの報告:\n{{#start.query#}}\n\n抽出結果:\n- カテゴリ: {{#extract1.category#}}\n\
            - 優先度: {{#extract1.priority#}}\n- 重大度（1-10）: {{#extract1.severity#}}\n\
            - 想定対応（抽出）: {{#extract1.suggested_action#}}\n- 想定ダウンタイム（時間）: {{#extract1.estimated_downtime_hours#}}\n\
            \n上記を踏まえて以下を出力してください:\n1) 最終的な分類（カテゴリ・優先度・重大度）\n2) 判断根拠（短く）\n3) 安全上の注意点（必要があれば）\n\
            4) 優先対応手順（ステップバイステップ、現場で今できることを優先）\n5) 必要な部品/工具（推定）\n6) 想定ダウンタイムの見積もり（理由つき）\n\
            7) エスカレーションの有無と、行う場合の連絡先に渡すべき重要情報（チケットに入れる項目）\n\n出力は日本語で、箇条書き形式（番号・箇条）と最後に「短い要約:\
            \ 」を含めてください。\n\n【参考資料の明示ルール】\n回答の各セクション・箇条書きで、ナレッジ検索結果の情報を使った箇所には [参考:\
            \ 文書名] タグを付けてください。\n回答の末尾に「参考資料:」セクションを設け、参照した全文書名を一覧してください。\n出力例:\n \
            \ 1. VPNクライアントを再起動してください [参考: VPN接続トラブルシューティング.txt]\n  ...\n  参考資料:\n\
            \  - VPN接続トラブルシューティング.txt\n  - パスワードリセット手順.txt"
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: true
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          - result
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          variable: result
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      type: custom
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        title: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
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        query_variable_selector:
        - start
        - query
  hash: null
