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  description: 生産ラインの不良ログを読み取り、要約、原因分類、再発防止策を提案するワークフロー
  icon: 🏭
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  name: 不良解析と再発防止提案
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    - data:
        title: 開始
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        title: 不良解析抽出
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        - role: system
          text: 'あなたは製造業向けの品質解析エキスパートAIです。入力された生産ラインの不良ログ・報告を読み取り、下記の構造化されたJSONのみを出力してください。余計な説明文や注釈は禁じます。出力は必ずJSONで、キーと型は以下の通りにしてください。


            - summary (string): 不良事象の簡潔な要約（2-4文）

            - classification (string): 原因分類（外観／寸法・公差／組立不良／機能不良／材料不良／工程不良／設備不良／人的要因／その他）

            - confidence (number): 分類の信頼度（0-100）

            - probable_causes (array of objects): 最大3件。各要素は {cause: string, likelihood:
            number}（likelihood は 0-100）

            - recommended_actions (array of objects): 最大5件。各要素は {action: string, priority:
            integer, responsible: string, estimated_time: string, expected_impact:
            string}

            - preventive_measures (array of string): 再発防止策の要点（優先順、最大5件）

            - qc_notes (string): QC会議で共有すべき短い注意点・議題（1-3行）


            日本語で簡潔に記述してください。

            '
        - role: user
          text: '以下は生産ラインの不良ログ／現場報告です。上記のJSONフォーマットに従って解析・抽出してください。


            {{#start.query#}}

            '
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        memory: null
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    - data:
        title: 報告書・改善提案生成
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            temperature: 0.6
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        - role: system
          text: 'あなたは品質改善のための報告書作成の専門家です。入力されたJSON（不良解析結果）をもとに、以下を日本語で作成してください。


            1) 上段: 要約（1段落）と分類・信頼度の明示

            2) 中段: 原因候補を要点化（各 cause と likelihood を短い箇条書き）

            3) 次に: 優先度付きの推奨アクション（recommendされた action を優先度順に、責任者・所要時間・期待効果を含めて箇条書き）

            4) 最後に: 再発防止策（preventive_measures を優先順に短く列挙）とQC会議向けの短い議題（qc_notes）


            出力は読みやすいマークダウン形式で作成してください。箇条書き・見出しを用いて、QC会議資料としてそのまま提示できる形にしてください。追加の長い解説は不要です。

            '
        - role: user
          text: '以下のJSONを元に報告書と改善提案を作成してください。


            {{#llm1.text#}}

            '
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        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      id: end
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