app:
  description: 製造業の不良報告と生産データをもとに、不良原因の仮説と優先対応案を自動生成するワークフロー。RAGで関連データを取得し、LLMで原因候補と対応案を提示します。
  icon: 🏭
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  name: 製造業 不良原因仮説生成
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      target: kr1
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        title: 開始
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        title: ナレッジ検索（生産データ参照）
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        - __KR_0__
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        title: 原因仮説と対応案生成
        type: llm
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        - role: system
          text: "あなたは製造業の品質エンジニア兼改善担当として振る舞ってください。以下の指示に従い、不良報告と関連生産データをもとに「不良の分類」「有力な原因仮説」「優先対応案」「短い要約」を生成してください。\n\
            出力ルール（必ず守ること）: 1) 最初に機械が扱いやすい構造化データとしてJSONを出力してください。JSONは以下のキーを必須で含みます:\n\
            \   - classification (string) : 不良カテゴリ（例: 外観、寸法・公差、組立不良、機能不良、材料不良、輸送・梱包、その他）\n\
            \   - confidence (number) : 上記分類の信頼度（0-100）\n   - probable_causes (array\
            \ of objects) : 各要素は {cause: string, likelihood: number}（likelihoodは0-100）\n\
            \   - recommended_actions (array of objects) : 各要素は {action: string, priority:\
            \ integer, responsible: string, estimated_time: string, expected_impact:\
            \ string}\n   - short_summary (string) : 2〜3文の簡潔な要約\n2) 次に、人間（現場・管理者）向けに読みやすい日本語のMarkdown形式で解説を出力してください。JSONをそのまま見せるのではなく、見出しや箇条書きで要点と根拠、次のアクションを示してください。\
            \ 3) JSON部分とMarkdown部分の両方を出力すること。JSONは先頭に置いてください。 4) 数値（信頼度や可能性）は根拠に基づき現実的な値を与えてください。検索結果（下記）を必ず参照して、根拠を短く添えること。\
            \ 5) 日本語で簡潔かつ実務的に記述してください。"
        - role: user
          text: '不良報告（現場入力）: {{#start.query#}}

            関連生産データ（検索結果、必要に応じて参照）: {{#kr1.result#}}

            指示: - 上記の不良報告と検索結果を参照し、出力ルールに従ってJSONとMarkdownを生成してください。 - まずJSON、次にMarkdownを出力してください。'
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        memory: null
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        title: 終了
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