app:
  description: 製造現場の不良報告を解析して、原因候補・影響度・優先対応案を自動抽出するワークフロー
  icon: 🏭
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  name: 不良品原因初期分析ワークフロー
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    - data:
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        targetType: knowledge-retrieval
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      source: start
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
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      target: llm1
    - data:
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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: ナレッジ検索
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        - __KR_0__
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        - start
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            provider: openai
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    - data:
        title: 初期分析 (LLM)
        type: llm
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          mode: chat
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            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは製造現場の不良品初期分析の専門家です。目的は現場報告から原因候補、各候補の影響度（高/中/低）および暫定の優先対応案を抽出し、後続の構造化抽出ノードで取り出しやすいテキスト形式で出力することです。出力は箇条書きで、各項目に簡潔な理由を付してください。


            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。'
        - role: user
          text: "現場報告:\n{{#start.query#}}\n\n関連ナレッジ（あれば参照）:\n{{#kr1.result#}}\n\n\
            指示: 上記をもとに、原因候補を3〜6件程度、各候補ごとに影響度（高/中/低）と短い理由、そして優先対応案（1〜2行）を箇条書きで列挙してください。\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"
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        memory: null
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      type: custom
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    - data:
        title: 情報抽出
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
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        - llm1
        - text
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        - name: cause_candidates
          type: string
          description: 原因候補を番号付きでカンマ区切りまたは改行で列挙（各候補に影響度と簡単な理由を含める）
          required: true
        - name: impact_estimate
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          description: 全体的な影響度の推定（高/中/低）とその根拠の短い説明
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        - name: priority_actions
          type: string
          description: 優先対応案を番号付きで列挙（短い実行手順または推奨）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下のテキストから上記のパラメータを抽出してください。出力は各パラメータを明確に満たす形で提供してください。
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    - data:
        title: 最終レポート生成
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        - role: system
          text: 'あなたは製造現場向けの技術レポート作成の専門家です。与えられた抽出結果を元に、現場担当者と管理者向けの読みやすい最終レポートを作成してください。フォーマット:
            1) 要約(2-3行)、2) 原因候補(番号付き、各候補に影響度と根拠を1行で)、3) 優先対応案(番号付き、実施手順や注意点を含めて簡潔に)、最後に短い次のアクションを提示してください。


            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: "元報告:\n{{#start.query#}}\n\n抽出結果:\n原因候補:\n{{#extractor1.cause_candidates#}}\n\
            \n影響度推定:\n{{#extractor1.impact_estimate#}}\n\n優先対応案:\n{{#extractor1.priority_actions#}}\n\
            \n指示: 上記情報を用いて、上記のフォーマットで日本語の最終レポートを作成してください。\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"
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        context:
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    - data:
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        - value_selector:
          - llm2
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