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  description: 製造業の設備点検記録を要約し、異常の有無と優先対応度を抽出するワークフロー
  icon: 🏭
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  name: 設備点検報告要約・異常抽出
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    - data:
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      target: llm2
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
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    - data:
        title: 情報抽出
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        - query
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        - name: summary
          type: string
          description: 点検記録の要約（短めの日本語）
          required: true
        - name: abnormality
          type: string
          description: '異常の有無と種類（例: 無し / 有り - ベアリング異音）'
          required: true
        - name: priority
          type: string
          description: 優先対応度（高/中/低）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 与えられた点検記録から、1) 短い要約, 2) 異常の有無と可能な種類, 3) 優先対応度（高/中/低）を抽出してください。出力は各項目を明確に分けて抽出してください。
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    - data:
        title: 最終レポート生成
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは製造業の設備点検レポート作成の専門アシスタントです。以下の抽出結果と元の点検記録をもとに、現場エンジニアがすぐに判断できる簡潔な最終レポートを日本語で作成してください。出力には、(1)
            要約、(2) 異常の有無と詳細（なければ「異常なし」）、(3) 推奨対応（緊急対応/次回点検/経過観察など）、(4) 優先度（高/中/低）を明記してください。


            ---


            【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: '抽出結果:

            要約: {{#extract1.summary#}}

            異常: {{#extract1.abnormality#}}

            優先度: {{#extract1.priority#}}


            元の点検記録:

            {{#start.query#}}


            上記を使って、現場向けの簡潔な報告書を作成してください。'
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    - data:
        title: 終了
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          - llm2
          - text
          variable: result
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