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  description: 製造業の品質クレームを自動分類し、原因分析と対策案を提示します。
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  name: 品質クレーム自動分類・原因分析
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        - name: claim_type
          type: string
          description: 'クレームの種別（例: 異物混入、部品破損、機能不良、設計ミス、操作ミスなど）'
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        - name: impact_level
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          description: 'クレームの影響度（例: 軽微、中度、重大、Aランクなど）'
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        - name: customer_name
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          description: クレームを提出した顧客や部署の名前
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        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の品質クレームテキストから、指定された情報を抽出してください。存在しない情報は抽出せず、空文字としてください。
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        title: 原因分析と対策案
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        - role: system
          text: 'あなたは製造業の品質管理の専門家です。

            ユーザーから提供された品質クレーム情報に基づき、深く掘り下げて考えられる原因を分析し、具体的な暫定対策案を提案してください。

            分析は多角的な視点（例: 設計、製造工程、部品供給、運送、顧客の使用方法など）で行い、対策案は実行可能で、再発防止に繋がるものを提示してください。

            回答は箇条書きを多用し、分かりやすく構成してください。



            ---


            【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: '以下の品質クレーム情報に基づき、原因分析と対策案を提案してください。


            ---

            **クレーム概要:**

            - クレーム種別: {{#extractor1.claim_type#}}

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            - 発生日時: {{#extractor1.occurrence_date#}}

            - 影響度: {{#extractor1.impact_level#}}

            - 顧客/部署: {{#extractor1.customer_name#}}


            **元のクレームテキスト:**

            {{#start.query#}}

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            '
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          **クレーム概要**

          - **クレーム種別:** {{ claim_type }}

          - **製品名:** {{ product_name }}

          - **発生日時:** {{ occurrence_date }}

          - **影響度:** {{ impact_level }}

          - **顧客/部署:** {{ customer_name }}


          **原因分析と対策案**

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